CC BY
71Библиографические ссылки
1. Volkerts J. P. Magnetic Thin Films: Properties, Performance and Applications. Nova Science Publishers, Inc., 2011. 409 p.
2. Беляев Б. А., Изотов А. В. и др. Исследование тонких пленок и микрополосковых устройств на их основе // Известия вузов. Физика. 2010. Т. 53, № 9/2. С. 163-165.
3. Belyaev B. A, Izotov A. V., Leksikov A. A. Magnetic imaging in thin magnetic films by local spectrometer of ferromagnetic resonance // IEEE Sensors. 2005. Vol. 5. P. 260-267.
4. Праттон М. Тонкие ферромагнитные пленки. Ленинград : Судостроение, 1967. 266 с.
References
1. Volkerts J. P. Magnetic Thin Films: Properties, Performance and Applications. Nova Science Publishers, Incorporated, 2011. 409 p.
2. Beljaev B. A., Izotov A. V., i dr. Izvestija VUZov. Fizika, 2010, vol. 53, no 9/2, рр. 163-165.
3. Belyaev B. A, Izotov A. V., Leksikov A. A. Magnetic imaging in thin magnetic films by local spectrometer of ferromagnetic resonance // IEEE Sensors, 2005, vol. 5, pp. 260-267.
4. Prutton M. Thin Ferromagnetic Films. London: Butterworths, 1964. 270 p.
© Беляев Б. А., Изотов А. В., Соловьев П. Н., 2013
УДК 621.396.91/96
ВЛИЯНИЕ ПОМЕХОВОЙ ОБСТАНОВКИ НА КАЧЕСТВО РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ В МНОГОПОЗИЦИОННОЙ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ
Н. П. Богомолов, И. Н. Корж
Сибирский федеральный университет Россия, 660041, г. Красноярск, просп. Свободный, 79 ОАО «Информационные спутниковые системы» имени академика М. Ф. Решетнева» Россия, 662972, г. Железногорск Красноярского края, ул. Ленина, 52
Исследованы алгоритмы централизованной траекторной обработки информации в центре обработки информации многопозиционной радиолокационной системы, основанные на алгоритме калмановской фильтрации. Приведены результаты имитационного моделирования первичной и вторичной обработок при различных значениях отношения сигнал/шум.
Ключевые слова: многопозиционная радиолокационная система, многоканальная калмановская фильтрация, отношение сигнал/шум.
THE INFLUENCE OF NOISE CONDITION ON THE GUALITY OF RADAR INFORMATION
IN MULTIWAY RADAR SYSTEM
N. P. Bogomolov, I. N. Korzh
Siberian Federal University 79, Svobodny prosp., Krasnoyarsk, 660041, Russia JSC "Academician M. F. Reshetnev "Information Satellite Systems" 52, Lenin str., Zheleznogorsk, Krasnoyarsk region, 662972, Russia
The algorithm of the central trajectory of information processing in the center of the rocker radar information processing system based on the Kalman filter algorithm Simulation results of the firstly and secondary treatments for different values of the signal / noise ratio.
Keywords: multiposition radar system, multichannel Kalman filtering, signal / noise
Развитие радиолокации в последние десятилетия шло под знаком резкого повышения требований к основным характеристикам радиолокационных станций (РЛС). Это и увеличение дальности обнаружения, и значительное увеличение точности, пропускной способности (при обслуживании многих целей), эффективности защиты от разного рода помех и др.
Несмотря на значительный прогресс в технике основных элементов устройства РЛС (антенн, передатчиков, приёмников и устройств обработки информации), возросшие требования во многих случаях не удаётся удовлетворить в рамках традиционного построения РЛС. Необходимо совершенствовать принципы построения радиолокационных станций и систем. Одно
Решетневские чтения. 2013
из перспективных направлении - переход от отдельных РЛС с одной передающей и одной приёмной позицией (обычно совмещенных) к многопозиционным радиолокационным системам (МПРЛС), состоящим из разнесенных в пространстве передающих и приёмных позиций, совместно ведущих радиолокационное наблюдение целей [1; 2].
В МПРЛС повышение точности оценивания координат объектов можно осуществлять за счет увеличения количества радиолокационных станций, входящих в систему совместной обработки и фильтрации оценок вектора состояния.
Для решения задачи фильтрации важное значение имеет выбор модели движения цели и модели измерения, которые приведены в [1; 3].
В работе проводится исследование алгоритма централизованной оптимальной многопозиционной тра-екторной обработки информации на основе многоканальной калмановской фильтрации [3]. Имитационное математическое моделирование проводилось на основе двухпозиционной радиолокационной системы, так как основные ее характеристики соответствуют МПРЛС [4].
Условием реализации оптимальных многоканальных алгоритмов калмановской фильтрации является централизованная обработка оценок векторов наблюдаемых параметров X^ к в центре обработки информации. Оптимальная оценка вектора состояния а к при
параллельной многоканальной калмановской фильтрации, сформированная в центре обработки информации, описана в [1].
По результатам моделирования был проведен анализ эффективности функционирования централизованной вторичной обработки информации. На рис. 1 приведены зависимости СКО измерения координаты х в километрах от номера шага фильтрации к. Кривая 1 соответствует первичной обработке информации для однопозиционной РЛС, кривая 2 - для двухпозиционной РЛС, кривая 3 - при траекторной
обработке информации в центре обработки информации с применением двухканальной калмановской фильтрации.
Рис. 1. Зависимость СКО от номера шага фильтрации к:
кривая 1 - значение СКО от одного пункта; кривая 2 - объединение от двух пунктов; 3 - после фильтрации
Из анализа приведенных кривых следует, что применение оптимальной многоканальной калмановской фильтрации позволяет уменьшить СКО измерений в 2-3 раза по сравнению с первичной обработкой в двухпозиционной РЛС.
На рис. 2 приведены зависимости СКО и ошибок измерения координаты х в километрах от номера шага фильтрации к при изменении отношения сигнал/шум, которое может уменьшаться при применении различного вида активных и пассивных помех и включении соответствующих устройств защиты.
На рис. 2 верхний рисунок соответствует зависимости СКО, нижний - ошибкам измерения координаты х в километрах от номера шага фильтрации к.
По результатам моделирования можно сделать вывод: при уменьшении отношения сигнал/шум значение СКО будет увеличиваться. При достижении д определенного уровня произойдет срыв сопровождения. Было определено минимальное значение сигнал/шум, при котором происходит срыв сопровождения, равное 5.
б
Рис. 2. Зависимость СКО от номера шага фильтрации к:
а - д = 17; б - д = 10; в - д = 7; г - д = 5; кривая 1 - значение СКО от одного пункта; кривая 2 - объединение от двух пунктов; 3 - после фильтрации
а
в
г
Библиографические ссылки
1. Черняк В. С. Многопозиционная радиолокация. М. : Радио и связь, 1993. 416 с.
2. Корляков В. Радиолокация на современном этапе // Воздушно-космическая оборона. 2006. № 6. С. 26-33.
3. Радиоэлектронные системы: Основы построения и теория : справ. / под ред Я. Д. Ширман. 2-е изд. перераб. и доп. М. : Радиотехника, 2007. 512 с. : ил.
4. Кремер И. Я., Нахмансон. Г. С. Оптимальная обработка сигналов при когерентном многопозиционном приеме на фоне внутренних и внешних шумов // Радиотехника и электроника. 1979. № 12. С. 2478-2487.
References
1. Chernyk V. S. Multiposition radar system. M. : Radio and link, 1993. 416 p.
2. Korolyakov V. Radar at the present stage// Aerospace defense. 2006. № 6. p. 26-33.
3. Radio electronic systems: Fundamentals of building and theory. Handbook. 2nd Edition, redesinged and addition / edited Y. D. Shirman M. : Radio engineering, 2007. 512 p. : pict.
4. Kremer I. Y., Nahmanson G. S. Optimal signal processing for coherent multilateration against internal and external noise // Radio engineering and electronic. 1979. № 12. p. 2478-2487.
© Богомолов Н. П., Корж И. Н., 2013
УДК 004.89
ЛОГИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ КАК ЭЛЕМЕНТ ГИБРИДНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
Е. А. Жуков1, А. А. Ступина2
1 Сибирский федеральный университет Россия, 660041, г. Красноярск, просп. Свободный, 79. E-mail: [email protected] 2Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Россия, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 E-mail: [email protected]
Приводится обоснование преимущества использования коллективов интеллектуальных технологий анализа данных для решения задач анализа многомерных данных по сравнению с применением каждой технологии в отдельности.
Предлагается новая модель интеллектуальной гибридной системы с использованием логических алгоритмов классификации.
Ключевые слова: data mining, коллективы решающих правил, логические алгоритмы, искусственный интеллект, классификация, кластеризация.
LOGICAL ALGORITHMS AS A PART OF A HYBRID INTELLIGENT SYSTEM
E. A. Zhukov1, A. A. Stupina2
1 Siberian Federal University 79, Svobodny prosp., Krasnoyarsk, 660041, Russia. E-mail: [email protected]
2 Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, "Krasnoyarsky Rabochy" Av., Krasnoyarsk, 660014, Russia. E-mail: [email protected]
The advantages of hybrid intelligent systems for multidimensional data mining tasks are described. New hybrid intelligent system included logical classification algorithms is suggested.
Keywords: data mining, decision rules, logical algorithms, artificial intelligence, classification, clustering.
Задача изучения закономерностей в данных боль- между собой по какому-либо набору свойств. Также
шого объема на протяжении многих лет является является возможным отнести к одному из сформиро-
одной из ключевых проблем интеллектуального ана- ванных классов и вновь полученные объекты.
лиза данных. Знание закономерностей в структуре Объекты, как правило, описываются точкой много-
данных позволяет решать такие задачи, как, напри- мерного пространства [6], каждая координата которо-
мер, классификация и прогнозирование. В настоящее го характеризует определенный признак объекта.
время существует ряд алгоритмов, позволяющих из Признаки объекта могут быть выражены не только в
большого массива объектов выделять определенное числовой, но и в ранговой, номинальной и бинарной
количество групп, содержащих объекты, сходные шкалах.
