Комп’ютеризовані засоби оцінювання параметрів руху об’єктів на основі малохвильового (вейвлет) перетворення сигналів зондування

Abstract

Дисертація присвячена розробленню нових ефективних підходів щодо перетворення та опрацювання відбитих сигналів локації і створення на цій основі математичних моделей, алгоритмів і структур цифрових перетворювачів, які б забезпечували високу завадостійкість та точність оцінки параметрів руху об’єктів. На основі отриманих математичних та комп’ютерних моделей досліджено процес перетворення широкосмугових сигналів локації безпосередньо у малохвильовій області для різних базових функцій, глибин декомпозиції та рівнів шумів, що дозволило розробити рекомендації для вибору найбільш ефективного варіанту опрацювання таких сигналів. В результаті проведеного комп’ютерного моделювання отримано залежності зведених похибок різницевих значень опорного та відбитого зміщеного широкосмугових сигналів внаслідок їх опрацювання у малохвильовій області та відомим класичним способом, здійснено порівняння значень цих похибок. Диссертация посвящена вопросам разработки новых эффективных подходов преобразования и обработки отраженных сигналов локации и создания на этой основе математических моделей, алгоритмов и структур цифровых преобразователей, которые обеспечивают высокую помехоустойчивость и точность оценки параметров движения объектов. В работе проведен сравнительный анализ существующих методов и средств оценивания параметров движения объектов, рассмотрены алгоритмы и структуры построения соответствующих устройств, которые реализуют извлечение информативных составляющих при обработке отраженных сигналов как во временной, так и в частотной областях, а также рассмотрены возможные способы устранения в них влияния на информативный параметр внешних и внутренних помех. Для уменьшения влияния погрешностей предложено проводить обработку таких сигналов непосредственно во вейвлет области. С этой целью в работе рассмотрено концепцию фильтрации сигналов на основании вейвлет преобразования, суть которой состоит в том, что вейвлет коэффициенты имеют энергетическое содержание. Поскольку шумы и помехи имеют, в большинстве случаев, низкий уровень энергии по сравнению с энергией составляющих полезного сигнала, то путем установления определенных уровней порогов удается эффективно проводить фильтрацию сигналов. Основная особенность такой фильтрации состоит в том, что для ее реализации нет необходимости иметь априорною информацию о сигнале и типе помехи. Отмечено, что вейвлет преобразование есть альтернативным подходом к традиционным методам спектрального анализа и обладает рядом преимуществ при анализе широкополосных сигналов. Полученные математические модели оценки расстояния к объекту локации и скорости его движения непосредственно в время-частотной области. Результирующее значение этих выражений формируется на основе разницы масштабных коэффициентов самого низкого уровня декомпозиции и вейвлет коэффициентов соответствующих отдельных частотных полос опорного и отраженного сигналов локации. Разработаны компьютерные модели, на основании которых проведено исследование процесса преобразования широкополосных сигналов локации для разных базовых функций, глубин декомпозиции и уровней шумов, что позволило разработать рекомендации для выбора наиболее эффективного варианта обработки таких сигналов. В результате проведенного компьютерного моделирования получены зависимости приведенных погрешностей для разностных значений опорного и отраженного смещенного широкополосных сигналов в случае их обработки во вейвлет области и для классической оценки во временной области. Сравнительный анализ полученных значений погрешностей подтверждает существенные преимущества предложенного способа оценки сигналов локации. The PhD project is aimed at design and development of the new optimal approaches to analyze and process the reflected radar sounding signals, and to create mathematical models, algorithms and system designs of digital converters to provide an estimation of object’s motion at a high level of reliability and noise robustness. Based on the results of the analytical research and computer modeling, the process of wideband signal transformation directly in the wavelet domain has been investigated for various basis functions, decomposition depths, and noise levels, which resulted in the definition of recommendations and principles for selection of the most efficient methods for processing of sounding signals. The computer modeling allowed us to obtain the characteristics of the normalized errors of the differences between the reference and the reflected wideband sounding signals, after their processing by the wavelet transform and the state-of-the-art methods. The benchmarking analysis of those errors has been carried out as well.