Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 6
Глава 1, МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ 13
1.1. Роль корреляции в обработке образов -сигналов и изображений 13
12. Классификация и анализ методов корреляционного обнаружения я распознавания объектов по их изображениям 16
1.3. Корреляционное сжатие сигналов в задачах локации 17
1А Анализ технических средств для построения корреляционных вы числителей 21
1.5. Цель и задачи диссертационной работы 26
Выводы по главе 1 28
Глава 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ АССОЦИАТИВНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И ЛФФШ-ШО-КОРРЕДЯЩЮН НОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ С ПРИОРИТЕТНЫМ РАНЖИРОВАНИЕМ 29
2Д. Анализ методов компенсации геометрических искажений при поиске и обнаружении объектов на изображениях 29
2.2. Разработка алгоритма ассоциативного статистического поиска 30
2.3. Разработка алгоритмов центрально-симметричных аффинных преобразований 34
2.4. Разработка алгоритма аффинно-корреляциопного ранжирования объектов на изображении 39
2.5. Разработка и исследование модели устройства распознавания образов 40
Выводы по главе 2 З
Глава 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА СГЛАЖЕННЫХ ПОЛИГОНОВ ДЛЯ СИНТЕЗА НЕЛИНЕЙНЫХ ЧАСТОТНО-МОДУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ 43
3.1. Усовершенствование параметров линейных частотно модулированных сигналов и предпосылки к синтезу сигналов с нелинейной модуляцией 43
3.2. Разработки метода сглаженных полигонов для синтеза сигналов с нелинейной частотной модуляцией и программного обеспечения для их исследования 51
3.3. Исследование кривых Чайкина, В-сплайнов, кривых Безъе для формирования нелинейной функции изменения частоты 58
3.4. Разработка методики вычисления аналитического выражения для функции неопределенности НЧМ-сигнала и ее исследование 70
3.5. Исследование характеристик сжатого сигнала в условиях шумовых воздействий и цифровой обработки 81
Выводы по главе 3
Глава 4. АРХИТЕКТУРА И .АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА ПОСТРОЕ 4 НИЯ ЦИФРОВЫХ СОГЛАСОВАННЫХ ФИЛЬТРОВ И ПЛРАЛ ЛЕЛЬНЫХ КОРРЕЛЯТОРОВ В УСТРОЙСТВАХ ОБНАРУЖЕНИЯ 93
4.1. Сравнительный анализ обобщенных структурных схем цифровых согласованных фильтров и параллельных корреляторов в частотной и временной областях , 93
4.2. Разработка метода эквивалентных горизонтальных сумм для свертки много разрядных сигналов в согласованных фильтрах и параллельных корреляторах 101
4.4. Разработка aj гори шов су пер конвейер ного пирамидального суммирования и экономичного вычисления модуля комплексного числа для сокращения аппаратных затрат корреляторов 114
4.5, Анализ факторов, влияющих на выделение корреляционного пика выходного сигнала при обнаружении сигналов 118
Выводы по главе 4 125
Глава 5. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СОГЛАСОВАННЫХ ФИЛЬТРОВ И ПАРАЛЛЕЛЬНОГО КОРРЕЛЯТОРА 126
5.1, Специализированное устройство «SCS-1» - аппаратная реализация согласованного фильтра У параллельного коррелятора (12)х( 12) 126
5.2, Устройство «SM2» - реализация двухканального согласованного фильтра (4)х(1) - 134
5.3, Исследование характеристик и тестирование разработанных устройств 136
Выводы по главе 5 147
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 143
ЛИТЕРАТУРА 150
ПРИЛОЖЕНИЯ 153
Приложение 1. Программа «Синтезатор НЧМя- для синтеза нелинейных сигналов (фрагменты на языке С-s-- для ком
Приложение 2. Моделирование функции неопределенности, рассчитан ной для сигналил с нелинейной модуляцией (система MathCAD-2001) 161
Приложение 3. Внешний вид специализированного устройства - цифрового согласованного фильтра "SCSI» 162
Приложение 4. Программа формирования изображения с учетом импульсной характеристики оптической системы (пакет МАТІ,АВ 6.0)
Приложение 5. Временные диаграммы работы двухзонального согласованного фильтра «SM-2» (фрагменты воздействий на языке VHDL, система OrCAD 9.1)
Приложение 6. Акты, внедрения к использования :
Введение к работе
Электронные системы поиска и распознавания образов, входными воз действиями для которых являются цифровые одно- и двумерные сигналы (изображения), в настоящее время являются наиболее эффективными средствами анализа поведения и пространственного положения контролируемых объектов, Одним из методов сравнения входного сигнала и эталонного сигнала, задаваемого заранее или получаемого непосредственно в процессе работы, является корреляционный анализ. Универсальность этого метода обусловила широту его применения: масочная фильтрация с помошью свертки в задачах пред- и постобработки сигналов, согласованная фильтрация сигналов и изображений с целью максимизации соотношения сигнал/шум и др. Вычисление функции корреляции анализируемых величин выполняется как во временной, так и в частотной областях.
Анализ проблем, возникающих при корреляционной обработке отдельных видов сигналов и изображений, показал:
- при корреляционном ранжировании объектов в задаче распознавания образов существует класс геометрических искажений, снижающих эффективность совмещения эталона и входного изображения;
-при согласованной фильтрации зондирующих сигналов с частотной модуляцией существующими методами не обеспечивается низкий уровень боковых лепестков без потери разрешающей способности;
-способы, применяемые при технической реализации согласованных фильтров и параллельных корреляторов, в ряде случаев приводят к излишним аппаратным затратам либо к их нерациональному использованию.
Поэтому разработка алгоритмов и специализированных устройств для
корреляционного обнаружения и распознавания образов является актуаль iwff iTp reitiUff, игзцЬ йтиъштстрешэдт& киг JV
качество получаемого результата обработки входной информации. Цель и задачи исследования. Целью работы является обобщение и исследование особенностей коррелщионнои обработки сш налов и изображений, разработка алгоритмов и аппаратуры, ориентированных на компенсацию искажений при распознавании образов, на снижение уровня боковых лепестков сжатого сигнала и на способы сокращения аппаратных затрат.
Для достижения цели в диссертационной работе последовательно решается ряд задач: - анализ проблем, возникающих при корреляционной обработке сигналов и изображений;
- исследование существующих решений этих проблем;
-разработка и исследование алгоритмов для поиска и распознавания объектов по их изображениям; -разработка метола сглаженных полигонов для синтеза частотно-модулированных сигналов с низким уровнем боковых лепестков:
- обоснование алгоритмов и методов матричного умножения-суммирования, ориентированных па параллельную архитектуру вычислителя и позволяющих сократить аппарашо-временные за граты при построении согласованных фильтров и параллельных корреляторов;
- создание и внедрение аппаратуры для технической реализации разработанных алгоритмов и методов на базе согласованных фильтров и параллельных корреляторов,
Методы исследования. Теоретическое и практическое решение поставленных задач выполнено с применением следующих методов: объектно-ориентированного про] раммирования. интегрального исчисления, математического анализа, дискретной математики, спектрального анализа, дискретного гармонического анализа и математической статистики.
Научная новизна работы состоит в развитии и модернизации приложений корреляционного анализа;
1. Разработаны и исследованы алгоритмы ассоциативного статистического поиска и аф фишю-корреляционного распознавания образов с прнори тетиым ранжированием. Поиск образа объекта происходит в быстром темпе при условии различия интенсивное! ей изображений объекта и фона, распознавание образа происходит корреляционным способом с компенсацией аффинных искажений.
2. Разработан метод сглаженных полигонов для синтеза нелинейных частотно-модулированных сигналов с низким уровнем боковых лепесі ков. Б отличие от известных зарубежных и отечественных методов синтеза сигналов разработанный метод не приводит к существенному уменьшению разрешающей способности, а полученные сигналы могут быть обработаны существующими согласованными фильтрами без внесения аппаратных изменений.
3. Предложены и обоснованы алгоритмы и методы параллельного умножения и суммирования для построения согласовашіьіх фильтров и параллельных корреляторов, работающих во временной области. В результате их применения происходит высвобождение аппаратных ресурсов, которые могу і быть использованы для расширения вычислительной мощности системы.
Практическая значимость проведенных исследований и разработок заключается в создаїши алгоритмов, методов и специализированных устройств для корреляционного обнаружения и распознавания сигналов и изображений, позво;шощих устранять аффинные искажения при распознавании изображений. получать сжатые сигналы с ни жим уровнем боковых лепестков и снижать аппаратные затраты в согласованных фильтрах и параллельных корреляторах.
Внедрение результатов работы. Теоретические положения и расчеты. предложенные автором, внедрены на ряде предприятий.
Алгоритм аффинно-корреляционного распознавания образов с приори тетным ранжированием внедрен в ОАО «Трансмаш» (г, Москва) а аппаратно-программный комплекс «xBrake» для испытания и измерения рабочих характеристик и їделиії. Использование алгоритма позволяет выявлять характерные участки на временной диаграмме работы устройства, что существенно поны-шает скорость обработки и анализа данных за счет автоматизации процесса, Метод сглаженных полигонов для синтеза зондирующих сигналов с нелинейной частотной модуляцией внедрен в процесс моделирования радиолокационных сигналов (НИР «Магнолия») в НИИ Радиоприборов- роения (г.Москва). Методика вычисления аналитического выражения для функции неопределенности сигнала использована при комплексном исследовании перспективных сигналов для систем распознавания зондирующих радиосигналов с высокой разрешающей способностью.
Метод эквивалентных горизонтальных сумм для параллельных архитектур корреляционных вычислителей внедрен в УТЛ «Сигнал» (дочернее предприятие ФГГТ «НИИ Микроприборов», г, Москва) при разработке и выпуске епепиализированпого устройства «SCS-1» - цифрового согласованного фильтра, предназначенного для сжатия сложных часто шо-модулированных сигналов и для корреляционной обработки изображений. Алгоритмы супер-конвейер пого пирамидального суммирования и экономичного вычисления модуля комплексного числа внедрены в проект специализированного устройства «SM-2» - согласованного фильтра, предназначенного для сжатия шумо-подобных сигналов.
Алгоритм компенсации аффинных искажений и метод сглаженных полигонов для синтеза сигналов использованы в учебном процессе МИЭТ (ТУ").
