авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Восстановление информационных сигналов в задачах контроля состояния протяженных объектов

На правах рукописи

Кузьмин Сергей Викторович ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ В ЗАДАЧАХ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ ПРОТЯЖЕННЫХ ОБЪЕКТОВ Специальность 05.12.13 Системы, сети и устройства телекоммуникаций

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара – 2013

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном бюджетном учреждении высшего профессионального образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики» (ФГОБУ ВПО ПГУТИ) доктор технических наук, профессор

Научный консультант: ВАСИН Николай Николаевич ФГОБУ ВПО ПГУТИ заведующий кафедрой «Системы связи» доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты: МАСЛОВ Олег Николаевич ФГОБУ ВПО ПГУТИ, заведующий кафедрой «Экономические и информационные системы» доктор технических наук, доцент ДАНИЛИН Александр Иванович ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королва (национальный исследовательский университет)», заведующий кафедрой «Радиотехника и медицинские диагностические системы» ФГБОУ ВПО «Самарский государственный

Ведущая организация: университет путей сообщения», г. Самара

Защита состоится «15» марта 2013 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 219.003.02 при Поволжском государственном университете телекоммуникаций и информатики по адресу: 443010, г. Самара, ул. Льва Толстого, 23.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного образовательного бюджетного учреждения высшего профессионального образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики».

Автореферат разослан «12» февраля 2013 г.

Учный секретарь диссертационного совета Д 219.003. доктор технических наук, профессор Мишин Д.В.

Общая характеристика работы

Актуальность темы В системах комплексного мониторинга инфраструктуры протяженных объектов контроля существует задача восстановления передаваемых информационных сигналов, пораженных помехами, порожденными неоднородностью структуры объекта контроля, и проблема совмещения зарегистрированных сигналов (т.е. приведения сигналов к единой системе координат) для их последующей совместной обработки. Совмещение зарегистрированных сигналов, содержащих информацию о параметрах объектов большой протяженности, подразумевает не только устранение средней задержки между сигналами, но и компенсацию флуктуирующих погрешностей в шагах дискретизации этих сигналов, что накладывает дополнительные требования на качество сигналов. Таким образом, обеспечение точного и помехоустойчивого совмещения данных невозможно без подавления помех сложного вида, возникающих в канале передачи информационных сигналов.

Особенно остро эти проблемы стоят при совмещении данных контроля объектов железнодорожной инфраструктуры. Совместный анализ нескольких разнесенных во времени сигналов позволяет решать широкий спектр технических задач, не решаемых при анализе однократных наблюдений (например, поиск неоднородностей, представляющих опасность для контролируемой инфраструктуры, мониторинг развития этих неоднородностей во времени). Подобные системы в области контроля параметров объектов железнодорожной инфраструктуры разрабатываются в ЗАО НПЦ ИНФОТРАНС (С.В. Архангельский, О.Б. Симаков), ОАО «Радиоавионика» (Т.Н. Бершадская), ГК «ТВЕМА» (М.В. Тарабрин). За рубежом внедрены системы ENSCO (США), IRISSys (Германия), IFS (Швеция), PATER (Венгрия), ECOTRACK (Голландия), RAMSys (Италия) и др. Задачи восстановления информационных сигналов в условиях воздействия помех и приведения сигналов к единой системе координат на данный момент в полной мере не решены.

Регистрируемый сигнал, поражен различными видами помех, в том числе квазистационарными помехами, вызванными неоднородностями самого объекта контроля. Структура контролируемого объекта не является строго однородной и при воздействии зондирующего импульса порождает помимо информационного сигнала квазистационарную помеху. Подобная помеха зависит от особенностей производства конкретного объекта, степени и характера его износа.

Классические оптимальные методы приема сообщений ориентированы, прежде всего, на подавление гауссовских помех. В исследуемом канале передачи сигнала о параметрах контролируемого объекта помеха представляет собой смесь помех различных видов, при этом смоделировать отдельные компоненты результирующей помехи не представляется возможным.

Классические линейные методы недостаточно эффективны при восстановлении сигнала в условиях воздействия данного вида помех.

Фундаментальная теоретическая база методов приема сигналов в условиях сложных негауссовских помех изложена в работах Р.Л. Стратоновича и Т.

Кайлата. Общие принципы этих методов и их модификации впоследствии были развиты в трудах Л.М. Финка, Б.Р. Левина, В.В. Шагхильдяна, Д.Д.

Кловского, О.В. Горячкина, Ю.С. Шинакова, А.П. Трифонова, С.Е.

Фальковича, В.Г. Репина, Г.П. Тартаковского, В.И. Коржика, В.А. Сойфера, И.А. Цикина, A.И. Фалько, Б.И. Николаева, В.Г. Карташевского, С.М.

Широкова и других. Данные методы используют общие модели каналов и сигналов. Предложенные в данной работе алгоритмы оптимизированы с учетом особенностей информационного сигнала, канала передачи и воздействующей помехи и обеспечивают наиболее устойчивое и точное восстановление сигнала для последующей операции совмещения зарегистрированных сигналов.





Учитывая, что требования к качеству восстановления сигналов постоянно растут, и существующие системы не удовлетворяют возросшим требованиям, актуальна задача восстановления информационных сигналов в условиях воздействия квазистационарных помех, порождаемых неоднородностью структуры объекта контроля, для последующего совмещения (т.е. приведения к единой системе координат в условиях флуктуаций шагов дискретизации) регистрируемых данных.

Цель работы и задачи исследования Целью диссертационной работы является разработка алгоритмов восстановления информационных сигналов в условиях воздействия квазистационарных помех в канале передачи информации о параметрах объекта контроля, а также методики совмещения сигналов.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

анализ энергетических и статистических характеристик полезной составляющей сигнала и помех в системе передатчик-неоднородность приемник;

построение математической модели канала передачи информационного сигнала при воздействии квазистационарных помех;

разработка алгоритмов восстановления информационных сигналов, пораженных помехами, порожденными неоднородностью структуры объекта контроля;

разработка алгоритмов и методики определения локальных задержек между полученными информационными сигналами и приведения результатов измерений к единой пространственной шкале согласно рассчитанным задержкам;

экспериментальная проверка реализованных алгоритмов и методики на реальных измерениях и сгенерированных сигналах (проверка алгоритмов на устойчивость и результатов на точность и повторяемость).

Методы исследования Основная часть теоретических и экспериментальных исследований диссертационной работы выполнены с применением спектрального и корреляционного анализа, математической статистики и компьютерного моделирования.

Научная новизна диссертации заключается в следующем:

разработана математическая модель канала передачи информации о параметрах объекта контроля, включающая параметрическую модель информационного сигнала и модель суммарной аддитивной помехи с несимметричным распределением;

разработаны алгоритмы восстановления информационных сигналов в условиях воздействия помех, порожденных неоднородностью структуры объекта контроля.

разработана методика устойчивого корреляционного совмещения зарегистрированных сигналов нескольких разнесенных по времени измерений, учитывающая флуктуации шага дискретизации совмещаемых сигналов.



Основные положения, выносимые на защиту:

построенная модель канала передачи информационных сигналов позволила разработать алгоритм подавления помех, специфических для данного канала, и алгоритмы восстановления информационного сигнала;

разработанные алгоритмы восстановления информационного сигнала обеспечивают требуемую точность восстановления для последующего совмещения данных;

предложенная методика совмещения данных нескольких разнесенных во времени измерений позволяет приводить данные с флуктуацией шагов дискретизации к единой системе координат с точностью не хуже половины шага дискретизации для коррелированных участков данных.

Личный вклад. Все научные положения, расчетные и экспериментальные результаты, а также выводы, сформулированные в диссертационной работе, получены автором самостоятельно и соответствуют пунктам 2, 8, 13 паспорта специальности 05.12.13.

Обоснованность и достоверность результатов работы. Обоснованность и достоверность результатов работы обеспечивается корректностью применения используемого аналитического аппарата и подтверждается многочисленными экспериментами на реальных объектах и компьютерных моделях.

Практическая ценность и реализация результатов работы. На основе предложенных алгоритмов и методики было разработано и внедрено ПО, функционирующее в составе программно-аппаратного комплекса контроля железнодорожных рельсов. Погрешность совмещения данных составляет 0, мм для 95% отсчетов сигналов для участков протяженностью до 15 км.

Результаты диссертационной работы внедрены в состав ПО диагностического комплекса КВЛ П3 производства ЗАО НПЦ ИНФОТРАНС (г. Самара), что подтверждается актом внедрения.

Апробация работы. Основное содержание работы

докладывалось и обсуждалось на: девятой (г. Казань 2008), десятой (г. Самара 2009) и одиннадцатой (г. Уфа 2010) МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций»;

тринадцатой (г. Самара 2006), четырнадцатой (г. Самара 2007) и семнадцатой (г. Самара 2010) российской научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов ПГУТИ;

десятой МНТК «Физика и технические приложения волновых процессов» (г. Самара 2011).

Основные результаты по теме диссертации опубликованы в 14 печатных работах, в том числе 4 печатных работы опубликованы в изданиях перечня, рекомендованного ВАК для публикации работ, отражающих основное научное содержание диссертации.

Структура и объем работы Работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 116-ти страницах, списка использованных источников из 105-ти наименований и 2-х приложений на 20 страницах. Диссертация содержит 58 рисунков и таблиц. Общий объем диссертации 136 страницы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность и практическая ценность темы, сформулированы цели и задачи диссертационной работы, определена новизна и обоснована достоверность полученных результатов, представлены основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена анализу измерительных данных и обзору применяемых методов борьбы с помехами. Объект контроля (например, ж/д рельс) имеет значительную пространственную протяженность, при этом присутствует флуктуационная погрешность в шаге между точками измерений, которая проявляется при оценке пройденного пути тем значительнее, чем больше протяженность объекта контроля. Устройство контроля параметров рельса представляет собой промышленный датчик ЭМАП (электромагнитно акустический преобразователь), сигналы которого необходимо было восстановить для последующего совмещения и анализа. Исследуемый сигнал, зафиксированный на регистраторе, представляет собой снятые в различных точках объекта отклики на зондирующий импульс, пораженные помехами различных видов (рис.1).

Множество сечений зарегистрированного сигнала Регистратор Устройство контроля параметров рельса Глубина, отс. ~0.3 мм/отс.

Датчик пройденного пути информационного Канал передачи Пут ь сигнала 0 Глубина 2 Протяженный 3 Мощность, коды Путь,отс. ~2мм/отс.

объект контроля Рис. Сравнение двух разнесенных во времени зарегистрированных сигналов, совмещенных по началу измерений (рис. 2), показывает ошибку совмещения, которая к концу измерений многократно превышает шаг дискретизации.

Эталонный зарегистрированный сигнал Отсчеты глубины, шаг ~0,3мм 200 400 600 800 1117000 Отсчеты пути, шаг ~2мм Совмещаемый зарегистрированный сигнал Отсчеты глубины, шаг ~0,3мм 200 400 600 800 1117000 Отсчеты пути, шаг ~2мм Рис. Сигнал на регистраторе имеет избыточность, т.к. полезным информационным сигналом является положение выраженной отражающей неоднородности в сечении зарегистрированного сигнала. Сечение двумерного зарегистрированного сигнала (рис. 2) представляет собой одномерный сигнал (рис. 3), описывающий зависимость мощности отраженного или рассеянного зондирующего импульса от глубины (поперечной координаты) при фиксированной путевой (продольной) координате объекта контроля.

Для совмещения зарегистрированных сигналов необходимо восстановить информационный сигнал в каждом сечении. Рассматриваемый в работе объект формирует в каждой своей точке уникальный информационный сигнал (уникальное положение отражающей неоднородности), что обеспечивает возможность корреляционного совмещения данных, если использовать восстановленный с достаточной точностью информационный сигнал как опорный для совмещения. Т.е. главным критерием качественного восстановления информационного сигнала является его высокая коррелированность с информационными сигналами, полученными в тех же точках при повторных измерениях.

Сечение зарегистрированного сигнала с высоким SNR Сечение зарегистрированного сигнала с низким SNR 300 мощность отраженного сигнала, коды мощность отраженного сигнала, коды 250 200 150 100 50 0 0 100 200 300 400 500 600 700 0 100 200 300 400 500 600 отсчеты глубины, шаг ~0.3мм отсчеты глубины, шаг ~0.3мм Рис. Для разработки алгоритмов подавления помех и восстановления информационного сигнала требуется построение модели канала передачи сигналов.

Вторая глава посвящена построению модели канала и разработке алгоритмов подавления помех и восстановления информационного сигнала.

При разработке модели рассматривается канал передачи информации от источника (датчика) до регистратора (рис. 4). Совокупность всех помех в канале рассматривается как квазистационарная аддитивная помеха. Также предполагается, что канал распространения зондирующего импульса является линейным в диапазоне оцениваемых параметров. Отражающая неоднородность имеет малую протяженность вдоль направления распространения импульса, скорость распространения импульса в материале объекта постоянна.

Помеха Источник Объект Приемник Регистратор сигнала контроля Линейные искажения Рис. В данной модели информационный сигнал ( ) представлен как дельта функция, абсцисса которой пропорциональна расстоянию от передатчика до неоднородности, а ордината характеризует отражающие свойства неоднородности. Сигнал ( ) является выходом блока «Источник сигнала», () ( ) где величина, характеризующая отражающие свойства неоднородности;

величина, пропорциональная времени возврата отраженного импульса, а также расстоянию до неоднородности, т.к. скорость распространения импульса постоянна.

В результате отражения зондирующего импульса от идеальной неоднородности полученный сигнал имеет форму зондирующего импульса.

Результирующий сигнал ( ) является результатом воздействия линейных искажений канала. Т.к. такое преобразование математически эквивалентно свертке полезного сигнала ( ) с инвертированным по абсциссе зондирующим ( ), его можно считать линейным искажением канала импульсом () () ( ).

Блок помех описывается моделью обобщенной аддитивной помехи канала, его выходом является стационарная помеха, которая смешивается с () () ( ), где ( ) аддитивная искаженным сигналом квазистационарная помеха.

Блок «Приемник» квантует сигнал по уровню и дискретизирует по, добавляя дополнительную погрешность квантования и снижая детализацию входного сигнала.

Сигнал с «Приемника» фиксируется «Регистратором» и сохраняется на носителе регистратора в файле.

В рамках представленной модели информационный (полезный) сигнал задан параметрически и описывается двумя параметрами и. Для решения задачи восстановления информационного сигнала достаточно определить величину с максимально достижимой точностью.

Сечение зарегистрированного сигнала, согласно модели канала описывается выражением ( ) () () ( ) ( ) ( );

— число отсчетов в зарегистрированном сигнале, где — шаг дискретизации приемника в мм, — разрядность приемника в битах.

При анализе совокупной помехи в информационном канале была простроена ее гистограмма. Экспериментально полученная гистограмма помехи с наилучшим приближением аппроксимируется распределением Рэлея (рис. 5). Плотность распределения вероятностей Рэлея описывается следующим выражением () { где – случайная рэлеевская величина, – параметр распределения Рэлея.

Гистограмма стационарной помехи и PDF Рэлея x количество попаданий в интервал Гистограмма помехи 2.5 Плотность распределения вероятностей Рэлея, умноженная на кол-во отсчетов 1. 0. 0 5 10 15 20 25 значение случайной величины Рис. Форма зондирующего импульса была определена по откликам в зарегистрированных сигналах. Наилучшую аппроксимацию и коэффициент корреляции, близкий к единице в большом объеме проанализированных данных обеспечил квадрат функции Гаусса.

С точки зрения параметра контролируемого объекта измерительная сигнала ( ). Задача информация содержится только в параметре восстановления информационного сигнала сводится к нахождению величины, равной расстоянию от поверхности объекта до отражающей неоднородности в текущей измерительной точке объекта контроля (либо равной толщине объекта контроля, если отражающие неоднородности отсутствуют в данной измерительной точке).

При анализе алгоритмов оценки параметра были использованы известные методы, такие как согласованная фильтрация и сглаживание полиномом 2-го порядка и взятие аргумента максимума без обработки сигнала. Было показано, что известные методы при малых отношениях сигнал/помеха недостаточно эффективны, поэтому были модифицированы алгоритм скользящего корреляционного коэффициента и алгоритм, основанный на теории обнаружения сигналов (статистический алгоритм).

Задача обнаружения детерминированного сигнала подразумевает, что плотность распределения помехи известна. Для рэлеевской помехи статистический алгоритм оценки смещения описывается следующими выражениями:

( )) ( ) ( ( ) ( ) (| ) ( ) { ((| )) Оценкой искомого параметра является такая величина, которая максимизирует ( | ). Практическое применение данного алгоритма требует его модификации, т.к. погрешности квантования и дискретизации приводят к возможно обращение в ноль величины ( | ).

тому, что даже для Модификация данного алгоритма с целью повышения устойчивости его работы заключается в том, что если выполняется равенство ( | ) (т.е. максимум не был обнаружен), следует отбросить из произведения вероятностей одинаковое число наименьших множителей для всех смещений. Отбрасывание наименьших множителей следует производить итерационно для всех смещений до тех пор, пока не будет выделен максимум или не будут отброшены 90% множителей.

В качестве корреляционной оценки удобно использовать коэффициент корреляции, который инвариантен к математическим ожиданиям и дисперсиям анализируемых сигналов.

() () ( )( ( ) ( )) () ( ( ) () ( ( )) ) ( () ()) ( ( )) В модифицированном варианте для обработки данных следует из нескольких локальных максимумов корреляции выделить такой, который соответствует большей энергии зарегистрированного сигнала или выделить максимум, который ближе к априорной информации о толщине объекта контроля (в зависимости от цели восстановления информационного сигнала).

Проведен сравнительный анализ пяти различных алгоритмов (известных и модифицированных) рис.6. Положения всех максимумов для всех алгоритмов корректировались методом трехточечной параболической интерполяции.

Различные алгоритмы восстановления параметра a корень среднего квадрата ошибки, отс Скользящий коэффициент корреляции Согласованная фильтрация Параболическая регрессия Максимум сигнала без обработки Метод на основе теории обнаружения сигналов - 10 5 0 -5 - SNR, дБ Рис. Лучший результат показал алгоритм аргумента максимума скользящего корреляционного коэффициента, который в модифицированном варианте применяется в обработке сигналов. Алгоритм на основе теории обнаружения сигналов менее устойчив и более ресурсоемок, при этом он не обладает значительными преимуществами перед скользящим корреляционным коэффициентом и для обработки данных не используется.

Погрешность восстановления информационного сигнала по границе 95% (или 2, т.к. распределение гауссовое) составила 0,48 мм для отношения сигнал/помеха –10 дБ.

Третья глава посвящена разработке методики совмещения информационных сигналов. Совмещение сигналов производится по рассчитанной оценке параметра, которая является одномерным сигналом.

Один из сигналов принимается как эталонный, второй как совмещаемый, при совмещении отсчеты совмещаемого сигнала передискретизируются для соответствия с отсчетами эталонного сигнала, по тому же соответствию передискретизируется исходный зарегистрированный сигнал.

Соответствия между отсчетами определяются как задержки, т.е. на сколько индексов и в каком направлении соответствующий отсчет совмещаемого сигнала смещен относительно текущего отсчета эталонного.

Рис. Задержки определяются (рис. 7) не для каждого отсчета эталонного сигнала, а в узловых точках с шагом step. Соответствие определяется по максимальной корреляции в диапазоне поиска range, с размером окна wind, на котором рассчитывается корреляционные коэффициенты, априорная информация о задержке init_delay (если не определена, то считается равной нулю) определяет смещение центра диапазона поиска. Формируется матрица задержек, которая содержит узловой вектор локальных задержек dely и номера отсчетов эталонного сигнала delx, для которых рассчитаны соответствующие задержки.

Интерполяцией кусочными полиномами Эрмита из delx и dely формируется полный вектор задержек fd, содержащий полную информацию о смещении каждого отсчета эталонного сигнала относительно соответствующего отсчета совмещаемого сигнала.

На завершающем этапе вектор fd используется для отбрасывания крайних отсчетов эталонного сигнала (и исходного сигнала на регистраторе), для которых не найдены соответствия в совмещаемом и для передискретизации совмещаемого сигнала (и соответствующего сигнала на регистраторе).

Четвертая глава содержит реализацию полного цикла совмещения экспериментально полученных данных контроля объекта железнодорожной инфраструктуры и результаты отработки комплекса программ на реальных и смоделированных данных.

Восстановление сигналов осуществляется модифицированным алгоритмом нахождения аргумента наилучшего локального максимума скользящего корреляционного коэффициента, рассмотренного во второй главе.

Ложные определения информационного сигнала отбраковываются с применением взвешенной робастной локальной линейной регрессии.

При определении матрицы задержек, используется методика, описанная в третьей главе. Для расчета задержек используется модифицированная взвешенная версия коэффициента корреляции, основанная на взвешенной оценке среднего ( ) ( ) где — усредняемый вектор;

— вектор весов.

Взвешенный коэффициент взаимной корреляции двух участков эталонного и совмещаемого сигналов и имеет вид ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ))( ( ) ( )) ( где s1, s2 — фрагменты сигналов, длинной ;

w — вектор весов, длиной.

В качестве весов используется весовая функция Хемминга, позволяющая при оценке взаимной корреляции делать акцент на центральную часть окна и получать задержку в идеальном случае между средними точками фрагментов сигнала. По максимальному корреляционному коэффициенту с применением трехточечной параболической интерполяции, определяется задержка для текущего фрагмента.

Предлагаемая методика совмещения содержит алгоритм отбраковки ложных максимумов (максимумов взаимной корреляции, не определяющих задержку между сигналами), которая позволяет отбрасывать некорректные узловые точки. Корректные узловые точки следует интерполировать кусочными полиномами Эрмита, обеспечивающими монотонность полного вектора задержек fd между узловыми точками.

Результатом совмещения являются информационные сигналы и зарегистрированные сигналы, приведенные к единой системе координат по пути и имеющим одинаковое количество отсчетов.

В качестве экспериментальных данных были взяты результаты измерений путеизмерительного комплекса КВЛ П3.0 производства ЗАО НПЦ ИНФОТРАНС, укомплектованного оборудованием ЭМАП производства компании ООО «Ультракрафт». На испытательном полигоне протяженностью 2,3 км (1167256 отсчетов с номинальным шагом 2мм) была произведена серия из 10 измерений на скоростях 30-40 км/ч. Анализ совмещенных экспериментально полученных информационных сигналов позволил оценить погрешность восстановления информационных сигналов, которая имеет распределение, близкое к гауссовому, и составляет 0,32 мм по уровню 2, что не противоречит теоретическим оценкам, полученным во второй главе.

Для того чтобы дать точную оценку погрешности предлагаемой методики совмещения, использовалась модель флуктуаций шага дискретизации. Такая модель позволяет генерировать сигналы для совмещения с априорно известным вектором задержек. Сравнение рассчитанных fd по таким сигналам с известными значениями fd позволило оценить параметры погрешности.

Погрешность методики совмещения составила 0,83 мм для 95% отсчетов сигналов (по уровню 2) при номинальном шаге дискретизации зарегистрированных сигналов 2 мм для участков протяженностью до 15 км.

В заключении изложены основные результаты и выводы по работе.

1. Проведен анализ энергетических и статистических особенностей полезной составляющей сигнала датчика ЭМАП и помех, который позволил определить критерии качества подавления помех и восстановления сигнала и сформулировать требования к восстанавливаемому сигналу. Также показана необходимость построения математической модели канала т.к. зарегистрированные сигналы не содержат достаточной информации для разработки оптимальных алгоритмов подавления помех и восстановления сигналов.

2. Построена модель канала передачи информационного сигнала при воздействии квазистационарных помех. Всплеск сигнала на регистраторе коррелирует с квадратом огибающей зондирующего импульса, что позволило применять корреляционный анализ для помехоустойчивого определения положения отражающей неоднородности.

3. Разработаны алгоритмы восстановления информационного сигнала из данных измерений, пораженных специфическими для исследуемого канала помехами, порожденными неоднородностями структуры объекта контроля. Модифицированный алгоритм максимума скользящего корреляционного коэффициента позволяет восстанавливать информационный сигнал с требуемой точностью в условиях воздействия помех, превосходящих по уровню информационный сигнал.

4. Разработаны методика и алгоритмы определения локальных задержек между полученными информационными сигналами и приведения исходных информационных сигналов к единой пространственной системе координат согласно рассчитанным задержкам. Полученные алгоритмы устойчивы к появлению локальных некоррелированных участков сигналов и к сосредоточенным во времени помехам.

5. Экспериментальная проверка реализованных алгоритмов и методики производилась путем обработки результатов измерения реальных объектов. Была достигнута высокая устойчивость и повторяемость полученных результатов.

Результатом диссертационной работы является реализация разработанной методики и алгоритмов, обеспечивающих подавление помех в канале передачи сигнала, восстановление сигнала с обеспечением целевых точностей и последующее совмещение информационных сигналов с погрешностью, не превышающей 0,5 отсчета (т.е. не более 1 мм для номинального шага дискретизации 2 мм) для коррелированных участков сигналов. Поставленная цель была достигнута в полном объеме и все задачи были решены.

Публикации по теме диссертации 1. Кузьмин С.В. Многоканальный корреляционный метод совмещения данных параметров объектов инфраструктуры. / Васин Н.Н., Кузьмин С.В.// Вестник транспорта Поволжья № 1(25). Статья. Самара 2011, с. 68-75.

2. Кузьмин С.В. Инвариантное к масштабу определение задержек между двумя одномерными цифровыми сигналами. / Кузьмин С.В.// «Инфокоммуникационные технологии» №2. Статья. Самара 2011, с. 7-10.

3. Кузьмин С.В. Нормированная корреляционная функция для анализа сигналов с разной частотой дискретизации. / Кузьмин С.В.// «Инфокоммуникационные технологии» №4. Статья. Самара 2011, с. 19-23.

4. Кузьмин С.В. Подавление помех в канале передачи зондирующих сигналов, применяемых для получения информации о состоянии объекта. / Васин Н.Н., Кузьмин С.В. // Вестник транспорта Поволжья № 4(34). Статья. Самара 2012, с. 32 38.

5. Кузьмин С.В. Оптимизация ширины доверительного интервала оценочного метода определения тональной частоты / Кузнецов М.В., Кузьмин С.В., Ротенштейн И.В. // XIII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. Тезисы доклада. ПГАТИ, Самара, 2006г., с. 80.

6. Кузьмин С.В. Алгоритм Рейнера Мартина для мгновенной оценки SNR речевых сигналов / Кузьмин С.В. // XIV Российская научная конференция профессорско преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. Тезисы доклада.

ПГАТИ, Самара, 2007г., с. 100.

7. Кузьмин С.В. Исследование спектральных характеристик речевого сигнала при интерполяции отсчетов / Кузнецов М.В., Кузьмин С.В., Ротенштейн И.В. // XIV Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. Тезисы доклада. ПГАТИ, Самара, 2007г., с.99.

Кузьмин С.В. Нахождение коррелированных фрагментов в одномерных цифровых 8.

сигналах с расхождением по частоте дискретизации. / Кузьмин С.В. // IX МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». Материалы конференции. КГТУ им. А.Н. Туполева, Казань, 2008г. с. 98-100.

Кузьмин С.В. Точное совмещение одномерных цифровых сигналов с переменным 9.

расхождением по частоте дискретизации. / Кузьмин С.В. // X МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». Материалы конференции. ПГУТИ, Самара, 2009г., с. 5-7.

Кузьмин С.В. Методы ускорения кросскорреляционного анализа одномерных 10.

сигналов. / Кузьмин С.В. // XI МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». Материалы конференции. УГАТУ, Уфа, 2010г., с. 165-166.

Кузьмин С.В. Элементы и устройства обработки сигналов железнодорожного 11.

транспорта. / Буцких В.А., Васин Н.Н., Диязитдинов Р.Р., Кузьмин С.В., Куринский В.Ю., // XI МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций».

Материалы конференции. УГАТУ, Уфа, 2010г., с. 167-168.

Кузьмин С.В. Применение локальной линейной регрессии для отбраковки ложных 12.

кросскорреляционных максимумов. / Кузьмин С.В. // XVII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. Тезисы доклада. ПГАТИ, Самара, 2010г., с. 88.

Кузьмин С.В. Сглаживание методом локальной регрессии как линейное 13.

преобразование. / Кузьмин С.В. // XVII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов.

Тезисы доклада. ПГАТИ, Самара, 2010г., с. 89.

Кузьмин С.В. Методика совмещения видеосигналов измерения на основе 14.

корреляционного обнаружения и распознавания общих участков объектов контроля / Васин Н.Н., Кузьмин С.В., // X МНТК Физика и технические приложения волновых процессов. Материалы конференции. ПГУТИ, Самара: ООО «Книга», 2011г., с. 37-39.

07.02.2013.

60 x 84/16...

- 1,0... 100.. « - » 443080,.,., 110A,.

22,. 222-92-40, E-mail: insoma@bk.ru

 


Похожие работы:





 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.