WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

Pages:   || 2 | 3 |

« ...»

-- [ Страница 1 ] --

Содержание

Введение

Общая характристика работы

Глава 1.

Постановка задачи

Глава 2.

Разработка метода анализа структуры шумоподобного сигнала как

пространственной структуры самоорганизующейся среды.

Метод структурно-статистический анализа шумоподобного сигнала... 14

2.1.

2.2. Результаты проверки метода выявления структуры неоднородностей

среды численным моделированием

2.3. Метод выявления аномальной неоднородности в регулярной структуре шумоподобного сигнала

2.4. Результаты проверки метода выявления аномальной неоднородности среды численным моделированием

Выводы

2.5.

Глава 3.

Разработка и исследование методов повышения точности измерения временной структуры шумоподобного сигнала для получения информации об устойчивости и перестройке самоорганизующейся среды

3.1. Оценки точности измерений структуры неоднородностей среды (На примере лазерного сигнала обратного рассеяния)

3.2. Метод повышения точности измерений структуры неоднородностей среды.

3.3. Возможности аппаратуры регистрирующей сигнал рассеяния по предлагаемой методике

Анализ понятия сигнал/фон для выбранной системы регистрации сигнала.... Исследование возможностей предлагаемой регистрирующей системы........... 3.4. Возможные типы временной организации излучения источника........... 3.4.1. Временные характеристики регистрации для стабильной среды........ 3.4.2. Временные характеристики регистрации для нестабильной среды.... Выводы

3.4.

Глава 4.

Результаты экспериментальной проверки методов восстановления структуры неоднородностей среды и ее аномалий

Регулярность структуры неоднородностей среды

4.1.

Динамика структуры неоднородностей среды

4.2.

Согласованность изменений структуры неоднородностей среды.......... 4.3.

Выводы

4.4.

Библиография

Приложения

Приложение 1. Пример использования структурно-статистического анализа. Приложение 2. (Созданные программы - Pascal)



Программа GENERATION

Программа STRUCTUR

Программа ANOMAL

Введение Изучение сложных процессов самоорганизации сред различного происхождения является одной из самых актуальных задач. Получение полной картины формирования и развития пространственно-временной структуры неоднородностей среды, процесс далекий от классических представлений о гармоническом сигнале или суперпозиции гармонических сигналов, представляет значительные трудности.

В этом ряду, одной из актуальных задач физики является задача выявления механизма возникновения турбулентности. Он имеет целый ряд невыясненных промежуточных ступеней.

Предлагаемые методы анализа временной структуры сложного сигнала автогенерационного типа позволяют эффективно исследовать процессы возникновения и развития турбулентных структур атмосфероподобных сред непрерывного типа. В работе представлены методы анализа, позволяющие расширить возможности выявления как регулярной структуры неоднородностей среды в условиях ее относительной термодинамической устойчивости, так и термодинамической аномалии на фоне относительно устойчивой (равновесной) структуры неоднородностей среды, а также проследить взаимосогласованные изменения параметров структуры неоднородностей и термодинамических параметров среды. Кроме того, проведена оценка возможностей оптимизация характеристик измерительных систем путем их согласования с характеристиками изучаемых процессов и предлагаются определенные подходы для обеспечения такой оптимизации.

Общая характристика работы Актуальность Использование стандартных методик обработки сигналов несущих информацию о непрерывных средах приводит к значительным математическим сложностям, что косвенно указывает на неполную корректность начальных допущений, и не позволяет получить связную информацию о протекающих процессах. Существует насущная необходимость поиска принципов и отработки методик анализа сигналов полученных от непрерывных сред в процессе их самоорганизации, как цельных образований, устойчивость которых, как оказывается, в первую очередь, зависит от термодинамических параметров среды.

Изменение термодинамической устойчивости среды в определенных пределах обычно приводит к переорганизации ее структуры. Часто это находит отражение в самоорганизующем изменении структуры среды (например, ее оптических неоднородностей), с предшествующим этапом развития псевдохаотических процессов. Это позволяет по динамике развития структуры неоднородностей и трансформации такой структуры судить о протекающих процессах, включая информацию о наличии источников термодинамической нестабильности на фоне шумов связанных со средой, как таковой, так и с измерительной аппаратурой.

Основной целью настоящей работы является разработка методик для исследования структуры неоднородностей самоорганизующейся среды в зависимости от ее термодинамической устойчивости. Результатом их использования является оптимизация параметров измерительной аппаратуры, т.е. в основу проведенных исследований ставилась связь пространственновременная характеристика среды пространственно-временная характеристика аппаратуры. В качестве примера используются исследования по самоорганизации структуры оптических неоднородностей атмосферы в зависимости от метеоситуации.





Задачи Были поставлены следующие задачи:

- разработать метод выявления признаков организации в структуре неоднородностей анализируемой среды на основе анализа одномерного сигнала псевдохаотического (псевдошумового) характера, полученного от такой среды тем или иным методом.

- разработать метод выявления аномалий в выявленной регулярно организованной структуре неоднородностей анализируемой среды, на основе анализа одномерного сигнала псевдохаотического характера, полученного от такой среды.

- исследовать возможности выявления и описания выявленной структуры неоднородностей и ее динамики на основе представлений о термодинамической устойчивости среды, исходя из определенных введенных критериев.

- выработка принципов построения соответствующих измерительных комплексов дистанционных измерений с оптимизированными пространственно-временные характеристиками, которые обеспечивают повышение точности измерений сигнала при снижении требуемых энергозатрат и проверка таких принципов на основе модельных построений реального сигнала.

Новизну работы составляют:

- Метод получения информации о характере структуры неоднородностей термодинамически относительно устойчивой среды, путем структурностатистического анализа одномерного сигнала, на примере сигнала обратного рассеяния лазерно-локационного излучения от атмосферы.

- Метод получения информации об трансформации организованной структуры неоднородностей среды в процессе нарушения ее термодинамической устойчивости, путем анализа скачков определенным образом сглаженного одномерного сигнала, на примере сигнала обратного рассеяния лазерно-локационного излучения от атмосферы.

- Метод анализа сложноупорядоченной структуры неоднородностей термодинамически относительно устойчивой среды и динамики такой структуры в зависимости от степени термодинамической устойчивости среды, на примере данных об устойчивости метеопараметров приземного слоя атмосферы.

- Метод цифровой временной дискретизации сигнала дистанционных измерений с использованием пар отсчетов соизмеримых с временем прохождения сигналом зоны измерения и отличающихся на постоянный интервал, который обеспечивает требуемое разрешение.

- Метод цифровой временной дискретизации сигнала с использованием пар отсчетов соизмеримых с временем прохождения сигналом зоны измерения и отличающихся на постоянный интервал обеспечивающий разрешение нужное для получения информации о структуре неоднородностей среды.

- Метод дистанционных измерений основанный на зондировании среды импульсом прерывания непрерывного излучения (“темновым импульсом”).

- Принцип построения измерительных комплексов дистанционных измерений с динамическими пространственно-временные характеристиками, оптимизированными под состояние среды и степень ее термодинамической устойчивости.

Основные положения:

Анализ временной структуры сигнала обратного рассеяния лазерного излучения позволил выявить особую структурную самоорганизацию неоднородностей относительно устойчивой атмосферы в приземном слое.

С помощью специальной нелинейной фильтрации одномерного сигнала, когда регулярные компоненты в структуре сигнала сглаживаются, а одиночные перепады усиливаются, при пространственно ограниченном нарушении устойчивости относительно стабильного (по метеопараметрам) приземного слоя атмосферы, получена информация о наличии аномалии в структуре неоднородностей.

Выявлена линейная регрессионная зависимость, в некоторых случаях близкая к функциональной, между обобщенными пространственными характеристиками горизонтальной структуры атмосферных неоднородностей и введенным обобщенным параметром характеризующим термодинамическую устойчивость приземного слоя атмосферы, а также вертикальной стратификацией, температурной инверсией, уровнем конденсации водяного пара, усредненной относительной влажностью.

Выявлена прямая связь между устойчивостью вертикальной стратификации атмосферы и устойчивостью выявленной структуры атмосферных неоднородностей, когда формирование приземной температурной инверсии и облачности сопровождается нарушением устойчивости структуры, с последующей самоорганизацией новой структуры неоднородностей и появлением относительно длинноволновой компоненты.

Предложена новая схема динамической дискретизации и оцифровки обрабатываемого сигнала дистанционных измерений среды.

Научная и практическая значимость:

- метод анализа структуры неоднородностей сплошных непрерывных сред, по структуре статистически обобщенного сигнала обратного рассеяния дистанционных измерений.

- метод селекции аномальной неоднородности на фоне псевдорегулярной структуры неоднородностей шумоподобного сигнала сигнала.

- метод дискретизации и оцифровки полученного сигнала дистанционных измерений обеспечивающий высокую точность его измерений при малых энергозатратах зондирующей системы.

результаты исследования выявленной регулярной структуры неоднородностей атмосферы, ее динамики и устойчивости в зависимости от термодинамической устойчивости приземного слоя самой атмосферы.

Апробация Основные результаты работы докладывались:

на 5 Всесоюзном симпозиуме по лазерному и акустическому зондированию атмосферы, г. Томск, 1980 г.;

на 7 Всесоюзном симпозиуме по лазерному и акустическому зондированию атмосферы, г. Томск, 1982 г.;

- на 3 Всесоюзном совещании по лазерному и акустическому зондированию атмосферы, г. Томск, 1983 г.;

на 8 Всесоюзном симпозиуме по лазерному и акустическому зондированию атмосферы, г. Томск, 1984 г.;

Работы в развитие основных результатов представлены на сайтах:

http://pdf.aiaa.org/ 1994г.

http://sciteclibrary.ru 2005г.

http://spiedigitallibrary.org/ 2007 – 2008г.

http://www.intechopen.com/books/remote-sensing-of-planet-earth 2012г.

Основные научные положения и выводы диссертации изданы в публикациях, включая авторские свидетельства СССР.

Одной из актуальных задач физики процессов в сложных непрерывных средах является является задача выявления механизма возникновения и формирования турбулентности реальной атмосферы. Предполагается, что в зависимости от устойчивости среды, этот механизм имеет целый ряд невыясненных промежуточных ступеней 1.

Наиболее просто процессы начала развития и формирования турбулентности наблюдать в устойчиво стратифицированной среде. При определенной термодинамической стабильности свободной среды, поле силы тяжести способствует возникновению такой устойчивой стратификации, подавляет механизм ее разрушения, даже при некотором изменении термодинамического состояния среды.

В свою очередь устойчиво стратифицированная среда способствует возникновению и распространению в ней так называемых внутренних гравитационных волн (ВГВ)2,3. Их источниками могут быть: течения над неоднородной поверхностью, локальные скачки термодинамических Скоррер Р. Аэрогидродинамика окружающей среды. “Мир”, 1980 г., 549 с.

Госсард Э., Хук У. Волны в атмосфере, “Мир”, 1978 г., 532 с.

Лайтхилл Д. Волны в жидкостях.. “Мир”, 1981 г., 598 с.

характеристик среды на уплотнениях среды, на атмосферных фронтах, на источниках турбулентности в пограничном слое над поверхностью, при конвекции под слоем инверсии температуры.

В атмосфере благоприятные условия для формирования таких структур возникают в приземном слое, особенно ночами, в условиях антициклона. При наличии приземной температурной инверсии и протяженных полей загрязняющего городского аэрозоля, на границах слоев стратификации амплитуда внутренних волн нарастает, становиться больше длины волны, что приводит к потере устойчивости и обрушиванию волн. Потенциальная энергия волны идет на перемешивание среды в зоне обрушения, что приводит к образованию турбулентных пятен относительной однородности по плотности.

Причем они имеют резкие границы и большое время рассеивания (скорость рассеяния ~ 10 см/c). Устойчивая стратификация среды способствует подавлению турбулентности в потоке, но в таких пятнах она существует продолжительное время 4. Это способствует удержанию относительно крупнодисперсного аэрозоля в таких пятнах, который обычно оседает под действием силы тяжести, что приводит к интенсивному рассеянию света на таких структурах. Степень рассеяния растет с ростом мощности турбулентной структуры и с концентрацией загрязняющего аэрозоля, который служит своеобразным “проявителем” структуры неоднородностей.

Действительно, визуальные 5, радиолокационные 6,7, радиометрические 8, лидарные 9,10,11,12, содарные 13,14 измерения указывают на наличие подобных Биренблатт Г.И., Монин А.С. О возможном механизме явления дискоидных образований в атмосфере. Докл. АН СССР, т. 246, № 4, 1979 г., с. 834-837.

Гречко Г.М., Гурвич А.С., Ромененко Ю.В. Структура неоднородностей плотности встратосфере по наблюдениям с оорбитальной станции “Салют 6”. Изв. АН СССР, ФАО, т. 16, № 4, 1980 г., с. 339-344.

Gjssard E.E., Richer J.H. Вид внутренних волн ограниченной амплитуды по измерениям радаром с высоким разрешением. J. Atmos. Sci., v. 27, 1970, p. 971-973.

Philip M.T., Kent G.S. Короткопериодические временные вариации атмосферного аэрозольного слоя.

9-th Int. Laser Nadar Conf. Laser Atmos. Stud. Munich, 1979, p. 161-162.

Jonson W.B., Evans W.E. Лидарные измерения диффузии шлейфов из высоких труб. 3-rd Conference on Laser Radar Studies of Atmosphere Conference Abstracts, Jamaica1970, Sept. p. 12.

Вореводин Ю.М., Задде Г.О., Матвиенко Г.Г., Самохвалов И.В. Пространственные неоднородности коэффициента обратного рассеяния по данным лидарного зондирования. Вопросы лазерного зондирования атмосферы. “Наука”, 1976 г., с. 45-53.

Werner C. Лидарное измерение атмосферного аэрозоля как функции относительной влажности.

Opto-electronics, 1972, v. 4, № 2, p. 125- Вореводин Ю.М., Задде Г.О., Матвиенко Г.Г., Самохвалов И.В. Исследование статистических характеристик аэрозоля по данным лазерного зондирования. XI Всесоюзная конференция по распостранению радиоволн. Тез. докл., ч. II, Казань, 1975 г., с. 116-118.

Колев И.Н., Парванов О.П., Каприелов В.Н., Илев И.К. Лидарные наблюдения за внутренними гравитационными волнами. Докл. Болг. АН., 1986 г., т. 39, № 1, с. 43-46.

упорядоченных структур в атмосфере. В некоторых случаях их протяженность в горизонтальной плоскости достигает десятков и даже сотен километров.

Время их существования изменяется от секунд (для малоразмерных структур), минут, до нескольких часов. Размер зарегистрированных образований для приземного слоя изменяется от метров до сотен метров, а их контрастность соответственно изменяется от процентов до десятков процентов.

Определенным условием устойчивости этих упорядоченных структур является стабильность вертикальной стратификации среды, которая в этом случае может сохраняться в интервалах времени от нескольких минут до нескольких суток.

Выявлена связь упорядоченных структур, с характерным размером элемента в сотни метров, с вертикальным распределением метеопараметров атмосферы и их стабильностью.

Однако существующие данные позволяют лишь констатировать наличие связи, без конкретизации условий ее существования, из-за малой оперативности и недостаточной информативности проведенных измерений.

Предварительные данные о наличии определенной структурной упорядоченности атмосферных образований, связываемой с возникновением турбулентности и формированием турбуляризованной структуры неоднородностей определенной периодичности, позволяют говорить о нескольких задачах требующих первоочередных решений:

• Выявление существования типичных структур приземного слоя атмосферы в условиях устойчивой вертикальной стратификации среды, при осреднении полученных в близких условиях данных, когда случайные отклонения нивелируются, т.е. получение “обобщенных портретов” структурных образований 15.

• Поиск связи между существованием выявленных структур со стабильностью комплекса метеопараметров атмосферы в процессе измерений и поиск критерия оценки такой связи 16.

Калистратова М.А., Нестерова Т.Н., Петенко И.В., Смирнов А.С., Тиме Н.С. Шурыгин Е.А.

Измерение статистических характеристик эхо-сигнала при акустическом зондировании атмосферы.

Известия АН СССР, ФАО 1986 г., т. 22, № 9, с. 987-990.

Калистратова М.А., Петенко И.В., Шурыгин Е.А. Содарные исследования поля скорости ветра в нижней тропосфере. Известия АН СССР, ФАО 1987 г., т. 23, № 5, с. 451-461.

Гольштик М.А., Штерн В.Н. Структурная турбулентность в диссипативных системах. Препринт 47Новосибирск, 1981 г., 47 с.

Fenn R.W., Shettle E.L., Herring W.S., Jonson R.W. Оптические свойства атмосферы и метеоусловия.

Atmos. Envirov. 1981, v. 15, № 10-11, p. 1911- • Рассмотрение вопроса соответствия конкретных упорядоченных структур и их характера с вертикальным распределением метеопараметров (термодинамическим состоянием атмосферы).

упорядоченной структуры неоднородностей с временным изменением метеопараметров в районе измерений (т.е.

устойчивостью метеоситуации).

Из предшествующих работ следует, что наиболее благоприятные условия для измерений возникают в приземном слое города летней ночью. Обобщение опубликованной информации позволяет говорить о том, что измерения должны:

• Охватывать большие горизонтальные объемы приземного слоя • Обеспечивать регистрацию структуры неоднородностей с протяженностью до сотен метров в слое порядка 10 метров и за время не превышающее нескольких десятков секунд.

• Позволять различать элементы структуры с контрастностью не менее 20-30% относительно окружающего фона.

• Полное время измерений должно обеспечивать регистрацию структуры неоднородностей в относительно стабильных погодных условиях в течение 2-3 часов.

С помощью обычных методов измерений в ограниченном числе точек, нельзя получить статистически достоверную информацию с требуемым пространственно-временным разрешением в требуемом объеме приземного слоя. Это не позволяет конкретизировать характер и особенности связей структуры неоднородностей атмосферных образований с метеоситуацией и ее устойчивостью.

Оперативные лидарные измерения позволяют обойти эти ограничения.

Величина обратно рассеянного сигнала от импульсного источника света (ОКГ) зависит от плотности среды и его временная структура несет информацию о пространственной организации оптических неоднородностей реальной атмосферы 17,18, а следовательно и о развитии и динамике структур оптических неоднородностей атмосферы.

Задде Г.О., Зуев В.Е., Тарасенко В.П., Юрга Н.И. Определение статистических и динамических характеристик неоднородностей атмосферного аэрозоля с помощью корреляционной обработки Действительно, предположение, что вариации мощности сигнала рассеяния определяются флуктуациями коэффициента ослабления обратно рассеянного излучения, связанными с флуктуациями плотности аэрозоля в турбулентных структурах, подтверждаются целым комплексом данных 19,20,21.

Это позволяет предположить, что, после некоторой коррекции, по временной структуре сигнала обратного рассеяния можно судить о характере структуры неоднородностей среды, даже в условиях многократного рассеяния.

Анализ существующей информации о комплексе взаимосвязанных процессов в свободной среде позволил выстроить следующую цепочку связей:

устойчивость термодинамического состояния среды (например метеоситуации в атмосфере) вертикальная стратификация среды возникновение и развитие волновых и турбулентных структур в горизонтальных слоях относительно однородного по вертикали слоя среды пространственновременные колебания температуры и скорости ветра слоя соответствующее пространственно-временное распределение горизонтального поля аэрозоля структура оптических неоднородностей атмосферы в горизонтальной плоскости с элементами регулярности временная структура регистрируемого сигнала (сигнала обратного рассеяния).

экспериментальные оценки характеристик мелкомасштабной турбулентности указывают на участок спектра, где существует определенная организация турбулентных образований, характер которой зависит от метеоситуации. Этому участку свойственны неоднородности в диапазоне ~ 10 метров – 1 км, с временем существования от десятков секунд до нескольких минут и выше.

результатов лазерного зондирования. В кн. “Распространение оптических волн в атмосфере”.

“Наука”, 1975 г., с. 174-179.

Пащенко В.П. Анализ данных двумерных рядов измерений отраженного светового сигнала в приземном слое атмосферы. Метеорология и гидрология. 1982 г., № 5, с. 112-119.

Кавкянов С.И., Креков Г.М. Статистическая структура световой дымки от импульсного излучателя в мутной среде. Известия АН СССР, ФАО, 1982 г., т. 18, № 3, с. 308-313.

Гынгазов С.А., Кавкянов С.И., Креков Г.М. Численное исследование флуктуаций лидарного сигнала, обусловленных крупномасштабными неоднородностями атмосферного аэрозоля. Известия АН СССР, ФАО, 1985 г., т. 21, № 8, с. 841-848.

Балин Ю.С., Беленький М.С., Разенков И.А., Сафонова Н.В. Пространственно-временная структура сигналов аэрозольного лидара. Оптика атмосферы, 1988 г., т. 1, с. 77-83.

Захаров В.М., Костко О.К. Метеорологическая лазерная локация. Л, Гидрометеоиздат, 1977 г., с.

62-68.

I. Weinstock. Теория провалов турбулентного спектра устойчиво стратифицированных сдвиговых течений. 1980, v. 37, № 7, p. 1542-1549.

Более подробные исследования показали, что турбулентная структура распадается на мелкомасштабную и мезомасштабную составляющие 24,25,26,27.

Мезомасштабная структура модулирует мелкомасштабную и имеет размеры от ~ 1 км и выше, с временем сущестования ~ 103 секунды.

Выявление тенденций и развития таких структур, с одновременным анализом термодинамической устойчивости окружающей среды позволит ввести характеристики, которые могли бы прогнозировать возможные процессы реструктуризации окружающей среды и выявления признаков развития ситуации по катастрофического сценария. Одним из модельных примеров такого сценария, как волн “цунами” в приземной атмосфере, может быть ситуации визуально представленная ниже 28.

ХананьянА.А. Экспериментальные оценки характеристик мелкомасштабной турбулентности в средней атмосфере. Известия АН СССР, ФАО, 1988 г., т. 24, № 1, с. 95-97.

Иванов В.Н., Орданович А.Е. Мезомастабная структура пограничного слоя атмосферы и ее взаимодействие с мелкомасштабной турбулентностью. Труды ИЭМ, 1972 г., в. 26, с. 59-78.

Петрова Л. И., Бызова Н. Л., Иванов В. Н., Мазурин Н. Ф., Линкин В. М., Зубков Б. В.

Мезомасштабные пульсации атмосферного давления и их связь с пульсациями температуры воздуха и скорости ветра в пограничном слое. Метеорол. и гидрол.. 1997, N 1, с. 58-65.

Кухарец В. П., Перепелкин В. Г., Цванг Л. Р. Генерация флуктуаций температуры воздуха мелкомасштабными температурными неоднородностями поверхности. Изв. РАН. Физ. атмосф. и океана. 1999. т.35, № 3, с. 329-335.

http://nita.spox.ru/ru/blog/2921.oblachnoe_ts.html http://iron-frank.livejournal.com/35766.html Эти данные определили направление отработки метода анализа турбулентной структуры непрерывной среды атмосферного типа.

Дополнительно учитывалась следующая информация:

о повышении достоверности полученных данных при определенном сглаживании или отбрасывании короткопериодических компонент сигнала 29, 30, 31, об ассиметрии отклонений от среднего для метеопараметров 33,34;

о возможности представления отклонений сигнала знакопеременными рядами с целью повышения эффективности проводимого анализа 35, 36, 37, 38, 39;

о расширении возможностей анализа сигналов произвольной формы путем разложения их по точкам переключения 40;

о необходимости статистического подхода к рассмотрению процессов происходящих в свободной среде атмосферного типа, следствием которых является наличие структуры оптических неоднородностей и ее определенная динамика 41,42.

Antonia R.A., Chombers A.J., Bradley E.G. Связь между структурными функциями и временным трендом температуры в приземном слое атмосферы. 1982, v. 23, № 4, p. 395-403.

Виниченко Н.К., Пикус Н.З., Шметер С.М., Шур Г.Н. Турбулентность в свободной атмосфере. Л.

Гидрометеоиздат, 1976 г., 287 с.

Татарская М.С., Фортус М.И. Применение метода канонических корреляций к анализу климатических рядов.. Известия АН СССР, ФАО, 1984 г., т. 20, № 11, с. 1027-1034.

Громаков Е.И., Зуев В.В. Динамическая погрешность регуляризованных лидарных сигналов. В кн.

“Оптико-метеорологические исследования земной атмосферы”, Н., “Наука”, 1987 г., с. 230-234.

Иванов В.Н. Использование высотной метеорологической мачты ИЭМ для изучения пограничного слоя атмосферы. Труды ИЭМ, 1970 г., в. 12, с. 88-131.

Иванов В. Н., Хохлова А. В. Спектральные плотности метеорологических величин в приземном слое атмосферы в широком диапазоне частот. Метеорология и гидрология. 2000, № 11, с. 39-49.

Шаманский Ю.В., Ковадло П.Г. Статистическая структура короткопериодических вариаций электрического поля атмосферы. В кн. “Вопросы метеорологии Сибири”, И. 1979 г., с. 28-36.

Бызова Н. Л., Колисничева Т. А. Статистические характеристики пульсаций температуры и скорости ветра при радиационной инверсии.. Труды ИЭМ, 1975 г., в. 10(53), с. 23-34.

Бызова Н. Л., Иванов В. Н., Мазурин Н. Ф., Хохлова А. В. Оценка параметров гравитационных волн и их связи с характеристиками нижнего слоя атмосферы Изв. РАН. Физ. атмосф. и океана. 1998.

34, № 6, с. 799-807.

Иванов В. Н., Бызова Н. Л. Когерентные структуры в пограничном слое атмосферы Метеорология и гидрология. 2001, № 1, с. 5-25.

Жуков Л.В., Музалевский Ю.С. Корреляционно-спектроскопический анализ периодической активности Солнца. Астрономический журнал, 1969 г., т.46, № 3, с. 600-609.

Кореневский Н.А. Метод анализа сигналов произвольной формы путем их разложения по точкам переключения. Известия вузов, Приборостроение, 1986 г., т. 29, № 12, с. 3-7.

John W. Miles. Internal waves in a continuously stratified atmosphere or ocean. Journal of Fluid Mechanics (1967), 28 : pp 305-310 Copyright © 1967 CambridgeUniversity Press DOI: Published online: March 2006 http://journals.cambridge.org/action/displayAbstract?fromPage=online&aid= A.Townsend. Excitation of internal waves in a stably-stratified atmosphere with considerable wind-shear.

Journal of Fluid Mechanics (1968), 32 : pp 145-171 Copyright © 1968 Cambridge University Pres DOI Published online: 28 March 2006.

Изучаемые процессы во многом носят автогенерационный характер. Их можно описать через автоколебания генератора на границе устойчивости 43,44,45,. Сложный характер таких колебаний определяет псевдохаотический характер временной структуры сигнала. В общем случае его можно считать периодически модулированым определенной последовательностью импульсов, амплитуда которых, в свою очередь, которых нелинейно модулирована.

Спектральный и корреляционный анализ структуры такого сигнала требует использования сложного комлексного алгоритма обработки.

Многие подобные явления описываются теорией самоорганизации в рамках единых моделей, через нелинейные кинетические уравнения диффузного типа:

где u – набор переменных, который определяет кинетику в отсутствии диффузии, D – матрица коэфициентов диффузии ( в общем случае D зависит от u, при нелинейной диффузии).

В общем случае, математическая модель такой динамической системы как атмосфера может быть задана если введены параметры (координаты) системы, однозначно определяющие ее состояние, и выбран закон эволюции такого состояния во времени и пространстве. В зависимости от степени приближения одной и той же системе может быть соотнесены разные математические модели. Однако полный анализ таких представлений не был целью проведенных работ.

Разработка метода анализа структуры шумоподобного сигнала как пространственной структуры самоорганизующейся среды Метод структурно-статистический анализа шумоподобного сигнала 2.1.

Рассмотрение различных методов анализа, применяемых в локационных измерениях 12,15, квантовой спектроскопии 47,48, метеорологии 25-38, цифровой Монин А.С. О природе турбулентности. УФН, 1978 г., т. 125, в. 1, с. 97-122.

Рабинович М.И. Стохастические автоколебания и турбулентность. УФН, 1978 г., т. 125, в. 1, с. 123Дмитриев А.С., Панас А.И. Странные аттракторы в кольцевых автоколебательных системах с инерционными звеньями. ЖТФ, 1986 г., т. 56, с. 759-762.

Ботчаев А.М., Довженко В.А., Курчановский М.В. Моделирование сдвигового течения в стратифицированной жидкости. Известия АН СССР, ФАО, 1984 г., т. 20, № 6, с. 451-455.

Джейкман Е. Корреляция фотонов. В кн. “Спектроскопия оптического смешения и корреляция фотонов”, М., “Мир”, 1978 г., с. 71-78.

обработке изображений (анализе текстур изображений) 49,50,51,52 позволило выявить дополнительные возможности анализа выявляемых структур, которые можно назвать структурно-статистическим подходом.

Он основан на следующих составляющих:

одноканальной привязке корреляционного анализа, путем выделения локальных максимумов и минимумов сигнала и приведении их к нормированной амплитуде.

- нелинейной фильтрации выявленных локальных экстремумов сигнала, позволяющей на основе введенного критерия выделить изменения обусловленные средой на фоне изменений вызванных квантовой природой самого сигнала и засветкой.- разделение выявленной структуры сигнала на две отдельные последовательности, локальных максимумов и локальных минимумов (‘плюс’ и ‘минус’ структура), позволяющим исследовать поведение соответствующих структур среды (структур локальных помутнений и просветлений).

- получение обобщенных характеристик выявленных структур, их динамики и связности, на основе усреднения данных полученных в определенной зоне зондирования среды.

Метод предполагает регистрацию спадающего в среднем по экспоненте сигнала рассеяния, когда флуктуации сигнала подобны дробовым шумам, растущим с ростом среднего уровня сигнала.

В соответствии с этим устанавка плавающего порога, позволялает выделить локальные пиковые изменения сигнала заведомо несущие информацию непосредственно о зондируемой среде, независимо от величины регистрируемого сигнала, когда его уровень превышает уровень фона в требуемое число раз.

Для выделения подобных изменений сигнала используется выражение 53, Оливер С.Д. Методы корреляционной спектроскопии. В кн. “Спектроскопия оптического смешения и корреляция фотонов”, М., “Мир”, 1978 г., с. 175.

Харалик Р.М. Статистический и структурный подход к описанию текстур. ТИИЭР, 1979 г., т. 67, № 5, с. 98-120.

Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М., “Мир”, 1982 г., т. 2, с. 393-465, 492-513.

Андреев Г.А., Базарский О.В., Глауберман А.С., Колесников А.И., Коржик Ю.В., Хлявич Я.Л.

Анализ и синтез случайных пространственных текстур. Зарубежная радиоэлектроника. 1984 г., № 2, с. 3-33.

Овен Р., Чарлз Р., Вильям В. Измерение максимума и минимума в анализе текстуры изображения.

IIIE Transaction on computer, April, 1977, C-26, p. 408-414.

где, С – - значение сигнала в локальном минимуме, между двумя взятыми локальными максимумами С1+ и С2+, - коэффициент задающий вероятность соответствия рассчитанного перепада С возможному перепаду, обусловленному флуктуациями сигнала или фоновым излучением ( = 2 при вероятности Р = 0.95).

C0 – средний уровень шумов, соотнесенный к интервалу временной дискретизации сигнала.

Если условие (1) выполняется, то соответствующий локальный максимум сигнала, считается обусловленным зондируемой средой. В противном случае локальный максимум сигнала исключается из рассмотрения, а из пары ближайших локальных минимумов исключается меньший.

Распределение выделенных временных интервалов N(m), где N – число интервалов между локальными максимумами (минимумами) протяженностью m шагов дискретизации сигнала, дает информацию о периодичности структуры неоднородностей зондируемой среды. В случае отсутствия периодичности в сигнале имеем равномерное распределение N(m) – равномерный спектр интервалов.

Для формирования модельной структуры неоднородностей среды по выделенным экстремумам сигнала, соответствующей конкретной ситуации используется следующая последовательность действий 54:

• разбивают рабочую последовательность отсчетов сигнала на части двух типов, ограниченные парами локальных максимумов или минимумов соответственно, • формируют модельную последовательность отсчетов, где значениям локальных максимумов или минимумов соотносят нормированной • амплитуде условно принятой за единицу (C+ = + 1, C- = - 1), а промежуточные значения сигнала исключают из рассмотрения, • по сформированным модельным последовательностям определяют интервалы между локальными максимумами (m1), минимумами (m2), максимумами и минимумами (m3), Полканов Ю.А. Метод выделения пространственной структуры аэрозольных образований по сигналу рассеяния. В кн.: III Всесоюзное совещание по атмосферной оптике и актинометрии. Тезисы докладов (Ч.1), Томск, 1983, с. 160- 162.

Полканов Ю.А. Способ обнаружения структуры оптических неоднородностей атмосферы.

Авт. свид-во СССР N 1597816 кл. G01W1/00 от 05.07.88, опубл. 08.06.90.

• усредняют интервалы полученные по трассам зондирования отличающимся на заданный угол и охватывающих 180 градусов, получая обобщенные интервалы структуры неоднородностей (М1, М2, • структуре неоднородностей в зоне зондирования соотносят так называемую элементарную ячейку структуры с характерными размерами между ее элементами (М1, М2, M3) • об устойчивости выявленной структуры неоднородностей судят по величине соответствующих среднеквадратичных отклонений (S1, S2, S3).

Алгоритм анализа выявленной структуры основан на задании начального порога амплитудной дискриминации исходя из выражения 53:

где Сmin+ - значение минимального локального максимума, С- - значение ближайшего локального минимума.

Выполняется следующая последовательность действий 55,56:

• последовательно увеличивают порог амплитудной дискриминации с определенным шагом (d), определению положения и числа относительных экстремумов, • запоминают значение перепада порога дискриминации соответствующее уменьшению числа максимумов на единицу, • последовательно повторяют такие действия и фиксируют шаг с каким происходит прореживание выявленной структуры • такой характерный шаг дискретизации, принимается как признак наличия определенной компоненты выявленной и организованной структуры, • по изменению уровня дискриминации приводящем к уменьшению числа локальных максимумов на единицу судят о контрасте этой компоненты относительно уровня шума.

Полканов Ю.А. Выявление элементов периодичности в структуре сложного спадающего сигнала.

N- РТ 12.000003 в РФАП Минобр. БССР (Республиканскийфонд алгоритмов и программ). Вестник БГУ, серия 1, Физика, Математика, Механика, N- 3, 1991, с. 80.

Полканов Ю. А. Выявление признаков организации сложной структуры. непрерывной среды.

http://sciteclibrary.ru/ Статьи и публикации. Физическая механика., опубл. 21/09/2005.

http://sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/8041.html Такой подход можно назвать структурным анализом статистически обобщенного сигнала 56 или структурно-статистическим подходом. Основной характеристикой используемой для анализа является распределение числа соответствующих временных интервалов между локальными экстремумами сигнала, в зависимости от их протяженности. Можно говорить о спектре интервалов, как основной характеристике выявленной структуры. Здесь локальный экстремум – точка смены знака производной сигнала, т.е. отдельное отклонение сигнала на временном интервале малой длительности, относительно общего подъема или спада сигнала.

В результате получают последовательность дискретных отсчетов обработанного сигнала отражающего только характерную регулярность периодической структуры исходного сигнала.

Для наглядного представления результатов анализа, полученную характерную структуру введено новой понятие – элементарная ячейка обобщенной структуры.

Это требует следующих действий:

• Провести амплитудный анализ отфильтрованных локальных экстремумов сигнала, используя последовательность уровней дискриминации сигнала, возрастающих с определеным амплитудным шагом от одного цикла анализа к другому.

• Определить амплитудные характеристики каждой составляющей искомой элементарной ячейки обобщенной структуры сигнала, по признаку одновременного исчезновения на очередном шаге роста уровня дискриминации анализируемого сигнала.

Результаты проверки метода выявления структуры неоднородностей 2.2.

На первом этапе эффективность предложенных алгоритмов обработки проверялась численным моделированием. На основе описанных алгоритмов были созданы программа (язык Pascal) моделирующая сложный сигнал и программа обработки, тексты которых приведены. (см. Приложение).

В качестве простейшей модели использовался синусоидальный сигнал, полученный методом рекуррентного моделирования 57. В результате дискретизации сигнала рассматривалось 256 его значений, при шаге Полканов Ю.А. Кудинов В.Н. Об одной возможности анализа периодической структуры сложного сигнала. Известия вузов. Приборостроение. 1989, т. 32, N 4, с. 6-11.

http://adsabs.harvard.edu/abs/1989Prib...32....6P дискретизации обеспечивающем по 8 значений сигнала на период синусоиды.

Накопленное за счет вычислительных погрешностей смещение последнего экстремума сигнала, относительно точных значений синусоиды, достигало почти двух шагов дискретизации.

Точная синусоида генерировалась при задании истинного значения для каждого отсчета сигнала. В качестве наглядной характеристики чувствительности к искажениям гармонического сигнала сравниваемых методов анализа (спектрального и предлагаемого) была взята нормированная взаимокорреляционная функция спектров мощности или распределений временных интервалов между экстремумами сигнала для точной и искаженной численным моделированием синусоид, соответственно.

Результаты представлены ниже (осциллограмма):

Рис.1. Нормированная взаимокорреляционная функция спектров мощности или распределений временных интервалов между экстремумами сигнала для точной и искаженной численным моделированием синусоид.

Здесь резкий центральный пик с дополнительным боковым пиком взаимокорреляционной функции соответствует случаю структурного анализа (Wst), а один, более плавно нарастающий центральный пик, такой же амплитуды, что и в первом случае, соответствуют спектральному методу (Wsp).

Ступенчатый подъем на краях взаимокорреляционной функции Wst обусловлен дополнительными вычислительными погрешностями не влияющими на информативность полученных данных.

Отметим, что автокорреляционная функция для точной синусоиды в обоих случаях имеет вид резкого единичного пика. Это позволяет связать с искажениями модельной синусоиды появление бокового пика функции Wst и расплывание центрального пика функции Wsp. Высокую чувствительность структурного метода подчеркивает значительное смещение бокового пика, оно в 54 раза больше ширины центрального пика. Дополнительный анализ показал, что такие характеристики полученных функций как дисперсия и диапазон амплитудных значений не позволяет сделать определенных выводов, т.к. они различаются на 0.5-0.7 %.

Для более полной оценки возможностей структурного анализа в качестве модельного сигнала был взят спадающий сигнал со сложной периодической структурой, отличающийся ‘положительной’ и ‘отрицательной ’ частями:

Рис. 2. Осциллограмма модельного сигнала (S – величина сигнала, N – число отсчетов).

Такой сигнал был сформирован сложением трех простых сигналов: а) линейно спадающего сигнала, б) двух синусоидальных сигналов, разнесенных по частотам в отношении f2/ f1 = 1.5, при равенстве их начальных амплитуд и фаз (см. Приложение 2. Программа GENERATION).

Спектр мощности такого сложного сигнала содержит информацию о наличии низкочастотной составляющей и двух компонент близкой мощности которые можно соотнести с двумя гармоническими сигналами.

О характере сигнала при его спектральном анализе можно судить по шести параметрам: двум частотам (f1, f2), их разности ( f), соответствующим мощностям (Р1, Р2), их разности ( P). Они не дают никакой информации о различии ‘положительной’ и ‘отрицательной’ частей сформированного модельного сигнала.

Рис.3. Схема обработки сигнала в результате структурного анализа ( где nc – число отсчетов сигнала, m1,2,3 – расстояние между локальными максимумами, соседними локальными максимумом и минимумом, локальными минимумами сигнала соответственно).

Здесь, с учетом возможности разбиения сигнала на ‘положительную’ и ‘отрицательную’ структуры (+/-), имеем по крайне мере вдвое больше параметров для его описания. И это без учета связей ‘положительной’ и ‘отрицательной’ структур.

Высокую чувствительность структурного анализа подтверждает обнаруженное влияние вычислительных погрешностей на вид элементарной ячейки структуры анализируемого сигнала. Это сказывается при формировании модельного сигнала. Например, погрешность задания интервала между элементами ячейки в 0.2% приводит к изменению на единицу количества элементов выявленной структуры. Программа соответствующая описанному алгоритму обработки приведена (см. Приложение 2 Программа STRUCTUR).

Пример выделения ‘положительной’ структуры модельного сигнала программным образом приведен ниже:

Рис.4. Спектр модельного сигнала (верхний график), где по оси ординат отложена его величина, а по оси абсцисс величина интервала между локмльными максимумами сигнала в числе интервалов дискретизации сигнала и выделенная последовательность пиков соответствующая локальным максимумам модельного сигнала.

Полученные результаты моделирования подтверждают перспективность применения такого структурного анализа в задачах выявления сложных регулярных, периодических структур сложного сигнала на фоне более существенного непериодического изменения. Дополнительные преимуществами такого анализа являются: независимость результатов от длины выборки сигнала (при обеспечении минимальной статистической достоверности измерений), простота реализации, высокое быстродействие, алгоритмичность. Эти выводы подтверждаются и результатами численного моделирования с генерацией шумовой компоненты или дополнительной синусоидальной компоненты, период которой соизмерим с протяженностью взятой выборки сигнала.

Метод выявления аномальной неоднородности в регулярной Предлагаемый подход предусматривает использование метода нелинейной фильтрации сигнала, когда после дискретизации и оцифровки, его периодические неоднородности существенно сглаживаются, а разовые аномалии усиливаются.

Метод основан на разрешении противоречия между необходимостью сгладить изменения сигнала, обусловленные структурой его неоднородностей, фоновыми шумами, и необходимостью усилить изменения сигнала обусловленные присутствием в среде аномальной (не свойственной ее равновесному состоянию) неоднородности путем определенной нелинейной фильтрации (см. Приложение 2 Программа ANOMAL).

Алгоритм такой фильтрации предполагает следующие этапы 58,59,60,61,62,63:

1) Деление пополам текущего временного интервала регистрации импульсного сигнала от среды, задаваемого с определенным шагом дискретизации.

Полканов Ю.А. О возможности выявления преобладающей неоднородности среды по сигналу рассеяния. Депонированная статья (ВИНИТИ) рег.№ 719-В87 от 29.01.87, Радиофизика 1987, т.30, № 3, с. 382.

Полканов Ю. А. Выяление аномалии в пространственной структуре неоднородной непрерывной среды, обусловленной нарушением ее термодинамической устойчивости. http://sciteclibrary.ru/ Статьи и публикации. Физическая механика., опубл. 21/09/2005.

http://sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/8042.html Полканов Ю.А. Об одной возможности выделения аномальной неоднородности атмосферы (Метод нелинейной фильтрации). Оптика атмосферы и океана, 1992, т. 5, N- 7, с. 720-725.

http://pdf.aiaa.org/jaPreview/AIAAJ/1994/PVJAPRE48291.pdf Полканов Ю.А. Способ определения положения оптической неоднородности атмосферы. Авт.

свид-во СССР N 1448907, кл. G01W1/00 от01.06.86, опубл. 01.09.88.

Полканов Ю.А. Выявление аномальной неоднородности на фоне псевдорегулярной структуры сложного спадающего сигнала. N- РТ 12.000002 в РФАП Минобр. БССР (Республиканский фонд алгоритмов и программ). Вестник БГУ, Серия 1, Физика, Механика, Математика N- 3, 1991, с. 80.

Полканов Ю. А. Выявление аномалии в организации сложной структуры. База Данных Технологий, опубл. 21/09/2005. http://sciteclibrary.ru/ 2) Вычисление логарифма отношения сигналов для таких интервалов, при нарастании интервалов регистрации сигнала в процессе его распространения, с шагом равным удвоенному шагу дискретизации принимаемого сигнала.

3) Умножение полученного ряда дискретных значений сигнала на отношение числа отсчетов сигнала от среды к числу отсчетов на взятом интервале.

4) Выделение неоднородности среды, как аномалии в поведении сигнала, путем соотнесения провалов во временном ходе отфильтрованного сигнала с границами такой аномалии, когда чем уже и глубже такой провал, тем контрастней аномалия.

Алгоритм выявления аномалии полученной структуры сводится к выражению:

где Т1 = to, Т2 = tn, Т3 = tn + t1, Т4 = 2tn+ t0 (при n = 2,3,…, nx); Т1 = tn, Т2 = t0, Т3 = 2t*n + t0, Т4 = t*n+ t1 (при n = nx + 1, nx + 2,…, nMAX); когда t1 = t (шаг дискретизации сигнала), nx определяется из условия |(Stn – St*n)| = min.

Для формирования модельной структуры неоднородностей среды по выделенной аномалии сигнала, соответствующей конкретной ситуации используется следующая последовательность действий 59-61:

последовательности дискретных отсчетов путем их суммирования, для первой, каждый раз начиная с первого отчета и до заданного (тип А), с нарастанием от начала и до конца выборки; для второй, каждый раз начиная с последнего отсчета и до заданного, с нарастанием от конца до начала выборки (тип В), при шаге приращения равном требуемому разрешению, Для каждого сформированного таким образом отчета формируют дополнительный отсчет (тип AD и тип BD соответственно), путем суммирования такого же числа последующих (в первом случае) или предшествующих исходных отсчетов (во втором случае), Делят меньшее значение из такой пары отсчетов на большее (AD/A, B/BD).

Результаты деления логарифмируют и делят на число исходных значений сигнала, соответствующее каждой паре, получая таким образом две новые последовательности отсчетов (IAn и IBn), число которых равно числу исходных значений сигнала, а их значения пропорциональны средним коэффициентам ослабления среды на соответствующих участках трассы (An), (Bn), Берут отношение для пар отсчетов разного типа IA1/IBn, IA2/IBn…, IAn/IB1, когда им соответствующие участки среды имеют общую часть, равную половине шага необходимой дискретизации сигнала.

В сформированной последовательности находят глобальный минимум IAk/IBn–k + 1 = min и число исходных значений сигнала до общей части соответствующих участков трассы • Формируют основную цифровую последовательность отсчетов из отсчетов типа IAn для отсчетов n = k + 1, k + 2, n и из отсчетов типа • По положению максимального перепада между отсчетами основной последовательности отсчетов судят о положении ближней границы отдельной (аномальной) неоднородности среды, • По положению вторичного перепада основной последовательности отсчетов судят о положении дальней границы аномальной неоднородности среды.

Поиск аналогов введенной фильтрации привел к методам цифровой обработки сигналов в оптике и голографии 64,65, конкретнее к методам нелинейной фильтрации и робастным системам.

Такую фильтрацию можно отождествить с рекурсивной фильтрацией при элементах робастности (нечувствительности к влиянию небольшого числа ложных срабатываний и малым измененниям входных данных). Она имеет общие черты со следующими методами фильтрации:

• Сглаживание повторяющихся выбросов сигнала.

• Сохранение одиночных перепадов.

• Предсказание степени гладкости сигнала по предшествующим • Возможность использования такого понятия как порядок Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. Преобразования и медианные фильтры. Под ред. Т. С. Хуанга. М.: Радио и связь, 1984. 221 с.

Ярославский Л. П.//Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. (Введение в цифровую оптику). М.: Радио и связь, 1987. 296 с.

• Использование последовательно изменяющегося порога дискриминации для выявления максимального перепада сигнала.

• Слабая зависимость оценок от малых изменений входных Однако предлагаемая фильтраци имеет следующие преимущества:

• Исключена возможность появления небольших перепадов • Порядок фильрации растет последовательно, в соотвествии с ростом числа в взятых в данном случае отсчетов.

• Используется последовательно растущий порог, выше которого выбросы сигнала принимаются во внимание, как несущие информацию о исследуемой среде.

• Заведомо нет отрицательных значений сигнала.

• Используется статистически усредненный по предшествующим • Ширина полосы больше сказывается на точности определения положения выявляемой неоднородности среды.

• Обеспечивается робастность (устойчивость), растущая от центра Вывод – в данном типе фильтации имеем синтез преимуществ разных типов фильтрации, при избавлении от многих ограничений им свойственных.

Это позволяет говорить о возможности ее широкого использования в широком классе систем различного назначения.

Результаты проверки метода выявления аномальной неоднородности среды численным моделированием Первичная проверка эффективности специальной фильтрации по описанному алгоритму проводилась в численном эксперименте при сравнении ее с линейной и медианной фильтрациями 57-59. Отличие исследуемой фильтрации — использование при построении алгоритма априорной информации о возможном скачке сигнала обратного рассеяния на шаге его дискретизации (на основе, знания характера изменения оптических характеристик реальной атмосферы).

Численное моделирование проводилось с применением интерактивной системы спектрально-статистической обработки зашумленного модельного сигнала. Использовался экспоненциально-спадающий сигнал с перепадом в центре выборки из 50 отсчетов. Результаты численной обработки такого модельного сигнала приведены ниже.

Рис.5. Модельный сигнал с перепадом и наложенной структурой (верхний график) и результаты фильтрации выявляющие такой перепад (нижний график), где по оси ординат отложена величина сигнала, а по оси абсцисс – число отсчетов.

Критерием эффективности фильтрации служило отношение дисперсий отфильтрованного и исходного (без шумов) сигналов как для всей выборки, так и ее частей до и после перепада. Пример специальной фильтрации другого модельного сигнала программным образом (см. Приложение 2 ) приведен ниже.

Рис.6. Модельный сигнал с перепадом и наложенной структурой (верхний график) и результаты фильтрации выявляющие такой перепад (нижний график), где по оси ординат отложена величина сигнала, а по оси абсцисс – число отсчетов.

Следует отметить, что в результате фильтрации граница перепада четко выделяется, сигнал после перепада выше его исходного значения.

В этом случае линейная и медианная фильтрации не эффективны и не позволяют отождествить введенный перепад модельного сигнала.

Общие оценки эффективности фильтрации представлены в таблице 1, где введены следующие обозначения:

LINF – линейный фильтр, MEDF - медианный фильтр, GRAN(0), GRAN(1) – специальная фильтрация (0,1 – число повторных поисков максимальных перепадов отфильтрованного сигнала), DISP1, DISP2 – дисперсии до и после введенного перепада сигнала, SIG1, 2, 3 – сигналы при отношениях между максимальным значением, перепадом и шумом: 10:1:1; 10:1:5; 10:1:10 соответственно.

В таблице значения дисперсии нормированы относительно дисперсии исходного сигнала. Для специальной фильтрации DISP1 и DISP2 существенно выше единицы, что указывает на нелинейный характер фильтрации, высокую чувствительность к отдельным перепадам сигнала (см. рис 6).

Рис.7. Результаты сравнения предлагаемой обработки приходящего сигнала рассеяния (нелинейной фильтрации - GRAN) с методами линейной и медианной фильтраций (LINF, MEDF).

Полученные результаты подтверждают перспективность применения структурного анализа в задачах выявления сложных периодических структур сигнала, на фоне более существенного непериодического изменения.

Дополнительными преимуществами такого анализа являются: слабая зависимость результатов от длины выборки протяженного сигнала, простота реализации, высокое быстродействие, возможность органично использовать цифровую технику при аппаратурной реализации.

Эти выводы подтверждаются и результатами численного моделирования, с генерацией шумовой компоненты, или дополнительной синусоидальной компоненты, с периодом соизмеримым с протяженностью взятой выборки сигнала.

Результаты подтвеждают перспективность применения предлагаемого подхода по нелинейной фильтрации полученного от среды сигнала, который позволяет успешно выделять перепады сигнала, обусловленные аномальной неоднородностью среды, на фоне определенным образом организованной структуры неоднородностей, или в условиях значительных фоновых шумов, когда известные методы не приносят успеха.

Разработка и исследование методов повышения точности измерения временной структуры шумоподобного сигнала для получения информации об устойчивости и перестройке самоорганизующейся среды Оценки точности измерений структуры неоднородностей среды (На 3.1.

примере лазерного сигнала обратного рассеяния) Вышеизложенные методики обработки сложных (псевдошумовых) сигналов предполагают, что точность измерений обеспечивает уверенную регистрацию неоднородностей сигнала рассеянного средой (например атмосферой Земли) в обратном направлении на фоне засветок среды посторонними источниками (естественного и искусственного происхождения) и шумов обусловленных как природой самого сигнала, так и шумов регистрирующей аппаратуры. Перед использованием вышеприведенных методик анализа сигнала несущего информацию о свойствах среды необходимы оценки точности восстановления неоднородностей среды общепринятыми методами, например по сигналу обратного рассеяния земной атмосферы. В случае лидарного зондирования атмосферы такая оценка должна учитывать, как конечную длительность (0) самого импульса излучения (задающего шаг пространственной дискретизации по трассе зондирования), так и длительность строба регистрации обеспечиваемый регистрирующей аппаратурой (tc)66. Такие оценки необходимы для поиска путей повышения точности измерений в условиях нарушения термодинамической устойчивости среды в процессах ее самоорганизации.

Существующий подход к построению систем зондирования среды (например лидарных) предполагает использование дискретных отсчетов сигнала рассеяния с временным интервалом регистрации отсчета, соответствующим требуемому пространственному разрешению и восстановления по ним оптических характеристик среды исходя из так называемого стандартного лидарного уравнения, описывающего принимаемый сигнал в виде:

где W(l) – мощность сигнала, соотнесенная к определенному моменту его регистрации- t (l = ct/2), k0 – коэффициент, учитывающий оптические характеристики и схему лидара, Wo – мощность излучения лазера, k0Wo = k0Eo c0/2, где Eo – энергия иззлучения, с - скорость света, – значение индикатрисы рассеяния среды в обратном направлении, - коэффициент рассеяния среды в точке l, ср - средний коэффициент ослабления по трассе длиной l.

Для видимой области спектра полагаем = ср. Уравнение (4) предполагает, что ослаблением среды на участке, занимаемом импульсом излучения, можно пренебречь. Перейдем к более общему выражению 67, из которого при некоторых допущениях можно получить стандартное лидарное уравнение:

где = const на участке трассы, занимаемом импульсом излучения o.

Здесь уже учитывается ослабление сигнала и изменение на интервале соответствующем длительности o. Рассмотрим, какие погрешности вносятся при упрощающем сведении этого выражения к лидарному уравнению (4), и Демчук М. И., Кузнецов В. П., Уточкин К. П. и др. Лидарная система для измерений оптических характеристик атмосферы. В кн.: IV Всесоюзный симпозиум по лазерному и акустическому зондированию атмосферы. Тезисы докладов. (Ч.1), Томск, 1977, с. 51-54.

Полканов Ю.А. Ашкинадзе Д. А. Радиоэлектроника, 1983, т. 28, № 10. с. 2080.

оценим их в предположении регистрации мгновенных значений сигнала рассеяния, т.е. когда регистрирующая аппаратура идеальна и не вносит искажений в сам сигнал.

Для этого перейдем к временной зависимости сигнала W (t) и проведем замену переменных: l = c(t – o), dl = c/2do. Вместо (5) получаем:

После коррекции сигнала на t2 имеем где, (/t) = 1/(1 – /t2).

Используя теорему о среднем, получим :

где, (ср/t) =((/t)e-cср(t- )dt)/ (e-cср(t- )dt.

В общем случае (ср/t) зависит от коэффициента ослабления. Полагаем, что в случае коррекции на t2 изменением на длине l0 = c0/2 можно пренебречь и тогда (/t) = (ср/t). Кроме того, для t o имеем (ср/t) 1.

Для сведения выражений (6), (8) дающих действительное представление сигнала W(t), к лидарному уравнению необходимо представить показатель экспоненты в виде: c(t - ) = ctt - c, где t и определятся аналогично выражению для (см. (6). В предположении однородности атмосферы на участке, занимаемом импульсом излучения 0, получаем Для малых 0 можно допустить, что действительно получаем лидарное уравнение Выполнение условий (10) и (11) оценивалось для 0 =10-8 с (типичная длительность излучения), трассы зондирования L =150м - 15км при = 10-2км-1 и приближении однократного рассеяния. Расчеты показали, что систематическая ошибка занижения сигнала (из-за допущений (10) и (11), вычисленного по лидарному уравнению,не превышает 2%. Следовательно, ею можно пренебречь в большинстве случаев (по сравнению с погрешностью измерения самого сигнала) для L500 м.

Реальная аппаратура характеризуется определенной инерционностью, определяемой в аналоговом режиме регистрации постоянной RC цепочки на выходе приемника (tRc). В этом случае интегрирование сигнала такой цепочкой приводит к регистрации даже дельта-импульса в виде импульсак онечной длительности (tRc).

В случае регистрации в.режиме счета фотонов эквивалентом tRc служит длительность стробирования сигнала (tc). В результате вместо входного сигнала W(t) всегда на выходе приемной аппаратуры имеем сигнал W(t), равный где T – to = TRc = tc = t.

Для однородной среды и малого t имеем W(t)=W(t) t. Подставляя (9) в (10), получим действительный регистрируемый сигнал где = const на участке трассы, соответствующем определенному интервалу Оценим погрешности сведения уравнения (14) к лидарному уравнению в этом случае. Для этого проведем замену переменны х = ctt, dx = сtdt. Из (14) получим:

где ср = (/t) в предположении, что изменением на длине строба можно пренебречь, и характеризует коррекцию на t2 в стробе; t0 = T = ср в предположении однородности среды по трассе.

Представим (15) через лидарное уравнение, полагая W(t)) = W(t)dt Где W(t) – представляется через лидарное уравнение (12);

A=(e-ct/e-cto-e-ct/e-cT)(1/cсрt); ср = (/t), когда max = tc.

В случае Aс = 1 представление через лидарное уравнение реального сигнала не имеет систематической погрешности. Анализ члена А показал,что систематическая погрешность допущения А = 1 изменяется по знаку в зависимости от соотнесения измеренного сигнала W(t) к моменту начала отсчета сигнала в стробе (t = t0) или к моменту конца отсчета сигнала в стробе (t = T). Фактически А дает величину отклонения реального сигнала от сигнала, вычисленного в предположении лидарного уравнения, при его соотнесении к определенной временной точке строба.

Рис.8. Зависимость полной погрешности представления реального сигнала лидарным уравнением от расстояния до рассматриваемого участка трассы: t = 10-6 (1), 10-7 (2), 10-8 c (3); = 10 (I), 1.0 (II), 10-2 (III), 10-4 км-1 (IV); 0 = 10-8 c.

Здесь приведены значения отклонения сигнала W(t) относительно сигнала W(t) для случаев соотнесения t к t0 (кривые1' -3') и t к Т (кривые1 - 3) при различных существенной является зависимость величины и знака систематической погрешности соотнесения от соотносимого к сигналу W(t) момента времени в стробе измерений. Эта погрешность минимальна для t, взятого близко к центру строба (кривые 1", 2").

Фактическое положение точки минимума погрешности соотнесения определяется экспоненциальным ослаблением сигнала в стробе (в случае однородной атмосферы) и будет смещено к началу строба.

Однако в случае неоднородной атмосферы погрешность соотнесения W(t) к W(t), т.е. A 1, будет минимальна во временной точке t, положение которой зависит от характера изменения в стробе. Реальная погрешность соотнесения возрастет дополнительно из-за неточности выполнения условия t = T = 0.

Суммарная погрешность представления сигнала посредством лидарного уравнения будет зависеть от точности выполнения условия где ср = (/t), когда max = (tc + 0).

Величина систематической ошибки занижения при вычислении сигнала по лидарному уравнению (15) представлена на рис.9, как функция расстояний (Lo), с которых приходит сигнал.

Рис.9. Зависимость погрешности соотнесения сигнала к определенному времени в интервале измерения дискретного значения сигнала от коэффициента ослабления среды: tc = 10- {1(д)-1(н)}, 10-7 {(2(д)-2(н)}, 10-8 {3(д)-3(н)} Возрастание ошибки для ближней зоны лидара обусловлено возрастанием погрешности коррекции на t2, когда tc + 0 или (tRc + 0) становится соизмеримым с t0=2L0/c. Ошибка резко возрастает для больших коэффициентов ослабления среды ( 1км-1).

Второй и третий члены выражения (14) характерны для режима счета фотонов. Ему соответствуют кривые 2II - 2IV, на рис. 9. Для режим аналогового сигнала дополнительный вклад в погрешность начинает вносить член А. Суммарная погрешность для этого режима также представлена на рис 3.2 (кривые3 ),когда tRc = 10-8 с.

Видно, что систематическая погрешность в обоих случаях составляет несколько процентов для Lo l,5км. В ближней зоне она больше для режима счета фотонов, но в обоих случаях уже составляет десятки процентов и может превышать заданную погрешность измерений.

Наличие такой систематической погрешности означает, что даже для идеальной регистрирующей аппаратуры определение оптических характеристик среды по лидарному уравнению дает значительную погрешность для ближней зоны лидара и больших, соответствующих облакам и туманам, в случае регистрации сигнала в режиме счета фотонов. Эта погрешность значительно меньше для аналогового сигнала, однако регистрация в таком режиме не дает проводить измерения на протяженных трассах зондирования.

Причем для компенсации этой систематической ошибки необходимо априорное знание оптических характеристик среды, из предшествующих грубых измерений.

Отметим, что даже при регистрации сигнала в аналоговом режиме систематическая погрешность в один процент может дать погрешность определения оптических характеристик среды в десятки процентов, если использовать методику обработки сигнала типа методики последовательных слоев 68. Это определяется накоплением ошибки, когда по вычисленной характеристике одного слоя судят об оптической характеристике соседнего слоя и т.д. по всей трассе.

Зуев В. Е., Кабанов М. В. Перенос оптических сигналов в земной атмосфере М., Сов. Радио, Кроме того, при измерении сигнала рассеяния в режиме счета фотонов существует несколько видов погрешностей измерения 68:

а) Погрешность измерения самого сигнала рассеяния:

где t - коэффициент характеризующий вероятность достоверности расчетной погрешности ее действительному значению (при t = 2 эта вероятность Р = 0.95), nс- число сигнальных фотоотсчетов в интервале (стробе) tc, nф - число фоновых отсчетов в интервале tc.

б) Погрешность измерения фона:

где nвн.ш. - уровень внутренних шумов фотоприемника, в числе эквивалентных фотоотсчетов.

в) Погрешность соотнесения измеренного фона к фону в стробе регистрации самого сигнала рассеяния:

где N - число фотоотсчетов фона за время его регистрации tф (tф tc).

г) Погрешность измерения сигнала из-за флуктуации эффективности счета:

где Е - инструментальная погрешность измерения величины сигнала.

д) Погрешность из-за неточности фиксирования моментов времени в процессе измерений:

где t - инструментальная погрешность определения момента времени t.

е) Погрешность измерения из-за существования "мертвого" времени (м) при регистрации сигнала аппаратурой:

Во всех случаях с ростом nс, за счет увеличения времени стробирования, погрешность измерений сигнала падает. По данным проведенных измерений рост длительности стробирования сигнала в десять раз приводит к уменьшению погрешности 1 в 5-7 раз, погрешности 2 в 2-3 раза, погрешности 3 в I. раза. При(nc + nф) равном сотням отсчетов остальные погрешности также уменьшаются, причем 4 e, 5 t, а при nc nф 6 (м/)1/2.

Произведенный анализ точности представления регистрируемого сигнала через лидарное уравнение позволяет сделать следующие выводы:

Конечная длительность импульса излучения и постоянная времени регистрирующей аппаратуры (время стробирования) существенно влияют на точность представления сигнала через лидарное уравнение для ближней зоны лидара (L0 500м) и для больших коэффициентов ослабления среды (01км-1).

Погрешность такого представления минимальна, когда измеренный сигнал соотносится только к точке, близкой центру временного интервала измерения дискретного значения сигнала. Степень ее смещения к началу строба определяется величиной. В противном случае погрешность резко возрастает.

Хотя эта погрешность является систематической, ее можно компенсировать лишь при априорном знании оптических характеристик среды и степени ее однородности для каждого дискретного значения сигнала.

Для ближней зоны погрешность будет составлять ~1%, если выполняется условие 0 10-2 t0, где t0 = 2L0/c.

Проведенное рассмотрение показало, что режим регистрации сигнала и методика его обработки тесно связаны между собой. Существуют определенные границы применимости тех или иных методик, связанных как с используемой аппаратурой, так и с характеристиками среды. Используя приведенные ограничения, можно повысить точность измерений окружающей среды лидарными методами, опираясь на правомочное для конкретных условий представление регистрируемого сигнала. Однако используемые подходы остаются ограниченными и ситуация требует поиска новых методов обнаружения неоднородностей среды и анализа их динамики в процессе их перестройки и самоорганизации в условиях инарушения термодинамической стабильности среды Метод повышения точности измерений структуры неоднородностей 3.2.

Существующий подход к построению лидарных систем предполагает использование дискретных отсчетов величины сигнала рассеяния с временным интервалом регистрации отсчета соответствующим требуемому пространственному разрешению по трассе зондирования.

Тогда возможно провести следующие взаимосвязанные изменения:

1) При неизменной энергии излучения источника (Ео), уменьшить погрешность измерения сигнала рассеяния () возможно, при прочих равных условиях, в случае увеличения временного интервала регистрации величины сигнала (длительности строба регистрации - tc) и соответственного ухудшения пространственного разрешения полученных данных по трассе зондирования.

2) При сохранении точности измерения сигнала рассеяния, неизменной во всех условиях, повысить пространственное разрешение по трассе (Lс), соответственно уменьшив длительность строба tc, возможно только при соответствующем росте энергии излучения источника (Ео).

К настоящему времени возможности серийных источников излучения (ОКГ) по росту их энергии излучения, в основном, исчерпаны и ее рост достигается при существенном увеличении веса и габаритов. При неизменной энергии излучения уменьшение погрешности измерений неизбежно сопровождается ухудшением пространственного разрешения по трассе зондирования.

Возникает неустранимое противоречие, требующее для своего разрешения качественно иного подхода. Поиск такого подхода осуществим при учете всего комплекса опосредованных связей между характеристиками аппаратуры и самой среды, когда задача повышения точности измерения сигнала рассеяния решается одновременно с задачей повышения пространственного разрешения по трассе для восстанавливаемых оптических характеристик атмосферы.

Предполагалось, что это позволит более корректно и оптимально согласовать:

1) требования к излучающей и регистрирующей аппаратуре, 2) временную организацию излучения и регистрации сигнала с пространственной организацией восстановления оптических характеристик среды.

Кроме того, повышение точности измерений имеет ограничения обусловленные временной изменчивостью самой среды. В этих условиях попытки уменьшить погрешность измерений сигнала путем увеличения строба регистрации сигнала или накоплением сигнала в серии измерений блокируются сопутствующим ухудшением пространственно-временного разрешения. Такое противоречие, требует для своего разрешения качественно иной организации дискретных отсчетов сигнала рассеяния, когда интервал регистрации отдельного отсчета сигнала прямо не связан с требуемым пространственновременным разрешением.

Поэтому предлагается использовать интервалы регистрации отсчетов сигнала, временная протяженность которых соизмерима с временем прохождения зондирующего излучением трассы зондирования 69,70,71,72. Причем Гольданский В. И., Куценко А. В., Подгорецкий М. И. Статистика отсчетов при регистрации ядерных частиц. М., Физматгиз, 1959. 312 с.

моменты начала регистрации отсчетов совпадают, а моменты конца регистрации смещены на шаг, соответствующий необходимому пространственному разрешению по трассе (см. рис 10.).

Рис. 10. Принцип временной организации двойной (встречной) дискретизации отсчетов приходящего непрерывного сигнала (в выбранном интервале измерений).

Это обусловлено особенностями восстановления характеристик среды (например оптических) по сигналу обратного рассеяния. Тогда по сигналам в двух соседних, частично совмещенных интервалах можно например определить прозрачности на соответствующих участках трассы, а по отношению полученных прозрачностей — прозрачность (или другую характеристику среды) на не совмещенной части этих участков длиной lс = h, соответствующей требуемому разрешению по трассе зондирования.

Такие действия для всех пар интервалов измерений сигнала позволяют получить характеристики среды с необходимым пространственным разрешением по трассе, при высокой точности измерений сигнала в каждом исходном выбранном отсчете.

Полканов Ю.А. О точности представления реального сигнала рассеяния через лидарное уравнение.

Журнал прикладной спектроскопии. 1982, т. 37, № 3, с. 480-485.

http://www.springerlink.com/content/g532t57564377366/ Полканов Ю.А. Возможности повышения точности измерения сигнала рассеяния оптического излучения в атмосфере. Радиотехника и электроника. 1988, т. 33, № 12 с. 2599-2603.

http://adsabs.harvard.edu/abs/1988RaEl...33.2599P Полканов Ю.А. Возможности повышения точности измерения сигнала рассеяния от непрерывной среды. http://sciteclibrary.ru/ Статьи и публикации. опубл. 21/10/2005.

Описываемый подход базируется не на значении характеристики в точке, а на более естественном понятии средней оптической характеристики на участке трассы зондирования соизмеримого с полной протяженностью трассы (зоны) измерений.

В расчетах использованы данные о сигнале рассеяния и уровне фоновых засветок полученные при зондировании атмосферы над крупным городом летней ночью. Используемая аппаратура (оптическая часть см. Рис. 3.4) имела следующие характеристики 66:

Энергия излучения: Е0 = 0.01 дж.

Длина волны излучения: = 0.53 мкм.

Длительность импульса излучения: 0 *= 15 нс.

Частота следования импульсов излучения: f = 50 Гц.

Диаметр приемного зеркала: D = 0.1 м (MT0-1000).

Ширина линии интерференционного фильтра: = 50.

Фотоприемник: ФЭУ - 84.

Режим работы: счет фотонов (единичных фотоэлектронов), Квантовая эффективность ФЭУ: = 0, Рис.11. Тип лидара использованного в измерениях.

Регистрирующая аппаратура:

1. Временной интервал регистрации сигнала в отдельном канале: tc = 0,4 мкс.

Пространственное разрешение по трассе зондирования: lс= 60 м.

Длина трассы: L = 5.4 км.

Число отсчетов сигнала рассеяния на трассе: n = 90.

Число циклов накопления сигнала: m = 3000, Полное время измерений на трассе: t = 60 с.

Время задержки начала регистрации сигнала соответствует длине теневой зоны лидара в 600 м: t0 = 4 мкс.

Энергия источника излучения контролировалась по части излучения отводимого на специальный фотоприемник (фотодиод). Условия измерений соответствовали представлению регистрируемого потека фотоотсчетов как пуассоновского потока. Число циклов накопления обеспечивало точность измерений по крайне мере десятки процентов, а полное время измерений было заведомо меньше времени переходных процессов при изменении метеоситуации в зоне зондирования.

Условия измерений соответствовали регистрации Пуассоновского потока фотоотсчетов сигнала. Число циклов накопления обеспечивало погрешность измерений не хуже 50%.

В дальнейшем будем называть эту лидарную систему базовой системой I.

Разрешение противоречия между необходимой точностью измерений и точностью соответствующей заданному шагу пространственной дискретизации по трассе зондирования (tc) проводилось по пути использования длинных стробов регистрации, временная протяженность которых заведомо значительно выше интервала, соответствующего заданному пространственному разрешению по трассе (lc)70,71.

Они имеют одну общую начальную точку отсчета на временной шкале, а регистрация их последовательно прекращается через интервал времени, соответствующий необходимому пространственному разрешению (lc). По сигналам в двух соседних, частично совмещенных стробах можно определить с высокой точностью прозрачности на соответствующих участках трассы, а по отношению полученных значений прозрачности - прозрачность на не совмещенной части этих участков, длиной.

Такие действия для всех пар совмещенных стробов позволяют в конечном итоге восстановить оптические характеристики среды с необходимым пространственным разрешением по трассе.

Фактически вышеупомянутое противоречие между точностью измерение сигнала рассеяния и пространственным разрешением по трассе зондирования разрешается только при последовательном решении двух задач:

1. Задачи регистрации сигнала рассеяния с высокой точностью, безотносительно к необходимому пространственному разрешению (которое задается опосредованным образом).

2. Задачи восстановления значения прозрачности на соответствующих участках трассы, по которым уже определяют оптические характеристики среды с заданным пространственным разрешением по трассе.

Такой опосредованный подход позволяет дополнительно повысить точность восстановления оптических характеристик, благодаря возрастанию точности методики восстановления (см. ниже). Была проведена численная оценка базовой аппаратуры со стробами имевшими совместную начальную временную границу отсчета и растущими по длительности пропорционально текущему времени до заданных моментов времени, отличающихся на шаг дискретизации, равный длительности обычного строба исходной аппаратуры базовой системы.

Требуемые стробы моделировались суммированием сигнала полученного в отдельных отсчетах в пренебрежении просчетов сигнала в мертвой зоне между последними отсчетами (соседними каналами регистрации). Тaкую систему с нарастающими интервалами регистрации назовем системой II.

Системы сравнивались по мощностям излучения ОКГ, необходимым для получения заданного отношения сигнал/фон при различной замутненности атмосферы и разных дальностях зондирования. Трасса зондирования полагается горизонтальной. Замутненность атмосферы соответствует средним коэффициентам ослабления, лежащим в диапазоне = 10-2,..., 1 км-1.

В условиях высокой прозрачности ( = 10-2км-1) максимальная длина трассы выбрана равной длине слоя плотной атмосферы, существенно влияющей на сигнал рассеяния (Lмакс = 30 км).

Для мутной атмосферы это расстояние установлено из условия, что = 2L = 10. Это позволяет с погрешностью не выше 0,05% считать сигнал рассеяния, приходящий с расстояний, больших выбранного, пренебрежимо малым. За условие однократности рассеяния принято условие = 2L 3.

Расчеты проведены в допущении однократного рассеяния. При полученные данные служат только иллюстрацией обнаруженных тенденций.

Все оценки проведены в допущении однородной атмосферы на основе выражений, полученных из лидарного уравнения 70,71,72, соответственно для систем I и II:

где ni, ni1,i2 — полученные дискретные значения сигнала рассеяния (числа фотоотсчетов), А - коэффициент, в котором объединены вспомогательные аппаратурные характеристики, W 1,2 — мощности излучения ОКГ, L – расстояние до центра участка трассы, с которого регистрируется сигнал (см.

рис. 10), li — расстояние от системы до этого участка, lc - длина участка, lT лина теневой зоны лидара, сигнал из которой не регистрируется (600 м). Для системы II L2 L1, (ni2 - ni1 ) = ni.

Погрешность измерений рассчитывалась из выражения (18) и полагалась определяющей. Уровень фона брался из результатов измерений и соответствовал сумеркам (nф = 50, для lc = 60м). Последующий расчет проводился на основе выражения полученного из лидарного уравнения 73,74,75:

где Wc – регистрируемый сигнал рассеяния (вт), K1,2 – коэффициенты пропускания излучающей и приемной частей системы соответственно (0.35) k – коэффициент пропускания интерференционного фильтра (0.4), с – скорость света, 0 = /4 – среднее значение нормированной индикатрисы рассеяния в направлении назад (0 = 0.05), W0 – мощность излучения источника (0.67 Мвт), – средний коэффициент ослабления среды, 10 – расстояние от системы до выбранного участка трассы длиной lс = ctc/2 (60 м). Остальные характеристики приводились выше.

Из этого выражения находилось значение мощности излучения W обеспечивающей регистрацию сигнала с заданным отношением сигнал/фон для определенных значений l0 и. Расчет проводился при отношении с/ф = 10, tc = 0.4 мкс(система I), Квантовой эффективности ФЭУ = 0.1 и пересчете числа фотонов в энергию излучения учитывая что 1 дж = 2.8*1018 фотонов.

Предполагалось, что среда однородна ( = const) и зондирование проводится в горизонтальной плоскости. За условие однократности рассеяния принималось условие = 2l 3, где – оптическая толщина слоя атмосферы на трассе.

Сигнал регистрируемый системой II, с протяженным стробом, формируемым описанным образом, рассчитывался из выражения:

Ковалев В. А. Труды ГГО, 1973, вып. 312, с. 128.

Аблавский Л. М., Круглов Р. А. Труды ГГО, 1974, вып. 340, с.25.

Полканов Ю.А. Об обработке результатов измерений по методу ассимптотического сигнала. В кн.:

VIII Всесоюзный симпозиум по лазерному и акустическому зондированию атмосферы. Тезисы докладов. (Ч.1), Томск, 1984, с. 120-123.

Wс = k1k2kc0/8 D2/4 W0m {e-2l0(n)(1 – e-2lc)/(l0(n) + lc/2)2} (27) Где n = (l0(n) + lc), l0(1) = lT = 600 м, l0(n) - l0(n -1) = 60 м.

Как и для системы I проводился расчет необходимого значения W0 при условии с/ф =10 = const, для любых взятых l и б, где Wф nф n.

При расчетах соблюдена следующая последовательность действий:

задается отношение сигнал/фон (к = 10); на основе данных о фоновых засветках, полученных в измерениях 66, выбирается уровень тока (nф = фотоотсчетов); в выражения (24), (25) вместо ni и ni1,i2 подставляются соответственно kn и кnфх, где х = 1, 2, nфх = Вхnф, Вх = (Lx - lт)/lс; находится отношение мощностей ОКГ: N=W1/W2.

Результаты таких сравнительных оценок приведены на рис. 11.

Преимущества системы II очевидны (N 1).

Рис.11. Отношение мощностей излучения (N) двух анализируемых систем, предлагаемой (II) и стандартной (I), в зависимости от длины трассы зондирования (L), при разных коэффициентах ослабления среды () и уровне засветок облачного дня.

Дополнительно проведена оценка относительных погрешностей измерений сигнала системами I и II (i, ix) соответственно из выражений 69,70:

где t — коэффициент, характеризующий вероятность соответствия расчетной погрешности ее действительному значению (при t = 2 эта вероятность равна 0,95). Необходимость этой оценки для системы II связана с появлением зависимости ix (t) при неизменности заданного отношения сигнал/шум. Это обусловлено последовательным нарастанием (с шагом дискретизации tc) интервалов измерений сигнала рассеяния и соответственно уровня фоновой засветки, что учтено в выражении (29) введением коэффициента Вх =f(t). Для больших интервалов tc погрешности измерения уровня фоновых засветок и дискретных значений сигнала становятся соизмеримыми, существенно превосходя уровень внутренних шумов приемной системы (в рассматриваемом случае n вн.ш ~0,1 при tc =0,4мкс). Причем суммируемое значение сигнала растет до определенного момента времени, достигая уровня максимально накопленного сигнала 71,73, а уровень фоновых засветок растет линейно со временем.

Отношение мощностей ОКГ, требуемых для обеспечения точности измерений, достигаемой системой I для больших значений L, существенно выше ранее полученных значений и преимущество системы II проявляется более явно.

В расчетах использованы результаты реальных измерений системой I (ni, nф, ), по которым оценивался коэффициент А в выражении (24), использованный в последующих расчетах для системы II (25). Ниже приведены результаты сравнения систем I и II. Результаты сведены в таблицу (мощность - МВт).

Система (км-1) Система (км-1) Максимальное расстояние L = (l0(n) + lc/2) для чистой атмосферы бралось исходя из предположения - в горизонтальной плоскости толщина атмосферу, влияющей на сигнал рассеяния, регистрируемый нашими системами, не превосходит 30 км. В случае существенно замутненной атмосферы максимальное расстояние определялось из условия: = 2l = 10, что позволяло пренебречь вкладом остального слоя атмосферы в суммарный сигнал с погрешностью не превышающей 0.05%.

Из приведенных данных следует что, по сравнению с системой I, требуемая мощность излучения источника излучения для системы II уже для стробов соответствующих длине участка трассы равной I км меньше в 1.7 ~ 2. раза, а на границе зоны однократного рассеяния, меньше на два, три порядка.

Отметим, что данные приведенные до = 10 лишь иллюстрируют обострение этой тенденции с расстоянием и применимы в качественном плане, или при обеспечении специальных мер для регистрации только однократно рассеянного излучения.

Для мощности излучения соответствующей мощности ОКГ базовой аппаратуры (0.67 Мвт), дальность зондирования, при отношении с/ф 10, возрастает для = 10-2 км-1 с 1.2 км до 2 км, для = 0.1 км-1, с 2.3 км до ~ 14 км, для = 0.3 км-1, с 2.2 км до 10 км, для = 1 км-1, с 1.2 км до ~ 5 км, для = 10 км-1 до ~ 300 м.

Проведенные расчеты и представленные результаты показывают, что использование многоканальных регистрирующих систем построенных на основе использования каналов с совмещенным временем открытия и временем закрытия растущим от канала к каналу с заданным шагом дискретизации, позволяет повысить дальность зондирования с заданной точностью в несколько раз.

Аналогичные выводы можно сделать и для случая, когда каналы открываются последовательно, а закрываются одновременно, в момент прихода сигнала рассеяния с конца трассы зондирования выбранной длины.

Возможности аппаратуры регистрирующей сигнал рассеяния по 3.3.

Анализ понятия сигнал/фон для выбранной системы регистрации сигнала Понятие отношения сигнал/фон неоднозначно связано с точностью измерений сигнала рассеяния при использовании протяженных стробов регистрации с подвижной временной границей, описанных выше.

Действительно, при tc = const для системы I постоянство отношения сигнал/фон автоматически означает постоянство точности измерений сигнала рассеяния ( = const) от строба к стробу. Например для базовой аппаратуры (система I ) при с/ф = 10 имеем = 10% для ~ 0.1 км-1.

В случае протяженного строба системы типа II, сигнал накапливается в разные интервалы времени, причем выполняется условие: tc(n) = (tc(n-1) + tc)) т.е. tc(n) tc(n-1). В результате сигнал рассеяния растет от строба к стробу, в общем случае до так называемого максимально накопленного сигнала73.

Существенным моментом здесь является рост величины уровня регистрируемых фоновых засветок с ростом длительности строба. Для длительности соизмеримой с временем прохождения импульсом излучения всей трассы зондирования уровень фоновых засветок существенно превосходит уровень соответствующий внутренним шумам приемника (nвн.ш. = 0. для tc = 0.4 мкс), становиться больше любого значения сигнала в отсчете для базовой аппаратуры (система I) и соизмерим с уровнем сигнала рассеяния получаемого при использовании системы II.

В этом случае точность измерения сигнала рассеяния и фона становятся соизмеримы и их можно, на равных правах, использовать в качестве полезных сигналов.

В действительности имеем смесь двух сигналов - сигнала рассеяния и сигнала фоновой засветки, которые растут по величине от строба к стробу.

Причем первый из них растет до определенного уровня (Wmax) а второй линейно возрастает со временем, в общем случае неограниченно.

В этой ситуации для одного и того же отношения сигнал/фон точность измерения сигнала рассеяния, рассчитанного по формуле (28), растет с ростом временной протяженности строба регистрации.

Таким образом появляется новая, ранее отсутствующая для системы I, зависимость (t). В таблице 3 приведены значения погрешности измерений в зависимости от расстояния lc(n) соответствующего интервалу стробирования tc(n), при условии с/ф = 10 = const, для = 0.1 км-1, nф = 50, tc = 0.4 мкс.

Полученные данные показывают, что, при одном отношении сигнал/фон, точность измерений сигнала рассеяния системой II, выше, чем системой I по крайне мере в несколько раз. Тогда значения W0 приведенные в таблице 1 для системы II обеспечивают заведомо большую точность измерений, чем мощности W0 рассчитанные для системы I (II const I = const).



Pages:   || 2 | 3 |


Похожие работы:

«Правда, искажающая истину. Как следует анализировать Top500? С.М. Абрамов Институт программных систем имени А.К. Айламазяна Российской академии наук После каждого выпуска рейтинга Top500 [1] выполняются подсчеты и публикуются суждения, вида: Подавляющее большинство суперкомпьютеров списка Top500 используются в индустрии. Или другие подобные подсчеты и суждения о долях в списке Top500: (i) разных типов процессоров; (ii) различных типов интерконнекта; (iii) производителей суперкомпьютеров; (iv)...»

«УКРАИНСКИЙ РЫНОК АКЦИЙ Еженедельный обзор 15 августа 2011 г. Индексы семейства UFC (13.07.2011 =0%) ПФТС и Украинская биржа: последний месяц UAH/USD (официальный курс НБУ) 10% 950 2400 7.98 5% 2300 900 0% 2200 850 7. -5% 14.07 19.07 24.07 29.07 03.08 08.08 13. -10% UAH/EUR (официальный курс НБУ) -15% 750 11. UFC Metals PFTS (левая шкала) -20% UFC Energy UX (правая шкала) 11. 700 1800 -25% UFC Engineering 11. 650 1700 -30% 14.07 19.07 24.07 29.07 03.08 08.08 13. 13.07 18.07 23.07 28.07 02.08...»

«Учредитель и издатель ФГУП ЦНИИ Центр НОВОСТИ РОССИЙСКОГО СУДОСТРОЕНИЯ (статистика, анализ и прогнозы в промышленности) электронное периодическое издание ЭЛ № ФС 77-34107 Выпуск № 5 (май 2012 г.) Содержание Официальная хроника 3 Оборонно-промышленный комплекс 9 Судостроение 16 Военно-Морской Флот 45 Зарубежная информация Нанотехнологии в промышленном производстве Годы, люди, события, разное Главный редактор: Петухов О.А. Выпускающий редактор: Пасечник Р.В. Верстка: Снегова Ю.В. тел/ факс. (499)...»

«Генеральный Штаб Вооруженных Сил СССР - Главное Разведывательное Управление - Для служебного пользования. С иллюстрациями. Данное руководство разработано генеральным штабом вооруженных сил Швейцарии в 1987 году. Оно предназначено для подготовки военнослужащих и населения к ведению вооруженной борьбы в случае оккупации страны противником. В данном руководстве расмотрены: тактика и стратегия работы диверсионных и партизанских подразделений, организация подполья и агентуры, методы партизанской...»

«ый бассейн 457х107 с полным комплект Картнки голые девшки с лобок Какой угол a с горизонтом составляет повер Картинки, фотографии с винс Картинки с угрозами личности по телефону Картинки овна с надписью Карпухина сИ Защита интеллектуальной собственности и патентоведение Учебник скачать Келли келли в максим Кальмары с рисом по тайски Картины с ахиллесом Картошка с сосисками перцем и сыром Как сложить печь кирпичную, дровяную в баню, с открытым котлом и каменкой Квартиры в м Перово продажа...»

«Александр Рычков Рецепция гностических идей в русской литературе начала XX века Alexander Rychkov The Reception of Gnostic Ideas in Russian Literature of the Early 20th Century. Alexander Rychkov — Senior Researcher in the Rudomino AllRussia State Library for Foreign Literature (Moscow); Member of theRussian Association for the Study of Esotericism and Mysticism. vp102243@list.ru This article we deals the reception of Gnostic ideas in the works of Russian symbolists of the Silver Age, and...»

«ISSN 2075-6836 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНС ТИТ У Т КОСМИЧЕСКИХ ИСС ЛЕДОВАНИЙ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК (ИКИ РАН) НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЙ ОБОРОНЫ (МОСКВА) ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УЧРЕЖДЕНИЯ 4-Й ЦЕНТРАЛЬНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ М И Н И С Т Е Р С Т В А О Б О Р О Н Ы Р О С С И Й С К О Й Ф Е Д Е РА Ц И И (НИЦ РКО ФБУ 4 ЦНИИ МО РФ) С. С. Вениаминов (при участии А. М. Червонова) КОСМИЧЕСКИЙ МУСОР — УГРОЗА ЧЕЛОВЕЧЕСТВУ Второе...»

«МСФО в кармане 2010 Вступительное слово Представляем вам очередной выпуск брошюры МСФО в кармане, в который вошли все изменения международных cтандартов финансовой отчетности по состоянию на конец первого квартала 2010 года. Наша публикация охватывает материал, сделавший данное издание популярным во всем мире: общие сведения о структуре и проектах Комитета по МСФО (КМСФО); анализ применения МСФО в мире; краткое описание всех действующих стандартов и интерпретаций; последнюю информацию о...»

«llLfou, Ulpufliag EjcaraPamaoi Неизреченная Песнь Безусловной Красоты алмлхлл, 1, 2 УДК 294.118 ББК 86.39 В96 Вьяса Ш.Д. В96 Шримад Бхагаватам. Книга 1,2. / Ш.Д. Вьяса. — М.: Амрита-Русь, 2008. — 336 с.: ил. ISBN 978-5-9787-0225-5 В Ведах определены четыре цели человеческой жизни — здоровье, материальное благополучие, честное имя и свобода — и изложены способы их достижения. Но, записав Веды, античный мудрец Вьяса пришел к выводу, что ничто из вышеперечисленного не делает человека счастливым. И...»

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Н.Е. ЖУКОВСКОГО “ХАРЬКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ” ВОПРОСЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПРОИЗВОДСТВА КОНСТРУКЦИЙ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ Сборник научных трудов Выпуск 1 (57) 2009 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского Харьковский авиационный институт ISSN 1818-8052 ВОПРОСЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПРОИЗВОДСТВА КОНСТРУКЦИЙ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ 1(57) январь–март СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ Издается с января 1984 г....»

«УКРАИНСКИЙ РЫНОК АКЦИЙ Еженедельный обзор 9 июля 2012 г. WIG-Ukraine и Украинская биржа: последний месяц Индексы семейства UFC (07.06.2012 =0%) UAH/USD (официальный курс НБУ) 700 1200 8.00 WIG-Ukraine (левая шкала) 25% UFC Metals UX (правая шкала) 20% UFC Energy 7.99 UFC Engineering 1100 15% 650 7. 10% 07.06 12.06 17.06 22.06 27.06 02.07 07. 5% UAH/EUR (официальный курс НБУ) 0% 600 10. -5% -10% 10. -15% 9. 550 -20% 07.06 12.06 17.06 22.06 27.06 02.07 07.07 07.06 12.06 17.06 22.06 27.06 02.07...»

«Молодежная Повестка на XXI век Молодежная повестка на XXI век/Авт.-сост.: Е.В. Перфильева, Е.С. Горякина, К.В. Шипилова, К.И. Степаненко. - Новокузнецк: КРОО ИнЭкА, 2009 г.- 32 с. Молодежная повестка на XXI век – это документ, который отражает видение молодежи городских проблем, и наглядно показывает, что учитывать мнение молодежи в решении городских проблем важно и необходимо. Также здесь освещен наработанный опыт в рамках российско-британского проекта Гражданские инициативы России – шаги к...»

«Русск а я цивилиза ция Русская цивилизация Серия самых выдающихся книг великих русских мыслителей, отражающих главные вехи в развитии русского национального мировоззрения: Св. митр. Иларион Лешков В. Н. Бердяев Н. А. Св. Нил Сорский Погодин М. П. Булгаков C. Н. Св. Иосиф Волоцкий Беляев И. Д. Хомяков Д. А. Иван Грозный Филиппов Т. И. Шарапов С. Ф. Домострой Гиляров-Платонов Н. П. Щербатов А. Г. Посошков И. Т. Страхов Н. Н. Розанов В. В. Ломоносов М. В. Данилевский Н. Я. Флоровский Г. В. Болотов...»

«ПРОЕКТ вносится Контрольно-счётной палатой города Курска КУРСКОЕ ГОРОДСКОЕ СОБРАНИЕ РЕШЕНИЕ Об отчёте о работе Контрольно-счётной палаты города Курска за 2013 год Заслушав и обсудив представленный председателем Контрольно-счётной палаты города Курска С.В. Шуляк отчёт о работе Контрольно-счётной палаты города Курска за 2013 год, и в соответствии со статьёй 21 Положения о Контрольно-счётной палате города Курска, утверждённого решением Курского городского Собрания от 9 сентября 2004 года №...»

«Типовая форма Приложение № 2 к Положению о порядке проведения регламентированных закупок товаров, работ, услуг для нужд ОАО РусГидро Принципы формирования отборочных и оценочных критериев и оценки заявок участников закупочных процедур ВВЕДЕНИЕ 1. ФОРМИРОВАНИЕ КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ ЗАЯВОК 1.1. Принципы формирования систем критериев оценки заявок 1.2. Обязательные и желательные требования Организатора конкурса 1.3. Отборочные и оценочные критерии оценки заявок 1.4. Выбор пороговых значений для...»

«3.4.2. Польский стереотип в поэзии М. И. Цветаевой * Ирина Рудик Для литературы Серебряного века наделение иноземными чертами поэтического я не было чем-то редким. Р. Д. Тименчик писал о конструировании авторами этого периода своей литературной биографии: Задача изобретения новых авторских масок осознавалась как насущная многими участниками литературного движения 10-х годов.. Предельным случаем выдумывания себя является литературная мистификация. При создании фиктивной литературной личности...»

«УДК 519.63 ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ДЕКОМПОЗИЦИИ ОБЛАСТЕЙ1 В.П. Ильин Рассматриваются параллельные методы декомпозиции областей для решения трехмерных сеточных краевых задач, получаемых в результате конечно-элементных или конечно-объемных аппроксимаций. Данные проблемы являются узким горлышком среди различных этапов математического моделирования, поскольку современные требования к разрешающей способности сеточных алгоритмов приводят к необходимости решения систем линейных алгебраических...»

«АРБИТРАЖНЫЙ СУД МУРМАНСКОЙ ОБЛАСТИ ул. Книповича, д. 20, г. Мурманск, 183950 E-mail: arbs ud.murmansk@polarnet.ru http://murmansk.arbitr.ru/ Именем Российской Федерации РЕШЕНИЕ г. Мурманск дело № А42 – 4210/2010 23 августа 2010 года Резолютивная часть решения объявлена 19.08.2010. Решение в полном объеме изготовлено 23.08.2010. Арбитражный суд Мурманской области в составе председательствующего судь и Романовой А.А., судей Cоломонко Л.П. и Янковой Г.П., рассмотрев в судебном заседании заявление...»

«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 4. С. 262–273 Метод комплексного мониторинга лесов на основе оптических и радиолокационных данных ДЗЗ М.В. Черемисин, В.Д. Бурков Московский государственный университет леса Мытищи, Московская обл., Россия E-mail: ch_maksimus@mail.ru В настоящей статье анализируются текущие подходы глобального и регионального мониторинга лесов. Обсуждаются их положительные и отрицательные особенности. Предлагается метод...»

«ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ АГЕНТСТВО РАЗВИТИЯ БИЗНЕСА УДК 334.012.6+346.9(470.21) № госрегистрации Инв. № УТВЕРЖДАЮ Директор ООО Агентство развития бизнеса _Р.В.Коноплев _ 2007 г ОТЧЕТ О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ Выявление мнений субъектов малого и среднего предпринимательства об уровне административных барьеров Руководитель темы, к.э.н. _ Т.Н.Иванова подпись, дата Нормоконтролер _ О.С.Коренская подпись, дата Мурманск СПИСОК ИСПОЛНИТЕЛЕЙ Руководитель темы, к.э.н. _...»





Загрузка...



 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

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.