Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Топ:
Устройство и оснащение процедурного кабинета: Решающая роль в обеспечении правильного лечения пациентов отводится процедурной медсестре...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Выпускная квалификационная работа: Основная часть ВКР, как правило, состоит из двух-трех глав, каждая из которых, в свою очередь...
Интересное:
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей...
Отражение на счетах бухгалтерского учета процесса приобретения: Процесс заготовления представляет систему экономических событий, включающих приобретение организацией у поставщиков сырья...
Дисциплины:
2017-11-22 | 309 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Карта статистических параметров может быть сформирована на основе как «сырых» данных с выхода РЛС, так и на основе нулевых каналов после применения процедуры СДЦ, за N периодов обзора пространства по следующим рекуррентным соотношениям:
^ | N −1 | ^ | , | (17) | |||||||||||||||||
m [ j ]= | N | m [ j −1 | ]+ | N | A [ j ] | ||||||||||||||||
^ | N −1^ | ^ | , | (18) | |||||||||||||||||
D [ j ]= | D [ j −1]+ | (A [ j ]− m | [ j ]) | ||||||||||||||||||
N | N | ||||||||||||||||||||
где | m [ j −1] | - оценка среднего значения амплитуды (модуля квадратур) с предыдущего | |||||||||||||||||||
^ | |||||||||||||||||||||
шага | j −1 | ; | N - | ширина | окна, по | которому | рассчитывается | оценка; | A [ j ]- | ||||||||||||
амплитуда | эхосигнала | с текущего | шага | с выхода | согласованного | фильтра | (модуль | ||||||||||||||
квадратуры сигнала); | ^ | - оценка дисперсии с предыдущего шага. | |||||||||||||||||||
D [ j −1] |
Для классификации зон на карте местности необходимо знать мощность шумов приёмника, которая может быть оценена, например, как среднее значение на некотором участке карты местности свободном от местных отражений по следующей формуле
Ns | ||||
Dnprm = | ∑ D [ i ], | (19) | ||
Ns i =1 | ||||
где Ns - объем выборки из карты местности дисперсий | D [ i ]. |
В зависимости от того, какой уровень отражений присутствует в элементах разрешения, на карте местности выделяют три области.
a) Теневая область m [ i ]≤ k 1⋅√ Dnprm, где m [ i ] - элемент карты местности
|
математических ожиданий, а Dnprm - оценка дисперсии шума приёмника, причем
минимальная ширина зоны тени должна быть согласована с шириной окна накопления сигнала N (числом периодов обзора в обработке). Если число подряд идущих отсчетов
меньше ширины окна N, то его необходимо расширить. В этой области обнаружение цели происходит по классическим соотношениям на фоне белого гауссовского шума.
Оглавление
А.Н. Семёнов
Методические указания к домашнему заданию по курсу
«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»
б) Область отражений от стационарных объектов | m [ i ]> k ⋅ | , где m [ i ] - | |||
D [ i ] | |||||
√ | |||||
элемент карты местности математических ожиданий, а | D [ i ] | - | дисперсий. В этой |
области эффективна селекция малоподвижных целей.
в) Область отражений от флуктуирующих объектов, все оставшееся. В этой области
эффективны процедуры когерентной и некогерентной СДЦ.
Для реализации процедуры формирования карты местности применим ООП подход. Создадим класс Map (файл Map.m), описывающий блок формирования карты статистических параметров элементов разрешения. Формирование карты будем осуществлять через скрипт (файл main.m).
Файл Map.m
classdef Map < handle
%Map осуществляет формирование карты местных отражений
properties | ||
%параметры карты | %массив дальностей | |
ranges | ||
angles | %массив кодов углов | |
wndSz | %число накапливаемых периодов |
data_m %карта местности мат ожиданий
data_s %карта местности дисперсий
shadowZone | %карта тени | |
k1 = 6; | %карта медленных флуктуации | |
slowmotionZone | ||
k2 = 10; | %карта быстрых флуктуаций | |
sdcZone | ||
%параметры карты | %число использованных периодов при построении карты | |
used_periods | ||
mapFormedFlag | %признак сформированной карты | |
end |
|
methods
function obj = Map(hRIn,hAIn,nWnd,iR) %конструктор объекта obj.wndSz = nWnd;
obj.ranges = iR;
obj.angles = 1:10000;
obj.data_m = [];
obj.data_s = single(zeros(length(obj.ranges),length(obj.angles)));
obj.shadowZone = [];
obj.slowmotionZone = [];
obj.sdcZone = [];
obj.used_periods = 0; %число использованных периодов при построении карты obj.mapFormedFlag = 0; %признак сформированной карты
obj.update(hRIn,hAIn);
end
function update(obj,dataIn,angIn) %формировние карты местности МО %приведение данных к формату карты по дальности
temp = abs(dataIn(obj.ranges,:));
tempA = zeros(length(obj.ranges),length(obj.angles));
angIn(angIn == 0) = 1;
tempA(:,angIn) = temp;
if isempty(obj.data_m)
obj.data_m = 1/obj.wndSz*tempA;
obj.data_s = 1/obj.wndSz*(tempA-obj.data_m).^2;
else
obj.data_m = (obj.wndSz-1)/obj.wndSz*obj.data_m+...
1/obj.wndSz*tempA;
obj.data_s = (obj.wndSz-1)/obj.wndSz*obj.data_s+...
Оглавление
А.Н. Семёнов
Методические указания к домашнему заданию по курсу
«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»
1/obj.wndSz*(tempA-obj.data_m).^2;
end
obj.used_periods = obj.used_periods + 1;
if obj.used_periods > obj.wndSz
obj.mapFormedFlag = 1;
end
if mod(obj.used_periods,obj.wndSz) == 0
%сгладить все данные
z = 5001+(-500:500); %азимутальные каналы (параметры системы) mask = zeros(1,10000);
mask(z) = hamming(length(z));
for ii = 1:length(obj.ranges)
temp = fftshift(fft(obj.data_m(ii,:)));
obj.data_m(ii,:) = ifft(ifftshift(temp.*mask));
temp = fftshift(fft(obj.data_s(ii,:)));
obj.data_s(ii,:) = ifft(ifftshift(temp.*mask));
end
end
end
function show(obj)
figure;
if ~isempty(obj.data_m)
%вывод мат ожиданий
subplot(1,2,1);
temp = obj.data_m(obj.data_m ~= 0);
q_m = quantile(temp(:),0.9);
imagesc(obj.data_m,[0 abs(q_m)]);
title('Карта МО');
xlabel('Угол, отс');
ylabel('Дальность, отс');
colorbar;
subplot(1,2,2);
%вывод дисперсий
temp = obj.data_s(obj.data_s ~= 0);
q_s = quantile(temp(:),0.9);
imagesc(obj.data_s,[0 abs(q_s)]);
title('Карта дисперсий');
xlabel('Угол, отс');
ylabel('Дальность, отс');
colorbar;
end
end
function classificate(obj,r,a) %классификация зон
if obj.used_periods < obj.wndSz
fprintf(2,'Недостаточно данных\n');
return
end
sigma2 = obj.data_s(r,a);
sigma2 = mean(sigma2(:));
obj.shadowZone = obj.k1*sqrt(sigma2) > obj.data_m; obj.slowmotionZone = obj.k2*sqrt(obj.data_s) < obj.data_m; obj.sdcZone = ~or(obj.shadowZone,obj.slowmotionZone);
end
function show_types(obj)
figure;
if ~isempty(obj.data_m)
%вывод теневой области
subplot(1,3,1);
imagesc(obj.shadowZone);
title('Теневая область');
xlabel('Угол, отс');
ylabel('Дальность, отс');
subplot(1,3,2);
%вывод области слабых флуктуаций
imagesc(obj.slowmotionZone);
title('Область слабых флуктуаций');
xlabel('Угол, отс');
ylabel('Дальность, отс');
subplot(1,3,3);
%вывод области сильных флуктуаций
|
imagesc(obj.sdcZone);
title('Область сильных флуктуаций');
xlabel('Угол, отс');
ylabel('Дальность, отс');
end
end
end
end
Оглавление
А.Н. Семёнов
Методические указания к домашнему заданию по курсу
«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»
Файл main.m
fnames = dir('files');
%создаем объект класса RawData
rlsdata = RawData([fnames(21).folder '\'],fnames(21).name); %выполняем метод класса для рафинирования rlsdata.rafinate(20);
rlsdata.show;
%создаем объект класса Map
rawmap = Map(rlsdata.raw,rlsdata.angles,17,1001:2000);
for ii = 22:38 %накапливаем карту
rlsdata.open([fnames(ii).folder '\'],fnames(ii).name);
rlsdata.rafinate(20);
rawmap.update(rlsdata.raw,rlsdata.angles);
end
%отображаем результаты
rawmap.show;
%проводим классификацию областей
rawmap.classificate(1:250,1500:2000);
rawmap.show_types;
Мат. ожидания | Дисперсии | ||
Рисунок 5 — Карты мат. Ожиданий и дисперсий в зоне 2
Оглавление
А.Н. Семёнов
Методические указания к домашнему заданию по курсу
«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»
Теневая область | Область медленных Область быстрых флуктуаций |
флуктуаций
Рисунок 6 — Классификация областей на зоны
|
|
Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого...
Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!