"Цифровая обработка сигналов" №3-2024 год : рефераты статей
| |
Аннотация:
Статья продолжает серию публикаций авторов, посвященных
исследованию многоканальной многочастотной субнайквистовой
дискретизации полосовых сигналов. При таком подходе в каналах
происходит наложение спектров разной степени. Для разработки
алгоритмов восстановления искаженных сигналов необходимо глубокое исследование процесса наложения спектров. Исследуется
новый способ визуализации положения альясов на оси частот. Метод основан на представлении положений альясов как функции двух
переменных, одной из которых является сама частота, а второй –
нижняя граница части конечного спектра сигнала, расположенной
на положительных частотах. В результате формируется узорчатая структура, в которой периодически (с периодом, равным частоте дискретизации) повторяется некий элементарный паттерн. Изучается структура этого паттерна как функция взаимосвязи между шириной спектра сигнала и частотой дискретизации.
Ключевые слова:
полосовые сигналы; полосовая дискретизация; эквидистантная дискретизация; альясы; степень наложения спектров;
паттерн дискретизации.
Об авторах:
Лесников В.А., к.т.н., доцент кафедры радиоэлектронных средств Вятского государственного университета,
e-mail: vladislav.lesnikov.ru@ieee.org
Наумович Т.В., ст. преподаватель кафедры радиоэлектронных средств Вятского государственного университета, e-mail: ntv_new@mail.ru
Частиков А.В., д.т.н., профессор кафедры радиоэлектронных средств Вятского государственного университета, e-mail: alchast@mail.ru
Метелев А.П., к.т.н., доцент кафедры радиоэлектронных средств Вятского государственного университета,
e-mail: metap@inbox.ru
|
|
|
Васильев О.В., Галаева К.И., Шепеть И.П., Никоненко А.В.
|
Аннотация:
Существующие критерии классификации таких опасных
метеоявлений, как ливень, гроза, град в метеолокаторах имеют явные недостатки, поскольку сформированы отдельно для
каждого явления, основаны только на данных о высотном распределении радиолокационной отражаемости атмосферы,
температуры воздуха. В работе показано, как критерии классификации опасных метеоявлений должны быть оптимизированы по следующим направлениям: использование в критериях
классификации информации о высотном распределении максимальных значений не только отражаемости, но и турбулентности атмосферы; классификация должна строиться в соответствии с единым выбранным критерием различения статистических гипотез. В статье представлены особенности обработки сигналов при радиолокационной классификации опасных
метеоявлений. Показано, что радиолокационная классификация
опасных метеоявлений кучево–дождевой облачности решается
в виде задачи различения статистических гипотез в условиях
априорной неопределенности, которая устраняется экспериментальным путем получения и обработки обучающих выборок,
расчета оценок вероятностного описания признаков и их использования в алгоритме в качестве истинных значений.
Ключевые слова:
метеорологический радиолокатор, классификация по степени опасности, опасные метеоявления кучево-дождевой облачности, обработка
сигналов, задача различения статистических гипотез.
Об авторах:
Васильев О.В., д.т.н., профессор, профессор кафедры «Техническая эксплуатация радиоэлектронного
оборудования воздушного транспорта» МГТУ ГА, e-mail: vas_ov@mail.ru
Галаева К.И., к.т.н., старший преподаватель кафедры «Техническая эксплуатация радиоэлектронного
оборудования воздушного транспорта» МГТУ ГА, e-mail:ks.galaeva@mail.ru
Шепеть И.П., к.т.н., профессор, профессор кафедры «Информационные системы и электроника»
Технологического института сервиса (филиал Донского ГТУ в г. Ставрополь),
e-mail: ship.1963@mail.ru
Никоненко А.В., к.т.н., ведущий инженер МТУСИ, e-mail: nikon-74@mail.ru
|
|
|
Михайлишин В.В., Смирнова Л.М., Черкашин С.О.
Цифровая обработка электронных планограмм с применением технологий искусственного интеллекта как этап автоматизации плантографических исследований
Аннотация:
Компьютерная плантография – инструментальный метод диагностики состояния стоп на основе анализа снимков плантарной поверхности стоп под нагрузкой. Важным этапом при работе с медицинскими
изображениями является их унификация для облегчения анализа. С этой
целью в статье предложены критерии оценки предобработки таких
изображений для упрощения их анализа. Также предложена методика
обработки снимков плантарной поверхности стоп, реализованная на
языке Python, с применением алгоритмов компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Полученные результаты могут быть применены в научных целях, практической медицинской деятельности, при
подборе и изготовлении ортопедических изделий для стопы.
Ключевые слова:
компьютерная плантография, искусственный интеллект, обработка
изображений, диагностика стоп.
Об авторах:
Михайлишин В.В., младший научный сотрудник лаборатории инновационных и экспертно-реабилитационных технологий Федерального научно-образовательного центра медико-социальной экспертизы и
реабилитации им. Г.А. Альбрехта, Санкт-Петербург, Российская Федерация, e-mail: doompro@mail.ru
Смирнова Л.М., доктор технических наук, ведущий научный сотрудник отдела биомеханических исследований
ОДС Института протезирования и ортезирования Федерального научно-образовательного центра медикосоциальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта, профессор кафедры биотехнических систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина),
e-mail: info@diaserv.ru
Черкашин С.О., лаборант-исследователь лаборатории инновационных реабилитационно-экспертных
технологий Института протезирования и ортезирования Федерального научно-образовательного центра медикосоциальной экспертизы и реабилитации им. Г.А. Альбрехта, студент направления биотехнических систем и
технологий Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), e-mail srgchn1@mail.ru
|
Еремеев В.А.
Аналитико-нейросетевой подход к идентификации объектов Земли по данным гиперспектральной съемки |
|
Аннотация:
Рассматривается аналитико-нейросетевой подход к идентификации объектов Земли на основе анализа данных гиперспектральной съемки. Показано, что основную неопределенность в знаниях о видеоинформационном тракте вносят атмосфера Земли и
коэффициент спектральной передачи гиперспектральной съемочной аппаратуры. Показана эффективность рассматриваемого подхода с использованием натурных гиперспектральных данных от
космической российской системы «Ресурс-П».
Ключевые слова:
гиперспектральные
изображения Земли, сквозной информационный тракт, радиометрическая коррекция гиперспектральной аппаратуры, идентификация
объектов, сверточные нейронные сети.
Об авторах:
Еремеев В.А., НИИ «Фотон», Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина,
аспирант кафедры «Космические технологии», e-mail: foton@rsreu.ru
|
|
|
|
Аннотация:
Предлагается новый алгоритм высокоточного оценивания доплеровского центроида по данным, полученным радиолокаторами с
синтезированной апертурой антенны (РСА) космического базирования в маршрутном режиме съемки, на основе амплитудного анализа
изображений, синтезированных из радиоголограммы по двум неперекрывающимся субапертурам. Оценивание включает два аспекта:
оценивание относительного значения доплеровского центроида (в
пределах частоты повторения зондирующих импульсов) и оценивание доплеровской неопределенности (неоднозначности). Высокая
точность оценок относительного значения доплеровского центроида достигается за счет анализа амплитудного азимутального спектра сигнала не радиоголограммы, а синтезированных из нее изображений, на которых импульсные отклики перестают быть пространственно протяженными и становятся компактными. Анализ амплитудного азимутального спектра при этом выполняется независимо
во множестве непересекающихся малых фрагментов, образующих
один большой фрагмент изображения, с последующим усреднением
полученных оценок в пределах большого фрагмента. Более высокая
точность оценок доплеровской неопределенности достигается за
счет более строгой математической модели пересчета геометрических рассогласований изображений, синтезированных по двум неперекрывающимся субапертурам, в доплеровские поправки, учитывающей найденные ранее поправки к относительному значению доплеровского центроида и азимутальную диаграмму направленности
антенны РСА. В работе приводятся результаты предложенного
алгоритма, полученные при обработке данных от зарубежного радиолокационного космического аппарата «COSMO-SkyMed». Показано, что за счет более высокой точности предложенного алгоритма в
большинстве случаев удается на 1–2 сократить число итераций
синтеза изображения и оценивания его параметров для получения
точных оценок доплеровского центроида. Кроме того, в отличие от
известных амплитудных алгоритмов, предложенный алгоритм стабильно позволяет выполнить оценивание доплеровского центроида,
когда ошибка знания его относительного значения близка к половине
частоты повторения зондирующих импульсов.
Ключевые слова:
доплеровский центроид,
доплеровская неопределенность, радиолокатор с синтезированной апертурой антенны,
радиоголограмма, космический аппарат, первичная обработка.
Об авторах:
|
|
|
Ушенкин В.А., Ларюков С.А.
Комплексирование интерферометрической и стереофотограмметрической цифровых моделей местности Glo-30 и AW3D30
|
Аннотация:
Анализируются интерферометрическая и стереофотограмметрическая цифровые модели местности GLO-30 и AW3D30. Отмечается, что GLO-30 имеет в среднем более высокую вертикальную
точность, однако в городских районах высоты искусственных объектов на ней существенно занижены. Предлагается алгоритм комплексирования цифровых моделей местности, позволяющий повысить точность интерферометрической модели местности в городских районах за счет стереофотограмметрических данных. Для выявления городских районов привлекаются электронные карты
OpenStreetMap. Приводятся результаты предложенного алгоритма.
Ключевые
слова:
цифровая модель местности, цифровая модель рельефа, интерферометрия, стереофотограмметрия, электронные карты.
Об
авторах:
Ушенкин В.А., в.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, к.т.н., foton@rsreu.ru
Ларюков С.А., м.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, foton@rsreu.ru
|
|
|
Хрящев В.В., Седов А.Г., Приоров А.Л.
Неэталонная оценка качества изображений колоноскопических исследований
|
Аннотация:
Исследована возможность использования методов классического и глубокого машинного обучения для неэталонной оценки
качества изображений, полученных при колоноскопическом обследовании. Создан тестовый набор колоноскопических изображений,
проведена его экспертная оценка, оценена корреляция ряда
популярных неэталонных алгоритмов (BRISQUE, NIQE, TOPIQ,
PaQ-2-PiQ) с экспертными значениями, предложено 2 собственных алгоритма, использующих методы машинного обучения. Рассмотрены типовые артефакты и искажения на изображениях
рассматриваемого типа: размытие, блики, эффекты чересстрочности. Результаты показывают, что оба предложенных
алгоритма, базирующихся на методах машинного обучения, в
целом справляются с оцениванием качества изображений, при
этом несколько занижая среднюю экспертную оценку. Полученные
выводы и рекомендации могут использоваться при разработке
системы анализа видеопотока в эндоскопической системе, работающей в режиме реального времени, при проведении колоноскопических исследований.
Ключевые
слова:
оценка качества изображений, неэталонные алгоритмы, эндоскопия, колоноскопические изображения, машинное обучение,
нейронные сети.
Об
авторах:
Хрящев В.В., к.т.н., доцент кафедры цифровых технологий и машинного обучения Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: v.khryashchev@uniyar.ac.ru
Седов А.Г., старший преподаватель кафедры дискретного анализа Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: a.sedov@uniyar.ac.ru
Приоров А.Л., д.т.н., профессор кафедры цифровых технологий и машинного обучения Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: pri@uniyar.ac.ru
|
Дрынкин В.Н., Царева Т.И.
Оценка чувствительности видеокамер
Аннотация:
Изложен алгоритм оценки чувствительности видеокамер в
спектральной области на основе вычисления отношения сигнал/шум по распределению спектральной плотности мощности
сигнала и шума в реальных видеоизображениях. Продемонстрированы преимущества предложенного алгоритма в сравнении с другими
подходами. Отмечается, что реализация алгоритма, как элемента
видеосистемы наблюдения, позволит правильно определять момент снижения уровня сигнал/шум ниже некоторого порога при
снижении освещенности сцены для автоматического включения
режима повышенной чувствительности видеокамер.
Ключевые
слова:
цифровая обработка
изображений, отношение сигнал/шум, повышение чувствительности видеокамер, биннинг, восстановление пространственного разрешения.
Об авторах:
Дрынкин В.Н., начальник сектора, ФАУ «ГосНИИАС» (Российская Федерация), e-mail: drynkinv@gosniias.ru
Царева Т.И., к.б.н., старший научный сотрудник, ФАУ «ГосНИИАС» (Российская Федерация),
e-mail: tsareva@gosniias.ru
|
|
Соколов К.И., Макарова Н.В.
Моделирование и коррекция структурных радиометрических искажений на спутниковых снимках с использованием вейвлет-пакетов
Аннотация:
Исследуется подход по моделированию и коррекции структурного
шума («полосатости») на изображениях от систем космического
наблюдения Земли путем построения дерева вейвлет-пакетного
разложения и сверточных нейронных сетей. Рассмотрены особенности решения поставленной задачи при наличии на изображениях смаза и расфокусировки.
Ключевые
слова:
изображение, структурный радиометрический шум, аддитивно-мультипликативная модель, вейвлет-преобразование, вейвлет Добеши, сверточная нейронная
сеть.
Об авторах:
Соколов К.И., начальник группы военного представительства, Рязань, Россия; e-mail: skisokolow@yandex.ru
Макарова Н.В., ведущий инженер НИОКР отдела информационного обеспечения, ассистент кафедры ПЭл
РГРТУ, Рязань, Россия; e-mail: makarova.n.v@rsreu.ru
|
|
Кузнецов А.Е., Рыжиков А.С., Пошехонов В.И.
Алгоритмическое обеспечение комплекса создания опорных данных по спутниковым снимкам высокого пространственного разрешения
Аннотация:
Предложено алгоритмическое обеспечение, предназначенное
для создания опорных данных в виде массивов опорных точек местности. Рассмотрена технологическая схема формирования опорных точек, включающая алгоритмы детектирования характерных
объектов на спутниковых снимках высокого разрешения, их структурирования и создания абрисов.
Ключевые
слова:
опорная точка местности,
абрис, характерный объект.
Об авторах:
Кузнецов А.Е., д.т.н., профессор, зам. директора НИИ «Фотон», РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
Рыжиков А.С., научный сотрудник НИИ «Фотон», РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
Пошехонов В.И., к.т.н., ведущий научный сотрудник НИИ «Фотон», e-mail: foton@rsreu.ru
|
|
Попов Д.И.
Адаптивное обнаружение сигналов на фоне пассивных помех
Аннотация:
Поставлена задача оптимального обнаружения когерентноимпульсных сигналов движущихся целей на фоне пассивных помех при
априорной неопределенности параметров сигналов и помех. Целью
статьи является синтез и анализ адаптивных систем обнаружения
сигналов. Алгоритм оптимального обнаружения сигналов на фоне
пассивных помех определяется вычислением отношения правдоподобия. Реализация полученного алгоритма оптимальной линейной
фильтрации предполагается на основе адаптивного матричного
фильтра и неадаптивного многоканального фильтра. Синтезирован
квазиоптимальный алгоритм оценивания доплеровской фазы сигнала
по выходным отсчетам адаптивного матричного фильтра. Моделированием на ПЭВМ установлено, что асимптотические свойства
получаемых оценок являются приемлемыми для их использования при
адаптивном накоплении сигнала. Предложен алгоритм обнаружения с
адаптивным накоплением сигнала. Данный алгоритм сочетает
адаптацию к параметрам помехи и к доплеровской фазе сигнала.
Адаптация к параметрам помехи осуществляется в адаптивном
матричном фильтре, по выходным отсчетам которого вычисляется
оценка доплеровской фазы сигнала, используемая при его адаптивном накоплении. Приведена структурная схема системы адаптивного обнаружения сигнала. Моделированием на ПЭВМ определена оптимальная величина расстройки доплеровских каналов адаптивного
накопления сигнала. Установлено, что при допустимом уровне потерь до 2 дБ число доплеровских каналов может быть сокращено в
четыре раза. Использование в системах обнаружения с адаптивным
накоплением сигнала оценок доплеровской фазы сигнала позволяет
сократить число доплеровских каналов или при прежнем числе доплеровских каналов расстройку между каналами, исключив межканальные потери.
Ключевые
слова:
адаптация, анализ, доплеровская фаза, матричный фильтр, обнаружение, оценивание, пассивная помеха, сигнал,
синтез.
Об авторах:
Попов Д.И., д.т.н., профессор кафедры радиотехнических систем Рязанского государственного радиотехнического университета им. В.Ф. Уткина, e-mail: adop@mail.ru
|
|
Ляшев В.А.
Метод дифференциально-ортогонального поиска в задаче оценки MIMO канала
Аннотация:
Сегодня активные антенные решетки находят все большее применение в задачах беспроводной связи. Системы связи становятся
высокоизбирательными по пространству, что делает их чувствительными к ошибкам в оценках канала. В работе рассматриваются
основные проблемы MIMO систем, в которых нет возможности оценить канал прямыми методами по пилотным сигналам. Неявные методы оценки требуют сжатого представления канальной информации, что накладывает ограничения на их точность. Предлагается
метод итеративного восстановления канальной информации из
сжатого представления, который обладает повышенной точностью
восполнения канальной информации и эффектом сглаживания возможных ошибок в поступившей информации.
Ключевые
слова:
MIMO-OFDM, векторное
квантование, оценка канала, пространственное
мультиплексирование, сжатые измерения, дифференциальный метод.
Об авторах:
Ляшев В.А., к.т.н., доцент кафедры мультимедийных технологий и телекоммуникаций, Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), e-mail: lyashev.va@mipt.ru
|
|
| |
|
|
