"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

"Цифровая обработка сигналов" №4-2021 год : рефераты статей

Мингазин А.Т.
Синтез квантованных формирующих КИХ-фильтров для систем цифровой связи // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 3-15.

Аннотация:
Статья посвящена синтезу пары согласованных квантованных формирующих линейно-фазовых КИХ-фильтров для систем цифровой связи. Синтез позволяет получить фильтры с заданными значениями ослабления АЧХ в полосе задерживания и уровня межсимвольной интерференции. Рассмотрены три метода проектирования формирующих фильтров, один на основе функции корень квадратный из приподнятого косинуса и два других на основе взвешенной чебышевской аппроксимации. Проблема квантования коэффициентов фильтров в каждом из методов решена с помощью вариации исходных параметров. Проведено сравнение результатов синтеза для двух значений фактора ската 0,35 и 0,05 при коэффициенте передискретизации 2.

Ключевые слова:
квантованные формирующие линейно-фазовые КИХ-фильтры, фильтры на основе функции корень квадратный из приподнятого косинуса, взвешенная чебышевская аппроксимация, межсимвольная интерференция, вариация исходных параметров.

Об авторах:
Мингазин А.Т., к.т.н., в.н.с., РАДИС Лтд, Москва, Зеленоград, e-mail: alexmin@radis.ru

Кузьмин Е.В.
Повышение эффективности обработки сигналов на фоне гармонической помехи за счёт выбора функции предварительного взвешивания для частотного режектора // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 16-20.

Аннотация:
Исследована эффективность поиска шумоподобного сигнала по времени запаздывания при подавлении интенсивной аддитивной гармонической помехи за счёт частотной режекции на основе дискретного преобразования Фурье. Для снижения влияния «эффекта пьедестала» на качество обработки рассмотрены весовые (оконные) функции Ханна, Блэкмана, Парзена (Валле-Пуссена), Хеннинга и некоторые другие. Статистическими экспериментами установлено и продемонстрировано повышение эффективности поиска шумоподобного сигнала в указанных условиях при использовании степенных вариаций окна Хеннинга (в сравнении с другими рассмотренными). Представлены семейства зависимостей вероятности правильного выполнения поиска сигнала для различных условий приёма и типовых вариантов производимых когерентных накоплений.

Ключевые слова:
поиск сигналов, гармоническая помеха, частотная режекция, весовая функция, дискретное преобразование Фурье.

Об авторах:
Кузьмин Е.В., к.т.н., доц., доцент кафедры радиотехники ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет», e-mail: ekuzmin@sfu-kras.ru, kuzminev@mail.ru

Быховский М.А.
Исследование нового метода мягкого декодирования помехоустойчивых кодов // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 21-30.

Аннотация:
Предложен новый метод мягкого декодирования кодовой комбинации помехоустойчивого кода и разработана методика определения надежности связи при жестком (HDD) и мягком (SDD) методе декодирования помехоустойчивого кода (ПК), зависящей от удельной скорости передачи сигналов (R_f), принадлежащих АС с QAM, и кодовой скорости ( ) ПК. Показано, что что при малых значениях применение метода SDD обеспечивает энергетический выигрыш, равный 2 дБ, по отношению к методу HDD. Этот выигрыш уменьшается до 1 дБ при больших значениях R_s. Сформулированы рекомендации по выбору энергетических параметров системы связи, выбор которых позволяет уменьшить длину кодовой комбинации при заданной надежности приема сообщений, практически не повышая энергетику линии связи.

Определены возможные энергетические потери систем связи с ПК по отношению к пределу Шеннона. Показано, что эти потери могут быть незначительны только для низкоскоростных систем связи. Для высокоскоростных систем связи они оказываются значительными, особенно при применении ПК с небольшой кодовой скоростью. Отмечено, что в перспективных системах связи, предназначенных для передачи сообщений с высокой скоростью и высокой энергетической эффективностью целесообразно применять оптимальные по Шеннону многомерные АС, которые позволяют обеспечить высокую надежность приема сообщений без использования помехоустойчивых кодов.

Ключевые слова:
помехоустойчивые коды, жесткое декодирование, мягкое декодирование, порог Шеннона, энергетическая эффективность систем связи, двумерные и многомерные ансамбли сигналов.

Об авторах:
Быховский М. А., д.т.н., профессор МТУСИ, e-mail: bykhmark@gmail.com

Муравьев Н.П., Рязанцев Л.Б.
Алгоритм формирования детальных радиолокационных изображений с компенсацией траекторных нестабильностей полета носителя РЛС по углу сноса // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 31-35.

Аннотация:
Статья посвящена разработке алгоритма, обеспечивающего до двух…трех раз снижение вычислительных затрат бортового вычислителя при формировании радиолокационных изображений за счет исключения из расчета элементов изображения, не входящих в основной луч диаграммы направленности антенны. Расчет элементов осуществляется с учетом наличия траекторных нестабильностей по углу сноса, вызванных боковым ветром в процессе полета малоразмерного беспилотного летательного аппарата. Определение угла сноса производится на основе оценки средней доплеровской частоты в сигнале на выходе приемного устройства РЛС.

Ключевые слова:
РЛС с синтезированной апертурой антенны, траекторные нестабильности, угол сноса, радиолокационное изображение.

Об авторах:
Муравьев Н.П., инженер конструкторского отдела АО «РИФ» (г. Воронеж), nikitamuraviev10@gmail.com

Рязанцев Л.Б., к.т.н., доцент Военного учебно-научного центра Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж), kernel386@mail.ru

Шипко В.В.
Корреляционный и структурный анализ спектра градиентов гиперспектральных изображений в задаче спектральной селекции контуров заданных объектов // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 36-41.

Аннотация:
Проведены исследования эффективности корреляционной и структурной функций в задаче выделения контуров спектральноселективных объектов на гиперспектральных изображениях. Полученные результаты свидетельствуют о более высокой помехоустойчивости и информативности структурной функции по сравнению с корреляционной. Предложен подход к синтезу оптимального алгоритма выделения контуров спектрально-селективных объектов на основе плотностей распределения значений структурной функции спектральных изображений градиентов.

Ключевые слова:
гиперспектральное изображений, градиент, корреляционная функция, структурная функция, случайные функции со стационарными приращениями.

Об авторах:
Шипко В.В., к.т.н., докторант кафедры автоматизации управления летательных аппаратов (и вычислительных систем) ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г. Воронеж; e-mail: shipko.v@bk.ru

Купряшкин И.Ф., Мазин А.С.
Визуализация шаблонов максимальной активации фильтров сверточной нейронной сети в задаче классификации зашумленных радиолокационных изображений объектов // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 42-47.

Аннотация:
Описан порядок подготовки обучающих и тестовых данных, приведена структура глубокой сверточной нейронной сети и результаты классификации отметок объектов на радиолокационных изображениях набора MSTAR при различном отношении помеха/сигнал. Приведены изображения шаблонов, обеспечивающие максимальную активацию фильтров сверточных слоев при наличии и отсутствии помех. Сформулирован вывод о справедливости и для радиолокационных изображений общего свойства сверточных нейронных сетей, состоящего в усложнении текстур фильтров более высоких слоев. Показано, что текстурные признаки классификации в условиях помех становятся менее выраженными.

Ключевые слова:
РЛС с синтезированной апертурой антенны, глубокая сверточная нейронная сеть, классификация изображений объектов.

Об авторах:
Купряшкин И.Ф., д.т.н., доцент, начальник кафедры «Военного учебно-научного центра Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж), e-mail: ifk78@mail.ru

Мазин А.С., адъюнкт кафедры «Военного учебно-научного центра Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж), e-mail: mazinant@rambler.ru

Охотников С.А., Хафизов Д.Г., Егошина И.Л., Хафизов Р.Г.
Передискретизация контуров цифровых изображений объектов // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 48-51.

Аннотация:
Показано, что качественная передискретизация контуров изображений возможна при использовании метода, сохраняющего форму спектра контура изображения объекта. Получено, что метод максимального сохранения спектра контура обеспечивает значение нормированного скалярного произведения контуров близкое к значению нормированного скалярного произведения исходных непрерывных контуров. Кроме того, значение нормированного скалярного произведения контуров при понижении размерности выше, чем при передискретизации с повышением размерности.

Ключевые слова:
передискретизация, эквализация, сохранение формы спектра, выравнивание размерности контура.

Об авторах:
Охотников С.А., к.т.н., доцент, доцент кафедры радиотехнических и медико-биологических систем Поволжского государственного технологического университета, Йошкар-Ола, e-mail: OhotnikovSA@volgatech.net

Хафизов Д.Г., к.т.н., доцент, доцент кафедры радиотехнических и медико-биологических систем Поволжского государственного технологического университета, Йошкар-Ола, e-mail: HafizovDG@volgatech.net

Егошина И.Л., д.т.н., профессор, профессор кафедры радиотехнических и медико-биологических систем Поволжского государственного технологического университета, Йошкар-Ола, e-mail: EgoshinaIL@volgatech.net

Хафизов Р.Г., д.т.н., профессор, профессор кафедры радиотехнических и медико-биологических систем Поволжского государственного технологического университета, Йошкар-Ола, e-mail: HafizovRG@volgatech.net

Кузнецов А.Е., Рыжиков А.С.
Алгоритм поиска одноименных объектов на изображениях земной поверхности с учетом малоинформативных областей // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 52-56.

Аннотация:
Исследуются вопросы повышения быстродействия алгоритма поиска одноименных объектов на анализируемом и опорном изображениях за счет предварительной отбраковки малоинформативных участков. Рассмотрены вычислительно простые методы выявления на анализируемом изображении текстурно однородных фрагментов. Приведены результаты экспериментального использования модифицированного алгоритма поиска одноименных объектов, на предварительной стадии которого осуществляется детектирование малоинформативных областей. Даны рекомендации по практическому использованию этого алгоритма.

Ключевые слова:
одноименные объекты, изображения земной поверхности, малоинформативные области, графический и центральный процессоры.

Об авторах:
Кузнецов А.Е., д.т.н., профессор, зам. директора НИИ «Фотон» Рязанского государственного радиотехнического университета им. В.Ф. Уткина, e-mail: foton@rsreu.ru

Рыжиков А.С., младший научный сотрудник НИИ «Фотон» Рязанского государственного радиотехнического университета им. В.Ф. Уткина, e-mail: foton@rsreu.ru

Пресняков О.А.
Априорная оценка точности «сшивки» изображений от многоматричных датчиков, выполняемой по данным измерительной аппаратуры КА // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 57-62.

Аннотация:
Рассмотрена методика оценки геометрической точности «сшивки» изображений, полученных многоматричными сканерными датчиками ДЗЗ. Она может быть использована при проектировании съемочных устройств космических аппаратов для проверки возможности «сшивки» в автоматическом режиме изображений от ПЗС-матриц по данным измерительной аппаратуры спутника. Методика проверена на реальных снимках от МКА «Аист-2Д».

Ключевые слова:
«сшивка» изображений, многоматричный датчик, точность, оценка.

Об авторах:
Пресняков О.А., к.т.н., ведущий научный сотрудник НИИ «Фотон» Рязанского государственного радиотехнического университета им. В.Ф. Уткина, e-mail: foton@rsreu.ru

Кузнецов А.Е., Пошехонов В.И.
Организация геометрической калибровки съёмочных систем ДЗЗ // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 63-66.

Аннотация:
Рассматривается технологическая схема проведения полётной геометрической калибровки съёмочных систем дистанционного зондирования Земли. Технология включает два этапа проведения калибровочных мероприятий. Первый этап выполняется в период лётных испытаний спутника и связан с уточнением элементов внутреннего ориентирования и конструктивных углов камеры. Задачей второго этапа является мониторинг конструктивных углов камеры. Показано, что процесс перекалибровки должен выполняться в случае превышения допустимого рассогласования измерений астродатчиками ориентации камеры по углам крена, тангажа и рысканья. Приводится модель, обосновывающая число маршрутов съёмки, которые используются при проведении калибровочных работ. Даётся заключение о практическом использовании рассмотренного технологического процесса и пути его совершенствования.

Ключевые слова:
съёмочная камера, астродатчики, опорные точки местности, элементы внешнего и внутреннего ориентирования.

Об авторах:
Кузнецов А.Е., д.т.н., профессор, зам. директора НИИ «Фотон» Рязанского государственного радиотехнического университета им. В.Ф. Уткина, e-mail: foton@rsreu.ru

Пошехонов В.И., к.т.н., ведущий научный сотрудник НИИ «Фотон» Рязанского государственного радиотехнического университета им. В.Ф. Уткина, e-mail: foton@rsreu.ru

Лебедев А.А., Приоров А.Л., Хрящев В.В., Среднякова А.С.
Постобработка результатов работы нейросетевого детектора полипов на видеоизображениях колоноскопических исследований // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 67-71.

Аннотация:
Предложен алгоритм постобработки результатов работы нейросетевого детектора полипов на видеоизображениях эндоскопических исследований толстой кишки. Для реализации детектора использовалась модификация сверточной нейронной сети YOLOv5 с большим количеством слоев. Тестирование алгоритма осуществлялось с помощью оригинальной базы видеопоследовательностей реальных колоноскопических исследований, проведенных специалистами Ярославской областной клинической онкологической больницы. Суммарное число кадров тестовых видеопоследовательностей составило 111 92 эндоскопических изображений. Использование алгоритма постобработки позволило повысить качество детектирования по метрике АР до 0,833.

Ключевые слова:
сверточная нейронная сеть, архитектура YOLOv5, нейросетевой алгоритм, обучение и тестирование алгоритма, анализ эндоскопических изображений, колоноскопия, детектирование полипов, база видеоданных полипов, постобработка результатов, метрика оценки качества работы алгоритма.

Об авторах:
Лебедев А.А., аспирант Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: lebedevdes@gmail.com

Приоров А.Л., д.т.н., проф. Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: pri@uniyar.ac.ru

Хрящев В.В., к.т.н., доцент Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: v.khryashchev@uniyar.ac.ru

Среднякова А.С., м.н.с. Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова e-mail: a.srednyakova2@uniyar.ac.ru

Минин П.В.
Выявление неоднородности листа диэлектрика с помощью многоэлементного линейного емкостного датчика // Цифровая обработка сигналов. 2021. №4. С. 72-79.

Аннотация:
Описано выявление неоднородности листа диэлектрика, которая имеет резкие границы. Лист пропускается через линейный дифференциальный многоэлементный емкостной датчик. Для выявления границы неоднородности используется метод Марра-Хилдрет, основанный на производной второго порядка. Сглаживание и получение градиента толщины листа происходит в датчике аппаратным способом, после чего дивергенция градиента определяется вычислительным путем. Датчик содержит один ряд плоских измерительных конденсаторов, попарно подключенных к дифференциальным преобразователям емкости. Пластины конденсаторов, за счет треугольной формы, обеспечивают чувствительность датчика к обоим компонентам вектора градиента толщины листа. Результат измерения регистрируется в дифференциальном емкостном изображении, где один компонент градиента передается напрямую, а для второго используется однополосная модуляция пространственной несущей частоты. Дивергенция вычисляется путем цифровой фильтрации, которая обеспечивает демодуляцию пространственной частоты, дифференцирование компонентов градиента и суммирование производных. Затем производится субпиксельная интерполяция для получения емкостного изображения границ.

Экспериментальная проверка производилась с использованием датчика с размером треугольных пластин 12 мм. На полученном емкостном изображении границ область утолщения листа была отмечена яркой каймой, расположенной с внутренней стороны контура этой области. Крупная область размером в несколько сантиметров воспроизводилась с сохранением размера и небольшим искажением формы линий контура. Области размером 5-10 мм устойчиво выявлялись, но с потерей формы и искажением размера в сторону увеличения.

Ключевые слова:
дифференциальный емкостной датчик, многоэлементный линейный емкостной датчик, емкостное изображение, обнаружение границы, лапласиан гауссиана, метод Марра-Хилдрет, градиент толщины, цифровая фильтрация, модуляция пространственной частоты.

Об авторах:
Минин П.В., заместитель директора ООО «КБ «ДОРС», e-mail: p.minin@dors.ru, pminin32@gmail.com