Оценка траектории движения объектов в сейсмической системе охраны

В настоящее время для обеспечения безопасности протяженных рубежей широко используются периметровьте средства обнаружения (СО), построенные на различных физических принципах: инфракрасные, виброакустичсские, магнитометрические, емкостные, сейсмические и другие типы систем. Фактически периметровыми СО осуществляется мониторинг области пространства вдоль рубежа по некоторому физическому параметру (полю), и в случае выхода параметра за допустимые пределы выдается сигнал тревоги, поступающий на систему сбора и обработки информации.

По принципу действия СО принято разделять на две группы: активные и пассивные. Активные формируют вдоль охраняемого рубежа электромагнитное поле, которое ими же и контролируется. Пассивные контролируют существующее физическое поле (колебания среды, грунта, магнитное поле Земли), параметры которого в общем случае случайны, не допуская излучения в окружающее пространство. Рассматриваемые в диссертации сейсмические периметровые системы относятся именно к пассивным СО.

Обладая связанными со способом функционирования преимуществами (радиомаскируемость, меньшее энергопотребление и, как правило, погонная стоимость, менее жесткие требования к условиям эксплуатации), пассивные СО имеют ряд недостатков, возникающих из-за существенной зависимости контролируемого параметра от внешних случайных факторов. Можно утверждать [14], что в общем их тактико-технические характеристики (ТТХ) ниже, чем у активных СО, поскольку процесс обнаружения в активных СО в определенной степени контролируется путем внесения известных изменений в параметры генерируемого поля (частота, модуляция и т. д.). Параметрический контроль известного генерируемого поля всегда надежнее, чем контроль существующего поля со случайными параметрами. Это же справедливо и по отношению к способности распознавать «тонкие» характеристики сигналов, чтобы затем классифицировать нарушителей — в активных СО таких потенциальных возможностей больше.

Если повышение тактико-технических характеристик (ТТХ) активных СО достигается чаще всего за счет повышения мощности излучения, применения более совершенных корреляционных приемников, фильтров и т. д. — то есть технологическим путем, то в пассивных СО наиболее перспективным является путь усложнения используемых методов обработки сигналов [22]. Разумеется, нельзя пренебрегать такими направлениями как разработка чувствительных элементов (ЧЭ) с увеличенной информативностью, поиск инженерных методов повышения сигнализационной надежности (например, рытье «шунтирующих» канав вдоль зоны обнаружения (ЗО), выбор оптимальной конфигурации размещения датчиков при монтаже СО и др.). Тем не менее, создание эффективных алгоритмов обработки данных все же является приоритетной задачей при второстепенности других способов развития как пассивных СО в целом, так и сейсмических периметровых систем в частности.

Считается, что сейсмические средства обладают наибольшей потенциальной способностью обнаружения среди пассивных СО [14]. У сейсмического СО практически не существует ограничений на модель нарушителя, передвигающегося по поверхности, за исключением некоторых видов грунтов (болотистые, зыбучие пески), гасящих полезные сигналы. Высокая информативность сейсмических сигналов позволяет решать широкий перечень задач обнаружения и распознавания объектов на обширных площадях [17], определяя их востребованность при охране самых разнообразных объектов от периметров частных территорий до государственной границы.

Среди решаемых в сейсмических системах охраны (ССО) задач можно выделить задачу определения местоположения нарушителя и анализа его траектории. При схожести рассматриваемой задачи с задачами радиолокации и радионавигации особенности среды распространения сейсмических сигналов (неоднородность грунта, широкий разброс скоростей распространения волн, нестационарность принимаемых сигналов [2, 12, 30]) приводят к низкой эффективности радиолокационных методов определения координат и необходимости создания специализированных алгоритмов для решения имеющейся проблемы. Кроме того, данная задача, во-первых, может быть решена не во всех разновидностях ССО (см. раздел 1), во-вторых, этому вопросу разработчиками уделяется гораздо меньше внимания по сравнению с вопросами обнаружения и классификации сейсмоактивных объектов. Вследствие этого в доступных работах отсутствуют методы решения указанной задачи, которые, будучи применены на практике, соответствовали бы всем требованиям по эффективности, темпам обновления результатов и затрачиваемым вычислительным ресурсам.

Вместе с тем, задача оценки траектории представляется весьма значимой, так как при контроле обстановки на периметрах значительной протяженности (например, на пограничных рубежах) информация, позволяющая локализовать место вторжения и определить направление и скорость движения нарушителя, несомненно окажется полезной для оперативной организации реагирования сил охраны и своевременного пресечения возможных несанкционированных действий.

Вышесказанное определяет актуальность темы исследования. Целью диссертационной работы является разработка алгоритма оценивания параметров движения человека, учитывающего ограниченные вычислительные возможности ССО. В соответствии с поставленной целью решались задачи разработки модели движения нарушителя, анализа характеристик распределения получаемых навигационных измерений, исследования точности разработанного алгоритма.

Сложность процесса сигналообразования в сейсмической среде и обилие помех различного происхождения обуславливают случайность регистрируемых в ССО сигналов и вероятностный характер решаемых в данных системах задач. В связи с этим методы проведенного исследования опирались на теорию вероятностей, математическую статистику, статистическую радиолокацию. Использовались теория оптимальной фильтрации параметров сигналов [16, 19], метод получения оценок максимального правдоподобия (МП) [20]. При компьютерном исследовании алгоритма в среде Ма^аЬ применялись методы статистического моделирования.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что в ней впервые решена статистическая задача траекторного анализа для ССО с помощью разработанного алгоритма оценки параметров движения человека. Кроме того, изучены реальные свойства распределения сейсмических навигационных наблюдений и исследована точность созданного алгоритма.

Достоверность результатов подтверждается адекватностью применявшегося математического аппарата, согласованностью результатов моделирования и экспериментальных исследований.

Практическая ценность результатов диссертации. Научные и практические результаты выполненного исследования были применены в научно-исследовательских работах, проводившихся в 2010;2012 годах на кафедре теоретических основ радиотехники НГТУ. Соответствующим актом внедрения (см. Приложение) подтверждается, что результаты диссертационной работы использованы при модернизации ССО «Азимут-1» — изделия, серийно выпускаемого ФГУП ПО «Север» (г. Новосибирск). Разработанный алгоритм оценки параметров движения позволил повысить точность трассировки и значительно ускорить темп обновления информации об отслеживаемой траектории.

На защиту выносятся:

— алгоритм МП-оценки параметров траектории человека, использующий модель равномерного прямолинейного движения при допущении о нормальном распределении сейсмолокационпых наблюдений с постоянными характеристиками;

— алгоритм МП-оценки параметров траектории человека, использующий модель равномерного прямолинейного движения при негауссовском распределении сейсмолокационпых наблюдений с характеристиками, зависящими от местоположения объекта;

— результаты анализа точности разработанных алгоритмов.

Апробация работы. Результаты работы обсуждались на 2 всероссийских конференциях (Всероссийская научная конференция молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации», г. Новосибирск, НГТУ, 2009, 2010 гг.) и на Международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения» (г. Новосибирск, НГТУ, 2010).

Публикации. По теме диссертационной работы имеется 7 публикаций, из них 3 — статьи в изданиях, внесенных в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата и доктора наук- 1 — статья в сборнике научных трудов- 3 — в материалах трудов всероссийских и международных научно-технических конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы и приложения. Объем работы составляет 160 страниц основного текста, включая 104 рисунка, 1 таблицу и список литературы из 60 наименований.

4.5. Выводы.

Итак, в данной разделе, посвященной практическому применению разработанного алгоритма трассировки, предложен способ предварительной обработки смеси полезного сигнала и сейсмического фона высокой интенсивности, повышающий точность первичных измеренийучтена возможность пропуска некорректных наблюдений на произвольных шагах процедуры трассировкипредставлены результаты экспериментального анализа точности алгоритма и осуществлено сравнение с алгоритмом построения траектории, ранее использовавшимся в ССО «Азимут-1" — предложена буферная обработка входных данных, позволяющая разработанному алгоритму трассировки полностью справляться с возлагаемыми задачами независимо от геометрических особенностей наблюдаемого пересечения периметра.

Заключение

.

В диссертации решена задача статистической оценки параметров траектории движения объектов в ССО. Получены следующие результаты.

Разработан алгоритм вычисления МП-оценок параметров траектории, основанный на модели равномерного прямолинейного движения в локальной области и использующий допущение о нормальном распределении сейсмолокационных наблюдений с постоянными характеристиками.

Методом статистического моделирования и с помощью натурных экспериментов исследована точность разработанного алгоритма. Полученные показатели точности подтверждают соответствие алгоритма практическим требованиям.

По результатам моделирования и натурных экспериментов выполнен анализ распределения входных наблюдений. Показано, что распределение обрабатываемых наблюдений может быть описано точнее с применением бета-закона с характеристиками, зависящими от параметров траектории.

Разработан и исследован с помощью статистического моделирования алгоритм трассировки, позволяющий учесть негауссовский характер распределения наблюдений и зависимость его параметров от местоположения объекта. Обеспечиваемый при малом количестве наблюдений выигрыш в точности может достигать 20.30 градусов. При этом увеличение сложности данного алгоритма по сравнению с алгоритмом, использующим упрощенное представление наблюдений, приводит к невозможности его реализации в современных ССО по причине жестких требований к вычислительным затратам и энергопотреблению.

Предложен способ предварительной обработки сейсмических сигналов для повышения точности первичных измерений.

Для оценки параметров движения на протяженных участках и отслеживания маневра объекта введена буферная обработка входных данных.

19. Кузьмин С. З. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации. — М.: Радио и связь, 1986 — 352 с.

20. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга вторая. Изд. 2-е, перераб. и дополнен. — М.: Сов. радио, 1975 — 392 с.

21. Леман Э. Проверка статистических гипотез. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979 — 408 с.

22. Магауенов Р. Г. Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения: Учеб. пособие. — М.: Горячая линия — Телеком, 2004 — 367 с.

23. Маркел Дж.Д., Грэй А. Х. Линейное предсказание речи. — М.: Связь, 1980 -308 с.

24. Мархакшинов А. Л. Корреляционное измерение навигационных параметров в сейсмической системе охраны / А. Л. Мархакшинов, М. А. Райфельд, A.A. Спектор // Научный вестник НГТУ, 2010 — № 3(40) — С. 161−166.

25. Мархакшинов А. Л. Оценивание локальных характеристик движения объекта в сейсмической системе охраны /А.Л. Мархакшинов, A.A. Спектор // Автометрия, 2009 — № 5 — С. 48−53.

26. Мархакшинов А. Л. Оценивание траектории движения человека на локальном участке в сейсмической системе охраны / А. Л. Мархакшинов, A.A. Спектор // Сборник научных трудов НГТУ, 2010 -№ 1(59) — С. 59−64.

27. Мясникова Н. В. Экспресс-анализ сейсмических сигналов / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень // Известия Вузов. Поволжский регион. Технические науки, 2007;№ 4-С. 115−122.

28. Панфилов А. К. Идентификация в сейсмоакустических системах наблюдения / А. К. Панфилов, И. В. Кузьменков, С. Н. Сысоев // Новые технологии, 2010 -№ 4 — С. 54−59.

29. Патент США № 4 040 044, НКИ 340/261, 1977.

30. Пронина H.B. Пеленгация наземных объектов разнесенными на плоскости сейсмическими датичками / Н. В. Пронина, В. А. Дудкин // Датчики и системы, 2010 — № 9 — С. 11 -14.

ЗКРайфельд М. А. Непараметрический метод обнаружения сигналов от сейсмически активных объектов / М. А. Райфельд, A.A. Спектор // Автометрия, 2005 — № 6(41) — С. 88−97.

32. Райфельд М. А. Определение направления и скорости движения объекта в сейсмической системе охранного наблюдения / М. А. Райфельд, A.A. Спектор, С. Г. Филатова // Сб. научных трудов НГТУ, 2008 — № 4(54) — С. 45−52.

33. Райфельд М. А. Траверзный метод построения траектории движения объекта в сейсмической системе наблюдения / М. А. Райфельд, A.A. Спектор, С. Г. Филатова // Сб. научных трудов конференции «Современные проблемы радиоэлектроники», 2009 — Красноярск: ИПК СФУ — С. 42−45.

34. Репин В. Г., Тартаковский Г. П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем — М.: Сов. радио, 1977;432 с.

35. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении: Пер. с англ., под ред. Б.Р. ЛевинаМ.: Связь, 1976;496 с.

36. Сколник М. Справочник по радиолокации. Том 4. Радиолокационные станции и системы — М.: Сов. радио, 1978 — 376 с.

37. Соколова Д. О. Краткая характеристика сейсмической системы охраны с цифровой обработкой сигналов / Д. О. Соколова, К. Д. Гребенщиков, М. А. Райфельд и др. // Доклады четвертой научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления. Опыт инновационного развития. Часть 1», 2007 -Томск: ТУСУР — С. 274−277.

38. Спектор A.A. Определение временных положений сигналов для оценки движения человека в сейсмической системе охранного наблюдения / A.A. Спектор, С. Г. Филатова // Научный вестник НГТУ, 2009 — № 3(36) — С. 5766.

39. Спектор A.A. Оценка информационного параметра для построения траектории движения объекта в сейсмической системе охраны / A.A. Спектор, С. Г. Филатова // Материалы IX международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения», т. 4, 2008 -Новосибирск: НГТУ — С. 31 -33.

40. Спектор A.A. Совместная обработка сигналов группы датчиков при построении траектории движения объекта в сейсмической системе наблюдения / A.A. Спектор, С. Г. Филатова // Сб. научных трудов НГТУ, 2008;№ 4(54)-С. 53−58.

41. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1982 — 624 с.

42. Филатова С. Г. Принцип построения траектории движения объекта в сейсмической системе наблюдения / С. Г. Филатова // Сб. научных трудов конференции «Современные проблемы радиоэлектроники», 2008 -Красноярск: ИПК СФУ — С. 43−46.

43. Чистова Г. К. Алгоритмы пространственно-временной фильтрации сейсмических сигналов объектов / Г. К. Чистова, В. А. Дудкин, Н. В. Прокина // Радиопромышленность, 2011 — № 4 — С. 90−97.

44. Чистова Г. К. Об одном способе фиксации нарушителя на траверзе // Новые промышленные технологии, 2010 — № 6 — С. 40−42.

45. Чувыкин Б. В. Анализ тонкой структуры финитных измерительных сигналов сейсмических средств обнаружения // Проблемы объектовой охраны. Сб. научных трудов, вып. 1, 2000 — Пенза: НИКИРЭТ — С. 69−83.

46. Ширман Я. Д. Теоретические основы радиолокации: Учеб. пособие для вузов — М.: Сов. радио, 1970 — 560 с.

47. Allen et all. Buried line sensor evaluation for BISS. Proc. Carnahan Conference on Crime Countermeasures. Lexington, 1974;UKU Bui. 105. — P. 9−21.

48. Borkar M. A Monte-Carlo approach for tracking mobile personnel / M. Borkar, V. Cevher, J.H. McClellan // Proc. of the IEEE Aerospace Conference, 2007 — P. 1−10.

49. Brown R.H. Application of piezo cable // Measurement Specialties Inc. — Report RB 10/99.

50. Chiba J. Prediction of big seismic waves by optical interferometric antenna / J. Chiba, T. Obata // Proc. International Carnahan Conference on Security Technology, IEEE Cat. CH-2892−8/90 — 1990 — P. 113−115.

51. Diaz J.P. Real time motion tracking by seismic wave analysis / J.P. Diaz, O.F. Hernandez // Proc. of the 5th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis, 2007 — P. 41−45.

52. Geil F., Gilcher H. Wire-in-tube sensor // Proc. Carnahan Conference on Crime Countermeasures. Lexington, 1974 — UKU Bui. 105. — P. 4−8.

53. Ketcham A. Seismic propagation from humans in open and urban terrain / A. Ketcham, T. Anderson, J. Lacombe // Proc. of the IEEE Users Group Conference, 2005;P. 270−277.

54. Li D. Detection, classification and tracking of targets in distributed sensor networks / D. Li, K.D. Wong, Y.H. Hu // IEEE Signal Processing Magazine, 2002;№ 2(19)-P. 17−29.

55. Miller G.K. Development of electret transducer line sensors // Proc. Carnahan Conference on Crime Countermeasures. TEEE Cat. 74CH-0868−0 AES. — 1974. -UKU Bui. 105.-P. 22−25.

56. Peck L. Seismic-based personnel detection / L. Peck, J. Lacombe // Proc. of the 41st Annual IEEE International Carnahan Conference on Security Technology, 2007;P. 169−175.

57. Richman M.S. Personnel tracking using seismic sensors / M.S. Richman, D.S. Deadrick, R.J. Nation // Unattended Ground Sensor Technologies and Applications, 2001 — P. 14−21.

58. Starr J.B. Media effects in line transduser performance // Proc. Carnahan Conference on Crime Countermeasures. Lexington, 1977 -UKU Bui. 124. — P. 211−216.

59. Thanasopoulos LA. Seismic detection and time of arrival estimation in noisy environments based on the Haar wavelet transform / I.A. Thanasopoulos, J.N.

Avaritsiotis // 5th IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, 2008 — P. 433−436. 60. Wen J. Research on target localization method based on characteristic frequency of Empirical Mode Decomposition / J. Wen, J. Sun // Proc. of the 2nd International Conference on Signal Processing Systems, 2010 — V. 2 — P. 118 122.