Главная – Журналы – Автометрия 2022 номер 1

Гиперспектральный метод анализа земной поверхности весьма эффективен при решении проблем классификации как объектов, находящихся на ней, так и состояния этих объектов (например, сельскохозяйственных культур). Однако полномасштабный гиперспектральный анализ - очень дорогая процедура, и вполне объяснимы поиски путей её удешевления. Самый логичный способ - это сокращение числа спектральных составляющих (признаков классификации) путём выбора (или формирования из них) наиболее информативных. Предлагается осуществлять его путём применения нейросетевых технологий. На примере обработки 200-канального гиперспектрального изображения показано, что сокращение размерности пространства признаков с использованием указанных технологий позволяет достичь при классификации высоких значений точности, превосходящих получаемые при применении известных методов.

Представлен комплексный алгоритм объединения гиперспектральных и высокодетальных панхроматических изображений. Алгоритм включает в себя предварительные процедуры выделения контуров и последующего совмещения гиперспектрального и панхроматического изображений по соответствующим точкам их контуров. В результате точного совмещения повышается точность спектрального разделения объектов на гиперспектральных изображениях. Полученное результирующее гиперспектральное изображение обладает высоким спектральным и пространственным разрешением. Результаты численных исследований подтверждают высокую эффективность разработанного алгоритма.

Важной задачей современной радиолокации являются исследование подходов, направленных на создание широкополосных радиолокационных систем (РЛС) с адаптивной фазированной антенной решёткой (АФАР), разработка принципов их построения и алгоритмов обработки широкополосных сигналов в РЛС с АФАР. Основное преимущество таких подходов - повышение разрешающей способности системы, позволяющей более качественно классифицировать цели. Основное внимание уделяется вопросу адаптивной пространственной фильтрации активных помех в радиолокаторе, использующем цифровую многоканальную обработку сигналов в частотной области.

Предлагается методика быстрого выбора коэффициентов размытости ядерных функций в непараметрической оценке плотности вероятности двухмерной случайной величины с независимыми компонентами. Исследуемые законы распределения принадлежат семейству одномодальных и симметричных плотностей вероятностей. Обосновывается возможность их оптимизации на основе анализа асимптотических выражений средних квадратических отклонений компонент двухмерной случайной величины. Каждая компонента характеризуется оптимальным коэффициентом размытости ядерных функций, который зависит от нелинейного функционала плотности вероятности. Установлена его функциональная зависимость от коэффициента контрэксцесса одномерной случайной величины. Эффективность предлагаемой методики подтверждается результатами аналитических исследований.

Предложен способ определения края объектов цилиндрической формы на изображении с использованием проекционного теневого метода. Метод предусматривает применение телецентрической оптики и некогерентного источника освещения. Метод основан на определении края объекта на изображении по положению максимума производной зависимости интенсивности. Выполнены теоретические и экспериментальные оценки погрешности предложенного метода. Достигнут уровень погрешности измерений диаметра цилиндрических объектов на уровне 0, 3·10-5. Полученный результат подтверждает работоспособность и перспективность предложенного метода.

Предложены два метода и разработаны устройства для измерения оптического отклика на аммиак сенсора на основе плёночных опалоподобных кремнезёмных материалов. Экспериментально подтверждено объяснение избирательного отклика сенсора на аммиак, связанное с его высокой растворимостью в воде. Получены экспериментальные результаты работы такого сенсора с концентрациями аммиака от единиц ppm до 20 об. % с быстрым откликом.

На основе модели эквивалентных диафрагм рассчитаны в дальней зоне дифракционные картины Фраунгофера (спектры) протяжённых (по глубине) асимметричных отверстий щелевого типа с абсолютно поглощающими внутренними гранями и с различными входными (D) и выходными (D₁) апертурами. Изучено в аналитическом виде поведение спектра протяжённого объекта в случае отличий апертур 2|∆| = |D₁ - D|, заметно меньших размера зоны Френеля δ_d = √λ d (λ - длина волны света, d - глубина отверстия). Показано, что в диапазоне углов | θ | << θ_кр = √λ/d наблюдаемая дифракционная картина протяжённого объекта эквивалентна дифракции света на плоской щели (d = 0) с эффективной шириной D_эфф = D + ∆ - θ_d/(Ö2π). На основе конструктивной аппроксимации интегральной функции Френеля изучены в аналитическом виде особенности дифракции света на объёмных отверстиях, апертуры которых заметно отличаются друг от друга: 2|Δ| >> δ_d. Расчётами показано, что в случаях расширяющихся (D₁ > D) и суживающихся (D₁ < D) апертур поведение минимумов на- блюдаемых дифракционных картин в диапазонах углов |θ| < |θ_∆|= |Δ|/ d мало отличается от эквидистантного для плоской щели (d = 0) с ширинами D и D₁ соответственно. Полученные результаты могут быть использованы при разработке оптико-электронных систем размерного контроля пластин с отверстиями.

Предпринята попытка точного количественного описания и обобщения характера пространственного распределения аппаратной функции (АФ) для различных случаев качества юстировки поликапиллярной рентгеновской линзы по угловым и поперечным координатам. Проведена серия экспериментальных работ по определению аппаратной функции линзы в областях, соответствующих значительным отстройкам от области её фокуса в продольном направлении. В процессе анализа полученных результатов предложено две аппроксимирующие модели, которые потенциально могут с удовлетворительной точностью аппроксимировать АФ для большинства характерных случаев настройки линзы. На примере детального анализа результатов трёх серий экспериментов по определению АФ в обширной области пространства, соответствующих различным случаям юстировки поликапиллярной линзы, показано, что предложенные модели универсальны и с высокой точностью согласовываются с экспериментальным распределением АФ.

Рассматриваются вопросы компоновки магнитометрических градиентометрических систем с использованием трёхкомпонентных феррозондовых и трёхкомпонентных акселерометрических преобразователей. Данные преобразователи широко используются и в измерительных системах пространственной ориентации. Предложены базовые математические модели трёхкомпонентных магнитометров, входящих в структуру градиентометра, подходящие для идеального случая расположения трёхкомпонентного преобразователя в корпусе прибора. Показана схема реального расположения феррозондов в корпусе градиентометра и обозначены углы отклонения осей их чувствительности от осей базиса прибора. Представлены уточнённые математические модели трёхкомпонентных феррозондовых преобразователей с учётом углов отклонения осей их чувствительности. Предложена методика калибровки трёхкомпонентного магнитометра при механических поворотах феррозондов на поверочных устройствах, установках (поворотных столах), которые позволяют задавать и контролировать с высокой точностью требуемые углы пространственной ориентации корпуса прибора. Произведена оценка погрешностей трёхкомпонентного феррозондового преобразователя методом вычислительного эксперимента - моделированием на ЭВМ.

Рассмотрено решение задачи определения координат радиомаяка (в том числе подвижного) в реальном масштабе времени по разностно-дальномерным измерениям, принимаемым группировкой малогабаритных беспилотных летательных аппаратов (МБЛА). Для формирования данного решения последовательно были получены: уравнения, описывающие динамику изменения навигационных параметров группировки МБЛА и наблюдателей этих параметров на основе измерений глобальной навигационной спутниковой системы, уравнения движения подвижного радиомаяка и наблюдателя его навигационных параметров, а на завершающем этапе - алгоритмы фильтрации параметров движения МБЛА по спутниковым измерениям и радиомаяка по измерениям, принятым на МБЛА. Численное моделирование полученных алгоритмов фильтрации показало возможность высокоточного определения координат подвижного радиомаяка с использованием предложенного подхода.

Исследован подход применения методов машинного обучения для автоматического прогнозирования компонентного состава широкой фракции лёгких углеводородов при транспортировке по трубопроводу. На базе сети библиотек CatBoost разработана модель машинного обучения, позволяющая с процентом ошибки 2,263 по метрике MAPE определять компонентный состав смеси.

Предложены методы интерактивного моделирования и визуализации функционально заданных объектов с помощью веб-браузера, использующего интернет-стандарт HTML5 и библиотеку программного обеспечения WebGL. Разработано приложение для моделей высокой реалистичности, которое способно работать с интерактивной частотой кадров в реальном времени. Пользователь будет иметь возможность мгновенно изменять внешний вид данных, манипулируя различными свойствами отображения, доступными через пользовательский интерфейс на экране. Предложены и реализованы функциональные описания объектов, которые позволяют определять зависящие от времени геометрические формы, их внешний вид и преобразования с помощью функций возмущения.

Представлен сравнительный анализ различных алгоритмов машинного обучения для решения задачи прогнозирования кризиса теплоотдачи при кипении в двухфазных потоках внутри каналов различной геометрии. Рассмотрены двенадцать классических моделей регрессии, реализованных в библиотеках Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, CatBoost, а также нейросетевые методы. Дано сравнение моделей между собой, а также с традиционными методиками прогнозирования, основанными на использовании скелетных таблиц, которые приближены к полуэмпирическим соотношениям и корреляционным формулам. Обсуждаются возможности гибридных моделей, совмещающих подход, который основан на знаниях из предметной области, с алгоритмами машинного обучения. Приведены результаты экспериментов с моделью, совмещающей в гибридной схеме регрессор CatBoost с одной из традиционных методик. Выявлено преимущество моделей машинного обучения перед традиционными подходами. Показано, что среди моделей машинного обучения ансамбли алгоритмов на основе градиентного бустинга достигают наилучших показателей по всем метрикам.