УДК 004.021

АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ АКУСТИЧЕСКИХ, ОПТИЧЕСКИХ, ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ОТ СЛАБЫХ ИСТОЧНИКОВ В ПРИСУТСТВИИ ИЗВЕСТНОГО ФОНА

 

А. В. Герус, Е. В. Савченко, В. П. Саворский

Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, 141190, Московская область, г. Фрязино, пл. академика Введенского, д.1

 

Статья поступила в редакцию 27 октября 2017 г.

 

Аннотация. Предложен способ идентификации слабых оптических, а также электрических и акустических сигналов на известном фоне в многоспектральном анализе. Способ основан на использовании нормированных калиброванных спектров фона и возможных объектов и использовании процедуры ортогонализации, при которой находится модуль ортогональной проекции к векторам фона и объектов в расширенном многомерном пространстве. Для правильной гипотезы объекта этот модуль должен иметь минимальное значение среди возможных вариантов. Математическое моделирование на примере оптических сигналов от подмосковного аэродрома, полученных гиперспектральным приемником, показало уверенное распознавание всех рассмотренных четырех объектов при доле фона в смеси до 85-95%.

Ключевые слова: гиперспектральный анализ, ортогональная проекция, вариативность, фон, дистанционное зондирование земли.

Abstract. A method for identifying weak optical as well as electrical and acoustic signals from biological objects on a known background in a multispectral analysis is proposed. The method is based on the use of normalized calibrated background spectra and possible objects and using the orthogonalization procedure, under which the orthogonal projection module is determined to the background and object vectors in the extended multidimensional space. For a correct hypothesis of an object, this module must have a minimum value among the possible ones. Mathematical modeling on the example of optical signals from the aerodrome near Moscow, obtained by a hyperspectral receiver, showed a good recognition of all four objects under consideration with a background fraction in the mixture up to 85-95%.

Key words: orthogonal projection, variability, extended multidimensional space.

Ссылка на статью:

А. В. Герус, Е. В. Савченко, В. П. Саворский. Алгоритм распознавания акустических, оптических электрических сигналов от слабых источников в присутствии известного фона. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2017. №11. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/nov17/8/text.pdf