обнаружение и сопровождение блестящих точек на фоне шумовой составляющей, статистические характеристики которой совпадают или мало отличаются от соответствующих характеристик мерцания сопровождаемого объекта.

компьютерная модель фоноцелевой обстановки и программная реализации алгоритма непрерывного сопровождения движущегося объекта с вычислением картинных координат Х и У отслеживаемого объекта, вычисляющего прогноз поведения объекта на несколько шагов вперед.

Представленный алгоритм предназначен для реализации в бортовом процессоре

предполагается, что три координаты движущегося объекта и прогноз по трем координатам вычисляются с помощью двух аналогичных процессоров, базирующихся на платформах, разнесенных в пространстве, несущих контролирующие полупространство фокальные системы с сенсорами на ПЗС

дискретность в определении координат достигается с намного более высокой плотностью нанесения отсчетов на траектории, чем дискретность, порождаемая значением плотности распределения пикселов от ПЗС на плоскости картинного транспаранта

Оптические оси фокальных систем наблюдения пересекаются на существенном удалении от платформ, а вся двухплатформенная система предназначена для наблюдения за объектами на больших расстояниях, когда модель фоноцелевой обстановки представляется в виде суммы регистрируемых излучений, соответствующих фоновой составляющей Земли (подстилающей поверхности) или неба, динамического, изменяющегося от кадра к кадру шума – случайной составляющей, и…

точечных, мерцающих подобно точкам шумовых составляющих, движущихся объектов с параметрами движения, включающими случайные аддитивные слагаемые с дисперсией, ограничиваемой требованиями к динамическим характеристикам способности объекта к маневру

Рис.1. Рабочее окно моделирующей программы с фоном и динамическим нормальным шумом

расфокусировка цифрового кадра маской 7х7 и 13х13; нормализация изображений на кадрах; попиксельное накопление цифровых кадров «7х7» и «13х13» в двух соответствующих вычислительных ветвях с периодическим подавлением постоянной составляющей; попиксельное вычитание суммокадров, удаляющее регулярные составляющие.

В качестве критериев выполнения процедур продолжения и сшивки траекторий с разрывами и построения эллипса с вероятностью обнаружения объекта не меньшей 0,7, а также удаления остаточного шума на потоке суммокадров, используются параметрические критерии, вычисляемые на основе построения алгоритма- наблюдателя Неймана-Пирсона с модификацией решающих правил на нечеткое логическое исчисление с заданием разрешенной вероятности пропуска цели на ограниченном участке отслеживаемой траектории и с минимизацией вероятности ложной тревоги.

несколько кадров потока суммокадров накладываются друг на друга в режиме «полупрозрачной кальки», т.е. формируется изображение для анализа кинематических параметров выделяемой траектории и динамических параметров объекта для продолжения (интегрирования уравнения с заданной скоростью и ускорением движения объекта на несколько шагов вперед) траектории-прогноза движения.

Рис.2. Рабочее окно программы с моделируемыми траекториями пролета объектов.

Процедура установки порогов, применяющаяся в процессе принятия решения - выявления регулярной составляющей в окне обработки данных, а также подавления остаточного шума, построена на использовании вычисленных в предварительных процедурах оценок интегральных параметров (дисперсия исходного изображения), D с (динамический диапазон контрастов выделяемых образов), (полоса пространственных частот занимаемая спектральными портретами регулярных составляющих), р (полоса пересечения пространственных частот спектральных портретов регулярных образов и шумов), (радиус корреляции шума), A (средняя апертура выделяемого образа) в соответствии с методологией теории "Наблюдатель Неймана- Пирсона" определяется ряд лингвистических переменных:

- переменная, определяющая модальность атома: "фильтруемый или распознаваемый элемент есть шум". Лингвистические значения соответствуют конкатенации лингвистических значений р и, определяемых функцией принадлежности высказываний "Нулевое", "Низкое", "Среднее", "Высокое" соответствующим гипотетическим нормированным интервальным значениям вида [0,0.1], [0.1,0.3], [0.3,0.7], [0.7,1], принадлежащим области значений вероятности ложной тревоги при заданных D с и в методе "Наблюдатель Неймана-Пирсона". В таблице 1 приведены лингвистические значения.

Таблица 1. Лингвистические значения

переменная - вероятность обнаружения в методе "Наблюдатель Неймана-Пирсона", определяющая модальность атома "фильтруемый или распознаваемый элемент есть регулярный образ". переменная - модальность атома "выявлен регулярный образ". Значение переменной определяется методом взвешивания на рычажных весах, т.е. в какую сторону сместится значение, если на «чаши весов» класть различные значения и по обе стороны, соответственно, от стрелки весов (Таблица 2).

Таблица 2. Зависимость значений лингвистической переменной L от значений L и L.

В выбранном окне обработки для выделяемого элемента вычисляется соотношение,, квазипропорциональное отношению "энергия шума / энергия сигнала", умноженному на верхнюю оценку вероятности ложной тревоги.,,

Рис.3. Рабочее окно с прослеженной траекторией одного из объектов.

Процессор, реализующий алгоритм построен по конвейерно – параллельной схеме с каскадным и тактируемым коммутатором блоков процессора друг с другом для реализации перепрограммирования его конфигурации. Поле ПЗС-транспаранта 1024х1024 построено на основе блоков из ПЗС-матриц 32х32 с параллельным считыванием информации с блоков.

Вычисления сверток выполняются погружением алгоритма свертки и потоков данных в систему остаточных классов, выход в позиционную двоичную систему реализуется табличными преобразованиями. Кроме этого были использованы и некоторые другие методы оптимизации вычислительного процесса. Все это позволило на шесть порядков снизить количество однотактных операций по выполнению задачи.