РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ ПРИРОДНЫХ СИГНАЛОВ В ЗАДАЧАХ ВЫДЕЛЕНИЯ АНОМАЛИЙ В ИОНОСФЕРНЫХ ПАРАМЕТРАХ
Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН
ФГОУ ВПО Камчатский государственный технический университет
Данный проект направлен на создание программного и программно-аппаратного обеспечения технических систем обработки информации. Их примерами являются системы:
· передачи информации по каналам связи;
· анализа телеметрической информации и других типов данных, связанные с функционированием оборонно-промышленного комплекса;
· также это экспертные системы, связанных с обработкой и анализом сложных сигналов, в прикладных областях.
Уровень качества работы таких систем определяет этап анализа, на котором можно применять только ограниченное число вычислительных алгоритмов или аппаратных решений. Качество процедуры анализа в свою очередь определяется адекватностью используемых математических основ в виде совокупности математических моделей, методов и соответствующего математического аппарата их реализующего. Проблемы решения задач анализа для таких систем связаны со сложной структурой регистрируемых сигналов. Они имеют многомасштабную внутреннюю структуру, включает, локальные особенности различной формы и временной протяженности, аномальные эффекты, а также шум.
В рамках выполнения проекта за первый год финансирования были предложены методы и алгоритмы выделения локальных особенностей в сложных сигналах. Данные особенности могут нести важную для исследователя информацию, которую нельзя получить используя традиционные методы обработки. В рамках проекта, учитывая специфику Камчатского региона, решалась задача выделения аномального поведения сигнала критической частоты ионосферного слоя F2 накануне сильных землетрясений.
Основные достигнутые результаты за первый год выполнения проекта:
· Предложена новая модель сигнала ионосферных параметров, учитывающая характерные и аномальные особенности его структуры.
· Разработаны методы и алгоритмы анализа структуры сложных сигналов в задачах выделения аномалий в ионосферных параметрах.
· Разработаны программные модули для апробации предложенных методов и алгоритмов
На рис.1 показана общая схема проведения исследований.
Рис. 1 Схема проведения исследований
Автором на основе предложенных методов и алгоритмов разработаны программные модули, позволяющие выполнить прогноз и анализ поведения ионосферных сигналов, а также выявить в них локальные особенности. На основе совмещения нейронных сетей и вейвлетов была разработана и апробирована система прогноза значений критической частоты. Она позволяет сделать прогноз данных на три часа вперед, используя сигналы регистрации за предыдущую неделю. На рис. 2 показан пример работы системы. Область увеличения ошибки нейронной сети характеризует собой аномальное поведение анализируемых природных параметров, а стрелкой отмечено землетрясение, произошедшее в этот период на Камчатке. Используя метод, основанный на вейвлет-пакетах, разработаны численные алгоритмы по выделению и анализу аномальных особенностей, возникающих в ионосфере в периоды повышенной сейсмической активности.
Рис. 2 Результат обработки сигнала критической частоты за период 07.01– 01г. В верхней части – график ошибки нейронной сети, в нижней – дисперсия ошибки.
Основные научные и практические результаты проделанной работы:
• Предложена новая модель ионосферного сигнала, описывающая его регулярные составляющие и локальные особенности.
• Предложен метод выделения регулярных составляющих ионосферного сигнала и его локальных особенностей.
• Разработан численные алгоритмы выделения и оценки параметров локальных особенностей ионосферного сигнала.
• На основе предложенного метода и алгоритмов разработаны программные модули анализа и прогноза ионосферных сигналов. Результаты работы внедрены в Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН. При использовании программных модулей были выявлены аномалии в поведении ионосферного сигнала накануне сильных землетрясений на Камчатке.
На основе разработанных подходов, методов и алгоритмов предлагается создание экспертной системы по анализу ионосферных данных и выделению аномалий, возникающих в периоды повышенной сейсмической активности. На рис. 3 показан проект данной системы.
Рис. 3. Проект экспертной системы по прогнозу и анализу ионосферных данных
В результате комплексной обработки и анализа регистрируемых данных, с помощью разработанных программных модулей будет формироваться экспертное заключение о поведении объекта. В результате предыдущих экспериментов было выявлено возникновение аномалий в ионосфере связанных с сильной солнечной активностью, поэтому для повышения эффективности предлагаемой системы предлагается ввести дополнительные анализируемые параметры для учета солнечной активности.
Конечный продукт будет представлять собой экспертную систему, позволяющую выявить локальные особенности и оценить их параметры, проводящую комплексный анализ результатов обработки и формирующую заключение о состоянии объекта.
Преимущества продукта:
• Увеличение эффективности работы системы в результате анализа нескольких критериев
• Уменьшение количества времени, необходимого на обработку данных оператором
• Реализация в режиме реального времени
• Высокая точность и достоверность получаемых результатов
• Применимость экспертной системы в комплексе с другими методами выделения предвестников землетрясений
После завершения разработки экспертной системы и ее апробации планируется создание предприятия, занимающегося решением наукоемких задач обработки и анализа данных. На основе предложенных автором методов и алгоритмов в настоящее время возможно создание экспертных систем в различных областях (нефте - и газоразведка, обработка телеметрической информации, анализ медицинских данных и т. д.). Также, предприятие будет заниматься разработкой и сопровождением программного обеспечения для решения узкоспециализированных задач обработки данных. Для ознакомления учащихся ВУЗов с последними разработками в области анализа сигналов возможно создание учебных программных модулей.
Публикации.
• Полозов формирования обучающего множества для нейронной сети на основе вейвлет-фильтрации / // Известия вузов, Северо-Кавказский регион, — Ростов-на-Дону, Серия естественные науки. №3. 2010 г. – с. 12-16.
• , , Вейвлет-технология анализа ионосферных данных // Научные ведомости Белгородского государственного университета, Серия "История. Политология. Экономика. Информатика": Белгород. № С. 113-118.
• , Полозов выбора вейвлет-функции в задачах аппроксимации природных вpеменных pядов сложной структуры // Информационные технологии. — Москва. 2012 г. №1. С. 31 – 36.
• , , Соловьев выделения и классификации локальных особенностей в сложных природных сигналах // Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2010): [сб. докл.]. — Санкт-Петербург: Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ", СПб, 2010, т. 2, с. 139-143.
• , Полозов обработки и анализа сложных природных сигналов // Солнечно-земные связи и предвестники землетрясений: V международная конференция 2-7 августа 2010г., с. Паратунка: [сб. докл.]. – П.-Камчатский. 2010, с. 189-193.
• , , Пережогин выделения аномальных особенностей в параметрах ионосферы на основе вейвлет-преобразования // Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2011): [сб. докл.]. — Санкт - Петербург: Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ", СПб, 2011. - С. 146-150.
Зарегистрированное программное обеспечение:
, , Богданов об отраслевой регистрации разработки № 000 «Автоматизированная система совместной обработки сигналов критической частоты fOF2 и индексов геомагнитной активности К с целью выделения аномальных периодов накануне землетрясений», дата регистрации 29.01.2009
Автор: , 1983 г. р., 410, *****@***ru.
Научный руководитель: д. т.н. , 447, *****@***kamchatka. ru.
