Том 11, номер 05, статья № 20

Аннотация:

Диагностика ионосферного канала основывается на анализе ионограмм вертикального, наклонного и воз-вратно-наклонного зондирования. Для проведения анализа необходимо решение двух основных задач: 1) обработка ионограмм, т.е. коррекция и улучшение изображения и выделение точек (моментов прихода) сигнала; 2) связывание выделенных точек в треки для их последующей привязки к конкретным модам распространения. Для решения первой задачи использованы статистические методы обработки изображений. Для решения второй - метод искусственных нейронных сетей (ИНС) Хопфилда. Вследствие сложного характера треков на фоне значи-тельных помех использовалась модифицированная роторная модель. Удачный выбор начальной конфигурации обеспечил быструю сходимость сети. Тестирование модели было проведено на ионограммах, полученных на ЛЧМ-зонде (ИСЗФ, Иркутск. 1987-1996 гг.). Анализ результатов показал, что данный подход дает хорошие ре-зультаты и является перспективным в решении задач обработки ионограмм.

Список литературы:

1. Brynko I.G. et al. // Adv. Space Res. 1980. V. 8. N 4. P(4)121–(4)124.
2. Pratt W.K.  Digital image processing. N.Y. 1978. V. 1. 368 p., V. 2. 368 p.
3. Дуда Р., Харт П.  Распознавание образов и анализ сцен.  М.: Мир, 1976. 147 с.
4. Ramm A.G.  Random Estimation Theory. Harlow: Longman, 1990. 271 p.
5. Ярославский Л.П.  Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов. радио, 1979. 312 с.
6. Fukunaga K.  Introduction to statistical pattern recognition.  Academic Press, New York and London, 1972. 360 p.
7. De Albuquerque Araujo A. // Electron. Lett. 1985. V. 21. N 25–26. P. 1219–1221.
8. Baginyan S. et al. // Comput. Phys. Commun. N 79. 1994. P. 165–178.
9. Ososkov G.A., Zaznobina E.G.  Neural Network Application for Data Analysis of Vertical Ionosphere Locating // Preprint Communication of the Joint Institute for Nuclear Research. Dubna, 1993. 12 p.
10. Grozov V.P., Nosov V.E., Ososkov G.A., Zaznobina E.G.  Research results on the artificalneural network method in computer-aided ionogram analysis // XXVth General Assembly of URSI, Abstract (1996). P. 395.
11. Hopfield J.J.  Neural networks and physical system with emergent collective computational abilities // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1982. V. 79. P. 2254–2258.
12. Ososkov G.A.  Robust tracing by cellular automata and neural network with nonlocal weights, in Applications and Science of Artificial Neural Networks, S.K. Rogers, D.W. Ruck, Editors // Proc. SPIE (1995). V. 2492. P. 1180–91.
13. Grozov V.P. et al. An interpretation of date oblique-incidence sounding using the chirp-signal // Proceedings of ISAP’96. Chiba, Japan. P. 693–696.