chương 1 của báo cáo). Trong nước: Việc nghiên cứu xử lý tín hiệu Rada đã được triển khai nhiều năm nay ở các đơn vị KHKT và được nhiêu nhà khoa học quan tâm và được triển khai từng bước: Trước khi nhận dạng tự động mục tiêu cần phải tiến hành xử lý bài toán phát hiện mục tiêu, chống nhiễu (tiêu cực, tích cực) hoàn thiện thiết bị, nâng cấp cải tiến các khí tài Rada cũ theo hướng số hoá và sử dụng máy tính (Học viện KTQS, Trung tâm KHKTCN-BQP, Quân chủng PK-KQ v.; nhiều công trình nghiên cứu dự án, đề tài xây dựng thiết bị như: Bài toán phát hiện -Hoàng Thọ Tu, Nguyễn Mạnh Quân, 1993 +2000; Nguyễn Xuân Căn — Các hệ xử lý tự động tín hiệu rađa trong Rađa dẫn đường, Rađa điều khiển tên lửa, 1996+2000; Nguyễn Tăng Cường, Trần Văn Hợp, Vũ Hữu Nghị - Xử lý tối ưu thích nghỉ các tín hiệu Rađa, (Đề tài cấp (3(hà nước KO.12 « 10 1995 2000; Xử lý ảnh đùng mạng noron - Nguyễn Tăng Cường, Nguyễn Xuân Căn, Phan Quốc Thắng - 2000+2001, v. Các vấn đẻ này đã được phát triển với các hợp tác quốc tế (Các HNKH về mô phỏng quốc tế tại Học viện KTQS năm 1998, 2000 - với nhiều báo cáo về nhận dạng mục tiêu rađa). Như vậy, ở trong nước đã có những nghiên cứu bước đầu để chuyển sang giai đoạn thử nghiệm, thiết kế, chế tạo các thiết bị nhận dạng rađa ứng dụng vào thực tế.
Đốt với bài toán nhận dạng bom đạn dưới lòng đất. Trên thế giới, sự phát triển của Khoa học và Công nghệ (KHCN) cho phép chế tạo các thiết bị dd tim bom đạn có tính năng ngày càng mạnh, sử dụng tiện lợi, khả năng phát hiện đị vật cao. Trọng tâm phát triển theo các hướng: công nghệ chế tạo thiết bị và phương pháp xử lý tín hiệu đo. Từ trước tới nay để phân tích tín hiệu xác định dị vật, nhân viên dò tìm căn cứ vào mức độ âm thanh, kim đồng hồ của thiết bị và kinh nghiệm của bản thân.
Trong điều kiện phức tạp về địa hình, nhiễu và đò sâu thì công nghệ đơn giản như vậy không thể đảm bảo chất lượng đò tìm tốt. Một trong các biện pháp giải quyết vấn đề khá hiệu quả hiện nay là ứng dụng Công nghệ thông tin (CNTT) trong xử lý tín hiệu đo. Xuất phát từ nhu cầu thực tế, các hãng sản xuất thiết bị dò tìm bom đạn nổi tiếng trên thế giới như Vallon, Foerster (CHLB Đức), Scintrex (Canada), Schiebcl (áo). đã nhanh chóng phát triển các phần mêm xử lý số liệu đo nhằm xác định các thông số cần thiết nhất về đối tượng sắt từ trong lòng đất.
Đầu tư cho phát triển ứng dụng CNTT trong xử lý tín hiệu khá lớn, nói chung giá thành sản phẩm phần mềm gấp 1,5 lần giá trị thiết bị đo. Vấn đề xác định các đối tượng bom đạn trong lòng đất đã được rất nhiều các trường đại học, các hãng sản xuất thiết bị đò tìm quan tâm và đầu tư phát triển công nghệ. Nhiều thông tin về vấn đề này được coi là bí mật, không có tài liệu trình bầy chi tiết. Do nguyên lý hoạt động của các thiết bị dò tìm bom đạn nên nên bản chất tín hiệu đo được là từ trường.
Trong lĩnh vực thăm dò từ của địa vật lý có nhiều phương pháp xử lý tín hiệu đo. Khác với thăm dò từ để giải quyết những nhiệm vụ địa chất, ở thăm đò từ để phát hiện bom đạn có những đặc điểm riêng sau: + Bom đạn tuy có nhiêu loại, nhưng so với các cấu tạo địa chất thì có dạng đơn giản hơn, từ tính mạnh thay đổi trong dải hẹp, độ sâu chôn vùi không lớn và dải Dé tai ip Wha nude KEC. 11 Béo edo tổng kết khoa học nà kỹ thuật “Đề tài, thay đối độ sâu cũng không lớn. Các tham số cần xác định cũng không nhiều.
Tuy nhiên bom đạn là các đối tượng gây nguy hiểm, cần phát hiện với độ chính xác và tin cậy cao. + Môi trường mà bom đạn bị vùi lấp phổ biến có phông nhiễu ổn định, nếu thay đổi mạnh thì phần lớn biết được (có thể nhìn thấy trên bề mặt) nguồn gốc gây Ta nó. + Diện tích khảo sát mỗi đợt tuy không lớn, nhưng mạng lưới tuyến đo lại dày (0,5-1m). Có nghĩa là khối lượng số liệu là khá lớn.
Về các phương pháp nhận dạng đối tượng sắt từ (bom đạn) trong lòng đất: Trong bài toán nhận dạng dị vật sắt từ, cần xác định được các tham số vật lý và toa độ không gian của đối tượng. Vấn đề này thuộc lớp bài toán ngược, từ hiệu ứng phải suy ra nguyên nhân, nên có tính đa trị và việc giải chính xác rất khó. Hiện nay có nhiều phương pháp để ước lượng tham số hình học của nguồn gây ra trường từ, có thể phân chúng thành các nhóm sau: + Nhóm phương pháp điểm đặc trưng. Cơ sở của nó là từ các công thức giải tích biểu diễn trường từ theo khoảng cách điểm đo, người ta suy được những biểu thức đơn giản giữa trường từ tại một số điểm đặc trưng (như cực đại, cực tiểu, 1/2 cực đại,.) với kích thước hình học của nguôn (như bán kính, độ sâu tới tâm,.
Ưu điểm của nhóm phương pháp này là kỹ thuật đơn giản. Nhược điểm là hình dạng của đối tượng phải đúng với mô hình của bài toán thuận (như câu, hộp,. Số lượng điểm đo theo phương pháp này không cần lớn và tham số tính được cũng không nhiều (chủ yếu là độ sâu). Ngoài ra do quan hệ phi tuyến giữa tham số đối tượng và giá trị quan sát nên phương pháp này không có tính tổng quát hoá tốt.
Trong địa vật lý có các công thức tính độ sâu đối tượng theo mô hình câu, theo thể tường mỏng. + Nhóm phương pháp so sánh với mô hình mẫu. Đây là phương pháp nhận dạng theo mô hình đối tượng mẫu. Chất lượng của nhóm phương pháp này phụ thuộc vào việc cực tiểu hoá hàm mục tiêu (thường là hàm bình phương sai số).
Cực tiểu này thường được xác định cho tất cả các điểm đo trên diện tích xử lý. Số lượng điểm đo phải đủ lớn và tin cậy thì kết quả mới đủ chính xác. Phương pháp này mất Đề tài cãp (2/(kà nước K©. 12 tháo cáo tổng kết khoa kọc nà kỹ thuật “ĐỀ tài.
khá nhiều thời gian tính toán và kém hội tụ khi có nhiễu hoặc mô hình có nhiều tham số. Có các phương pháp sau: theo số liệu trên tuyến, theo số liệu trên diện. + Nhóm phương pháp dựa vào một số phép biến đổi trường. Có các phương pháp như: nâng trường, hạ trường, qui về cực.
Khối lượng tính toán cũng như khối lượng giá trị điểm đo của phương pháp này đòi hỏi khá lớn. Sai số đo và sai số phát sinh trong quá trình thực hiện các phép biến đổi giữa miền không gian biên độ và miền tần số gây nên nhiều khó khăn khi đánh giá độ chính xác và độ tin tưởng của các kết quả tính toán. Hiện có các phương pháp cụ thể sau: hạ trường theo thuật toán điều chỉnh Chi-khô-nốp, phương pháp trung điểm, phương pháp giải chập Uanơ cho trường hợp nguồn đơn và nhiều nguồn, phương pháp mô hình thống kê. Lựa chọn đối tượng nghiên cứu.
Đối tượng nghiên cứu của đề tài. Đối tượng nghiên cứu và triển khai ứng dụng của để tài gồm các phần sau đây: 1) Nghiên cứu tổng quan về lý thuyết và công nghệ nhận dạng tín hiệu rađa trên thế giới trong giai đoạn hiện nay. 2) Nghiên cứu Chương trình máy tính tổ chức cơ sở dữ liệu chân dung mẫu tín hiệu rađa phản xạ từ các loại mục tiêu bay khác nhau. 3) Xây dựng Hệ thiết bị mô phỏng bán tự nhiên thời gian thực tạo lập các dạng tín hiệu rađa phản xạ từ các loại mục tiêu bay thực tế.
4) Xây dựng Hệ thống nhận đạng tín hiệu rađa trên cơ sở máy tính nhúng với sử dụng nguyên lý mạng noron. 5) Xây dựng Chương trình máy tính phục vụ đào tạo nhận dạng cho sinh viên, cao học, nghiên cứu sinh. 6) Nghiên cứu một số đặc điểm của đối tượng bom đạn nằm dưới lòng đất. 7) Nghiên cứu phương pháp nhận dạng đối tượng bom đạn nằm dưới lòng đất.
8) Thực nghiệm kiểm chứng nhận dạng đối tượng bom đạn nằm dưới lòng đất. Dé tai ip Whit nde KO. Cách tiếp cận, phương pháp nghiên cứu và kỹ thuật đã sử dụng trong quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài. * Cách tiếp cận: Như đã trình bày trong phần tổng quan trên đây, hiện nay nước ta thực chất mới ở giai đoạn khởi động để bước vào KTCN nhận dạng đối tượng.
Tuy còn hạn chế về lực lượng cán bộ KHKT và đầu tư, nhưng triển vọng của KTCN này rất lớn. Vì vậy cần phải tổ chức đúng để tiếp cận được trình độ quốc tế về mặt kiến thức khoa học và triển khai ứng dụng, trong đó, cần xác định trọng tâm là: Tổng kết học tập các kết quả của thể giới để chọn lọc, ứng dụng vào thực tế Việt Nam một cách hiệu quả. Đề đạt được điêu này cần phải: - Nắm bắt được các kết quả, rút ra các kinh nghiệm chính, phát triển lý thuyết, công nghệ thiết kế, chế tạo, ứng dụng trên thế giới về nhận dạng đối tượng. - Hỗ trợ hình thành đội ngũ cán bộ KHKT trong nước có trình độ tốt nhằm nghiên cứu và ứng dụng nhận dạng đối tượng.
- Chọn lựa một số phần tử công nghệ Noron để thực hành xây dựng một số ứng dụng thực tế điển hình có nhu cầu thực sự trong nước, nhằm rút kinh nghiệm và chuẩn bị cho phát triển mạnh ở giai đoạn sau. - Nghiên cứu, khảo sát chuẩn bị phương án KTCN cho nhận dạng đối tượng với ứng dụng thực tế quan trọng. * Từ đó, phương pháp nghiên cứu đã được tiến hành là: - Sử dụng các tài liệu KHKT liên quan từ nguồn các thư viện trong nước, các đầu mối hợp tác và tài liệu được tập kết trong khuôn khổ để tài này và đã tổ chức nghiên cứu nắm bắt các vấn đề then chốt cần quan tâm về lý thuyết, công nghệ nhất là công cụ phát triển ứng dụng nhận dạng đối tượng. - Triển khai ứng dụng cụ thể nhận dạng đối tượng trên cơ sở lựa chọn nhập các cấu kiện, phần tử công nghệ Noron thành phẩm (phần cứng) và công cụ phát triển phần mềm công cụ Nơron.
Trên cơ sở đó đã xây dựng hệ thống và viết các chương trình ứng dụng trên thuật toán đã đề xuất khi nghiên cứu.
