УДК 681.787:519.245

РЕКУРРЕНТНЫЙ АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ИНТЕРФЕРОМЕТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИОБЛАЧНОЙ МОДЕЛИ ПРЕДСКАЗАНИЯ

Волынский М. А., Гуров И. П., Скаков П. С.


Читать статью полностью 

Аннотация

Рассматривается модификация рекуррентного алгоритма обработки дискретной последовательности
отсчетов интерферометрического сигнала, который основан на предсказании последующего отсчета сигнала при задании набора («облака») значений вектора параметров сигнала методом Монте-Карло, сравнении с измеренным значением сигнала и использованием полученной невязки для уточнения значений параметров сигнала на каждом шаге дискретизации. В предлагаемом модифицированном алгоритме использована концепция мультиоблачной модели предсказания, когда формируется набор нормально распределенных облаков с математическими ожиданиями, выбранными на основе критерия минимума невязки предсказания и наблюдения. Проведена экспериментальная апробация предлагаемого метода на примере оценивания начальной фазы полос в интерферометрии фазового сдвига, при этом дисперсия оценки сигнала, реконструированного по оцененной начальной фазе, относительно исходного сигнала не превышает 2% от максимального значения сигнала. Показано, что использование предложенного алгоритма позволяет избежать 2π-неоднозначности и обеспечить устойчивое восстановление фазы интерференционной картины сложного вида без использования априорной информации о распределении фазы интерференционных полос. Использование предлагаемого алгоритма применительно к оцениванию параметров интерферометрических сигналов позволяет повысить устойчивость фильтра к влиянию случайных помех и понизить требования к точности априорного задания параметров фильтрации по сравнению с обычной (однооблачной) реализацией последовательного метода Монте-Карло.


Ключевые слова: анализ интерферометрических сигналов, байесовский фильтр, последовательный метод Монте-Карло, мультиоблачное предсказание

Список литературы
1.     Malacara D. Optical Shop Testing. 2nd ed. NY: Wiley, 1992. 792 p.
2.     Hariharan P. Optical interferometry // Reports on Progress in Physics. 1991. V. 54. N 3. P. 339–390.
3.     Huntley J.M. Automated fringe pattern analysis in experimental mechanics: a review // Journal of Strain Analysis for Engineering Design. 1998. V. 33. N 2. P. 105–125.
4.     Васильев В.Н., Гуров И.П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. СПб: БХВ-Санкт-Петербург, 1998. 240 с.
5.     Gurov I., Ermolaeva E., Zakharov A. Analysis of low-coherence interference fringes by the Kalman filtering method // Journal of the Optical Society of America A. 2004. V. 21. N 2. P. 242–251.
6.     Gurov I., Volynsky M. Interference fringe analysis based on recurrence computational algorithms // Optics and Lasers in Engineering. 2012. V. 50. N4. P. 514–521.
7.     Захаров А.С. Нелинейный анализ стохастических параметров интерференционных систем: дис. … канд. техн. наук … по спец. 05.13.01. защищена 20.12.05. СПб, 2005. 157 с.
8.     Волынский М.А. Рекуррентные алгоритмы обработки данных в оптической когерентной томографии: дис. … канд. техн. наук … по спец. 05.13.01. защищена20.12.11. СПб, 2011. 112 с.
9.     Wan E.A., van der Merwe R. The unscented Kalman filter / In: Kalman Filtering and Neural Networks. NY: John Wiley & Sons, 2001. P. 221-280.
10.Simon D. Optimal state estimation: Kalman, H∞, and Nonlinear Approaches. NY: John Wiley & Sons, Inc., 2006. 526 p.
11.Doucet A., de Freitas N., Gordon N. Sequential Monte Carlo methods in practice. NY: Springer-Verlag, 2001. 583 p.
12.Перов А.И. Статистическая теория радиотехнических систем. М.: Радиотехника, 2003. 400 с.
13.Øksendal B.K. Stochastic Differential Equations: An Introduction with Applications. 6th ed. Berlin: Springer, 2003. 379 p.
14.Волынский М.А., Гуров И.П., Ермолаев П.А., Скаков П.С. Динамическое оценивание параметров интерферометрических сигналов на основе последовательного метода Монте-Карло // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 3 (91). С. 18–23.
15.Zhao W, Cao G. A real-time adaptive phase-shifting interferometry // Proc. ofSPIE - The International Society for Optical Engineering. 2012. V. 8493. Art. N 849313.
16.Chen L.-C., Yeh S.-L., Tapilouw A.M., Chang J.-C. 3-D surface profilometry using simultaneous phase-shifting interferometry // Optics Communications. 2010. V. 283. N 18. P. 3376–3382.
Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика