4. Общая структура математической модели, переменные модели. Виды математических моделей.

Для чего при создании системы ДЗЗ применяются математические модели различных типов? Нужно ли выбрать один тип? Зависит ли результат выбора от задач, решаемых системой?

Структура математической модели – это математический аппарат и входящие в модель переменные.

Построение математической модели означает формализацию представлений об объекте-прототипе в виде математического аппарата модели и входящих в нее переменных.

Переменными модели являются «функции» - информативные признаки моделируемых объектов и «аргументы» - переменные, от которых зависят функции – признаки. Характер зависимости может выражаться аналитически или статистически, при этом некоторые признаки могут задаваться аналитически, а другие – статистически.

Виды:

1. Статистическая

2. Аналитическая

3. Имитационная (алгоритм – описание действий над тем что на входе). На входе коор-ты от времени В(х,у,t)

Построение модели:

1. Формирование упрощенного представления об объекте, описание количественное (темп, яркость), какая съемка от задачи

2. Описание объекта математическими формулами (например, для ЧТ с добавлением серости)

3. Сбор данных о поведении объекта и его фона

4. Расчет => модель

Методы математического моделирования используются для проведения вычислительных экспериментов, в которых имитируется поведение исследуемых объектов в различных условиях на ЭВМ.

5. Обобщенная блок-схема математической модели полей излучения для систем ДЗ. Информативные признаки. Условия построения модели. Многомодельное представление – это усложнение или упрощение модели?

Чем отличаются признаки от условий?

Информативные признаки полей сигналов должны описывать такие свойства полей входных сигналов БА, от которых существенно зависит выбор параметров информационного тракта или изменение которых позволяет сделать заключение о появлении объекта интереса в поле обзора. Любой информативный признак характеризуется мат.ожиданием, дисперсией и иногда ЗР, то есть это статистическая форма модели. В общем случае вектор информативных признаков модели включает:

- энергетические характеристики, связанные с определением амплитуд и мощностей различных пространственно-частотных составляющих входных сигналов (средняя яркость фона В в пределах элемента разрешения БА, перепады яркости между соседними элементами B, являющиеся полезным информативным признаком текстур, а также флуктуации яркости В_, в заданном диапазоне ПЧ, облученности входного зрачка E(зав-т от типа и оптсв-в объекта, атм. пар-ров,пар-ров аппаратуры, спектрал чувств-ти, простр разрешения, угла регистрации, освещения, λ), усредненные по пространству в пределах элемента разрешения, )

- пространственные характеристики, содержащие пространственно-геометрические характеристики его текстуры (информативные признаки пространственных спектров (ПС) и/или автокорреляционных функций (АФК), линейный размеры непроизводных элементов текстуры и другие характеристики, основанные на измерениях длин или периодов)

– яркость

B(ν)= позволяет поймать различие текстур

|B(ν)|²=S(ν) – энергетический спектр – выборочная оценка простр распределения. Спектр показывает частоту сигнала.

- временные характеристики, включающие признаки, описывающие временные изменения яркости. (зависимости энергетических и пространственных характеристик от времени Э(t), П(t), а также скорости перемещений элементов наблюдаемой картины друг относительно друга)

В состав факторов условий входят параметры, влияющие на процесс формирования полей сигналов на входе бортовой аппаратуры (признаки, которые при определенных условиях будут иметь конкретные значения). Исходя из закономерностей поля яркости уходящего излучения Земли в космос, в комплекс условий включены объективные характеристики природной среды (мешающие параметры) и параметры самой космической системы (управляющие параметры). К мешающим параметрам относятся тип наблюдаемого природного объекта, метеорологические факторы метеорологические факторы, условия освещения. Управляющими параметрами являются характеристики системы наблюдения, бортовой аппаратуры , алгоритмов ξ и средств обработки I.

Многомодельное. Чтобы правильно подобрать параметры аппаратуры, нужно знать об объекте, чем отличается он от других объектов и что надо регистрировать при исследовании этого объекта, его фон. На каждом этапе делают модели, чтобы не прогадать: