ФОРМИРОВАНИЕ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ СЦЕНЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЛС С СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ

Владимир

Владимир ЮФУ

Ключевые слова: Радиолокационное изображение, параллельные вычисления, синтезирование апертуры, поверхностно распределенная подстилающая поверхность.

Аннотация

В настоящей статье рассматривается создание радиолокационной сцены для последующего моделирования радиолокационной станции с синтезированной апертурой. Сложность разработки РЛС требует создания моделей радиолокационных систем для отработки алгоритмов обработки сигналов. Основная трудность моделирования отражения сигнала от подстилающей поверхности состоит в высокой вычислительной сложности, связанной с большим числом фацетов, попадающих под облучение радиолокационной станции. Уменьшение затрат на вычисления можно достичь путем оптимизации обработки данных, исключая неосвещенные фацеты из вычислений, параллельно перенеся вычисления на графические процессоры. Целью статьи является создание метода формирования вариантов радиолокационной сцены, создание методики формирования имитаторов целевых объектов, выполнение моделирования обработки сигналов, учитывая в процессе движения носителя только освещаемые фацеты и осуществление формирования радиолокационного изображения (РЛИ). В данной работе для создания радиолокационной сцены использовались оптические спутниковые изображения местности, яркость каждого пикселя которых преобразуется в значения эффективной площади рассеяния (ЭПР). При расчете отраженного сигнала осуществлен учет диаграммы направленности антенны, что позволило уменьшить время, затраченное на вычисления вплоть до 26 % (в зависимости от конфигурации сцены). Разработанная модель работает в среде MATLAB. В данной статье показано сравнение производительности без исключения и с исключения освещенных фацетов для разного количества фацетов, формирующих радиолокационную сцену. Использование модели с данной радиолокационной сценой позволяет оценить влияние параметров системы на выходное радиолокационное изображение.

Литература

1. Безродный В. И. и др. Построение трехмерных моделей подстилающей поверхности для задач дистанционного зондирования земли //Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2017). – 2017. – P. 829-832.
2. Жиганов С. Н. Модель отраженного от подстилающей поверхности сигнала //Проектирование и технология электронных средств. – 2011. – №. 1. – P. 52-54.
3. Yu M., Zhang X., Liu Z. Acceleration of fast factorized back projection algorithm for bistatic SAR //2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium-IGARSS. – IEEE, 2013. – P. 2493-2496.
4. Карасев Д. В. и др. Математическое моделирование процесса формирования радиолокационного изображения для полно-поляризационных радаров с синтезированной апертурой //Радиолокация, навигация, связь. – 2017. – P. 874-880.
5. Андреев В. Г., Юкин С. А. Формирование радиолокационного изображения подстилающей поверхности по цифровой топографической карте //Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. – 2007. – №. 21. – P. 25-30.
6. Zherdev D. A. et al. HPC implementation of radar images modelling method using CUDA //Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2018. – Т. 1096. – №. 1. – P. 012083.
7. Zhu M. et al. Fast Digital Simulation of SAR Echoes Based on GPU //Proceedings of the 7th International Conference on Information Communication and Management. – ACM, 2017. – P. 74-77.
8. Bingnan W., Fan Z., Maosheng X. SAR raw signal simulation based on GPU parallel computation //Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2009 IEEE International, IGARSS 2009. – IEEE, 2009. – Т. 4. – P. IV-617-IV-620.
9. Zhang F. et al. Hybrid general-purpose computation on GPU (GPGPU) and computer graphics synthetic aperture radar simulation for complex scenes //International Journal of Physical Sciences. – 2012. – Т. 7. – №. 8. – P. 1224-1234.
10. Баланов М. Ю., Коровин Г. В., Пак А. А. Высокопроизводительный алгоритм моделирования радиолокационной системы дистанционного зондирования земли на графическом процессоре с параллельной архитектурой //Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2018. – Т. 61. – №. 7.
11. Xie H. et al. Efficient raw signal generation based on equivalent scatterer and subaperture processing for one-stationary bistatic SAR including motion errors //IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2016. – Т. 54. – №. 6. – P. 3360-3377.
12. Kraja F. et al. Performance evaluation of SAR image reconstruction on CPUs and GPUs //2012 IEEE Aerospace Conference. – IEEE, 2012. – P. 1-16.
13. Yao X. et al. Comparison of distributed GPU computing frameworks for SAR raw data simulation //2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). – IEEE, 2017. – P. 5225-5228.
14. Антипов В.Н., Горяинов В.Т., Кулин А.Н. и др. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны/Под ред. В.Т. Горяинова. М.: Радио и связь. 1988. 304 с.
15. Кондратенков Г.С., Фролов А.Ю. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли: Учебное пособие для вузов/Под ред. Г.С. Кондратенкова. М.: Радиотехника, 2005. 368 с.
16. Franceschetti G., Migliaccio M., Riccio D. On ocean SAR raw signal simulation //IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 1998. – Т. 36. – №. 1. – P. 84-100.
17. Zhang P., Liu C. Y., Guo C. J. Design of simulation platform for SAR echo-wave signal based on MATLAB //Computer simulation. – 2008. – Т. 27. – №. 1. – P. 338-341.
18. Zhang S., Chen J. A echo simulation algorithm for natural scene //2008 International Conference on Radar. – IEEE, 2008. – P. 464-468.
19. Cimmino S. et al. Efficient spotlight SAR raw signal simulation of extended scenes //IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2003. – Т. 41. – №. 10. – P. 2329-2337.
20. Balz T., Stilla U. Hybrid GPU-based single-and double-bounce SAR simulation //IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2009. – Т. 47. – №. 10. – P. 3519-3529.