АНАЛИЗ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ИЗОБРАЖЕНИЯ В РЕЖИМЕ ДОПЛЕРОВСКОГО ОБУЖЕНИЯ ЛУЧА

  • Р.Р. Ибадов Южный федеральный университет
  • В.П. Федосов Южный федеральный университет
  • С.Р. Ибадов Южный федеральный университет
Ключевые слова: Доплеровское обужение луча, разрешение, карта местности, картографирование, преобразование Фурье, модуляция

Аннотация

Радар на основе сканирования с реальным лучом широко используется как в гражданской,
так и в военной сфере. Однако трудно реализовать высокое разрешение по азимуту стацио-
нарной платформы или платформы с неравномерным движением с помощью традиционных
алгоритмов обработки сигналов. Технология Доплеровского обужения луча (ДОЛ) представля-
ет собой сочетание высокого разрешения и производительностью в реальном времени по срав-
нению с технологией РЛС с синтезированной апертурой (САР), которая вдоль азимутального
направления использует доплеровский сдвиг между эхо-сигналами от объектов на подстилаю-
щей поверхности, вызванный движением радиолокационной платформы. К сожалению, тради-
ционный алгоритм визуализации ДОЛ, конструирующий доплеровский фильтр с помощью БПФ,
имеет низкое разрешение по азимуту и высокий уровень боковых лепестков, что ограничивает
дальнейшее улучшение разрешения по азимуту. В статье исследован алгоритм построения
карты подстилающей поверхности в направлении движения носителя РЛС на основе ДОЛ и
проведен анализ изображения карты с помощью преобразования Фурье. Показан трехмерный
вид карты подстилающей поверхности с распределением значений на изображениях. Предме-
том исследования являются метод и алгоритм построения карты подстилающей поверхности
в режиме доплеровского обужения луча и выявление цепочных структур на основе анализа пре-
образования Фурье. Объектом исследования является набор тестовых изображений карты
местности. Результатом исследования является разработка алгоритма построения карты с
целью выявления цепочных структур на подстилающей поверхности. Новизной работы являет-
ся алгоритм, позволяющий построить карту подстилающей поверхности на основе ДОЛ с
учётом слепой зоны в направлении движения носителя РЛС. Полученные результаты позволя-
ют выявлять также цепочные структуры в интересующей области. Проверена возможность
оценки периодичности элементов изображения с использованием Фурье-преобразования. В ре-
зультате решения сформулированных задач можно сделать следующие выводы: – разра-
ботан алгоритм построения карты подстилающей поверхности на основе ДОЛ с коррек-
цией изображения в направлении движения носителя РЛС; – анализ результатов проведён-
ного исследования показал, что предложенный алгоритм позволяет выявить цепочные
структуры на карте местности.

Литература

1. Belyy Yu.I., Tagantsev V.A. Radiolokatsionnyy pritsel'nyy kompleks N001: modernizatsiya
prodolzhaetsya [Radar sighting system N001: modernization continues], Radiotekhnika [Radio
engineering], 2005, No. 2, pp. 28-29.
2. Matveev A.M. Postroenie modeli i predobrabotka izobrazheniya podstilayushchey
poverkhnosti dlya radiolokatsionnykh sistem s doplerovskim obuzheniem lucha na osnove
informatsii, poluchaemoy o poverkhnosti v opticheskom diapazone [Construction of a model
and pre-processing of the image of the underlying surface for radar systems with Doppler
beam narrowing based on information obtained about the surface in the optical range]. Moscow:
«Elektronnyy zhurnal», 2004.
3. Velichkin A.I., Karpov O.A., Talantsev V.V.,, Tolstov E.F. Povyshenie razreshayushchey
sposobnosti aviatsionnoy RLS pri nablyudenii vpered [Improving the resolution of an aviation
radar during forward observation], Radiotekhnika [Radio engineering], 1998, No. 12, pp. 12.
4. Kozaev A.A., Koltyshev E.E., Frolov A.Yu., YAnkovskiy V.T. Algoritm doplerovskogo izmereniya
skorosti v RLS s sintezirovannoy aperturoy [Algorithm for Doppler velocity measurement in synthetic
aperture radars], Radiotekhnika [Radio engineering], 2005, No. 6, pp. 13-16.
5. Antipov V.N., Suslyakov D.Yu. Kartografirovanie i obnaruzhenie nazemnykh dvizhushchikhsya
tseley [Mapping and detection of ground moving targets], Radiotekhnika [Radio engineering],
2005, No. 6, pp. 10-12.
6. Vityazev V.V., Kolod'ko G.N., Vityazev S.V. Sposoby i algoritmy formirovaniya radiolokatsionnogo
izobrazheniya v rezhime doplerovskogo obuzheniya lucha [Methods and algorithms
for the formation of a radar image in the mode of Doppler beam narrowing], Tsifrovaya
obrabotka signalov [Digital signal processing], 2006, No. 3, pp. 31-41.
7. Vityazev V.V., Vityazev S.V. Metody sinteza uzkopolosnogo adaptivnogo KIKh-fil'tra na
osnove mnogoskorostnoy obrabotki [Synthesis methods for a narrow-band adaptive FIR filter
based on multi-rate processing], Tsifrovaya obrabotka signalov [Digital signal processing],
2007, No. 4, pp. 13.
8. Qi L., Zheng M., Yu W., et al. Super-resolution Doppler beam sharpening imaging based on an
iterative adaptive approach, Remote sensing letters, 2016, Vol. 7, No. 3, pp. 259-268.
9. Mao D., Zhang, Y., Kang, Y., Zhang, Y., et al. Doppler beam sharpening imaging based on
beam-recursion fiaa, IEEE Radar Conference (RadarConf). IEEE, 2019, pp. 1-4.
10. Xue M., Xu L., Li J. IAA spectral estimation: fast implementation using the Gohberg–
Semencul factorization, IEEE Transactions on Signal Processing, 2017, Vol. 59, No. 7,
pp. 3251-3261.
11. Yang H., Mao, D., Zhang, Y., Zhang, Y., Huang, Y., et al. Doppler beam sharpening imaging
based on fast iterative adaptive approach, IEEE Radar Conference (RadarConf). IEEE, 2017,
pp. 1419-1423.
12. Zhang Y., Jakobsson A., Yang J. Range-recursive IAA for scanning radar angular super-resolution,
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2017, Vol. 14, No. 10, pp. 1675-1679.
13. Mao D., Zhang, Y., Zhang, Y., Huang, Y., et al. Super-resolution Doppler beam sharpening
method using fast iterative adaptive approach-based spectral estimation, Journal of Applied
Remote Sensing, 2018, Vol. 12, No. 1, pp. 015020.
14. Huang Y., Zha, Y., Zhang, Y., et al. Real-beam scanning radar angular super-resolution via
sparse deconvolution, IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2014,
pp. 3081-3084.
15. Zhang Y., Jakobsson, A., Zhang, Y., et al. Wideband sparse reconstruction for scanning radar,
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, Vol. 56, No. 10, pp. 6055-6068.
16. Karlsson J., Rowe, W., Xu, L., et al. Fast missing-data IAA with application to notched spectrum
SAR, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2014, Vol. 50, No. 2,
pp. 959-971.
17. Paulus A.S., Melvin W.L., Williams D.B. Multichannel GMTI techniques to enhance integration
of temporal signal energy for improved target detection, IET Radar, Sonar & Navigation,
2017, Vol. 11, No. 3, pp. 395-403.
18. Li X., Feng D., Liu H.W., et al. Dimension-reduced space-time adaptive clutter suppression
algorithm based on lower-rank approximation to weight matrix in airborne radar, IEEE Transactions
on Aerospace and Electronic Systems, 2014, Vol. 50, No. 1, pp. 53-69.
19. Xu J., Wang, C., Liao, G., et al. Sum and difference beamforming for angle-doppler estimation
with STAP-based radars, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2016,
Vol. 52, No. 6, pp. 2825-2837.
20. Schleher D.C. MTI and pulsed Doppler radar with MATLAB. Artech House, 2010.
21. Li M., Wei H., Sun J., et al. Keeping sharpening ratio constant for DBS of airborne mechanic
scanning radar, 2009, pp. 497-497.
22. Fedosov V.P., Ibadov R.R., Ibadov S.R. Restoration of the Lost Area of the Underlying Surface
Image Using the Saliency Map, Radiation and Scattering of Electromagnetic Waves
(RSEMW). IEEE, 2021, pp. 447-450.
23. Ibadov R.R., Fedosov V.P., Ibadov S.R. Vosstanovlenie defektov i slepoy zony na
izobrazheniyakh podstilayushchey poverkhnosti dlya bortovykh radiolokatsionnykh sistem
kartografirovaniya na osnove Doplerovskogo obuzheniya lucha [Restoration of defects and a
blind zone on images of the underlying surface for airborne radar mapping systems based on
Doppler beam sharpening], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering
Sciences], 2020, No. 6 (216), pp. 41-52.
24. Ibadov R.R., Gapon N.V., Ibadov S R., et al. Image reconstruction using the modified texture
synthesis algorithm, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing,
2021, Vol. 1029, No. 1, pp. 012117.
25. Ibadov R.R., Fedosov V.P., Ibadov S. R. The method of spatial-temporal reconstruction of dynamic
images based on a geometric model with contour and texture analysis, IOP Conference Series: Materials
Science and Engineering. IOP Publishing, 2021, Vol. 1029, No. 1, pp. 012093.
26. Ibadov R.R., Fedosov V.P., Voronin V.V., Ibadov S.R. Issledovanie metoda sinteza tekstur
izobrazheniy poverkhnosti zemli na osnove neyronnoy seti [Study of the method for synthesizing
textures of images of the earth's surface based on a neural network], Izvestiya YuFU.
Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2019, No. 5, pp. 16-25.
Опубликован
2022-11-01
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ III. ЭЛЕКТРОНИКА, СВЯЗЬ И НАВИГАЦИЯ