RU2638939C1 - Method of radar ship identification - Google Patents
Method of radar ship identification Download PDFInfo
- Publication number
- RU2638939C1 RU2638939C1 RU2016133742A RU2016133742A RU2638939C1 RU 2638939 C1 RU2638939 C1 RU 2638939C1 RU 2016133742 A RU2016133742 A RU 2016133742A RU 2016133742 A RU2016133742 A RU 2016133742A RU 2638939 C1 RU2638939 C1 RU 2638939C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- radar
- ship
- ships
- sea surface
- recognizable
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
- G01S13/52—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/40—Means for monitoring or calibrating
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к радиолокации и может быть использовано для распознавания кораблей путем обработки РЛ изображений (РЛИ), получаемых БРЛС с синтезированием апертуры (СА) антенны, на основе выделения и анализа РЛ тени (РЛТ), образованной кораблем на взволнованной морской поверхности.The invention relates to radar and can be used to recognize ships by processing radar images (radar) obtained by radar with synthesizing aperture (SA) of the antenna, based on the selection and analysis of radar shadow (radar) formed by the ship on an excited sea surface.
В настоящее время известны способы распознавания протяженных объектов различных типов (кораблей, наземных объектов искусственного и естественного происхождения), основанные на обработке РЛИ, получаемых в режиме прямого СА [1, 2, 3] и в режиме инверсного СА [4]. В этих способах изображение объекта формируется за счет РЛ сигналов, отраженных непосредственно от его элементов, а для его распознавания используются различные способы обработки изображений, основанные на пространственной фильтрации с применением эталонных описаний объектов.Currently, methods are known for recognizing extended objects of various types (ships, ground objects of artificial and natural origin) based on the processing of radar images obtained in direct SA mode [1, 2, 3] and in inverse SA mode [4]. In these methods, an image of an object is formed due to radar signals reflected directly from its elements, and various methods of image processing based on spatial filtering using standard descriptions of objects are used for its recognition.
В способах, использующих режим прямого СА, изображение объектов получают в координатах дальность-азимут, то есть формируется «вид сверху» объекта. В режиме инверсного СА, работа которого основана на использовании качки корабля, при передне-боковом его облучении изображение получают как «вид сбоку», то есть боковой силуэт. Силуэт корабля содержит в себе больше информационных признаков, необходимых для распознавания класса корабля, чем его представление в плане, формируемое в режиме прямого СА. Но в режиме инверсного СА существуют ограничения (угловое положение корабля относительно БРЛС, погодные условия), влияющие на его функциональные возможности по распознаванию. В режимах с СА для формирования РЛИ используется электромагнитная энергия, отраженная непосредственно от объекта в направлении на РЛС, поэтому уменьшается вероятность обнаружения и распознавания протяженных объектов, в конструкции которых применяются технологии снижения эффективной отражающей поверхности рассеяния («стеле»).In methods using direct SA mode, the image of objects is obtained in the range-azimuth coordinates, that is, a “top view” of the object is formed. In the inverse CA mode, the operation of which is based on the use of the ship's pitching, when the front-side radiation is applied, the image is obtained as a “side view”, that is, a side silhouette. The silhouette of the ship contains more informational signs necessary for recognizing the class of the ship than its representation in plan, formed in direct SA mode. But in the inverse SA mode, there are limitations (the angular position of the ship relative to the radar, weather conditions) that affect its recognition capabilities. In modes with SA, electromagnetic radiation reflected directly from the object in the direction of the radar is used to generate radar images, so the probability of detecting and recognizing extended objects that use technologies to reduce the effective reflective scattering surface ("stele") is reduced.
Технический результат, который может быть получен при использовании настоящего способа, заключается в повышении вероятности распознавания надводных объектов (кораблей), а также в возможности производить распознавание кораблей, выполненных по технологии «стеле».The technical result that can be obtained using the present method is to increase the likelihood of recognition of surface objects (ships), as well as the ability to recognize ships made using the "stele" technology.
Указанный результат достигается тем, что в качестве основного информационного признака, применяемого для распознавания объекта, используется форма РЛТ, образуемой объектом на взволнованной морской поверхности при его облучении БРЛС с СА, установленной на борту летательного или космического аппарата. Форма РЛТ определяется габаритами и силуэтом корабля, а также его угловым положением относительно БРЛС. Форма РЛТ содержит в себе внешние конструктивные признаки корабля, что повышает вероятность его правильного распознавания.This result is achieved by the fact that as the main information feature used to recognize the object, the form of radar imagery is used, which is formed by an object on an agitated sea surface when it is irradiated with an airborne radar installed on board an aircraft or spacecraft. The shape of the radar is determined by the dimensions and silhouette of the ship, as well as its angular position relative to the radar. The RLT form contains the external structural features of the ship, which increases the likelihood of its correct recognition.
Распознавание надводных кораблей осуществляется следующим образом. После получения целеуказания на какой-либо морской объект, который необходимо распознать, БРЛС в режиме СА формирует РЛИ участка морской поверхности с указанным объектом. При этом необходимые параметры РЛИ рассчитываются на основании данных о положении объекта относительно БРЛС - наклонной дальности (R) и азимута, а также характеристик кораблей, хранящихся в базе данных (в списке распознаваемых кораблей).Recognition of surface ships is as follows. After receiving target designation for any marine object that needs to be recognized, the radar in the CA mode forms the radar image of the sea surface with the specified object. In this case, the necessary radar parameters are calculated on the basis of data on the position of the object relative to the radar — slant range (R) and azimuth, as well as the characteristics of the ships stored in the database (in the list of recognizable ships).
Информация о положении объекта относительно БРЛС может быть предварительно получена с помощью самой БРЛС, работающей в каком-либо РЛ режиме обзора морской поверхности, или передана по линии связи от других источников информации, расположенных на других носителях.Information about the position of the object relative to the radar can be preliminarily obtained using the radar itself, operating in any radar mode for viewing the sea surface, or transmitted over the communication line from other information sources located on other media.
Получаемое РЛИ имеет вид матрицы S(m,n) размером М×N, содержащей распределение уровней РЛ сигналов по n-ым каналам дальности БРЛС (n=0, 1, 2, …, N-1) и m-ым азимутальным каналам (m=0, 1, 2, …, М-1). Линейное разрешение в РЛИ по дальности - dr и по азимуту - da может быть различным и иметь величину приблизительно в несколько метров.The obtained radar image has the form of a matrix S (m, n) of size M × N, containing the distribution of radar signal levels over the n-th radar range channels (n = 0, 1, 2, ..., N-1) and the m-th azimuth channels ( m = 0, 1, 2, ..., M-1). The linear resolution in the radar image in range - dr and in azimuth - d a can be different and have a value of approximately several meters.
Значение N выбираются так, чтобы длина участка морской поверхности, содержащегося в РЛИ, по дальности была не менее, чем в 4 раза больше длины Lm самой протяженной РЛТ, которая рассчитывается по формуле:The value of N is chosen so that the length of the section of the sea surface contained in the radar, in range was not less than 4 times the length L m of the longest radar, which is calculated by the formula:
Lm= HmR/(H0-Нm),L m = H m R / (H 0 -H m ),
где Нm - самая большая высота для кораблей из списка распознаваемых;where H m - the highest height for ships from the list of recognizable;
Н0 - высота носителя БРЛС над морской поверхностью;H 0 - the height of the radar carrier above the sea surface;
R - дальность до корабля.R - range to the ship.
N≥4Lm/dr.N≥4L m / dr.
Значение М выбираются так, чтобы протяженность участка морской поверхности, содержащегося в РЛИ, по азимуту была не менее чем в 3 раза больше значения Xm, которое равно длине самого протяженного корабля из списка распознаваемых:The value of M is chosen so that the length of the section of the sea surface contained in the radar image in azimuth is not less than 3 times the value of X m , which is equal to the length of the longest ship from the list of recognizable:
М≥3Xm/da.M≥3X m / d a .
Каждому списку распознаваемых кораблей соответствуют свои собственные значения Нm и Хm, которые хранятся в базе данных. В список может входить любое количество кораблей, а также других морских объектов.Each list of recognizable ships corresponds to its own values of H m and X m , which are stored in the database. The list may include any number of ships, as well as other marine objects.
Дальность R0 до начала рассматриваемого участка морской поверхности выбирают так, чтобы сам объект находился в центре РЛИ.The range R 0 to the beginning of the considered section of the sea surface is chosen so that the object itself is in the center of the radar.
На фиг. 1 для примера показано яркостное РЛИ, которое содержит отметки сигналов, отраженных от корабля, а также его РЛТ (РЛИ получено с помощью математического моделирования). На представленном изображении уровень черного соответствует минимальному сигналу, а уровень белого - максимальному сигналу, содержащемуся в РЛИ.In FIG. Figure 1 shows, for example, the brightness radar image, which contains the marks of the signals reflected from the ship, as well as its radar image (the radar image was obtained using mathematical modeling). In the presented image, the black level corresponds to the minimum signal, and the white level corresponds to the maximum signal contained in the radar image.
Первый этап обработки РЛИ заключается в исключении из него РЛ отметок, соответствующих сигналам, отраженным непосредственно от корабля. Для этого сначала в полученном РЛИ определяют средний уровень (S0) и максимальный уровень (Sm) РЛ сигналов, отраженных непосредственно от морской поверхности. Для этого используется ближний участок РЛИ, заведомо не содержащий РЛТ, а также РЛ сигналов, отраженных от корабля (см. фиг. 1):The first stage of processing radar data is to exclude from it radar marks corresponding to signals reflected directly from the ship. For this, the average level (S 0 ) and the maximum level (S m ) of the radar signals reflected directly from the sea surface are first determined in the obtained radar image. To do this, use the near section of the radar, which obviously does not contain radar, as well as radar signals reflected from the ship (see Fig. 1):
, ,
где Ns=N/2-Xm/dr.where N s = N / 2-X m / dr.
Затем для удаления из РЛИ собственного изображения корабля производится замена всех элементов S(m,n), превышающих величину Sm, на значения, равные S0. В результате получается новое РЛИ - матрица St(m,n), вид которой показан на фиг. 2Then, to remove the ship’s own image from the radar, all elements S (m, n) exceeding the value of S m are replaced by values equal to S 0 . The result is a new radar image - matrix S t (m, n), the form of which is shown in FIG. 2
Далее проводится корреляционная обработка полученной матрицы St(m,n) с использованием предварительно сформированных и хранящихся в базе данных эталонных матриц Tqab(k,p), заключающих в себе формы РЛТ, образованных распознаваемыми кораблями для различных значений углов, под которыми они наблюдаются из точки расположения БРЛС.Next, correlation processing of the obtained matrix S t (m, n) is carried out using the pre-formed and stored in the database reference matrices T qab (k, p), which embody the forms of radar generated by recognized ships for different angles at which they are observed from the location of the radar.
Индекс q эталонных матриц (ЭМ) означает номер распознаваемого корабля (класс корабля) в списке распознаваемых, а - курсовой угол корабля, заданный в числе угловых дискретов, величина которых Δa задается с точностью нескольких градусов, а b - угол наблюдения корабля в вертикальной плоскости, измеряемый в числе угловых дискретов, величина которых Δb задается в долях градуса.Index q of the reference matrices (EM) means the number of the recognized ship (class of the ship) in the list of recognizable ones, and a is the course angle of the ship, given in the number of angular discretes, the value of which Δ a is set with an accuracy of several degrees, and b is the observation angle of the ship in the vertical plane measured in the number of angular discretes, the value of which Δb is set in fractions of a degree.
Номера k соответствуют каналам дальности (k=0, 1, 2, …, K-1), а p - азимутальным каналам БРЛС (p=0, 1, 2, …, Р-1). Значения дискретов по дальности и азимуту для всех ЭМ задаются такими же, как в матрице S(m,n), а величины K и Р определяются по формулам:The numbers k correspond to the range channels (k = 0, 1, 2, ..., K-1), and p to the azimuthal radar channels (p = 0, 1, 2, ..., P-1). The discrete values in range and azimuth for all EMs are set the same as in the matrix S (m, n), and the quantities K and P are determined by the formulas:
, . , .
ЭМ подготавливаются заранее и хранятся в базе данных. При формировании ЭМ ее элементы, расположенные внутри РЛТ заполняются единицами, а элементы вне РЛТ заполняются нулями.EMs are prepared in advance and stored in a database. When EM is formed, its elements located inside the RLT are filled with units, and elements outside the RLT are filled with zeros.
На фиг. 3 представлена ЭМ, соответствующая РЛ сцене, для которой было получено РЛИ, показанное на фиг. 1. Формировать ЭМ можно с помощью математического моделирования с использованием 3-D моделей кораблей, также можно применять какие-либо другие способы.In FIG. 3 shows an EM corresponding to the RL scene for which the RLI shown in FIG. 1. EM can be formed using mathematical modeling using 3-D ship models, you can also use any other methods.
Корреляционные матрицы (КМ) рассчитываются по формуле:Correlation matrices (KM) are calculated by the formula:
, ,
где i=0, 1, 2, …M-K-1; j=0, 1, 2, …N-P-1;where i = 0, 1, 2, ... M-K-1; j = 0, 1, 2, ... N-P-1;
- средний уровень шумов приемного тракта РЛС. - the average noise level of the receiving path of the radar.
Общее количество КМ, получаемых для одного РЛИ равно произведению qa. Для вычислений КМ из базы данных выбираются ЭМ с индексом b, который определяется на основании известных значений дальности до объекта и собственной высоты носителя БРЛС по формуле:The total number of CMs obtained for one radar image is equal to the product q a . To compute CM from the database, EMs with index b are selected, which is determined based on the known values of the distance to the object and the own height of the radar carrier by the formula
b=arcsin(H0/R)/Δb.b = arcsin (H 0 / R) / Δb.
Величина среднего уровня шумов приемного тракта БРЛС, если она известна и постоянна, хранится в базе данных. Если эта величина меняется во времени, то она измеряется каким-либо способом перед началом формирования РЛИ.The average noise level of the radar receiving path, if known and constant, is stored in the database. If this value changes over time, then it is measured in some way before the start of the formation of radar images.
На фиг. 4 показана КМ, полученная в результате обработки РЛИ, представленного на фиг. 1, с использованием ЭМ, показанной на фиг. 3, в виде яркостного изображения. На фиг. 5 показана центральная часть данной КМ в форме трехмерного графика. Для лучшего восприятия график представлен в перевернутом виде.In FIG. 4 shows the CM obtained by processing the X-ray diffraction shown in FIG. 1 using the EM shown in FIG. 3, in the form of a brightness image. In FIG. 5 shows the central part of this CM in the form of a three-dimensional graph. For a better perception, the graph is presented upside down.
Полученный набор КМ подвергается дальнейшей обработке с целью выбора из списка распознаваемых кораблей, такого у которого РЛТ наиболее близка по своей форме РЛТ, содержащейся в полученном РЛИ. Для этого используется алгоритм, состоящий из следующих операций.The resulting set of CMs is further processed in order to select from the list of recognizable ships, one whose RLT is closest in its form to the RLT contained in the received radar. For this, an algorithm consisting of the following operations is used.
Сначала в полученных КМ рассчитывают значения среднего уровня сигнала Aqb:First, in the obtained CM, the values of the average signal level A qb are calculated:
. .
Для каждой КМ определяется сигнал, имеющий минимальное значение Bq a , а затем рассчитывается пороговый уровень сигнала Cq a :For each CM, a signal with a minimum value of B q a is determined, and then the threshold signal level C q a is calculated:
Затем для каждой КМ подсчитывается количество ее элементов Dq a , которые имеют уровни сигналов менее порогового значения Cq a , и рассчитывается коэффициент Hq a :Then, for each CM, the number of its elements D q a is calculated, which have signal levels less than the threshold value C q a , and the coefficient H q a is calculated:
Из всех полученных коэффициентов Hq a выбирается коэффициент, имеющий наибольшее значение, и делается вывод о том, что распознан объект с индексом q, соответствующим выбранному коэффициенту Hq a , который имеет курсовой угол, соответствующий выбранному коэффициенту и равный произведению а Δа.Of all the obtained coefficients H q a selected coefficient having the greatest value and it is concluded that the detected object with an index q, corresponding to the selected coefficient H q a, which has the heading angle corresponding to the selected coefficient and equal to the product and Δ a.
Принцип работы описанного алгоритма распознавания поясняется с помощью графиков, приведенных на фиг. 6 и фиг. 7, для упрощенного случая - двумерного представления изображений РЛТ. На фиг. 6 показаны результаты обработки двух изображений РЛТ (РЛТ 1 и РЛТ 2), которые различаются по протяженности в четыре раза, с использованием эталона, соответствующего РЛТ 2. Внизу на фиг. 6 изображены графики, полученные в результате корреляционной обработки РЛТ и эталона, а также соответствующие коэффициенты Н.The principle of operation of the described recognition algorithm is explained using the graphs shown in FIG. 6 and FIG. 7, for a simplified case, a two-dimensional representation of RLT images. In FIG. 6 shows the results of processing two RLT images (
На фиг. 7 представлены результаты обработки данных изображений РЛТ с использованием эталона, соответствующего РЛТ 1. В обоих случаях при правильном выборе эталона коэффициент Н имеет значение, в четыре раза большее, чем при неверном выборе эталона.In FIG. Figure 7 shows the results of processing RLT image data using a standard corresponding to
Источники информацииInformation sources
1. Цивлин И.П. Автоматическое распознавание радиолокационных изображений в бортовой РЛС // Радиотехника. 2002. №9. Выпуск 65. «Радиоэлектронные комплексы», №2. С. 43-50.1. Tsivlin I.P. Automatic recognition of radar images in an airborne radar // Radio engineering. 2002. No. 9. Issue 65. "Radio-electronic complexes", No. 2. S. 43-50.
2. Патент РФ 2423722. Способ распознавания надводных кораблей на взволнованной морской поверхности / Верба B.C., Неронский Л.Б., Осипов И.Г. и др.; Заявл. 07.04.2010. Опубл. 10.07.2011. Бюл. №19.2. RF patent 2423722. A method for recognizing surface ships on an agitated sea surface / Verba B.C., Neronsky LB, Osipov I.G. and etc.; Claim 04/07/2010. Publ. 07/10/2011. Bull. No. 19.
3. Ксендзук А.В., Евсеев И.А. Особенности обнаружения объектов в бистатических и многопозиционных РСА // Авиационно-космическая техника и технология. 2005. №2 (18). С. 62-68.3. Ksendzuk A.V., Evseev I.A. Features of detection of objects in bistatic and multi-position SAR // Aviation and space technology and technology. 2005. No2 (18). S. 62-68.
4. Menon М, Bourdreau Е., Kolodzy P. An Automatic Ship Classification System for ISAR Imagery // The Lincoln Laboratory Jornal, Vol. 6, Num. 2, 1993, p. 289-308.4. Menon M, Bourdreau E., Kolodzy P. An Automatic Ship Classification System for ISAR Imagery // The Lincoln Laboratory Jornal, Vol. 6, Num. 2, 1993, p. 289-308.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016133742A RU2638939C1 (en) | 2016-08-17 | 2016-08-17 | Method of radar ship identification |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016133742A RU2638939C1 (en) | 2016-08-17 | 2016-08-17 | Method of radar ship identification |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2638939C1 true RU2638939C1 (en) | 2017-12-19 |
Family
ID=60718962
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016133742A RU2638939C1 (en) | 2016-08-17 | 2016-08-17 | Method of radar ship identification |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2638939C1 (en) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0354302A1 (en) * | 1988-08-08 | 1990-02-14 | ESG Elektroniksystem-und Logistik-Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method of identifying ships |
RU2191403C1 (en) * | 2001-12-11 | 2002-10-20 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого | Friend-or-foe identification system |
JP2009025042A (en) * | 2007-07-17 | 2009-02-05 | Japan Radio Co Ltd | Marine apparatus for tracking target |
RU2423722C1 (en) * | 2010-04-07 | 2011-07-10 | Открытое акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" | Method of identifying surface ships on perturbed sea surface |
RU2558658C1 (en) * | 2014-05-06 | 2015-08-10 | Акционерное общество "Конструкторское бюро "Аметист" (АО "КБ "Аметист") | Information analytical system for monitoring environment, preventing and neutralising emergency situations |
RU2558666C2 (en) * | 2013-11-06 | 2015-08-10 | Закрытое акционерное общество "Научно-производственный центр "Аквамарин" | Multiposition complex with self-contained radar terminals and hydroacoustic probes for monitoring of surface, underwater and air space of water areas |
KR20160044801A (en) * | 2014-10-16 | 2016-04-26 | 한국해양과학기술원 | Method for ship classification and identification |
-
2016
- 2016-08-17 RU RU2016133742A patent/RU2638939C1/en active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0354302A1 (en) * | 1988-08-08 | 1990-02-14 | ESG Elektroniksystem-und Logistik-Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method of identifying ships |
RU2191403C1 (en) * | 2001-12-11 | 2002-10-20 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого | Friend-or-foe identification system |
JP2009025042A (en) * | 2007-07-17 | 2009-02-05 | Japan Radio Co Ltd | Marine apparatus for tracking target |
RU2423722C1 (en) * | 2010-04-07 | 2011-07-10 | Открытое акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" | Method of identifying surface ships on perturbed sea surface |
RU2558666C2 (en) * | 2013-11-06 | 2015-08-10 | Закрытое акционерное общество "Научно-производственный центр "Аквамарин" | Multiposition complex with self-contained radar terminals and hydroacoustic probes for monitoring of surface, underwater and air space of water areas |
RU2558658C1 (en) * | 2014-05-06 | 2015-08-10 | Акционерное общество "Конструкторское бюро "Аметист" (АО "КБ "Аметист") | Information analytical system for monitoring environment, preventing and neutralising emergency situations |
KR20160044801A (en) * | 2014-10-16 | 2016-04-26 | 한국해양과학기술원 | Method for ship classification and identification |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10107904B2 (en) | Method and apparatus for mapping and characterizing sea ice from airborne simultaneous dual frequency interferometric synthetic aperture radar (IFSAR) measurements | |
CA2723682C (en) | Methods and apparatus for detection/classification of radar targets including birds and other hazards | |
Capraro et al. | Implementing digital terrain data in knowledge-aided space-time adaptive processing | |
US20150278596A1 (en) | Identifying and tracking convective weather cells | |
CN107862271B (en) | Detection method of ship target | |
US10585172B2 (en) | Radar detection method distinguishing rain echoes and radar implementing such a method | |
Kleynhans et al. | Ship Detection in South African oceans using a combination of SAR and historic LRIT data | |
Lee et al. | Efficient generation of artificial training DB for ship detection using satellite SAR images | |
RU2290663C1 (en) | Method for producing a three-dimensional radiolocation image of a surface | |
RU2506614C2 (en) | Method to detect icebergs | |
RU2638939C1 (en) | Method of radar ship identification | |
CN111540007A (en) | Method for estimating storage capacity of oil tank by utilizing SAR (synthetic aperture radar) image | |
Abileah et al. | Shallow water bathymetry with an incoherent X-band radar using small (smaller) space-time image cubes | |
DE112016006775B4 (en) | Radar signal processing apparatus and radar signal processing method | |
RU2596610C1 (en) | Method of search and detection of object | |
Santamaria et al. | Ambiguity discrimination for ship detection using Sentinel-1 repeat acquisition operations | |
RU2648234C1 (en) | Method of search and detection of object | |
Mecocci et al. | Radar image processing for ship-traffic control | |
Hannevik | Literature review on ship and ice discrimination | |
Pyo et al. | Acoustic beam-based man-made underwater landmark detection method for multi-beam sonar | |
Dinevich et al. | Detecting birds and estimating their velocity vectors by means of MRL-5 meteorological radar | |
Elmore et al. | Environmental measurements derived from tactical mine-hunting sonar data | |
Zakharov et al. | Detection and characterization of extreme ice features in single high resolution satellite imagery | |
Muckenhuber | High resolution sea ice monitoring using space borne Synthetic Aperture Radar | |
Borisenkov et al. | Bistatic SAR based on TV-signal |