RU2638939C1 - Method of radar ship identification - Google Patents

Method of radar ship identification Download PDF

Info

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
Application number
RU2016133742A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Владимир Николаевич Трофимов
Original Assignee
Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" filed Critical Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем"
Priority to RU2016133742A priority Critical patent/RU2638939C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2638939C1 publication Critical patent/RU2638939C1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S13/00Systems 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
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S13/00Systems 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
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S13/00Systems 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
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/40Means for monitoring or calibrating

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: radio engineering, communication.
SUBSTANCE: invention can be used in on-board radar stations (OBRS) with synthesizing the antenna aperture for identifying surface objects (ships). The specified result is achieved due to the fact that the radar (RL) image of a section of the sea surface with a detected RL mark, indicating the presence of an object on the sea surface, is subjected to processing using reference matrices containing images of RL shadows formed by ships and obtained on the basis of information on the form and location of the ship relative to the OBRS, and based on the results of this processing, a decision is made on the identity of the detected object to one ship out of a given list of ships to be identified.
EFFECT: identification of ships on the sea surface, regardless of the characteristics of direct radar reflections from the elements of its structure, while the characteristic feature of the method is an increase in the probability of correct identification when the sea surface disturbance increases.
7 dwg

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/(H0m),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):

Figure 00000001
,
Figure 00000001
,

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:

Figure 00000002
,
Figure 00000003
.
Figure 00000002
,
Figure 00000003
.

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:

Figure 00000004
,
Figure 00000004
,

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;

Figure 00000005
- средний уровень шумов приемного тракта РЛС.
Figure 00000005
- 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:

Figure 00000006
.
Figure 00000006
.

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:

Figure 00000007
Figure 00000007

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:

Figure 00000008
Figure 00000008

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 (RLT 1 and RLT 2), which differ in length by four times, using a standard corresponding to RLT 2. At the bottom of FIG. 6 shows graphs obtained as a result of the correlation processing of the RLT and the standard, as well as the corresponding N.

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 RLT 1. In both cases, with the correct choice of the standard, the coefficient H has a value four times greater than with the wrong choice of the standard.

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)

Способ радиолокационного распознавания кораблей, включающий получение с помощью бортовой радиолокационной станции (БРЛС) с синтезированием апертуры антенны радиолокационного изображения (РЛИ) участка морской поверхности с объектом, подлежащим распознаванию путем определения его принадлежности одному из кораблей, входящих в состав заданного списка распознаваемых кораблей, с использованием известной информации о местоположении распознаваемого объекта - азимуте и наклонной дальности R относительно носителя БРЛС, причем в РЛИ, представляющем собой матрицу уровней радиолокационных (РЛ) сигналов S(m,n), строки соответствуют n-ым каналам дальности БРЛС, имеющим линейное разрешение dr, общее число которых равно N (n=0, 1, 2, … , N-1), столбцы соответствуют m-ым азимутальным каналам БРЛС, имеющим линейное разрешение da, общее число которых равно М (m=0, 1, 2, …, М-1), а длина участка морской поверхности по дальности должна быть не менее, чем в 4 раза больше длины Lm самой протяженной радиолокационной тени (РЛТ), которая может быть образована кораблем из списка распознаваемых и рассчитывается по формуле Lm=HmR/(H0-Hm), где Hm - самая большая высота для кораблей из списка распознаваемых; Н0 - высота носителя БРЛС над морской поверхностью, при этом N≥4Lm/dr, протяженность участка морской поверхности, содержащегося в РЛИ, по азимуту должна быть не менее чем в 3 раза больше значения Xm, которое равно длине самого протяженного корабля из списка распознаваемых, при этом М≥3Xm/da, причем каждому списку распознаваемых объектов соответствуют свои собственные значения Hm и Xm, которые хранятся в базе данных, а дальность R0 до начала рассматриваемого участка морской поверхности выбирают так, чтобы сам объект находился в центре РЛИ, полученное РЛИ подвергают последовательности операций, включающей в себя исключение из РЛИ сигналов, отраженных непосредственно от корабля, для чего в РЛИ определяют максимальный уровень Sm и средний уровень S0 РЛ сигналов, отраженных от морской поверхности, используя для этого участок РЛИ, заведомо не содержащий РЛТ и РЛ сигналы, отраженные от корабля, по формуле
Figure 00000009
, где Ns=N/2-Xm/dr, и элементы матрицы S(m,n), превышающие величину Sm, заменяют на значения, равные S0, для получения матрицы St(m,n), обработку полученной матрицы St(m,n) с использованием предварительно сформированных и хранящихся в базе данных эталонных матриц Tqab(k,p), хранящих в себе формы РЛТ, образованных распознаваемыми кораблями для различных значений углов, под которыми они наблюдаются из точки расположения БРЛС, с получением корреляционных матриц
Figure 00000010
, где
Figure 00000011
- средний уровень шумов приемного тракта БРЛС, индекс q означает номер распознаваемого корабля в списке распознаваемых, а - курсовой угол корабля, заданный в числе угловых дискретов, величина которых Δа задается с точностью нескольких градусов, b - угол наблюдения корабля в вертикальной плоскости, измеряемый в числе угловых дискретов, величина которых Δb задается с точностью долей градуса, номера k и p в эталонных матрицах (ЭМ) соответствуют каналам дальности и азимута, причем величины дискретов по дальности и азимуту в ЭМ такие же, как в РЛИ, K=Lm/dr, P=Xm/da, k=0, 1, 2, …, K-1, р=0, 1, 2, …, Р-1, i=0, 1, 2, …, M-K-1, j=0, 1, 2, …, N-Р-1, при этом элементы ЭМ, расположенные внутри РЛТ имеют значения, равные единице, а элементы вне РЛТ равны нулю, индекс b, используемых ЭМ определяют на основании известных значений дальности до объекта и собственной высоты носителя БРЛС по формуле b=arcsin(H0/R)/Δb, в полученных корреляционных матрицах рассчитывают значения среднего уровня сигналов
Figure 00000012
, находят минимальные значения сигналов Bq a , рассчитывают пороговые уровни сигналов
Figure 00000013
, подсчитывают количество элементов Dq a , которые имеют уровни сигналов менее порогового значения Cq a , рассчитывают коэффициенты
Figure 00000014
, из всех полученных коэффициентов Hq a выбирают коэффициент, имеющий наибольшее значение, и делают вывод о том, что распознан объект с индексом q, соответствующим выбранному коэффициенту Hq a , который имеет курсовой угол, соответствующий выбранному коэффициенту Hq a и равный произведению a Δa.
A method for radar recognition of ships, including obtaining by means of an on-board radar station (ARL) with synthesizing an aperture of an antenna of a radar image (RLI) a portion of the sea surface with an object to be recognized by determining its belonging to one of the ships included in a given list of recognizable ships, using known information about the location of the recognized object - azimuth and slant range R relative to the radar carrier, and in radar imagery, comprising a matrix of radar (RL) signal levels S (m, n), the rows correspond to the nth radar range channels with linear resolution dr, the total number of which is N (n = 0, 1, 2, ..., N-1) , the columns correspond to the m-th azimuth radar channels with linear resolution d a , the total number of which is equal to M (m = 0, 1, 2, ..., M-1), and the length of the surface area of the sea surface should be no less than 4 times the length L m of the longest radar shadow (RLT), which can be formed by a ship from a list of recognizable ones and is calculated by the formula L m = H m R / (H 0 -H m ), where H m is the highest height for ships from the list of recognizable; H 0 is the height of the radar carrier above the sea surface, with N≥4L m / dr, the length of the section of the sea surface contained in the radar, should be at least 3 times the azimuth of X m , which is equal to the length of the longest ship from a list of recognizable, while M≥3X m / d a , and each list of recognizable objects has its own values H m and X m that are stored in the database, and the range R 0 to the beginning of the considered surface area is chosen so that the object itself was in the center of radar, floor The radar image is subjected to a sequence of operations, including the exclusion from the radar signal of signals reflected directly from the ship, for which the maximum level S m and the average level S 0 of the radar signal reflected from the sea surface are determined in the radar signal, using for this purpose a radar signal section that is obviously not RLT and RL signals reflected from the ship, according to the formula
Figure 00000009
, where N s = N / 2-X m / dr, and elements of the matrix S (m, n) exceeding the value of S m are replaced by values equal to S 0 to obtain the matrix S t (m, n), processing the obtained matrices S t (m, n) using the pre-formed and stored in the database reference matrices T qab (k, p) that store the forms of radar, formed by recognizable ships for different angles at which they are observed from the location of the radar, with obtaining correlation matrices
Figure 00000010
where
Figure 00000011
- the average noise level of the radar receiving path, the q index means the number of the recognized ship in the list of recognizable, and - the course angle of the ship, specified in the number of angular discretes, the value of which Δ a is set with an accuracy of several degrees, b - the observation angle of the ship in the vertical plane, measured among the angular discretes, the value of which Δb is set with an accuracy of fractions of a degree, the numbers k and p in the reference matrices (EM) correspond to the range and azimuth channels, and the discrete values in range and azimuth in the EM are the same as in the radar, K = L m / dr, P = X m / d a , k = 0, 1, 2, ..., K-1, p = 0, 1, 2, ..., P-1, i = 0, 1, 2, ... , MK-1, j = 0, 1, 2, ..., N-P-1, while the EM elements located inside the RLT have values equal to one, and the elements outside the RLT are zero, the index b used by the EM is determined based on the known values of the distance to the object and the own height of the radar carrier according to the formula b = arcsin (H 0 / R) / Δb, in the obtained correlation matrices the values of the average signal level are calculated
Figure 00000012
, find the minimum signal values B q a , calculate threshold signal levels
Figure 00000013
calculate the number of elements D q a that have signal levels less than the threshold value C q a , calculate the coefficients
Figure 00000014
, of all the obtained coefficients H q a , the coefficient having the greatest value is selected and it is concluded that an object with the index q corresponding to the selected coefficient H q a is recognized, which has a heading angle corresponding to the selected coefficient H q a and equal to the product a Δ a .
RU2016133742A 2016-08-17 2016-08-17 Method of radar ship identification RU2638939C1 (en)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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