RU2368917C1 - Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station - Google Patents

Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station Download PDF

Info

Publication number
RU2368917C1
RU2368917C1 RU2007147884/09A RU2007147884A RU2368917C1 RU 2368917 C1 RU2368917 C1 RU 2368917C1 RU 2007147884/09 A RU2007147884/09 A RU 2007147884/09A RU 2007147884 A RU2007147884 A RU 2007147884A RU 2368917 C1 RU2368917 C1 RU 2368917C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
matrix
antenna
radar
line
vector
Prior art date
Application number
RU2007147884/09A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2007147884A (en
Inventor
Владимир Константинович Клочко (RU)
Владимир Константинович Клочко
Original Assignee
Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет
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 агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет filed Critical Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет
Priority to RU2007147884/09A priority Critical patent/RU2368917C1/en
Publication of RU2007147884A publication Critical patent/RU2007147884A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2368917C1 publication Critical patent/RU2368917C1/en

Links

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: radio engineering.
SUBSTANCE: invention relates to passive and active radar, more specifically to radio-thermal locator (RTL) and radar stations (RS) for surveillance of ground and airborne objects based on mobile or stationary carrier stations with antenna arrays. The proposed method lies in that, during surveillance of the ground or airborne environment using a scanning multichannel antenna in form of an array of nonradiating elements for maintenance of the scanned area, a complete window is used when processing data, which corresponds to the size of the scanned area. The number of measurement channels is increased and the obtained measurements are processed. As a result, a matrix of the amplitude image of the scanned area is obtained, with increase in resolution of angular coordinates by several times.
EFFECT: wider area for clear vision to the scope of the radio-thermal locator station and radar station, as well as increased accuracy and speed of operation when displaying images of ground or airborne environment.

Description

Изобретение относится к пассивной и активной радиолокации, а именно к радиотеплолокационным и радиолокационным станциям (РТЛС, РЛС) наблюдения за наземными и воздушными объектами на базе подвижных или неподвижных носителей станций с антенными решетками (многолучевыми, многосенсорными антенными системами) [1], [2, с.9-11].The invention relates to passive and active radar, and in particular to radiolocation and radar stations (RTLS, radar) for monitoring ground and air objects based on moving or fixed carriers of stations with antenna arrays (multi-beam, multi-sensor antenna systems) [1], [2, p. 9-11].

При наблюдении РТЛС или РЛС за наземной или воздушной обстановкой осуществляется построчное сканирование антенной зоны обзора с непрерывным смещением линии визирования антенны по азимуту и углу места [1, с.71-73], [2-5]. При этом формируется двумерное радиоизображение наземных или воздушных объектов на фоне окружающей обстановки. Четкость изображения и точность определения угловых координат объектов при таком способе формирования изображения ограничена шириной диаграммы направленности антенны (ДНА). Возникает проблема повышения разрешающей способности РТЛС или РЛС по углам за счет алгоритмической обработки полученного изображения. Известны способы повышения разрешающей способности по угловым координатам сканирующих РЛС в режиме "реального луча" [4, 5], которые могут быть использованы также для повышения разрешающей способности сканирующих РТЛС. Однако эти способы обладают недостатками - потерей информации об изображении по периметру зоны обзора и ограниченной точностью восстановления изображений из-за малого числа измерительных каналов.When observing RTLS or radar for ground or air conditions, line-by-line scanning of the antenna of the field of view is carried out with a continuous shift of the antenna line of sight in azimuth and elevation [1, pp. 71-73], [2-5]. In this case, a two-dimensional radio image of ground or air objects is formed against the background of the surrounding environment. The clarity of the image and the accuracy of determining the angular coordinates of objects with this method of image formation is limited by the width of the antenna pattern (BOTTOM). There is a problem of increasing the resolution of RTLS or radar in the corners due to the algorithmic processing of the received image. Known methods for increasing the resolution of the angular coordinates of the scanning radar in the "real beam" [4, 5], which can also be used to increase the resolution of the scanning RTLS. However, these methods have drawbacks - the loss of image information around the perimeter of the field of view and the limited accuracy of image recovery due to the small number of measuring channels.

Наиболее близким по технической сущности является способ повышения разрешающей способности по угловым координатам [5], который заключается в восстановлении матрицы изображения в заданном диапазоне дальности и сводится к следующим операциям.The closest in technical essence is a way to increase the resolution in angular coordinates [5], which consists in restoring the image matrix in a given range of ranges and reduces to the following operations.

1. Линию визирования антенны РЛС последовательно смещают по азимуту и углу места соответственно на величину (2n+1)-й и (2m+1)-й части ширины ДНА построчно в зоне обзора. Ширина ДНА на уровне 0,5 мощности в осевом сечении составляет 2n+1 элементов дискретизации по азимуту и 2m+1 элементов дискретизации по углу места.1. The line of sight of the radar antenna is successively shifted in azimuth and elevation, respectively, by the value of the (2n + 1) th and (2m + 1) th parts of the bottom width of the bottom of the line in the line of sight. The DND width at the level of 0.5 power in the axial section is 2n + 1 azimuth sampling elements and 2m + 1 azimuth sampling elements.

2. Полученные при каждом i,j-м положении луча амплитуды отраженных сигналов на выходе первого канала y1(i,j) помещают в матрицу измерений Y1 с элементами y1(i,j),

Figure 00000001
,
Figure 00000002
, а амплитуды на выходе второго канала y2(i,j) помещают в матрицу измерений Y2 с элементами y2(ij),
Figure 00000001
,
Figure 00000002
.2. The amplitudes of the reflected signals obtained at each i, jth position of the beam at the output of the first channel y 1 (i, j) are placed in the measurement matrix Y 1 with elements y 1 (i, j),
Figure 00000001
,
Figure 00000002
and the amplitudes at the output of the second channel y 2 (i, j) are placed in the measurement matrix Y 2 with elements y 2 (ij),
Figure 00000001
,
Figure 00000002
.

3. Относительно каждого i,j-го элемента x(i,j),

Figure 00000003
,
Figure 00000004
искомой матрицы изображения Х строится плавающее окно ограниченного размера (2m1+1)×(2n1+1), m1>m, n1>n. Амплитуды yk(i+i1,j+j1), k=1, 2, взятые в этом окне при
Figure 00000005
,
Figure 00000006
, суммируют по i1 и j1 с весовыми коэффициентами hk(i1,j1), k=1, 2, расчет которых осуществляют заранее по методу наименьших квадратов (МНК). В результате получают оценку3. Regarding each i, jth element x (i, j),
Figure 00000003
,
Figure 00000004
of the desired image matrix X, a floating window of a limited size (2m 1 +1) × (2n 1 +1), m 1 > m, n 1 > n, is constructed. Amplitudes y k (i + i 1 , j + j 1 ), k = 1, 2, taken in this window for
Figure 00000005
,
Figure 00000006
are summed over i 1 and j 1 with weight coefficients h k (i 1 , j 1 ), k = 1, 2, which are calculated in advance using the least squares method (least squares method). The result is an estimate

Figure 00000007
Figure 00000007

искомого изображения в центральном элементе окна для числа каналов К=2.the desired image in the Central element of the window for the number of channels K = 2.

4. Полученные по совокупности i,j-x положений луча оценки

Figure 00000008
,
Figure 00000009
,
Figure 00000004
располагают в составе (I-2m1)×(J-2n1) - матрицы
Figure 00000010
, которая представляет восстановленное изображение в i,j-x синтезированных элементах разрешения по азимуту и углу места.4. Obtained by the totality i, jx of the provisions of the beam estimates
Figure 00000008
,
Figure 00000009
,
Figure 00000004
have in the composition (I-2m 1 ) × (J-2n 1 ) - matrix
Figure 00000010
, which represents the reconstructed image in i, jx synthesized resolution elements in azimuth and elevation.

Однако такой способ обладает следующими недостатками.However, this method has the following disadvantages.

1. В полученной (I-2m1)×(J-2n1) - матрице оценок

Figure 00000011
с элементами
Figure 00000008
,
Figure 00000009
,
Figure 00000004
теряется информация об изображении по периметру зоны обзора, и искомая I×J - матрица
Figure 00000011
с элементами
Figure 00000008
,
Figure 00000012
,
Figure 00000013
оказывается полностью незаполненной. Это вызвано тем, что в плавающем окне вычисляется только одна оценка, соответствующая центру окна.1. In the obtained (I-2m 1 ) × (J-2n 1 ) - matrix of estimates
Figure 00000011
with elements
Figure 00000008
,
Figure 00000009
,
Figure 00000004
information about the image around the perimeter of the viewing area is lost, and the desired I × J matrix
Figure 00000011
with elements
Figure 00000008
,
Figure 00000012
,
Figure 00000013
It turns out to be completely empty. This is because in the floating window, only one estimate is calculated, corresponding to the center of the window.

2. Расширение множества оценок до зоны обзора требует дополнительного сканирования, что снижает быстродействие системы наблюдения.2. The extension of many estimates to the field of view requires additional scanning, which reduces the speed of the surveillance system.

3. Расчет весовых коэффициентов hk(i1,j1) для формулы (1) дан для антенной системы, приемные элементы которой принимают один и тот же сигнал в одной фазе, и не предусматривает общего случая, когда приемные элементы многоканальной антенны, размещенные в виде антенной решетки, принимают сигнал в разных фазах.3. The calculation of the weight coefficients h k (i 1 , j 1 ) for formula (1) is given for an antenna system, the receiving elements of which receive the same signal in one phase, and does not provide for the general case when the receiving elements of a multi-channel antenna, placed in the form of an antenna array, receive a signal in different phases.

Устранение указанных недостатков требует изменения способа обработки результатов измерения.The elimination of these disadvantages requires a change in the method of processing the measurement results.

Технический результат направлен на расширение области четкого видения до области обзора РТЛС и РЛС, а также повышение точности восстановления изображения.The technical result is aimed at expanding the field of clear vision to the field of view of RTLS and radar, as well as improving the accuracy of image recovery.

Технический результат предлагаемого технического решения достигается тем, что способ формирования изображений в многоканальных радиотеплолокационных и радиолокационных станциях заключается в том, что при наблюдении за поверхностью или воздушной обстановкой с помощью сканирующей К-канальной антенны в виде решетки приемных элементов последовательно смещают линию визирования антенны по азимуту и углу места соответственно на величину (2n+1)-й и (2m+1)-й части ширины диаграммы направленности антенны на уровне 0,5 мощности построчно в зоне обзора, где n и m - элементы дискретизации соответственно по азимуту и углу места, измеряют при каждом i,j-м положении антенны в k-x измерительных каналах значения приемных сигналов и формируют из них I×J - матрицы измерений Yk с элементами yk(i,j),

Figure 00000012
,
Figure 00000013
,
Figure 00000014
, которые далее обрабатывают, отличающийся тем, что при обработке данных используют полное окно, соответствующее размеру области сканирования I×J, увеличивают число каналов измерения К, сворачивают полученные матрицы измерений Y1, Y2, …, YK в один IJK-вектор измерений
Figure 00000015
, который умножают справа на (I+2m)(J+2n)×IJK - матрицу весовых коэффициентов Н, вычисляемую заранее, тем самым получают (I+2m)(J+2n) - вектор оценок
Figure 00000016
, затем разворачивают вектор
Figure 00000017
построчно в (I+2m)×(J+2n) - матрицу X, представляющую восстановленное изображение в расширенной зоне обзора с разрешением по угловым координатам.The technical result of the proposed technical solution is achieved by the fact that the method of imaging in multichannel radar and radar stations is that when observing the surface or the air environment using a scanning K-channel antenna in the form of a array of receiving elements, the antenna line of sight is successively shifted in azimuth and elevation angle, respectively, by the value of the (2n + 1) th and (2m + 1) th part of the antenna radiation pattern width at the level of 0.5 power line by line in the survey zone ora, where n and m are the sampling elements in azimuth and elevation, respectively, measure the values of the receiving signals for each i, jth antenna position in kx measurement channels and form I × J measurement matrices Y k with elements y k ( i, j),
Figure 00000012
,
Figure 00000013
,
Figure 00000014
which are further processed, characterized in that when processing the data, use the full window corresponding to the size of the scan area I × J, increase the number of measurement channels K, collapse the obtained measurement matrices Y 1 , Y 2 , ..., Y K into one IJK measurement vector
Figure 00000015
, which is multiplied on the right by (I + 2m) (J + 2n) × IJK - the matrix of weight coefficients H, calculated in advance, thereby obtaining (I + 2m) (J + 2n) - the vector of estimates
Figure 00000016
then expand the vector
Figure 00000017
row-wise in (I + 2m) × (J + 2n) - matrix X, representing the reconstructed image in the extended viewing area with a resolution in angular coordinates.

Способ осуществляется следующим образом.The method is as follows.

1. Антенная система, представляющая собой антенную решетку, построчно сканирует в зоне обзора, смещаясь по азимуту и углу места непрерывно, а измерения осуществляются с малым шагом дискретизации.1. The antenna system, which is an antenna array, scans line by line in the field of view, moving continuously in azimuth and elevation, and measurements are carried out with a small sampling step.

2. Цифровая система обработки принимаемых сигналов измеряет в каждом k-м канале (k=1, 2, …, К) независимо сигналы в дискретные моменты времени, совпадающие с j,1-ми шагами дискретизации по углам, составляющими (2n+1)-ю и (2m+1)-ю часть ширины ДНА на уровне 0,5 мощности по азимуту и углу места, и формирует из них I×J - матрицы измерений каналов Y1, Y2, …, YK.2. The digital processing system of the received signals in each k-th channel (k = 1, 2, ..., K) independently measures signals at discrete time instants that coincide with the j, 1-st steps of sampling at angles of (2n + 1) -th and (2m + 1) -th part of the bottom width at the level of 0.5 power in azimuth and elevation, and forms from them I × J - matrix measurements of channels Y 1 , Y 2 , ..., Y K.

3. Полученные матрицы измерений Y1, Y2, …, YK последовательно сворачиваются в один IJK-вектор измерений

Figure 00000015
.3. The resulting measurement matrices Y 1 , Y 2 , ..., Y K are sequentially collapsed into one IJK measurement vector
Figure 00000015
.

4. Вектор

Figure 00000015
умножается справа на (I+2m)(J+2n)×IJK - матрицу весовых коэффициентов Н, вычисляемую заранее по методике, представленной в расчетной части заявки, тем самым получается (I+2m)(J+2n) - вектор оценок
Figure 00000016
.4. Vector
Figure 00000015
multiplied on the right by (I + 2m) (J + 2n) × IJK - the matrix of weight coefficients H, calculated in advance using the methodology presented in the calculation part of the application, thereby obtaining (I + 2m) (J + 2n) - the vector of estimates
Figure 00000016
.

5. Вектор оценок

Figure 00000017
разворачивается построчно в (I+2m)×(I+2n) - матрицу X, представляющую восстановленное изображение в расширенной зоне обзора с повышенным в несколько раз разрешением по угловым координатам.5. Vector ratings
Figure 00000017
expands line by line in (I + 2m) × (I + 2n) - matrix X, which represents the reconstructed image in the expanded field of view with a several times higher resolution in angular coordinates.

Расчет матриц весовых коэффициентов для многоканальной РТЛС без амплитудного детектирования сводится к следующему.Calculation of weighting matrices for multichannel RTLS without amplitude detection is as follows.

Дискретная модель измерений при i,j-м фиксированном положении антенны по углу места (по i) и азимуту (по j) на входе цифровой системы обработки приемного сигнала описывается следующей суммарной зависимостью:The discrete measurement model for the i, jth fixed position of the antenna in elevation (in i) and azimuth (in j) at the input of the digital processing system of the receiving signal is described by the following total relationship:

Figure 00000018
Figure 00000018

Figure 00000019
Figure 00000019

где Sk(t,i,j) - принимаемый сигнал в k-м канале (

Figure 00000020
); αk(i,j) - нормированные коэффициенты ДНА k-го канала, характеризующие интенсивность прихода сигнала с i,j-го углового направления в k-м приемном элементе антенны; U(t,i,j) - полезная i,j-я составляющая сигнала, несущая информацию о поле излучения в i,j-м направлении, причем амплитуда A(t,i,j) и начальная фаза φ(t,i,j) - случайные функции времени t и пространственных координат i,j; круговая частота ω0=2πf0 соответствует центру полосы частот, в которой принимается сигнал [1]. Закон распределения A(t,i,j) во времени t при фиксированных i,j близок к нормальному:
Figure 00000021
. Начальная фаза φ(t,i,j) по t, i, j распределена равномерно на [0,2π]; γk{i,j) - известное запаздывание сигнала по фазе при приеме сигнала с i,j-го направления в k-м элементе антенны, где значение γk(i,j)=0 принимается для центра антенной системы; ξq(t) - гауссовский белый шум:
Figure 00000022
. Размер ДНА на уровне 0,5 мощности в осевом сечении составляет 2n+1 элементов дискретизации по азимуту и 2m+1 элементов дискретизации по углу места.where S k (t, i, j) is the received signal in the kth channel (
Figure 00000020
); α k (i, j) - normalized coefficients of the bottom of the k-th channel, characterizing the intensity of the signal from the i, j-th angular direction in the k-th receiving element of the antenna; U (t, i, j) is the useful i, jth component of the signal, carrying information about the radiation field in the i, jth direction, with the amplitude A (t, i, j) and the initial phase φ (t, i, j) are random functions of time t and spatial coordinates i, j; the circular frequency ω 0 = 2πf 0 corresponds to the center of the frequency band in which the signal is received [1]. The distribution law A (t, i, j) in time t for fixed i, j is close to normal:
Figure 00000021
. The initial phase φ (t, i, j) over t, i, j is evenly distributed on [0,2π]; γ k {i, j) is the known phase delay of the signal when receiving a signal from the i, jth direction in the kth element of the antenna, where the value γ k (i, j) = 0 is taken for the center of the antenna system; ξ q (t) - Gaussian white noise:
Figure 00000022
. The size of the BOTTOM at the level of 0.5 power in the axial section is 2n + 1 sampling elements in azimuth and 2m + 1 sampling elements in elevation.

Представим (3), опустив символы t, i, j и обозначив ψ(t,i,j)=ω0t-φ(t,i,j):Represent (3) by omitting the symbols t, i, j and denoting ψ (t, i, j) = ω 0 t-φ (t, i, j):

Figure 00000023
Figure 00000023

С учетом (4) модель измерений (2) принимает видTaking into account (4), the measurement model (2) takes the form

Figure 00000024
Figure 00000024

гдеWhere

Figure 00000025
Figure 00000026
Figure 00000025
Figure 00000026

- косинусная и синусная составляющие коэффициентов ДНА, зависящие от известной фазы γk(i,j) запаздывания сигнала по приемным элементам;- the cosine and sine components of the DND coefficients, depending on the known phase γ k (i, j) of the signal delay by the receiving elements;

Figure 00000027
Figure 00000028
Figure 00000027
Figure 00000028

- косинусная и синусная составляющие полезного сигнала, зависящие от случайной функции ψ(t,i,j), причемare the cosine and sine components of the useful signal, depending on the random function ψ (t, i, j), and

Figure 00000029
Figure 00000029

Задача с позиции модели (5) заключается в поиске наилучших в определенном смысле оценок полезных составляющих (7): xs, xc с оцениванием амплитуды А по формуле (8) для фиксированного момента времени t.The problem from the perspective of model (5) is to find the best in a certain sense estimates of the useful components (7): x s , x c with the estimation of the amplitude A according to formula (8) for a fixed time t.

Для решения этой задачи в каждый дискретный момент времени tµ, соответствующий i,j-му положению антенны, выполняются следующие построения.To solve this problem at each discrete time instant t µ , corresponding to the i, jth position of the antenna, the following constructions are performed.

1. Измерения Sk всех k-x каналов (

Figure 00000030
) последовательно размещаются в К-векторе
Figure 00000031
.1. Measurements S k of all kx channels (
Figure 00000030
) are sequentially placed in the K-vector
Figure 00000031
.

2. Искомые параметры (7) парами xs, xc последовательно (в соответствии с нумерацией i,j) располагаются в 2(2m+1)(2n+1) - векторе

Figure 00000032
.2. The desired parameters (7) in pairs x s , x c sequentially (in accordance with the numbering i, j) are located in 2 (2m + 1) (2n + 1) - vector
Figure 00000032
.

3. Коэффициенты ДНА (6) располагаются построчно парами

Figure 00000033
,
Figure 00000034
в составе К×2(2m+1)(2n+1)-матрицы А: вначале для 1-го канала, затем 2-го и т.д. К-го.3. DND coefficients (6) are arranged line by line in pairs
Figure 00000033
,
Figure 00000034
in the K × 2 (2m + 1) (2n + 1) -matrix A: first for the 1st channel, then the 2nd, etc. To the th.

4. Помехи ξk находятся в К-векторе

Figure 00000035
.4. The interference ξ k is in the K-vector
Figure 00000035
.

5. Построения п.п. 2-4 отражают структуру вектора

Figure 00000032
, матрицы А, вектора
Figure 00000035
и не входят в операции обработки данных. Возможна иная организация размещения элементов в векторах
Figure 00000036
,
Figure 00000037
,
Figure 00000038
и матрице А.5. Constructing p.p. 2-4 reflect the structure of the vector
Figure 00000032
, matrix A, vector
Figure 00000035
and are not included in data processing operations. Other organization of placing elements in vectors is possible.
Figure 00000036
,
Figure 00000037
,
Figure 00000038
and matrix A.

При таких построениях модель измерений (2) принимает вид матрично-векторного уравнения относительно неизвестного вектора

Figure 00000017
:With such constructions, the measurement model (2) takes the form of a matrix-vector equation with respect to an unknown vector
Figure 00000017
:

Figure 00000039
Figure 00000039

Оптимальные оценки вектора

Figure 00000017
при отсутствии статистической информации относительно
Figure 00000017
и
Figure 00000038
находятся по критерию минимума квадрата нормы (или МНК):Optimal vector estimates
Figure 00000017
in the absence of statistical information regarding
Figure 00000017
and
Figure 00000038
are found by the criterion of the minimum of the square of the norm (or OLS):

Figure 00000040
Figure 00000040

где Т - символ транспонирования.where T is the transpose symbol.

Решение (10) дает стандартные МНК-оценки:Solution (10) gives standard OLS estimates:

Figure 00000041
Figure 00000042
Figure 00000041
Figure 00000042

где δ - параметр регуляризации, необходимый для обращения матрицы AТ А в случае ее плохой обусловленности (например, [6, с.55]); Е - единичная матрица; Н1 - матрица весовых коэффициентов.where δ is the regularization parameter necessary for inversion of the matrix A T A in case of its poor conditioning (for example, [6, p. 55]); E is the identity matrix; H 1 - matrix of weights.

Точность оценок (11) при δ→0 и некоррелированных помехах

Figure 00000038
характеризуется корреляционной матрицей RΔX ошибок оценивания
Figure 00000043
.The accuracy of estimates (11) as δ → 0 and uncorrelated noise
Figure 00000038
characterized by a correlation matrix R ΔX of estimation errors
Figure 00000043
.

Figure 00000044
Figure 00000044

и определяется дисперсией помех

Figure 00000045
и структурой матрицы А, зависящей от формы ДНА.and is determined by the variance of the interference
Figure 00000045
and the structure of the matrix A, depending on the shape of the DNA.

При числе измерений большем, чем число неизвестных параметров: К>2(2m+1)(2n+1), дисперсии оценок параметров (диагональные элементы матрицы RΔX) меньше дисперсии помех

Figure 00000045
, чем достигается необходимая разрешающая способность, зависящая от точности оценивания.With the number of measurements greater than the number of unknown parameters: K> 2 (2m + 1) (2n + 1), the variance of the parameter estimates (diagonal elements of the matrix R ΔX ) is less than the variance of the interference
Figure 00000045
what achieves the necessary resolution, depending on the accuracy of the assessment.

Элементы вектора оценок

Figure 00000032
, взятые последовательно парами xs, xc, возводятся в квадрат, суммируются и из полученного значения извлекается корень согласно (8), что приводит к оценкам амплитудGrades Vector Elements
Figure 00000032
taken sequentially in pairs x s , x c , are squared, summed up and the root is extracted from the obtained value according to (8), which leads to estimates of the amplitudes

Figure 00000046
Figure 00000046

которые построчно располагаются в составе (2m+1)×(2n+1)-матрицы X(i,j) с элементами x(i1,j1),

Figure 00000047
,
Figure 00000048
. Матрица X(i,j) представляет восстановленное в пределах ширины ДНА при i,j-м положении антенны амплитудное изображение наземной или воздушной обстановки с повышенной в несколько раз разрешающей способностью по углам.which are row-wise arranged in the (2m + 1) × (2n + 1) -matrix X (i, j) with elements x (i 1 , j 1 ),
Figure 00000047
,
Figure 00000048
. The matrix X (i, j) represents the amplitude image of the ground or air situation that is restored within the width of the bottom of the bottom beam at the i, jth position of the antenna with an increased angular resolution several times.

Предложенная процедура оценивания позволяет значительно уменьшить время обработки по сравнению с традиционными методами [1], основанными на детектировании результатов измерения РТЛС и последующем осреднении с помощью фильтра низких частот.The proposed estimation procedure can significantly reduce the processing time compared to traditional methods [1], based on the detection of RTLS measurement results and subsequent averaging using a low-pass filter.

В случае традиционного метода измерения в РТЛС, основанного на детектировании и осреднении, модель измерений и соответствующий алгоритм обработки сводятся к следующему. В соответствии со схемой простейшего радиометра [1] сигнал (2), (3) подается на вход квадратичного детектора, на выходе которого - квадратичная функция входного сигнала:In the case of the traditional measurement method in RTLS based on detection and averaging, the measurement model and the corresponding processing algorithm are as follows. In accordance with the simplest radiometer circuit [1], the signal (2), (3) is fed to the input of a quadratic detector, the output of which is a quadratic function of the input signal:

Figure 00000049
Figure 00000049

где квадрат суммы раскладывается на составляющие:where the square of the sum is decomposed into components:

Figure 00000050
Figure 00000050

и вторая сумма берется по всем несовпадающим i1, i2, j1, j2 (i1≠i2, j1≠j2).and the second sum is taken for all mismatched i 1 , i 2 , j 1 , j 2 (i 1 ≠ i 2 , j 1 ≠ j 2 ).

Так как в (3) начальная фаза φ(t,i,j) случайным образом принимает значения на [0,2π], то U(t,i,j) - центрированная случайная функция t (с нулевым математическим ожиданием).Since in (3) the initial phase φ (t, i, j) randomly takes values on [0,2π], then U (t, i, j) is a centered random function t (with zero expectation).

После детектора сигнал (14) подается на вход фильтра низких частот (ФНЧ), который усредняет

Figure 00000051
во времени t. При усреднении произведения некоррелированных центрированных случайных величин дают близкие к нулевым средние значения. В результате на выходе ФНЧ действует следующая модель:After the detector, the signal (14) is fed to the input of a low-pass filter (LPF), which averages
Figure 00000051
in time t. When averaging the product of uncorrelated centered random variables, they give mean values close to zero. As a result, the following model is valid at the output of the low-pass filter:

Figure 00000052
Figure 00000052

где Pk(i,j) - ошибка усреднения, которую можно принять гауссовской:

Figure 00000053
, причем σPξ (или даже σP>>σξ в зависимости от свойств полей излучения). Для стационарного центрированного процесса ξk(t) его средний квадрат равен дисперсии:
Figure 00000054
.where P k (i, j) is the averaging error that can be accepted as Gaussian:
Figure 00000053
moreover, σ P > σ ξ (or even σ P >> σ ξ depending on the properties of the radiation fields). For a stationary centered process ξ k (t), its mean square is equal to the variance:
Figure 00000054
.

При усреднении U(t,i,j), определенного моделью (3), учтем, что среднее значение квадрата случайной амплитуды A(t,i,j) равно сумме квадрата ее среднего значения и дисперсии, а среднее значение квадрата косинуса на промежутке [0,2π] равно 1/2. ПолучимWhen averaging U (t, i, j) defined by model (3), we take into account that the average value of the square of the random amplitude A (t, i, j) is equal to the sum of the square of its average value and variance, and the average value of the cosine squared over the interval [ 0.2π] is 1/2. Get

Figure 00000055
Figure 00000055

Далее обозначим

Figure 00000056
- измерения;
Figure 00000057
- параметры поля излучения, подлежащие оцениванию. Понимая под αk(i,j) квадрат коэффициента ДНА
Figure 00000058
, получим окончательно дискретную модель измерения yq(i,j) для сигнала на выходе ФНЧ радиометра, необходимую для дальнейшей алгоритмической обработки:Further we denote
Figure 00000056
- measurements;
Figure 00000057
- parameters of the radiation field to be evaluated. Understanding by α k (i, j) the square of the DND coefficient
Figure 00000058
, we obtain the finally discrete measurement model y q (i, j) for the signal at the output of the low-pass filter of the radiometer, necessary for further algorithmic processing:

Figure 00000059
Figure 00000059

Точность восстановления зависит от величины отношения сигнал-шум по мощности

Figure 00000060
в (18), которая меньше, чем в модели (5), так как σPξ.The accuracy of the restoration depends on the value of the signal-to-noise power ratio
Figure 00000060
in (18), which is smaller than in model (5), since σ P > σ ξ .

Задача с позиции модели (18) заключается в восстановлении (оценивании) параметров x(i,j) поля излучения U(i,j) и формировании I×J-матрицы изображения x(i,j),

Figure 00000061
,
Figure 00000062
на основе измерений (18), полученных на множестве i,j-x положений антенны.The problem from the perspective of model (18) is to restore (estimate) the parameters x (i, j) of the radiation field U (i, j) and to form an I × J image matrix x (i, j),
Figure 00000061
,
Figure 00000062
based on measurements (18) obtained on the set i, jx of antenna positions.

Для решения этой задачи выполняются следующие построения.To solve this problem, the following constructions are performed.

1. Измерения yk(i,j),

Figure 00000061
,
Figure 00000062
, всех k-x каналов (
Figure 00000014
) последовательно размещаются в IJK-векторе
Figure 00000063
: построчно считываются измерения 1-го канала, затем 2-го и т.д. К-го.1. Measurements y k (i, j),
Figure 00000061
,
Figure 00000062
, all kx channels (
Figure 00000014
) are sequentially placed in the IJK vector
Figure 00000063
: measurements of the 1st channel, then the 2nd, etc. are read out line by line To the th.

2. Искомые параметры x(i,j) построчно располагаются в (I+2m)(J+2n) - векторе

Figure 00000064
.2. The desired parameters x (i, j) are line-by-line located in (I + 2m) (J + 2n) - vector
Figure 00000064
.

3. Коэффициенты ДНА αk(i,j) располагаются построчно в составе IJK×(I+2m)(J+2n) - матрицы А: вначале для 1-го канала, затем второго и т.д. К-го.3. DND coefficients α k (i, j) are arranged line-by-line as part of IJK × (I + 2m) (J + 2n) - matrix A: first for the 1st channel, then the second, etc. To the th.

4. Помехи pk(i,j) находятся в IJK-векторе

Figure 00000065
.4. The interference p k (i, j) is in the IJK vector
Figure 00000065
.

5. Построения п.п.п. 2-4 отражают структуру данных. Возможна иная организация размещения элементов в векторах

Figure 00000063
,
Figure 00000066
,
Figure 00000067
и матрице А.5. Building p.p.p. 2-4 reflect the data structure. Other organization of placing elements in vectors is possible.
Figure 00000063
,
Figure 00000066
,
Figure 00000067
and matrix A.

Модель измерений (18) принимает вид векторно-матричного уравнения относительно неизвестного вектора X:The measurement model (18) takes the form of a vector-matrix equation with respect to the unknown vector X:

Figure 00000068
Figure 00000068

Оптимальные оценки вектора

Figure 00000069
находятся по критерию (10):Optimal vector estimates
Figure 00000069
are found by criterion (10):

Figure 00000070
Figure 00000071
Figure 00000070
Figure 00000071

Точность оценок (20) при δ→0 и некоррелированных помехах

Figure 00000067
характеризуется корреляционной матрицей:The accuracy of estimates (20) as δ → 0 and uncorrelated noise
Figure 00000067
characterized by a correlation matrix:

Figure 00000072
Figure 00000072

При числе измерений, большем, чем число неизвестных параметров: IJK>(I+2m)(J+2n), дисперсии оценок (диагональные элементы матрицы RΔX) меньше дисперсии помех

Figure 00000073
.With the number of measurements greater than the number of unknown parameters: IJK> (I + 2m) (J + 2n), the variance of the estimates (diagonal elements of the matrix R ΔX ) is less than the variance of the interference
Figure 00000073
.

Вектор

Figure 00000064
построчно разворачивается в матрицу X, которая представляет восстановленное амплитудное изображение наземной или воздушной обстановки в зоне обзора РТЛС с повышенной в несколько раз разрешающей способностью по углам.Vector
Figure 00000064
is rotated line by line into the matrix X, which represents the reconstructed amplitude image of the ground or air situation in the field of view of the RTLS with a several times higher resolution in angles.

Расчет матриц весовых коэффициентов для РЛС сводится к следующему.Calculation of weighting matrices for the radar is as follows.

При i,j-м положении антенны модель комплексной огибающей

Figure 00000074
отраженного сигнала, отселектированного на промежутке времени [t,t+Δt], соответствующем заданному диапазону дальности (в частном случае - элементу разрешения дальности), и прошедшего тракт первичной обработки, на выходе фильтров низких частот квадратурных каналов фазового детектирования k-го приемного канала имеет вид (например, [7, с.13-14]):At the i, jth position of the antenna, the complex envelope model
Figure 00000074
the reflected signal, selected on the time interval [t, t + Δt], corresponding to the specified range of the range (in the particular case, the range resolution element), and passed the primary processing path, at the output of the low-pass filters of the quadrature channels of the phase detection of the k-th receiving channel has view (for example, [7, p.13-14]):

Figure 00000075
Figure 00000075

Здесь:

Figure 00000076
- сигнал в квадратурных каналах фазового детектирования с измеряемой амплитудой Sk(t,i,j) и измеряемой фазой φk(t,i,j), где множитель i обозначает мнимую единицу;
Figure 00000077
- нормированные комплексные коэффициенты ДНА k-го канала;
Figure 00000078
- полезная составляющая сигнала со случайной амплитудой A(t,i,j), несущей информацию о поле отражения, и случайной равномерно на [0,2π] фазой ψk(t,i,j); γk(i,j) - известный фазовый сдвиг при приеме отраженного сигнала с i,j-го углового направления k-м приемным элементом по сравнению с центром антенной системы;
Figure 00000079
- комплексный гауссовский белый шум, действительная и мнимая составляющие которого распределены по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и дисперсией
Figure 00000080
.Here:
Figure 00000076
- a signal in the quadrature channels of phase detection with a measured amplitude S k (t, i, j) and a measured phase φ k (t, i, j), where the factor i denotes the imaginary unit;
Figure 00000077
- normalized complex DND coefficients of the k-th channel;
Figure 00000078
- the useful component of the signal with a random amplitude A (t, i, j) that carries information about the reflection field and a random phase uniformly on [0,2π] ψ k (t, i, j); γ k (i, j) is the known phase shift upon receipt of the reflected signal from the i, jth angular direction by the kth receiving element compared to the center of the antenna system;
Figure 00000079
- complex Gaussian white noise, the real and imaginary components of which are distributed according to the normal law with zero mathematical expectation and dispersion
Figure 00000080
.

Представим (22) в видеWe represent (22) in the form

Figure 00000081
Figure 00000081

гдеWhere

Figure 00000082
Figure 00000083
Figure 00000082
Figure 00000083

Figure 00000084
- комплексный сигнал, подлежащий оцениванию, модулем которого является амплитуда сигнала отражения A(t,i,j).
Figure 00000084
- a complex signal to be estimated, the module of which is the amplitude of the reflection signal A (t, i, j).

Модель измерения (23) аналогично (9) или (19) представляется в векторно-матричной форме:The measurement model (23), similarly to (9) or (19), is represented in the vector-matrix form:

Figure 00000085
Figure 00000085

где

Figure 00000086
- IJK-вектор комплексных измерений (23), взятых по совокупности i,j,k;
Figure 00000087
- IJK×(1+2m)(J+2n) - матрица комплексных коэффициентов ДНА;
Figure 00000088
- (I+2m)(J+2n) - вектор комплексных оцениваемых параметров;
Figure 00000089
- IJK-вектор комплексных ошибок измерения.Where
Figure 00000086
- IJK vector of complex measurements (23) taken from the set of i, j, k;
Figure 00000087
- IJK × (1 + 2m) (J + 2n) - matrix of complex coefficients of the DND;
Figure 00000088
- (I + 2m) (J + 2n) - a vector of complex estimated parameters;
Figure 00000089
- IJK vector of complex measurement errors.

Оптимальные МНК-оценки вектора

Figure 00000090
находятся по критерию, аналогичному (10):Optimal OLS vector estimates
Figure 00000090
are found by a criterion similar to (10):

Figure 00000091
Figure 00000091

где *Т - символ комплексного сопряжения и транспонирования, и принимают видwhere * T is a symbol of complex conjugation and transposition, and take the form

Figure 00000092
Figure 00000093
Figure 00000092
Figure 00000093

где

Figure 00000094
- матрица комплексных весовых коэффициентов;
Figure 00000095
- комплексный параметр регуляризации.Where
Figure 00000094
- matrix of complex weights;
Figure 00000095
- a complex parameter of regularization.

Точность оценивания (24) при

Figure 00000096
и некоррелированных помехах
Figure 00000097
характеризуется комплексной корреляционной матрицей ошибок оценивания
Figure 00000098
:Estimation Accuracy (24) at
Figure 00000096
and uncorrelated interference
Figure 00000097
characterized by a complex correlation matrix of estimation errors
Figure 00000098
:

Figure 00000099
Figure 00000099

В качестве оценок амплитуд поля отражения берутся модули элементов вектора

Figure 00000090
, которые построчно размещаются в матрице восстановленного изображения X.As estimates of the amplitudes of the reflection field, we take the modules of the elements of the vector
Figure 00000090
which are row-wise placed in the matrix of the reconstructed image X.

Если после когерентного накопления комплексный сигнал (23) детектируется по амплитуде (берется его модуль или квадрат модуля), а продетектированные сигналы некогерентно накапливаются (усредняются) для повышения отношения сигнал-шум и борьбы со спекл-искажениями, то получается действительная модель вида (16), (18), (19) и оценки (20). Однако за счет нелинейных преобразований уровень помех в (16), (18) может быть значительно выше, чем в линейных моделях (2), (22): σPξ.If, after coherent accumulation, the complex signal (23) is detected by amplitude (its modulus or module square is taken), and the detected signals are incoherently accumulated (averaged) to increase the signal-to-noise ratio and combat speckle distortion, we obtain a real model of the form (16) , (18), (19) and estimates (20). However, due to nonlinear transformations, the noise level in (16), (18) can be significantly higher than in linear models (2), (22): σ P > σ ξ .

Предлагаемый способ позволяет в несколько раз повысить разрешающую способность РТЛС и РЛС по азимуту и углу места с сохранением области обзора при наблюдении за наземными и воздушными объектами.The proposed method allows several times to increase the resolution of the radar and radar in azimuth and elevation while maintaining the field of view when observing ground and air objects.

ЛитератураLiterature

1. Николаев А.Г., Перцов С.В. Радиотеплолокация. М.: Воен. изд-во., 1970. 132 с.1. Nikolaev A.G., Pertsov S.V. Radiolocation. M .: Military. Publishing House., 1970.132 s.

2. Пирогов Ю.А. Пассивное радиовидение в миллиметровом диапазоне // Радиотехника. 2003. №2. С.4-11.2. Pirogov Yu.A. Passive radio vision in the millimeter range // Radio engineering. 2003. No2. S.4-11.

3. Пирогов Ю.А., Тимановский А.Л. Сверхразрешение в системах пассивного радиовидения миллиметрового диапазона // Радиотехника. 2006 № 3. С.14-19.3. Pirogov Yu.A., Timanovsky A.L. Superresolution in systems of passive radio-vision of millimeter range // Radio engineering. 2006 No. 3. P.14-19.

4. Патент RU 2284548 C1. Способ наблюдения за поверхностью и воздушной обстановкой на базе бортовой РЛС / В.К.Клочко. МПК: G01S 13/02. Приоритет 23.06.2005. Опубл.: 27.09.2006. Бюл. № 27.4. Patent RU 2284548 C1. The method of monitoring the surface and air conditions on the basis of the airborne radar / V.K. Klochko. IPC: G01S 13/02. Priority 06.23.2005. Published: 09/27/2006. Bull. Number 27.

5. Патент RU 2292060 C1. Способ наблюдения за воздушными объектами и поверхностью на базе бортовой РЛС / В.К.Клочко. МПК: G01S 13/02. Приоритет 28.06.2005. Опубл.: 20.01.2007. Бюл. № 2.5. Patent RU 2292060 C1. A method for observing airborne objects and a surface based on an onboard radar / V.K. Klochko. IPC: G01S 13/02. Priority 06/28/2005. Published: 01/20/2007. Bull. Number 2.

6. Василенко Г.И., Тараторин A.M. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986. 304 с.6. Vasilenko G.I., Taratin A.M. Image recovery. M .: Radio and communication, 1986. 304 p.

7. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны / В.Н.Антипов, В.Т.Горяинов, А.Н.Кулин, Толстов Е.Ф. и др. Под ред. В.Т.Горяинова. М.: Радио и связь, 1988. 304 с.7. Radar stations with digital synthesis of the antenna aperture / V.N. Antipov, V. T. Goryainov, A. N. Kulin, Tolstov E. F. et al. Ed. V.T. Goryainova. M .: Radio and communications, 1988. 304 p.

Claims (1)

Способ формирования изображений в многоканальных радиотеплолокационных и радиолокационных станциях, заключающийся в том, что при наблюдении за поверхностью или воздушной обстановкой с помощью сканирующей К-канальной антенны в виде решетки приемных элементов последовательно смещают линию визирования антенны по азимуту и углу места соответственно на величину (2n+1)-й и (2m+1)-й части ширины диаграммы направленности антенны на уровне 0,5 мощности построчно в зоне обзора, где n и m - элементы дискретизации соответственно по азимуту и углу места, измеряют при каждом i,j-м положении антенны в k-x измерительных каналах значения амплитуд приемных сигналов и формируют из них I×J-матрицы измерений Yk с элементами yk(ij),
Figure 00000100
,
Figure 00000101
,
Figure 00000014
, которые далее обрабатывают, отличающийся тем, что при обработке данных используют полное окно, соответствующее размеру области сканирования I×J, увеличивают число каналов измерения К, сворачивают полученные матрицы измерений Y1, Y2, …, YK в один IJK-вектор измерений
Figure 00000015
, который умножают справа на (I+2m)(J+2n)·IJK-матрицу весовых коэффициентов Н, вычисляемую заранее, тем самым получают (I+2m)(J+2n) - вектор оценок
Figure 00000016
, затем разворачивают вектор
Figure 00000017
построчно в (I+2m)·(J+2n)-матрицу X, представляющую восстановленное изображение в расширенной зоне обзора с повышенным в несколько раз разрешением по угловым координатам.
The method of imaging in multi-channel radar and radar stations, which consists in the fact that when observing a surface or air situation using a scanning K-channel antenna in the form of a array of receiving elements, the antenna line of sight is sequentially shifted in azimuth and elevation, respectively, by (2n + 1) -th and (2m + 1) -th parts of the width of the antenna radiation pattern at the level of 0.5 power line by line in the field of view, where n and m are the sampling elements in azimuth and elevation, respectively zmeryayut for each i, j-th antenna in the position measuring channels kx values and amplitudes of the reception signals are formed from these I × J-measurement matrix Y k with elements y k (ij),
Figure 00000100
,
Figure 00000101
,
Figure 00000014
which are further processed, characterized in that when processing the data, use the full window corresponding to the size of the scan area I × J, increase the number of measurement channels K, collapse the obtained measurement matrices Y 1 , Y 2 , ..., Y K into one IJK measurement vector
Figure 00000015
, which is multiplied on the right by (I + 2m) (J + 2n) · the IJK matrix of weight coefficients H, calculated in advance, thereby obtaining (I + 2m) (J + 2n) - the vector of estimates
Figure 00000016
then expand the vector
Figure 00000017
line-by-line in the (I + 2m) · (J + 2n) -matrix X, representing the reconstructed image in the expanded field of view with a several-fold increased resolution in angular coordinates.
RU2007147884/09A 2007-12-21 2007-12-21 Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station RU2368917C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007147884/09A RU2368917C1 (en) 2007-12-21 2007-12-21 Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007147884/09A RU2368917C1 (en) 2007-12-21 2007-12-21 Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2007147884A RU2007147884A (en) 2009-06-27
RU2368917C1 true RU2368917C1 (en) 2009-09-27

Family

ID=41026764

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007147884/09A RU2368917C1 (en) 2007-12-21 2007-12-21 Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2368917C1 (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2612193C1 (en) * 2016-03-28 2017-03-03 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of forming objects images in double-channel radiometric system
RU2612323C1 (en) * 2016-03-28 2017-03-07 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Image reconstruction method in two-channel scanning system
RU2646434C1 (en) * 2017-01-23 2018-03-06 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of objects image formation in radiometer with two antennas
RU2648270C1 (en) * 2017-01-23 2018-03-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of observing objects by a radiometer with two antennas
RU2656355C1 (en) * 2017-03-29 2018-06-05 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations
RU2657331C1 (en) * 2017-02-20 2018-06-13 Акционерное общество "Рязанская радиоэлектронная компания" (АО "РРК") Method for constructing the temperature map of terrain
RU2661491C1 (en) * 2017-01-23 2018-07-17 Акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" Method for generating a radio thermal image
RU2682376C1 (en) * 2018-04-02 2019-03-19 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Passive vision system reliability and accuracy improvement method

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2612193C1 (en) * 2016-03-28 2017-03-03 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of forming objects images in double-channel radiometric system
RU2612323C1 (en) * 2016-03-28 2017-03-07 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Image reconstruction method in two-channel scanning system
RU2646434C1 (en) * 2017-01-23 2018-03-06 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of objects image formation in radiometer with two antennas
RU2648270C1 (en) * 2017-01-23 2018-03-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of observing objects by a radiometer with two antennas
RU2661491C1 (en) * 2017-01-23 2018-07-17 Акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" Method for generating a radio thermal image
RU2657331C1 (en) * 2017-02-20 2018-06-13 Акционерное общество "Рязанская радиоэлектронная компания" (АО "РРК") Method for constructing the temperature map of terrain
RU2656355C1 (en) * 2017-03-29 2018-06-05 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations
RU2682376C1 (en) * 2018-04-02 2019-03-19 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Passive vision system reliability and accuracy improvement method

Also Published As

Publication number Publication date
RU2007147884A (en) 2009-06-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2368917C1 (en) Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station
Alonso et al. A novel strategy for radar imaging based on compressive sensing
Gini et al. Multibaseline cross-track SAR interferometry: A signal processing perspective
Ferretti et al. Multibaseline InSAR DEM reconstruction: The wavelet approach
Cazcarra-Bes et al. Comparison of tomographic SAR reflectivity reconstruction algorithms for forest applications at L-band
US8125370B1 (en) Polarimetric synthetic aperture radar signature detector
Fornaro et al. Maximum likelihood multi-baseline SAR interferometry
CA2767144A1 (en) Process for filtering interferograms obtained from sar images acquired on the same area
US6278406B1 (en) Direction finder and device for processing measurement results for the same
CN111487478A (en) Angle-dependent complex array error calibration method based on deep neural network
RU2411536C1 (en) Method for two-step reconstruction of radar image
US7402794B2 (en) Radiometer imaging system and method thereof
Liao et al. Estimation method for InSAR interferometric phase based on generalized correlation steering vector
CN114966674A (en) Staring radar low-altitude target height measurement method based on transmitted waveform information
CN108594165B (en) Narrow-band signal direction-of-arrival estimation method based on expectation maximization algorithm
Wijnholds et al. Calibratability and its impact on configuration design for the LOFAR and SKA phased array radio telescopes
Zhang et al. Image autocoregistration and interferogram estimation using extended COMET-EXIP method
RU2431862C1 (en) Polarisation independent direction finding method of multi-beam radio signals
Nai et al. Adaptive beamspace processing for phased-array weather radars
Goodberlet Improved image reconstruction techniques for synthetic aperture radiometers
Li et al. An estimation method for InSAR interferometric phase combined with image auto-coregistration
RU2379705C2 (en) Method of two-stage image recovery in multi-channel radio- and radio-ir-radars
RU2539558C1 (en) Method of forming three-dimensional image of earth's surface and air environment using antenna array
Jouadé et al. High resolution radar focusing using spectral estimation methods in wide-band and near-field configurations: Application to millimeter-wave near-range imaging
CN109061564B (en) Simplified near-field positioning method based on high-order cumulant

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20091222