RU2423722C1 - Способ распознавания надводных кораблей на взволнованной морской поверхности - Google Patents

Способ распознавания надводных кораблей на взволнованной морской поверхности Download PDF

Info

Publication number
RU2423722C1
RU2423722C1 RU2010113532/09A RU2010113532A RU2423722C1 RU 2423722 C1 RU2423722 C1 RU 2423722C1 RU 2010113532/09 A RU2010113532/09 A RU 2010113532/09A RU 2010113532 A RU2010113532 A RU 2010113532A RU 2423722 C1 RU2423722 C1 RU 2423722C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
ships
sea
radar
classes
ship
Prior art date
Application number
RU2010113532/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Владимир Степанович Верба (RU)
Владимир Степанович Верба
Леон Богуславович Неронский (RU)
Леон Богуславович Неронский
Игорь Георгиевич Осипов (RU)
Игорь Георгиевич Осипов
Сергей Николаевич Пущинский (RU)
Сергей Николаевич Пущинский
Владимир Эдуардович Турук (RU)
Владимир Эдуардович Турук
Original Assignee
Открытое акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега"
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 Открытое акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" filed Critical Открытое акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега"
Priority to RU2010113532/09A priority Critical patent/RU2423722C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2423722C1 publication Critical patent/RU2423722C1/ru

Links

Images

Abstract

Способ распознавания надводных кораблей основан на сопоставлении информативных признаков наблюдаемых кораблей, полученных по их радиолокационным изображениям с эталонными признаками, соответствующими определенным классам надводных кораблей. Сущность способа заключается в том, что формирование эталонных признаков, соответствующих определенным классам надводных кораблей, производится по изображениям, сформированным на основе ограниченного набора реальных радиолокационных изображений кораблей известных классов с преобразованием их в комплексную точечную трехмерную модель, с ее коррекцией по фотоснимкам или чертежам корабля и математическим моделированием, позволяющим описать радиолокационные изображения известных классов кораблей с учетом параметров радиолокатора, вариаций условий наблюдения, влияния качки и рысканья корабля при движении на взволнованной морской поверхности. Достигаемый технический результат - распознавание надводных кораблей на взволнованной морской поверхности, снижение затрат формирования отличительных признаков эталонных классов надводных кораблей. 3 ил.

Description

Изобретение относится к области радиолокации и может быть использовано при обработке информации, получаемой радиолокаторами с синтезированной апертурой для распознавания надводных кораблей, находящихся на взволнованной морской поверхности.
В настоящее время известны способы распознавания надводных кораблей, основанные на аппарате статистической теории распознавания образов и состоящие из двух этапов 1 - обучения и 2 - экзамена [1]. На этапе обучения происходит формирование эталонных описаний классов кораблей, представляющих собой набор векторов отличительных признаков каждого отдельного класса корабля. Такой набор отличительных признаков формируется путем выделения полезной информации, содержащейся в отраженном от корабля радиолокационном сигнале, а также при анализе радиолокационных изображений (РЛИ) кораблей разных классов, полученных во время сеанса съемки [2, 3]. На втором этапе (экзамена) на основе выбранного решающего правила происходит принятие решения о соответствии наблюдаемых кораблей эталонным классам [3, 4, 5].
Недостатком известных способов является необходимость проведения натурных экспериментов для получения исходного материала, позволяющего сформировать векторы отличительных признаков эталонных классов надводных кораблей. Формирование требуемого полного набора отличительных признаков, путем проведения радиолокационной съемки с вариацией условий наблюдения, приводит к дорогостоящим затратам. Кроме того, само получение адекватных задаче распознавания эталонных изображений объектов не всегда бывает возможно, например, при воздействии морского волнения, которое приводит к искажениям РЛИ надводных кораблей [6].
Технический результат, который может быть получен при осуществлении настоящего способа, заключается в возможности производить распознавание надводных кораблей, находящихся на взволнованной морской поверхности, и снижении затрат формирования отличительных признаков эталонных классов надводных кораблей.
Указанный технический результат достигается тем, что на этапе обучения, формирование векторов отличительных признаков эталонных классов кораблей происходит по моделям радиолокационных изображений кораблей, полученных из комплексных точечных моделей (КТМ) с учетом параметров радиолокатора, влияния качки и рысканья корабля. Исходные КТМ формируются из реальных изображений кораблей известных классов, полученных при контролируемых условиях морского волнения (в бухте, на стоянке) в ходе натурных испытаний космических аппаратов (КА), оснащенных радиолокаторами с синтезированной апертурой антенны (РСА) [7, 8].
Формирование КТМ моделей кораблей осуществляется следующим образом. Предварительно происходит отделение пикселей, принадлежащих непосредственно объекту (кораблю), от элементов окружающего объект фона (морской поверхности). Затем на полученном радиолокационном изображении корабля последовательно выделяются локальные источники отражения [9]. Выделенные локальные источники отражения представляются в виде точечных отражателей с соответствующими значениями амплитуды и фазы. На фиг.1 представлен пример последовательного построения КТМ большого противолодочного корабля (БПК). На фиг.1а изображено исходное РЛИ кораблей, находящихся на стоянке, полученное с РСА «Меч - КУ» КА «Алмаз-1» [7, 8], где R - это направление по дальности, Х - направление по азимуту. Цифрами 1-3 обозначены классы кораблей, так 1 и 3 - это БПК проекта 1134-б, 2 - малый противолодочный корабль проекта 1241. В передней части изображения видны элементы причала. На фиг.1б представлено фазовое изображение исходного РЛИ. Фиг.1в иллюстрирует КТМ корабля, изображенного на фиг.1а под номером 3. Интересующий корабль был предварительно выделен из общего РЛИ. Каждой точке КТМ присваивается значение высоты надстройки по чертежам и/или оптическим снимкам кораблей. Таким образом, получается трехмерная комплексная точечная модель.
Для учета искажений изображений, вызванных качкой и рысканьем [6], задают набор исходных воздействий для разной балльности моря, формируют искаженное РЛИ и вычисляют набор векторов отличительных признаков эталонных классов. На фиг.2а, 2б приведен пример формирования КТМ для БПК проекта 1134-б БПК.
Так на фиг.2а сверху приведена рассчитанная КТМ корабля, а снизу - восстановленное по нему радиолокационное изображение при разрешающей способности РСА - 15 м. На фиг.2б сверху представлена КТМ корабля, в которой произведен учет смещения отражающих элементов корабля при съемке радиолокатором с синтезированной апертурой антенны, возникающих в результате качки, для случая, когда отклонение при боковой качке составляет 10° на сторону. Снизу - восстановленное по нему радиолокационное изображение. Видны искажения радиолокационного изображения корабля.
На фиг.3 представлены РЛИ надводных кораблей для различных случаев условий наблюдения, таких как разрешающая способность РСА - верхний ряд - 15 м и нижний ряд - 35 м; ракурса наблюдения 283° (А - В), 315° (Г - Е) и 270° (Ж - И); отсутствия качки (А, Г, Ж) и наличия боковой качки 10° на сторону (Б и Д) и 15° на сторону (В и Е), а также при совместном воздействии килевой качки и рысканья ±7° (З, И), где R - это направление по дальности, Х - направление по азимуту.
Описываемый способ позволяет проводить распознавание надводных кораблей, находящихся на взволнованной морской поверхности, по их радиолокационным изображениям. Тем самым повысить информативность космических радиолокаторов с синтезированной апертурой антенны.
Источники информации
1. Я.А.Фомин, Г.Р.Тарловский. Статистическая теория распознавания образов. - М.: Радио и связь, 1986.
2. Hossam Osman, Li Раnу, Steven D. Blosteiny and Langis Gagnonz. Classification of Ships in Airborne SAR Imagery Using Backpropagation Neural Networks // Radar Processing, Technology and Applications II, Proc. SPIE #3161, 1997.
3. М.Ю.Достовалов, Внотченко С.Л., Лифанов А.С., Мусинянц Т.Г. Система автоматизированного распознавания объектов на основе исследования радиолокационных портретов по изображениям РСА КОМПАКТ-100. Исследования Земли из космоса, №1, 2005.
4. Diemunsch J., Wissinger J. MSTAR model-based automatic target recognition: search technology for a robust ATR. Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery V, E. Zeinio, Eds. // Proceedings of SPIE, Vol.3370, 1998.
5. Я.Д.Ширман, С.А.Горшков, С.П.Лещенко, Г.Д.Братченко, В.М.Орленко. Методы радиолокационного распознавания и их моделирование. Зарубежная радиоэлектроника. №11, 1996.
6. Радиолокационные станции обзора Земли. Кондратенков Г.С. Потехин В.А., Реутов А.П., Феоктистов Ю.А. /Под ред. Кондратенкова Г.С. - М.: Радио и связь, 1983.
7. Каталог изображений Земли. Продукция космического аппарата «Алмаз-1». ОАО «НПО машиностроения». Вэб-сайт http://almaz1.ru/
8. Дикинис А.В., Иванов А.Ю., Карлин Л.Н., Неронский Л.Б. и др. Атлас аннотированных радиолокационных изображений морской поверхности, полученных космическим аппаратом «Алмаз - 1». - М.: ГЕОС, 1999.
9. Штагер Е.А., Чаевский Е.В. Рассеяние волн на телах сложной формы. - М.: Сов. радио, 1974.

Claims (1)

  1. Способ распознавания надводных кораблей, находящихся на взволнованной морской поверхности, заключающийся в получении радиолокационного изображения (РЛИ) наблюдаемого объекта, сопоставление его информационных признаков с эталонными признаками надводных кораблей определенного класса, отличающийся тем, что в качестве модели для сопоставления информационных признаков используется РЛИ реальных надводных кораблей известных классов, полученных при контролируемых условиях морского волнения, при этом из полученного РЛИ надводного корабля, выделяют локальные источники отражения, определяют координаты центров данных источников в пределах границ корабля, значение амплитуды и фазы, записывают их в массив, для каждого класса кораблей по этим данным формируют комплексную точечную модель (КТМ) с координатами центров рассеивания отраженных сигналов, записанных в массиве, при этом каждой точке КТМ присваивается значение высоты надстроек согласно распределению высот и интенсивности отражающих элементов эталонных кораблей, рассчитываются величины смещения отражателей корабля, для всевозможного набора состояний морской поверхности, их значения вводятся в полученную трехмерную КТМ, а затем производят восстановление радиолокационного изображения.
RU2010113532/09A 2010-04-07 2010-04-07 Способ распознавания надводных кораблей на взволнованной морской поверхности RU2423722C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010113532/09A RU2423722C1 (ru) 2010-04-07 2010-04-07 Способ распознавания надводных кораблей на взволнованной морской поверхности

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010113532/09A RU2423722C1 (ru) 2010-04-07 2010-04-07 Способ распознавания надводных кораблей на взволнованной морской поверхности

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2423722C1 true RU2423722C1 (ru) 2011-07-10

Family

ID=44740435

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010113532/09A RU2423722C1 (ru) 2010-04-07 2010-04-07 Способ распознавания надводных кораблей на взволнованной морской поверхности

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2423722C1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2620727C2 (ru) * 2015-06-08 2017-05-29 Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики (ФГОБУ ВПО МТУСИ) Способ распознавания космических аппаратов по редуцированным радиолокационным изображениям
RU2638939C1 (ru) * 2016-08-17 2017-12-19 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" Способ радиолокационного распознавания кораблей
RU2668570C1 (ru) * 2017-06-27 2018-10-02 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук Способ измерения вектора скорости локальных отражателей в космическом рса

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2620727C2 (ru) * 2015-06-08 2017-05-29 Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики (ФГОБУ ВПО МТУСИ) Способ распознавания космических аппаратов по редуцированным радиолокационным изображениям
RU2638939C1 (ru) * 2016-08-17 2017-12-19 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" Способ радиолокационного распознавания кораблей
RU2668570C1 (ru) * 2017-06-27 2018-10-02 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук Способ измерения вектора скорости локальных отражателей в космическом рса

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US4906940A (en) Process and apparatus for the automatic detection and extraction of features in images and displays
EP3049793B1 (en) Structural hot spot and critical location monitoring
KR20110002001A (ko) 스테레오-영상 정합 및 변화 검출 시스템 및 방법
Pleskachevsky et al. Synergy and fusion of optical and synthetic aperture radar satellite data for underwater topography estimation in coastal areas
US9709673B2 (en) Method and system for rendering a synthetic aperture radar image
Bagnitsky et al. Side scan sonar using for underwater cables & pipelines tracking by means of AUV
RU2423722C1 (ru) Способ распознавания надводных кораблей на взволнованной морской поверхности
Negahdaripour et al. Dynamic scene analysis and mosaicing of benthic habitats by fs sonar imaging-issues and complexities
US9651661B2 (en) Methods and systems for local principal axis rotation angle transform
Sjanic et al. Navigation and SAR focusing with map aiding
Zhu et al. Projection shape template-based ship target recognition in TerraSAR-X images
Gagnon et al. Hierarchical classifier design for airborne SAR images of ships
Zherdev et al. Object recognition using real and modelled SAR images
Reggiannini et al. Seafloor analysis and understanding for underwater archeology
RU2310884C1 (ru) Способ имитации наземного объекта при радиолокационном наблюдении
Zhu et al. A model-based sonar image atr method based on sift features
Kusk et al. Synthetic SAR image generation using sensor, terrain and target models
Benedek et al. ISAR image sequence based automatic target recognition by using a multi-frame marked point process model
Wawrzyniak et al. MSIS sonar image segmentation method based on underwater viewshed analysis and high-density seabed model
Almaimani Classifying GPR images using convolutional neural networks
Fakiris et al. On importance of acoustic backscatter corrections for texture-based seafloor characterization
Molfetta et al. A Sterescopic System to Measure Water Waves in Laboratories
Avolio et al. Automatic recognition of targets on very high resolution SAR images
Rende et al. Ultra-High-Resolution Mapping of Posidonia oceanica (L.) Delile Meadows through Acoustic, Optical Data and Object-based Image Classification
KR102186733B1 (ko) 3차원 해저 지형 생성 방법