RU2618088C1 - Method of optimum images reconstruction in radar location systems of earth's remote sensing in the telescopic mode - Google Patents

Method of optimum images reconstruction in radar location systems of earth's remote sensing in the telescopic mode Download PDF

Info

Publication number
RU2618088C1
RU2618088C1 RU2016102738A RU2016102738A RU2618088C1 RU 2618088 C1 RU2618088 C1 RU 2618088C1 RU 2016102738 A RU2016102738 A RU 2016102738A RU 2016102738 A RU2016102738 A RU 2016102738A RU 2618088 C1 RU2618088 C1 RU 2618088C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
radar
radar image
telescopic mode
time
earth
Prior art date
Application number
RU2016102738A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Александр Владимирович Коренной
Сергей Анатольевич Лепешкин
Андрей Павлович Кадочников
Original Assignee
Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского" Министерства обороны Российской Федерации
Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации
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 казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского" Министерства обороны Российской Федерации, Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского" Министерства обороны Российской Федерации
Priority to RU2016102738A priority Critical patent/RU2618088C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2618088C1 publication Critical patent/RU2618088C1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/885—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for ground probing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/12—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with electromagnetic waves

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: radio engineering, communication.
SUBSTANCE: essence of the invention consists in the formation of a radar image in telescopic mode with the help of the random fields optimal recovery algorithm in discrete time, and the sample spacing is the duration of the aperture synthesis interval, obtaining an optimal estimate of the distribution dispersion coefficient characterizing the time-independent radar image of the sensed surface, and the correlation function of the recovery error at a current processing stage, which serve as a priori information for computing at the next processing step.
EFFECT: improving the image quality by increasing the resolving power of the observable region radar image in the telescopic mode by reducing the extent of the generalized uncertainty function according to the spatial coordinates.
3 dwg

Description

Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано в радиолокационных системах дистанционного зондирования Земли в телескопическом режиме.The invention relates to the field of radio engineering and can be used in radar systems for remote sensing of the Earth in a telescopic mode.

Известен способ восстановления радиолокационных изображений, который предполагает получение оценки поля изображения земной поверхности в виде выходного сигнала согласованного фильтра [1]. Однако процедура согласованной фильтрации принадлежит к классу некорректно поставленных задач, что помимо наличия систематической и флуктуационной ошибок приводит к неустойчивости решения задачи восстановления радиолокационных изображений (РЛИ). Так, например, даже при больших отношениях сигнал/шум решение может быть неустойчивым из-за наличия нулей в спектре функции неопределенности, лежащих в пределах полосы пространственных частот изображения, а также из-за траекторных нестабильностей в процессе движения носителя радиолокатора с синтезированной апертурой антенны (РСА) [2]. Это приводит к снижению разрешающей способности восстанавливаемого РЛИ наблюдаемого участка земной поверхности или вообще делает формирование РЛИ невозможным.A known method of reconstructing radar images, which involves obtaining an estimate of the image field of the earth's surface in the form of an output signal from a matched filter [1]. However, the coordinated filtering procedure belongs to the class of incorrectly posed problems, which, in addition to the presence of systematic and fluctuation errors, leads to instability of the solution to the problem of reconstructing radar images. So, for example, even at large signal-to-noise ratios, the solution may be unstable due to the presence of zeros in the spectrum of the uncertainty function lying within the spatial frequency band of the image, as well as due to trajectory instabilities in the process of moving a radar carrier with a synthesized antenna aperture ( PCA) [2]. This leads to a decrease in the resolving power of the reconstructed radar image of the observed part of the earth's surface or, in general, makes the formation of radar image impossible.

Наиболее близким по технической сущности (прототипом) к заявленному изобретению является способ восстановления РЛИ в телескопическом режиме, при котором в РСА реализуется алгоритм согласованной обработки траекторного сигнала [3. Кондратенков Г.С., Фролов А.Ю. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли. Учебное пособие для вузов / Под ред. Г.С. Кондратенкова. - М.: «Радиотехника», 2005. С. 135-159]. Его недостатком является снижение разрешающей способности РЛИ при уменьшении отношения сигнал/шум, траекторных искажениях в процессе движения носителя РСА и воздействии других дестабилизирующих факторов.The closest in technical essence (prototype) to the claimed invention is a method of restoring radar data in a telescopic mode, in which an algorithm for coordinated processing of the trajectory signal is implemented in the SAR [3. Kondratenkov G.S., Frolov A.Yu. Radio vision. Earth remote sensing radar systems. Textbook for universities / Ed. G.S. Kondratenkova. - M.: "Radio Engineering", 2005. S. 135-159]. Its disadvantage is a decrease in the resolution of the radar image with a decrease in the signal-to-noise ratio, trajectory distortions during the motion of the SAR carrier and the influence of other destabilizing factors.

Целью заявляемого изобретения является повышение качества (разрешающей способности) формируемого РЛИ наблюдаемого участка земной поверхности в телескопическом режиме.The aim of the invention is to improve the quality (resolution) of the generated radar image of the observed area of the earth's surface in a telescopic mode.

Сущность изобретения состоит в следующем. В процессе восстановления изображения время накопления информации разбивают на равные отрезки, при этом шаг дискретизации по времени соответствует длительности интервала синтезирования апертуры. Процедуру восстановления радиолокационного изображения производят поэтапно на каждом отрезке с использованием алгоритмов восстановления случайных полей в дискретном времени. В результате получают оптимальную оценку удельного коэффициента рассеяния, характеризующего неподвижное во времени РЛИ зондируемой поверхности, и корреляционную функцию ошибки восстановления на текущем этапе, которые служат априорной информацией для вычислений на следующем этапе, что позволяет повысить качество (разрешающую способность) формируемого РЛИ.The invention consists in the following. In the process of image restoration, the time of information accumulation is divided into equal segments, and the time sampling step corresponds to the duration of the aperture synthesis interval. The procedure for reconstructing a radar image is performed stepwise in each segment using algorithms for reconstructing random fields in discrete time. As a result, an optimal estimate of the specific scattering coefficient characterizing the stationary in time radar image of the sensed surface and the correlation function of the reconstruction error at the current stage are obtained, which serve as a priori information for calculations in the next stage, which allows to improve the quality (resolution) of the formed radar image.

Современные радиолокационные системы мониторинга земной поверхности позволяют применять цифровые алгоритмы обработки сигналов и управления режимами работы, что существенно расширяет возможности их практического применения. Цифровое управление параметрами системы дает возможность реализации различных видов обзора земной поверхности: переднебокового, телескопического (прожекторного), секторного и др. Любой из этих видов обзора позволяет производить многократный просмотр участка местности, представляющего интерес для оператора, однако наиболее целесообразным для этого является телескопический обзор [1].Modern radar systems for monitoring the earth's surface allow the use of digital algorithms for signal processing and control of operating modes, which significantly expands the possibilities of their practical application. Digital control of the system’s parameters makes it possible to implement various types of surveys of the earth’s surface: the anterolateral, telescopic (searchlight), sector, etc. Any of these types of surveys allows multiple viewing of the area of interest that is of interest to the operator, but the most appropriate for this is a telescopic survey [ one].

При телескопическом обзоре радиолокационное изображение (РЛИ) формируется в виде отдельного кадра в окрестности выбранной точки – центральной точки участка местности (фиг. 1), положение которого остается неизменным (хЦТ=const, уЦТ=const). Размер кадра РЛИ определяется раскрывом диаграммы направленности антенны, а ось диаграммы направленности отслеживает центральную точку кадра РЛИ. При этом закон управления диаграммой направленности антенны [1]In a telescopic survey, a radar image (RLI) is formed as a separate frame in the vicinity of the selected point — the central point of the terrain (Fig. 1), the position of which remains unchanged (x CT = const, for CT = const). The size of the radar frame is determined by the disclosure of the antenna pattern, and the axis of the radiation pattern tracks the center point of the radar frame. In this case, the control law of the antenna pattern [1]

Figure 00000001
Figure 00000001

где хЦТ, уЦТ - пространственные координаты центральной точки, введенные в соответствии с фиг. 1; γ0 - угол между осью диаграммы направленности антенны и нормалью к земной поверхности; Vn - путевая скорость летательного аппарата; t - текущее время; h0 - высота полета; L - длина интервала синтезирования апертуры.where x CT , and CT are the spatial coordinates of the center point introduced in accordance with FIG. one; γ 0 is the angle between the axis of the antenna pattern and the normal to the earth's surface; V n - ground speed of the aircraft; t is the current time; h 0 - flight altitude; L is the length of the aperture synthesis interval.

В данном случае время синтезирования апертуры Тс=L/Vn, а общее время наблюдения Т=mTc, где m - количество периодов синтезирования.In this case, the aperture synthesis time T c = L / V n , and the total observation time T = mT c , where m is the number of synthesis periods.

Именно при телескопическом обзоре удается добиться условий, при которых время накопления информации значительно больше длительности синтезирования, т.е. Т>>Тс, что позволяет существенно повысить качество (разрешение) формируемого РЛИ. Принцип формирования изображения в телескопическом режиме предполагает последовательное многократное зондирование одного и того же участка местности в различных условиях (фиг. 1). Это соответствует разбиению общего времени накопления информации Т на равные отрезки, соответствующие длительности периода синтезирования апертуры Тс. Данное обстоятельство позволяет применить для решения задачи формирования РЛИ алгоритмы оптимального восстановления случайных полей в дискретном времени [4]. При этом шагом дискретизации по времени будет являться длительность интервала синтезирования апертуры Тс. Необходимо отметить, что в данной постановке понятия «восстановление» и «формирование» РЛИ совпадают.It is with a telescopic survey that it is possible to achieve conditions under which the accumulation time of information is much longer than the duration of the synthesis, i.e. T >> T s , which can significantly improve the quality (resolution) of the generated radar image. The principle of image formation in telescopic mode involves sequential multiple sounding of the same site in different conditions (Fig. 1). This corresponds to dividing the total information accumulation time T into equal segments corresponding to the duration of the aperture synthesis period T s . This circumstance allows us to apply algorithms for optimal recovery of random fields in discrete time to solve the problem of generating radar images [4]. In this case, the time discretization step will be the duration of the aperture synthesis interval T s . It should be noted that in this statement the concepts of “restoration” and “formation” of radar images coincide.

С учетом выше изложенного, сигнал на входе системы формирования РЛИ в телескопическом режиме может быть записан в виде

Figure 00000002
In view of the foregoing, the signal at the input of the radar imaging system in the telescopic mode can be recorded as
Figure 00000002

ЗдесьHere

Figure 00000003
Figure 00000003

неизменный за время накопления информации удельный коэффициент рассеяния, характеризующий неподвижное во времени РЛИ зондируемой поверхности Ω;

Figure 00000004
- количество этапов обработки, определяемое числом интервалов наблюдения (периодов синтезирования апертуры) за общее время накопления информации Т; r=[x, y]T - вектор пространственных координат в области Ω; Sj(t, u(r)) - полезный сигнал на j-м интервале наблюдения, который в данном случае является линейным функционалом от пространственной реализации u(r); Fj(t, r) - значения зондирующего сигнала F(t) в каждой точке зондируемой поверхности Ω на j-м интервале наблюдения; nj(t) - гауссовский белый (как на интервале синтезирования Тс, так и на всем интервале наблюдения Т) шум (ГБШ) на j-м интервале наблюдения с нулевым математическим ожиданием и корреляционной функцией
Figure 00000005
, где δij - символ Кронекера.the specific dispersion coefficient that is unchanged during the accumulation of information characterizing the stationary in time radar image of the probed surface Ω;
Figure 00000004
- the number of processing steps, determined by the number of observation intervals (periods of synthesis of the aperture) for the total information accumulation time T; r = [x, y] T is the vector of spatial coordinates in the domain Ω; S j (t, u (r)) is a useful signal on the jth observation interval, which in this case is a linear functional of the spatial realization u (r); F j (t, r) - values of the probing signal F (t) at each point of the probed surface Ω on the jth observation interval; n j (t) - Gaussian white (both on the synthesis interval T s and on the entire observation interval T) noise (GBS) on the j-th observation interval with zero expectation and a correlation function
Figure 00000005
, where δ ij is the Kronecker symbol.

Конкретизируя общий алгоритм оптимального восстановления случайных полей в дискретном времени [4] применительно к задаче формирования изображений в системах активного зондирования при телескопическом обзоре (2), (3), получим соответствующие уравнения для оценки

Figure 00000006
и корреляционной функции ошибки восстановления
Figure 00000007
Concretizing the general algorithm for optimal recovery of random fields in discrete time [4] as applied to the problem of imaging in active sensing systems with a telescopic survey (2), (3), we obtain the corresponding equations for estimating
Figure 00000006
and correlation function of error recovery
Figure 00000007

Figure 00000008
Figure 00000008

Figure 00000009
Figure 00000009

Здесь

Figure 00000010
и R0(r, r')=Ru(r, r') - априорные математическое ожидание и корреляционная функция модели исходного изображения u(r) соответственно [5].Here
Figure 00000010
and R 0 (r, r ') = R u (r, r') are the a priori mathematical expectation and correlation function of the original image model u (r), respectively [5].

Как видно из полученных выражений (4), (5), процедура формирования РЛИ в телескопическом режиме осуществляется рекуррентно во времени с шагом, равным интервалу синтезирования Тс.As can be seen from the obtained expressions (4), (5), the procedure for the formation of radar images in the telescopic mode is carried out recursively in time with a step equal to the synthesis interval T s .

Рассмотрим задачу формирования неподвижной во времени строки изображения в системах радиовидения при телескопическом обзоре:Consider the task of forming a fixed-line image line in radio-vision systems with a telescopic view:

Figure 00000011
Figure 00000011

где Fj(t, x) - зондирующий сигнал на входе приемника с мощностью PS; L - длина строки изображения; Тс - время синтезирования; и nj(t) - ГБШ с известными характеристиками.where F j (t, x) is the probe signal at the input of the receiver with power P S ; L is the image line length; T s is the synthesis time; and n j (t) are GBS with known characteristics.

Строка исходного изображения задается гауссовской моделью с нулевым математическим ожиданиемThe source image row is set by a Gaussian model with zero expectation

Figure 00000012
Figure 00000012

и корреляционной функциейand correlation function

Figure 00000013
Figure 00000013

где Du - дисперсия строки изображения.where D u is the variance of the image line.

Конкретизируя общий алгоритм (4), (5) применительно к задаче (7)-(9), получимConcretizing the general algorithm (4), (5) as applied to problem (7) - (9), we obtain

Figure 00000014
Figure 00000014

Figure 00000015
Figure 00000015

где

Figure 00000016
- отношение сигнал/шум на входе устройства обработки.Where
Figure 00000016
- the signal-to-noise ratio at the input of the processing device.

На фиг. 2 приведена зависимость нормированной интегральной дисперсии ошибки восстановления строки изображения u(х), x∈[0, L] от количества этапов обработки (интервалов синтезирования) для различных значений отношения сигнал/шум q:In FIG. Figure 2 shows the dependence of the normalized integral variance of the reconstruction error of the image line u (x), x∈ [0, L] on the number of processing steps (synthesis intervals) for various signal-to-noise ratios q:

Figure 00000017
Figure 00000017

где L - длина строки, Rj(x, x) - дисперсия ошибки восстановления, определяемая из (11).where L is the length of the string, R j (x, x) is the variance of the recovery error, determined from (11).

Из фиг. 2 видно, что с увеличением количества этапов обработки j→∞ качество восстановления строки изображения возрастает, т.е. нормированная интегральная дисперсия ошибки восстановления Dj→0. Отмеченный эффект проявляется сильнее при больших отношениях сигнал/шум. При малых же q тенденция сходимости Dj к нулю сохраняется, однако требуется большее количество этапов обработки. Данный факт свидетельствует о высокой эффективности разработанного способа восстановления и полностью согласуется с теоретическими выводами.From FIG. Figure 2 shows that with an increase in the number of processing steps j → ∞, the quality of the reconstruction of the image line increases, i.e. normalized integral variance of the recovery error D j → 0. The noted effect is manifested more strongly with large signal-to-noise ratios. For small q, the tendency for D j to converge to zero is maintained, but more processing steps are required. This fact indicates the high efficiency of the developed recovery method and is fully consistent with theoretical conclusions.

В заключении следует отметить, что в качестве основного метода обработки траекторного сигнала в существующих РСА используется субоптимальный метод согласованного приема [3], где в отличие от оптимальной процедуры восстановления предполагается получение оценки поля изображения земной поверхности в виде выходного сигнала согласованного фильтраIn conclusion, it should be noted that as the main method for processing the trajectory signal in existing SARs, the suboptimal method of consistent reception is used [3], where, in contrast to the optimal restoration procedure, it is assumed to obtain an estimate of the image field of the earth's surface in the form of an output signal of a matched filter

Figure 00000018
Figure 00000018

а получаемое изображение

Figure 00000019
полностью характеризуется функцией неопределенностиand the resulting image
Figure 00000019
fully characterized by uncertainty function

Figure 00000020
Figure 00000020

которая представляет собой (в отсутствие помех) изображение точечного отражающего объекта. Протяженность функции неопределенности по пространственным координатам характеризует разрешающую способность системы зондирования. Так, например, размер элемента разрешения вдоль направления синтезирования определяется протяженностью раскрыва антенны в этом направлении и равен ее половине, а в перпендикулярном направлении (по дальности) - обратно пропорционален ширине спектра зондирующего сигнала [3].which is (in the absence of interference) an image of a point reflective object. The extent of the uncertainty function in spatial coordinates characterizes the resolution of the sounding system. So, for example, the size of the resolution element along the direction of synthesis is determined by the length of the aperture of the antenna in this direction and is equal to its half, and in the perpendicular direction (in range) it is inversely proportional to the width of the spectrum of the probe signal [3].

В [6] показано, что при статистической регуляризации решения задачи восстановления на основе критерия минимума среднего квадрата ошибки импульсная характеристика корректирующего фильтра будет определяться корреляционной функцией ошибки восстановления Rj(t, r, r'') (в телескопическом режиме определяемая выражением (5)), а обобщенная функция неопределенности примет видIt was shown in [6] that, with statistical regularization of the solution to the restoration problem based on the minimum mean square error criterion, the impulse response of the correction filter will be determined by the correlation function of the reconstruction error R j (t, r, r '') (defined in expression (5) in the telescopic mode ), and the generalized uncertainty function takes the form

Figure 00000021
Figure 00000021

На основе вышеизложенного можно сделать вывод, что разработанный способ восстановления изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования Земли в телескопическом режиме (4), (5) позволяет проводить рекуррентную обработку наблюдаемого сигнала ξj(t), при которой с ростом количества этапов обработки j→∞ происходит уменьшение протяженности обобщенной функции неопределенности по пространственным координатам ψ0j(t, r, r') (за счет уменьшении нормированной интегральной дисперсии ошибки восстановления Dj (12)), что позволяет повысить разрешающую способность РЛС землеобзора.Based on the foregoing, we can conclude that the developed method for reconstructing images in radar systems of remote sensing of the Earth in the telescopic mode (4), (5) allows recursive processing of the observed signal ξ j (t), in which, with an increase in the number of processing steps, j → ∞ It decreases the generalized extension of the ambiguity function of the spatial coordinates ψ 0j (t, r, r ') ( by decreasing the integral of the normalized variance of the reconstruction error D j (12)), which allows dressing Sit resolution zemleobzora radar.

На фиг. 3 представлена структурная схема устройства, реализующего алгоритм (4) и (5). Основными блоками устройства являются:In FIG. 3 is a structural diagram of a device that implements algorithm (4) and (5). The main units of the device are:

- блок формирования сигналов (БФС), генерирующий значения зондирующего сигнала F(t) в каждой точке зондируемой поверхности Ω на j-м интервале наблюдения с использованием априорных сведений о зондирующем сигнале и навигационной информации;- a signal generation unit (BFS) generating the values of the probing signal F (t) at each point of the probed surface Ω at the jth observation interval using a priori information about the probing signal and navigation information;

- блок вычисления пространственно-распределенной корреляционной функции ошибки восстановления R, на каждом j-м этапе обработки, реализующий процесс вычисления Rj(r, r') в соответствии с выражением (5);- a unit for calculating a spatially distributed correlation function of the reconstruction error R, at each jth processing step, implementing the calculation process R j (r, r ') in accordance with expression (5);

- устройство весовой обработки (УВО), которое на каждом j-м этапе обработки формирует корректирующую поправку Wj(r) для оценки случайного поля РЛИ

Figure 00000022
, полученной на предыдущем этапе обработки:- a weight processing device (SVR), which at each jth processing stage generates a correction correction W j (r) to estimate the random field of radar data
Figure 00000022
obtained in the previous processing step:

Figure 00000023
Figure 00000023

Из фиг. 3 видно, что рекуррентная структура формирования оценки предполагает на каждом j-м этапе еще и пространственно-временную обработку принимаемого сигнала ξj(t) по правилу (6). Двойными линиями на схеме показана связь по всем значениям пространственной координаты r.From FIG. Figure 3 shows that the recurrent structure of the formation of the estimate assumes at each jth stage also the spatio-temporal processing of the received signal ξ j (t) according to rule (6). The double lines in the diagram show the relationship over all values of the spatial coordinate r.

Новизна изобретения заключается в новом подходе к процессу формирования изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования Земли в телескопическом режиме, основанном на принципе последовательного многократного зондирования одного и того же участка местности в различных условиях, позволяющем применить для решения задачи формирования РЛИ алгоритмы оптимального восстановления случайных полей в дискретном времени.The novelty of the invention lies in a new approach to the process of imaging in radar systems of remote sensing of the Earth in a telescopic mode, based on the principle of sequential multiple sensing of the same terrain in different conditions, allowing to use algorithms for optimal recovery of random fields in discrete time.

Изобретательский уровень характеризуется применением известных ранее алгоритмов оптимального восстановления случайных полей в дискретном времени для решения задачи формирования изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования Земли в телескопическом режиме, в целях повышения разрешающей способности РЛС землеобзора за счет оптимальной рекуррентной обработки наблюдаемого сигнала.The inventive step is characterized by the use of previously known algorithms for optimal recovery of random fields in discrete time to solve the problem of imaging in radar systems of remote sensing of the Earth in a telescopic mode, in order to increase the resolution of the radar of a land survey due to the optimal recurrent processing of the observed signal.

Данное изобретение является промышленно применимым при разработке перспективных и модернизации существующих РЛС с синтезированной апертурой антенны, предназначенных для дистанционного зондирования Земли в телескопическом режиме.This invention is industrially applicable in the development of advanced and modernization of existing radars with synthesized aperture of the antenna, designed for remote sensing of the Earth in telescopic mode.

Источники информацииInformation sources

1. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны / Н.А. Сазонов, Е.Ф. Толстов, А.В. Шаповалов и др.; Под ред. В.Т. Горяинова. - М.: Радио и связь, 1988. - С. 22-40.1. Radar stations with digital synthesis of the antenna aperture / N.A. Sazonov, E.F. Tolstov, A.V. Shapovalov and others; Ed. V.T. Goryainova. - M .: Radio and communications, 1988 .-- S. 22-40.

2. Фалькович С.Е., Пономарев В.И., Шкварко Ю.В. Оптимальный прием пространственно-временных сигналов в радиоканалах с рассеянием. - М.: Радио и связь, 1989. - С. 242-248.2. Falkovich S.E., Ponomarev V.I., Shkvarko Yu.V. Optimal reception of spatio-temporal signals in scattered radio channels. - M .: Radio and communications, 1989 .-- S. 242-248.

3. Кондратенков Г.С., Фролов А.Ю. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли. Учебное пособие для вузов / Под ред. Г.С. Кондратенкова. - М.: Радиотехника, 2005. - С. 135-159.3. Kondratenkov G.S., Frolov A.Yu. Radio vision. Earth remote sensing radar systems. Textbook for universities / Ed. G.S. Kondratenkova. - M .: Radio engineering, 2005 .-- S. 135-159.

4. Обнаружение, распознавание и определение параметров образов объектов. Методы и алгоритмы / под ред. А.В. Коренного. - М.: Радиотехника, 2012. - С. 51-73.4. Detection, recognition and determination of parameters of images of objects. Methods and Algorithms / Ed. A.V. Indigenous. - M .: Radio engineering, 2012 .-- S. 51-73.

5. Коренной А.В. Математические модели полутоновых изображений // Радиотехника. - 2007. - №8. - С. 79-81.5. Korennoy A.V. Mathematical models of grayscale images // Radio Engineering. - 2007. - No. 8. - S. 79-81.

6. Коренной А.В., Лепешкин С.А. Оптимальное восстановление изображений в радиолокационных системах мониторинга земной поверхности // Радиотехника. - 2010. - №11. - С. 6-9.6. Korennoy A.V., Lepeshkin S.A. Optimal image restoration in radar monitoring systems of the earth’s surface // Radio Engineering. - 2010. - No. 11. - S. 6-9.

Claims (1)

Способ оптимального восстановления изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования Земли в телескопическом режиме, заключающийся в формировании отдельного кадра участка местности в окрестности центральной точки, положение которого остается неизменным, отличающийся тем, что время накопления информации разбивают на равные отрезки, при этом шаг дискретизации по времени соответствует длительности интервала синтезирования апертуры, затем производят процедуру восстановления радиолокационного изображения поэтапно на каждом отрезке с использованием алгоритмов восстановления случайных полей в дискретном времени, в результате получают оптимальную оценку удельного коэффициента рассеяния, характеризующего неподвижное во времени радиолокационное изображение зондируемой поверхности, и корреляционную функцию ошибки восстановления на текущем этапе, которые служат априорной информацией для вычислений на следующем этапе, что позволяет повысить качество - разрешающую способность формируемого радиолокационного изображения.A method for optimal restoration of images in Earth remote sensing radar systems in telescopic mode, which consists in forming a separate frame of a terrain in the vicinity of the central point, the position of which remains unchanged, characterized in that the information accumulation time is divided into equal segments, while the time sampling step corresponds to the duration of the aperture synthesis interval, then the procedure for reconstructing the radar image is performed step by step on each segment using random field reconstruction algorithms in discrete time, as a result, an optimal estimate of the specific scattering coefficient characterizing a stationary in time radar image of the probed surface and the correlation function of the reconstruction error at the current stage are used, which serve as a priori information for calculations in the next stage, which improves the quality - the resolution of the generated radar image.
RU2016102738A 2016-01-27 2016-01-27 Method of optimum images reconstruction in radar location systems of earth's remote sensing in the telescopic mode RU2618088C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016102738A RU2618088C1 (en) 2016-01-27 2016-01-27 Method of optimum images reconstruction in radar location systems of earth's remote sensing in the telescopic mode

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016102738A RU2618088C1 (en) 2016-01-27 2016-01-27 Method of optimum images reconstruction in radar location systems of earth's remote sensing in the telescopic mode

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2618088C1 true RU2618088C1 (en) 2017-05-02

Family

ID=58697761

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016102738A RU2618088C1 (en) 2016-01-27 2016-01-27 Method of optimum images reconstruction in radar location systems of earth's remote sensing in the telescopic mode

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2618088C1 (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2285940C2 (en) * 2005-01-11 2006-10-20 ОАО "Уральское проектно-конструкторское бюро "Деталь" Method for measuring radio-metric contrasts of targets and radiometer for its realization
RU2292060C1 (en) * 2005-06-28 2007-01-20 Рязанская государственная радиотехническая академия Mode of observation for air objects and surface on the base of an airborne radar
RU2411536C1 (en) * 2009-06-15 2011-02-10 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет Method for two-step reconstruction of radar image
JP4977806B2 (en) * 2010-08-09 2012-07-18 パナソニック株式会社 Radar imaging apparatus, imaging method and program thereof
US20130106642A1 (en) * 2011-10-26 2013-05-02 Raytheon Company Subterranean radar system and method
US20140168007A1 (en) * 2012-12-19 2014-06-19 Sony Corporation Method for generating an image and handheld screening device

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2285940C2 (en) * 2005-01-11 2006-10-20 ОАО "Уральское проектно-конструкторское бюро "Деталь" Method for measuring radio-metric contrasts of targets and radiometer for its realization
RU2292060C1 (en) * 2005-06-28 2007-01-20 Рязанская государственная радиотехническая академия Mode of observation for air objects and surface on the base of an airborne radar
RU2411536C1 (en) * 2009-06-15 2011-02-10 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет Method for two-step reconstruction of radar image
JP4977806B2 (en) * 2010-08-09 2012-07-18 パナソニック株式会社 Radar imaging apparatus, imaging method and program thereof
US20130106642A1 (en) * 2011-10-26 2013-05-02 Raytheon Company Subterranean radar system and method
US20140168007A1 (en) * 2012-12-19 2014-06-19 Sony Corporation Method for generating an image and handheld screening device

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли. Учебное пособие для ВУЗОВ. Под ред. КОНДРАТЕНКОВА Г.С. Москва, "Радиотехника", 2005, с.135-159. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mason et al. Passive synthetic aperture radar imaging using low-rank matrix recovery methods
Stock et al. Continuous broadband digital interferometry of lightning using a generalized cross‐correlation algorithm
DE102016107959B4 (en) Structured light-based multipath erasure in ToF imaging
Fornaro et al. Imaging of single and double scatterers in urban areas via SAR tomography
Baselice et al. Contextual information-based multichannel synthetic aperture radar interferometry: Addressing DEM reconstruction using contextual information
Shirzaei A wavelet-based multitemporal DInSAR algorithm for monitoring ground surface motion
Yarman et al. Doppler synthetic aperture hitchhiker imaging
Zhang et al. Angular superresolution for scanning radar with improved regularized iterative adaptive approach
DE102016106511A1 (en) Parametric online calibration and compensation for TOF imaging
US8798359B2 (en) Systems and methods for image sharpening
CA2954355A1 (en) Video-assisted landing guidance system and method
Agayan et al. Regression derivatives and their application to the study of geomagnetic jerks
Artyushenko et al. The demodulation signal under the influence of additive and multiplicative non-Gaussian noise
CN113484859B (en) Two-dimensional super-resolution radar imaging method based on fusion technology
RU2618088C1 (en) Method of optimum images reconstruction in radar location systems of earth's remote sensing in the telescopic mode
Galvis et al. Reconstruction of 2D seismic wavefields from nonuniformly sampled sources
Yonel et al. Phaseless passive synthetic aperture radar imaging via wirtinger flow
Mason et al. Passive synthetic aperture radar imaging based on low-rank matrix recovery
RU2373552C1 (en) Radar imaging method in on-board radio vision systems
Wang et al. Ground moving target imaging based on 2-D velocity search in high resolution SAR
Semeter et al. GNSS-ISR data fusion: General framework with application to the high-latitude ionosphere
Voskoboynikova et al. Numerical modeling of posteriori algorithms for the geophysical monitoring
Guðmundsson Crustal deformation mapped by combined GPS and InSAR
Thammakhoune et al. Phase-space function recovery for moving target imaging in sar by convex optimization
Tkhorenko et al. Estimating the Potential Accuracy of Magnetic Navigation Based on Magnetic Survey Data

Legal Events

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

Effective date: 20180128