RU2646434C1 - Method of objects image formation in radiometer with two antennas - Google Patents

Method of objects image formation in radiometer with two antennas Download PDF

Info

Publication number
RU2646434C1
RU2646434C1 RU2017102117A RU2017102117A RU2646434C1 RU 2646434 C1 RU2646434 C1 RU 2646434C1 RU 2017102117 A RU2017102117 A RU 2017102117A RU 2017102117 A RU2017102117 A RU 2017102117A RU 2646434 C1 RU2646434 C1 RU 2646434C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
matrix
image
antenna
radiometer
antennas
Prior art date
Application number
RU2017102117A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Владимир Константинович Клочко
Сергей Михайлович Гудков
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего 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 государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет"
Priority to RU2017102117A priority Critical patent/RU2646434C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2646434C1 publication Critical patent/RU2646434C1/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
    • G01S13/886—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for alarm systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—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
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • 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

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)

Abstract

FIELD: radio engineering, communication.
SUBSTANCE: two antennas are used in the imaging method, one of which has a broad beam and the other antenna has a narrow beam. The presence of two antennas is necessary for determining the radiating properties of objects in different frequency ranges.
EFFECT: increased spatial resolution of the image in the first matrix obtained for a wide beam, to the resolution of the second matrix obtained for a narrow beam, while maintaining the temperature characteristics of the frequency range of the first one.
4 dwg

Description

Изобретение относится к пассивным радиотеплолокационным системам наблюдения за объектами с помощью сканирующего радиометра [1, 2] с двумя антеннами, принимающими сигналы в двух частотных диапазонах. Одна антенна имеет широкую диаграмму направленности (ДНА), а вторая антенна - узкую ДНА. Наличие двух антенн с разными ДНА определяется необходимостью исследования излучающих свойств объектов в разных частотных диапазонах, связанных с шириной ДНА [1, с. 291, табл. 6.1].The invention relates to passive radiolocation monitoring systems for monitoring objects using a scanning radiometer [1, 2] with two antennas that receive signals in two frequency ranges. One antenna has a wide beam pattern (BOTTOM), and the second antenna has a narrow beam. The presence of two antennas with different DNDs is determined by the need to study the radiating properties of objects in different frequency ranges associated with the width of the DND [1, p. 291, tab. 6.1].

При сканировании антенн по азимуту съем данных осуществляется с определенным шагом дискретизации, определяющим количество элементов в строке формируемых матриц радиометрического изображения (в дальнейшем - матриц изображения). Переход к другой строке производится, как правило, изменением угла места на величину, большую, чем шаг дискретизации по азимуту. Этим достигается увеличение скорости формирования матриц изображения в двух каналах первичной обработки принимаемых сигналов. Две матрицы получаются с пропусками строк (прореженные вдоль строк), и имеют одинаковые размеры, но отличаются пространственным разрешением, зависящим от ширины ДНА. Пропущенные строки заполняются методом интерполяции [3].When scanning antennas in azimuth, data is acquired with a certain sampling step, which determines the number of elements in the row of generated radiometric image matrices (hereinafter, image matrices). The transition to another line is usually made by changing the elevation angle by an amount greater than the sampling step in azimuth. This achieves an increase in the speed of formation of image matrices in two channels of primary processing of the received signals. Two matrices are obtained with line gaps (thinned along the lines), and have the same dimensions, but differ in spatial resolution, depending on the width of the bottom. Missing lines are filled in by interpolation [3].

Пространственное разрешение первой матрицы (в дальнейшем - разрешение), полученной для широкой ДНА, в несколько раз хуже, чем разрешение второй матрицы, полученной для узкой ДНА из-за различий в ширине ДНА. Возникает необходимость повысить разрешение первой матрицы, полученной для широкой ДНА, до разрешения второй матрицы, полученной для узкой ДНА, сохранив температурные характеристики частотного диапазона первой. Повысить разрешение можно с помощью способа восстановления изображений, например [3].The spatial resolution of the first matrix (hereinafter referred to as the resolution) obtained for a wide DND is several times worse than the resolution of the second matrix obtained for a narrow DND due to differences in the width of the DND. There is a need to increase the resolution of the first matrix obtained for a wide DND to the resolution of the second matrix obtained for a narrow DND, while maintaining the temperature characteristics of the frequency range of the first. You can increase the resolution using the image recovery method, for example [3].

Рассмотрим в качестве прототипа способ восстановления изображений объектов по разреженной (прореженной) матрице радиометрических наблюдений [3]. Способ заключается в построчном сканировании антенны радиометра по азимуту и углу места с определенным шагом и формировании матрицы изображения с последующей обработкой полученной матрицы в частотной области. Способ отличается тем, что пропущенные строки заполняют с помощью линейной интерполяции соответствующих элементов соседних наблюдаемых строк, затем полученную расширенную матрицу подвергают действию оператора восстановления изображения в области пространственных частот (фильтра Винера) и получают матрицу восстановленного изображения объектов.Consider as a prototype a method of restoring images of objects from a sparse (thinned) matrix of radiometric observations [3]. The method consists in line-by-line scanning of the radiometer antenna in azimuth and elevation with a certain step and forming an image matrix, followed by processing the resulting matrix in the frequency domain. The method is characterized in that the missing lines are filled by linear interpolation of the corresponding elements of adjacent observed lines, then the resulting expanded matrix is subjected to the action of the image reconstruction operator in the spatial frequency domain (Wiener filter) and a matrix of the reconstructed image of the objects is obtained.

Данный способ в его применении к радиометру с двумя антеннами обладает следующим недостатком. При восстановлении изображения в первой матрице, полученной для широкой ДНА, разрешение повышается в несколько раз. Однако в такое же число раз повышается разрешение во второй матрице, полученной для узкой ДНА, за счет аналогичных операций восстановления изображения. В итоге повысить разрешение в первой матрице до разрешения второй матрицы не удается.This method in its application to a radiometer with two antennas has the following disadvantage. When restoring an image in the first matrix obtained for a wide BOTTOM, the resolution increases several times. However, the resolution in the second matrix obtained for a narrow BOTTOM is increased by the same number of times due to similar image restoration operations. As a result, it is not possible to increase the resolution in the first matrix to the resolution of the second matrix.

Технический результат направлен на устранение этого недостатка, а именно на повышение разрешения в первой матрице, полученной для широкой ДНА, до разрешения второй матрицы, полученной для узкой ДНА, с сохранением температурных характеристик частотного диапазона.The technical result is aimed at eliminating this drawback, namely, increasing the resolution in the first matrix obtained for a wide DND to the resolution of the second matrix obtained for a narrow DND, while maintaining the temperature characteristics of the frequency range.

Технический результат предлагаемого технического решения достигается применением способа формирования изображения объектов в радиометре с двумя антеннами, который заключается в построчном сканировании по азимуту и углу места первой антенны радиометра с широкой ДНА, приеме сигналов в первом частотном диапазоне и формировании первой матрицы изображения с пропусками строк, заполнении пропущенных строк с помощью интерполяции и восстановлении изображения в матрице с помощью фильтра Винера. Способ отличается тем, что используют вторую антенну с узкой ДНА, сканирующую одновременно с первой антенной и принимающую сигналы во втором частотном диапазоне, формируют вторую матрицу изображения с пропусками строк, пропущенные при сканировании строки матрицы заполняют с помощью интерполяции, подвергают матрицу операциям восстановления с помощью фильтра Винера, затем с помощью операций сегментации разбивают вторую матрицу на непересекающиеся однородные по температуре сегменты, для каждого сегмента второй матрицы устанавливают соответствующие этому сегменту элементы первой матрицы, вычисляют среднюю температуру этих элементов и присваивают ее всем соответствующим элементам первой матрицы, в результате чего получают первую матрицу с повышенным пространственным разрешением, равным разрешению второй матрицы, с сохранением температурных характеристик первого частотного диапазона.The technical result of the proposed technical solution is achieved by using the method of imaging objects in a radiometer with two antennas, which consists in line-by-line scanning in azimuth and elevation of the first antenna of the radiometer with a wide BOTTOM, receiving signals in the first frequency range and forming the first image matrix with line gaps, filling missing lines using interpolation and restoring the image in the matrix using the Wiener filter. The method is characterized in that a second antenna with a narrow BOTTOM is used, which scans simultaneously with the first antenna and receives signals in the second frequency range, forms a second image matrix with gaps in the lines, the rows of the matrix that were missed during scanning are filled in by interpolation, the matrix is subjected to restoration operations using a filter Wiener, then, using segmentation operations, the second matrix is divided into disjoint segments of uniform temperature in temperature, for each segment of the second matrix, set Resp this segment of the first matrix elements are calculated average temperature of the elements and assign it to all the corresponding elements of the first matrix, thereby obtaining a first matrix with a high spatial resolution equal to the resolution of the second matrix, while maintaining the temperature characteristics of the first frequency band.

Алгоритмически способ осуществляется следующим образом.Algorithmically, the method is as follows.

1. Первая антенна радиометра с шириной круговой ДНА Δ0,5 на уровне 0,5 мощности (например, Δ0,5=30) сканирует зону обзора по азимуту и углу места. В результате формируется матрица радиометрического изображения Y1={y1(i,j)} с элементами y1(i,j),

Figure 00000001
Figure 00000002
где i и j - номер строки и столбца матрицы, M и N - количество ее строк и столбцов.1. The first antenna of the radiometer with a circular DND width Δ 0.5 at the level of 0.5 power (for example, Δ 0.5 = 3 0 ) scans the viewing area in azimuth and elevation. As a result, a radiometric image matrix is formed Y 1 = {y 1 (i, j)} with elements y 1 (i, j),
Figure 00000001
Figure 00000002
where i and j are the number of the row and column of the matrix, M and N are the number of its rows and columns.

2. Одновременно вторая антенна радиометра с шириной ДНА Δ0,5/m (например, m=3) сканирует ту же зону обзора, в результате чего формируется вторая матрица изображения Y2={y2(i,j)},

Figure 00000003
Figure 00000004
с повышенным в m раз разрешением по азимуту и углу места в сравнении с Y1.2. At the same time, the second antenna of the radiometer with a bottom width of Δ 0.5 / m (for example, m = 3) scans the same viewing area, as a result of which a second image matrix Y 2 = {y 2 (i, j)} is formed,
Figure 00000003
Figure 00000004
with increased m times resolution in azimuth and elevation in comparison with Y 1 .

3. Пропущенные при сканировании антенн строки матриц Y1 и Y2 заполняются методом интерполяции (линейной, биквадратной или бикубической) путем обработки элементов соседних наблюдаемых строк.3. The rows of matrices Y 1 and Y 2 that were missed when scanning the antennas are filled in by the interpolation method (linear, biquadratic, or bicubic) by processing the elements of adjacent observed rows.

4. Полученные матрицы Y1 и Y2 подвергаются двумерному преобразованию Фурье и получаются спектральные матрицы

Figure 00000005
и
Figure 00000006
Figure 00000007
Figure 00000008
4. The resulting matrices Y 1 and Y 2 undergo a two-dimensional Fourier transform and spectral matrices are obtained
Figure 00000005
and
Figure 00000006
Figure 00000007
Figure 00000008

5. Элементы матриц

Figure 00000009
и
Figure 00000010
умножаются на передаточную функцию
Figure 00000011
восстанавливающего фильтра Винера [4] и получаются спектральные матрицы оценок
Figure 00000012
и
Figure 00000013
Figure 00000014
Figure 00000015
Figure 00000016
Figure 00000017
5. Elements of matrices
Figure 00000009
and
Figure 00000010
multiplied by the transfer function
Figure 00000011
Wiener filter [4] and the spectral matrix of estimates is obtained
Figure 00000012
and
Figure 00000013
Figure 00000014
Figure 00000015
Figure 00000016
Figure 00000017

6. Матрицы

Figure 00000018
и
Figure 00000019
подвергаются обратному преобразованию Фурье: и получаются матрицы X1={x1(i,j)}, X2={x2(i,j)},
Figure 00000020
Figure 00000021
восстановленного изображения объектов в пространственной области.6. Matrices
Figure 00000018
and
Figure 00000019
undergo the inverse Fourier transform: and get the matrices X 1 = {x 1 (i, j)}, X 2 = {x 2 (i, j)},
Figure 00000020
Figure 00000021
reconstructed image of objects in the spatial domain.

7. Матрица X2 разбивается на K непересекающихся однородных по амплитуде подобластей D1, D2, …, DK с помощью оператора сегментации [4]. В результате получается матрица S={S(i,j)},

Figure 00000022
Figure 00000023
где S(i,j) - номер сегмента, которому принадлежит i-й, j-й элемент матрицы X2 и соответствующий ему i-й, j-й элемент матрицы X1.7. The matrix X 2 is divided into K disjoint homogeneous in amplitude subdomains D 1 , D 2 , ..., D K using the segmentation operator [4]. As a result, we obtain the matrix S = {S (i, j)},
Figure 00000022
Figure 00000023
where S (i, j) is the number of the segment to which the i-th, j-th element of the matrix X 2 belongs and the corresponding i-th, j-th element of the matrix X 1 .

4. Для каждого s-го сегмента вычисляется средняя радиометрическая амплитуда

Figure 00000024
на основе i-x, j-x элементов x1(i,j) матрицы X1 с меткой s:4. For each s-th segment, the average radiometric amplitude is calculated
Figure 00000024
based on ix, jx elements x 1 (i, j) of matrix X 1 with label s:

Figure 00000025
i,j:S(i,j)=s,
Figure 00000025
i, j: S (i, j) = s,

где ns - количество элементов с меткой s.where n s is the number of elements labeled s.

5. Всем элементам x1(i,j) матрицы X1 с меткой s присваивается амплитуда

Figure 00000026
Figure 00000027
В результате формируется матрица X1={x1(i,j)},
Figure 00000028
Figure 00000029
с повышенным в m2 раз (по площади) пространственным разрешением, амплитуды элементов которой x1(i,j) представляют температурные характеристики частотного диапазона первой антенны.5. All elements x 1 (i, j) of the matrix X 1 with label s are assigned the amplitude
Figure 00000026
Figure 00000027
As a result, the matrix X 1 = {x 1 (i, j)} is formed,
Figure 00000028
Figure 00000029
with a spatial resolution increased by a factor of m 2 (in area), whose element amplitudes x 1 (i, j) represent the temperature characteristics of the frequency range of the first antenna.

Результаты эксперимента. Натурный эксперимент проводился с помощью радиометра с двумя антеннами: первая антенна с широкой ДНА в 3° принимала сигналы в 8 мм диапазоне длин волн при наблюдении объектов на местности на расстоянии 30 м с шагом сканирования по углу места в 1°, вторая антенна - с узкой ДНА в 1° принимала сигналы в 3 мм диапазоне с тем же шагом сканирования по углу места. Пропущенные строки восстанавливались методом линейной интерполяции. На фигуре 1 показано видеоизображение наблюдаемого участка местности с тремя объектами в виде щитов. На фигуре 3 слева направо - изображение матрицы наблюдения Y1, соответствующее 8 мм диапазону, и изображение матрицы X1, восстановленное после обработки матрицы Y1 фильтром Винера. На фигуре 4 слева направо - изображение матрицы наблюдения Y2, соответствующее 3 мм диапазону, и изображение матрицы X2, восстановленное после обработки матрицы Y2 фильтром Винера. На фигуре 2 - изображение матрицы X1 после выполнения операций предлагаемого способа над матрицами X1 и X2.The results of the experiment. The full-scale experiment was carried out using a radiometer with two antennas: the first antenna with a wide bottom angle of 3 ° received signals in the 8 mm wavelength range when observing objects on the ground at a distance of 30 m with a scan step at an elevation angle of 1 °, the second antenna with a narrow BOTTOM at 1 ° received signals in the 3 mm range with the same scanning step in elevation. Missed lines were restored using linear interpolation. The figure 1 shows a video image of the observed area with three objects in the form of shields. In figure 3, from left to right is the image of the observation matrix Y 1 corresponding to the 8 mm range, and the image of the matrix X 1 restored after processing the matrix Y 1 by the Wiener filter. In figure 4, from left to right - the image of the observation matrix Y 2 corresponding to the 3 mm range, and the image of the matrix X 2 restored after processing the matrix Y 2 by the Wiener filter. Figure 2 - image of the matrix X 1 after performing the operations of the proposed method on the matrices X 1 and X 2 .

Изображение объектов на фигуре 2, полученное с помощью предлагаемого способа, более четкое в сравнении с изображением объектов на фигуре 3 и содержит информацию о температуре объектов в 8 мм диапазоне в амплитудах сегментов.The image of objects in figure 2, obtained using the proposed method, is clearer in comparison with the image of objects in figure 3 and contains information about the temperature of objects in the 8 mm range in the amplitudes of the segments.

ЛитератураLiterature

1. Николаев А.Г., Перцов С.В. Радиотеплолокация (пассивная радиолокация). М.: Сов. радио, 1964. 335 с.1. Nikolaev A.G., Pertsov S.V. Radiolocation (passive radar). M .: Sov. Radio, 1964.335 s.

2. Шарков Е.А. Радиотепловое дистанционное зондирование Земли: физические основы: в 2 т. / Т. 1. М.: ИКИ РАН, 2014. 544 с.2. Sharkov EA Radiothermal remote sensing of the Earth: physical foundations: in 2 tons / T. 1. M.: IKI RAS, 2014.554 p.

3. Патент RU 2600573. Способ восстановления изображений объектов по разреженной матрице радиометрических наблюдений.3. Patent RU 2600573. A method for reconstructing images of objects from a sparse matrix of radiometric observations.

4. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.4. Gonzalez R., Woods R., Eddins S. Digital image processing in MATLAB. M .: Technosphere, 2006.616 s.

Claims (1)

Способ формирования изображения объектов в радиометре с двумя антеннами, заключающийся в построчном сканировании по азимуту и углу места первой антенны радиометра с широкой диаграммой направленности антенны (ДНА), приеме сигналов в первом частотном диапазоне и формировании первой матрицы изображения с пропусками строк, заполнении пропущенных строк с помощью интерполяции и восстановлении изображения в матрице с помощью фильтра Винера, отличающийся тем, что используют вторую антенну с узкой ДНА, сканирующую одновременно с первой антенной и принимающую сигналы во втором частотном диапазоне, формируют вторую матрицу изображения с пропусками строк, пропущенные при сканировании строки матрицы заполняют с помощью интерполяции, подвергают матрицу операциям восстановления с помощью фильтра Винера, затем с помощью операций сегментации разбивают вторую матрицу на непересекающиеся однородные по температуре сегменты, для каждого сегмента второй матрицы устанавливают соответствующие этому сегменту элементы первой матрицы, вычисляют среднюю температуру этих элементов и присваивают ее всем соответствующим элементам первой матрицы, в результате чего получают первую матрицу с повышенным пространственным разрешением, равным разрешению второй матрицы, с сохранением температурных характеристик первого частотного диапазона.A method of image formation of objects in a radiometer with two antennas, which consists in line-by-line scanning in azimuth and elevation of the first antenna of the radiometer with a wide antenna pattern (BOTTOM), receiving signals in the first frequency range and forming the first image matrix with line omissions, filling in the missing lines with using interpolation and image reconstruction in the matrix using the Wiener filter, characterized in that they use a second antenna with a narrow bottom, scanning simultaneously with the first antenna the second and the receiving signals in the second frequency range, form the second image matrix with gaps in the lines, the rows missed during scanning the matrices are filled in by interpolation, the matrix is subjected to recovery operations using the Wiener filter, then, using the segmentation operations, the second matrix is divided into disjoint segments of uniform temperature temperature , for each segment of the second matrix, the elements of the first matrix corresponding to this segment are set, the average temperature of these elements is calculated, etc. its attribute to all relevant elements of the first matrix, thereby obtaining a first matrix with a high spatial resolution equal to the resolution of the second matrix, while maintaining the temperature characteristics of the first frequency band.
RU2017102117A 2017-01-23 2017-01-23 Method of objects image formation in radiometer with two antennas RU2646434C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017102117A RU2646434C1 (en) 2017-01-23 2017-01-23 Method of objects image formation in radiometer with two antennas

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017102117A RU2646434C1 (en) 2017-01-23 2017-01-23 Method of objects image formation in radiometer with two antennas

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2646434C1 true RU2646434C1 (en) 2018-03-06

Family

ID=61568801

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017102117A RU2646434C1 (en) 2017-01-23 2017-01-23 Method of objects image formation in radiometer with two antennas

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2646434C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2681519C1 (en) * 2018-04-02 2019-03-07 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08240623A (en) * 1995-03-07 1996-09-17 Mitsubishi Electric Corp Interferometer-type microwave radiometer
RU2214578C1 (en) * 2002-01-31 2003-10-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт "Градиент" System of adaptive compensation of radiometric contrast of ground objects
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
US7541973B2 (en) * 2005-04-20 2009-06-02 Furno Electric Company Limited Radar apparatus for combining and displaying data from a plurality of radar antennas
RU2368917C1 (en) * 2007-12-21 2009-09-27 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station
CN104535967A (en) * 2014-12-10 2015-04-22 中国电子科技集团公司第二十二研究所 Microwave radiometer air flue heat dissipation device
RU2600573C1 (en) * 2015-11-23 2016-10-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Научно-Технический Центр "Версия" (Ооо "Нтц "Версия") Method of objects images recovery by radiometric observations sparse matrix

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08240623A (en) * 1995-03-07 1996-09-17 Mitsubishi Electric Corp Interferometer-type microwave radiometer
RU2214578C1 (en) * 2002-01-31 2003-10-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт "Градиент" System of adaptive compensation of radiometric contrast of ground objects
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
US7541973B2 (en) * 2005-04-20 2009-06-02 Furno Electric Company Limited Radar apparatus for combining and displaying data from a plurality of radar antennas
RU2368917C1 (en) * 2007-12-21 2009-09-27 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station
CN104535967A (en) * 2014-12-10 2015-04-22 中国电子科技集团公司第二十二研究所 Microwave radiometer air flue heat dissipation device
RU2600573C1 (en) * 2015-11-23 2016-10-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Научно-Технический Центр "Версия" (Ооо "Нтц "Версия") Method of objects images recovery by radiometric observations sparse matrix

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2681519C1 (en) * 2018-04-02 2019-03-07 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sowter et al. Mexico City land subsidence in 2014–2015 with Sentinel-1 IW TOPS: Results using the Intermittent SBAS (ISBAS) technique
US8665132B2 (en) System and method for iterative fourier side lobe reduction
Jawak et al. A comprehensive evaluation of PAN-sharpening algorithms coupled with resampling methods for image synthesis of very high resolution remotely sensed satellite data
CN104898118B (en) Sparse frequency point-based three-dimensional holographic imaging reconstruction method
Park et al. High angular resolution RFI localization in synthetic aperture interferometric radiometers using direction-of-arrival estimation
Lindsley et al. Enhanced-resolution reconstruction of ASCAT backscatter measurements
US9948362B2 (en) System and method for 3D imaging using a moving multiple-input multiple-output (MIMO) linear antenna array
EP3047298B1 (en) Method for detecting targets and associated multifunction radar
Mastro et al. The multiple aperture SAR interferometry (MAI) technique for the detection of large ground displacement dynamics: An overview
Sousa et al. Potential of C-band SAR interferometry for dam monitoring
Yoon et al. Imaging of behind the wall targets using wideband beamforming with compressive sensing
CN111537997B (en) Three-dimensional radar imaging method based on MIMO and compressed sensing technology
RU2646434C1 (en) Method of objects image formation in radiometer with two antennas
RU2411536C1 (en) Method for two-step reconstruction of radar image
RU2600573C1 (en) Method of objects images recovery by radiometric observations sparse matrix
CN110471036B (en) False target cleaning method used in large array near field focusing
EP2985627B1 (en) Method and device for improving quality of scansar image
Fu et al. An Optical Flow SBAS Technique for Glacier Surface Velocity Extraction Using SAR Images
Tian et al. Simulation of signal reconstruction based sparse flight downward-looking 3D imaging SAR
RU2612323C1 (en) Image reconstruction method in two-channel scanning system
RU2661903C1 (en) Method of increasing image resolution of radiometric images
RU2648270C1 (en) Method of observing objects by a radiometer with two antennas
Qin et al. Large-scale sparse reconstruction through partitioned compressive sensing
RU2661491C1 (en) Method for generating a radio thermal image
Alasgah et al. Removal of Artifacts from Hurricane Imaging Radiometer Tb Images

Legal Events

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

Effective date: 20190124