RU2656355C1 - Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations - Google Patents

Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations Download PDF

Info

Publication number
RU2656355C1
RU2656355C1 RU2017110644A RU2017110644A RU2656355C1 RU 2656355 C1 RU2656355 C1 RU 2656355C1 RU 2017110644 A RU2017110644 A RU 2017110644A RU 2017110644 A RU2017110644 A RU 2017110644A RU 2656355 C1 RU2656355 C1 RU 2656355C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
thermal
antennas
matrix
radio
frequency ranges
Prior art date
Application number
RU2017110644A
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 RU2017110644A priority Critical patent/RU2656355C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2656355C1 publication Critical patent/RU2656355C1/en

Links

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
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using radio waves
    • 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
    • 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
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • 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
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9004—SAR image acquisition techniques
    • G01S13/9005—SAR image acquisition techniques with optical processing of the SAR signals
    • 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)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: radio engineering and communications.
SUBSTANCE: invention relates to infrared detection, namely to passive monitoring systems of objects with the help of multichannel radio-thermal radar stations or radiometers with scanning antennas. A multichannel radio-thermal radar station with several combined antennas, which have different characteristics of directional patterns, receives signals in different frequency ranges. Antennas scan the area of view, moving along the azimuth and elevation angle. As a result of scanning and primary processing of the received signals in several measuring channels (in terms of the number of antennas), thermal radio image arrays are formed. A positive effect is achieved through multiplying the thermal radio image arrays by certain coefficients and then through jointly processing of the arrays with the help of image reconstruction operations.
EFFECT: increasing the spatial resolution of images in the thermal radio image arrays equally for all channels while maintaining the temperature characteristics of the frequency ranges.
1 cl

Description

Изобретение относится к радиотеплолокации, а именно к пассивным системам наблюдения за объектами с помощью многоканальных радиотеплолокационных станций (РТЛС) или радиометров [1, 2] со сканирующими антеннами.The invention relates to radiolocation, in particular to passive systems for monitoring objects using multichannel radiolocation stations (RTLS) or radiometers [1, 2] with scanning antennas.

Многоканальная РТЛС с несколькими совмещенными антеннами, имеющими разные характеристики диаграмм направленности (ДН), принимает сигналы в разных частотных диапазонах. В результате сканирования антенн зоны обзора и прохождения принимаемых сигналов через тракты первичной обработки в нескольких измерительных каналах формируются матрицы радиотеплового изображения (РТИ) контролируемого участка местности или воздушной обстановки. Каждая матрица соответствует определенной антенне. Изображения объектов в матрицах РТИ получаются нечеткими в силу ограниченной разрешающей способности антенн, определяемой шириной ДН. Амплитуды элементов матриц РТИ несут информацию о радио-яркостной температуре объектов на изображении, которая зависит от частотного диапазона. Из-за различия частотных диапазонов амплитуды соответствующих элементов матриц отличаются. Возникает необходимость повысить четкость изображения объектов (то есть разрешение) за счет дополнительной обработки матриц РТИ и при этом сохранить информацию о тепловых характеристиках объектов в частотных диапазонах.A multichannel RTLS with several combined antennas having different characteristics of radiation patterns receives signals in different frequency ranges. As a result of scanning the antennas of the field of view and the passage of the received signals through the primary processing paths in several measuring channels, the matrix of thermal thermal image (RTI) of the controlled area or the air environment is formed. Each matrix corresponds to a specific antenna. Images of objects in the RTI matrices are fuzzy due to the limited resolution of the antennas, determined by the width of the beam. The amplitudes of the elements of the RTI matrices carry information about the radio-brightness temperature of objects in the image, which depends on the frequency range. Due to the difference in the frequency ranges, the amplitudes of the corresponding matrix elements are different. There is a need to increase the clarity of the image of objects (that is, resolution) due to the additional processing of matrices of rubber goods and at the same time save information about the thermal characteristics of objects in the frequency ranges.

Известны способы формирования РТИ и повышения их пространственным разрешения, основанные на использовании нескольких совмещенных антенн с разными характеристиками ДН [3, 4]. В этих способах в результате сканирования антенн по пространству формируются несколько матриц РТИ в каналах первичной обработки. Затем эти матрицы совместно обрабатываются и получается одна матрица изображения контролируемого участка местности или воздушной обстановки с повышенным пространственным разрешением. Разрешение изображения повышается за счет увеличения числа каналов с разными характеристиками ДН и операций восстановления при совместной обработке матриц РТИ.Known methods for the formation of rubber goods and increase their spatial resolution, based on the use of several combined antennas with different characteristics of the beam [3, 4]. In these methods, as a result of spatial scanning of the antennas, several matrices of rubber goods are formed in the primary processing channels. Then these matrices are jointly processed and one image matrix of a controlled area or aerial environment with increased spatial resolution is obtained. Image resolution is increased by increasing the number of channels with different characteristics of the pattern and recovery operations during the joint processing of RTI matrices.

Однако при этом не учитывается различие температурных характеристик объектов в разных частотных диапазонах. Это приводит к ошибкам восстановления изображения, то есть к снижению разрешающей способности. При этом не сохраняются тепловые характеристики объектов в частотных диапазонах, соответствующих различным антеннам.However, this does not take into account the difference in temperature characteristics of objects in different frequency ranges. This leads to image recovery errors, that is, to a decrease in resolution. However, the thermal characteristics of objects in the frequency ranges corresponding to different antennas are not saved.

Рассмотрим в качестве прототипа способ формирования изображений в многоканальных РТЛС и РЛС [3], который заключается в следующем:Consider as a prototype the method of image formation in multichannel RTLS and radar [3], which consists in the following:

1. Антенная система, представляющая собой несколько совмещенных антенн или антенную решетку, построчно сканирует зону обзора, смещаясь по азимуту и углу места.1. The antenna system, which consists of several combined antennas or antenna array, scans the line of sight line by line, shifting in azimuth and elevation.

2. Цифровая система обработки принимаемых сигналов измеряет в каждом q-м канале (q=1, 2, …, Q, Q - число каналов) независимо сигналы в дискретные моменты времени, совпадающие с шагами дискретизации по углу места и азимуту, и формирует из них матрицы РТИ Y1, Y2, …, YQ.2. The digital processing system of the received signals measures in each qth channel (q = 1, 2, ..., Q, Q is the number of channels) independently the signals at discrete time instants, which coincide with the sampling steps in elevation and azimuth, and generates them matrices RTI Y 1 , Y 2 , ..., Y Q.

3. Полученные матрицы Y1, Y2, …, YQ последовательно и построчно сворачивают в один вектор измерений

Figure 00000001
.3. The resulting matrix Y 1 , Y 2 , ..., Y Q are sequentially and row-wise folded into one measurement vector
Figure 00000001
.

4. Вектор

Figure 00000001
умножают справа на матрицу весовых коэффициентов Н, вычисляемую заранее, тем самым получают вектор оценок
Figure 00000002
.4. Vector
Figure 00000001
multiply on the right by the matrix of weight coefficients H, calculated in advance, thereby obtaining a vector of estimates
Figure 00000002
.

5. Вектор оценок

Figure 00000003
разворачивают построчно в матрицу X, представляющую восстановленное изображение зоны обзора с повышенным в несколько раз разрешением по угловым координатам.5. Vector ratings
Figure 00000003
they are deployed line by line into the matrix X, which represents the reconstructed image of the field of view with a several times higher resolution in angular coordinates.

Данный способ обладает указанными выше недостатками, а именно:This method has the above disadvantages, namely:

1. При формировании вектора измерений

Figure 00000001
не учитываются амплитудные различия искомых изображений X1, X2, …, XQ в разных частотных диапазонах антенн. Приближенно принимается: Х1=Х2=…=XQ=X, что приводит к ошибкам восстановления.1. When forming the measurement vector
Figure 00000001
the amplitude differences of the desired images X 1 , X 2 , ..., X Q in different frequency ranges of the antennas are not taken into account. Approximately accepted: X 1 = X 2 = ... = X Q = X, which leads to recovery errors.

2. В элементах полученной матрицы X отсутствует информация о тепловых характеристиках объектов в разных частотных диапазонах.2. In the elements of the obtained matrix X there is no information on the thermal characteristics of objects in different frequency ranges.

Технический результат направлен на устранение указанных недостатков, а именно на повышение разрешающей способности изображений с сохранением информации о температурных характеристиках объектов в разных частотных диапазонах.The technical result is aimed at eliminating these drawbacks, namely, increasing the resolution of images while maintaining information about the temperature characteristics of objects in different frequency ranges.

Технический результат предлагаемого технического решения достигается применением способа повышения разрешающей способности изображений в многоканальных РТЛС, который заключается в сканировании зоны обзора по азимуту и углу места несколькими совмещенными антеннами РТЛС с разными ДН, принимающими сигналы в разных частотных диапазонах, формируют матрицы РТИ Y1, Y2, …, YQ по числу антенн, которые затем совместно обрабатывают, отличающийся тем, что матрицы Y1, Y2, …, YQ умножают на определенные коэффициенты μ1, μ2, …, μQ, рассчитанные заранее, сворачивают построчно полученные матрицы μ1Y1, μ2Y2, …, μQYQ в один вектор измерений

Figure 00000001
, который умножают справа на матрицу весовых коэффициентов Н, вычисляемую заранее, и получают вектор оценок
Figure 00000004
, затем разворачивают вектор
Figure 00000005
построчно в матрицу X, умножают эту матрицу на коэффициенты 1/μ1, 1/μ2, …, 1/μQ и получают матрицы Х1=(1/μ1)⋅X, Х2=(1/μ2)⋅X, XQ=(1/μQ)⋅X восстановленного изображения зоны обзора с повышенным пространственным разрешением в разных частотных диапазонах.The technical result of the proposed technical solution is achieved by using the method of increasing the resolution of images in multi-channel RTLS, which consists in scanning the viewing area in azimuth and elevation with several combined RTLS antennas with different radiation paths that receive signals in different frequency ranges, form the matrix of rubber goods Y 1 , Y 2 , ..., Y Q according to the number of antennas that are then jointly processed, characterized in that the matrices Y 1 , Y 2 , ..., Y Q are multiplied by certain coefficients μ 1 , μ 2 , ..., μ Q calculated in advance it, fold the row-wise obtained matrices μ 1 Y 1 , μ 2 Y 2 , ..., μ Q Y Q into one measurement vector
Figure 00000001
, which is multiplied on the right by the matrix of weights H calculated in advance, and get a vector of estimates
Figure 00000004
then expand the vector
Figure 00000005
row-wise into the matrix X, multiply this matrix by the coefficients 1 / μ 1 , 1 / μ 2 , ..., 1 / μ Q and obtain the matrix X 1 = (1 / μ 1 ) ⋅ X, X 2 = (1 / μ 2 ) ⋅X, X Q = (1 / μ Q ) ⋅X of the reconstructed image of the field of view with increased spatial resolution in different frequency ranges.

Расчетная частьSettlement part

Модель элементов матриц РТИ Y1={у1(i,j)}, Y2={у2(i,j)}, …, YQ={уQ(i,j)},

Figure 00000006
(М и N - количество строк и столбцов матриц), задается следующим выражением:The model of elements of RTI matrices is Y 1 = {y 1 (i, j)}, Y 2 = {y 2 (i, j)}, ..., Y Q = {y Q (i, j)},
Figure 00000006
(M and N - the number of rows and columns of matrices), is given by the following expression:

Figure 00000007
Figure 00000007

где уq(i,j) - i-й, j-й элемент матрицы Yq; αq(i,j) - функция рассеяния, описывающая действие ДН q-й антенны и тракта первичной обработки q-го канала;

Figure 00000008
,
Figure 00000009
элемент искомой матрицы изображения Xq={xq(i,j)} в q-м частотном диапазоне; (2m+1) и (2n+1) - размеры области определения функций αq(i,j) по углу места и азимуту в числе элементов дискретизации; pq(i,j) - нормальный шум аппаратуры q-го канала.where q (i, j) is the ith, jth element of the matrix Y q ; α q (i, j) is the scattering function describing the action of the pattern of the qth antenna and the primary processing path of the qth channel;
Figure 00000008
,
Figure 00000009
element of the desired image matrix X q = {x q (i, j)} in the qth frequency range; (2m + 1) and (2n + 1) are the dimensions of the domain of definition of the functions α q (i, j) in elevation and azimuth among the discretization elements; p q (i, j) is the normal noise of the equipment of the qth channel.

Задача заключается в нахождении матриц Xq={xq(i,j)} по совокупности наблюдений Y1, Y2, …, YQ на основе известных характеристик αq(i,j),

Figure 00000010
.The task is to find the matrices X q = {x q (i, j)} from the totality of observations Y 1 , Y 2 , ..., Y Q based on the known characteristics α q (i, j),
Figure 00000010
.

Для модели наблюдений вида (1) задача решается известными методами восстановления изображений [5] независимо для каждой матрицы Yq. При одинаковой точности восстановления матриц Y1, Y2, …, YQ, присущей методу восстановления, разрешающая способность изображений Х1, Х2, …, XQ получается разной из-за различия ширины ДН антенн. При этом не достигается потенциально достижимая точность восстановления, получаемая при совместной обработке матриц Y1, Y2, …, YQ для модели наблюдений вида:For an observation model of the form (1), the problem is solved by the well-known image restoration methods [5] independently for each matrix Y q . With the same accuracy of restoration of the matrices Y 1 , Y 2 , ..., Y Q inherent in the restoration method, the resolution of the images X 1 , X 2 , ..., X Q is different due to the difference in the width of the antenna diameters. In this case, the potentially achievable accuracy of the restoration obtained by joint processing of the matrices Y 1 , Y 2 , ..., Y Q for a model of observations of the form is not achieved:

Figure 00000011
Figure 00000011

где, в отличие от модели (1), искомое изображение X={x(i,j)} одинаково во всех q-x каналах. Различие Xq проявляется в интенсивности и проникающей способности радиотеплового излучения в разных частотных диапазонах, что отражается на амплитудах элементов матриц Xq.where, unlike model (1), the desired image X = {x (i, j)} is the same in all qx channels. The difference X q is manifested in the intensity and penetrating power of the thermal radiation in different frequency ranges, which is reflected in the amplitudes of the elements of the matrices X q .

Примем справедливость существования коэффициентов μ1, μ2, …, μQ, таких, что выполняются равенства:We accept the validity of the existence of the coefficients μ 1 , μ 2 , ..., μ Q , such that the equalities

μ1X1=μ2Х2=…=μQXQ=X,μ 1 X 1 = μ 2 X 2 = ... = μ Q X Q = X,

где Х - гипотетическое изображение, которое в разных частотных диапазонах воспринимается как Хq where X is a hypothetical image, which in different frequency ranges is perceived as X q

Тогда Х1=(1/μ1)X, Х2=(1/μ2)X, … XQ=(1/μQ)X и модель (1) принимает вид:Then X 1 = (1 / μ 1 ) X, X 2 = (1 / μ 2 ) X, ... X Q = (1 / μ Q ) X and model (1) takes the form:

Figure 00000012
Figure 00000012

или

Figure 00000013
or
Figure 00000013

что дает основание для применения предложенного способа.which gives rise to the application of the proposed method.

Коэффициенты μ1, μ2, …, μQ находятся эмпирически из соображений наилучшей четкости восстановления контрольных изображений X и затем используются без изменения для данного класса изображений.The coefficients μ 1 , μ 2 , ..., μ Q are found empirically for reasons of the best clarity of reconstruction of control images X and then are used without change for this class of images.

Задача восстановления X по совокупности наблюдений μ1Y1, μ2Y2, …, μQYQ решается известным [3, 5] матричным методом. При этом модель (3) записывается в векторно-матричной форме:The task of reconstructing X from the set of observations μ 1 Y 1 , μ 2 Y 2 , ..., μ Q Y Q is solved by the well-known [3, 5] matrix method. Moreover, model (3) is written in the vector-matrix form:

Figure 00000014
Figure 00000014

где

Figure 00000001
- вектор всей совокупности наблюдений μqуq(i,j),
Figure 00000010
, выписанных построчно из матриц Yq; A={a(i,j)} - матрица, элементы которой a(i,j) получены расположением по определенному правилу значений функций αq(i,j) в первоначально обнуленной матрице А;
Figure 00000005
- вектор искомого изображения, при построчном переписыванием элементов x(i,j) из матрицы Х;
Figure 00000015
- вектор шумов, составленный из pq(i,j).Where
Figure 00000001
is the vector of the entire set of observations μ q at q (i, j),
Figure 00000010
written row-wise from the matrices Y q ; A = { a (i, j)} is a matrix whose elements a (i, j) are obtained by positioning according to a certain rule the values of the functions α q (i, j) in the initially zeroed matrix A;
Figure 00000005
- the vector of the desired image, with line-by-line rewriting of elements x (i, j) from the matrix X;
Figure 00000015
is the noise vector composed of p q (i, j).

Оптимальная оценка вектора

Figure 00000005
при отсутствии информации относительно X и Р находится минимизацией квадрата евклидовой нормыOptimal vector estimate
Figure 00000005
in the absence of information regarding X and P is found by minimizing the square of the Euclidean norm

Figure 00000016
Figure 00000016

т.е. методом наименьших квадратов, T - символ транспонирования.those. least squares method, T is the transpose symbol.

Необходимое условие существования экстремума функции (5) дает известное выражение вектора оптимальных оценок:A necessary condition for the existence of an extremum of function (5) gives a well-known expression for the vector of optimal estimates:

Figure 00000017
Figure 00000017

где δ - параметр регуляризации (малое положительное число), необходимый для устойчивого обращения матрицы ATA; Е - единичная матрица.where δ is the regularization parameter (small positive number) necessary for stable inversion of the matrix A T A; E is the identity matrix.

Матрица Н в (6), вычисляемая заранее, является псевдообратной для А и также может быть найдена сингулярным разложением А, например, в среде Matlab: H=pinv(A, δ).The matrix H in (6), calculated in advance, is pseudo-inverse for A and can also be found by a singular decomposition of A, for example, in the Matlab environment: H = pinv (A, δ).

Элементы найденного в (6) вектора

Figure 00000018
построчно заполняют матрицу X* восстановленного изображения X.Elements of the vector found in (6)
Figure 00000018
row-wise fill matrix X * of the reconstructed image X.

Результаты моделированияSimulation results

Для двухканальной системы с двумя антеннами (Q=2) моделировалось изображение X объекта в виде геометрической фигуры в составе матрицы размером M×N=25×25. Функция αq(i,j) задавалась экспонентой с квадратичным показателем степени, взятым с коэффициентом kq. В первой матрице РТИ Y1, полученной в соответствии с (1) для широкой ДН (k1=0,1), амплитуда объекта принималась равной А1, во второй матрице Y2,, полученной для узкой ДН (k1=0,3), амплитуда объекта А2. Изображение объекта восстанавливалось по правилу (6) для разных значений ΔА=А2-А1 при А1=5 и А2>5 или А2=5 и А1>5. Различие амплитуд определялось различием частотных диапазонов антенн. Восстановленное изображение X* нормировалось делением всех элементов матрицы X* на максимальный элемент и умножением на А1, после чего сравнивалось с моделируемым изображением X1. Это давало возможность оценить по амплитуде четкость изображения.For a two-channel system with two antennas (Q = 2), the image of the X object in the form of a geometric figure in the composition of a matrix of size M × N = 25 × 25 was modeled. The function α q (i, j) was specified by an exponential with a quadratic exponent taken with coefficient k q . In the first RTI matrix Y 1 obtained in accordance with (1) for a wide beam (k 1 = 0.1), the amplitude of the object was taken to be A 1 , in the second matrix Y 2 , obtained for a narrow beam (k 1 = 0, 3), the amplitude of the object And 2 . The image of the object was restored according to rule (6) for different values ΔА = А 2 -А 1 with А 1 = 5 and А 2 > 5 or А 2 = 5 and А 1 > 5. The difference in amplitudes was determined by the difference in the frequency ranges of the antennas. The reconstructed image X * was normalized by dividing all elements of the matrix X * by the maximum element and multiplying by A 1 , after which it was compared with the simulated image X 1 . This made it possible to estimate the sharpness of the image by amplitude.

При фиксированном коэффициенте μ1=1 выбирался коэффициент μ2 по минимуму оценки среднеквадратического отклонения (СКО) ошибки восстановления. Оптимальным значениям μ2 соответствовала минимальная оценка СКО на уровне 0,35-0,37 при ΔА>0 и на уровне 0,4-0,5 при ΔА<0. Оптимальные значения μ2 представлены в таблице в зависимости от ΔА.For a fixed coefficient μ 1 = 1, the coefficient μ 2 was chosen to minimize the estimate of the standard deviation (RMS) of the reconstruction error. The optimal values of μ 2 corresponded to the minimum estimate of standard deviation at the level of 0.35-0.37 at ΔA> 0 and at the level of 0.4-0.5 at ΔA <0. The optimal values of μ 2 are presented in the table depending on ΔA.

Figure 00000019
Figure 00000019

Найденные для различных значений ΔА (различных частотных диапазонов) оптимальные значения μ2 использовались для получения искомых изображений: Х1 *=X*, Х2 *=(1/μ2)X*. Для оценки потенциально достижимой точности находилось СКО ошибки восстановления для модели (2), которое составило 0,35.The optimal values of μ 2 found for various ΔA values (different frequency ranges) were used to obtain the desired images: X 1 * = X * , X 2 * = (1 / μ 2 ) X * . To estimate the potentially achievable accuracy, the standard error of the recovery error for model (2) was found, which was 0.35.

Выводыfindings

Результаты модельного эксперимента показывают возможность применения предложенного способа в многоканальных РТЛС с несколькими антеннами. Способ позволяет повысить пространственное разрешение изображения объектов на местности или воздушной обстановки в равной степени для всех каналов с сохранением температурных характеристик частотных диапазонов.The results of a model experiment show the possibility of applying the proposed method in multichannel RTLS with multiple antennas. The method allows to increase the spatial resolution of the image of objects on the ground or in the air environment equally for all channels while maintaining the temperature characteristics of the frequency ranges.

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 2368917 С1. Способ формирования изображений в многоканальных РТЛС и РЛС / В.К. Клочко. МПК: G01S 13/89. Приоритет 21.12.2007. Опубл.: 27.09.2009. Бюл. №27.3. Patent RU 2368917 C1. The method of image formation in multichannel RTLS and radar / V.K. Shit. IPC: G01S 13/89. Priority 12/21/2007. Published: 09/27/2009. Bull. Number 27.

4. Патент RU 2379706 С2. Способ повышения разрешающей способности радиотепловых изображений / В.К. Клочко, В.В. Курилкин, А.А. Куколев, С.А. Львов. МПК: G01S 13/89. Приоритет 28.03.2008. Опубл.: 20.01.2010. Бюл. №2.4. Patent RU 2379706 C2. The method of increasing the resolution of thermal images / V.K. Klochko, V.V. Kurilkin, A.A. Kukolev, S.A. Lviv IPC: G01S 13/89. Priority March 28, 2008. Published: 01/20/2010. Bull. No. 2.

5. Василенко Г.И., Тараторин А.М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986. 304 с.5. Vasilenko G.I., Taratorin A.M. Image recovery. M .: Radio and communication, 1986. 304 p.

Claims (1)

Способ повышения разрешающей способности изображений в многоканальных радиотеплолокационных станциях (РТЛС), заключающийся в сканировании зоны обзора по азимуту и углу места несколькими совмещенными антеннами РТЛС с разными диаграммами направленности, принимающими сигналы в разных частотных диапазонах, формировании матриц радиотеплового изображения Y1, Y2, …, YQ по числу антенн, которые затем совместно обрабатывают, отличающийся тем, что матрицы Y1, Y2, …, YQ умножают на определенные коэффициенты μ1, μ2, …, μQ, рассчитанные заранее, сворачивают построчно полученные матрицы μ1Y1, μ2Y2, …, μQYQ в один вектор измерений
Figure 00000020
, который умножают справа на матрицу весовых коэффициентов Н, вычисляемую заранее, и получают вектор оценок
Figure 00000021
, затем разворачивают вектор
Figure 00000022
построчно в матрицу X, умножают эту матрицу на коэффициенты 1/μ1, 1/μ2, …, 1/μQ и получают матрицы Х1=(1/μ1)⋅X, Х2=(1/μ2)⋅X, XQ=(1/μQ)⋅X восстановленного изображения зоны обзора с повышенным пространственным разрешением в разных частотных диапазонах.A way to increase the resolution of images in multichannel radiolocation radar stations (RTLS), which consists in scanning the viewing area in azimuth and elevation with several combined RTLS antennas with different radiation patterns receiving signals in different frequency ranges, forming radiothermal image matrices Y 1 , Y 2 , ... , Y Q by the number of antennas that are then jointly processed, characterized in that the matrices Y 1 , Y 2 , ..., Y Q are multiplied by certain coefficients μ 1 , μ 2 , ..., μ Q calculated in advance, they line-by-line the obtained matrices μ 1 Y 1 , μ 2 Y 2 , ..., μ Q Y Q into one measurement vector
Figure 00000020
, which is multiplied on the right by the matrix of weights H calculated in advance, and get a vector of estimates
Figure 00000021
then expand the vector
Figure 00000022
row-wise into the matrix X, multiply this matrix by the coefficients 1 / μ 1 , 1 / μ 2 , ..., 1 / μ Q and obtain the matrix X 1 = (1 / μ 1 ) ⋅ X, X 2 = (1 / μ 2 ) ⋅X, X Q = (1 / μ Q ) ⋅X of the reconstructed image of the field of view with increased spatial resolution in different frequency ranges.
RU2017110644A 2017-03-29 2017-03-29 Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations RU2656355C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017110644A RU2656355C1 (en) 2017-03-29 2017-03-29 Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017110644A RU2656355C1 (en) 2017-03-29 2017-03-29 Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2656355C1 true RU2656355C1 (en) 2018-06-05

Family

ID=62560260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017110644A RU2656355C1 (en) 2017-03-29 2017-03-29 Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2656355C1 (en)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0690315A2 (en) * 1994-07-01 1996-01-03 Hughes Aircraft Company RF sensor and radar for automotive speed and collision avoidance applications
WO2005101053A3 (en) * 2004-04-14 2006-10-26 Safeview Inc Surveilled subject imaging with object identification
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
RU2379707C1 (en) * 2008-04-22 2010-01-20 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет Method for surface observation by onboard radio-ir-radar connected with radar
RU2379706C2 (en) * 2008-03-28 2010-01-20 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет Method to increase resolution of radio-and ir-images
WO2013147595A1 (en) * 2012-03-27 2013-10-03 Nederlandse Organisatie Voor Toegepast-Natuurwetenschappelijk Onderzoek Tno Imaging system and method
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

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0690315A2 (en) * 1994-07-01 1996-01-03 Hughes Aircraft Company RF sensor and radar for automotive speed and collision avoidance applications
WO2005101053A3 (en) * 2004-04-14 2006-10-26 Safeview Inc Surveilled subject imaging with object identification
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
RU2379706C2 (en) * 2008-03-28 2010-01-20 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет Method to increase resolution of radio-and ir-images
RU2379707C1 (en) * 2008-04-22 2010-01-20 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рязанский государственный радиотехнический университет Method for surface observation by onboard radio-ir-radar connected with radar
WO2013147595A1 (en) * 2012-03-27 2013-10-03 Nederlandse Organisatie Voor Toegepast-Natuurwetenschappelijk Onderzoek Tno Imaging system and method
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

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gleason et al. The CYGNSS level 1 calibration algorithm and error analysis based on on-orbit measurements
Pierdicca et al. SAVERS: A simulator of GNSS reflections from bare and vegetated soils
Rogers et al. Impacts of ionospheric scintillation on the BIOMASS P-band satellite SAR
CN107238824B (en) Satellite-borne SAR image geometric accurate correction method based on priori dem data
Capraro et al. Implementing digital terrain data in knowledge-aided space-time adaptive processing
Zhang et al. Angular superresolution for scanning radar with improved regularized iterative adaptive approach
Corbella et al. Brightness-temperature retrieval methods in synthetic aperture radiometers
CN102288964A (en) Imaging processing method for spaceborne high-resolution synthetic aperture radar
CN107192992B (en) Radar calibration method, calibrator, radar device and system
Yeary et al. A brief overview of weather radar technologies and instrumentation
Farquharson et al. Contrast-based phase calibration for remote sensing systems with digital beamforming antennas
Prats-Iraola et al. Performance of 3-D surface deformation estimation for simultaneous squinted SAR acquisitions
RU2368917C1 (en) Method of forming images in multichannel radio-thermal locator station and radar station
Heitmann et al. Observations and modeling of traveling ionospheric disturbance signatures from an Australian network of oblique angle-of-arrival sounders
Bosse et al. Direct target localization with an active radar network
Boyd et al. Cramer–Rao lower bound for SoOp-R-based root-zone soil moisture remote sensing
Zhu et al. The polarimetric L-band imaging synthetic aperture radar (PLIS): Description, calibration, and cross-validation
CN111103583A (en) Three-dimensional radio frequency imaging system and method with real-time calibration
Berardino et al. On the Time-Domain Airborne SAR Focusing in the Presence of Strong Azimuth Variations of the Squint Angle
CN104020465B (en) External illuminators-based radar angle-measuring method based on eight unit small-bore circle array antennas
RU2656355C1 (en) Method of increasing the image resolution of multichannel radio-thermal radar stations
Nai et al. Adaptive beamspace processing for phased-array weather radars
RU2422846C1 (en) Calibration method of decametric radio direction-distance finder
RU2379706C2 (en) Method to increase resolution of radio-and ir-images
Haynes et al. Surface clutter discrimination analysis for radar sounding interferometry

Legal Events

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

Effective date: 20190330