RU2681519C1 - Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system - Google Patents

Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system Download PDF

Info

Publication number
RU2681519C1
RU2681519C1 RU2018111849A RU2018111849A RU2681519C1 RU 2681519 C1 RU2681519 C1 RU 2681519C1 RU 2018111849 A RU2018111849 A RU 2018111849A RU 2018111849 A RU2018111849 A RU 2018111849A RU 2681519 C1 RU2681519 C1 RU 2681519C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
objects
trajectories
vectors
radiometers
scanning
Prior art date
Application number
RU2018111849A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Владимир Константинович Клочко
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 RU2018111849A priority Critical patent/RU2681519C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2681519C1 publication Critical patent/RU2681519C1/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
    • 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
    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
    • G01S13/9029—SAR image post-processing techniques specially adapted for moving target detection within a single SAR image or within multiple SAR images taken at the same time
    • 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
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R29/00—Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
    • G01R29/08—Measuring electromagnetic field characteristics
    • 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
    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
    • G01S13/9023—SAR image post-processing techniques combined with interferometric 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
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • 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)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: measuring equipment.SUBSTANCE: invention relates to passive radiometric systems for monitoring moving small objects. Radiometric system consists of several radiometers operating with overlapping adjacent viewing areas. Synchronously scanning antennas receive radio signals of electromagnetic fields of radiation from several objects in the millimeter wavelength range, according to the scan results, matrices of radio thermal imaging (RTI) are formed. Objects in their movement intersect overlapping zones of view of radiometers. Proposed method allows, on the basis of the segmentation of the matrices of RTI, to determine the vectors of the parameters of the segments and to classify them according to their belonging to moving objects in order to determine the trajectories of motion. Method takes into account the specifics of scanning radiometers by fixing the time points of the formation of segments and takes these moments into account when forming trajectories using the optimality criterion. Additionally, the distances to objects and their spatial coordinates are determined.EFFECT: improving the accuracy of determining the trajectory of movement of objects.1 cl, 2 tbl

Description

Изобретение относится к пассивным радиометрическим системам наблюдения за движущимися малоразмерными объектами [1]. Радиометрическая система состоит из нескольких взаимно удаленных и последовательно расположенных на местности радиометров, работающих с перекрытием соседних зон обзора. Синхронно сканирующие антенны принимают радиосигналы электромагнитных полей излучения от нескольких объектов в миллиметровом диапазоне длин волн, по результатам сканирования формируются матрицы радиотеплового изображения РТИ зоны обзора. Объекты при своем движении пересекают перекрывающиеся зоны обзора радиометров.The invention relates to passive radiometric monitoring systems for moving small objects [1]. The radiometric system consists of several mutually remote and sequentially located radiometers located on the ground, working with overlapping neighboring viewing areas. Synchronously scanning antennas receive radio signals of electromagnetic radiation fields from several objects in the millimeter wavelength range, and matrices of the thermal thermal image of the RTI of the viewing area are formed according to the scanning results. During their movement, objects cross the overlapping areas of the radiometers.

Матрицы РТИ подвергаются операциям сегментации, результатом которых являются однородные по амплитуде подобласти. Каждая представлена вектором параметров, включающим координаты центра сегмента, среднюю амплитуду и его геометрические характеристики. Векторы, прошедшие идентификацию на принадлежность малоразмерным объектам, передаются в центр обработки информации для определения пространственных координат объектов и построения траекторий их движения по совокупности наблюдаемых векторов параметров в последовательности периодов сканирования.RTI matrices undergo segmentation operations, the result of which are homogeneous in amplitude subregions. Each is represented by a vector of parameters, including the coordinates of the center of the segment, the average amplitude and its geometric characteristics. The vectors that have been identified as belonging to small-sized objects are transferred to the information processing center to determine the spatial coordinates of the objects and construct the trajectories of their motion from the totality of the observed parameter vectors in the sequence of scanning periods.

Задача состоит в определении траекторий движения объектов, необходимых для их дальнейшего сопровождения.The task is to determine the trajectories of the movement of objects necessary for their further support.

Известны способы завязки траекторий движущихся объектов в последовательности периодов радиолокационного обзора [2-4]. Результатом периода обзора являются отметки (векторы), формируемые в элементах разрешения дальности в процессе первичной обработки информации, которые в последовательности периодов обзора классифицируются по принадлежности траекториям. По результатам классификации оцениваются параметры траекторий с учетом возможных пропусков отметок.Known methods for tying the trajectories of moving objects in a sequence of periods of a radar survey [2-4]. The result of the review period are marks (vectors) formed in the range resolution elements during the initial processing of information, which in the sequence of review periods are classified by their belonging to the trajectories. Based on the results of the classification, the parameters of the trajectories are estimated taking into account possible omissions of marks.

Рассмотрим в качестве прототипа способ завязки траекторий [2], который применительно к радиометрической системе наблюдения заключается в следующем.Consider as a prototype the method of tying trajectories [2], which with respect to the radiometric observation system is as follows.

1. Нескольких взаимно удаленных и последовательно расположенных в пространстве (на местности) радиометров, работают с перекрытием соседних зон обзора при синхронном сканировании антенн.1. Several mutually remote and sequentially located in space (on the ground) radiometers, work with the overlapping of adjacent viewing areas during synchronous scanning of antennas.

2. В каждом периоде сканирования формируются матрицы РТИ, которые подвергаются операциям сегментации с определением векторов параметров сегментов.2. In each scanning period, RTI matrices are formed, which are subjected to segmentation operations with determination of segment parameter vectors.

3. В первом периоде сканирования радиометров фиксируются все векторы, прошедшие идентификацию на принадлежность объектам. Они передаются в центр обработки информации и образуют начальные траектории.3. In the first period of scanning radiometers, all vectors that have been identified as belonging to objects are recorded. They are transmitted to the information processing center and form the initial trajectories.

4. Во втором и последующих периодах каждой полученной в предыдущем периоде траектории ставятся в соответствие вновь полученные векторы, попадающие в доверительную область, построенную относительно экстраполированных параметров каждой траектории. Экстраполяция осуществляется с учетом одинаковой длительности периодов сканирования.4. In the second and subsequent periods of each trajectory obtained in the previous period, the newly obtained vectors are placed in correspondence with the confidence region constructed with respect to the extrapolated parameters of each trajectory. Extrapolation is carried out taking into account the same length of the scanning periods.

5. Из всех векторов, попавших в доверительную область, выбирается один вектор, наиболее близкий к экстраполированным значениям параметров. Такой вектор включается в состав траектории и для него корректируются оценки параметров траектории.5. Of all the vectors that fall into the confidence region, one vector is selected that is closest to the extrapolated parameter values. Such a vector is included in the trajectory and estimates of the trajectory parameters are adjusted for it.

6. Если в доверительной области не оказывается ни одного вектора, то для траектории фиксируется пропуск. Для такой траектории строится доверительная область на следующий цикл с учетом ошибки экстраполяции. При заданном числе пропусков подряд траектория сбрасывается с рассмотрения как ложная или делается заключение о выходе объекта из зоны видимости.6. If not a single vector appears in the confidence region, then a gap is fixed for the trajectory. For such a trajectory, a confidence region is constructed for the next cycle taking into account the extrapolation error. For a given number of passes in a row, the trajectory is discarded as false or a conclusion is made about the object leaving the visibility zone.

7. Векторы, не вошедшие в состав траекторий, рассматриваются как начальные векторы вновь образованных траекторий. Для них продолжается анализ в последующих периодах сканирования по схеме пп. 2-4.7. Vectors that are not included in the trajectories are considered as the initial vectors of the newly formed trajectories. For them, analysis continues in subsequent periods of scanning according to the scheme of paragraphs. 2-4.

8. При наличии определенного количества присоединенных к траектории векторов принимается решение о завязке траектории. Параметры такой траектории передаются на сопровождение.8. If there is a certain number of vectors attached to the trajectory, a decision is made to set the trajectory. The parameters of such a trajectory are transmitted for tracking.

Данный способ обладает следующими недостатками.This method has the following disadvantages.

1. Время периода механического сканирования в радиометре занимает несколько минут. Поэтому векторы имеют различные моменты времени своего образования, что должно учитываться при экстраполяции и оценивании параметров траекторий.1. The time period of a mechanical scan in a radiometer takes several minutes. Therefore, vectors have different times of their formation, which should be taken into account when extrapolating and estimating the parameters of trajectories.

2. Изображение в плоской матрице РТИ не дает информации о дальностях до объектов и их пространственных координатах, что не позволяет увеличить вероятность обнаружения всех объектов.2. The image in the flat matrix of the rubber goods does not provide information about the distances to the objects and their spatial coordinates, which does not increase the probability of detection of all objects.

3. Привязка к траектории в текущем периоде сканирования одного вектора, наиболее близкого к экстраполированным параметрам траектории, не отвечает критерию оптимальности - выбора наилучших в определенном смысле траекторий по истечении определенного числа периодов обзора.3. Snapping to the trajectory in the current scanning period of one vector closest to the extrapolated parameters of the trajectory does not meet the criterion of optimality — choosing the best trajectories in a certain sense after a certain number of review periods.

Предлагаемое техническое решение направлено на устранение этих недостатков в радиометрической системе, а именно на учет времени образования каждого вектора, измерение пространственных координат объектов и введение критерия оптимальности при выборе наилучших траекторий на этапе их формирования.The proposed technical solution is aimed at eliminating these shortcomings in the radiometric system, namely, taking into account the formation time of each vector, measuring the spatial coordinates of objects and introducing an optimality criterion when choosing the best trajectories at the stage of their formation.

Технический результат предлагаемого технического решения достигается применением способа определения траекторий движения объектов в радиометрической системе видения, который заключается в пространственном расположении нескольких радиометров с перекрытием соседних зон обзора, формировании в каждом периоде сканирования антенн матриц РТИ, сегментации этих матриц и определении векторов параметров сегментов изображений объектов, привязке векторов к начальным траекториям в первом периоде сканирования, экстраполяции ранее образованных траекторий в последующих периодах сканирования, привязке к экстраполированным траекториям вновь полученных векторов и сбросе ложных траекторий, имеющих определенное количество пропусков подряд, отличающийся тем, что экстраполяцию и оценивание параметров траекторий осуществляют с учетом моментов времени образования векторов, для чего вводят дополнительный массив для запоминания моментов времени, кроме того для каждой пары радиометров с перекрывающимися зонами обзора измеряют дальности до объектов методом стереопары, а также устанавливают показатель правдоподобия, по которому проверяют принадлежность вновь образованных векторов экстраполированным траекториям, фиксируют пропуск и осуществляют отбор наилучших непересекающихся траекторий на последнем этапе их формирования, для чего вводят дополнительные массивы для запоминания показателей правдоподобия и присоединенных к траекториям векторов.The technical result of the proposed technical solution is achieved by using the method for determining the trajectories of the objects in the radiometric vision system, which consists in the spatial arrangement of several radiometers with overlapping adjacent viewing zones, the formation of antennas of RTI matrices in each scanning period, segmentation of these matrices and determining the vectors of parameters of image segments of objects, binding vectors to the initial trajectories in the first period of scanning, extrapolation of previously formed trajectories in subsequent periods of scanning, linking to the extrapolated trajectories of the newly obtained vectors and resetting false trajectories having a certain number of gaps in a row, characterized in that the extrapolation and estimation of the parameters of the trajectories is carried out taking into account the time moments of the formation of the vectors, for which an additional array is introduced to memorize the moments time, in addition, for each pair of radiometers with overlapping viewing areas, the distances to objects are measured using the stereo pair method, as well as navlivayut likelihood indicator, which is checked by the newly formed vector belonging extrapolated paths pass and fix the selection of the best carried disjoint paths in the last stage of their formation, which introduce additional arrays for storing likelihood indicators and associated vectors to the trajectories.

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

1. В каждом n-м периоде сканирования антренн (

Figure 00000001
где N - заданное количество периодов) выполняются следующие операции.1. In each n-th period of scanning of antennas (
Figure 00000001
where N is the specified number of periods) the following operations are performed.

1.1. Осуществляется сегментация изображений, например [5], в матрицах РТИ каждого k-го радиометра (

Figure 00000002
, где K - количество радиометров) и определяются векторы параметров i-x сегментов
Figure 00000003
Figure 00000004
где mkn - количество сегментов;
Figure 00000005
- координаты i-го орта вектора направления на центр объекта:1.1. Image segmentation, for example [5], is carried out in the RTI matrices of each k-th radiometer (
Figure 00000002
, where K is the number of radiometers) and the parameter vectors ix of the segments are determined
Figure 00000003
Figure 00000004
where m kn is the number of segments;
Figure 00000005
- coordinates of the i-th unit vector of the direction to the center of the object:

Figure 00000006
Figure 00000006

вычисляемого на основе известных угловых координат ϕi, θi (азимута и угла места) направления линии визирования при сканировании антенны и запоминаемых в элементах матрицы РТИ; ui - амплитуда; si - площадь сегмента (возможны дополнительно другие характеристики); ti - момент времени образования i-го вектора, привязанный к центру сегмента.calculated on the basis of the known angular coordinates ϕ i , θ i (azimuth and elevation) of the direction of the line of sight when scanning the antenna and stored in the elements of the matrix of rubber goods; u i is the amplitude; s i is the area of the segment (other characteristics are additionally possible); t i is the time moment of formation of the i-th vector, tied to the center of the segment.

1.2. Для каждой пары k-го и (k+1)-го радиометров

Figure 00000007
с перекрывающимися зонами обзора путем перебора вариантов соединения векторов
Figure 00000008
выбирают mk,n наилучших сопряженных пар
Figure 00000009
по определенному критерию сопряжения и определяют методом стереопары [6] оценки дальностей ri(k, n) до центров объектов, а также их пространственные координаты - точки Ai(k, n):1.2. For each pair of the k-th and (k + 1) -th radiometers
Figure 00000007
with overlapping viewing areas by enumerating options for connecting vectors
Figure 00000008
choose m k, n best conjugate pairs
Figure 00000009
by a certain conjugation criterion, and determine by the stereopair method [6] estimates of the distances r i (k, n) to the centers of objects, as well as their spatial coordinates - points A i (k, n):

Figure 00000010
Figure 00000010

в системе координат k-го радиометра, которые замещают координаты ортов

Figure 00000011
в составе векторов
Figure 00000012
in the coordinate system of the k-th radiometer, which replace the coordinates of the unit vectors
Figure 00000011
composed of vectors
Figure 00000012

1.3. Для вторичной классификации векторов

Figure 00000013
Figure 00000014
по принадлежности движущимся объектам (объекты могут менять взаимное положение во времени) эти векторы передаются в центр обработки информации.1.3. For secondary classification of vectors
Figure 00000013
Figure 00000014
by belonging to moving objects (objects can change mutual position in time) these vectors are transmitted to the information processing center.

2. В центре обработки информации выполняются следующие операции.2. In the information processing center, the following operations are performed.

2.1. По окончании 1-го периода сканирования (n=1) вычисляются начальные значения показателей правдоподобия:

Figure 00000015
где М1 - количество векторов, образованных в 1-м периоде сканирования всех радиометров. Также на основе векторов параметров сегментов устанавливаются начальные оценки траекторных параметров - векторов состояния по каждой координате:
Figure 00000016
включающих саму координату и скорость ее изменения; начальные значения оценок амплитуды Ui(1), площади: Si(1) и моментов времени образования векторов:
Figure 00000017
Запоминаются номера векторов, вошедших в состав начальных траекторий
Figure 00000018
2.1. At the end of the 1st scan period (n = 1), the initial values of the likelihood indicators are calculated:
Figure 00000015
where M 1 is the number of vectors formed in the 1st scan period of all radiometers. Also, based on the segment parameter vectors, initial estimates of the trajectory parameters — state vectors for each coordinate are established:
Figure 00000016
including the coordinate itself and its rate of change; the initial values of the estimates of the amplitude U i (1), area: S i (1) and moments of time of formation of vectors:
Figure 00000017
The numbers of the vectors included in the initial trajectories are remembered
Figure 00000018

Во втором и последующих n-х периодах сканирования

Figure 00000019
выполняются следующие операции.In the second and subsequent n-th scanning periods
Figure 00000019
The following operations are performed.

2.2. Образованные по окончании n-го периода во всех радиометрах векторы

Figure 00000020
ставятся в соответствие i-м траекториям
Figure 00000021
полученным в предыдущем (n - 1)-м периоде, с учетом моментов времени tj(n) их образования.2.2. The vectors formed at the end of the nth period in all radiometers
Figure 00000020
are mapped to i-th trajectories
Figure 00000021
obtained in the previous (n - 1) th period, taking into account the moments of time t j (n) of their formation.

2.3. Для каждого j-го вектора_Vj(n) вычисляется показатель правдоподобия j-го продолжения i-й траектории [включения в состав i-й траектории вектора Vj(n)]:2.3. For each j-th vector_V j (n), the likelihood index of the j-th continuation of the i-th trajectory [inclusion of the vector V j (n) ] in the i-th trajectory is calculated:

Figure 00000022
Figure 00000022

- экстраполированные значения координат; Dn и Gn - дисперсии ошибок экстраполяции.- extrapolated coordinate values; D n and G n - variance of extrapolation errors.

2.4. Показатели Ij сравниваются с порогом αn, установленным как квантиль хи-квадрат распределения случайной величины Ij. Если Ij(j)≤αn, то i-я траектория получает подтверждение для вектора Vj (n). Для нее устанавливаются и запоминаются оценки траекторных координат и параметров:2.4. The indicators I j are compared with the threshold α n set as the quantile chi-square of the distribution of the random variable I j . If I j (j) ≤α n , then the ith path receives confirmation for the vector Vj (n). Estimates of trajectory coordinates and parameters are set and stored for it:

Figure 00000023
Figure 00000023

где Λn и λn - соответственно векторный и скалярный коэффициенты, вычисляемые, например, по методу калмановских фильтров, причем при вычислении Λn учитывается длина временного промежутка Δt. Также запоминаются: значение показателя Ii(n)=Ij; моменты времени Ti(n)=tj(n); номер вектора, вошедшего в состав i-й траектории, Li(n)=i.where Λ n and λ n are the vector and scalar coefficients, respectively, calculated, for example, by the Kalman filter method, and when calculating Λ n , the length of the time interval Δt is taken into account. Also remembered: the value of the indicator I i (n) = I j ; moments of time T i (n) = t j (n); the number of the vector included in the i-th trajectory, L i (n) = i.

2.5. Если i-я траектория не получает подтверждения в n-м периоде (Ii(j)>αn), то фиксируется пропуск наблюдения и проверяется подтверждение траектории в следующем (n+1)-м периоде. При этом используется определенная логика сброса неподтвержденных траекторий [2].2.5. If the ith trajectory does not receive confirmation in the nth period (I i (j)> α n ), then the observation pass is fixed and the confirmation of the trajectory in the next (n + 1) th period is checked. In this case, a certain logic of resetting unconfirmed trajectories is used [2].

2.6. Нумераций подтвержденных траекторий в каждом периоде осуществляется заново из-за возможного увеличения продолжений траектории. Векторы Vj(n), не вошедшие в состав подтвержденных траекторий, рассматриваются как начальные данные для вновь появляющихся объектов. Для них устанавливаются начальные оценки траекторных параметров в соответствии с п. 2.1 и осуществляется анализ на подтверждение в последующих периодах сканирования. По завершению n-го периода фиксируется число Mn траекторий.2.6. The numbering of confirmed trajectories in each period is carried out anew due to a possible increase in the continuation of the trajectory. Vectors V j (n), not included in the confirmed trajectories, are considered as initial data for newly appearing objects. For them, initial estimates of the trajectory parameters are established in accordance with clause 2.1 and analysis is carried out for confirmation in subsequent periods of scanning. At the end of the nth period, the number M n of trajectories is fixed.

3. После завершения операций п. 2 по окончании N-го периода из всех MN траекторий выделяются m наилучших траекторий с наименьшими значениями показателей Ii(N), нормированных по числу присоединенных векторов, и не имеющих общих номеров векторов в массиве

Figure 00000024
Figure 00000025
Число m представляет оценку числа обнаруженных объектов, траекторные параметры которых хранятся в соответствующих массивах и далее передаются на сопровождение.3. After completing the operations of p. 2, at the end of the Nth period, m best trajectories with the lowest values of the indicators I i (N) normalized by the number of connected vectors and not having common vector numbers in the array are selected from all M N trajectories
Figure 00000024
Figure 00000025
The number m represents an estimate of the number of detected objects whose trajectory parameters are stored in the corresponding arrays and then transmitted for maintenance.

Результаты моделированияSimulation results

При моделировании одна пара радиометров осуществляла наблюдение за тремя объектами (m=3) при синхронном сканировании антенн. Перекрытие зон обзора по азимуту и углу места составляло 30°×30°. В матрицах РТИ формировались радиотепловых изображения объектов с разными температурами (амплитудами). Объекты двигались в последовательности N=10 периодов сканирования в соответствии с калмановскими моделями движения, траектории объектов пересекались. При классификации векторов учитывались координаты центра сегмента и амплитуда. Время одного цикла сканирования составляло 5 мин.In the simulation, one pair of radiometers monitored three objects (m = 3) during synchronous scanning of antennas. The overlap of the viewing areas in azimuth and elevation was 30 ° × 30 °. Radiothermal images of objects with different temperatures (amplitudes) were formed in RTI matrices. Objects moved in a sequence of N = 10 scan periods in accordance with Kalman models of motion, the paths of objects intersected. When classifying vectors, the coordinates of the center of the segment and the amplitude were taken into account. The duration of one scan cycle was 5 minutes.

В табл. 1 в зависимости от среднеквадратического отклонения (СКО) ошибок измерения координат центра сегментов σизм представлены: dср - среднее значение удаления оценок центра объектов (по евклидову расстоянию в долях градуса), переданных на сопровождение, относительно моделируемых центров; Роб - оценка вероятности обнаружения всех m объектов. Данные получены с применением двух алгоритмов. Алгоритм 1 соответствует представленному выше описанию и основан на привязке к экстраполированной траектории всех векторов, удовлетворяющих порогу критерия правдоподобия, что приводит к размножению траекторий. Алгоритм 2 основан на привязке одного вектора с наименьшим значением показателя правдоподобия. Из-за отсутствия разветвления быстродействие алгоритма 2 на порядок выше, чем алгоритма 1.In the table. 1, depending on the standard deviation (RMS) of the errors in measuring the coordinates of the center of the segments σ ISM, are presented: d cf - the average value of the removal of the estimates of the center of the objects (according to the Euclidean distance in fractions of a degree) transferred for tracking relative to the modeled centers; P about - assessment of the probability of detection of all m objects. Data obtained using two algorithms. Algorithm 1 corresponds to the description described above and is based on linking to the extrapolated trajectory of all vectors satisfying the threshold of the likelihood criterion, which leads to the multiplication of the trajectories. Algorithm 2 is based on the binding of one vector with the smallest value of the likelihood index. Due to the absence of branching, the performance of algorithm 2 is an order of magnitude higher than that of algorithm 1.

Figure 00000026
Figure 00000026

Дополнительно рассматривался случай, когда радиометры работали в двух частотных диапазонах при совместной (двухканальной) обработке измерений при наблюдении за теми же объектами. В табл. 2 показаны результаты, полученные для данного случая. Точность оценок алгоритма 1 при наличии двух каналов информации повышается на 25-30% по сравнению с одним каналом, а вероятность обнаружения всех объектов в алгоритме 2 повышается в среднем на 25% при близкой точности оценок с алгоритмом 1.Additionally, the case was considered when radiometers worked in two frequency ranges during joint (two-channel) measurement processing while observing the same objects. In the table. 2 shows the results obtained for this case. The accuracy of estimates of algorithm 1 in the presence of two channels of information is increased by 25-30% compared with one channel, and the probability of detection of all objects in algorithm 2 is increased by an average of 25% with close accuracy of estimates with algorithm 1.

Figure 00000027
Figure 00000027

Предложенный способ может найти применение в существующих радиометрических системах наблюдения за движущимися объектами, что позволяет в пассивном режиме наблюдения обнаруживать и определять траектории движения нескольких объектов.The proposed method can find application in existing radiometric systems for monitoring moving objects, which allows the passive mode of observation to detect and determine the trajectory of several objects.

ЛитератураLiterature

1. Пассивная радиолокация: методы обнаружения объектов / Под ред. Р.П. Быстрова и А.В. Соколова. М.: Радиотехника, 2008. 320 с.1. Passive radar: methods for detecting objects / Ed. R.P. Bystrova and A.V. Sokolova. M .: Radio engineering, 2008.320 s.

2. Кузьмин С.З. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации. М: Радио и связь, 1986. 352 с.2. Kuzmin S.Z. Fundamentals of designing systems for digital processing of radar information. M: Radio and communication, 1986. 352 p.

3. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей: пер. с англ. / Под ред. А.Н. Юрьева, A.M. Бочкарева. М.: Радио и связь, 1993. 319 с.3. Farina A., Studer F. Digital processing of radar information. Tracking goals: Per. from English / Ed. A.N. Yurieva, A.M. Bochkareva. M .: Radio and communications, 1993.319 s.

4. Пассивная радиолокация: методы обнаружения объектов / Под ред. Р. 5. Бакулев П.А. Радиолокационные системы. Учеб. для вузов. М.: Радиотехника, 2007. 376 с.4. Passive radar: methods for detecting objects / Ed. R. 5. Bakulev P.A. Radar systems. Textbook for universities. M .: Radio engineering, 2007.376 s.

5. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.5. Gonzalez R., Woods R., Eddins S. Digital image processing in MATLAB. M .: Technosphere, 2006.616 s.

6. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. пособие / И.С. Грузман, B.C. Киричук и др. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 352 с.6. Digital image processing in information systems: textbook. allowance / I.S. Gruzman, B.C. Kirichuk et al. Novosibirsk: NSTU Publishing House, 2002.352 s.

Claims (1)

Способ определения траекторий движения объектов в радиометрической системе видения, заключающийся в пространственном расположении нескольких радиометров с перекрытием соседних зон обзора, формировании в каждом периоде сканирования антенн матриц радиотепловых изображений, сегментации этих матриц и определении векторов параметров сегментов изображений объектов, привязке векторов к начальным траекториям в первом периоде сканирования, экстраполяции ранее образованных траекторий в последующих периодах сканирования, привязке к экстраполированным траекториям вновь полученных векторов и сбросе ложных траекторий, имеющих определенное количество пропусков подряд, отличающийся тем, что экстраполяцию и оценивание параметров траекторий осуществляют с учетом моментов времени образования векторов, для чего вводят дополнительный массив для запоминания моментов времени, кроме того для каждой пары радиометров с перекрывающимися зонами обзора измеряют дальности до объектов методом стереопары, а также устанавливают показатель правдоподобия, по которому проверяют принадлежность вновь образованных векторов экстраполированным траекториям, фиксируют пропуск и осуществляют отбор наилучших непересекающихся траекторий на последнем этапе их формирования, для чего вводят дополнительные массивы для запоминания показателей правдоподобия и присоединенных к траекториям векторов.A method for determining the trajectories of objects in a radiometric vision system, which consists in the spatial arrangement of several radiometers with overlapping adjacent viewing zones, forming radiothermal image arrays in each antenna scanning period, segmenting these matrices and determining parameter vectors of image segments of objects, linking vectors to the initial trajectories in the first period of scanning, extrapolation of previously formed paths in subsequent periods of scanning, referencing to extras the apolated trajectories of the newly obtained vectors and the reset of false trajectories having a certain number of gaps in a row, characterized in that the extrapolation and estimation of the parameters of the trajectories is carried out taking into account the moments of formation of the vectors, for which an additional array is introduced for storing the moments of time, in addition, for each pair of radiometers with the overlapping viewing zones measure the distance to the objects using the stereo pair method, and also set the likelihood indicator by which the property is checked zhnosti newly formed vector extrapolated paths pass and fix the selection of the best carried disjoint paths in the last stage of their formation, which introduce additional arrays for storing likelihood indicators and associated vectors to the trajectories.
RU2018111849A 2018-04-02 2018-04-02 Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system RU2681519C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018111849A RU2681519C1 (en) 2018-04-02 2018-04-02 Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018111849A RU2681519C1 (en) 2018-04-02 2018-04-02 Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2681519C1 true RU2681519C1 (en) 2019-03-07

Family

ID=65632850

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018111849A RU2681519C1 (en) 2018-04-02 2018-04-02 Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2681519C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2766569C1 (en) * 2021-05-31 2022-03-15 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Method for monitoring moving objects with multi-position receiver system
RU2786046C1 (en) * 2022-02-17 2022-12-16 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Method for detecting moving objects by passive receiver system together with radiometer

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0872700A2 (en) * 1997-04-16 1998-10-21 TRW Inc. Method and apparatus for detecting mines using radiometry
RU2144217C1 (en) * 1996-11-15 2000-01-10 Архипов Павел Павлович Method for adaptive detection of objects and device which implements said method
WO2005101053A3 (en) * 2004-04-14 2006-10-26 Safeview Inc Surveilled subject imaging with object identification
US7460063B2 (en) * 2006-06-16 2008-12-02 Agence Spatiale Europeenne Interferometric radiometer
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
RU128342U1 (en) * 2012-07-16 2013-05-20 Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт транспортного машиностроения" DEVICE FOR COMPENSATION OF RADIOMETRIC CONTRAST OF GROUND OBJECTS
RU2646434C1 (en) * 2017-01-23 2018-03-06 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of objects image formation in radiometer with two antennas

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2144217C1 (en) * 1996-11-15 2000-01-10 Архипов Павел Павлович Method for adaptive detection of objects and device which implements said method
EP0872700A2 (en) * 1997-04-16 1998-10-21 TRW Inc. Method and apparatus for detecting mines using radiometry
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
US7460063B2 (en) * 2006-06-16 2008-12-02 Agence Spatiale Europeenne Interferometric radiometer
RU128342U1 (en) * 2012-07-16 2013-05-20 Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт транспортного машиностроения" DEVICE FOR COMPENSATION OF RADIOMETRIC CONTRAST OF GROUND OBJECTS
RU2646434C1 (en) * 2017-01-23 2018-03-06 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" Method of objects image formation in radiometer with two antennas

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2766569C1 (en) * 2021-05-31 2022-03-15 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Method for monitoring moving objects with multi-position receiver system
RU2786046C1 (en) * 2022-02-17 2022-12-16 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Method for detecting moving objects by passive receiver system together with radiometer
RU2792087C1 (en) * 2022-07-01 2023-03-16 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Method for tracking moving objects by radio station with radiometer

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2019216706B2 (en) Iterative ray-tracing for autoscaling of oblique ionograms
CN107861123B (en) Method for real-time tracking of multiple moving targets by through-wall radar in complex environment
CN108828548A (en) A kind of three Parameter fusion data set construction methods based on fmcw radar
CN107526070A (en) The multipath fusion multiple target tracking algorithm of sky-wave OTH radar
RU2700275C1 (en) Method of determining spatial position, speed and acceleration of an object in a passive scanning vision system
KR20140073657A (en) Method and system for detecting location of multi-target
Pavlova et al. Comparative analysis of data consolidation in surveillance networks
RU2694023C1 (en) Method of finding conjugate direction vectors on moving objects
CN107436427A (en) Space Target Motion Trajectory and radiation signal correlating method
RU2681518C1 (en) Method for determining distances to objects in passive vision systems
CN108089147A (en) Improved shortwave unit localization method
RU2681519C1 (en) Method for determining trajectories of movement of objects in radiometric vision system
WO2022235528A2 (en) System and methods for optimal precision direction and ranging using minimum variance sub-sample offset estimation
CN109190647B (en) Active and passive data fusion method
RU2599259C1 (en) Bondarenko method of radio information obtaining and radio system for its implementation
Wang et al. Video SAR ground moving target indication based on multi-target tracking neural network
CN113391267A (en) Frequency spectrum detection system positioning method based on ATDOA algorithm
Malanowski et al. Estimation of transmitter position based on known target trajectory in passive radar
RU2379706C2 (en) Method to increase resolution of radio-and ir-images
Zheng et al. Deep learning based target detection method with multi-features in SAR imagery
CN113639970B (en) Method for evaluating ground calibration detection capability of satellite lightning imager
RU2757197C1 (en) Method for determining the coordinates of a radio emitting object in the working area of a multipositional passive radio engineering complex and apparatus for implementation thereof
US20230361897A1 (en) Technique for predicting radio quality
RU2792087C1 (en) Method for tracking moving objects by radio station with radiometer
RU2690704C1 (en) Method of mutual orientation of coordinate systems and determination of distances to the objects in passive radio vision system

Legal Events

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

Effective date: 20200403