Содержание к диссертации
Введение
1 Моделирование радиолокационных изображений 9
1.1 Математическая модель радиолокационного изображения . 9
1.2 Геометрическое моделирование трехмерных сцен 18
1.3 Алгоритм формирования радиолокационного изображения 20
1.4 Результаты моделирования 31
2 Навигация по радиолокационным изображениям точечных ориентиров 37
2.1 Задача навигации по радиолокационным изображениям . 38
2.2 Задача навигации по изображениям точечных ориентиров 40
2.3 Выделение точечных особенностей на радиолокационных изображениях 44
2.4 Сопоставление точечных изображений: поиск соответственных точек 48
2.5 Восстановление параметров движения датчика точечных изображений 61
2.6 Оценка ошибки навигации. Информативность точечных сцен 68
2.7 Численный эксперимент 81
3 Программный комплекс «РЛ-Навигация» 87
3.1 Архитектура программного комплекса 87
3.2 Применение распределенных вычислений 94
3.3 Формат XML-представления трехмерных сцен 101
3.4 База данных отражательных свойств поверхностей . 115
Описание реализации программного комплекса «РЛ-Навигация» 122
1 Геометрическое моделирование . 129
2 Текстуры 138
3 Визуализация сцены 142
4 Парсер файла сцены 146
5 Внутреннее представление радиолокационных изображений 152
6 Моделирование радиолокационных изображений 154
Литература
- Геометрическое моделирование трехмерных сцен
- Алгоритм формирования радиолокационного изображения
- Выделение точечных особенностей на радиолокационных изображениях
- Формат XML-представления трехмерных сцен
Введение к работе
Навигация движущихся объектов по геофизическим полям (полю рельефа, аномальным магнитному и гравитационному полям Земли, полю радиолокационного контраста и др.) в течение последних 30 лет является интенсивно развивающейся областью научных исследований и технических разработок [2-6,8-11,13,28,29,35,42,44,52,59,60,94]. Ведутся широкомасштабные работы по исследованию навигационных свойств различных геофизических полей с оценкой их применимости в задачах экстремальной навигации и наведения.
Использование поля радиолокационного контраста (РЛК) естественных и искусственных земных покровов для целей высокоточной навигации обусловлено следующими факторами:
потенциально высокой информативностью (в том числе на равнинных участках местности, где рельеф не информативен);
технической проработанностью основных компонент измерителей;
возможностью построения кадрового измерителя поля с малым временем визирования.
Однако практическое внедрение корреляционно-экстремальных систем навигации по полю РЛК осложняется рядом обстоятельств. Среди них главные — нестабильность поля РЛК (зависимость от погодных, сезонных условий и т.д.) и сложность построения Эталона поля, которая обусловлена сильной зависимостью интенсивности принятого сигнала от условий визирования и отсутствием прямых измерений поля РЛК в предполагаемых зонах коррекции.
За последние годы в развитии радиолокационной и вычислительной техники произошел качественный скачок: на порядок увеличилась разрешающая способность радиолокаторов, бортовые вычислительные системы стали более мощными, благодаря чему появилась возможность решать сложные задачи, связанные с обработкой радиолокационных изоб-
ражений (РЛИ), в реальном масштабе времени. В связи с этим у разработчиков навигационных систем появился реальный спрос на алгоритмическое обеспечение, позволяющее эффективно решать задачи, возникающие в контексте навигации по РЛИ.
Из всего вышесказанного следует, что тематика диссертации — навигация движущихся объектов по радиолокационным изображениям — является весьма актуальной.
Диссертация посвящена исследованию задачи навигации движущегося объекта по радиолокационным изображениям сцен точечных ориентиров. Цель работы заключается в разработке методов моделирования радиолокационных изображений сцен на основе их трехмерных геометрических моделей, разработке и исследовании работоспособности алгоритмов навигации по точечным ориентирам, исследовании информативности точечных сцен. Также целью работы является создание моделирующего программного комплекса для всестороннего численного исследования задачи навигации движущихся объектов по РЛИ.
Для того, чтобы исследовать задачу навигации по радиолокационным изображениям, необходимо иметь возможность моделировать РЛИ по исходной информации о сцене. Данному вопросу посвящена первая глава диссертации: в ней строится математическая модель радиолокационного изображения, описывается метод представления геометрической информации о трехмерной сцене, на основе которой производится формирование РЛИ, предлагается вычислительный алгоритм формирования РЛИ в соответствии с представленной математической моделью.
Задача моделирования радиолокационных изображений естественным образом разбивается на две достаточно независимые подзадачи: моделирование работы радиолокатора и моделирование процессов распространения радиоволн и рассеяния радиосигнала различными объектами. В литературе эти задачи, как правило, рассматриваются по отдельности.
Большое число работ по радиолокации посвящено вопросам построения различных типов радиолокационных систем и обработке сигналов в радиолокационных станциях [7,24,32,40,56]. В частности, вопросы, связанные с синтезированием апертуры антенны и компенсацией тра-екторных искажений сигналов в радиолокационных станциях, подробно рассмотрены в работах [7,14,15,40,64].
Также имеется множество работ, основной акцент в которых сделан на исследование вопросов, связанных с распространением и отражением радиоволн [36,37,45,47,67,78,81]. В этих работах строятся различные моде-
ли отраженного радиосигнала, описываются методы расчета радиолокационных характеристик объектов и методы использования отраженных сигналов для определения свойств отражающих поверхностей. В частности, исследуются методы моделирования отраженного радиосигнала, основанные на решении уравнений Максвелла для нахождения поля отраженной объектами сцены радиоволны [36,37,47]. Однако эти методы применимы только для моделирования РЛИ сцен, составленных из тел достаточно простой формы, для которых данные уравнения удается решить хотя бы приближенно.
Важное место в радиолокации занимают работы, в которых для построения модели радиолокационных изображений подробное моделирование работы радиолокатора сочетается с моделированием отраженного сценой радиосигнала. Например, в [38] предложена модель РЛИ сигнального уровня, которая предназначена для исследования алгоритмов обработки сигналов на этапе разработки конкретных радиолокационных станций, а также для исследования эффективности их работы на этапе испытаний. Отметим, что в указанной работе моделирование пространственной сцены заключается в замене подстилающей поверхности набором точечных отражателей, размещенных в сетке по дальности и по азимуту в системе координат радиолокатора.
По структуре описания модели РЛИ настоящая диссертация близка именно к последнему типу работ. Целью предложенного в диссертации подхода к моделированию РЛИ не является максимально полное и точное описание процесса получения РЛИ реальными радиолокаторами. Наша задача заключается в разработке алгоритма формирования РЛИ, предназначенного для моделирования наблюдающихся на практике явлений на качественном уровне. В контексте исследования задачи навигации по РЛИ важен лишь конечный результат работы такого алгоритма — радиолокационное изображение заданной сцены. Достоинствами предложенного подхода являются: возможность моделирования РЛИ сцен произвольной степени сложности, расширяемость в смысле возможности добавления новых типов моделей отражательных свойств поверхностей, возможность учета переотражений радиосигнала.
Во второй главе диссертации рассматривается непосредственно задача навигации движущегося объекта по радиолокационным изображениям точечных ориентиров. Дается постановка задачи и предлагается трехэтапный метод ее решения. Первый этап заключается в преобразовании РЛИ в точечное изображение. Второй этап — в сопоставлении
текущего точечного изображения с эталонным. Последний этап заключается в вычислении навигационных параметров движущегося объекта на основании построенного на предыдущем этапе соответствия между точками текущего изображения и эталона. Для выполнения этих трех этапов предлагаются соответствующие алгоритмы, проводится их исследование. Также строится оценка ошибки навигации по исходным данным.
Необходимая предварительная обработка РЛИ, которая заключается в преобразовании радиолокационного изображения сцены в точечное, то есть в выделении на РЛИ точечных особенностей, соответствующих ориентирам сцены, представляет собой некорректную задачу восстановления истинного сигнала по его зашумленному образу [22,23,63]. Проблеме обнаружения полезных радиолокационных сигналов на фоне шумов, их различения и точности измерения их параметров посвящено множество работ, среди которых можно выделить [24,32,40,45,56,65,66,77,78]. С указанной проблемой тесно связана задача повышения разрешения радиолокационных изображений, которая также является актуальной [57,79].
Рассматриваемая в диссертации задача навигации относится к области исследований корреляционно-экстремальных систем навигации (КЭСН). Теоретические основы такого рода систем были заложены советскими учеными И.Н. Белоглазовым, А.А. Красовским, В.П. Тара-сенко и др. [8-10,44]. Согласно сложившейся в этой области терминологии, настоящая работа (исследование, проведенное во второй главе) относится к разработкам беспоисковых КЭСН, когда решение навигационной задачи ищется на основе сопоставления текущего изображения с единственным эталонным изображением. Отличительной чертой данного исследования является рассмотрение специфического класса используемых для навигации изображений — в настоящей работе рассматривается случай изображений точечных ориентиров.
Для исследования задачи навигации по радиолокационным изображениям был создан программный комплекс «РЛ-Навигация». Следует отметить, что на данный момент в области средств моделирования РЛИ и навигации по ним наблюдается определенный недостаток программных продуктов, позволяющих проводить всестороннее численное исследование указанных задач. Имеющиеся работы, как правило, либо реализуют слишком упрощенный подход к этой проблеме [43], либо ориентированы на решение слишком узкого круга задач, например, связанных с моделированием работы конкретных приборов [16,39].
При разработке программного комплекса «РЛ-Навигация» использо-
вались современные технологии и средства создания программного обеспечения [17-21,27,34,46,50,53,55,62,71,72,76,89-91,93,98]. В частности, широко применялись принципы объектно-ориентированного программирования [1,19,62,82], использовались паттерны проектирования [25,27,74] и технологии параллельных/распределенных вычислений [17,26].
Программному комплексу «РЛ-Навигация» посвящена третья глава диссертации. В ней содержится описание его архитектуры; рассматриваются вопросы, связанные с организацией распределенных вычислений; приводится спецификация формата XML-представления трехмерных сцен и описание структуры и наполнения базы данных отражательных свойств поверхностей, используемой при моделировании радиолокационных изображений. Кроме того, в приложении раскрываются детали реализации основных компонентов программного комплекса.
Научная новизна полученных в диссертации результатов заключается в следующем:
Разработан алгоритм моделирования РЛИ трехмерных сцен на основе лучевого метода в сочетании с использованием понятия радиолокационных текстур. В отличие от известных методов алгоритм позволяет учесть переотражения радиосигнала.
Предложены и исследованы новые алгоритмы решения задачи навигации по точечным ориентирам и разработан подход к оценке локальной информативности точечных сцен.
Созданный для апробации предложенных моделей и алгоритмов программный комплекс «РЛ-Навигация» разработан с применением технологии распределенных вычислений.
Диссертация не содержит закрытой информации. Основные параметры радиолокаторов, использовавшиеся при моделировании РЛИ (раздел 1.4), и при проведении численных экспериментов по навигации (раздел 2.7), были взяты из открытой литературы, в частности, из [40].
Основные результаты диссертации были опубликованы в работах [101-111] и докладывались на следующих международных и всероссийских конференциях: Региональные молодежные конференции «Проблемы теоретической и прикладной математики» (Екатеринбург, Кунгурка — 2003, 2004 гг.), Всероссийская конференция «Актуальные проблемы прикладной математики и механики» (Екатеринбург — 2003 г.), 10th Saint Petersburg International Conference on
Integrated Navigational Systems (Санкт-Петербург, ЦНИИ «Электроприбор» — 2003 г.), Всероссийская конференция «Высокопроизводительные вычисления и технологии» (Ижевск — 2003 г.), X International Scientific-Research Conference RLNC-2004 (Воронеж, НПФ «САКВОЕЕ» — 2004 г.), II Международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» РАСО'2004 (Москва, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН — 2004 г.), I Всероссийская научно-техническая конференция «Радиовысотометрия-2004» (Екатеринбург — 2004 г.). Кроме того, полученные результаты обсуждались на научных семинарах отдела дифференциальных уравнений и отдела прикладных проблем управления ИММ УрО РАН и кафедры информатики и процессов управления Уральского госуниверситета, а также на совещаниях с участием представителей РФЯЦ ВНИИТФ (г. Снежинск).
Материал диссертации основан на ряде работ, выполненных коллективом авторов. Личный вклад диссертанта в эти работы заключается в следующем. Он принимал непосредственное участие в разработке математической модели и алгоритма формирования РЛИ (см. Главу 1). Им были разработаны и исследованы алгоритмы выделения точечных особенностей на РЛИ и сопоставления точечных изображений, решена задача навигации по точечным ориентирам, получены оценки локальной информативности точечных сцен (см. Главу 2). Он является разработчиком архитектуры моделирующего программного комплекса «РЛ-Навигация», методов геометрического моделирования трехмерных сцен, формата внешнего представления моделей сцен и структуры базы данных отражательных свойств поверхностей (см. Главу 3). Им были реализованы основные компоненты моделирующего программного комплекса «РЛ-Навигация» (см. Приложение А).
В частности, в работе [107] Костоусовым А.В. получены следующие результаты: разработана модель представления трехмерной сцены, формат файла описания сцены и структура базы данных отражательных свойств поверхностей; предложено понятие радиолокационной текстуры в качестве способа моделирования радиолокационных отражательных свойств поверхностей; получены результаты численного моделирования. В работе [110] Костоусовым А.В. разработан алгоритм сопоставления точечных изображений, решена задача восстановления навигационных параметров датчика по заданному соответствию между эталонным и текущим изображениями, получена оценка погрешности этого решения по ошибкам входных данных.
Геометрическое моделирование трехмерных сцен
Использование режима реальной апертуры позволяет за счет сканирования получать изображения, имеющие существенно больший угловой размер, нежели, как будет видно ниже, при использовании режима синтезированной апертуры. Однако при этом получаемое изображение имеет низкое угловое разрешение, поскольку при каждом положении оси ДНА производится усреднение сигнала в пределах основного луча радиолокатора, который имеет значительный угловой размер.
В случае радиолокатора, работающего в режиме синтезированной апертуры, формирование изображения происходит при неподвижном угловом положении диаграммы направленности антенны и основано на использовании эффекта Доплера. При этом угловое разрешение зависит от угла между вектором скорости и направлением оси обзора радиолокатора: чем ближе этот угол к 90, тем выше разрешение.
Развертка изображения по азимуту обеспечивается за счет зависимости величины доплеровского смещения частоты отраженного сигнала от угла между вектором скорости радиолокатора и направлением, с которого принимается сигнал. Поэтому в данном случае формирование РЛИ происходит в два этапа. Сначала формируется дальностно-частотный портрет (ДЧП) — аналог дальностно-азимутального портрета, где вместо азимута первым аргументом функции выступает величина доплеровского смещения частоты. Затем дальностно-частотный портрет преобразуется в дальностно-азимутальный. Преобразование заключается в следующем: в качестве ДП, соответствующего значению азимута ір на РЛИ, берется ДП из далы-юстно-частотного портрета, соответствующий допле-ровскому смещению частоты, которое получил бы сигнал, пришедший с направления, заданного азимутом tp. В результате, разрешение радиолокатора по азимуту оказывается неравномерным (неодинаковым в различных частях сформированного дальностно-азимутального портрета) — оно зависит от величины азимута.
Дадим строгое математическое описание изложенной процедуры формирования РЛИ в режиме синтезированной апертуры. В этом случае удобно перейти к другой системе координат, связанной с радиолокатором. В новой системе координат каждая точка пространства характеризуется тройкой (r,p,fci): г — это по-прежнему расстояние от точки до радиолокатора (г Є [0, со)); fd — это величина доплеровского смещения частоты отраженного радиосигнала, который радиолокатор принимает с направления на данную точку; (5 — это угол между вектором dv± и проекцией радиус-вектора, соответствующего данной точке, на плоскость, перпендикулярную вектору dv (р Є [—7г,7г]). Вектор dv± — произвольно выбранный вектор, принадлежащий плоскости, перпендикулярной вектору dv (рис. 1.4).
Ясно, что тройка (г,/3, а) задает сферическую систему координат, переход к которой от исходной системы (г, (/?, $) осуществляется поворотом. Кроме того, формула (1.6) задает взаимно-однозначное соответствие между доплеровским смещением частоты fci и углом а на всей области его возможных значений (а Є [0,7г]). Таким образом, использование системы координат (r,(3,fd) является законным в том смысле, что каждой точке пространства действительно соответствует единственная тройка (г, /?, fd) и наоборот. Из этого следует, что имеется взаимнооднозначное соответствие между тройками координат (г, /?, "в) и (г, /3, / ), соответствующими одной и той же точке пространства, в частности: fd = fd{ P,0).
Формирование дальностно-частотного портрета J{r) fd) описывается следующей формулой: здесь в функциях Т(-) и G(-) была произведена замена переменных: G(pjd) = G( p(pjd)imfd)). Преобразование дальностно-частотного портрета в дальностно-азимутальный имеет вид: Id(r,V ) = j(r,fd((p ))i (1.8) поскольку азимутальной плоскости, в которой формируется РЛИ, соответствует значение угла места д = . Описанные математические модели РЛИ (1.5) и (1.7) отражают только «амплитудный» аспект процесса распространения и отражения радиосигнала, и никак не учитывают тот факт, что радиосигнал кроме амплитуды, определяющей его энергию (а значит и мощность), характеризуется еще и фазой, которая существенным образом влияет на результат таких процессов, как, например, наложение волн, с которым мы как раз имеем дело. Ясно, что явление интерференции, возникающее при наложении радиоволн, невозможно смоделировать, используя только лишь их амплитудные характеристики. Для того, чтобы добавить в описанные модели учет фаз принимаемых радиолокатором сигналов, необходимо внести изменения в формулы (1.5) и (1.7).
Алгоритм формирования радиолокационного изображения
Дальностно-азимутальный портрет состоит из набора далы-гостных портретов, каждый из которых отвечает одному узлу сетки дискретизации сектора обзора. Обозначим соответствующий этому узлу азимут через (pi (г = 0,...,./ - 1).
Дальностный портрет представляет собой сечение дальностно-азимутального портрета при фиксированном азимуте — это функция мощности отраженного сигнала в зависимости от дальности до точки отражения. Для дискретизации далы-юстного портрета вводится равномерная сетка по дальности, так что h-й отсчет ДП соответствует дальности г/г = rmin + (h+1) Аг (/г = 0,..., Nr — 1). Все далы-юстные портреты внутри одного дальностно-азимутального портрета содержат одинаковое количество отсчетов Nr = \{гтах — гтіП)/Аг]ї; это число определяется дальностными характеристиками модели радиолокатора: rmin) гтах — соответственно минимальное и максимальное расстояния, с которых радиолокатор принимает отраженный сигнал; Аг — его разрешение по дальности.
Таким образом, значение h-ovo отсчета г-ого дальностного портрета обозначается как I(rh,pi).
Как было показано в разделе 1.1, формирование дальностно-азимутального портрета сцены производится по-разному в зависимости от режима (РА или СА), в котором работает радиолокационный датчик.
В режиме реальной апертуры датчик производит сканирование в азимутальной плоскости (в секторе обзора Ф) с заданным шагом Ар. В процессе сканирования ось диаграммы направленности антенны датчика поворачивается в азимутальной плоскости, занимая последовательно положения, соответствующие азимутам ері. Для каждого такого положения выполняется процедура трассировки лучей (будет описана позже), в результате чего формируется дальностный портрет, соответствующий азимуту ірі.
В режиме синтезированной апертуры формирование изображения производится за счет зависимости величины доплеровского смещения частоты отраженного сигнала от угла между вектором скорости датчика и направлением, с которого принимается сигнал. Поскольку при этом обозначает операцию взятия наименьшего целого числа х. ось диаграммы направленности антенны датчика остается неподвижной, упомянутая процедура трассировки лучей в этом случае выполняется только один раз, в результате чего строится весь дальностно-частотный портрет, который затем преобразуется в дальностно-азимутальный.
Распишем дискретную процедуру формирования дальностно-азимутального портрета в случае режима синтезированной апертуры более подробно. Отметим, что, поскольку режим синтезированной апертуры обеспечивается за счет движения датчика относительно наблюдаемой сцены, формирование РЛИ сцены в этом режиме на самом деле производится в течении ненулевого времени синтезирования rs. За это время датчик проходит отрезок синтезирования длиной L = rs\v\. В начале этот факт мы не учитываем, то есть рассматриваем идеализированный случай формирования РЛИ «в точке», считая L = 0.
Как было отмечено выше (см. выражение (1.6)), зависимость допле-ровского смещения частоты от выбора луча имеет вид: где символ а обозначает угол между лучом, выпущенным из точки, в которой находится датчик, и направлением вектора скорости датчика (а Є [0,7г]). Таким образом, для любого луча соответствующее допле гг \ 2М 2\v\ ровское смещение частоты лежит в диапазоне # = —д А
Разрешение датчика по частоте A fa определяет количество дальност-ных портретов, из которых состоит ДЧП: + 1. NId = 4\v\ .WdJ
В процессе формирования ДЧП при трассировке лучей необходимо для каждого луча определять, в формировании какого ДП этот луч участвует. Индекс (г) отрезка разбиения диапазона доплеровских смещений частоты #, соответствующий дальностному портрету, в формировании которого участвует луч, угол между которым и направлением вектора скорости датчика равен а, вычисляется по следующей формуле: 2\у\ XAjd (1.12) (cos а + І ie[0,Nfd-l].
Преобразование ДЧП в ДАП производится следующим образом. Пусть «о — это угол между направлением обзора датчика & и направлением его вектора скорости dv (если поворот от направления обзора к направлению вектора скорости при этом происходит по часовой стрелке, то ао берется положительным, в противном случае — отрицательным). Тогда, учитывая (1.11), диапазон углов а, соответствующий сектору обзора Ф имеет вид (рис. 1.5): Взаимное положение сектора обзора и вектора скорости
Далее, ДАП заполняется по следующему принципу: для каждого индекса А; Є [0,Л — 1], соответствующего дальностному портрету ДАП[&] внутри дальностно-азимутального портрета, выполняются следующие действия:
Выделение точечных особенностей на радиолокационных изображениях
Когда мы рассматриваем задачу навигации по точечным ориентирам, предполагается, что сцена, по которой производится ориентирование, содержит малоразмерные объекты — точечные ориентиры. Другими словами, радиолокационная текстура Т(г, р, д), описывающая отражательные свойства сцены, имеет ярко выраженные пики, которые соответствуют истинным положениям точечных ориентиров. Процесс получения радиолокационного изображения сцены заключается в преобразовании T(r,ipt0)— I{rt(p), результатом которого является дальностно-азимутальный портрет 1(г,(р) (см. раздел 1.3). Помимо ярких областей, соответству ющих истинным пикам на радиолокационной текстуре, вследствие неизбежных шумов, а а также, благодаря особенностям процедуры формирования РЛИ, на изображении 1(г, ф) будут присутствовать яркие точки, не имеющие прообразов в сцене. Кроме того, некоторые ориентиры по различным причинам могут «пропадать», то есть не отображаться на РЛИ. Таким образом, системе навигации приходится иметь дело с зашумленным образом геофизического поля, в нашем случае заданного радиолокационной текстурой T(r, /?,i9). Соответственно, на этапе предварительной обработки РЛИ перед нами встает некорректная [23,63] по своей природе задача восстановления истинного сигнала, которая заключается в преобразовании I(r,tp) — 1{г,ф), результатом которого является точечное изображение 1(г,(р), точки которого должны соответствовать истинным ориентирам на сцене. Таким образом, задача алгоритма предварительной обработки состоит в выделении на изображении I(r, tp) максимального количества ярких областей, соответствующих истинным пикам на радиолокационной текстуре, и подавлении шумов, возникших в процессе формирования РЛИ. После чего, алгоритм должен выдать координаты предполагаемых ориентиров, которые соответствуют выделенным на изображении участкам.
Задачи подобного рода возникают во многих областях человеческой деятельности, таких как астрономия, медицина и т.д. В частности, проблема точной локализации на изображении ярких выделенных точек возникает как часть задачи астроориентации по картам звездного неба (см., например, [8,10]). В каждом конкретном случае исследователи предлагают различные алгоритмы, адаптированные к условиям решаемых задач, максимально учитывающие их специфику. Например, в монографии [31] приводится простейший пороговый алгоритм обнаружения отдельных изолированных точек на изображении, основанный на использовании фильтра с маской, реализующей лапласиан. Ниже предлагается один из возможных подходов к решению поставленной задачи, который на практике доказал свою пригодность.
Итак, задача алгоритма выделения точечных особенностей на РЛИ заключается в преобразовании радиолокационного изображения сцены в форме дальностно-азимутальиого портрета в точечное изображение, то есть в набор точек {pk}l=i, заданных в системе координат радиолокатора (рис. 2.3). Каждая такая точка задается координатами (г, ), где г — это расстояние между радиолокатором и соответствующим точечным ориентиром (г Є [0, +оо)); ір — это азимут соответствующего ориентира — угол между осью обзора радиолокатора и направлением на этот ориентир (ір Є [—7г, 7г], причем положительный азимут имеют ориентиры, наблюдаемые радиолокатором справа от оси обзора).
Поскольку дальностно-азимутальный портрет представляет собой функцию, также заданную в координатах (г, ір), поставленная задача сводится к выделению в нем наиболее ярких небольших (похожих на точки) участков — кластеров, после чего в качестве координат точечных ориентиров следует взять координаты геометрических центров выделенных кластеров.
Алгоритм выделения ярких кластеров на РЛИ, реализованный в программном комплексе «РЛ-Навигация», представляет собой модификацию порогового алгоритма обработки изображений [31,69] с добавлением отсечения слишком мелких кластеров для уменьшения влияния шума:
Над поступившим на вход РЛИ в виде дальностио-азимутального портрета последовательно выполняются следующие операции:
1. «Вычисление уровня фона»: поступивший на вход алгоритма дальностно-азимутальный портрет разбивается на прямоугольные области заданного размера (этот размер является параметром Пі алгоритма); для каждой области вычисляется свой уровень фона — это среднее значение интенсивности точек изображения, принадлежащих данной области.
2. «Выделение ярких точек»: яркими считаются те точки исходного изображения, в которых интенсивность превышает соответствующее значение уровня фона в заданное число раз; величина этого порога является параметром П2 алгоритма.
Формат XML-представления трехмерных сцен
Рассмотрим исходные данные, по которым строится внутреннее представление трехмерной сцены. В качестве внешнего формата представления информации о сцене был выбран XML [18,86] — текстовый язык разметки, идеально приспособленный для описания структурированной в виде дерева информации. Использование такого формата дает следующие преимущества:
поскольку XML — это текстовый язык, файлы в этом формате могут легко просматриваться и редактироваться непосредственно человеком без применения специальных редакторов; текстовый формат решает также всевозможные проблемы переносимости;
стандарт XML [87] четко определяет структуру файла в любом основанном на XML формате, поэтому процесс разработки программ, работающих с такими файлами, также упрощается;
благодаря наличию стандартов, регламентирующих как синтаксис XML файлов (открывающиеся XML-тэги должны обязательно закрываться, XML-тэги должны быть вложены друг в друга, то есть не могут перекрываться, определенные символы должны интерпретироваться фиксированным образом и т.д.), так и способы задания семантики семейства XML-файлов (здесь можно провести аналогию с типами данных и экземплярами этих типов: семантика семейства
XML-файлов — это тип данных, а конкретный XML-файл — это экземпляр соответствующего типа), имеются уже готовые программные средства для работы с XML-файлами; эти средства называются XML-процессорами [18,87,99] и позволяют автоматически проверять XML-файлы на корректность и на соответствие заданным семантическим ограничениям, а также берут на себя работу по разбору физического текстового представления XML-файлов, предоставляя доступ к содержащимся в них данным через удобную объектную модель.
Для определения семантики файла описания сцены (или, другими словами, формата файла сцены) были использованы XML-схемы [18,100] — способ описания содержимого XML-файлов при помощи XML-файлов, установленного стандартом формата. Для получения доступа к данным, хранящимся в файлах сцен, мы использовали XML-процессор Microsoft XML Parser (MSXML) [91], который позволил полностью автоматизировать процесс проверки соответствия подаваемого на вход системы файла определенному нами стандарту для файлов описания сцен. Указанный XML-napcep предоставляет доступ к данным XML-файла посредством объектной модели DOM [18,85], реализованной в виде набора СОМ-объектов [17,55].
Ниже мы кратко опишем разработанный формат файла сцены, то есть то, какие XML-тэги и в каком порядке должны присутствовать в файле описания сцены.
Стандарт XML требует, чтобы в XML-файле был один корневой элемент. В нашем случае такой XML-элемент называется scene. Таким образом, каждый файл с описанием сцены имеет следующий вид (см. листинг 3.4). Все описание сцены заключено между открывающим тэгом scene и соответствующим закрывающим тэгом /scene . Специальная директива ?xml ... , которая обязана присутствовать в любом XML-файле, позволяет указать используемую версию стандарта XML и кодировку, в которой сохранен данный файл. XML-элемент scene имеет обязательный атрибут name, с помощью которого задается понятное имя сцены.
Конструкция xmlns="http: //іішп. uran. ru/radiolocation" определяет пространство имен XML [18, 92], которое используется по-умолчанию — это означает, что в данном файле имена элементов и атрибутов, записанные в краткой форме (то есть без явного указания пространства имен), будут считаться принадлежащими простран ?xml version="1.0" encoding="utf-8" scene пате="название_сцены" xmlns="http://imm.uran.ru/radiolocation" xmlns:rl="http://imm.uran.ru/radiolocation" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
Структура файла с XML-описанием сцены. ству имен http://imm.uran.ru/radiolocation. Здесь необходимо дать небольшое пояснение по поводу именования элементов и атрибутов в XML-документе. Согласно стандарту XML, любой XML-элемент или атрибут имеет квалифицированное имя (qualified name), которое состоит из двух частей: имени пространства имен и локального имени (local name). Имя пространства имен, как мы видели, может быть достаточно длинным, поэтому для указания пространства имен, к которому относится тот или иной XML-элемент или атрибут, используется префикс — короткий идентификатор пространства имен. Сначала префикс связывается с пространством имен при помощи следующей конструкции: xmlns: префикс =" имя пространства имен "
Например, выше был объявлен префикс rl, для обозначения пространства имен http://imm.uran.ru/radiolocation. Затем, объявленный префикс может использоваться для ассоциирования XML-элементов или атрибутов со связанным с ним пространством имен следующим образом: квалифицированное имя = префикс : локальное имя
Таким образом, квалифицированное имя корневого элемента scene имеет вид rl:scene, а квалифицированное имя его атрибута name — rl:name. Однако, поскольку мы объявили связанное с префиксом rl пространство имен http://imm.uran.ru/radiolocation еще и пространством имен по-умолчанию, то использование в XML-файле краткой записи scene ... /scene эквивалентно ее полному аналогу — rl:scene ... /rl:scene .
