Содержание к диссертации
Введение
1. Методы и алгоритмы получения и пространственно-временной обработки трехмерных радиоизображений поверхности по данным бортовой РТС маловысотного полета 43
1.1 Метод формирования трехмерного изображения поверхности по данным БРТС маловысотного полета 43
1.2 Методика определения координат доплеровских элементов разрешения при формировании трехмерных изображений поверхности 50
1.3 Задачи пространственно-временной обработки информации БРТС при формировании трехмерных изображений поверхности 66
1.4 Методика повышения качества изображений путем устранения смазываний 75
1.5 Последовательно-временная фильтрация трехмерных изображений поверхности 86
1.6 Алгоритм сегментации трехмерных изображений поверхности 93
1.7 Моделирование и оценка качества работы алгоритмов пространственно-временной обработки изображений поверхности 99
1.8 Основные результаты 104
2 Методы и алгоритмы восстановления радиоизображений поверхности при повышении разрешающей способности РТС 105
2.1 Методы формирования изображений объектов на поверхности с повышенным разрешением по азимуту 105
2.2 Математическая постановка задачи восстановления изображения при повышении разрешающей способности РТС по азимуту 109
2.3 Восстановление полей методами оптимального решения систем уравнений 113
2.4 Повышение устойчивости МНК-алгоритма и рекуррентное решение системы уравнений 119
2.5 Восстановление полей методом статистического оценивания с конечной памятью 128
2.6 Восстановление полей методом рекуррентной фильтрации 133
2.7 Восстановление полей методом обнаружения изображений объектов 140
2.8 Экспериментальное исследование алгоритмов восстановления полей при повышении разрешающей способности РТС по азимуту 148
2.9 Основные результаты 157
3 Методы и алгоритмы получения и обработки радиоизображений в системах распознавания протяженных объектов на поверхности 158
3.1 Методы формирования трехмерных изображений объектов на поверхности путем измерения высоты 158
3.2 Алгоритмы формирования трехмерных изображений объектов на поверхности 161
3.3 Задача распознавания изображений протяженных объектов и выбор направления ее решения 169
3.4 Алгоритмы распознавания изображений протяженных объектов на поверхности 175
3.5 Алгоритмы сегментации изображений 182
3.6 Учет высоты при распознавании изображений протяженных объектов и моделирование работы алгоритмов 199
3.7 Основные результаты 207
4 Методы и алгоритмы восстановления и обработки радиоизображений в системах обнаружения движущихся объектов на поверхности 208
4.1 Методы формирования изображений объектов на поверхности с повышенным разрешением по азимуту и углу места 208
4.2 Восстановление изображений объектов на поверхности по данным суммарного канала 212
4.3 Восстановление изображений объектов на поверхности поданным суммарного и разностного каналов 217
4.4 Исследование свойств алгоритмов 222
4.5 Задача выделения изображений нескольких подвижных объектов на поверхности и выбор направления ее решения 228
4.6 Алгоритм последовательного выделения меняющихся изображений движущихся объектов 233
4.7 Основные результаты 246
5 Методы и алгоритмы восстановления и обработки радиоизображений воздушных объектов при выделении и сопровождении их траекторий 247
5.1 Методы формирования изображений воздушных объектов с повышенным разрешением по азимуту и углу места 247
5.2 Исследование свойств алгоритмов восстановления изображений воздушных объектов 250
5.3 Задача выделения траекторий движения группы воздушных объектов при восстановлении изображений 255
5.4 Математическая постановка задачи выделения траекторий и разработка динамических моделей 258
5.5 Динамические модели с учетом доплеровской скорости 269
5.6 Алгоритмы выделения траекторий методом оптимальной последовательной классификации 275
5.7 Моделирование работы алгоритмов выделения траекторий 284
5.8 Применение методов восстановления полей для повышения точности измерения дальности до воздушного объекта 297
5.9 Основные результаты 304
6 Разработка методов и алгоритмов учета неопределенности при выделении изображений движущихся объектов 305
6.1 Адаптивное оценивание параметров движения маневрирующих объектов рекуррентным МНК 305
6.2 Адаптивное оценивание параметров движения маневрирующих объектов на основе теории возможностей 313
6.3 Выделение изображений движущихся объектов на основе теории возможностей 321
6.4 Восстановление траекторных связей при потере наблюдений за движущимися объектами 333
6.5 Основные результаты 339
Заключение 340
Библиографический список 344
Приложение: Акты о внедрении 367
- Методика определения координат доплеровских элементов разрешения при формировании трехмерных изображений поверхности
- Математическая постановка задачи восстановления изображения при повышении разрешающей способности РТС по азимуту
- Задача распознавания изображений протяженных объектов и выбор направления ее решения
- Задача выделения изображений нескольких подвижных объектов на поверхности и выбор направления ее решения
Введение к работе
Актуальность работы. Современные бортовые радиотехнические системы (РТС) наблюдения за наземными и воздушными объектами, устанавливаемые на летательных аппаратах (ЛА), обладают рядом преимуществ (по сравнению с оптическими системами): слабой зависимостью от метеоусловий, возможностью работы в любое время суток, наличием измерений дальности наряду с угловыми координатами, что позволяет получать трехмерные изображения объектов. Все эти преимущества делают актуальным разработку автономных систем радиовидения, позволяющих наблюдать наземную и воздушную обстановку на экране бортового индикатора, что повышает безопасность полетов в условиях плохой видимости на малой высоте, а также эффективность обнаружения и распознавания наземных и воздушных объектов на изображении.
Современные концепции развития систем радиовидения ориентированы на создание многофункциональных средств наблюдения за поверхностью и воздушной обстановкой с повышенной детальностью изображений по линии-полета и качеством изображений, необходимых для информационного обеспечения полетов ЛА и потребителей такой информации. В свете этих концепций остро стоит вопрос о совершенствовании методов получения и обработки радио изображений (РИ) поверхности и воздушной обстановки в режиме маловысотного полета.
Для этого необходимо теоретическое обобщение и решение крупной научно-технической проблемы, связанной с созданием полнофункционального математического и алгоритмического обеспечения для существующих и перспективных бортовых систем радиовидения и обработки РИ, охватывающего основные режимы наблюдения за наземными и воздушными объектами по курсу маловысотного полета на базе бортовой РТС (БРТС). Актуальность работы обусловлена необходимостью получения РИ объектов в передней зоне обзора БРТС с учетом растущих требований по оперативности и точности выделения (обнаружения) изображений объектов на поверхности и в атмосфере в реальном времени в условиях маневрирования ЛА.
Степень разработанности проблемні Значительный вклад в решение проблемы повышения разрешающей способности РТС путем синтезирования апертуры антенны внесли отечественные и зарубежные ученые: Бойко Б.В., Буренин Н.И., Горяинов В.Т., Еовдратенков Г.С., Михайлов Б.А., Реутов А.П., Толстое Е.Ф., Bearse S.V., Hansen R.C., Harger R.O., Iain A., Raney R.K., Shervin C.W., Wiley C.A; И др. и продолжают развивать Антипов В.Н., Саблин В.Н., Фролов А.Ю. и др.
В настоящее время приоритетным направлением' является развитие-космических и самолетных БРТС с синтезированной апертурой антенны, о чем свидетельствуют отечественные и зарубежные разработки. Развитие таких систем привело к появлению нового класса задач в радиотехнике, связанных с автоматическим обнаружением и распознаванием протяженных
объектов на РИ. Совершенствуются системы обработки РИ поверхности, которые во многом опираются на опыт обработки видеоизображений. В этом смысле близкими к радиовидению являются оптическая локация, дистанционное зондирование Земли из космоса, слежение за движущимися объектами с помощью вйдеодатчиков. Данные направления наряду с отечественными и зарубежными школами Арманда Н.А., Бакута П.А., Журавлева Ю.И., Курикши А.А., Ярославского Л.П., Хуанга Т.С. и др. представляют ученые Рязанской государственной радиотехнической академии: Алпатов Б.А., Еремеев В.В., Злобин В.К., Костяшкин Л.Н., Кузнецов А.Е. и др.
Одновременно уделяется внимание в отечественных и зарубежных исследованиях развитию систем радиовидения в передней зоне обзора в режиме реального луча (РЛ) на базе БРТС маловысотного полета. Ряд отечественных и зарубежных предприятий и фирм ("Радар-ММС", НИЛ БГУ информатики и радиоэлектроники, "Philips Research", "Thomson-CSF", "Simens", "AEF" и др.) выпускают станции, предназначенные для полетов вертолетов и легких самолетов в горной местности, в зонах городской и промышленной застройки с разрешением по азимуту порядка 1 - 2 . С середины 90-х годов за рубежом реализуется ряд программ по усовершенствованию систем маловысотного полета и посадки в условиях плохой видимости в разработках фирм "Вестингауз", "Ханиуэлл", "Лир Астроникс".
Появились концепции информационного обеспечения маловысотного полета ЛА с помощью автономных БРТС, например концепция Курилкина В.В., Калинина М.В., Красилыцикова М.Н., Самарина О.Ф. Однако они ограничены рассмотрением отдельных плоских срезов изображения поверхности по линии полета и не раскрывают ни способов повышения разрешающей способности при переднем обзоре, ни методов получения и обработки трехмерных РИ. Проблема создания систем радиовидения для передней зоны обзора на базе БРТС рассматривается в работах Кондратенкова Г.С., Фролова А.Ю., Орлова М.С., где предлагаются ее решения или в виде доплеров-ского обужения луча (ДОЛ) с разрешением неоднозначности по доплеров-ской частоте, что требует заметного увеличения времени синтезирования, или путем использования специальных диаграмм направленности антенны (ДН), что представляет определенные трудности в реализации. Проводятся интенсивные исследования систем с фазированной антенной решеткой.
Возобновляется практический интерес к решению проблемы повышения разрешающей способности БРТС по азимуту и углу места в режиме реального луча (РЛ). Не исследованным является режим маловысотного полета при формировании трехмерных РИ объектов на поверхности с повышенным разрешением. Недостаточно исследованными являются задачи пространственно-временной обработки с целью повышения качества РИ: устранения смазываний, подавления спекл-шумов без пространственных искажений РИ объектов. Слабо отражена в публикациях проблема построения систем обнаружения, распознавания и сопровождения объектов на РИ.
Цель диссертации заключается в разработке полнофункционального математического и алгоритмического обеспечения для существующих и перспективных бортовых систем радиовидения, предназначенных для получения качественных двумерных и трехмерных изображений радиоконтрастных наземных и воздушных объектов по линии маловысотного полета, в том числе в передней зоне обзора, с целью их обнаружения, распознавания и сопровождения на полученных РИ с учетом растущих требований по оперативности и точности решения тактических задач в реальном времени в условиях маневрирования ЛА.
Задачи исследований. Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач.
-
Разработка методов формирования трехмерных РИ поверхности и объектов на поверхности с повышенным пространственным разрешением в зоне обзора РТС в режимах ДОЛ и РЛ.
-
Разработка методов оптимального восстановления радиополей отражения, приводящих к повышению разрешающей способности БРТС по угловым координатам, при наблюдении за наземными и воздушными объектами в режиме РЛ.
-
Разработка методов пространственно-временной обработки РИ с повышенным разрешением с целью улучшения качества изображений путем устранения смазываний и подавления спекл-шумов.
-
Разработка методов и алгоритмов обнаружения, распознавания и сопровождения неподвижных и движущихся наземных и воздушных объектов на РИ с повышенным разрешением для систем радиовидения на базе БРТС.
Методы исследования. Для решения перечисленных задач использует
ся современный математический аппарат линейной алгебры, теории опти
мальной классификации, идентификации и распознавания, теории оптималь
ной фильтрации и статистического оценивания, оптимального управления,
теории вероятностей и математической статистики. Развит аппарат теории
возможностей и нечетких множеств. Активно используется метод математи
ческого и статистического моделирования. .
Научная новизна выносимых на защиту результатов определяется следующими положениями по созданию новых методов и алгоритмов для систем радиовидения на базе БРТС маловысотного полета.
-
Разработка новых методов формирования трехмерных РИ поверхности с повышенным разрешением в зоне обзора при совместном использовании режимов ДОЛ и РЛ и их алгоритмического обеспечения.
-
Разработка новых методов формирования, двумерных изображений радиоконтрастных объектов на поверхности и трехмерных РИ воздушной обстановки в режиме РЛ и разработка их алгоритмического обеспечения.
-
Развитие концепции пространственно-временной обработки РИ с повышенным разрешением и разработка на этой основе методов и алгоритмов повышения качества изображений, а также выделения изображений непод-
вижных и движущихся объектов.
4.: Разработка математического , и алгоритмического обеспечения для систем радиовидения, предназначенных для получения. изображений радиоконтрастных наземных и воздушных объектов с повышенным угловым разрешением по курсу маловысотного полета с.целью обнаружения, распознавания и сопровождения этих объектов.
' На защиту выносятся следующие новые научные результаты.
1. Методы и алгоритмы формирования трехмерных изображений по
верхности в режимах РЛи ДОЛ при маловысотных: полетах и пространст-
. венно-временной обработки полученных РИ с целью повышения их качества путем устранения смазываний, и подавления спекл-шумов.
-
Методы, и алгоритмы формирования изображений радиоконтрастных объектов, на; поверхности в координатах,дальность - азимут с повышенным разрешением,по.азимуту в режиме;РЛ путем оптимального^восстановления радиополей отражения.
-
Методы и алгоритмы і формирования трехмерных изображений протяженных объектов на поверхности путем измерения их высоты в режимах РЛ и ДОЛ и распознавания, объектов на полученных РИ.
-
Методы и алгоритмы формирования изображений радиоконтрастных объектов на. поверхности в координатах угол места — азимут в заданном диапазоне дальности в режиме; РЛ. и обработка РИ с повышенным разрешением с целью обнаружения движущихся объектов.
-
Методы.и алгоритмы формирования изображений плотно движущихся воздушных объектов; в координатах угол места — азимут в заданных элементах разрешения дальности с повышенной точность определения угловых координат при их сопровождении в режимах РЛ и ДОЛ.
-
Методы и алгоритмы выделения изображений и сопровождения движущихся маневрирующих объектов в условиях априорной неопределенности относительно законов распределения и связи между параметрами моделей.
Практическая ценность работы. Разработанные методы и алгоритмы формированиями обработки РИ представляют,информационную технологию для проектирования современных многофункциональных систем радиовидения. Такие системы: позволяют наблюдать наземную и воздушную обстановку при отсутствии оптической видимости в различных режимах работы, что повышает безопасность маловысотных полетов и эффективность выполнения поставленных перед летчиком задач. Разработанные алгоритмы носят универсальный характер и могут быть использованы также в оптических системах дистанционного зондирования Земли, системах гидролокационного и ультразвукового; видения,, при восстановлении изображений, полученных в радиоастрономии, радиометрии и т.п.
Достоверность полученных результатов определяется корректностью математических преобразований на основе предложенных моделей: и алгоритмов решения поставленных задач, что подтверждается математическим и
имитационным моделированием, сопоставлением альтернативных подходов, экспериментальной проверкой работы алгоритмов, а также аналитическим исследованием свойств разработанных алгоритмов в сравнении с результатами моделирования.
Реализация и внедрение результатов работы. Диссертационная работа включает в себя исследования, выполненные в Рязанской государственной радиотехнической академии (РГРТА) с 1976 г. по 2004 г. в рамках НИОКР с несколькими предприятиями, что отражено в 10 отчетах по темам: 10-75, 8-78, 49-81,42-83,3-85,21-84,60-87,20-02.
. Результаты диссертационной работы внедрены в разработки ряда российских предприятий:
Федерального государственного унитарного предприятия "Государственный Рязанский приборный завод" при разработке алгоритмического и программного обеспечения перспективных БРТС самолетов и экспериментального образца Н-025ЭО;
ОАО "Корпорации "Фазотрон — НИИР" (г. Москва) при разработке алгоритмического и программного обеспечения изделия "Курок";
ГУП "НПО Астрофизика" (г. Москва) при разработке алгоритмического и программного обеспечения системы слежения за космическими объектами;
НИИ "Рассвет" (г. Рязань) при разработке алгоритмического и программного обеспечения импульсно-доплеровской станции "СН007",
а также в учебный процесс РГРТА в виде двух учебных пособий, которые используются студентами специальностей 2201, 2204, 0719, 0752, 1909 при изучении дисциплины "Теория нечетких множеств", что подтверждается соответствующими актами в приложении.
Апробация работы. Результаты исследований, составляющих основное содержание диссертации, докладывались на 10 международных (всесоюзн.) и 5 всероссийских (московск., республ., российск.) научно-технических конференциях (1 сем.): всесоюзн. сем. "Пространственно-временная обработка сигналов и учет влияния среды их распространения" (Харьков, 1980); московск. конф. "Алгоритмизация и программирование задач управления" (Москва, 1984); республ. конф. "Цифровые методы обработки сигналов в задачах радиолокации, связи и управления" (Свердловск, 1984); всесоюзн. конф. "Автоматизированные системы обработки изображений" (Львов, 1986); всесоюзн. конф. "Математические методы распознавания образов" (Львов, 1987); всесоюзн. конф. "Математические методы распознавания образов" (Рига, 1989); межд. конф. "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва, 1991); всесоюзн. конф. "Методы представления и обработки случайных сигналов и полей" (Харьков, 1991); междунар. конф. "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва, 1991); междунар. конф. "Технологии и системы сбора, обработки и представления информации" (Рязань, 1993); все-росс. конф. "Распознавание образов и анализ изображений: новые информа-
ционные технологии" (Ульяновск, 1995); всеросс. конф. "Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации" (Курск, 1995); межд. конф. "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика" (Рязань, 2000); конф. ГП НИИ приборостроения (Жуковский, 2002); межд. конф. "Кибернетика и высокие технологии 21 века" (Воронеж, 2005).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 57 работ: 33 статьи (19 из них - рекомендованы ВАК на соискание ученой степени доктора наук), 3 патента на изобретение, 1 авторское свидетельство, 18 тезисов докладов на международных, всероссийских и региональных конференциях, 2 учебных пособия.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, библиографического списка и приложения, которое содержит документы о внедрении результатов. Общий объем работы составляет 372С, в том числе: основного текста — 298 с, а также 68 рисунков, 26 таблиц, библиографический список из 234 наименований — 23 с, приложение — б с.
Методика определения координат доплеровских элементов разрешения при формировании трехмерных изображений поверхности
В существующих БРТС наблюдения за поверхностью [25, 125, 148 - 150, 160, 168] на большой дальности и большой высоте полета высоту поверхности обычно не учитывают и первичное изображение получают в виде матрицы амплитуд отраженных сигналов A(i,j) в системе двух координат: дальность Ri и доплеровская частота fj (или азимут cpj), при этом разрешение по азимуту Аф за счет узкополосной доплеровской фильтрации уменьшается в 10-30 раз [104]. Однако на малой высоте (в режиме маловысотного полета), когда информация о высоте поверхности становится существенной, такой подход неприменим. Известна концепция обработки РИ при маловысотном полете, которая основана на формировании и анализе плоских срезов изображения, полученных в отдельные моменты времени от БРТС, с целью обнаружения и обхода препятствий по линии полета [160]. Данная концепция ориентирована, в основном, на антенные системы с механической перестройкой, которые имеют большой период съема данных. Это приводит к тому, что привязка данных, полученных при построчном сканировании зоны обзора, к одному моменту времени сопровождается большими динамическими ошибками. Также из-за большого периода обзора при повторном сканировании изображение поверхности в зоне обзора РТС полностью обновляется и обработка ведется независимо от предыдущего сканирования. Плоские изображения, полученные в координатах дальность-азимут (с учетом доплеровского разрешения по углу), не содержат информации о высоте поверхности.
В связи с этим возникает необходимость создания новой концепции получения и обработки радиоизображений [88-90, 92-93], которая позволяет дать целостную непрерывно меняющуюся в процессе движения объекта-носителя пространственную картину изображения поверхности (по типу оптического), представленную в удобной для восприятия летчиком прямоугольной системе координат. Такая концепция базируется, во-первых, на новом методе формирования трехмерных радиоизображений поверхности на базе БРТС с ЭУЛ при совместном использовании режимов ДОЛ и РЛ, и, во-вторых, на более совершенном программно-алгоритмическом обеспечении, реализующем методы пространственно-временной обработки трехмерных РИ в темпе поступления данных.
Метод получения трехмерного изображения поверхности. Известен метод телевизионного обзора поверхности и пространства путем построчного сканирования зоны обзора узким лучом РТС при его последовательном перемещении на ширину ДН с помощью ЭУЛ, а также в системах с механической перестройкой антенны, который может быть применен при маловысотном полете [134, 189 с.436-439,]. При этом формируется радиоизображение в координатах азимут - угол места в срезах (элементах разрешения) дальности. Однако разрешающая способность по угловым координатам при этом ограничена шириной ДН и не позволяет получить детальное изображение поверхности.
Известен также метод получения двумерного (плоского) РИ поверхности в координатах дальность - азимут в режиме ДОЛ [103, 104], который заключается в следующем. 1. Приемное устройство РТС включает в себя М стробов дальности (ключей) SbS2,-..,SM, которые последовательно открываются и пропускают отраженный сигнал u(t), te[t0,t{], на одном из М промежутков времени [t0,t0 +1 -At], I = \,M, At-(t{0)/M, соответствующих M промежуткам дальности [R0,R0+I-AR], I = 1,M, AR = (R] -R0)/M, в зоне обзора [RQ, ], где AR - размер элемента разрешения по дальности. 2. Сигнал u(t),te[tQ,t0 +1- At], с выхода каждого 7-го строба дальности (7=1,2,...,М) после АЦП подается на N узкополосных 7-х фильтров с разделенными полосами частот [/0, /0 + J Af], J = \,N, A/ = (/j - /0) / N, на промежутке [/0,/]], где А/-ширина полосы пропускания фильтра. 3. В соответствии с доплеровским эффектом изменение частоты отражен ного сигнала пропорционально изменению скорости движения отраженного луча РТС в зависимости от угла а отклонения луча от вектора скорости дви жения объекта-носителя РТС, где угол а связан нелинейной зависимостью с азимутом р. Полосе частот [/0, /,] ставится в соответствие угловой промежу ток по азимуту [сро,(р\], длина которого Аср = (р] -щ определяется шириной ДН. Приближенно (из-за нелинейной зависимости а и ф) можно считать, что при наличии N фильтров промежуток [ср0, срх ] разбивается на N примерно одинаковых частей, и разрешение по азимуту составляет Аср/N, т.е. увеличивается в ./V раз. 4. В каждом J-м фильтре выделяется амплитуда (I,J) сигнала, которая соответствует спектру J-й полосы пропускания в 1-м стробе дальности. Таким образом, на множестве элементов разрешения по дальности (по 1-м строкам) и частоте (по J-м столбцам) формируется матрица первичного радиоизображения A(I,J), I = l,M,J = \,N, которая далее передается на алгоритмы индикации для отображения на экране индикатора пилота. Однако такой метод обладает следующими недостатками. 1. Двумерное (плоское) изображение A(I,J) не несет в себе информацию о высоте поверхности, что не позволяет применять этот метод при маловысотном полете. 2. Изображение A(I,J) соответствует лишь одному положению узкого луча РТС и не захватывает всей зоны обзора при маловысотном полете. 3. При попытке сканирования лучом всей зоны обзора по мере изменения угла места луча меняется соответствие между осью частот и азимутальной осью, что приводит к искажению изображения в целом. Предлагаемый метод направлен на получение трехмерного изображения поверхности при маловысотном полете с повышенным пространственным разрешением в зоне обзора. Метод заключается в создании режима построчного обзора контролируемого участка пространства в сочетании с узкополосной до-плеровской фильтрацией принятых сигналов, позволяющей в каждом элементе разрешения дальности рассечь пространственные элементы разрешения антенны на мелкие части (доплеровские элементы разрешения - ДЭР), и формировании матрицы трехмерного РИ поверхности в виде совокупности амплитуд отраженных сигналов, зафиксированных в ДЭР. При этом за счет быстрого электронного переключения луча РТС луч смещается по азимуту и углу места построчно на ширину ДН (на уровне 0,5 мощности) в зоне обзора и при каждом К,Ь-м положении луча по азимуту и углу места измеряется амплитуда сигнала A(I,J) на выходе J-то фильтра доплеров-ских частот в 1-м элементе разрешения дальности, тем самым получаетя на множестве значений /, J двумерное изображение поверхности Uki(I,J) (I = l,M,J = \,N)B пределах K,L-ro луча РЛС.
Математическая постановка задачи восстановления изображения при повышении разрешающей способности РТС по азимуту
Предложен новый метод формирования трехмерных РИ поверхности на базе БРТС маловысотного полета, заключающийся в сочетании двух режимов: телевизионного обзора контролируемого участка пространства и узкополосной доплеровской фильтрации принятых сигналов. Метод обобщает известный ре жим ДОЛ на случай пространственных координат с одновременным расшире нием зоны обзора, что позволяет получать информацию о высоте поверхности. 2. Применительно к предложенному методу разработаны алгоритмы определения пространственных координат синтезированных элементов разрешения в заданных угловых направлениях с учетом доплеровского разрешения по частоте и формирования матриц трехмерного изображения поверхности. 3. Предложены методы и алгоритмы устранения смазываний изображения, обусловленных взаимным влиянием соседних элементов разрешения, повышающие качество изображения поверхности. Методы более экономичны по сравнению с методами фильтрации в окне пхп и позволяют увеличить быстродействие в п/2 раз. 4. Разработаны методика и алгоритмы пространственно - временной фильтрации и сегментации трехмерных радиолокационных изображений по верхности, позволяющие повысить качество изображения путем подавления спекл-шумов без пространственных искажений РИ объектов на поверхности, а также путем выделения однородных частей изображения. 5. Проведено математическое моделирование работы предложенных алго ритмов, показавшее принципиальную возможность использования данных ал горитмов в реальных информационных системах обеспечения полетов. Основные результаты, изложенные в данной главе, опубликованы в [46,47, 48, 89, 90, 92, 93, 134, 152]. Введение. При построении радиотехнических систем наблюдения за радиоконтрастными объектами на поверхности с помощью БРТС, работающей в режиме РЛ с ЭУЛ [2, 48, 88, 125, 134] или механическим сканированием [54, 149, 160] возникает проблема повышения разрешающей способности по азимуту, которая заключается в следующем. Режим реального луча [48, 88, 54, 134, 160] используется в современных БРТС при переднем обзоре, например для совершения посадки после предварительного обнаружения посадочной площадки при боковом или переднебоко-вом обзоре в режиме синтезирования апертуры [25, 125, 148, 150, 168]. При этом (в режиме РЛ) разрешение РТС по азимуту оказывается равным эффективной ширине ДН, что недостаточно для различения объектов на поверхности в координатах дальность - азимут, и требуется повысить разрешение по азимуту. Предлагается решение указанной проблемы путем внедрения новых методов формирования РИ объектов на поверхности [48, 88, 134, 135, 136, 232, 234]. Метод формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах дальность - азимут по данным суммарного канала измерения. Для повышения разрешения по азимуту в современных БРТС используется режим синтезирования апертуры антенны при боковом обзоре [104], позволяющий искусственно увеличить размеры антенны. Однако при переднем обзоре данный режим не работает. Другой режим - доплеровское обужение луча (ДОЛ) [104] - имеет определенные ограничения при переднем обзоре: значительное снижение разрешающей способности по азимуту по сравнению с боковым обзором, либо достижение необходимого разрешения за счет существенного увеличения времени синтезирования (и соответственно периода обзора), что недопустимо при современных скоростных и маневренных полетах. Предложения по использованию специальных диаграмм направленности при переднем обзоре [132] представляют определенные технические трудности. Кроме того, предлагаемые проекты синтезирования апертуры при переднем обзоре предполагают прямолинейный полет носителя с постоянной скоростью, что не отвечает специфике маневренных маловысотных полетов. Известен также метод "обужения" ДН в режиме РЛ по данным суммарного и разностного каналов [157, с.86-87], который заключается в следующем. 1. Формируются суммарная а(ф) и разностная (3(ф) амплитудные характе ристики ДН в виде зависимостей амплитудных коэффициентов усиления ан тенны а или (3 от азимута ф. 2. Из суммарной амплитудной характеристики а(ф) вычитается с опреде ленным коэффициентом разностная характеристика (3(ф): у(ф) = а(ф) - к3(ф) или у(ф) =а(ф)(а(ф) - к3(ф)), где регулировка коэффициента к позволяет контролировать эффективную ширину синтезированной ДН антенны. 3. Полученная таким образом амплитудная характеристика ДН у(ф) имеет меньшую эффективную ширину по сравнению с а(ф), чем достигается "обуже ние" ДН в 2-3 раза. Однако такой метод обладает следующими недостатками. І.Обужение по азимуту в 2-3 раза недостаточно для различения изображений малоразмерных объектов на поверхности или в воздушном пространстве, наблюдение которых является главной задачей формирования РИ. 2. Обужение указанным методом одновременно уменьшает в 2-3 раза область обзора РТС по азимуту, что приводит к потере информации. В соответствии с предлагаемым методом [135] формирование матрицы изображения радиоконтрастных объектов на поверхности в режиме РЛ с ЭУЛ достигается за счет быстрого электронного переключения (смещения) луча по азимуту на величину n-й части ширины ДН и обработки полученных при каждом положении луча амплитуд отраженных сигналов, которая приводит к повышению разрешающей способности по азимуту. Обработка заключается в следующем. 1. Амплитуды отраженных сигналов_у,,у2,—,У„, полученные после ампли тудного детектирования в суммарном канале РТС при п первых положениях луча в данном і-м элементе разрешения дальности, суммируются с весами hi, h2,...,hn , которые вычисляются по методике, описанной в п.п. 2.3, 2.5. Результа том такой обработки является оценка хп амплитуды хп отраженного сигнала, соответствующего n-й части ДН при 1-м положении луча:
Задача распознавания изображений протяженных объектов и выбор направления ее решения
Суммарное время tE, отводимое на одно по ложение луча РТС по азимуту (время одного такта) для механического управления антенной составляло 10 мс (0,010 с) и включало в себя время tH на осреднение амплитуд по нескольким измерениям (от 10 до 50); время t работы алгоритма повышения разрешения по азимуту при последовательных вычислениях в М = 480 стробах дальности; время tc на системные операции режима обзора земной поверхности: tIi=tH+t +tc, где чистое время работы алгоритма составляло tp = 5 мс. Время работы алгоритма в одном такте, затрачиваемое на один строб дальности, tpi = 5 мс / 480 = 0,01 мс. При параллельной работе 4 процессоров время на работу алгоритма повышения разрешения может быть увеличено в 4 раза и составить 0,04 мс на один строб дальности в одном такте переключения луча, что позволяет реализовать более сложные алгоритмы.
Время, затрачиваемое системой обработки информации на просмотр зоны по ширине ДН, равняется t дНА - ts п, где п - число делений ДН (число тактов смещения луча на n-ю часть ширины ДН), и при n = 16 составляет tm = Юме-16 = 160мс, при п = 8: tMHA =10мс-8 = 80мс, при п = 4: tMHA = 10мс-4 = 40мс. При работе в режиме "Облет-обход" с ДН Дер = 5, тактом Юме и обзором по горизонтали в секторе ±30 (60) просмотр зоны при n = 16 осуществляется за время tnp - 1дНА 12 = 160мс 12 = 1,92 с, при п = 8 : t - іДНА 12 = 80мс12 = 0,96 с, что соответствует условиям технического задания (ТЗ): tnp 1 с. При п = 4 : t = іДНА 12 - 40мс-12 = 0,48 с.
Оценка точности. Рассмотренные алгоритмы повышения разрешения по азимуту спроектированы, исходя из критерия минимума среднего квадрата ошибки Ax = x(i,j)-x(i,j) восстановления поля, и обеспечивают минимум СКО сг[Ах]. Величина СКО является характеристикой точности восстановления поля, а также характеризует точность решения задачи повышения разрешения. При таком подходе разрешающую способность РЛС по азимуту можно определить как число Афр = Аф/n, равное n-й части ширины ДНА (измеряемой числом элементов дискретизации), при котором СКО ошибки восстановления поля а[Ах] (характеризующая точность восстановления поля x(i,j) и соответственно точность измерения линейных размеров изображений объектов на поверхности) не превышает уровня (1-К2)aw СКО помехи при отношении сигнал-шум A/aw, например, порядка 10. Вместе с тем в радиотехнике под разрешающей способностью РТС по азимуту Афр понимается [189] минимальное угловое расстояние Афтіп между 2-мя радиоконтрастными объектами, при котором эти объекты еще различаются на изображении (например, на экране индикатора). Однако данное определение требует уточнения размеров объектов, амплитуды сигнала отражения, способа отображения на экране и различения изображений объектов, что влияет на величину Афр и влечет за собой решение комплекса таких задач, как автоматическое обнаружение, распознавание и измерение параметров изображений сигналов отражения от объектов определенного класса.
Поэтому на практике разрешающую способность обычно определяют визуально по результатам натурного эксперимента. На рис. 2.8.1 - 2.8.3 представлены графики изменения амплитуды сигнала отражения от четырех объектов различной протяженности в зависимости от номера j элемента дискретизации по азимуту (пиксела изображения) в отдельно взятой і-й строке (стробе дальности). Полученное с помощью алгоритма повышения разрешения для ДН шириной в 16 пикселов восстановленное изображение данных четырех объектов занимает примерно 32 пиксела в строке (наиболее четко это видно на рис. 2.8.3 - график с непрерывной линией). Это означает, что на ширину одной ДН приходится два различаемых изображения протяженных объектов, минимальное расстояние между которыми визуально составляет 2-3 пиксела. Тогда разрешающая способность алгоритмов при наблюдении БРТС объектов данного типа оценивается как Асрр = (2 + 3)/16 « 0,2Аср или 1/5 ширины Аф ДН, т.е. повышается в 5 раз, что соответствует требованиям ТЗ (не менее 1/2 ширины ДН). Точность измерения линейного размера объекта определяется предельной абсолютной погрешностью Л , которая удовлетворяет неравенству А„ А(р .
Для эксперимента, отраженного нарис. 2.8.3, А А(р15, т.е. измерение объекта осуществляется с точностью до 1/5 элемента разрешения.
Увеличение числа п элементов дискретизации (числа разбиений ДН) равносильно удалению РТС от объекта наблюдения или изменению масштаба по азимуту. При этом с увеличением п лепесток ДН расширяется и алгоритм восстановления поля становится менее чувствительным к деталям на изображении и разрешающая способность ухудшается. Для проведенных экспериментов приемлемый размер апертуры ДН п 15.
Оценка эффективности восстановлении изображения поверхности РМНК-алгоритмом (2.4.6), (2.4.7). Алгоритмы (2.4.6), (2.4.7) применимы как для восстановления РИ, так и для устранения смазываний РИ (а также видеоизображений) по строке. На рис. 2.8.4 в первом ряду слева направо даны изображения объектов на поверхности: искомое (полученное с помощью видео датчиков на высоте Н = 18 км) и сжатое по строке в 7 раз, что имитирует телевизионный обзор путем смещения луча на ширину ДН n = 7. Во втором ряду: смазанное изображение вдоль строк при последовательном смещении луча по на 1/7 ширины ДН по азимуту и восстановленное алгоритмом (2.4.7) по данным одного суммарного канала в окне измерений / = 9 для апертуры п = 7 . Размер матрицы 150x150, максимальная амплитуда 250. СКО помехи GW = 10.
Использовалась модель измерений (В3.6) для неслучайной фазы (идеализация). На рис. 2.8.5 иллюстрируется наблюдение тех же объектов при использовании более реальной модели измерений после амплитудного детектирования (В3.7) в одном суммарном канале при случайных некоррелированных фазах в (В3.5). Качество восстановленного РИ улучшается при осреднении РИ (второй ряд на рис. 2.8.5 в сравнении с первым). Моделирование показывает, что случайность и некоррелированность фазы в модели (В3.5) приводит к снижению точности восстановления на 90 % по сравнению с неслучайной или сильно коррелированной фазой.
Задача выделения изображений нескольких подвижных объектов на поверхности и выбор направления ее решения
Источником формирования радиоэталонов являются реальные изображения. В случае отсутствия таких изображений возможно использование силуэтных изображений объектов типа оптических изображений с последующим их пересчетом в РИ путем математического моделирования.
Особенностью решения задачи распознавания на базе БРТС является ограниченность объема памяти бортовой ЭВМ и времени обработки данных. С этой точки зрения работа с непрерывными по величине A(i,j) изображениями оказывается неудобной и осуществляется преобразование непрерывных A(i,j) в целочисленные A(i,j) с помощью пороговой обработки. Под пороговой обработкой здесь понимается некоторая адаптивная процедура, в результате которой каждому элементу матрицы A(i,j) присваивается одна из нескольких целочисленных меток уровней амплитуды (например, уровня нулевого, положительного или отрицательного контраста). При этом объекты, подлежащие распознаванию, как правило, обладают положительным или отрицательным контрастом по отношению к поверхности (нулевому контрасту). Таким образом, пороговая обработка преобразует непрерывное по величине A(i,j) РИ в многоконтрастное изображение K(i,j) - матрицу коэффициентов контрастности, где величина K(i,j) принимает одно из нескольких целых значений (например: 0, 1,2, 3, 4). Матрица K(i,j) или последовательность таких матриц Kn(i,j), привязанных к различным дискретным моментам времени tn обзора (t о, ti, t2,...), подается на вход алгоритмов распознавания.
Обзор возможных подходов. Существующие методы распознавания изображений можно выделить в следующие основные направления: корреляционно-эталонные методы, пороговые методы с сегментацией, корреляционно 171 пороговые, градиентные, контурные и структурные методы распознавания. Классические корреляционно-экстремальные алгоритмы [16, 109, 122] основаны на формировании некоторого усредненного амплитудно-эталонного изображения A3(i,j) в прямоугольном стробе, который последовательно перемещается вдоль матрицы A(i,j) на один элемент разрешения (с поворотом или без поворота) с целью нахождения наилучшего взаимного расположения АЭ и А по определенному критерию близости. Точность метода определяется размерами элементов разрешения (дискретизации), надежность (вероятность правильного распознавания) при большом уровне помех - наиболее высокая среди рассматриваемых методов. Недостаток метода - большое число операций. Для увеличения быстродействия применяется метод последовательного определения сходства изображений [122]: вычисления прекращаются, если критериальная функция достигает некоторого порогового (критического) значения, и осуществляется переход к следующему положению эталонного строба.
Существует направление в корреляционно-экстремальных методах, основанное на спектральной обработке изображений с применением быстрого преобразования Фурье [122, 169, 204, 205]. Преимущество частотных методов в быстродействии по сравнению с пространственными проявляется при большой размерности матрицы амплитуд. Однако, если выбрано направление распознавания на основе многоуровневой матрицы изображения, то применение спектральных методов фильтрации становится нецелесообразным, так как в результате пороговой обработки первичное изображение искажается.
Пороговые методы (с предварительной фильтрацией или без фильтрации) позволяют в ряде случаев уменьшить число операций по сравнению с корреляционными. Методы основаны на переходе от сложной матрицы амплитуд к двух-, трех-, пятиуровневому, в общем случае многоградационному изображению с последующей сегментацией и оцениванием координат точки сопровождения. Под сегментацией [20, 32, 121, 142, 163, 194] многоуровневого изображения здесь понимается разделение матрицы изображения на непересекающие 172 ся подмножества (сегменты) с одинаковой меткой уровня амплитуды. Ограничение числа уровней амплитуды обусловлено, в основном, вычислительной необходимостью. Переход к многоуровневому изображению осуществляется с помощью специального алгоритма. В простейшем случае это может быть обычное квантование по амплитуде. Разделенное на несколько уровней многоградационное изображение подается либо на алгоритмы корреляционно-эталонного распознавания, либо на алгоритмы сегментации с последующим распознаванием. Эталонное изображение также подлежит разложению на уровни по амплитуде.
Пороговая обработка не размывает изображений точечных объектов и не искажает по контуру изображений протяженных объектов в такой степени, как пространственные фильтры, но при малом отношении сигнал-шум делает изображение объекта на каждом уровне значений К "выщербленным". Для устранения этого недостатка для каждого уровня К можно применить логическую фильтрацию [10], которая заполняет исчезнувшие точки по признаку их полного или частичного окаймления. Однако логическая фильтрация матрицы K(i,j) увеличивает время обработки и, как показывает моделирование, не приводит к заметному увеличению вероятности распознавания.
Существует направление в пороговых и градиентных методах распознавания, основанное на получении и обработке контурных изображений как наиболее информативной части изображения объекта. Выделение контура в стробе упрощенно заменяет операции сегментации. Контурные методы целесообразно применять для изображений протяженных объектов типа береговой линии или границы лесного массива. При малом отношении сигнал-шум возможно разделение сегмента изображения объекта на несколько частей и применение контурных методов распознавания в этом случае оказывается проблематичным.
Другое направление в методах распознавания отсегментированных изображений - распознавание в пространстве признаков. Данные методы основаны на формировании вектора признаков V для сегмента изображения и его сравнении с эталонным вектором V3. Наиболее простыми признаками являются координаты центра тяжести сегмента, его площадь, габариты. Соответственно распознавание по этим признакам носит упрощенный предварительный характер. Набор более сложных признаков, например, геометрических инвариантов или моментных признаков (полярных и прямоугольных) позволяет отнести сегмент к определенному классу эталонных изображений и выбрать соответствующий эталон, однако в силу инвариантности признаков к масштабу и углу поворота невозможно без эталона или каких-либо угловых ориентиров определить координаты точки сопровождения.
