Особенности классификации подстилающих поверхностей земли по характеристикам эхо-сигналов в бортовых РЛС


DOI: 10.34759/trd-2021-118-11

Авторы

Ненашев В. А.

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, ул. Большая Морская, 67, Санкт-Петербург, 190000, Россия

e-mail: nenashev@guap.ru

Аннотация

В работе рассмотрены вопросы выбора и формирования пространства информационных признаков для классификации эхо-сигналов от различных типов подстилающих поверхностей, сформированных бортовой аппаратурой радиолокационных систем. В подобных системах достаточно сложно решается задача классификации наблюдаемых поверхностей земли. Поэтому, в целях реализации системы классификации, требуется предварительно определить и проанализировать информационные признаки эхо-сигналов бортовых РЛС, соответствующие определенным типам подстилающих поверхностей. Результатом работы является разработка алгоритма классификации подстилающих поверхностей по ЭПР.

Ключевые слова:

классификация, подстилающая поверхность, эхо-сигнал, бортовые радиолокационные системы, эффективная поверхность рассеяния, пространство информационных признаков

Библиографический список

  1. Сенцов А.А., Ненашев В.А., Иванов С.А., Турнецкая Е.Л. Совмещение сформированных радиолокационных изображений с цифровой картой местности в бортовых системах оперативного мониторинга земной поверхности // Труды МАИ. 2021. № 117. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=156227. DOI: 10.34759/trd-2021-117-08

  2. Лунёв Е.М., Неретин Е.С., Дяченко С.А. Дуброво А.И. Разработка программно-алгоритмического обеспечения прототипа системы синтетического видения для перспективных объектов авиационной техники // Труды МАИ. 2016. № 86. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=66366

  3. Shepeta A.P., Nenashev V.A. Accuracy characteristics of object location in a two-position system of small onboard radars // Information and Control Systems, 2020, no. 2, pp. 31 — 36. DOI: 10.31799/1684-8853-2020-2-31-36

  4. Дяченко С.А. Разработка модели системы синтетического видения для перспективных гражданских самолётов // Труды МАИ. 2018. № 99. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=91966

  5. Keith Ward, Robert Tough, Simon Watts. Sea Clutter: Scattering, the K distribution and radar performance // Electromagnetics and Radar, 2007, no.17 (2), pp. 233 — 234. DOI: 10.1080/17455030601097927

  6. Cheng K. Lee, Miin-Jye Wen. A Multivariate Weibull Disitribution // Pakistan Journal of Statistics and Operation Research, 2010, no. 5, pp. 55 — 66. DOI: 10.18187/pjsor.v5i2.120

  7. Исаков В.И., Подоплёкин Ю.Ф., Шепета Д.А. Марковская модель флюктуаций амплитуд и длительностей эхо-сигналов крупных надводных объектов // Морской вестник. 2016. № 3 (59). С. 49 — 50.

  8. Isakov V.I., Shepeta D.A., Nenashev V.A. Algorithm for modeling location signals reflected from the edge of various underlying surfaces // 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems, 2020, pp. 9131550. DOI: 10.1109/WECONF48837.2020.9131550

  9. Исаков В.И., Шепета Д.А. Моделирование локационных сигналов, отраженных от кромки земля-море // Информационно-управляющие системы. 2017. № 5. С. 89 — 94. DOI: 10.15217/issn1684-8853.2017.5.89

  10. Давидчук А.Г., Подоплекин Ю.Ф., Шепета А.П. Алгоритмы классификации по ЭПР морских объектов, наблюдаемых бортовыми локаторами в дальней зоне // Морская радиоэлектроника. 2018. № 2 (64). С. 24 — 28.

  11. Смирнов В.В., Николаев С.В. Пассивные помехи: монография. — СПб.: БГТУ, 2008. — 400 с.

  12. Блаунштейн Н.Ш., Сергеев М.Б., Шепета А.П. Прикладные аспекты электродинамики. — СПб.: Аграф+, 2016. — 272 с.

  13. Lee S., Jha D., Agrawal A. Parallel Deep Convolutional Neural Network Training by Exploiting the Overlapping of Computation and Communication // 2017 IEEE 24th International Conference on High Performance Computing, Jaipur, 2017, pp. 183 — 192. DOI: 10.1109/HiPC.2017.00030

  14. Ананенков А.Е., Марин Д.В., Нуждин В.М., Расторгуев В.В., Скосырев В.Н. Экспериментальное исследование отражений от подстилающей поверхности и селекции в РЛС обзора летного поля // Журнал радиоэлектроники. 2017. № 2. C. 1 — 18.

  15. Sentsov A.A., Ivanov S.A., Nenashev S.A., Turnetskaya E.L. Classification and recognition of objects on radar portraits formed by the equipment of mobile small-size radar systems // 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems, WECONF 2020, pp. 9131475. DOI: 10.1109/WECONF48837.2020.9131475

  16. Ненашев В.А., Синицын В.А., Страхов С.А. Исследование влияния индустриальных помех на характеристики сжатия фазоманипулированных сигналов в первичных РЛС // IX Общероссийская научно-практическая конференция «Инновационные технологии и технические средства специального назначения»: сборник трудов (Санкт-Петербург, 16-18 ноября 2016). — СПб.: Балтийский государственный технический университет «Военмех» им. Д.Ф. Устинова, 2017. С. 351 — 355.

  17. Richard Klemm, Ulrich Nickel, Christoph Gierull, Pierfrancesco Lombardo, Hugh Griffiths and Wolfgang Koch (Eds.). Novel Radar Techniques and Applications. Vol. 1. Real Aperture Array Radar, Imaging Radar, and Passive and Multistatic Radar, SciTech Publishing, 2017, 952 p. URL: http://dx.doi.org/10.1049/sbra512f_pti

  18. Шепета А.П., Осипов Л.А., Сергеев М.Б., Соловьев Н.В. Использование спектральных характеристик для распознавания изображений, полученных при дистанционном зондировании // Фундаментальные исследования. 2004. № 6. С. 83 — 85.

  19. Ненашев В.А., Григорьев Е.К., Ненашев С.А. Классификация объектов на сформированных локационных изображениях в бортовой многопозиционной системе // XXIX Международная научно-техническая конференция «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации»: cборник трудов (Алушта, 14–20 сентября 2020). — М.: Издательский Дом «МЕДПРАКТИКА-М», 2020. — С. 147 — 148.

  20. Richard Klemm (ed.). Novel Radar Techniques and Applications. Vol. 2. Waveform Diversity and Cognitive Radar, and Target Tracking and Data Fusion, London, Scitech Publishing, 2017, 553 p.

  21. Сергеев М.Б., Сенцов А.А., Григорьев Е.К., Ненашев С.А. Имитационная модель радиолокационной обстановки интеллектуальной системы управления распределенными средствами радиолокационных станций // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2020. № 8 (3). С. 1 — 17. DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.038

  22. Верба В.С., Татарский Б.Г. и др. Радиолокационные системы авиационно-космического мониторинга земной поверхности и воздушною пространства: монография. — М.: Радиотехника, 2014. — 576 с.

  23. Melvin W.L., Scheer J.A. Principles of Modern Radar. Advanced Techniques. Vol. II. Scitech publishing, 2013, 876 p.

  24. Верба В.С., Меркулов В.И. Оценивание дальности и скорости в радиолокационных системах. — М.: Радиотехника, 2010. — 472 c.

  25. Nenashev V.A., Kryachko A.F., Shepeta A.P., Burylev D.A. Features of information processing in the onboard two-position small-sized radar based on UAVs // Proceedings of SPIE — The International Society for Optical Engineering, Tokyo, 2019, pp. 111970X-1-111970X-7. DOI: 10.1117/12.2542718


    Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход