Метод восстановления геометрического профиля объекта с осевой симметрией по набору двумерных радиолокационных изображений

A. A. Kazantsev, K. A. Sytenko

Аннотация


Разработан метод восстановления геометрического профиля объекта, обладающего осевой симметрией, по набору его радиолокационных изображений. Показана работоспособность разработанного метода на примере объекта биконической формы. Среднее значение ошибки восстановления при высоком отношении сигнал/шум не превышает 1 мм при габаритном размере объекта 540 мм. Основным ограничением применимости разработанного метода является требование по наблюдению объекта с большого числа ракурсов, что соответствует ситуации радиовидения дестабилизированного вращения объекта.


Ключевые слова


радиолокационное изображение; геометрический профиль; обработка изображений; радиовидение; цифровая обработка сигналов; радиолокационный портрет

Полный текст:

PDF

Литература


Barton D., Leonov S. (eds.) Radar technology encyclopedia. Norwood, MA: Artech House; 1998. 511 p.

Czerwinski M., Usoff J. Development of the Haystack ultrawideband satellite imaging radar. Lincoln laboratory journal. 2014;21(1):28–44.

Wang A., Wo J., Luo X., Wang Y., Cong W., Du P., et al. Ka-band microwave photonic ultra-wideband imaging radar for capturing quantitative target information. Optics Express. 2018;26(16):20708–20717. DOI: 10.1364/OE.26.020708.

Eshbaugh J., Morrison R., Hoen E., Hiett T., Benitz G. HUSIR signal processing. Lincoln laboratory journal. 2014;21(1):115–134.

Stoica P., Moses R. Spectral analysis of signals. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall; 2005. 427 p.

Chen V. C., Martorella M. Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging: Principles, Algorithms and Applications. Edison, NJ: SciTech Publishing Inc.; 2014. 303 p.

Cheney M., Borden B. Fundamentals of radar imaging. Philadelphia, PA, USA: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM); 2009. 140 p.

Pasmurov A., Zinoviev J. Radar imaging and Holography. London, UK: The Institution of Engineering and Technology; 2009. 249 p.

Cuomo K. M. A Bandwidth Extrapolation Technique for Improved Range Resolution of Coherent Radar Data. Project Report CJP‑60. Lincoln Laboratory; 1992. 27 p.

Moore T., Zuerndorfer B., Burt C. Enhanced Imagery Using Spectral-Estimation-Based Techniques. Lincoln laboratory journal. 1997;10(2):171–186.

Казанцев А. А., Перов Д. А., Самородов А. А., Самородов Б. А. Алгоритм формирования радиолокационных изображений космических аппаратов со сверхразрешением на основе комплексирования спектрального оценивания и продолженной когерентной обработки. Ural Radio Engineering Journal. 2018;2(2):67–86. DOI 10.15826/urej.2018.2.2.005.

Knott E. F, Shaeffer J. F., Tuley M. T. Radar Cross Section, 2nd ed. Raleigh: SciTech Publishing; 2004. 637 p.

Borison S., Bowling S., Cuomo K. Super-Resolution Methods for Wideband Radar. The Lincoln laboratory journal. 1992;5(3):441–461.

Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва: Техносфера; 2006. 615 с.

Otsu N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. In: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1979;9(1):62–66. DOI: 10.1109/TSMC.1979.4310076.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера; 2005. 1070 с.

Ballard D. H. Generalization the Hough transform to detect arbitrary shapes. Pattern Recognition. 1981;13(2):111–122. DOI: https://doi.org/10.1016/0031-3203(81)90009-1.




DOI: https://doi.org/10.15826/urej.2025.9.4.003