RU2323450C1 - Method for location of objective - Google Patents
Method for location of objective Download PDFInfo
- Publication number
- RU2323450C1 RU2323450C1 RU2006139886/09A RU2006139886A RU2323450C1 RU 2323450 C1 RU2323450 C1 RU 2323450C1 RU 2006139886/09 A RU2006139886/09 A RU 2006139886/09A RU 2006139886 A RU2006139886 A RU 2006139886A RU 2323450 C1 RU2323450 C1 RU 2323450C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- radar
- aircraft
- image
- resolution
- additional
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 5
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 abstract 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000007788 roughening Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229920008347 Cellulose acetate propionate Polymers 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009470 controlled atmosphere packaging Methods 0.000 description 1
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000011022 operating instruction Methods 0.000 description 1
- 244000062645 predators Species 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000000528 statistical test Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к способам радиолокационного наблюдения за местностью в целях обнаружения на фоне земной (водной) поверхности малоразмерных объектов, их распознавания и определения с высокой точностью местоположения этих объектов относительно наблюдаемого изображения (РЛИ) этой местности.The invention relates to methods for radar observation of terrain in order to detect small objects against the background of the earth (water) surface, to recognize them and determine with high accuracy the location of these objects relative to the observed image (RLI) of this area.
Такая задача возникает, например, при доставке грузов с помощью летательных аппаратов (ЛА) в заданную зону и их десантировании (спуске) с высокой точностью в выявленную по РЛИ (или по другому изображению) точку наблюдаемой местности. Это проводится, например, при оказании помощи пострадавшим от бедствия с использованием парапланов, управляемых с ЛА (см. «Способ точного десантирования грузов» Шумилова М.В., www.sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/3106,html), при тушении очага возгорания (Автоматизированная система доставки грузов к местам тушения пожаров: Техническое описание и инструкция по эксплуатации №2104-91, ГосНИИАС, 1991.) и в других случаях управляемого спуска грузов (см., например, патент РФ 2078368 от 26.02.1993 «Система управления парапланом»).Such a problem arises, for example, when delivering goods using aircraft (LA) to a given area and landing them (descending) with high accuracy at a point of the observed area revealed by radar data (or another image). This is carried out, for example, in providing assistance to victims of the disaster using paragliders controlled from aircraft (see "The method of accurate landing of cargo" Shumilova MV, www.sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/3106,html), when extinguishing a fire source (Automated system for delivering goods to fire extinguishing places: Technical description and operating instructions No. 2104-91, GosNIIAS, 1991.) and in other cases of controlled cargo descent (see, for example, RF patent 2078368 of 02.26.1993 "Paraglider control system").
В приведенных примерах на ЛА решают две задачи: вначале - обнаруживают и распознают требуемый объект и определяют его местоположение, а затем - выводят параплан или другую систему спуска груза в точку местности, определяемую обнаруженным объектом. При этом решение обеих задач желательно осуществлять в одной и той же системе координат, что позволит устранить дополнительные погрешности, обусловленные как техническими средствами привязки разных систем координат, так и ошибками пересчета.In the examples presented on the aircraft, they solve two problems: first, they detect and recognize the required object and determine its location, and then they display a paraglider or other cargo descent system at a point in the terrain determined by the detected object. At the same time, it is desirable to carry out the solution of both problems in the same coordinate system, which will eliminate additional errors due to both technical means of linking different coordinate systems and conversion errors.
Как правило, начальное обнаружение объекта осуществляют в системе координат, связанной с ЛА. При обнаружении объекта на местности обычно используют РЛИ или другое изображение, получаемое на ЛА и отражаемое на экране системы лоцирования, т.е. применяют экранную систему координат.As a rule, the initial detection of the object is carried out in the coordinate system associated with the aircraft. When detecting an object on the ground, radar data or other image obtained on the aircraft and displayed on the screen of the location system are usually used, i.e. apply a screen coordinate system.
В способе управления парапланом, изложенном в упомянутом ранее сайте Шумилова М.В., обнаружение и распознавание объекта проводят по телевизионному изображению, а определение местоположения выявленного объекта на местности осуществляют в системе координат, связанной с этим телевизионным изображением. В указанной ранее автоматизированной системе доставки грузов к месту тушения пожаров, разработки ГосНИИАС, при проведении указанных действий использовался тепловизор, а в соответствии с патентом 2078368 обнаружение, распознавание и привязку объекта к местности осуществлял сам оператор, наблюдая за парапланом и управляя его полетом с помощью передаваемых по радио команд. Эти способы являются аналогами предлагаемого способа.In the paraglider control method described in the Shumilov MV website mentioned earlier, the object is detected and recognized by a television image, and the location of the detected object on the ground is determined in the coordinate system associated with this television image. In the previously mentioned automated system for delivering goods to the place of extinguishing fires, developed by GosNIIAS, a thermal imager was used to carry out these actions, and in accordance with patent 2078368, the operator himself detected, recognized and linked to the terrain, observing the paraglider and controlling its flight using transmitted on the radio teams. These methods are analogues of the proposed method.
Основным недостатком указанных аналогов является сильная зависимость эффективности их работы от метеоусловий. Обнаружение и распознавание объектов происходит только в хороших погодных условиях и при существенных ограничениях по дальности.The main disadvantage of these analogues is the strong dependence of their performance on weather conditions. Detection and recognition of objects occurs only in good weather conditions and with significant limitations on range.
Практически не зависят от погодных условий и обеспечивают существенное увеличение дальности радиолокационные системы. Однако обнаружение, распознавание объектов, особенно малоразмерных с малой эффективной площадью рассеивания (ЭПР), определение их местоположения с высокой точностью требует локационных систем с высоким разрешением. Необходим переход к системам радиовидения, основанным на широкополосных зондирующих сигналах и на синтезированных антеннах-решетках (CAP). Но создание и практическое применение радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА) с нужными характеристиками и формирующими РЛИ в реальном времени сопряжено с определенными трудностями, так как такие системы оказываются сложными, требуют существенных вычислительных средств и, как правило, участия в работе специального оператора. Поэтому в настоящее время такие РСА находят ограниченное применение, например, при решении таких задач, как мониторинг земной (водной) поверхности, с применением специальных ЛА.Almost independent of weather conditions and provide a significant increase in the range of radar systems. However, the detection and recognition of objects, especially small ones with a small effective dispersion area (EPR), determination of their location with high accuracy requires location systems with high resolution. A transition to radio-based systems based on broadband sounding signals and on synthesized antenna arrays (CAPs) is required. But the creation and practical use of synthetic aperture radar (SAR) with the necessary characteristics and generating radar images in real time is fraught with certain difficulties, since such systems turn out to be complex, require significant computational resources and, as a rule, participate in the work of a special operator. Therefore, at present, such SARs are of limited use, for example, in solving problems such as monitoring the earth (water) surface using special aircraft.
Вместе с тем широкое применение находят достаточно простые РСА с относительно невысокими характеристиками. Часто они сопрягаются с системами экстремального регулирования (см., например, И.Н.Белоглазов, В.П.Тарасенко «Корреляционно-экстремальные системы», изд-во «Сов. Радио», М., 1974). Например, в системах навигации для привязки положения ЛА к пролетаемой местности используют ранее полученное опорное РЛИ этого участка и текущее РЛИ, формируемое на ЛА с помощью РСА во время полета. Точная привязка может быть обеспечена при использовании корреляционно-экстремального способа (КЭС). При этом способе, последовательно выполняя операции вычисления функции сходства двух изображений и операции поиска экстремума этой функции (см., например, В.А.Андросов, Ю.В.Бойко, Ю.В., Бочкарев A.M., Однорог А.П. «Совмещение изображений в условиях неопределенности» в журнале «Зарубежная радиоэлектроника», 1985 г. №4, стр.54), достигают совмещения опорного РЛИ с текущим и тем самым определяют местоположение ЛА относительно данной местности и, при необходимости, географические координата ЛА. В качестве функции сходства часто используется взаимная корреляционная функция этих изображений. Этот способ определения местоположения также является аналогом предлагаемого способа.At the same time, fairly simple SARs with relatively low characteristics are widely used. Often they are interfaced with systems of extreme regulation (see, for example, I.N.Beloglazov, V.P. Tarasenko "Correlation-extreme systems", publishing house "Sov. Radio", M., 1974). For example, in navigation systems, the previously obtained reference radar data of this section and the current radar data generated on the aircraft with the help of SAR during flight are used to bind the position of the aircraft to the terrain to be flown. Accurate reference can be achieved using the correlation-extreme method (CES). With this method, sequentially performing operations of calculating the similarity function of two images and searching for the extremum of this function (see, for example, V.A. Androsov, Yu.V. Boyko, Yu.V., Bochkarev AM, Odnorog A.P. Combining images in conditions of uncertainty ”in the journal“ Foreign Radio Electronics ”, 1985, No. 4, p. 54), the reference radar is combined with the current one and thereby determine the location of the aircraft relative to the area and, if necessary, the geographical coordinate of the aircraft. The cross-correlation function of these images is often used as a similarity function. This location method is also an analog of the proposed method.
Наиболее близким аналогом - прототипом предлагаемого способа - является способ определения местоположения объекта на местности (см., например, Г.С.Кондратенков, А.Ю.Фролов «Радиовидение», изд-во «Радиотехника», Москва, 2005), при котором с ЛА с помощью РСА лоцируют местность и формируют ее РЛИ, затем обнаруживают объекты (см., например, раздел 7.3 указанной книги), проводят их распознавание (см., там же раздел 7.4) и осуществляют привязку объектов к РЛИ, например, за счет привязки к ориентирам на местности (см. раздел 7.5 той же книги, стр.278).The closest analogue - the prototype of the proposed method - is a method for determining the location of an object on the ground (see, for example, G.S. Kondratenkov, A.Yu. Frolov "Radio vision", publishing house "Radio Engineering", Moscow, 2005), in which with an aircraft using SAR, they locate the terrain and form its radar image, then they detect objects (see, for example, section 7.3 of this book), carry out their recognition (see, there, section 7.4) and carry out the binding of objects to the radar, for example, due to reference to landmarks on the ground (see section 7.5 of the same book, p. 278).
Но, как уже отмечалось ранее, такой способ выявления объекта и определения его положения на местности для ЛА, обеспечивающего доставку и спуск груза при работе по малоразмерным объектам, в настоящее время трудно реализуем, так как РСА с необходимыми для этого характеристиками достаточно сложны, дороги и, как правило, требуют для своей работы специального оператора.But, as noted earlier, this method of identifying an object and determining its position on the ground for an aircraft that provides delivery and descent of cargo when working on small-sized objects is currently difficult to implement, since SARs with the necessary characteristics are rather complicated, expensive and As a rule, they require a special operator for their work.
Задачей предлагаемого изобретения является разработка способа, обеспечивающего всепогодное обнаружение и распознавание на местности малоразмерного объекта, определение с высокой точностью его положения с использованием обзорных РЛИ этой местности, формируемых относительно простыми РСА, установленными на ЛА доставки и десантирования грузов. Обзорные РЛИ этих РСА значительно уступают по своим параметрам детальным РЛИ, необходимым для обнаружения и распознавания указанных объектов и для определения их положения с высокой точностью. Для достижения требуемого результата предлагается дополнительно использовать специальные ЛА, оснащенные РСА с требуемыми характеристиками и осуществляющие, например, мониторинг поверхности с высоким разрешением.The objective of the invention is to develop a method that provides all-weather detection and recognition on the terrain of a small-sized object, determining its position with high accuracy using survey X-ray data of this area, formed by relatively simple SARs installed on aircrafts for cargo delivery and landing. Survey radar images of these SARs are significantly inferior in their parameters to the detailed radar data necessary for the detection and recognition of these objects and to determine their position with high accuracy. To achieve the desired result, it is proposed to additionally use special aircraft equipped with SAR with the required characteristics and performing, for example, surface monitoring with high resolution.
Сущность изобретения состоит в том, что в способе определения местоположения объекта, включающем лоцирование подстилающей поверхности, например с помощью установленного на ЛА РСА, и формирование РЛИ этой поверхности, с последующим обнаружением, распознаванием и определением положения искомого объекта в экранной системе координат, связанной с полученным РЛИ, на ЛА используют РСА с разрешением, обеспечивающим формирование только обзорного РЛИ, но дополнительно с помощью установленной, например, на ЛА системы мониторинга (ЛА СМ) РСА с высоким разрешением, достаточным для обнаружения и распознавания искомого объекта и для определения с требуемой точностью его координат, проводят лоцирование соответствующего участка подстилающей поверхности и формируют два дополнительных РЛИ этого участка: первое - обзорное с разрешением, согласованным с разрешением РСА ЛА, и второе - детальное с высоким разрешением, после чего по второму дополнительному РЛИ производят процедуры обнаружения и распознавания искомого объекта, а также определяют точное положение этого объекта в координатах, жестко связанных с экранной системой координат РЛИ ЛА СМ, а затем фиксируют полученные координаты объекта на первом дополнительном РЛИ, которое привязывают к РЛИ ЛА, тем самым определяя положение искомого объекта в экранной системе координат ЛА.The essence of the invention lies in the fact that in the method of determining the location of an object, including locating the underlying surface, for example, using a PCA installed on the aircraft, and generating a radar image of this surface, followed by detection, recognition and determination of the position of the desired object in the screen coordinate system associated with the obtained Radiolinks, on an aircraft use RSA with a resolution that ensures the formation of only a survey radar, but additionally using an installed, for example, on an aircraft monitoring system (LA SM) RSA with a high with a resolution sufficient to detect and recognize the desired object and to determine its coordinates with the required accuracy, they locate the corresponding section of the underlying surface and form two additional radar images of this section: the first is the survey with a resolution consistent with the resolution of the RSA of the aircraft, and the second is detailed with high resolution, after which, according to the second additional radar detector, the detection and recognition of the desired object are carried out, and the exact position of this object in the coordinate is determined x, rigidly connected with the screen coordinate system of the radar radar, and then fix the received coordinates of the object on the first additional radar radar, which is tied to the radar radar, thereby determining the position of the desired object in the radar screen coordinate system.
При этом для увеличения точности привязки друг к другу обзорных РЛИ, полученных на ЛА и ЛА СМ, их совмещение осуществляют корреляционно-экстремальным способом (КЭС).At the same time, to increase the accuracy of linking to each other the survey radar data obtained on the aircraft and the SM aircraft, their combination is carried out by the correlation-extreme method (CES).
Кроме того, для улучшения точности привязки друг к другу обзорных РЛИ траектории полета ЛА и ЛА СМ выбирают исходя из максимального сближения ракурсов формирования РЛИ на 2-х ЛА.In addition, to improve the accuracy of linking to each other the survey radar paths, the flight paths of the aircraft and the SM aircraft are selected based on the maximum approximation of the angles of formation of the radar image on 2 aircraft.
Одновременно, в целях уменьшения ошибок КЭС при совмещении двух РЛИ, шаг вычисления обзорного РЛИ ЛА СМ по каждой оси согласовывают с соответствующим шагом вычисления обзорного РЛИ на ЛА, формируя при этом две или более версии дополнительного обзорного РЛИ, отличающиеся друг от друга сдвигом по каждой оси на величину, кратную шагу детального РЛИ и определяемую числом версий дополнительного обзорного РЛИ ЛА СМ, а взаимную привязку обзорных РЛИ двух ЛА с помощью КЭС осуществляют с использованием всех версий дополнительного обзорного РЛИ ЛА СМ.At the same time, in order to reduce CES errors when combining two radar sensors, the step of calculating the survey radar radar of the aircraft on each axis is coordinated with the corresponding step of calculating the survey radar radar on the aircraft, forming two or more versions of the additional radar radar, which differ from each other by a shift along each axis by a multiple of the step of a detailed radar image and determined by the number of versions of an additional survey radar image of the aircraft SM, and the mutual reference of the survey radar data of two aircraft using CES is carried out using all versions of the additional survey radar image of the aircraft CM.
При этом лоцирование местности с помощью РСА ЛА СМ может проводиться одновременно с полетом ЛА, осуществляющего доставку и спуск груза, или предшествовать ему. Важно, чтобы за время задержки в лоцировании двумя ЛА не произошло существенного, с точки зрения системы доставки и спуска груза, изменения положения искомого объекта.At the same time, the location of the terrain using RSA LA SM can be carried out simultaneously with the flight of the aircraft that delivers and launches the cargo, or precede it. It is important that, during the delay in locating by two aircraft, there is no significant, from the point of view of the cargo delivery and descent system, change in the position of the desired object.
Возможность осуществления изобретения подтверждается наличием современных средств космической и авиационной разведки с высоким линейным разрешением и по дальности, и по азимуту. Например, беспилотный летательный аппарат-разведчик «Предейтор» оснащен РСА Lynx, обеспечивающим разрешение до 0.1 м. Вместе с тем имеется возможность за счет изменения обработки информации, получаемой при лоцировании, формировать обзорные РЛИ с разрешением значительно ниже, чем позволяют получить характеристики лоцирования. Важно, что при этом возможно одновременное формирование и детальных РЛИ с максимально возможным разрешением. Загрубление разрешения обзорных РЛИ по дальности при использовании цифровой обработки сигналов может осуществляться, например, путем введения предварительного суммирования (группирования) выборок сигнала после его оцифровки на выходе приемника РСА. Уменьшение линейного разрешения «по азимуту» можно осуществить, например, за счет уменьшения синтезированной апертуры или путем суммирования выборок соседних зондирований (на одной дальности) по аналогии с обработкой по дальности (см., например, раздел «Некогерентное накопление» стр.156 уже приводимой ранее книги Г.С.Кондратенкова и А.Ю.Фролова «Радиовидение»). Меняя при суммировании число выборок, можно изменять разрешение и по дальности, и по азимуту.The possibility of carrying out the invention is confirmed by the availability of modern space and aviation reconnaissance equipment with high linear resolution both in range and in azimuth. For example, the Predator unmanned aerial reconnaissance aircraft is equipped with a Lynx SAR, which provides a resolution of up to 0.1 m. However, it is possible, by changing the processing of information obtained during locating, to form survey radar images with a resolution significantly lower than that which make it possible to obtain location characteristics. It is important that at the same time it is possible to simultaneously form detailed radar images with the highest possible resolution. The coarsening of the resolution of surveillance radar data in range when using digital signal processing can be carried out, for example, by introducing a preliminary summation (grouping) of signal samples after it has been digitized at the output of the SAR receiver. A decrease in the linear resolution “in azimuth” can be accomplished, for example, by reducing the synthesized aperture or by summing the samples of neighboring soundings (at the same range) by analogy with the processing by range (see, for example, the section “Incoherent accumulation” on page 156 of the already cited earlier books of G.S. Kondratenkov and A.Yu. Frolov “Radio-vision”). By changing the number of samples when summing, you can change the resolution in both range and azimuth.
Необходимо отметить, что, так как детальное и обзорное РЛИ, формируемые на ЛА СМ, получаются из одних и тех же сигналов, привязку этих РЛИ к друг к другу можно считать абсолютно точной.It should be noted that, since the detailed and overview radar images generated on the SM aircraft are obtained from the same signals, the binding of these radar data to each other can be considered absolutely accurate.
Возможность достижения поставленной задачи при применении предлагаемого способа связана с возможностью точной привязки 2-х РЛИ разных ЛА: обзорного РЛИ ЛА СМ и РЛИ ЛА доставки и спуска груза. Эта точность должна соответствовать разрешению детального РЛИ ЛА СМ. Достижимость такой привязки 2-х РЛИ подтверждается литературными источниками. Так в работе А.С.Василейского «Программно-алгоритмическое обеспечение прецизионного совмещения данных ДЗЗ, получаемых разными съемочными системами, в разных спектральных зонах и в разное время» (см. сайт http://arc.iki.rssi.ru/earth/trudi/2-04.pdf, где ДЗЗ-дистанционное зондирование земли) показано, что достижимая точность совмещения может составлять (5...10)% от величины пикселя (шага вычисления) изображений. Это означает, что для сохранения требуемой точности привязки разрешение обзорного РЛИ может быть на порядок хуже разрешения детального РЛИ, что и наблюдается на практике.The ability to achieve the task when applying the proposed method is associated with the ability to accurately link 2 radar radios of different aircraft: survey radar radar of SM and radar radar delivery and descent of cargo. This accuracy should be consistent with the resolution of the detailed radar LA CM. The reachability of such a binding of 2 radar images is confirmed by literary sources. So in the work of A.S. Vasileisky “Software and algorithmic support for the precision combination of remote sensing data obtained by different shooting systems in different spectral zones and at different times” (see the website http://arc.iki.rssi.ru/earth/ trudi / 2-04.pdf, where remote sensing remote sensing of the earth) it is shown that the achievable alignment accuracy can be (5 ... 10)% of the pixel value (calculation step) of the images. This means that in order to maintain the required accuracy of the reference, the resolution of the survey radar can be an order of magnitude worse than the resolution of the detailed radar, which is observed in practice.
Перечень чертежей.The list of drawings.
На фиг.1 приведено детальное РЛИ с корреляцией k=6.Figure 1 shows a detailed radar image with a correlation of k = 6.
На фиг.2б приведено грубое (обзорное) РЛИ размером 50×50 выборок, полученное из участка (выделенного квадратом) детального РЛИ, размером 250×250 выборок (фиг.2а).In Fig.2b shows a rough (overview) radar image with a size of 50 × 50 samples obtained from the plot (highlighted with a square) of a detailed radar image with a size of 250 × 250 samples (figa).
На фиг.3 приведен график функции сходства двух изображений - разности (среднеквадратического отклонения) выборок 2-х обзорных РЛИ - в зависимости от их смещения относительно друг друга по двум осям.Figure 3 shows a graph of the similarity function of two images - the difference (standard deviation) of the samples of 2 survey radar images - depending on their displacement relative to each other along two axes.
Для анализа точности совмещения двух обзорных РЛИ было проведено также численное моделирование. Для этого рассматривалось РЛИ для случайной статистически однородной поверхности. При этом РЛИ представлялось дискретными выборками комплексных случайных величин, корреляция по двум осям которых вводилась за счет суммирования в скользящем окне k независимых выборок по каждой оси:To analyze the accuracy of combining two survey radar data, numerical modeling was also performed. To do this, we considered radar images for a random statistically uniform surface. In this case, the radar image was represented by discrete samples of complex random variables, the correlation along two axes of which was introduced by summing k independent samples on each axis in a sliding window:
где IMNi,j=crand-выборки, имитируемые как случайные независимые величины, имеющие нормальное распределение и нулевое среднее. На фиг.1 приведено получаемое при этом исходное для моделирование детальное РЛИ при k=6.where IMN i, j = crand samples simulated as random independent variables having a normal distribution and zero mean. Figure 1 shows the resulting detailed modeling for the initial radar simulation for k = 6.
Для создания грубого (обзорного) изображения IMSa проводилось загрубление разрешения за счет суммирования выборок исходного РЛИ по квадратам s*s.To create a coarse (overview) image of IMSa, the resolution was roughened by summing the samples of the initial radar image by the squares s * s.
На фиг.2б приведено грубое (обзорное) РЛИ, получаемое из исходного при s*s=25.Figure 2b shows a rough (survey) radar image obtained from the original at s * s = 25.
Рассмотрен вариант сопоставления грубых изображений при условии их относительного сдвига между собой: второе изображение относительно первого сдвинуто на i0 дискретов исходного детального РЛИ (фиг.2а) по горизонтали и j0 по вертикали:The option of comparing coarse images under the condition of their relative shift between themselves is considered: the second image relative to the first is shifted by i0 discrete of the original detailed radar image (Fig.2a) horizontally and j0 vertically:
Функция сходства 2-х РЛИ - разность между изображениями - определяется по формуле:The similarity function of 2 radar images - the difference between images - is determined by the formula:
Результаты расчета указанной разности в зависимости от i0 (no горизонтали) и j0 (по вертикали) приведены на фиг.3.The results of calculating the indicated difference depending on i0 (no horizontal) and j0 (vertical) are shown in Fig.3.
Оценка взаимного смещения 2-х РЛИ проводилась в два этапа. Предварительная оценка соответствовала такому взаимоположению двух грубых изображений, при котором в области перекрытия их разность являлось минимальной, т.е. оценка проводилась с точностью до шага вычисления обзорных РЛИ. При этом для корректности результата площадь перекрытия при всех сдвигах одного РЛИ относительно другого не изменялась для всех случаев сравнения.Assessment of the mutual displacement of 2 radar images was carried out in two stages. The preliminary assessment corresponded to such an interposition of two coarse images, in which their difference in the overlapping region was minimal, i.e. the assessment was carried out accurate to the step of computing survey radar data. Moreover, for the correctness of the result, the overlap area for all shifts of one radar image relative to another did not change for all cases of comparison.
При этом существует четко различимая точка минимума, по координатам которой можно определить смещение двух обзорных РЛИ относительно друг друга с точностью до шага загрубления s. Далее по значениям соседних разностей в области ее минимума путем линейной аппроксимации смещение определяется более точно.In this case, there is a clearly distinguishable minimum point, by the coordinates of which one can determine the displacement of the two survey radar sensors relative to each other up to the roughening step s. Further, by the values of neighboring differences in the region of its minimum, the linear displacement is determined more accurately by linear approximation.
Проведены статистические испытания модели, и найден модуль среднеквадратического отклонения. Проводилось 100 испытаний, при этом в каждом испытании сдвиг выбирался случайным с равновероятным распределением на интервале [-50,50]. Точное исходное изображение составляло поверхность 500 на 500 значений с заданной корреляцией, грубое изображение - 50 на 50 точек. Результаты моделирования в виде суммарной ошибки совмещения 2-х РЛИ по двум осям приведены в таблице. Расстояние между выборками детального РЛИ полагалось равным 1 м.Statistical tests of the model were carried out, and the standard deviation module was found. 100 tests were carried out, and in each test the shift was randomly selected with an equally probable distribution over the interval [-50.50]. The exact source image was a surface of 500 by 500 values with a given correlation, a rough image of 50 by 50 points. The simulation results in the form of the total error of combining 2 radar images along two axes are shown in the table. The distance between the samples of the detailed radar image was assumed to be 1 m.
Как видно из таблицы, ошибка не превышает 20%, что показывает возможность совмещения двух обзорных изображений с точностью, сопоставимой с шагом вычисления детального (точного) изображения.As can be seen from the table, the error does not exceed 20%, which shows the possibility of combining two overview images with an accuracy comparable to the step of calculating a detailed (accurate) image.
В общем случае, точность привязки зависит от многих факторов и, в частности, от соответствия ракурса наблюдения требуемого участка местности с 2-х ЛА. Наилучшее совмещение достигается при совпадении ракурсов.In general, the accuracy of the link depends on many factors and, in particular, on the correspondence of the observation angle of the required area with 2 aircraft. The best combination is achieved when the angles coincide.
В зависимости от вида лоцируемой поверхности точность и даже сама возможность привязки двух обзорных РЛИ может существенно меняться при изменении шага вычисления РЛИ. Для случайной статистически однородной поверхности важно соотношение интервала корреляции k и шага загрубления s. Шаг вычисления обзорного РЛИ не должен превышать интервал корреляции. При сопоставимости этих величин существенное значение имеют смещения i0 и j0 вычисляемых выборок двух РЛИ. Для уменьшения влияния в этом случае шага вычисления s и величин смещения i0 и j0 важно, во-первых, чтобы шаг вычисления дополнительного обзорного РЛИ ЛА СМ соответствовал шагу вычисления РЛИ ЛА, а во-вторых, желательно формирование нескольких версий обзорного РЛИ, отличающихся между собой сдвигом по двум осям при сохранении шага их вычисления.Depending on the type of surface being located, the accuracy and even the very possibility of linking two survey radar images can change significantly with a change in the step of calculating radar data. For a random statistically homogeneous surface, the correlation of the correlation interval k and the roughening step s is important. The step of calculating the survey radar image should not exceed the correlation interval. When these values are comparable, the displacements i0 and j0 of the computed samples of two radar images are significant. In order to reduce the influence in this case of the calculation step s and the displacement values i0 and j0, it is important, firstly, that the step of calculating the additional survey radar of the aircraft corresponds to the calculation step of the radar of the aircraft, and secondly, it is desirable to form several versions of the survey radar that differ from each other a shift along two axes while maintaining the step of their calculation.
При формировании двух версий дополнительного обзорного РЛИ этот сдвиг должен составлять s/2. В общем случае, при числе версий N сдвиг каждой версии относительно соседней может определяться, например, как s/N.In the formation of two versions of an additional survey radar, this shift should be s / 2. In the general case, with the number of versions N, the shift of each version relative to the neighboring one can be determined, for example, as s / N.
Наличие нескольких версий дополнительного обзорного РЛИ ЛА СМ позволяет провести более точную привязку этого РЛИ к РЛИ ЛА. Это достигается тем, что при определении этой привязки с помощью, например, КЭС для КЭС применяют все названные версии РЛИ ЛА МС. При этом уменьшается ошибка предварительной оценки взаимоположения двух грубых изображений, так как оценка производится по версии, для которой достигается минимальная разность (4) уже с точностью до s/N. Это, в свою очередь, приводит к уменьшению ошибки и на втором этапе, на котором привязка определяется по значениям соседних разностей (4) в области ее минимума путем, например, линейной аппроксимации разности между двумя РЛИ при двух (или более) смещениях.The presence of several versions of an additional survey radar LA SM allows you to more accurately link this radar to radar. This is achieved by the fact that when determining this binding using, for example, an IES for IES, all of the above versions of the RLI LA MS are used. At the same time, the error of preliminary estimation of the mutual relation of two coarse images is reduced, since the estimation is performed according to the version for which the minimum difference (4) is reached already accurate to s / N. This, in turn, leads to a decrease in the error in the second stage, in which the binding is determined by the values of neighboring differences (4) in the region of its minimum by, for example, linear approximation of the difference between two radar images at two (or more) displacements.
Практическая реализация предлагаемого способа достигается уже при имеющемся состоянии техники. В качестве ЛА СМ может быть использован, например, ЛА типа U-2S с РСА ASARS-2 (см. стр.365 приводимой уже ранее книги Г.С.Кондратенкова и А.Ю.Фролова «Радиовидение»). Разрешение этого РСА лежит в пределах 1...18 м, что позволяет формировать как детальное РЛИ с разрешением 1 м, чтобы обеспечить обнаружение малоразмерных объектов и их привязку к РЛИ местности с точностью, даже превышающей минимальное значение из указанного диапазона разрешения, так и дополнительное обзорное РЛИ с разрешением, например, 10 м. В качестве ЛА, обеспечивающих доставку и сброс (десантирование) груза, могут использоваться самолеты и вертолеты с установкой на них, например, таких РЛС, как «Копье». Так, по данным НИИ экономики авиационной промышленности (см. сайт http://www.avias.com/news/2004/10/20/84687.html со ссылкой на газету "Воздушный транспорт" N39-40, октябрь 2004 г) «высокие технические характеристики БРЛС "Копье-А"... позволяют использовать ее для широкого круга вертолетов, в том числе для обеспечения поисково-спасательных работ, вести в заданном секторе картографирование береговой зоны с разрешением до 10 метров...».Practical implementation of the proposed method is achieved even with the existing state of the art. As an SM aircraft, for example, U-2S aircraft with ASARS-2 SAR can be used (see page 365 of the previously cited book by G.S. Kondratenkov and A.Yu. Frolov “Radio-vision”). The resolution of this SAR is within the range of 1 ... 18 m, which allows one to form both a detailed radar with a resolution of 1 m to ensure the detection of small objects and their reference to the radar with an accuracy even exceeding the minimum value from the specified resolution range, as well as additional Survey radar with a resolution of, for example, 10 m. Aircraft and helicopters with the installation of, for example, such radars as “Spear”, can be used as aircraft providing delivery and discharge (landing) of cargo. So, according to the research institute of the economy of the aviation industry (see the website http://www.avias.com/news/2004/10/20/84687.html with reference to the newspaper "Air Transport" N39-40, October 2004) " high technical characteristics of Kopye-A radar ... allow it to be used for a wide range of helicopters, including for search and rescue operations, to conduct coastal zone mapping with a resolution of up to 10 meters in a given sector ... ”.
В данном случае на ЛА СМ типа U-2S возможно формирование дополнительного детального РЛИ с разрешением порядка 1 м. Это РЛИ позволяет обнаружить искомый малоразмерный объект и провести его распознавание и точную привязку к местности. Одновременно формируется дополнительное обзорное РЛИ с отметкой положения на нем обнаруженного объекта и осуществляется передача этого РЛИ на вертолет, на котором имеется РЛИ, сформированное по данным БРЛС «Копье-А». Дополнительное обзорное РЛИ на ЛА СМ рассчитывается с шагом, соответствующим шагу формирования РЛИ в БРЛС «Копье-А». На вертолете осуществляется совмещение двух РЛИ, например, с использованием КЭС, и это позволяет иметь на вертолете точную информацию об объекте без непосредственного его наблюдения и выделения в БРЛС «Копье» (в силу малого разрешения и других свойств этой БРЛС).In this case, the formation of an additional detailed radar image with a resolution of about 1 m is possible on an aircraft of SM U-2S type. This radar can detect the desired small-sized object and carry out its recognition and precise reference to the terrain. At the same time, an additional survey radar is formed with a mark on the position of the detected object on it and this radar is transmitted to the helicopter, on which there is a radar, formed according to the “Spear-A” radar. An additional survey radar in the SM-LA is calculated with a step corresponding to the step of forming the radar in the Spear-A radar. A helicopter combines two radar sensors, for example, using IES, and this allows you to have accurate information about the object on the helicopter without directly observing it and highlighting it in the Spear radar (due to the low resolution and other properties of this radar).
Claims (5)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2006139886/09A RU2323450C1 (en) | 2006-11-10 | 2006-11-10 | Method for location of objective |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2006139886/09A RU2323450C1 (en) | 2006-11-10 | 2006-11-10 | Method for location of objective |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2323450C1 true RU2323450C1 (en) | 2008-04-27 |
Family
ID=39453184
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2006139886/09A RU2323450C1 (en) | 2006-11-10 | 2006-11-10 | Method for location of objective |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2323450C1 (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2444756C1 (en) * | 2010-07-29 | 2012-03-10 | Открытое акционерное общество "Конструкторское бюро по радиоконтролю систем управления, навигации и связи" (ОАО "КБ "Связь") | Detection and localisation method of air objects |
| RU2510043C1 (en) * | 2012-11-12 | 2014-03-20 | Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по атомной энергии "Росатом" | Method of determining range to earth's surface |
| AU2010345119B2 (en) * | 2010-02-08 | 2015-03-05 | Obschestvo s Ogranichennoy Otvetstvennostiyu "Korporazija" Stroy Invest Proekt M " | Method and device for determining the speed of travel and coordinates of vehicles and subsequently identifying same and automatically recording road traffic offences |
| CN104914410A (en) * | 2015-04-16 | 2015-09-16 | 河海大学 | Clutter channel blind identification method suitable for passive bistatic system |
| RU2646313C1 (en) * | 2014-05-21 | 2018-03-02 | ЮНИВЕРСАЛ СИТИ СТЬЮДИОС ЭлЭлСи | Improved interactivity in an amusement park by using passive tracking elements |
| CN113960581A (en) * | 2021-10-26 | 2022-01-21 | 众芯汉创（北京）科技有限公司 | Unmanned aerial vehicle target detection system applied to transformer substation and combined with radar |
-
2006
- 2006-11-10 RU RU2006139886/09A patent/RU2323450C1/en active
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2010345119B2 (en) * | 2010-02-08 | 2015-03-05 | Obschestvo s Ogranichennoy Otvetstvennostiyu "Korporazija" Stroy Invest Proekt M " | Method and device for determining the speed of travel and coordinates of vehicles and subsequently identifying same and automatically recording road traffic offences |
| RU2444756C1 (en) * | 2010-07-29 | 2012-03-10 | Открытое акционерное общество "Конструкторское бюро по радиоконтролю систем управления, навигации и связи" (ОАО "КБ "Связь") | Detection and localisation method of air objects |
| RU2510043C1 (en) * | 2012-11-12 | 2014-03-20 | Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по атомной энергии "Росатом" | Method of determining range to earth's surface |
| RU2646313C1 (en) * | 2014-05-21 | 2018-03-02 | ЮНИВЕРСАЛ СИТИ СТЬЮДИОС ЭлЭлСи | Improved interactivity in an amusement park by using passive tracking elements |
| CN104914410A (en) * | 2015-04-16 | 2015-09-16 | 河海大学 | Clutter channel blind identification method suitable for passive bistatic system |
| CN104914410B (en) * | 2015-04-16 | 2017-12-01 | 河海大学 | A kind of clutter channel blind discrimination method suitable for passive bistatic system |
| CN113960581A (en) * | 2021-10-26 | 2022-01-21 | 众芯汉创（北京）科技有限公司 | Unmanned aerial vehicle target detection system applied to transformer substation and combined with radar |
| CN113960581B (en) * | 2021-10-26 | 2024-06-04 | 众芯汉创（北京）科技有限公司 | Unmanned aerial vehicle target detection system applied to transformer substation and combined with radar |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Gerke et al. | Accuracy analysis of photogrammetric UAV image blocks: Influence of onboard RTK-GNSS and cross flight patterns | |
| RU2323450C1 (en) | Method for location of objective | |
| US5402116A (en) | Atmospheric pressure calibration systems and methods | |
| US9477230B2 (en) | Method for the acquisition and processing of geographical information of a path | |
| CN107917880B (en) | cloud base height inversion method based on foundation cloud picture | |
| US20180217266A1 (en) | Systems and methods to detect gps spoofing | |
| Ruiz et al. | Evaluating the accuracy of DEM generation algorithms from UAV imagery | |
| CN105468006A (en) | Redundant Determination of Positional Data for an Automatic Landing System | |
| Dolph et al. | Ground to air testing of a fused optical-radar aircraft detection and tracking system | |
| CN114513746B (en) | Indoor positioning method integrating triple vision matching model and multi-base station regression model | |
| KR102322883B1 (en) | Testing and operation analysis sysrem of navigation safety environment and navigation aids | |
| US20220179065A1 (en) | Synthetic-aperture-radar image processing device and image processing method | |
| RU2562616C1 (en) | Method of acquiring radio information and radio system therefor | |
| US20240077605A1 (en) | Change detection device and change detection method | |
| RU2483324C1 (en) | Method for aircraft navigation on radar images of earth's surface | |
| US8933836B1 (en) | High speed angle-to-target estimation for a multiple antenna system and method | |
| US11460573B2 (en) | Synthetic aperture radar signal processing device and method | |
| CN108287353B (en) | Space-based unmanned aerial vehicle communication satellite positioning and tracking method | |
| US6664917B2 (en) | Synthetic aperture, interferometric, down-looking, imaging, radar system | |
| US20210223389A1 (en) | Synthetic aperture radar signal analysis device, synthetic aperture radar signal analysis method, and synthetic aperture radar signal analysis program | |
| RU2292060C1 (en) | Mode of observation for air objects and surface on the base of an airborne radar | |
| RU2253126C1 (en) | Method for identification of bearings of radio sources in angle-measuring two-position passive radar systems | |
| US10989792B2 (en) | Transmission detection using line of sight | |
| US20210364647A1 (en) | Apparatus that estimates position and posture of mobile body, program for the same, system that estimates the position and the posture of the mobile body, and method for the same | |
| Kurz et al. | Generation of Reference Vehicle Trajectories in real-world Situations using Aerial Imagery from a Helicopter |