Синтез виртуальной пространственной обстановки земной поверхности по данным импульснодоплеровских бортовых радиолокационных станций

4. Башков Е.А., Шозда Н.С. Поиск изображений в больших БД с использованием коэффициента корреляции цветовых гистограмм.// Труды 12-й Международной конференции "ГрафиКон’2002". - Нижний Новгород, 2002. - С. 358-361.

5. Башков Е.А, Костюкова Н.С. Модифицированный алгоритм поиска изображений по их цветовому содержимому. IV Международная научно-техническая конференция «Кибернетика и технологии XXI века». —Воронеж (Россия), 13-14 мая 2003. -С. 460472.

6. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.-М.: Высшая школа, 1972.

В.Ф.Гузик, В.Е.Золотовский, В.А.Переверзев, Д.Ю. Сусляков

СИНТЕЗ ВИРТУАЛЬНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБСТАНОВКИ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ ПО ДАННЫМ ИМПУЛЬСНО-

ДОПЛЕРОВСКИХ БОРТОВЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СТАНЦИЙ

В настоящее время специалисты в области авиации рассматривают бортовые радиолокационные станции (БРЛС) как один из основных источников информации на борту самолета об окружающей обстановке. Схематично БРЛС представляется в виде устройства, состоящего из антенны, преобразователя (приемопередатчика) и вычислительного устройства.

В РЛС импульсно-доплеровского типа применяются зондирующие импульсы с различными параметрами, что, в свою очередь, обусловливает наличие различных режимов излучения и обработки сигналов. При картографировании поверхности Земли применяется низкая (^„=0,3-2 кГц) частота повторения (НЧП), для обеспечения однозначности по дальности. Отраженный от цели сигнал отличается от зондирующего задержкой по времени на величину, равную времени распространения сигнала в среде до цели и обратно (/д=2Д/с), и несущей частотой, которая складывается из: излучаемой частоты ^ и доплеровского сдвига частоты /д=2У/Х, возникающего за счет взаимного движения самолета и цели, где Уг -радиальная составляющая скорости взаимного движения; Х=с//0 - длина волны излучения; с - скорость света. При этом сигнал имеет случайную начальную фазу ф. Также к основным параметрам, влияющим на свойства принимаемого сигнала и его спектр, относятся (рис. 1):

- угол места максимума диаграммы направленности антенны (ДНА) Д

- текущее азимутальное положение максимума ДНА ва;

- ширина ДНА (на уровне 0,5 по мощности) вл,

- наклонная дальность до центра кадра накопления (парциального кадра) Д;

- высота полета носителя Н;

- скорость полета носителя Ус.

При картографировании под целью подразумевается, непосредственно, земная поверхность. Центральная частота спектра сигнала, отраженного от земной поверхности, смещена относительно /0 на величину /д, которая соответствует угловому положению луча антенны относительно вектора скорости самолета /д=2У(со$6А/Х и меняется синхронно со сканированием ДНА в азимутальной плоскости. Ширина спектра доплеровских частот сигналов, отраженных от земной поверхности А/д также изменяется при сканировании - она наименьшая при наблюдении строго вперёд по курсу самолета А^=4Ус 8т(в0/2)/Х и наибольшая при боковом обзоре Аfд=2Усв0/X. Результирующий спектр отраженного сигнала изображен на рис. 2 (показана только небольшая - центральная часть спектра).

г

/о Л + Л /о +

Рис. 2

Отраженный от земной поверхности сигнал является суперпозицией большого числа точечных отражателей, каждый из которых имеет свою частоту, начальную фазу и амплитуду.

Накопление траекторного сигнала осуществляется следующим образом: с частотой повторения ¥п происходит излучение зондирующего импульса; отраженный от поверхности сигнал при приеме стробируется по дальности. Для обеспечения повышенного разрешения по дальности применяется бинарная фазокодовая модуляция сигнала. В итоге, в памяти программируемого процессора сигналов (ППС) формируется матрица из комплексных отсчетов принятого сигнала (рис. 3).

___________Период зондирования________

п=1 и=к 1рЫ

Эп вік

Яті КщК

%1д %дК ^>N*1

Рис. 3

В упрощенном варианте после выполнения над отсчетами принятого сигнала процедуры БПФ (длина БПФ N зависит от числа зондирующих импульсов и обеспечивает заданное разрешение по азимуту, в то время как полоса пропускания приемника обуславливает разрешение по дальности) и амплитудного детектирования в памяти ППС формируется массив радиолокационного изображения (РЛИ) в координатах « азимут-дальность».

Также перед процедурой амплитудного детектирования выполняется цифровое гетеродинирование (комплексное вычитание из сигнала частоты /д) для коррекции изочастотных линий или изодоп. В противном случае, в сформированном РЛИ координаты отметок от целей не будут совпадать с реальными - изображение будет искажено по координате азимута. Этот эффект сильно выражен в ближних зонах обзора по дальности.

Для повышения качества формируемого изображения применяются специализированные алгоритмы обработки сигнала, позволяющие устранить «размазанность» РЛИ, возникающую из-за погрешностей измерения навигационных данных.

После того, как первичная обработка сигнала выполнена, подготовленные данные поступают на вход системы визуализации, в функции которой входит вторичная обработка радиолокационных данных и наложение полученной РЛИ на трехмерную карту, представленную картой высот.

Построение виртуальной пространственной обстановки в модуле визуализации осуществляется в несколько этапов. На первом этапе для визуализации поверхности со сложным рельефом применяются специальные алгоритмы оптимизации, так как сложнорельефная поверхность содержит большое количество полиго-

нов (табл. 1), которые не в состоянии в реальном времени визуализировать современные компьютеры.

Таблица 1

Размер поверхности Кол-во вершин Кол-во треугольников

64x64 4 096 7 938

128x128 16 348 32 258

256x256 65 536 130 050

512x512 262 144 522 242

1024x1024 1 048 576 2 093 058

2048x2048 4 194 304 8380 418

После проведенного исследования и анализа эффективности существующих алгоритмов визуализации поверхности, обладающих как определенными преимуществами, так и недостатками были сформированы требования, основными критериями оценки которых явилось оптимальное соотношение слож-

ность/быстродействие и адаптируемость алгоритма под возможности аппаратуры.

В модуле визуализации реализована LOD (Level of Detail) технология, позволяющая гибко управлять уровнем детализации поверхности (рис. 4). Высокая детализация сохраняется только в ближней зоне возле камеры и в зонах резкого изменения высоты поверхности.

Рис. 4

Установка уровня детализации поверхности производится автоматически за счёт программного счетчика кадров. При прорисовке пространственной обстановки происходит вычисление количества отображаемых кадров в секунду (fps -frame per second) и делается вывод о необходимости корректировки (уменьшения или увеличения) детализации рельефа.

На втором этапе для придания большей реалистичности происходит наложение текстуры поверхности (рис. 5).

Рис. 5

Данные о карте высот и текстуре поверхности занесены в базу данных и извлекаются из неё СУБД, включающей систему сжатия и быстрой распаковки трехмерных карт, поддерживающая группы алгоритмов, называемых алгоритмами Лампеля-Зива (Ь2), основанные на том, что сжатие осуществляется за счет одинаковых последовательностей символов (значений). Наиболее эффективные результаты достигнуты при использовании одной из наиболее распространенных модификаций LZ алгоритмов - алгоритма Лампеля-Зива-Вейча (Ъ2Ш).

Благодаря использованию дерева для представления и хранения цепочек и применению хэш-таблиц для ускорения распаковки были достигнуты следующие коэффициенты сжатия: 1000, 4, 5/7 (лучшее, среднее, худшее). При этом лучшее значение достигается только при больших объемах данных с однородными областями.

Рис. 6

После всего перечисленного, уже на третьем заключительном этапе происходит наложение РЛИ, получаемого от импульсно-доплеровской БРЛС и осуществляется вывод виртуальной пространственной обстановки на экран (рис. 6).

В.С. Бабков

МОДИФИЦИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ДЕФОРМАЦИОННОГО СОПОСТАВЛЕНИЯ КОНТУРОВ В КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ

При сопоставлении контуров органов, полученных в результате томографических исследований, используются различные методы: топологический анализ [1], деформационные методы [1,2], сопоставление на основе математических характеристик контуров [3] и т.д. При использовании в процессе реконструкции трехмерных моделей на основе двумерных срезов широкое применение находят именно деформационные методы. В этом случае возникают проблемы, связанные с известными недостатками деформационных методов [4]: чувствительностью к