СПОСОБ ДВУХЭТАПНОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ
METHOD FOR TWO-STEP RECONSTRUCTION OF RADAR IMAGE

Изобретение относится к системам активной и пассивной радиолокации наблюдения за наземными и воздушными объектами на базе подвижных и неподвижных носителей станций со сканирующими антеннами.
При получении радиолокационных изображений (РЛИ) наземных или воздушных объектов в системах активной локации на базе бортовых радиолокационных станций (РЛС) реального луча или пассивной локации на базе радиотеплолокационных станций (РТЛС) миллиметрового диапазона осуществляется построчное сканирование зоны обзора смещением антенны по азимуту и по углу места. После прохождения тракта первичной обработки принятые сигналы переводятся в двумерное амплитудное изображение в координатах азимут - угол места, которое выводится на экран индикатора. Однако изображение получается смазанным по строкам и столбцам на ширину диаграммы направленности антенны (ДНА) на уровне 0,5 мощности. Повышение разрешающей способности смазанных двумерных изображений достигается их алгоритмической обработкой с привлечением оптимальных методов восстановления изображений, например [1-4]. Однако открытой остается проблема повышения быстродействия алгоритмов восстановления, особенно актуальная при получении РЛИ на базе бортовых РЛС и РТЛС.
Известны способы восстановления двумерных изображений в пространственной [1, 2, 4] и частотной [1, 2, 3] областях. Применение частотных методов, в отличие от пространственных, позволяет использовать для восстановления РЛИ быстрое преобразование Фурье (БПФ) на базе специализированных (сигнальных) процессоров бортовых ЭВМ. Однако при обработке больших массивов данных в реальном масштабе времени быстродействие частотных методов ограничено ресурсами бортовых ЭВМ.
Наиболее близким по технической сущности является способ восстановления двумерных изображений в частотной области [3]. Рассматривается интегральная (суммарная) модель измерений вида:
, ,
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
1
2
2
где (2m+1)×(2m+1) - размер прямоугольной апертуры измерений, определяемый шириной ДНА; α(i, i) - нормированные коэффициенты ДНА, обычно аппроксимируемые экспоненциальной функцией с квадратичным показателем степени; x(i, i) - действительные или в общем случае комплексные амплитуды поля X отражения в РЛС или излучения в РТЛС, характеризующие интенсивность поля в i, i-x элементах дискретизации; w(j, j) - помеха типа белого шума; N×N - размеры зоны обзора, N>2m+1, N>2m+1.
1
2
Задача заключается в восстановлении или поиске оценок  элементов х(i, i) поля X в зоне обзора в частотной области и решается следующим образом.
1
2
1. Находится двумерное дискретное преобразование Фурье (ДПФ) выражения (1), которое дает алгебраическое уравнение относительно неизвестного X в области целочисленных частот n, n:
, ,
1
2
где Y, А, X и W - образы двумерного ДПФ, причем Y{n, n) вычисляется в реальном времени по формуле:
1
2
а ДПФ A(n, n) вычисляется заранее:
1
2
2. Из уравнения (2) без учета помех W(n, n)находится Фурье-образ  искомого поля X с помощью восстанавливающего фильтра:
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
где , ; Н(n, n) - заранее вычисляемая передаточная функция восстанавливающего фильтра, на вход которого подается Y(n, n). Причем функция Н(n, n) обратно зависит от спектральной характеристики ДНА и прямо зависит от стабилизирующего множителя R(n, n), который предотвращает резкое увеличение Н(n, n) в нулях спектральной характеристики А(n, n) и подавляет помеху W(n, n) на краях спектра ДНА [1]:
1
2
1
2
где δ - параметр регуляризации, практически выбираемый подбором из соображений приемлемого качества восстановленного изображения, при этом идут на компромисс между зашумленностью изображения и узнаваемостью изображений объектов, после чего зашумленность убирают с помощью нелинейных пространственных фильтров [3]; Ω(n, n) - возрастающая функция n и n, например, степенная: , где r и s - порядки регуляризации, обычно равные 1 или 2.
Фильтр (5) почти без искажений пропускает низкочастотные составляющие входного сигнала и усиливает высокочастотные (на спаде характеристики ДНА), увеличивающие четкость изображения.
3. Осуществляется перевод решения (5) в пространственную область с помощью обратного двумерного ДПФ:
, ,
1
2
4. Совокупность оценок , найденных в (7), представляет матрицу восстановленного амплитудного РЛИ наземной или воздушной обстановки с разрешением по углу места и азимуту, размеры которой N×N равны размерам матрицы измерений Y. В случае комплексных измерений (1) дополнительно берутся модули  комплексных оценок .
5. В отличие от РТЛС, принимающей излученный сигнал во всем диапазоне дальности, для РЛС изображение  находится в различных элементах разрешения дальности, по совокупности которых может формироваться трехмерное РЛИ.
1
2
4
2
4
Однако указанный способ обладает следующим недостатком. Организация вычислений в (3), (5), (7) при N=N=N требует 2N+N~2N обобщенных операций при восстановлении всего поля изображения за счет двойного суммирования, в то время как при рациональной организации вычислений в виде повторной суммы с учетом свойства разделения по переменным характеристики ДНА количество таких операций может быть снижено примерно в 2 раза.
1
2
Технический результат направлен на увеличение быстродействия алгоритма восстановления РЛИ за счет выполнения операций восстановления в виде двухэтапной процедуры с учетом свойства разделения характеристики ДНА α(i, i) в (1) по переменным:
a
1
2
где (i) и b(i) - четные функции одной переменной.
2
1
1
2
1
2
1
2
1
1
2
1
2
2
2
2
2
1
1
1
Технический результат предлагаемого технического решения достигается тем, что способ двухэтапного восстановления радиолокационного изображения заключается в том, что при наблюдении за поверхностью или воздушной обстановкой с помощью сканирующей антенны последовательно смещают антенну построчно по азимуту (по i,  и углу места (по i,  на величину элемента дискретизации в зоне обзора размером (N+1)×(N+1), измеряют при каждом положении антенны значения амплитуд принимаемых сигналов в пространственных координатах i, i, и составляют из них матрицу y(i, i) РЛИ, отличается тем, что вначале для каждой i-й строки, , матрицы РЛИ находят одномерное ДПФ Y(i, n), , измерений, взятых по строке, и умножают Y(i, n) на заранее вычисленную передаточную функцию Н(n) частоты n, в результате получают ДПФ  восстановленного РЛИ по строкам, затем независимо или параллельно в каждом i-м столбце,  матрицы РЛИ умножают  на заранее вычисленную передаточную функцию Н(n) частоты n,  в результате получают ДПФ  восстановленного РЛИ по столбцам, далее применяют к  обратное двумерное ДПФ и получают восстановленное РЛИ  в пространственной области ,  с разрешением по углу места и азимуту.
Алгоритмически способ осуществляется следующим образом.
1. Заранее вычисляются одномерные ДПФ коэффициентов ДНА:
и передаточные функции одномерных восстанавливающих фильтров:
1
1
2
2
где R(n), R(n) - стабилизирующие множители:
необходимые для устойчивой работы фильтров; δ - параметр регуляризации, выбираемый заранее; k=1 или 2.
1
2. В процессе формирования i-x строк, , матрицы РЛИ в частотной области находится одномерное ДПФ измерений, взятых по строке:
Одновременно вычисляется ДПФ промежуточных оценок:
2
3. Затем независимо или параллельно в каждом i-м столбце, , матрицы РЛИ вычисляется ДПФ искомых оценок:
4. Обратным двумерным ДПФ по формуле (7) восстанавливается искомое изображение , ,
1
2
В случае комплексных измерений (1) берутся модули комплексных оценок , совокупность которых  представляет восстановленное амплитудное РЛИ наземной или воздушной обстановки в зоне обзора РЛС с повышенной разрешающей способностью по углу места i и азимуту i, которое выводится на экран индикатора.
Выбор параметра регуляризации δ в (12) целесообразно подчинить условию узнаваемости восстановленного изображения  в ущерб его зашумленности в адаптивном режиме с помощью человека-оператора [3].
Обоснованием предложенного способа являются следующие преобразования. С учетом свойства (8) модель измерений в виде двойной суммы (1) представляется повторной суммой:
или в виде двух одномерных сверток:
с изображениями
1
2
или без учета помех W(n, n):
Тогда двухэтапное решение задачи восстановления в частотной области для модели (16) сводится к последовательному нахождению оценок:
1
2
1
1
2
2
1
1
2
2
где А(n), В(n), Н(n), Н(n) и R(n), R(n) определены в (9)-(11).
Коэффициенты ДНА удобно аппроксимировать экспоненциальной функцией с квадратичным показателем степени:
1
2
1
1
2
2
где Δ и Δ - ширина ДНА (в осевом сечении) по азимуту и углу места на уровне 0,5 мощности: Δ=2m+1, Δ=2m+1; с - коэффициент аппроксимации (например: с=1,694 или с=0,694 для более широкой ДНА).
01
02
1
2
01
02
1
2
01
l
02
2
1
2
Так как при переводе в частотную область начальная точка отсчета i, i в пространственной системе координат i, i может быть выбрана произвольно, то при вычислении (9), (10) целесообразно координаты i, i выбирать по центру N×N - окна измерений: i=(N-1)/2, i=(N-1)/2, где N, N - нечетные числа, тогда
1
2
4
2
4
4
3
2
4
Способ двухэтапного восстановления РЛИ в частотной области позволяет при N=N=N уменьшить число обобщенных операций с 2N+N~2N до N+N+2N~N (примерно в 2 раза).
Литература
1. Василенко Г.И., Тараторин A.M. Восстановление изображений. - М.: Радио и связь, 1986. 304 с.
2. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учеб. пособие / И.С.Грузман, B.C.Киричук и др. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 352 с.
3. Воскобойников Ю.Е. Комбинированный нелинейный алгоритм восстановления контрастных изображений при неточно заданной аппаратной функции // Автометрия. 2007. №6. С.3-16.
4. Патент RU 2284548 С1. Способ наблюдения за поверхностью и воздушной обстановкой на базе бортовой РЛС / В.К.Клочко. МПК: G01S 13/02. Приоритет 23.06.2005. Опубл.: 27.09.2006. Бюл. №27.