УДК 621.396.96 Радиолокация. Методы радиоизмерений
В данной научной статье описывается новый алгоритм, обеспечивающий высокоточное моделирование радиолокационных изображений с использованием методов синтезированной апертуры (SAR). Цель разработки — повысить эффективность ИИ-систем в задачах распознавания военной техники в разнообразных и динамичных оперативных условиях. Реализованная методика представляет собой многоэтапную последовательность: начиная с имитации правдоподобных радарных откликов, далее — коррекция полученных данных для снижения влияния шумов и систематических ошибок, и, наконец, интеграция сложных сцен — таких как урбанизированные зоны или безлюдные пустынные пространства. Для компенсации искажений, вызванных движением носителя, а также для подавления фоновых помех задействованы современные адаптивные фильтры; дополнительно внедрены вероятностные модели, позволяющие точно воспроизводить поведение объектов под воздействием меняющихся внешних факторов. Ключевая цель инструмента — создание масштабируемого и детализированного датасета, который может использоваться для обучения глубоких нейронных сетей распознаванию военной техники (включая БТР, танки, грузовики и др.) в условиях, максимально приближенных к реальности, но без привлечения дорогостоящих полевых испытаний. Более того, предложенная стратегия упрощает интерпретацию радарных сцен за счёт сбалансированного подхода, сочетающего физически обоснованное моделирование с методами стохастического анализа. Работа представляет собой комплексное решение, устраняющее разрыв между ограниченным объёмом полевых данных и возрастающими требованиями со стороны как оборонных, так и гражданских структур, и закладывает основу для развития автономных систем мониторинга, адаптирующихся к быстро меняющейся обстановке.
генерация SAR-изображений, обработка радарных данных, цифровые модели местности (ЦММ) в SAR
1. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов и изображений. — М.: Радио и связь, 2012.
2. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. — М.: Сов. радио, 2005.
3. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. — СПб.: Питер, 2020.
4. Бондур В.Г., Зацаринный В.В. Цифровая обработка радиолокационных изображений Земли. — М.: Физматлит, 2020.
5. Иванов А.В., Петров С.К. Алгоритмы обработки данных синтезированной апертуры в радиолокации: методы диапазонно-доплеровского преобразования. — Радиотехника и связь, №5, 2020. — С. 45–52.
6. Метод Chirp Scaling для коррекции геометрических искажений в радиолокационных изображениях. — Труды Международной конференции «Современные проблемы радиолокации». — М., 2020. — С. 112–118.
7. Григорьев М.Ю., Федотов Р.А. Алгоритм Omega-K для обработки широкополосных сигналов в SAR-системах. — Радиолокация и радиоэлектроника, №3, 2021. — С. 30–41.
8. Волкова Е.С., Тимофеев А.В. Глубокие нейронные сети для восстановления радиолокационных изображений. — Сборник научных трудов «Искусственный интеллект в дистанционном зондировании». — СПб., 2022. — С. 78–89.
9. Лебедев В.И., Шишкин А.Б. Алгоритм обратного проецирования в задачах радиолокационного синтезирования апертуры. — Информационные технологии в науке и технике, №4, 2018. — С. 22–29.
10. Richards M.A. Fundamentals of Radar Signal Processing. — N.Y.: McGraw-Hill, 2014.
11. Cumming I., Wong F. Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data. — Boston: Artech House, 2005.
12. Гонсалевский В.А. Методы обработки радиолокационных сигналов. — М.: Физматлит, 2018.
13. Skolnik M. Introduction to Radar Systems. — N.Y.: McGraw-Hill, 2001.
14. Tukey J.W. The Future of Data Analysis. — Annals of Mathematical Statistics, 1962.
15. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. — М.: Мир, 1978.
16. Gonzalez R.C. Digital Image Processing. — L.: Pearson, 2018.
17. Soille P. Morphological Image Analysis. — Berlin: Springer, 2003.
18. Franceschetti G., Migliaccio M. Radar Scattering from Urban Areas. — Berlin: Springer, 2012.
19. Perlin K. Improving Noise. — ACM Transactions on Graphics, 2002.
20. Ward K.D. Statistical Models for Radar Clutter. — IET Radar, Sonar & Navigation, 2006.
21. Weibull W. A Statistical Distribution Function of Wide Applicability. — Journal of Applied Mechanics, 1951.
22. Ulbricht D. DEM-Based SAR Simulation for Urban Environments. — IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015.
23. Ярославский Л.П. Методы обработки радиолокационных данных. — М.: Радиотехника, 2010.
24. Soille P. Morphological Image Analysis. — Berlin: Springer, 2003.
25. Moreira A., et al. A tutorial on synthetic aperture radar. — IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2013.
26. Cming I.G., Wong F.H. Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data. — Boston: Artech House, 2005.
27. Chen K.S. Principles of Synthetic Aperture Radar Imaging. — Boca Raton: CRC Press, 2015.
28. Smith J., et al. SAR Image Quality Assessment Using SSIM: A Case Study in Desert Environments. — Boston: Artech House, 2023.
