Научная статья на тему 'Синтез виртуальной пространственной обстановки земной поверхности по данным импульснодоплеровских бортовых радиолокационных станций'

Синтез виртуальной пространственной обстановки земной поверхности по данным импульснодоплеровских бортовых радиолокационных станций Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
118
45
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Гузик В. Ф., Золотовский В. Е., Переверзев В. А., Сусляков Д. Ю.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «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

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.