350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №2 за 2014 г.
Статья в номере:
Модифицированный алгоритм Omega-КА синтеза радиолокационных изображений повышенной точности в прожекторном режиме в космических РСА и его баллистическое обеспечение
Ключевые слова: интегральная формула КРЛИ опора (опорная функция) фаза сцена обзор кадр обзора баллистические данные дальность азимут вариация (сходящийся) ряд член (ряда) итерация обобщенное преобразование Столта (когерентное) масштабирование (временная спектральная) область скорость ускорение преобразование Лежандра
Авторы:
С. Г. Лиханский - к.т.н., вед. науч. сотрудник, ОАО «Концерн «Вега». E-mail: mail@vega.su
Аннотация:
Рассмотрен алгоритм повышенной точности синтеза радиолокационных изображений субметрового разрешения в прожекторном режиме в космическом радиолокаторе. Алгоритм основан на модификации преобразования Столта, учитывающей коэффициенты любого порядка ряда Тейлора закона миграции дальности и их вариации в пределах освещенной лучом локатора сцены и по дальности, и по азимуту. Показано, что примененная в алгоритме аппроксимация синтезирующего интегрального оператора быстро сходящимся степенным рядом позволяет учесть нелинейный характер варьирования закона миграции дальности по сцене. Получены явные формулы расчета вторичных баллистических коэффициентов семейства опорных функций по первичным баллистическим данным космического аппарата.
Страницы: 20-31
Список источников

  1. Верба В.С., Неронский Л.Б., Осипов И.Г., Турук В.Э. Радиолокационные системы землеобзора космического базирования // Радиотехника. 2010.
  2. Mittermayer J., Moreira A., Loffeld O. High Precision Processing of Spotlight SAR Data Using the Extended Chirp Scaling Algorithm // EUSAR-98. Friedrichshafen, Germany. May 1998. P. 561-564.
  3. Cumming I.G., Wong F.H. Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data. Algorithms and Implementation. Boston & London: ArtechHouse. 1992.
  4. Carrara W.G., Goodman R.S., Majewski R.M. Spotlight Synthetic Aperture Radar. Signal Processing Algorithms. Boston & London: ArtechHouse. 1995.
  5. Лиханский С.Г. Повышение производительности двумерно сверточных алгоритмов синтеза РЛИ в прожекторном режиме методом когерентного накопления сигнала по сомкнутым субкадрам, в сумме составляющим интервал синтеза // Наукоемкие технологии. 2004. № 5.С. 22-33.
  6. Лиханский С.Г. Модифицированный метод скользящего окна как способ компенсации стробэффекта и одновременно повышения производительности сверточных алгоритмов синтеза в прожекторном режиме // Наукоемкие технологии. 2006. № 10.
  7. Лиханский С.Г. Новая технология прецизионного масштабирования радиолокационных сигналов, обобщающая известный Chirp-Scaling-оператор //Наукоемкие технологии. 2006. № 7-8. С. 28-38.
  8. Интеллектуализация сложных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7. № 3. С. 1-92.
  9. Рожнов А.В. Некоторые проблемные вопросы системной интеграции направлений научной деятельности в задачах нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 1. С. 3-9.
  10. Хохлачёв Е.Н., Рожнов А.В., Алешкевич А.А., Орлов Г.Ю., Залетдинов А.В. Комплекс моделей систем физической защиты на основе многоуровневого описания сложных систем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 12. С. 62-69.
  11. Рожнов А.В., Жарков И.Д. Алгоритмизация интеллектуальной обработки данных в задачах слабо формальных систем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. № 1-2. С. 35-42.
  12. Чечкин А.В. Сетевое моделирование проблемной области сложных систем - современный этап нейрокомпьютерных технологий // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 2. С. 3-5.