В.В. Сазонов – Засл. деятель науки РФ, д.т.н., профессор, вед. науч. сотрудник,  АО «Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца» (Москва); 

профессор, Московский физико-технический институт (государственный университет)

З.Б. Садыков – д.т.н., профессор, 

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Д.Т. Лобжанидзе – зам. гл. конструктора, гл. инженер проектов, 

Группа компаний «РТСофт» (Москва)

E-mail: lobzhanidze.david.t@gmail.com

Постановка проблемы. Селекция движущихся объектов (СДО), основанная на анализе радиолокационных теней (РЛТ), возникающих при формировании двумерных радиолокационных изображений, полученных посредством синтезирования апертуры антенны, можно отнести к универсальным методам СДО. В классических методах СДО используется результат накопления, превышающий некоторое пороговое значение, определяемое средним уровнем фона подстилающей поверхности, тогда как рассматриваемый метод исследует области РЛТ ниже порога, в которых отраженный сигнал имеет минимальную амплитуду. В связи с этим классические методы СДО, в отличие от рассматриваемого, часто не обеспечивают обнаружение объектов, движущихся с относительно малой скоростью, имеющих малые значения ЭПР, изготовленных по технологии «стелс».

Цель. Провести анализ характеристик обнаружения метода селекции движущихся объектов по их радиолокационной тени и обоснование схемы вычислительного комплекса, позволяющего реализовать данный метод цифровой обработки сигналов в реальном времени на борту малогабаритного летательного аппарата.

Результаты. Представлена модель расчета РЛТ движущегося объекта, приведены характеристики обнаружения в зависимости от его физических размеров. Показано, что рассматриваемый метод прост в реализации, однако его характеристики обнаружения уступают оптимальному методу. Метод может обеспечить снижение уровня ошибок пеленгации за счет оценивания пеленга по тени. Предложена схема многоканального РСА обеспечивает единовременное формирование РЛИ с высокой разрешающей способностью, СДО на борту малогабаритного летательного аппарата и передачу/прием данных на/c пункт/а управления в реальном времени.

Практическая значимость. Если наряду со сдвинутым по пеленгу изображением объекта наблюдается его тень, то пеленгация должна производиться по ней. При этом разность пеленгов объекта и тени несет информацию о продольной скорости объекта. Для реализации задачи СДО и картографирования местности РСА в реальном времени предпочтительным является применение гибридного ускорения вычислений, которое заключается в том, что вычислительная нагрузка распределяется между центральным процессором и сопроцессором с учетом их преимуществ и недостатков.

1. Лобжанидзе Д.Т., Сазонов В.В. Обнаружение и построение изображений движущихся объектов радиолокаторами синтезированной апертуры // Труды IV Всерос. научно-технич. конф. «РТИ Системы ВКО-2016». Москва. 2016. С. 590−603.
2. Кондратенков Г.С., Фролов А.Ю. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли. М.: Радиотехника. 2005. 368 c.
3. Антипов В.Н. и др. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны / Под ред. В.Т. Горяинова. М.: Радио и связь. 1988. 304 с.
4. Jahangir M., et al. PodSAR: A versatile real-time SAR GMTI surveillance and targeting system // IEEE Radar Conference. 2008.
5. Meth R. Target/shadow segmentation and aspect estimation in synthetic aperture radar imagery // Aerospace, Defense Sensing and Controls. – International Society for Optics and Photonics. 1998. С. 188−196.
6. El-Arnauti G. et al. Ultra-high resolution airborne experiments with a new Ka-band SAR sensor // 47th European Microwave Conference (EuMC). IEEE. 2017. С. 1257−1260.
7. Бакулев П.А. Радиолокационные системы: Учебник для вузов. М.: Радиотехника. 2004. 320 с.
8. Синенко В.Ю. Открытые технологические платформы как глобальный тренд в области разработки систем специального назначения // МКА. 2017. № 2. С. 29−33.
9. Debatty T. Software defined RADAR a state of the art // 2nd International Workshop on Cognitive Information Processing (CIP). 2010. С. 253−257.
10. Чафарт В. VPX: Технология будущего для сегодняшних приложений // МКА. 2009. № 2. С. 38−43.
11. Воскресенский Д.И., Овчинникова Е.В., Шмачилин П.А. Бортовые цифровые антенные решетки и их элементы. М.: Радиотехника. 2013. 208 с.
12. Лепёхина Т.А., Николаев В.И., Семёнов М.А., Толстов Е.Ф. Проблемы обработки больших массивов цифровых радиоголограмм космических РСА высокого разрешения // Радиотехника. 2013. № 1. С. 37−41.
13. Wang D. Synthetic Aperture Radar on Low Power Multi-Core Digital Signal Processor // IEEE High Performance Extreme Computing. Boston. 2012.
14. BERTEN DSP S.L. White paper GPU vs FPGA Performance Comparison. http://www.bertendsp.com/gpu-vs-fpga-performancecomparison/ (19 05 2016).
15. Лобжанидзе Д.Т. Аппаратное ускорение обработки цифровых радиоголограмм в РСА // Труды 27-й Междунар. крымской конф. «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии» (КРЫМИКО'2017). 2017. С. 1679−1683.
16. Пат. РФ № 2714493. Многоканальный аппаратно-программный комплекс высокоскоростной цифровой обработки сигналов / Лобжанидзе Д.Т., Садыков З.Б. МПК G01S 13/90