В.Б. Сучков1, Г.Л. Павлов2, А.Ю. Перов3

1-3 МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)

1 pavlov_503@bmstu.ru; 2 vbs-2014@bmstu.ru; 3 perovau@bmstu.ru

Постановка проблемы. Одной из важнейших характеристик радиолокационных систем на базе радаров с синтезированной апертурой (РСА) является разрешающая способность, которая определяет уровень детализации получаемых радиолокационных изображений (РЛИ) и, как следствие, точность последующей классификации объектов. В условиях ужесточения требований к автоматизированной обработке радиолокационных данных особую актуальность приобретают методы снижения размерности и выделения информативных признаков, например, метод главных компонент (МГК). В связи с этим, учитывая зависимость эффективности PCA от разрешения РЛИ и точности моделирования цели, требуется оценить зависимость точности классификации объектов от разрешающей способности РСА.

Цель. Провести исследование влияния разрешающей способности радара с инверсным синтезированием апертуры на точность классификации объектов с использованием МГК.

Результаты. Разработана модель для РСА в Ka-диапазоне длин волн (8 мм), позволяющая упростить вычислительные процессы при сохранении высокой детализации РЛИ. Рассчитаны параметры зондирующего сигнала с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ-сигнала) и угловые интервалы синтезированной апертуры с учетом требований к разрешающей способности. Реализован алгоритм обработки отраженных сигналов, предназначенный для построения поляризационных сигнатур лоцируемых объектов. Получены поляризационные РЛИ объектов с разных углов наблюдения при варьировании параметров синтезирования апертуры. Проведено исследование эффективности предложенного алгоритма для формирования обучающих выборок с учётом поляризационных характеристик. Выполнена оценка влияния пространственного разрешения на точность бинарной классификации МГК. Установлены ограничения применения МГК в условиях низкой разрешающей способности РСА.

Практическая значимость. Полученные результаты позволяют провести количественную оценку влияния пространственного разрешения радиолокационной системы на достоверность классификации объектов методом главных компонент. Установленные закономерности представляют практическую ценность для разработки компактных радиолокационных стаций РСА, в частности, при создании бортовых комплексов малогабаритных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), где критически важна оптимизация соотношения между разрешающей способностью системы и вычислительной сложностью алгоритмов обработки сигналов.

Сучков В.Б., Павлов Г.Л., Перов А.Ю. Анализ влияния разрешающей способности радиолокатора с инверсным синтезированием апертуры на точность поляризационной селекции объектов на основе метода главных компонент // Радиотехника. 2025.
Т. 89. № 9. С. 135–148. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202508-16

1. Graosque Jones, Guasselli Laurindo. Principal component analysis of C-SAR images for flood mapping // Santa Fé province. Argentina. Territorium. 2020. V. 27. № II. Р. 41-48.
2. Kumar A., Giusti E., Martorella M. Hybrid polarimetry inverse synthetic aperture radar // IET Radar, Sonar & Navigation. 2025.
   V. 19. № 1. Р. e70004.
3. Wang X., Dai Y., Song S., Jin T., Huang X. Deep Learning-Based Enhanced ISAR-RID Imaging Method // Remote Sensing. 2023. V. 15. № 21. Р. 5166.
4. Mestre-Quereda A., Lopez-Sanchez J.M. Evaluation of a polarimetric contrast enhancement technique as preprocessing step for vessel detection in SAR images: comparison of frequency bands and polarimetric modes // Applied Sciences. 2025. V. 15. № 7. Р. 3633.
5. Zhang T., Marino A., Xiong H., Yu W. A ship detector applying principal component analysis to the polarimetric notch filter // Remote Sensing. 2018. V. 10. № 6. Р. 948.
6. Акиншин Р.Н., Хомяков А.В., Румянцев В.Л., Курбатский С.А. Оценка эффективности алгоритмов поляризационной селекции неподвижных наземных объектов // Журнал радиоэлектроники. 2013. № 4. URL: http://jre.cplire.ru/koi/apr13/10/text.html (дата обращения 27.01.2025 г.).
7. Акиншин Р.Н., Петешов А.В., Румянцев В.Л., Сигитов В.В. Анализ эффективности селекции радиолокационных объектов по поляризационному, дальномерному и доплеровскому портретам // Электронные информационные системы. 2018. № 2. С. 5–12.
8. Акиншин Р.Н., Ушаков В.А., Лихоеденко К.П. Поляриметрические устройства формирования и обработки сигнала для селекции радиолокационных объектов // Журнал радиоэлектроники. 2023. № 10. С. 5–13.
9. Ницак Д.А. Применение разностной обработки сигналов поляриметрического РСА для выделения слабоконтрастных распределенных объектов // Ural Radio Engineering Journal. 2019. Т. 3. № 1.
10. Павлов Г.Л., Сучков В.Б., Перов А.Ю. Алгоритм поляризационной селекции объектов в радиолокаторе с инверсным синтезированием апертуры на основе метода главных компонент // Сб. трудов XXX Междунар. науч.-техн. конф. «Радиолокация, навигация, связь» (г. Воронеж, 16–18 апр. 2024 г.). В 5-ти томах. Воронеж: Изд. дом ВГУ. 2024. С. 29–38.
11. Борзов А.Б., Лабунец Л.В., Лихоеденко К.П. и др. Поляризационная селекция радиолокационных целей с использованием метода главных компонент // СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии. 2020. № 1-1.
12. Borzov A.B., Labunets L.V., Pavlov G.L. et al. Recognition of anthropogenic 3D objects on an underlying surface by intelligent analysis of a polarization scattering matrix // Journal of Communications Technology and Electronics. 2020. V. 65. № 7. P. 815-825.
13. Сучков В.Б. Методика создания многоточечной модели аэродинамической цели для определения входных сигналов бортовых радиолокационных датчиков // Электромагнитные волны и электронные системы. 2013. Т. 18. №. 6. С. 45-53.
14. Borzov A.B., Dodenko I.A., Karakulin Y.V. et al. Mathematical simulation of input signals of onboard synthetic aperture radars from complex targets and clutters // AIP Conference Proceedings. Moscow. 2022. P. 020016.
15. Borzov A.B., Suchkov V.B., Shakhtarin В.I., Sidorkina Y.A. Mathematical modeling and simulation of the input signals of short-range radar systems // Journal of Communications Technology and Electronics. 2014. V. 59. № 12. P. 1356-1368.
16. Лихоеденко К.П., Серегин Г.М., Сучков В.Б., Перов А.Ю. Математическое моделирование поляризационных радиолокационных портретов объектов сложной формы на основе их многоточечных моделей в радиолокаторах с инверсным синтезированием апертуры // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. Т. 78. № 2. С. 13-24.
17. Ozdemir C. Inverse synthetic aperture radar imaging with MATLAB algorithms. John Wiley & Sons. 2012. V. 416.