Повышение точности и разрешающей способности радиолокационного изображения цифровыми методами обработки сигналов

В настоящее время во многих странах ведутся интенсивные работы по созданию автомобильного радиолокатора. Автомобильный радиолокатор — это система радиовидения, предназначенная для повышения безопасности движения на дорогах. Радиолокатор обеспечивает надежную идентификацию подвижных и неподвижных объектов в условиях ограниченной видимости при любых погодных условиях и при любом освещении на дальности от 10 до 500 м.

Одной из задач при создании автомобильного радиолокатора является повышение разрешающей способности и точности радиолокационного изображения с целью повышения надежности идентификации и распознавания радиолокационных объектов.

В импульсном радиолокаторе обзора требуемые точность и разрешение по дальности достигается традиционными методами — уменьшением длительности импульса или использованием внутриимпульсной модуляции.

Разрешение по азимуту определяется отношением длины волны к размеру раскрыва антеннытак для длины волны 0.03 метра азимутальное разрешение в один градус достигается при размерах антенны около 1,5 метров. Такие размеры антенны автомобильного радиолокатора неприемлемы по конструктивным соображениям. Даже при использовании меньших длин волн размер антенны играет существенную роль при разработке конструкции радиолокатора.

В соответствии с этим возникает необходимость повышения точности и разрешающей способности РЛИ по азимутальной координате нетрадиционными способами. К таким способам можно отнести использование методов цифровой обработки изображений, тем более что автомобильные радиолокаторы строятся с использованием современных технологий, предполагающих цифровую обработку.

В оптических системах видения методы цифровой обработки изображений давно и успешно применяются[1,2]. Наиболее часто используются методы, позволяющие повысить точность и разрешающую способность при пространственно инвариантных искажениях типа свертки с искажающей функцией (функция размытия точки).

В радиолокаторе обзора искажения радиолокационного изображения, которые приводят к уменьшению точности и разрешающей способности, также можно рассматривать как пространственно-инвариантные типа свертки с искажающей функцией — сигнальной функцией радиолокатора. При этом другие виды искажений (геометрические, вызванные нелинейными эффектами и так далее) можно не учитывать, так как они могут быть уменьшены до требуемого уровня при проектировании локатора или при обработке радиолокационного сигнала.

При рассматриваемом подходе необходимо ввести понятие точности радиолокационного изображения. Под точностью радиолокационного изображения будем понимать его отклонение от радиолокационного изображения, сформированного радиолокатором с менее протяженной сигнальной функцией, чем используемая, а именно, с сигнальной функцией в виде 8-функции.

При таком определении повышение точности позволяет улучшить параметры локатора, такие как точность определения координат радиолокационных объектов и других.

Под разрешающей способностью будем понимать возможность различения двух радиолокационных объектов. Методика измерения разрешающей способности введена ниже (глава 3).

В современных радиолокаторах цифровая обработка используется весьма широко для решения различных задач. Однако рассматриваемой постановке задачи посвящено ограниченное количество работ.

Работа [16] посвящена цифровой обработке радиолокационных изображений при постановке задачи близкой к рассматриваемой. В этой работе рассмотрено применение цифровой обработки изображений применительно к системе пассивного радиовидения, регистрирующей собственное тепловое электромагнитное излучение исследуемых объектов в миллиметровом диапазоне волн. Тепловое излучение является некогерентным, и искажение радиолокационного изображения описывается как свертка двух неотрицательных функций — аппаратной функции (сигнальной функции) и «неискаженного» радио изображения объекта. В статье рассмотрена задача повышения разрешения систем радиовидения математическими методами.

В [17] приводится пример обработки радиолокационного изображения с помощью алгоритма решения уравнения свертки с неизвестным ядром, позволяющий лишь качественно (визуально) оценить улучшение изображения.

В [18] рассматривается статистически оптимальное восстановление случайных полей. Рассмотрено решение задачи восстановления полей на основе отношения апостериорных мер, способы преодоления априорной статистической неопределенности, решение задачи восстановления методом регуляризации Тихонова (детерминированный подход), введено понятие разрешающей способности, близкое к критерию Рэлея (без учета влияния случайных фаз отраженных от объектов сигналов), приведены некоторые результаты моделирования алгоритмов восстановления на ЭВМ. В тоже время в [18] не рассмотрен практически важный случай использования амплитудного детектора на выходе линейной части приемного устройства, когда информация о фазе сигнала полностью утрачена, не рассмотрена ситуация, когда восстанавливаемое радиолокационное изображение считается уникальным, то есть его статистическое описание не имеет смысла, не рассмотрена возможность использования алгоритмов восстановления, обладающих свойствами сверхразрешения.

При построении автомобильного радиолокатора излучается, в отличие от [16], когерентный сигнал. Формирование радиолокационного изображения происходит с учетом фаз отраженных от объектов сигналов. Комплексное радиолокационное изображение является сверткой двух комплексных функцийсигнальной функции и «неискаженного» радио изображения объекта. Этот факт определяет особенности обработки, при этом необходимо рассматривать два способа регистрации радиолокационного изображения — с учетом фазы и без учета фазы.

Если регистрируется комплексное радиолокационное изображение (с учетом фазы), то обработку РЛИ с целью повышения точности и разрешающей способности можно производить известными [1,2] линейными методами. Особенностью обработки является то, что восстанавливаемое радиолокационное изображение является комплексным, в отличие от самого распространенного случая восстановления яркостных (неотрицательных) изображений (например, в [16]).

Кроме того возможна ситуация, когда обработка может осуществляться только на основе нелинейных методов сверхразрешения. Такая ситуация соответствует случаю, когда искажение комплексного изображения вызвано обнулением его пространственных частот выше некоторой частоты. В области пространственных координат этому соответствует искажающая функция вида sin (x)/x. В оптике такие искажения называются идеальным дифракционным ограничением [2].

Если регистрируется модуль комплексного радиолокационного изображения (фаза не регистрируется), то восстановление известными методами формально не представляется возможным, так как модуль комплексной свертки не является сверткой. Эта ситуация требует специального рассмотрения. Краткий обзор материалов диссертационной работы.

В первой главе «Синтез уравнений оптимальной оценки радиолокационного изображения «введены две статистические модели регистрации радиолокационного изображения (РЛИ) — регистрация комплексного РЛИ и модуля комплексного РЛИ. Получены уравнения оптимальной оценки РЛИ моделей регистрации комплексного РЛИ и модуля комплексного РЛИ. Для комплексного РЛИ получено выражение градиента, которое далее используется для синтеза алгоритма, реализующего сверхразрешение. Для модели регистрации модуля комплексного РЛИ установлена необходимость разработки специального подхода для решения уравнения оптимальной оценки, так как это решение не может быть получено на основе стандартных методов из-за отсутствия информации о фазе свертки восстанавливаемого РЛИ и сигнальной функции радиолокатора.

В главе 2 «Алгоритмы обработки радиолокационного изображения для повышения точности и разрешающей способности «произведен выбор, синтез и предварительное сравнение алгоритмов обработки РЛИ. Разработаны два итерационных алгоритма сверхразрешения для обработки комплексных РЛИ. По результатам предварительного моделирования установлено, что для восстановления комплексного РЛИ по комплексному зарегистрированному сигналу целесообразно использовать линейную фильтрацию или алгоритм сверхразрешения ИАС (итерационный алгоритм сверхразрешения).

Показана возможность восстановления модуля РЛИ по зарегистрированному модулю комплексного РЛИ. Для обработки модуля комплексного РЛИ разработан алгоритм ЛП (линейная фильтрация с учетом положительности) и выбраны известные итерационные алгоритмы RLA (Ричардсона-Люси) и ISRA (Image Space Reconstruction Algorithm). По результатам моделирования установлено, что для обработки модуля комплексного РЛИ целесообразно использовать алгоритмы ISRA и ЛП.

В главе 3 «Статистическое моделирование восстановления радиолокационных изображений «приводятся результаты статистического моделирования процесса восстановления РЛИ и выработаны рекомендации по применению алгоритмов для повышения точности и разрешающей способности по азимутальной координате. Показано, что при обработке комплексного РЛИ целесообразно применять алгоритмы линейной фильтрации (при любых отношениях сигнал/шум), ЛП (при отношении сигнал/шум большем, чем 700) и ISRA (при любых отношениях сигнал/шум). При этом алгоритмы линейной фильтрации и ЛП легко реализуются в реальном масштабе времени, а алгоритм ISRA требует больших затрат машинных ресурсов, хотя и обеспечивает лучшую точность, лучшую разрешающую способность и набольшее подавление паразитных ос-цилляций. При обработке модуля комплексного РЛИ целесообразно применять алгоритмы ЛП (при отношении сигнал/шум большем, чем 700) и ISRA (при любых отношениях сигнал/шум). При этом, как и в предыдущем случае, алгоритм ЛП легко реализуются в реальном масштабе времени, а алгоритм ISRA требует больших затрат машинных ресурсов, хотя и обеспечивает лучшую точность, лучшую разрешающую способность и набольшее подавление паразитных осцилляций.

Показано, что возможно повышение разрешающей способности от двух до трех раз.

В главе 4 «Обработка реальных радиолокационных изображений «приведены результаты обработки реальных РЛИ. Результаты обработки качественно и количественно подтверждают результаты моделирования, приведенные в главе 3 (для больших отношений сигнал/шум). Подтверждено, что обработка комплексного РЛИ целесообразна с помощью алгоритмов линейной регуляри-зированной фильтрации и, после определения модуля комплексного РЛИ, алгоритмами ЛП и ISRA. Алгоритмы линейной регуляризированной фильтрации и ЛП дают качественно сопоставимые результаты, хотя при использовании линейной фильтрации паразитные осцилляции больше. Наилучший результат обеспечивает алгоритм ISRA, обеспечивающий сверхразрешение, но требующий значительно больших затрат машинного времени.

Применение метода слепой деконволюции подтвердило гипотезу о возможности восстановления по зарегистрированному модулю комплексного РЛИ модуля исходного РЛИ с использованием в качестве сигнальной функции диаграммы направленности антенны радиолокатора по мощности.

Экспериментально подтверждено, что цифровая обработка с помощью алгоритма ЛП позволяет повысить разрешающую способность модуля комплексного РЛИ по крайней мере в два раза.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту.

1. Показана возможность повышения точности и разрешающей способности РЛИ при утрате фазы комплексной свертки на основе методов цифровой обработки изображений.

2. Методами цифровой обработки изображений точность РЛИ может быть повышена на единицы процентов при малых отношениях сигнал/шум и до сотен процентов при больших отношениях сигнал/шум.

3. Разрешающая способность реальных РЛИ цифровыми методами обработки изображений может быть улучшена не менее чем в два раза.

а — до обработки, б — после обработки Таким образом, экспериментально подтверждено, что цифровая обработка позволяет повысить разрешение по крайней мере в два раза. ВЫВОДЫ ПО МАТЕРИАЛАМ ГЛАВЫ 4.

Результаты обработки реальных РЛИ качественно и количественно подтверждают результаты моделирования, приведенные в главе 3, для больших отношений сигнал/шум.

1. При больших отношениях сигнал/шум обработка комплексного РЛИ целесообразна с помощью алгоритмов линейной регуляризи-рованной фильтрации и, после определения модуля комплексного РЛИ, алгоритмами ЛП и ISRA. Алгоритмы линейной регуляризиро-ванной фильтрации и ЛП дают качественно сопоставимые результаты, хотя при использовании линейной фильтрации паразитные осцилляции больше. Наилучший результат обеспечивает алгоритм ISRA, обеспечивающий сверхразрешение, но требующий значительно больших затрат машинного времени.

2. Применение метода слепой деконволюции подтверждает гипотезу о возможности восстановления по зарегистрированному модулю комплексного РЛИ модуля исходного РЛИ с использованием в качестве сигнальной функции диаграммы направленности антенны радиолокатора по мощности.

3. Обработка модуля комплексного РЛИ целесообразна с помощью алгоритмов ЛП и ISRA. Применение алгоритма ISRA обеспечивает лучшее качество восстановление при больших затратах машинного времени.

4. Экспериментально подтверждено, что цифровая обработка с помощью алгоритма ЛП позволяет повысить разрешающую способность модуля комплексного РЛИ по крайней мере в два раза.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Научные и прикладные задачи диссертационной работы формулируются и решаются в рамках проблемы повышения точности и азимутальной разрешающей способности РЛИ автомобильного радиолокатора для целей дальнейшего распознавания и идентификации радиолокационных объектов.

Поставленная задача решается методами цифровой обработки изображений.

Математически задача формулируется как нахождение решения уравнения свертки. Рассматриваются два варианта уравнения свертки: свертка комплексного восстанавливаемого РЛИ и сигнальной функции радиолокатора (соответствует использованию фазового детектора для определения квадратурных составляющих) и модуль такой свертки (соответствует использованию амплитудного детектора).

Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы можно сформулировать следующим образом:

1. Разработаны статистические модели формирования и регистрации РЛИ при использовании в приемном устройстве радиолокатора амплитудного или фазового детектора. Получены уравнения оптимальных, по методу максимального правдоподобия, оценок РЛИ.

2. Показано, что при обработке модуля комплексной свертки, когда фаза свертки утрачена, возможно применение стандартных методов восстановления изображений для нахождения решения близкого к модулю оптимального решения. При этом модуль свертки может с достаточной для практики степенью точности рассматривается как свертка модуля восстанавливаемого комплексного РЛИ и модуля сигнальной функции радиолокатора.

3. Для обработки комплексного РЛИ целесообразно при любых значениях отношения сигнал/шум использовать метод линейной регу-ляризированной фильтрации. Взятие модуля от комплексного РЛИ позволяет производить обработку алгоритмами ЛП (линейная фильтрация с учетом положительности) при отношениях сигнал/шум более 700 и итерационным алгоритмом ISRA (Image Space Reconstruction Algorithm), обладающим возможностью сверхразрешения и позволяющим улучшить изображение при любых отношениях сигнал/шум. При этом алгоритмы линейной фильтрации и ЛП обеспечивают сопоставимое качество восстановления, но при линейной фильтрации комплексного РЛИ уровень паразитных осцил-ляций выше. Алгоритм ISRA обеспечивает наилучшее качество восстановления. Алгоритмы линейной фильтрации и ЛП легко могут быть реализованы для работы в реальном масштабе времени, алгоритм ISRA требует существенно больших затрат машинного времени.

Для обработки модуля комплексного РЛИ целесообразно при любых значениях отношения сигнал/шум использовать алгоритм ISRA, при отношениях сигнал/шум более 700 — алгоритм ЛП. Свойства этих алгоритмов кратко описаны в предыдущем пункте. Результаты статистического моделирования показали, что точность при обработке может быть повышена на единицы процентов при малых отношениях сигнал/шум (начиная с 15) и на сотни процентов при больших отношениях сигнал/шум, характерных для автомобильного радиолокатора.

Статистическое моделирование показало, что разрешающая способность при обработке может быть увеличен в два-три раза. Обработка реальных РЛИ автомобильного радиолокатора подтвердила основные результаты для больших отношений сигнал/шум, полученные при статистическом моделировании. Экспериментально доказана возможность повышения разрешающей способности по крайней мере в два раза.