автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Методы и алгоритмы обработки информации в автономных системах радиовидения при маловысотных полетах летательных аппаратов

На правах рукописи

Клочко Владимир Константинович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В АВЩНОМНЫХ СИСТЕМАХ РАДИОВИДШИЯ ПРИ лДяОВЫСОТНЫХ ПОЛЕТАХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

05.12.04 - Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Рязань 2006

Работа выполнена в ГОУВПО

«Рязанская государственная радиотехническая академия»

Научный консультант заслуженный деятель науки и техники РФ,

доктор технических наук, профессор Чураков Евгений Павлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Витязев Владимир Викторович

доктоа

кнических н

Сизов Виктор Петрович

&|^^1рофессор

доктор технических наук, старший научный сотрудник Черемисин Олег Павлович

Ведущая организация

Научно-исследовательский институт радиостроения "Фазотрон", г. Москва

Защита состоится 19 мая 2006 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 212.211.04 в Рязанской государственной радиотехнической академии по адресу: 390005, г. Рязань, ул. Гагарина, д. 59/1.

С диссертацией можно ознакммться в биС^^геке Рязанской государственной радиотехническоИпсадемии

Автореферат разослан " 6 " 2006 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.211.04 л^А-

канд. техн. наук, доцент Борисов А.Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Современные бортовые радиотехнические системы (РТС) наблюдения за наземными и воздушными объектами, устанавливаемые на летательных аппаратах (ЛА), обладают радом преимуществ (по сравнению с оптическими системами): слабой зависимостью от метеоусловий, возможностью работы в любое время суток, наличием измерений дальности наряду с угловыми координатами, что позволяет получать трехмерные изображения объектов. Все эти преимущества делают актуальным разработку автономных систем радиовидения, позволяющих наблюдать наземную и воздушную обстановку на экране бортового индикатора, что повышает безопасность полетов в условиях плохой видимости на малой высоте, а также эффективность обнаружения и распознавания наземных и воздушных объектов на изображении.

Современные концепции развития систем радиовидения ориентированы на создание многофункциональных средств наблюдения за поверхностью и воздушной обстановкой с повышенной детальностью изображений по линии-полета и качеством изображений, необходимых для информационного обеспечения полетов JIA и потребителей такой информации. В свете этих концепций остро стоит вопрос о совершенствовании методов получения и обработки радио изображений (РИ) поверхности и воздушной обстановки в режиме маловысотного полета.

Для этого необходимо теоретическое обобщение и решение крупной научно-технической проблемы, связанной с созданием полнофункционального математического и алгоритмического обеспечения для существующих и перспективных бортовых систем радиовидения и обработки РИ, охватывающего основные режимы наблюдения за наземными и воздушными объектами по курсу маловысотного полета на базе бортовой РТС (БРТС). Актуальность работы обусловлена необходимостью получения РИ объектов в передней зоне обзора БРТС с учетом растущих требований по оперативности и точности выделения (обнаружения) изображений объектов на поверхности й в атмосфере в реальном времени в условиях маневрирования JIA.

Степень разработанности проблемыi Значительный вклад в решение проблемы повышения разрешающей способности РТС путем синтезирования апертуры антенны внесли отечественные и зарубежные ученые: Бойко Б.В., Буренин Н.И., Горяинов В.Т., Еондратенков Г.С., Михайлов Б.А., Реутов 'А.П.', Толстов Е.Ф., Bearse S.V., Hansen R.C., Härger R.O., Iain A., Raney R.K., Shervin C.W., Wiley C.A; и др. и продолжают развивать АнТипов В.Н., Саблин В.Н., Фролов А.Ю. и др.

В настоящее время приоритетным направлением1 является развитие -космических и самолетных БРТС с синтезированной апертурой антенны, о чем свидетельствуют отечественные и зарубежные разработки. Развитие таких систем привело к появлению нового класса задач в радиотехнике, связанных с автоматическим обнаружением и распознаванием протяженных

объектов на РИ. Совершенствуются системы обработки РИ поверхности, которые во многом опираются на опыт обработки видеоизображений. В этом смысле близкими к радиовидению являются оптическая локация, дистанционное зондирование Земли из космоса, слежение за движущимися объектами с помощью вйдеодатчиков. Данные направления наряду с отечественными и зарубежньши школами Арманда H.A., Бакута П.А., Журавлева Ю.И., Курикши A.A., Ярославского Л.П., Хуанга Т.С. и др. представляют ученые Рязанской государственной радиотехнической академии: Алпатов Б.А., Еремеев В.В., Злобин В.К., Костяшкин JI.H., Кузнецов А.Е. и др.

Одновременно уделяется внимание в отечественных и зарубежных исследованиях развитию систем радиовидения в передней зоне обзора в режиме реального луча (PJI) на базе БРТС маловысотного полета. Ряд отечественных и зарубежных предприятий и фирм ("Радар-ММС", НИЛ БГУ информатики и радиоэлектроники, "Philips Research", "Thomson-CSF", "Simens", "AEF" и др.) выпускают станции, предназначенные для полетов вертолетов и легких самолетов в горной местности, в зонах городской и промышленной застройки с разрешением по азимуту порядка 1° - 2° . С середины 90-х годов за рубежом реализуется ряд программ по усовершенствованию систем маловысотного полета и посадки в условиях плохой видимости в разработках фирм "Вестингауз", "Ханиуэлл", "Лир Астроникс".

Появились концепции информационного обеспечения маловысотного полета ЛА с помощью автономных БРТС, например концепция Курилкина В.В., Калинина М.В., Красилыцикова М.Н., Самарина О.Ф. Однако они ограничены рассмотрением отдельных плоских срезов изображения поверхности по линии полета и не раскрывают ни способов повышения разрешающей способности при переднем обзоре, ни методов получения и обработки трехмерных РИ. Проблема создания систем радиовидения для передней зоны обзора на базе БРТС рассматривается в работах Кондратенкова Г.С., Фролова А.Ю., Орлова М.С., где предлагаются ее решения или в виде доплеров-ского обужения луча (ДОЛ) с разрешением неоднозначности по доплеров-ской частоте, что требует заметного увеличения времени синтезирования, или путем использования специальных диаграмм направленности антенны (ДН), что представляет определенные трудности в реализации. Проводятся интенсивные исследования систем с фазированной антенной решеткой.

Возобновляется практический интерес к решению проблемы повышения разрешающей способности БРТС по азимуту и углу места в режиме реального луча (РЛ). Не исследованным является режим маловысотного полета при формировании трехмерных РИ объектов на поверхности с повышенным разрешением. Недостаточно исследованными являются задачи пространственно-временной обработки с целью повышения качества РИ: устранения смазываний, подавления спекл-шумов без пространственных искажений РИ объектов. Слабо отражена в публикациях проблема построения систем обнаружения, распознавания и сопровождения объектов на РИ.

Цель диссертации заключается в разработке полнофункционального математического и алгоритмического обеспечения для существующих и перспективных бортовых систем радиовидения, предназначенных для получения качественных двумерных и трехмерных изображений радиоконтрастных наземных и воздушных объектов по линии маловысотного полета, в том числе в передней зоне обзора, с целью их обнаружения, распознавания и сопровождения на полученных РИ с учетом растущих требований по оперативности и точности решения тактических задач в реальном времени в условиях маневрирования ЛА.

Задачи исследований. Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач.

1. Разработка методов формирования трехмерных РИ поверхности и объектов на поверхности с повышенным пространственным разрешением в зоне обзора РТС в режимах ДОЛ и РЛ.

2. Разработка методов оптимального восстановления радиополей отражения, приводящих к повышению разрешающей способности БРТС по угловым координатам, при наблюдении за наземными и воздушными объектами в режиме РЛ.

3. Разработка методов пространственно-временной обработки РИ с повышенным разрешением с целью улучшения качества изображений путем устранения смазываний и подавления спекл-шумов.

4. Разработка методов и алгоритмов обнаружения, распознавания и сопровождения неподвижных и движущихся наземных и воздушных объектов на РИ с повышенным разрешением для систем радиовидения на базе БРТС.

Методы исследования. Для решения перечисленных задач используется современный математический аппарат линейной алгебры, теории оптимальной классификации, идентификации и распознавания, теории оптимальной фильтрации и статистического оценивания, оптимального управления, теории вероятностей и математической статистики. Развит аппарат теории возможностей и нечетких множеств. Активно используется метод математического и статистического моделирования. .

Научная новизна выносимых на защиту результатов определяется следующими положениями по созданшо новых методов и алгоритмов для систем радиовидения на базе БРТС маловысотного полета.

1. Разработка новых методов формирования трехмерных РИ поверхности с повышенным разрешением в зоне обзора при совместном использовании режимов ДОЛ и РЛ и их алгоритмического обеспечения.

2. Разработка новых методов формирования, двумерных изображений радиоконтрастных объектов на поверхности и трехмерных РИ воздушной обстановки в режиме РЛ и разработка их алгоритмического обеспечения.

3. Развитие концепции пространственно-временной обработки РИ с повышенным разрешением и разработка на этой основе методов и алгоритмов повышения качества изображений, а также выделения изображений непод-

вижных и движущихся объектов.

4.: Разработка математического , и алгоритмического обеспечения для систем радиовидения, предназначенных для получения. изображений радиоконтрастных наземных и воздушных объектов с повышенным угловым разрешением по курсу маловысотного полета с.целью обнаружения, распознавания и сопровождения этих объектов.

■ На защиту выносятся следующие новые научные результаты.

1. Методы и алгоритмы формирования трехмерных изображений поверхности в режимах РЛ и ДОЛ при маловысотных полетах и пространст-. венно-временной обработки полученных РИ с целью повышения их качества путем устранения смазываний, и подавления спекл-шумов.

2. Методы, и алгоритмы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах.дальность - азимут с повышенным разрешением,по.азимуту в режиме;РЛ путем оптимального^ восстановления радиополей отражения.

3. Методы и алгоритмы ¿формирования трехмерных изображений протяженных объектов на поверхности путем измерения их высоты в режимах РЛ и ДОЛ и распознавания, объектов на полученных РИ.

4. Методы и алгоритмы формирования изображений радиоконтрастных объектов на. поверхности в координатах угол места — азимут в заданном диапазоне дальности в режиме; РЛ. и обработка РИ с повышенным разрешением с целью обнаружения движущихся объектов.

5. Методы.и алгоритмы формирования изображений плотно движущихся воздушных объектов; в координатах угол места — азимут в заданных элементах разрешения дальности с повышенной точность определения угловых координат при их сопровождении в режимах РЛ и ДОЛ.

6. Методы'и алгоритмы выделения изображений и сопровождения движущихся маневрирующих объектов в условиях априорной неопределенности относительно законов распределения и связи между параметрами моделей.

Практическая ценность работы. Разработанные методы и алгоритмы формированиями обработки РИ представляют;информационную технологию для проектирования современных многофункциональных систем радиовидения. Такие системы: позволяют наблюдать наземную и воздушную обстановку при отсутствии оптической видимости в различных режимах работы, что повышает безопасность маловысотных полетов и эффективность выполнения поставленных перед летчиком задач. Разработанные алгоритмы носят универсальный характер и могут быть использованы также в оптических системах дистанционного зондирования Земли, системах гидролокационного и ультразвукового; видения,, при восстановлении • изображений, полученных в радиоастрономии, радиометрии и т.п.

Достоверность полученньис результатов определяется корректностью математических преобразований на основе предложенных моделей: и алгоритмов решения поставленных задач, что подтверждается математическим и

имитационным моделированием, сопоставлением альтернативных подходов, экспериментальной проверкой работы алгоритмов, а также аналитическим исследованием свойств разработанных алгоритмов в сравнении с результатами моделирования.

Реализация и внедрение результатов работы. Диссертационная работа включает в себя исследования, выполненные в Рязанской государственной радиотехнической академии (РГРТА) с 1976 г. по 2004 г. в рамках НИОКР с несколькими предприятиями, что отражено в 10 отчетах по темам: 10-75, 878, 49-81,42-83,3-85,21-84,60-87,20-02.

. Результаты диссертационной работы внедрены в разработки ряда российских предприятий:

- Федерального государственного унитарного предприятия "Государственный Рязанский приборный завод" при разработке алгоритмического и программного обеспечения перспективных БРТС самолетов и экспериментального образца Н-02530;

- ОАО "Корпорации "Фазотрон — НИИР" (г. Москва) при разработке алгоритмического и программного обеспечения изделия "Курок";

- ГУП "НПО Астрофизика" (г. Москва) при разработке алгоритмического и программного обеспечения системы слежения за космическими объектами;

- НИИ "Рассвет" (г. Рязань) при разработке алгоритмического и программного обеспечения импульсно-доплеровской станции "СН007",

а также в учебный процесс РГРТА в виде двух учебных пособий, которые используются студентами специальностей 2201, 2204, 0719, 0752, 1909 при изучении дисциплины "Теория нечетких множеств", что подтверждается соответствующими актами в приложении.

Апробация работы. Результаты исследований, составляющих основное содержание диссертации, докладывались на 10 международных (всесоюзн.) и 5 всероссийских (московск., республ., российск.) научно-технических конференциях (1 сем.): всесоюзн. сем. "Пространственно-временная обработка сигналов и учет влияния среды их распространения" (Харьков, 1980); московск. конф. "Алгоритмизация и программирование задач управления" (Москва, 1984); республ. конф. "Цифровые методы обработки сигналов в задачах радиолокации, связи и управления" (Свердловск, 1984); всесоюзн. конф. "Автоматизированные системы обработки изображений" (Львов, 1986); всесоюзн. конф. "Математические методы распознавания образов" (Львов, 1987); всесоюзн. конф. "Математические методы распознавания образов" (Рига, 1989); межд. конф. "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва, 1991); всесоюзн. конф. "Методы представления и обработки случайных сигналов и полей" (Харьков, 1991); междунар. конф. "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва, 1991); междунар. конф. "Технологии и системы сбора, обработки и представления информации" (Рязань, 1993); все-росс. конф. "Распознавание образов и анализ изображений: новые информа-

ционные технологии" (Ульяновск, 1995); всеросс. конф. "Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации" (Курск, 1995); межд. конф. "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика" (Рязань, 2000); конф. ГП НИИ приборостроения (Жуковский, 2002); межд. конф. "Кибернетика и высокие технологии 21 века" (Воронеж, 2005).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 57 работ: 33 статьи (19 из них - рекомендованы ВАК на соискание ученой степени доктора наук), 3 патента на изобретение, 1 авторское свидетельство, 18 тезисов докладов на международных, всероссийских и региональных конференциях, 2 учебных пособия.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, библиографического списка и приложения, которое содержит документы о внедрении результатов. Общий объем работы составляет 372 с.^ в том числе: основного текста — 298 е., а также 68 рисунков, 26 таблиц, библиографический список из 234 наименований — 23 е., приложение — 6 с.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении даны общая характеристика работы, аналитический обзор источников, общие положения и принципы построения работы: описание системы, режимов и объектов наблюдения, моделей принимаемой информации, постановка основных проблем и критерии оптимальности.

Система наблюдения представляет собой бортовую моноимпульсную РТС, работающую в миллиметровом диапазоне в режиме излучения с низкочастотным повторением, совмещенную с бортовым компьютером и навигационными датчиками. Предполагается наличие антенной системы (АС) с электронным управлением луча (ЭУЛ). Наличие ЭУЛ позволяет создать режим быстрого обзора контролируемого участка пространства с переключением положения луча по азимуту и углу места на малом промежутке времени. Такая технология наблюдений Дает возможность внедрения оптимальных методов весовой обработки амплитуд принятых сигналов в реальном масштабе времени, что позволяет достичь разрешающей способности РТС по угловым координатам, в несколько раз меньшей ширины ДН (на уровне 0,5 мощности): Допускается наличие АС с высокой скоростью механического управления лучом. По способу наблюдения рассматривается режим с телевизионным (построчным) обзором контролируемого участка пространства, а также с фиксированным положением луча. По способу первичной обработки отраженных сигналов рассматриваются два режима: режим РЛ для РТС 8мм диапазона с узкой ДН (1°-2°) и режим ДОЛ.

Информацию о поверхности и объектах на поверхности несет в себе поле отражающей способности и0. В результате воздействия реального луча РТС на поверхность образуется электромагнитное поле отражения, соответствующее полю и0 и представляющее совокупность сигналов, отраженных

от элементарных участков поверхности. В режиме РЛ апертурой АС при определенном положении центра луча в ц-м периоде обзора на промежутке времени I, I е [^ц-!»^^] > принимается суммарный отраженный сигнал, комплексная огибающая которого после прохождения .тракта первичной обработки в я-м измерительном канале описывается следующей моделью измерения:

п тп . ■. -—

Зч<4)= Е Е ачС,к)-и(и,к) + Рч(0, 4 = 1,0, (1)

j=-n к=-т

где <3 -число каналов; 8ч(1) = Бч(1)е'ч/,(')- принимаемый (траекторный) сигнал с измеряемой амплитудой Зч0) и измеряемой фазой ; ач(],к)-

нормированные коэффициенты ДН 4-го канала, характеризующие интенсивность прихода сигналов от .ьк-го углового направления относительно центра луча [ а^ (¡, - действительные величины без учета фазовых соотношений ДН

и в общем случае могут быть комплексными]; и(1,],к)= = -

составляющие траекторного сигнала с амплитудой 1^к(Ч), несущей информацию о поле и0 , и фазой Ф^О) в ],к-х элементах дискретизации в пределах ширины ДН по азимуту 2п+1 и углу места 2т+1; Рч(1:) = + -комплексный гауссовский белый шум, действительная (1) и мнимая т)ч (I)

составляющие которого распределены по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием. Амплитуды и фазы в общем слу-

чае случайны и их корреляционные характеристики определены.

Модель (1) в РТС может описывать, например, комплексную огибающую на выходе фильтров низких частот квадратурных каналов фазового детектирования ч-го приемного канала (суммарного при 4 = 1 и разностного при я=2). Для действительных коэффициентов ач(^к) выражение (1) разделяется на действительную и мнимую составляющие:

8ч(0созн/ч(1)= Е Е а,ак)-изк(0соз + (2)

}=-п к=-т п т

8ч(1)8И1Ч\,(1)= Е Е ^аЮ-и^СОБШф^ад + п^!),

каждая из которых с учетом = + ди^ф, 11^(0- среднее зна-

чение амплитуды, Л1^к(Ч) - ее случайное отклонение, приводится к виду

У„(0= Е Е «„О.Ю-х^^ДО, (3)

.¡—-п к=-т

где уч(Ч) - результат измерения в я-м канале; = х^ (0 или

= х^(0 = и^(0созф^к(1), х|к(0 = и]к0)5тФ]к(0; \у„(1)-

шумы флуктуаций, равные сумме центрированных случайных составляющих ачак)-ди^0)-созч>]к(0 или ачО,к)-ди^ф-втф^г) и £„(0,т^О). В терминах модели (3) задача заключается в нахождении оценок (О, (0 , Ц,к(0 =((х^к(1))2+(х?кО))2)1/2 и решается лишь в частных

случаях. Для моделирования амплитуды траекторного сигнала после амплитудного детектирования рассматривается сумма квадратов составляющих (2):

52(1)= 2 2а2ак)и?к(0 + х2ч(1) + еч(1), (4)

п к=-ш

где случайная величина, равная сумме .¡)-Ди20',к) и

(0. Лч(0! - центрированная случайная величина. Модель (4) приводится к виду (3) путем смещения Б2 (0 на величину среднего ХдО), что дает возможность непосредственно находить оценки и2к(Ч) и соответственно и^ (г), Модель (4) характеризуется более высоким уровнем помех по сравнению с (3). Для снижения уровня шумов флуктуации используется осреднение (4) по совокупности измерений Б2 (1) .

После стробирования траекторного сигнала (1), (2) в ;-х элементах разрешения дальности на промежутке ¡Л,^,^] из (3) на множестве^.к-х положений луча получается общая модель первичного РИ в режиме РЛ

п ш

в элементах дискретизации 1Ъ', ф|, бк (дальность, азимут, угол места), которая используется для восстановления искомого поля X ={хОДк)} на множестве измерений У,, = {уч(ь ¿к)} • Маловысотность полета при моделировании (5)

проявляется в необходимости трехмерного описания элементов поля X.

Для моделирования амплитудного РИ полученного в режиме

ДОЛ путем измерения амплитуд в 1-х элементах дальности на выходе .¡-х узкополосных доплеровских фильтров, используется райсовская (обобщенная рэлеевская) зависимость. Для традиционных способов наблюдения за поверхностью в режиме ДОЛ третья координата 0к, несущая информацию о высоте поверхности и объектах, не учитывается и РИ АО,]) получается плоским, что недостаточно для маловысотного полета. В этом заключается первая проблема, которая решается в диссертации путем формирования трех-

8

мерных РИ. Вторая проблема состоит в том, что существующие методы синтезирования апертуры в ДОЛ недостаточно эффективно работают в реальном времени при наблюдении за объектами в передней зоне обзора, что является неудовлетворительным для маловысотного полета. В работе эта проблема решается путем использования режима РЛ при наблюдении за объектами и разработки оптимальных алгоритмов восстановления (оценивания) полей X на фоне помех W.

Существует множество подходов к синтезу систем обработки сигналов в РТС: на основе критерия Неймана-Пирса, максимума отношения сигнал-шум, максимума апостериорного распределения, минимума среднеквадрати-ческой ошибки (СКО) в зависимости от целей обработки и применения математического аппарата. Как отмечает Толстов Е.Ф., при любом из указанных подходов задача синтеза сводится к формированию РИ посредством свертки сигнала и некоторой весовой (опорной) функции. При гауссовских шумах операция свертки соответствует оптимальному фильтру при восстановлении РИ по указанным критериям. Учитывая статистический характер задачи восстановления случайных полей X, при разработке алгоритмов восстановления радиополей в диссертации применяются критерии максимума апостериорного распределения и минимума СКО, при этом используется информация о корреляционных свойствах полей X и W. Реализация данных критериев применительно к предлагаемым режимам наблюдения РТС приводит к новым алгоритмам восстановления полей с регулярной и рекуррентной структурой. Рассматриваются также нестатистические критерии восстановления радиополей X по интегральным (суммарным) наблюдениям (5), одним из которых является метод наименьших квадратов (МНК), как вариант дискретного решения интегральных уравнений (решения обратной задачи) с учетом случайных помех.

Методика восстановления полей по интегральным наблюдениям известна в задачах приборостроения, например в работах Потеева М.И., Сизикова B.C., Хургина Я.И., Яковлева В.П. и др., и применяется на практике с целью повышения разрешающей способности приборов. Применительно к радиополям эти идеи рассматриваются в теоретических работах Василенко Г.И., Сизикова B.C., Тараторина A.M. и других авторов. Одни из этих работ направлены на совместное обнаружение и оценивание координат нескольких точечных объектов, что даже в случае одной угловой координаты требует значительных вычислительных затрат при численном решении системы нелинейных (из-за коэффициентов ДН) уравнений. В других случаях (например, работы Васюкова В.Н., Горева П.Г.) предлагаются методы восстановления случайных полей, которые приводят к вычислительным затратам, характерным для классической винеровской фильтрации. Предлагаемые в работе алгоритмы восстановления отличаются тем, что реализуются в реальном масштабе времени, отвечают существующим ограничениям на быстродействие бортовых ЭВМ и дают обобщение на случай формирования трехмерных РИ при

сочетании режимов ДОЛ и РЛ. Развитая в диссертации методика восстановления полей приводит к повышению разрешающей способности бортовой PC по одной и двум угловым координатам. Принципиальное решение задачи повышения разрешения по одной угловой координате в рэлеевском определении может быть получено путем совместного обнаружения и оценивания координат нескольких близко расположенных точечных объектов на восстановленном поле, что, однако, требует существенных дополнительных вычислительных затрат (например, работы Сизикова B.C.).

Конечной целью получения РИ являются обнаружение, распознавание и сопровождение групп объектов на поверхности и в пространстве. Разработка методов и алгоритмов данных задач проводится в диссертации на основе единой концепции пространственно-временной обработки РИ с учетом траекторной информации о движении объектов. В таком идейном плане развивалась теория пространственно-временной обработки радиотехнической информации, например в работах Бакута П.А., Кремера И.Я., Кузьмина С.З., Фальковича С.Е., Чуракова Е.П. и др. В диссертации эта концепция реализуются в виде конкретных методов и алгоритмов с привлечением методики оптимальной классификации и принятия решений. Для учета априорной неопределенности относительно законов распределения в моделях движения объектов развиваются методы теории возможностей.

В первой главе предлагается метод формирования трехмерного РИ поверхности с повышенным пространственным разрешением, который заключается в сочетании режима построчного (телевизионного) обзора контролируемого участка пространства с узкополосной доплеровской фильтрацией принятых сигналов. Применительно к данному методу разрабатываются алгоритмы определения пространственных координат синтезированных элементов разрешения с учетом доплеровского разрешения по частоте и формирования матриц трехмерного РИ поверхности. Разрабатываются методы и алгоритмы пространственно-временной обработки полученных изображений, позволяющие повысить их качество путем устранения смазываний, подавления спекл-шумов и выделения однородных частей изображения.

В соответствии с предлагаемым методом за счет быстрого электронного переключения луч АС смещается по азимуту и углу места построчно на ширину ДН в зоне обзора и при каждом к,1-м положении луча по азимуту и углу места измеряется амплитуда сигнала Ац(Ц1 на выходе j-ro фильтра доп-леровских частот в i-м элементе разрешения дальности, тем самым получается на множестве значений i,j совокупность амплитуд A kl(i,j) в пределах

к, 1-го луча. Для тех амплитуд A kl(i,j), которые превышают порог обнаружения (соответствуют отражению от поверхности), выбираются iijukpe элементы дискретизации прямоугольной сетки x,y,z (нумерация iiji,ki отличается от нумерации ij,k), сферические координаты которых R,q>,6 принад-

лежат области k,l,iJ-ro доплеровского элемента разрешения (ДЭР), путем проверки неравенств

Rj -AR/2áR<R¡ +AR/2, ф] - Дф < ф5 ф^+Дф, (6)

е(ф)-де<е<е(ф)+де, е(ф) = е^+ьг(ф-ф^),

где R¿,фj,0j — сферические координаты центра ij-ro ДЭР, связанные с j-м фильтром частот: cosccj =cosфj-cosGj, fj+1-fj = 2v(cosaj+I-cosaj)/X« « -2vAccj sinaj /X; aj,fj, v,?. - доплеровский угол, частота, путевая скорость, длина волны; AR — разрешение по дальности, Дф, Д6, b - известные для каждого к, 1-го положения луча параметры аппроксимации ДЭР, которые рассчитываются по разработанной методике определения границ ДЭР. Величины Аи(i, j) запоминаются в матрице амплитуд Afi^jj), а максимальное значение третьей координаты zk (высоты) - в матрице Z(i,, j,) . Указанные операции повторяются для всех к, 1-х положений луча, и тем самым формируется трехмерное изображение поверхности в зоне обзора в виде двумерных матриц A(it, и Z(ib jj) . Данные матрицы привязываются к текущему дискретному моменту времени t^: j,), Z^i],^), ц = 0, 1, 2,

..., и передаются на алгоритмы пространственно-временной обработки для повышения качества изображений и вывода изображений на экран индикатора пилота.

На рис. 1 иллюстрируется образование ДЭР.

Рис. 1

Методы и алгоритмы вторичной (пространственно-временной) обработки изображений Ац0,.0 предназначены для повышения качества полученных на первом этапе изображений и включают: алгоритмы устранения смазываний РИ А(1,$, появляющихся за счет взаимного влияния соседних у-х элементов разрешения или специального режима наблюдения РЛ с перекрытием ДН при телевизионном обзоре, и алгоритмы последователыю-

11

временной фильтрации РИ Ац(1, $ с пространственным совмещени-

ем кадров, позволяющие подавить спекл-шумы, появляющиеся на РИ вследствие флуктуаций отраженного сигнала, причём подавление спекл-шумов может предшествовать устранению смазывания. Рассматриваются модель крестообразного смазывания (в частном случае смазывания только по строке: р(0 = 0,У1):

~ п ш

А(У)= £.аа|)А(У + й) + . ЕРаОАО + ^.Д + м^у), (7)

Л—п ¡,=-ш

где аОО. РО1) — коэффициенты смазывания по строке и столбцу, -

случайная составляющая, и модель пространственного смазывания

А(У)= Ё + + (8)

где Х(1],],) - аппаратная функция или общего вида, или с разделенными переменными: Ле) = «Ог^'РСч) •

Для устранения смазываний применяется методика оптимального восстановления поля измерений А(1,.0 путем нахождения оценок А(^). Для модели (7) получены оценки

А(У)= £ ЭДАСЛ+ ;},)+ Е Ь'а^АО + ц,]), (9)

],—п, 11=-ш,

где п, & п, Ш] & т, а весовые коэффициенты Ь(к), Ь'(1) находятся путем

минимизации среднего квадрата ошибки оценивания М[(А(1,.¡)-А(1,$)2], М - символ математического ожидания, из решения системы линейных уравнений с учетом корреляционных свойств полей АиШ. Алгоритм оценивания отличается повышенным быстродействием, т.к. обработка данных ведется в узком крестообразном окне ограниченного размера.

Для увеличения точности восстановления смазанного РИ наряду с данными первого (суммарного) канала используются данные второго (разностного) канала. При этом для модели (8) используется методика восстановления полей, изложенная во второй и четвертой главах.

Для подавления спекл-шумов, в отличие от известного метода осреднения по пространственным элементам разрешения, осуществляется рекуррентное осреднение кадров РИ А)Л(!,^ и 2(у) во времени с коэффициентом усиления

АЦ(У) = Ац-1(11,]1) + уц-(А(10^)-А(1-1(11,]1)),

= + (10) А0(Ч,]1) = А00,о,), г0({,^1) = 20(1,,31), (ц = 1,2,3,...),

что не вносит дополнительных пространственных искажений РИ. При этом связь новых у и старых целочисленных координат осуществляется с учетом параметров движения объекта-носителя РС и периодически корректируется путем пространственного совмещения соседних осредненных кадров Ац(1, и АцчО^) с использованием элементов сегментации. При этом отношение сигнал/шум увеличивается в несколько раз и качество РИ улучшается.

Отфильтрованное изображение выводится на экран индикатора пилота в виде уровней цветности соответственно уровням высоты. Предусматривается дополнительная обработка отфильтрованного во времени РИ в виде пространственной фильтрации с одновременной сегментацией изображения на связные по амплитуде и высоте области. Выделенные сегменты передаются на алгоритмы распознавания, идентификации с картой местности и др.

Во втором главе предлагаются методы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах дальность — азимут в режиме РЛ, приводящие к повышению разрешения по азимуту путем восстановления искомого поля отражения в элементах дискретизации на основе данных суммарного и разностного каналов измерения РТС. Разрабатываются методы и алгоритмы восстановления полей, основанные на статистических и нестатистических критериях оптимальности. Проводится экспериментальная 'проверка алгоритмов с оценкой их эффективности.

Формирование матрицы изображения радиоконтрастных объектов на поверхности в режиме РЛ с электронным сканированием достигается за счет быстрого электронного переключения (смещения) луча по азимуту на величину (2п-И)-й части ширины ДН и алгоритмической обработки полученных при каждом положении луча амплитуд отраженных сигналов на выходе одного или двух приемных каналов. Обработка заключается в следующем.

При наблюдении поверхности для отдельного фиксированного ¡-го элемента разрешения по дальности (и к-го положения луча отражения по углу места, зависящего от 1) амплитуда сигнала на выходе q-гo канала измерения ^ = 1,2) при ^м положении луча в соответствии с (5) подчинена модели

У=А-Х + \У о у,0,В= £ ач(У1)х(У + ]1) + м/<1(У), (11)

где ц = 1,С>, С? - число каналов (<3=1 или 2); У - М-вектор измерений, используемых при оценивании амплитуды одного синтезированного элемента разрешения (ЪГ=2п1+1 для одного канала или N=4^+2 для двух каналов, П[ > п ); А - матрица коэффициентов ДН; X - искомое поле; XV - вектор шумов: луч е М(0,а^); 1и3 ~ номера строки и столбца матрицы РИ.

Методика оптимального восстановления поля отражения X в элементах дискретизации j по интегральным (смазанным) наблюдениям приводит к сле-

дующим алгоритмам. ]. Алгоритм МНК

X = (5 • Е + ATA)_1 Ат Y = Н • Y, x(i, j) = СТХ, - Q ni

или x(i,j)=Z 2 hqO.j^yqOJ + j,), x(i, j) £ xmin , (12)

q=Ui=-n,

где CT = (0,...,0,3,0,...,0) ; H = (5-E + ATA)-1AT - матрица весовых коэффициентов, вычисляемая путем минимизации функции F = (Y - АХ)Т (Y - АХ) по X; Е -единичная матрица; 5 - параметр регуляризации, необходимый при обращении плохо обусловленных матриц и выбираемый путем оптимизации; Т- символ транспонирования; hq(j) — элементы центральной строки матрицы Н, соответствующей минимуму дисперсии в корреляционной матрице ошибок оценивания Кх = (5• Е + ATA)_1 cs^.

При обращении АТА используется рекуррентная процедура: Bk = Bk_1-Bk_Iaka£Bk_!/(l + a£Bk_1ak),B0 = (1 / 5) • Е, B2N = (АТА)-1, (13) где к-я строка матрицы А.

Более общим по сравнению с (12) является алгоритм максимума апостериорного распределения, который для некоррелированных случайных полей X с известной статистикой x(i, j) е N(x,<Tx) имеет вид

X = (5-E+ATA)_1(ATY + 5-X) = Н-Y+H, -X , x(,iJ) = CTJt. (14) Алгоритм (14) требует знания вектора средних значений X . Параметр 5 в (14) имеет смысл отношения дисперсий: 6 = а^, / а^ .

Алгоритмы (12), (14) могут быть использованы как для двух каналов, так и для одного канала измерения. Предложен рекуррентный аналог (12).

2. Алгоритм статистического оценивания с конечной памятью, имеющий структуру x(i,j), аналогичную (12), где коэффициенты hq(ij) находятся по критерию минимума среднего квадрата ошибки оценивания M[(x(i,j)-x(i,j))2] из решения систем линейных относительно hq(ij) уравнений

Q «i "i тц

Е 2МУ,И 2 I«k(i.ii)aic(i,i2)Px(ji+ii-j2-i2) + Pw(ji-j2)) = k=!j|— "i ii=-nii2=-nl

n, - -

= £ aq(i,i2)px(j2+Í2). Ü2 =-n,,n, ,q = 1,Q)

¡2—П|

с учетом нормированных корреляционных функций рх и pw последовательностей x(¡j) и w(i,j)noj.

3. Рекуррентный алгоритм статистического оценивания, полученный из условия минимума условного среднего суммарного квадрата ошибок оцени-

вания М[||Х0,.))-Х(У)||2 /У(и),У0,2),...,У(У)]:

Х(ц = В ■ Х(1, ] -1) + АО) • Шь $ - А* В • Х(1, ] -1)) , (16)

х(!,= СТХ(1,]), х(1,¡) & ит)п, Ст = (О,...,0,1,0,...,0) , где ХО, # = (х(1, j-п),...,х(1,]),...,хО, j + п))т - 2п+1-вектор искомой последовательности; У(1, ]) = (уч(1, = 1,<3)Т - С}-вектор измерений при .¡-м положении луча РТС; А* - матрица коэффициентов ДН; В и Л(])- известные матрицы. Корреляционные свойства х(У) по] заданы стохастическим разностным уравнением

Х(У) = ВХ(1,.|-1) + С-У(У) о х(1,]) = Ь-х(1>]-1) + с-уО>]), (17)

где В и С — матрицы, зависящие от параметров Ь и с; у(1,_]') е К(0,сг^) .

Модель измерений (11) => У(ь]) = А*-Х(1,|) +

4. Алгоритм выделения изображений объектов. Алгоритм разработан для частного случая наблюдения за радиоконтрастными объектами на фоне подстилающей поверхности для модели измерений вида х5(У) = А3, ]е{^(в),...^^)}, или х5(У) = 0, .¡«Цф.....]2(5)},

У(и)= £ ¿a(^,jl)x,(i,j■ + j1) + w(¡,j). (18)

]|=-П 5=1

Алгоритм осуществляет сглаживание последовательности у(У) фильтром второго порядка с определением параметров аппроксимирующей кривой акО> к =0,1,2. На основе этих параметров находятся точки перегиба и точки максимума сглаживающей последовательности а0(]). По взаимному расположению данных точек определяются оценки ^ и ]2 начала и конца сигнала отражения от объектов и вычисляются оценки поля отражения хО,.¡).

На рис. 2 показаны: реальное РИ объектов на поверхности, результат его обработки алгоритмом (16) по данным одного суммарного канала и срез восстановленного РИ по строке.

Л

Рис.2

На рис. 3 иллюстрируется наблюдение объектов на поверхности путем восстановления РИ алгоритмом (12) в апертуре 2п+1=9 по данным одного канала. Моделирование осуществлялось в соответствии с амплитудным де-

тестированием (2), (4) при случайных некоррелированных фазах. Качество восстановленного РИ улучшается при осреднении РИ (на рис. 3 слева - направо показаны наблюдаемое, восстановленное и осредненное РИ).

Рис. 3

Привлечение данных второго (разностного) канала приводит к повышению качества восстановленного изображения, которое оценивается величиной СКО ошибки оценивания а[Дх(1, ])], ДхО,.¡) = хО,])-х(1,]). Показано путем моделирования работы алгоритмов I, 2, 3, 3* (модификации 3), что точность восстановления радиополя за счет данных второго канала повышается на 40 % - зависимости а[Дх(1,.¡)] от 2п+1 на рис. 4 (нумерация линий соответствует нумерации алгоритмов).

а1Дх] 0,2

0,1

Рис. 4 Рис. 5

На рис. 5 показаны имитация телевизионного обзора при смещении луча на ширину ДН 2п+1=7 (сжатое в 7 раз по столбцу изображение слева) и восстановленное РИ алгоритмом (12) при последовательном смещении луча на 1/7 ширины ДН (изображение справа). Увеличение апертуры 2п+1 имитирует удаление РТС от объекта наблюдения. При 2п+1 = 15 элементов (что отвечает быстродействию бортовой ЭВМ) качество восстановленного РИ примерно сохраняется. Нижняя граница различения деталей на сжатых РИ соответствует ширине ДН 2п+1=3, следовательно, эффективность предлагаемого метода в 5 раз выше по сравнению с телевизионным обзором.

Случайность и некоррелированность фазы <р в модели (2) приводит к снижению точности восстановления на 90 % по сравнению с неслучайной или сильно коррелированной фазой. При этом СКО ошибки восстановления при раздельной обработке сигналов в квадратурных каналах составляет до 10 % от средней амплитуды полезного сигнала. Обработка после амплитудного детектирования характеризуется более высоким уровнем ошибки вос-

становления и требует предварительного осреднения. Резервом повышения точности являются использование многоканалыюсти и увеличение размерности задачи.

В третьей главе предлагаются методы формирования трехмерных изображений радиоконтрастных объектов на поверхности путем измерена их высоты в синтезированных элементах разрешения по углу места, а также по длине радиотени. На основе этих методов разрабатываются алгоритмы формирования трехмерных изображений, позволяющие совместно с амплитудным изображением получать матрицу высот. Разрабатывается модифицированный корреляционно-экстремальный алгоритм распознавания протяженных объектов с предварительной сегментацией, учитывающий значения высоты, и проводится моделирование его работы.

Метод измерения высоты при формировании трехмерного РИ на базе одноантенной БРТС маловысотного полета отличается тем, что вместе с получением матрицы амплитуд А(У) в элементах разрешения дальности и азимута в режиме ДОЛ осуществляются последовательное смещение луча по углу места (по к) на (2п+1)-ю часть ширины ДН (в режиме РЛ) и вычисление оценок амплитуд х(к) в к-х синтезированных элементах разрешения по углу места с фиксацией к^-х моментов, когда амплитуда х(к) превышает порог обнаружения сигнала отражения от объекта или поверхности. Соответствующие км значения амплитуд х(кд) и угла места 0М запоминаются в матрице амплитуд А: А(у)= х(к(1) и матрице третьих координат ©: ©(¡^)=9(1 , которые пересчитываются в прямоугольную систему координат в виде матриц амплитуд А(1|^|) и высот НО^) в .¡^-х элементах дискретизации,прямоугольной сетки. В отличие от известных методов .измерения высоты поверхности с помощью системы пространственно разнесенных антенн (интерферометров) предложенный метод позволяет, измерять высоту с помощью одной антенны. . л, , , .*

Метод измерения высоты по длине радиотени отличается тем, что для тех у-х элементов матрицы РИ, полученной в режиме ДОЛ, для которых соответствующие элементы объекта или поверхности образуют радиотень, дополнительно с амплитудой сигнала А(у) по длине тени измеряется высота Н, значение которой присваивается другим элементам матрицы по определенному правилу. Предварительно осуществляются пороговая обработка исходной матрицы А(1 ^ и ее сегментация путем разделения на однородные по амплитуде непересекающиеся подобласти с разметкой теневых элементов и выделяются для каждого столбца матрицы последовательности теневых элементов, граничащие с сегментами изображения объектов на поверхности. На основе предложенных методов разработаны конкретные алгоритмы формирования трехмерных РИ. Наличие матрицы высот позволяет различать РИ протяженных объектов с близкой конфигурацией, но разной высоты.

Разработан модифицированный корреляционно-экстремальный алго-

ритм распознавания РИ протяженных объектов на поверхности с учетом' высоты, основанный на предварительной сегментации изображения. Сегментация осуществляет разделение исходного РИ на непересекающиеся подмножества с разными уровнями по амплитуде и высоте. Блок селекции выбирает наиболее правдоподобные последовательности сегментов, относящиеся к одним и тем же фрагментам изображения объекта, объединяет их по геометрическим признакам в единый сегмент изображения объекта Б и отсеивает ложные (случайно образующиеся) последовательности сегментов. Объединенный сегмент Б сравнивается с эталонными РИ с учетом высоты. При распознавании малоразмерных изображений с нечеткой конфигурацией предусматривается распознавание в пространстве признаков.

Показано путем моделирования, что использование в составе алгоритма распознавания блока селекции в последовательности кадров изображения приводит к увеличению вероятности распознавания на 30 — 40 % за счет отсева ложных образований. Наличие матрицы высот позволяет распознавать изображения высотных объектов даже в тех случаях, когда разрешающая способность системы наблюдения существенно ухудшается. Сегментация позволяет в несколько раз повысить быстродействие алгоритма распознавания и точность определения координат объекта по сравнению с классическим корреляционно-экстремальным алгоритмом без сегментации при наличии более одного распознаваемого объекта. При отношении сигнал-шум по амплитуде ( А/аа) порядка 5—10 задача распознавания объекта площадью 20 — 30 элементов и высотой в 10 элементов разрешения с определением его координат решается с достоверностью 0,85 — 0,95.

В четвертой главе предлагаются методы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах угол места — азимут в заданном диапазоне дальности в режиме РЛ. На базе предложенных методов разрабатываются алгоритмы восстановления полей отражения по данным одного и двух каналов измерения, приводящие к повышению разрешения одновременно по двум угловым координатам. На основе РИ с повышенным разрешением решается проблема выделения (обнаружения) меняющихся изображений движущихся объектов на поверхности в последовательности кадров.

Формирование матрицы РИ объектов на поверхности с повышенным разрешением по двум угловым координатам в режиме РЛ достигается за счет быстрого электронного переключения (смещения) луча по углу места и азимуту соответственно на величину (2т+1)-й и (2п+1)-й части ширины ДН и алгоритмической обработки полученных при каждом положении луча в заданном диапазоне дальности амплитуд отраженных сигналов по данным одного и двух каналов измерения. Амплитуда сигнала на выходе суммарного канала в ¡-м элементе разрешения (или диапазоне) дальности при к^-м положении луча по углу места и азимуту подчинена модели (5) при ц = 1. Главный лепесток ДН суммарного канала имеет форму колокола, поэтому коэффици-

енты аЦк) этого канала описываются функцией с разделенными переменными: аЦк) = а1(к)-а20), соответственно модель измерения (5) при фиксированном 1 представляется в виде

т п

У(М = Еа1<к1)г(к+к1,Л + ,у<к,Л, 2(к,Ц = Еа2а1)х(к^ +й). (19)

к!=-т j1 =—п

Тогда восстановление поля отражения хСУ) сводится к двухэтапной процедуре, каждый этап которой представляет операции оценивания по одной угловой координате.

1. Вначале восстанавливается поле отражения х(к^ в каждой к-й строке матрицы РИ у(к^), что реализуется в процессе построчного сканирования луча по азимуту (изменение ] в реальном времени):

УМ= t а201)2(к,л + + г(ко>= |ь1а1)у(к,3 + ]1), (20)

.¡,=-П Л=-П| .

П2>П. Это приводит к промежуточным оценкам 2(к^), к = 1,ктах ,

3 = п, 1» Лтах _П1 > гДе ктах и jmax - число строк и столбцов матрицы РИ.

2. Затем восстанавливается поле отражения в каждом ]-м столбце матрицы г(к, $ в процессе сканирования луча по углу места (изменение к):

Ш)

£(к, ^ = г(к, $ + е(к, .¡) = 2;а!(к1)х(к + к1, .¡) + е(к, ,0 =>

Ш1 -

=> х(к,.0= 1Ь2(к1)2(к + к1,]), 1Щ ¿т 0 = 1,.¡тах ), (21)

где к =т1+1,ктах-ш, , ] = п,+1,]тах-п,; г(^) - ошибка оценивания гОу); И^О в (20) и Ь2(к1) в (21) - весовые коэффициенты, которые находятся по методике, аналогичной рассмотренной во второй главе.

На рис. 6 иллюстрируются РИ поверхности: сжатое по строкам и столбцам в 7 раз (имитация традиционного наблюдения апертурой в 7x7 элементов), смазанное по строкам и столбцам при сканировании и восстановленное алгоритмом (20), (21) по данным одного суммарного канала.

Рис. 6

Для повышения качества восстановленного РИ (точности оценивания) используются данные одновременно двух каналов: q =1, 2 в модели (5). Ко-

эффициенты ß(k,j) ДН разностного канала не описываются функцией с разделенными переменными: ß(k, j) ^ ßj (k) • ß2 (j) (двухэтапная процедура неприменима). Для получения оценки x(k,j) измерения yq(k, j), q = 1,2, в MxN-окрестности kj-ro элемента (М = 2т] +1, N = 2щ +1) нумеруются в сквозном порядке построчно (вначале измерения первого канала, затем второго) и располагаются в составе 2ММ-вектора

Y(k,j) = (yq(k + k1,j + j,), к! =-ш1,ш1, jj =-n„n1,'q = l,2) =

= (У1.У2.->У2мы)Т-

Тогда модель совместных измерений представляется в матричной форме:

Y(k,j) = A-X(k,j) + W(k,j), (22)

где X(k,j) = (x(k + k1,j + j1), к, =-s,s, j, =-r,r) = (x,,x2,...,xSL)T - искомые параметры поля; s = mi+m-l, r = ni+n-l;A— матрица размерностью 2MNxSL , S = 2s+l, L = 2r+l, сформированная в соответствии с (5) из двумерных коэффициентов ДН первого канала akj и второго канала ßkj;

W(k,j) = (W],w2,...,w2MN)T - 2МК-вектор помех.

Уравнение (22) в развернутом виде представляет систему 2MN уравнений с SL неизвестными x(k,j) . При определенных значениях М и N получается избыточность измерений y4(kj) по отношению к оцениваемым параметрам: 2MN > SL, что позволяет находить оптимальные оценки X искомых параметров X алгоритмом МНК (12), близким к алгоритму (14) при случайных некоррелированных полях X, или в развернутом виде

Q ш, л,

x(k,j)=Z 2 2 hqCkjJ^yqCk + kjJ + j!), (23)

q-i ki—Ji=-ni

где h,(k,j) и h2(k,j) — элементы центральной строки матрицы H; Q = 2.

Точность оценок в соответствии с корреляционной матрицей ошибок оценивания Кх = (8-Е + АтА)"'а^ при заданных коэффициентах <Ху,Ру и СКО помехи aw определяется параметрами ш, n, М, N и числом каналов измерения Q. Привлечение данных второго канала (Q=2) повышает точность оценивания не менее чем в 1,5 раза (по сравнению с Q=l).

Алгоритмы (21), (23) применимы также для устранения пространственных смазываний (1-я глава) по данным одного (Q=l) или двух (Q=2) каналов измерения. Эффект устранения смазываний проиллюстрирован на рис. 6.

Случайность и некоррелированность фазы ср в модели (2) приводит к снижению точности восстановления на 30 % по сравнению с неслучайной или сильно коррелированной фазой, что компенсируется увеличением числа каналов измерения.

На основе РИ с повышенным разрешением (полученных в режимах РЛ или ДОЛ) решается проблема выделения изображений группы подвижных объектов на поверхности в последовательности кадров РИ. Необходимость решения данной проблемы обусловлена ситуациями, в которых применение режима селекции для группы движущихся наземных целей затруднено (доп-леровские скорости низкоскоростных объектов находятся в полосе доплеров-ских скоростей от подстилающей поверхности). Предлагается метод выделения РИ объектов, основанный на реализации концепции пространственно-временной обработки последовательности кадров РИ путем оптимальной классификации сегментов с учетом траекторной информации.

Из последовательности матриц РИ Ао, Аь..., А, выделяются сегменты во, вь ..., Ог, принадлежащие искомым объектам, с оцениванием параметров траекторий движения и геометрических характеристик сегментов.

Вводятся рекуррентная стохастическая модель изменения сектора состояния Хч(ц) = (хч(|1), хд(|д),...,х^ч)(ц))т, каждого я-го оцениваемого параметра

х4(ц) в последовательности сегментов Со, в], .... в/, принадлежащих изображению одного и того же объекта (или фрагмента изображения объекта):

Хч(ц) = Рч00Хч01-1) + >Уч(ц), я=йг, (24)

где ¥ч(/л) — известная матрица перехода; (р) е N(0, Кч ) - вектор случайных составляющих; <3 — число параметров; и аддитивная модель первичных оценок параметров Ъ^ = (г, (р),г2(р),...,2д(|.1))т выделенных сегментов <3М :

г„(ц) = кч(ц) + уч01), хч(р) = НтХч(р), = = (25)

Нт=(1,0,...,0), Уч(р)еК(0,а2).

Правдоподобие выделенной последовательности сегментов <30,6],...., ¿¡г или соответствующей последовательности векторов первичных оценок параметров Ъ\,..., 2-1 характеризуется функцией правдоподобия в виде совместной плотности распределения этих оценок

Ц2о,...,2г) = ПЦ2(,(0))ПП Ь(2чаО|2ч(0),...,2ч(р-1)) . (26)

4=1 ц-Ц-1

На основе этой функции выводится эквивалентный показатель правдоподобия 1(ц), вычисляемый рекуррентно по формуле

1(р) = 1(р-1)+ЕО-1(ц)(2ч(ц)-^Т(ц)Хч(ц-1))2, р<г, (27)

- ч=1

с использованием рекуррентных оценок Хч (р) вектора состояний Хч(ц):

' Хч(р) = Рч(р)Хч(ц-1) + Вч(ц)(гч(р)-Гчт(ЮХС1(^-1)), (28)

где Вч(р) имеет смысл дисперсии суммарной ошибки оценивания и экстраполя-

ции параметра ^(ц); ^(ц)-строка матрицы Рч(р); Вд (ц) - известная матрица.

Случайная величина показателя 1(ц) распределена по закону хи-квадрат с кц степенями свободы: 1(ц) е х2(кц), }х = 1,г, что позволяет использовать критерий согласия для отсева ложных последовательностей сегментов.

На основе динамической модели (27), (28) разработан алгоритм выделения изображений объектов. Алгоритм отличается тем, что работает в условиях априорной неопределенности относительно числа объектов, их начальных положений или сегментов изображения объектов. По результатам моделирования работы алгоритма оценка вероятности правильного обнаружения (выделения) изображения объекта при отношении сигнал-шум (А/а) 4 — 5 при вероятности появления случайного фона 0,1 - 0,3 составляет 0,85 — 0,95. Альтернативные алгоритмы, основанные на задании начальных положений или эталонов объектов, в данных условиях оказываются неприменимыми.

В пятой главе предлагаются два метода формирования трехмерных РИ группы близко расположенных воздушных объектов в координатах угол места — азимут в заданных элементах дальности в режимах РЛ и ДОЛ. Для обнаружения элементов дальности положения объектов разрабатываются алгоритмы обнаружения траекторий движения группы воздушных объектов по отметкам дальности и радиальной скорости. Исследуются свойства данных алгоритмов и проводится сравнительный анализ.

В соответствии с первым методом в режиме построчного сканирования луча в зоне обзора со смещением по азимуту (по ]) и углу места (по к) на ширину ДН осуществляется первичная обработка информации, в результате которой образуются отметки дальности и радиальной доплеровской скорости в Ьх элементах разрешения дальности и .),к-х угловых направлениях. На основе отметок первичной обработки, полученных в нескольких начальных периодах обзора (в моменты времени , ц=0,1,2,...,г) для каждого.¡,1с-го направления, решается задача обнаружения (завязывания) траекторий движения группы воздушных объектов с оцениванием числа объектов и дальности до каждого объекта на момент 1:г. Относительно каждого .¡,к-го направления, в котором обнаружен хотя бы один объект (завязана траектория), дополнительно осуществляется построчное сканирование луча со смещением по азимуту (по _]|) и углу места (по к]) соответственно на (2п+1)-ю и (2т+1)-ю часть ширины ДН и формируется поле измерений в 1-х элементах дальности обнаруженных траекторий. На основе полученных измерений [модель (5)] восстанавливается поле отражения в ^,кгх элементах дискретизации с использованием методов 4-й главы и формируются матрицы РЙ воздушной обстановки х(1, ]1,к1)в ьх элементах дальности обнаруженных объектов. В матрице оценок амплитуд выделяются элементы, амплитуды которых превышают порог обнаружения сигнала отражения от объекта, и формируются отметки я-х объектов (Щл), <р(.?), 0(^)) , л=1,2,...,1_ (Ь — оценка числа объектов) с повышенной точностью определения угловых координат, которые передаются далее на

алгоритмы пересчета координат отметок в прямоугольную систему и сопровождения траекторий.

Во втором методе предусматривается сочетание режимов РЛ и ДОЛ (1-я глава). В этом случае относительно каждого ],к-го направления, в котором обнаружен хотя бы один объект в ¡-м элементе дальности, дополнительно осуществляются узкополосная доплеровская фильтрация принятых сигналов и сканирование луча в направлении касательной к линии уровня доплеров-ского угла (постоянной доплеровской частоты) со смещением на (2ш+1)-ю часть ширины ДН (3-я глава). В результате синтезируются элементы разрешения по 3] (доплеровской частоте) и по к[ (углу места) в ¡-м заданном элементе дальности, на основе которых восстанавливается РИ воздушной обстановки.

Предложенные методы отличаются от известных амплитудных и фазовых методов измерения угловых координат одиночных воздушных объектов тем, что позволяют измерять угловые координаты группы близко расположенных объектов с одновременным формированием матрицы РИ воздушной обстановки.

В табл. 1 показан пример восстановления поля X отражения от четырех и пяти точечных объектов в апертуре 3x3 (элементов дискретизации), алгоритмом (23) в окне измерений МхИ = 5x5 при отношении сигнал-шум (А/а) = 10. Алгоритм различает до 5 объектов, в то время как апертура ДН при этих же условиях позволяет разрешить только один объект.

Таблица 1

X X X X

10 0 10 9,3 0 9,9 10 0 10 9,6 0 10,7

0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 8,6 0

10 0 10 9,7 0 9,2 10 0 10 10,4 0 9,8

В этом смысле разрешающая способность в данном примере повышается в 5 раз за счет введения нового режима наблюдения и операций восстановления. Показано, что переход от одного канала к двум каналам измерения позволяет увеличить точность восстановления (уменьшить СКО ошибки восстановления) почти в 2 раза. Случайность и некоррелированность фазы <р в модели (2) приводит к снижению точности восстановления на 20-30 % (по сравнению с неслучайной фазой) и не сказывается заметно на качестве РИ — см. таблицу 2, полученную для случайной некоррелированной фазы.

Таблица 2

X X X X

10 0 10 9,7 0 9,1 10 0 10 8,1 0 11,0

0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 7,4 0

10 0 10 9,2 0 8,9 10 0 10 8,7 0 9,0

Для локализации положений воздушных объектов по координате дальности разработаны алгоритмы выделения (завязывания) траекторий по мно-

жеству отметок первичной обработки (дальности, радиальной скорости).

Проблема выделения траекторий формулируется как задача оптимальной классификации отметок первичной обработки. Вводится модель наблюдений в виде совокупности q-x координат s-x отметок Xs(n) = (xsq(|Lt), q = l,Q), принадлежащих р-м траекториям, в ji-e моменты времени:

хР5Ч(ц) = ^тАР[) +РР5Ч(Ц), q=Ü>, Ц = Ог, s=úv p = Mñ, (29)

Apq =(apqo,apql,...,apqV(()T - параметры траектории;

fn = (1, -t0, (tu -t0)2/2-t0)Vq /vq!)T- формирующий веюгор; Pp^í^eNÍO.a^XVs.q,^ - помехи.

Наблюдаемые в последовательности кадров отметки распределяются между р-ми траекториями по критерию максимума функции правдоподобия

L(Xpj (ц), s = ц = 0,г | Apq,p = l,m, q = l,Q) =

= const • expl--Ц-ZÍ: §)(Xpsq(H)-fjA )2i, (30)

[ 2crq р=1ц=0 q=l Ps4 J

что эквивалентно [в рамках модели (29)] минимуму суммарного квадрата удаления отметок относительно оценок координат выделяемых траекторий.

Для реализации данного критерия разработана динамическая модель в виде рекуррентного соотношения для показателя оптимальной классификации

1(ц+1) = 100 + уц+11 Saq2(xpjq0i + l)-fMT+1Apq(n))2 , (31)

p=lq=l

■ Yn+i=l-f¿+iVi' Kv^O,

который реализуется в виде последовательной процедуры классификации. В составе показателя используются рекуррентные оценки параметров траектории

Ápq(n+1)= Apqí^ + ViíXp.q^ + O-f^iÁpqW). ц-\\r-l, (32)

. т i v

Vi = D'V+ifи+ь = £f;fjT , Apq(v) = d;1 ZfjX (i).

i=o ¡=o

Проводится обобщение динамической модели на случаи возможных пропусков отметок и независимых измерений скорости. На базе построенной модели разработаны универсальные алгоритмы восстановлеши траекторий и их практические модификации. Данные алгоритмы по сравнению с альтернативными алгоритмами позволяют при близких вычислительных затратах и

увеличении вероятности правильного обнаружения всех траекторий снизить в 1,5 -2 раза число ложно обнаруженных траекторий.

В шестой главе разрабатываются методы и алгоритмы учета неопределенности при выделении РИ движуирсхся объектов, включающие адаптивное оценивание параметров движения маневрирующих объектов и выделение РИ группы движущихся объектов в условиях априорной неопределенности относительно законов распределения и связи между параметрами моделей. Методы основаны на развитии теории нечетких множеств и теории возможностей. Предлагается методика восстановления утраченных тра-екторных связей в случае временной потери наблюдений.

Во всех рассматриваемых ситуациях возникает проблема срыва сопровождения при наблюдении за движением маневренных объектов. Для решения этой проблемы развита методика адаптивного оценивания параметров на базе рекуррентного МНК с последовательным усечением памяти. Предложены методика и алгоритм адаптивного оценивания параметров траекторий движения маневрирующих объектов по данным радионаблюдений на основе теории возможностей и теории нечетких множеств. Разработан "нечеткий" аналог критерия Пирсона, основанный на максимннной логике принятия решения и используемый в процедуре классификации наблюдений.

В условиях отсутствия информации о законах распределения и связи между параметрами модели движения и измерения предложен подход к оцениванию и обнаружению в условиях неопределенности, основанный на теории возможностей и нечетких множеств. Выводятся «нечеткие» аналоги рекуррентных процедур совместной фильтрации и обнаружения применительно к задаче выделения изображений движущихся объектов. Результатом являются наилучшие с точки зрения максимума апостериорной функции принадлежности оценки, называемые здесь «нечеткими», аналогичные по форме рекуррентным оценкам и отличающиеся правилом вычисления коэффициентов усиления. Проводится сравнительный анализ свойств оценок, показывающий более устойчивый характер нечеткого алгоритма. Решается задача обнаружения момента времени появления "разладки" в модели движения с помощью рекуррентного алгоритма типа «нечеткого» критерия согласия.

При выделении изображений группы движущихся объектов и сопровождении их траекторий возникают ситуации неопределенности, когда контроль за движением объектов прерывается. После возобновления наблюдения связи между предыдущими и последующими участками траекторий оказываются разорванными. Предложен подход, позволяющий для каждого предыдущего участка траектории указать его наиболее правдоподобные продолжения с позиции допустимых энергетических затрат на переход и статистических критериев согласия.

В заключении подведены итоги диссертационной работы. Решена крупная научно-техническая проблема, связанная с созданием полнофункционального математического и алгоритмического обеспечения сущест-

вующих и перспективных систем радиовидения и обработки РИ, полученных по курсу маловысотного полета. Основные новые научные и практические результаты, сводятся к следующему. ,. , ,,, 1. Предложен метод формирования трехмерных РИ поверхности с повышенным пространственным разрешением при маловысотном полете в режиме телевизионного, обзора РЛ совместно с ДОЛ. Применительно к данному методу разработаны методика и алгоритм определения пространственных координат синтезированных элементов разрешения. Метод обобщает способ получения двумерных (плоских) , изображений поверхности в режиме ДОЛ на случай трех .координат с одновременным расширением зоны обзора. Это дает, информацию о высоте поверхности и препятствий по линии полета, что повышает безопасность маловысотных полетов, . . , ,;, (,., 2. Разработаны методы и алгоритмы пространственно-временной обработки сформированных матриц РИ.поверхности с повышенным разрешением, позволяющие повысить, качество изображений путем устранения смазываний РИ, подавления спекл-шумов и вьщелешм однородных, ластей изображения. Алгоритмы, устранения смазывания обладают повышенным быстродействием, а алгоритм подавления спекл-шумов повышает качество РЙ без пространственных искажений.. . ... ...

,. .3. .Предложены, методы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах дальность - азимут, приводящие к повышению разрешающей способности по азимуту с использованием данных суммарного и разностного каналов измерения. Применительно к данным методам разработана методика восстановления РИ объектов на поверхности, основанная на оптимальном оценивании параметров искомого поля отражения по интегральным (суммарным) наблюдениям.

4. На базе данной методики разработаны алгоритмы восстановления РИ, основанные на статистических и нестатистических критериях оптимального оценивания параметров поля с регулярной и рекуррентной структурой. Проведены моделирование работы алгоритмов и экспериментальная проверка, подтвердившая. их эффективность при работе в передней зоне обзора БРТС. Использование данных алгоритмов позволяет повысить эффективность различения объектов на РИ в 5 раз по сравнению с традиционным телевизионным методом обзора.

'. . 5. Предложены методы и алгоритмы формирования трехмерных РИ протяженных объектов на поверхности в режиме РЛ совместно с режимом ДОЛ по азимуту путем измерения высоты в синтезированных элементах разрешения по углу места, а также с учетом радиотени, позволяющие совместно с амплитудным изображением получать матрицу высот. Методы позволяют измерять высоту поверхности и объектов на поверхности без применения сложных антенных систем, что является более экономичным и эффективным при маловысотных полетах легких самолетов и вертолетов. .

6. Разработан модифицированный корреляционно-экстремальный алго-

ритм распознавания РИ протяженных объектов на поверхности с учетом высоты, основанный на предварительной сегментации РИ. Сегментация позволяет увеличить в несколько раз быстродействие алгоритма распознавания по сравнению с классическим корреляционно-экстремальным алгоритмом и точность определения координат объектов: Наличие матрицы высоты позволяет распознавать изображения объектов с достоверностью, не меньшей чем 0,85, даже при существенном ухудшении разрешающей способности системы наблюдения. ■ 4 ; ' ' '•"'■" ' ' ' • '

7. Предложены методы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах угол места - азимут в режиме РЛ в заданном диапазоне дальности, приводящие к совместному повышению разрешающей способности РТС по азимуту и углу'места. Применительно к данным методам разработаны алгоритмы восстановления радиополей по данным одного и двух каналов Измерения. Эффект повышения разрешения РИ по двум угловым координатам оказывается не менее чем в 5 раз выше по сравнению с традиционным методом наблюдения поверхности.

' 8. На основе РИ с повышенньш разрешением решена проблема выделения меняющихся изображений движущихся объектов на поверхности. На базе концепции пространственно-временной обработки последовательности кадров РИ путем внутрикадровой сегментации и межкадровой классификации сегментов разработаны динамическая модель в виде рекуррентных соотношений 7 для показателя правдоподобия выделяемой' последовательности сегментов и алгоритм выделения изображений. Предложенный алгоритм отличается тем, что работает в условиях априорной неопределенности относительно числа объектов й их начальных изображений.

9. Предложены методы формирования трехмерных РИ воздушной обстановки в режиме PJL Применительно к данным методам разработаны алгоритмы восстановления РИ группы воздушных объектов ó предварительным завязыванием траекторий их движения по отметкам дальности и радиальной скорости. В отличие от существующих методов измерения угловых координат воздушных объектов предложенные методы позволяют измерять угловые координаты группы близко расположенных объектов с одновременным формированием матрицы РИ воздушной обстановки. Эффект обнаружения объектов на восстановленном РИ не менее чем в 5 раз превышает возможность традиционного способа наблюдения в режиме РЛ. ;

10. Для предварительного завязывания траекторий разработаны динамические модели в виде рекуррентных соотношений для оценок параметров и показателя оптимальной классификации наблюдений с обобщением на случаи возможных пропусков, неизвестного числа объектов и учета независимых измерений скорости. На основе данных моделей разработаны алгоритмы 3áBjhbiBaHM траекторий и проведено моделирование их работы. Данные алгоритмы при увеличении вероятности обнаружения всех объектов позволяют уменьшить число ложно обнаруженных траекторий в 1,5 — 2 раза по сравнё-

нию с альтернативными алгоритмами.

11. В плане учета неопределенности при изменении модели движения сопровождаемого РИ движущегося объекта разработана методика адаптивного оценивания параметров движения на базе рекуррентного МНК и разработан адаптивный алгоритм оценивания параметров маневрирующего объекта, основанный на развитии методов теории возможностей.

12. Предложены не имеющие аналогов методика и алгоритм выделения изображений группы движущихся объектов в условиях априорной неопределенности относительно законов распределения и связи между параметрами моделей, основанные на развитии теории возможностей. Алгоритмы более устойчивы к изменению некоторых априорных данных и более чувствительны к изменению наблюдений по сравнению с известными. Предложена методика восстановления утраченных траекторных связей.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Клочко В.К. Восстановление функций при траекторных построениях// Обработка информации в автоматических системах: Межвуз. сб. научн. тр. / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1976. № 4. С. 16 - 22.

2. Клочко В.К., Чураков Е.П. Идентификация мгновенных оценок в задачах многомерной нелинейной фильтрации // Обработка информации в автоматических системах: Межвуз. сб. научн. тр. / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1977. № 5. С. 22 - 29.

3. Клочко В.К., Чураков Е.П. Классификация наблюдений в задаче траекторных построений // Обработка информации в автоматических системах: Межвуз. сб. научн. тр. / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1978. № 6. С. 29 - 32.

4. Чураков Е.П., Клочко В.К. Восстановление функций по результатам дискретных наблюдений / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1979. 17 с. Деп. в ВИНИТИ 25.01. 1979. № 1014.

5. Чураков Е.П., Клочко В.К. О восстановлении функций по их дискретным отсчетам // Известия вузов. Приборостроение. 1979. № 8. С. 14 — 17.

6. Клочко В.К., Чураков Е.П. Алгоритм восстановления функций по их дискретным отсчетам // ГОСФОНД алгоритмов и программ СССР. Инв. П003607. 4.04.1979.

7. Клочко В.К., Чураков Е.П. Метод ветвей и границ в задаче восстановления функций по их дискретным отсчетам // Техническая кибернетика. 1980.4. С. 166-175.

8. Клочко В.К. Алгоритм восстановления параллельных траекторий // Обработка информации в автоматических системах: Межвуз. сб. научн. тр. / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1980. С. 34 - 38.

9. Клочко В.К. Различение графических ситуаций в задаче технического диагноза // Обработка информации в автоматических системах: Межвуз. сб. научн. тр. / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1980. С. 123 — 127.

10. Клочко В.К., Красин В.П. Пространственно-временная обработка сигналов при восстановлении траекторий. по неоднозначным дискретным

¡отсчетам // Тез. докл. всесоюзн. сем; "Пространственно-временная обработка сигналов и учет влияния среды их распространения". Харьков: ХАИ, 1980. С.40-42.

11. ¡Клочко В.К., Чураков:Е.П. Адаптивный рекуррентный алгоритм . фильтрации квазидетерминированных сигналов // Математические методы . оптимального управления и обработки данных: Межвуз. сб. науч. тр. / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1983, С. 57 - 62.

. 12. Клочко В.К. Методы теории оптимального управления и дискретного программирования в задаче восстановления многомерных процессов // Тез. докл. Моск. научн.-техн. конференции "Алгоритмизация и программирование задач управления". М.: МВТУ, 1984. С. 48.

13. Клочко В.К., Клочко К.К. О распознавании образов движущихся пространственных объектов // Тез. докл. республ. науч.-техн. • конференции "Цифровые методы обработки. сигналов. в задачах радиолокации, связи и управления", 15-17 мая 1984. Свердловск: УПИ, 1984. С. 101.

;14. Об оптимальной классификации данных, полученных от различных измерителей / Агеев В.М-, Клочко В.К., Соболева М.В., Чураков Е.П. // Во: просы передачи, распределения и обработки информации в задачах испытаний информационного оборудования летательных аппаратов: Сб. научн. тр. / Моск. авиац. ин-т. М., 1984. С 46 - 52.

15. A.C. 1190942 СССР. Устройство. определения. координат центра протяженных объектов / В.К. Клочко, К.К. Клочко (СССР). Заявка № 3743298. Приоритет18.05.1984.

16. Клочко В.К., Клочко К.К. Метод траекторной обработки в задачах .восстановления изображений движущихся пространственных объектов // Системы управления, сбора, передачи и отображения информации: Межвуз. сб. науч. тр. / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1985. С. 108 — 111.

1?. Клочко В.К., Клочко К.К. Последовательные решающие правила в задаче обнаружения движущихся протяженных объектов в последовательности телевизионных кадров // Тез. докл. 2-й всесоюзн. конференции "Автоматизированные системы обработки изображений". Львов. Сентябрь 1986.М.: Наука, 1986. С. 140-141.

18. Клочко B.K.j Клочко К.К. Последовательный анализ изображений в задаче -распознавания образов движущихся протяженных объектов // Тез. докл. 3-й всесоюзн. конференции "Математические методы распознавания образов". 10-12 ноября 1987. Львов: ФМИ, 1987. С. 174 -175.

¡ 19. Клочко В.К., Клочко К.К. Выделение, восстановление и распознавание изображений объектов в последовательности двумерных сигналов // Тез. докл. 4-й всесоюзн. конференции "Математические методы распознавания обра-зов". 24-26, октября 1989. Рига: РИО МИПКРРиС, -1989. Часть 4. С. 103-105.

20. Клочко В.К., Клочко К.К., Чураков Е.П. Последовательное выделение изображений в задаче распознавания образов // Известия вузов. Приборостроение. 1990. № 11. С. 28 - 33.

21. Клочко В.К., Мойбенко В.И. Нечеткая фильтрация скалярного параметра // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОВР. 1991. № 12. С. 104-107.

22. Клочко В.К. Выделение и распознавание изображений точечных и протяженных объектов в последовательности многомерных сигналов // Тез. докл. 4-й всесоюзн. конференции "Перспективные методы планирования и анализа экспериментов при исследовании случайных полей и процессов". 10-12 сент. 1991. М.: МЭИ, 1991. С. 15.

23. Клочко В.К. Последовательное выделение статистически однородных участков в задаче различения случайных сигналов и полей // Тез. докл 2-й всесоюзн. конференции "Методы представления и обработки случайных сигналов и полей", 30 сент.- 2 октября 1991. Харьков: ХИРЭ, 1991. С. 75.

24. Клочко В.К., Клочко К.К. Последовательное различение точечных и протяженных объектов по данным оптических наблюдений // Тез. докл. ме-ждунар. конференции "Актуальные проблемы фундаментальных наук". Секция Радио-опто-электронная и лазерная техника. 28 окт. - 3 ноября 1991. М.: МГТУ, 1991. Том 9. С. 15.

25. Klochko V.K., Klochko К.К. Sequential Extraction of Complex Variable Images of Moving Extended Objects / / Pattern Recognition and Image Analysis. 1992. Vol.2. №3. P.276-283.

26. Клочко В.К. Обнаружение движущихся изображений точечных и протяженных объектов в последовательности телевизионных кадров // Автометрия. 1993, № 1.С. 40-47.

27. Клочко В.К., Клочко К.К. Метод траекторной обработки в задаче восстановления изображений // Известия вузов. Приборостроение. 1993, № 1. С. 99-104.

28. Клочко В.К. Информационный комплекс обнаружения и распознавания изображений движущихся точечных и протяженных объектов // Тез. докл. междунар. конференции "Технологии и системы сбора, обработки и представления информации", 15-18 сент. 1993. Рязань: Русское слово, 1993. С. 48-49.

29. Клочко В.К. Выбор наиболее правдоподобных продолжений в задаче многоальтернативной погони // Математические методы в научных исследованиях: Сб. науч. тр. / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1994. С. 30 — 34.

30. Клочко В.К. Выделение изображений в условиях неопределенности // Тез. докл. 2-й всеросс. конференции "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии", 28 авг. — 1 сент. 1995. Ульяновск: УПИ, 1995. Часть 2. С. 143 - 144.

31. Клочко В.К., Клочко К.К. Сегментация изображений в условиях неопределенности // Тез. докл. всерос. конференции "Оптикб-электронные при-

боры и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации". 2-6 окт. 1995. Курск: КПИ, 1995. С. 77 - 78.

32. Клочко В.К. Выделение меняющихся изображений в условиях неопределенности // Автометрия. 1996, № 2. С. 51-58.

33. Клочко В.К. Нечеткая адаптивная фильтрация в системах управления // Сб. научн. тр.: Математические методы в научных исследованиях / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1996. С. 22 - 26.

34. Клочко В.К. Нечеткий аналог критерия согласия Пирсона // Сб. научн. тр.: Математические методы в научных исследованиях / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1996. С. 27 - 31.

35. Ермаков A.A., Клочко В.К., Петряев Г.В., Мойбенко В.И. Обработка трехмерного радиоизображения // Тез. докл. 3-й междунар.научно-техн. конференции "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика", 6-8 сентября 2000. Рязань: РГРТА, 2000. С. 335-336.

36. Спектральная обработка трехмерного радиоизображения / Андросов

B.В., Клочко В.К., Петряев Г.В., Мойбенко В.И. // Тез. докл. 3-й Междунар.научно-техн. конференции "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика", 6-8 сентября 2000. Рязань: РГРТА, 2000. С. 337-338.

37. КлочкоВ.К., Мойбенко В.И. Концепция пространственно-временной обработки радиоизображений поверхности на базе бортовых систем с электронным сканированием // Радиопромышленность. 2001. № 3. С. 10-12.

38. Клочко В.К., Ермаков A.A. Алгоритмы фильтрации и сегментации трехмерных радиоизображений поверхности // Автометрия. 2002. № 4.

C. 41-47.

39. Клочко В.К. Методика определения координат доплеровских элементов разрешения при получении трехмерных изображений поверхности // Автометрия. 2002. № 6. С. 12-20.

40. Теория нечетких множеств. Нечеткие множества. Нечеткая логика: Учеб. пособие / В.К. Клочко; Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2002. 96 с.

41. Теория нечетких множеств. Теория возможностей. Приложения теории нечетких множеств: Учеб. пособие / В.К. Клочко; Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2002, 64 с.

42. Клочко В.К., Курилкин В.В., Шейнина И.В. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания радиоизображений объектов по данным бортовой станции // Радиотехника. 2003. № 12. С. 3 - 9.

43. Пат. RU 2211459 С2 . Способ обзора пространства и сопровождения объектов поверхности при маловысотном полете / Г.Н. Колодько, В.И. Мойбенко, В.К. Клочко .МПК: G01S13/00, 13/44. Приоритет 22.032001. Опубл.: 27.08.2003. Бюл. № 24.

44. Клочко В.К. Пространственно-временная обработка информации при получении трехмерных изображений поверхности // Радиотехника. 2004. №6. С. 3-11.

45. Клочко В.К. Алгоритм выделения радиоизображёний объектов по интегральным наблюдениям^// Математические методы в научных исследованиях: Сб. научн. тр.' / Рязан'. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2004. С. 22 — 28.

46. Клочко В.К:, Чураков Е.П., Фатьянов С.О. Рекуррентный алгоритм восстановления радио изображений // Математические методы в научных исследованиях: Сб. научн: тр. / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2004. С. 28-34.

47. Клочко В.К. Алгоритм формирования данных в импульсно-доплеровской станции // Известия вузов. Радиоэлектроника. 2004. № 8 С.76-78.

48. Клочко В.К., Чураков Е.П., Фатьянов С.О. Калмановский алгоритм восстановления смазанного радиоизображения // Известия вузов. Радиоэлектроника. 2004. Том 47. № 9 - 10. С. 54 - 59.

49. Клочко В.К. Повышение разрешающей способности по данным суммарного и разностного каналов // Вестник РГРТА.2004. Вып. 15. С. 56 - 60.

50. Пат. 1Ш 2249832 С1. Способ наблюдения за поверхностью / В.К. Клочко, Г.Н. Колодько, В.И. Мойбенко, А.А. Ермаков. МПК: С01813/02, НО 1С?21/00'. Приоритет 02.09.2003. Опубл.: 10.04.2005. Бюл. № 10.

51. Пат. ГШ 2256193 С1. Способ наблюдения за поверхностью и воздушной обстановкой / В.К. Клочко, Г.Н. Колодько, В.И. Мойбенко, А.А. Ермаков. МПК: 001313/02. Приоритет 08.12.2003. Опубл.: 10.07.2005. Бюл; № 19.

52. Клочко В.К. Адаптивный алгоритм нечеткого оценивания параметров движения маневрирующих объектов // Известия вузов. Радиоэлектроника. 2004. Том 47, № 10. С. 40 - 45.

53. Клочко В.К. Алгоритмы повышения разрешающей способности станции при наблюдении за поверхностью // Известия вузов. Радиоэлектроника. 2005. Т. 48. № 12. С. 40 - 45.

54. Клочко В.К. Алгоритмическое обеспечение системы безопасности и автоматизации маловЫсотных полетов // Тез. докл. 6-й междунар. научн. техн. конф. "Кибернетика и высокие технологии 21 века". Воронеж, 17-19 мая 2005. Изд. НПФ "Саквоее", 2005. С. 349 - 356.

55. Клочко В.К. Методы оптимального восстановления радиоизображений поверхности // Автометрия. 2005. Т. 41. № 6. С. 62 - 73.

Клочко Владимир Константинович

Методы и алгоритмы обработки информации в автономных системах радиовидения при маловысотных полетах летательных аппаратов

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано в печать 27.03.06. Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 2,0. Уч.- изд.л.2,0. Тираж 100 экз.

Рязанская государственная радиотехническая академия. 390005, Рязань, ул. Гагарина, 59/1. Редакционно-издательский центр РГРТА

Список применяемых сокращений.

ВВЕДЕНИЕ.

В1 Общая характеристика работы.

В2 Аналитический обзор источников.

ВЗ Общие положения и принципы построения работы.

1 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПОЛУЧЕНИЯ И ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОБРАБОТКИ ТРЕХМЕРНЫХ РАДИОИЗОБРАЖЕНИЙ ПОВЕРХНОСТИ ПО ДАННЫМ БОРТОВОЙ РТС МАЛОВЫСОТНОГО ПОЛЕТА.

1.1 Метод формирования трехмерного изображения поверхности по данным БРТС маловысотного полета.

1.2 Методика определения координат доплеровских элементов разрешения при формировании трехмерных изображений поверхности.

1.3 Задачи пространственно-временной обработки информации БРТС при формировании трехмерных изображений поверхности.

1.4 Методика повышения качества изображений путем устранения смазываний.

1.5 Последовательно-временная фильтрация трехмерных изображений поверхности.

1.6 Алгоритм сегментации трехмерных изображений поверхности.

1.7 Моделирование и оценка качества работы алгоритмов пространственно-временной обработки изображений поверхности.

1.8 Основные результаты.

2 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ РАДИОИЗОБРАЖЕНИЙ ПОВЕРХНОСТИ ПРИ ПОВЫШЕНИИ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ РТС.

2.1 Методы формирования изображений объектов на поверхности с повышенным разрешением по азимуту.

2.2 Математическая постановка задачи восстановления изображения при повышении разрешающей способности РТС по азимуту.

2.3 Восстановление полей методами оптимального решения систем уравнений.

2.4 Повышение устойчивости МНК-алгоритма и рекуррентное решение системы уравнений.

2.5 Восстановление полей методом статистического оценивания с конечной памятью.

2.6 Восстановление полей методом рекуррентной фильтрации.

2.7 Восстановление полей методом обнаружения изображений объектов.

2.8 Экспериментальное исследование алгоритмов восстановления полей при повышении разрешающей способности РТС по азимуту.

2.9 Основные результаты.

3 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПОЛУЧЕНИЯ И ОБРАБОТКИ РАДИОИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ПРОТЯЖЕННЫХ ОБЪЕКТОВ НА ПОВЕРХНОСТИ.

3.1 Методы формирования трехмерных изображений объектов на поверхности путем измерения высоты.

3.2 Алгоритмы формирования трехмерных изображений объектов на поверхности.

3.3 Задача распознавания изображений протяженных объектов и выбор направления ее решения.

3.4 Алгоритмы распознавания изображений протяженных объектов на поверхности.

3.5 Алгоритмы сегментации изображений.

3.6 Учет высоты при распознавании изображений протяженных объектов и моделирование работы алгоритмов.

3.7 Основные результаты.

4 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ РАДИОИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ НА ПОВЕРХНОСТИ.

4.1 Методы формирования изображений объектов на поверхности с повышенным разрешением по азимуту и углу места.

4.2 Восстановление изображений объектов на поверхности по данным суммарного канала.

4.3 Восстановление изображений объектов на поверхности по данным суммарного и разностного каналов.

4.4 Исследование свойств алгоритмов.

4.5 Задача выделения изображений нескольких подвижных объектов на поверхности и выбор направления ее решения.

4.6 Алгоритм последовательного выделения меняющихся изображений движущихся объектов.

4.7 Основные результаты.

5 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ

РАДИОИЗОБРАЖЕНИЙ ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ ПРИ

ВЫДЕЛЕНИИ И СОПРОВОЖДЕНИИ ИХ ТРАЕКТОРИЙ.

5.1 Методы формирования изображений воздушных объектов с повышенным разрешением по азимуту и углу места.

5.2 Исследование свойств алгоритмов восстановления изображений воздушных объектов.

5.3 Задача выделения траекторий движения группы воздушных объектов при восстановлении изображений.

5.4 Математическая постановка задачи выделения траекторий и разработка динамических моделей.

5.5 Динамические модели с учетом доплеровской скорости.

5.6 Алгоритмы выделения траекторий методом оптимальной последовательной классификации.

5.7 Моделирование работы алгоритмов выделения траекторий.

5.8 Применение методов восстановления полей для повышения точности измерения дальности до воздушного объекта.

5.9 Основные результаты.

6 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ УЧЕТА

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ВЫДЕЛЕНИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ.

6.1 Адаптивное оценивание параметров движения маневрирующих объектов рекуррентным МНК.

6.2 Адаптивное оценивание параметров движения маневрирующих объектов на основе теории возможностей.

6.3 Выделение изображений движущихся объектов на основе теории возможностей.

6.4 Восстановление траекторных связей при потере наблюдений за движущимися объектами.

6.5 Основные результаты.

В1 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы и степень разработанности проблемы. Современные бортовые радиотехнические системы наблюдения за земной поверхностью и окружающей обстановкой, устанавливаемые на летательных аппаратах, обладают рядом преимуществ (по сравнению с оптическими системами): слабой зависимостью от метеоусловий, возможностью работы в любое время суток, наличием измерений дальности наряду с угловыми координатами, что позволяет получать трехмерные изображения. Все эти преимущества делают актуальным разработку автономных систем радиовидения, позволяющих наблюдать наземную и воздушную обстановку на экране бортового индикатора, что повышает безопасность полетов в условиях плохой видимости на малой высоте, а также эффективность обнаружения и распознавания объектов на изображениях. С развитием радиотехнической и вычислительной технологий такие системы могут стать основой для широкого распространения бортовых РТС как малогабаритных персональных средств безопасности полетов самолетов и вертолетов на любой высоте и в любых условиях их применения.

Вместе с тем существует ряд практически важных проблем, связанных с получением радиоизображений высокого разрешения и качества в различных режимах наблюдения, в том числе в передней зоне обзора, и использованием этих изображений для обеспечения безопасности маловысотных полетов и выполнения тактических заданий при обнаружении, распознавании и сопровождении наземных и воздушных объектов.

Современные концепции развития систем радиовидения ориентированы на создание многофункциональных средств наблюдения за поверхностью и воздушной обстановкой с повышенной детальностью изображений по линии полета и качеством изображений, необходимых для информационного обеспечения полетов летательных аппаратов и потребителей такой информации. В свете этих концепций остро стоит вопрос о совершенствовании методов получения и обработки изображений поверхности и воздушной обстановки в различных режимах полета.

Для этого необходимо теоретическое обобщение и решение крупной научно-технической проблемы, связанной с созданием полнофункционального математического и алгоритмического обеспечения для существующих и перспективных бортовых систем радиовидения и обработки изображений, охватывающего основные режимы наблюдения за поверхностью и воздушной обстановкой по курсу маловысотного полета на базе БРТС. Актуальность работы обусловлена необходимостью получения изображений объектов в передней зоне обзора БРТС с учетом растущих требований по оперативности и точности выделения (обнаружения) изображений объектов на поверхности и в атмосфере в реальном времени в условиях маневрирования ЛА.

Степень разработанности проблемы. Значительный вклад в решение проблемы повышения разрешающей способности РТС путем синтезирования апертуры антенны внесли отечественные и зарубежные ученые: Антипов В.Н., Бойко Б.В., Буренин Н.И., Горяинов В.Т., Караваев В.В., Кондратенков Г.С., Кулин А.Н., Мельник Ю.А., Митник Л.Н., Михайлов Б.А., Потехин В.А., Реутов А.П., Саблин В.Н., Сазонов В.В., Толстов Е.Ф., Феоктистов Ю.А., Bearse S.V., Hansen R.C., Harger R.O., Iain A., Kovaly I.I., Raney R.K., Shervin C.W., Wiley C.A. и др. [25, 55, 102, 125, 146, 148 - 150, 158, 182, 208, 215 - 217, 220, 225, 227, 228]. В настоящее время приоритетным направлением является развитие космических и самолетных РТС бокового обзора с синтезированной апертурой антенны. Об этом свидетельствуют отечественные и зарубежные разработки: РСА космического базирования, созданная в НПО "Вега-М" на базе первых разработок "Экор-1" и "Экор-1В" для дистанционного зондирования Земли с разрешением в режиме детальной разведки до 2-х м для высот орбиты 450 - 500 км и длины волны 9,6 см [125]; самолетные РСА четвертого поколения "Абдукция", созданные в ГУП НИИ "Кулон" на базе предыдущих разработок "Шомпол", "Пика" и "РОНСАР" для проведения радиосъемки местности с разрешением лучше 1м в диапазоне высот полета самолета [168]; самолетная РСА "DTEMS" фирмы "Lookheed Martin" (США) [22] с цифровой системой картографирования и измерения высоты рельефа (интерферометриче-ским методом) для получения изображений поверхности, дополняемых космическими фотоснимками (данные о трехмерном изображении местности поставляются по сети Internet); космический спутник радиоразведки "Лакросс" (США) с разрешением лучше 1 м для высоты орбиты 700 км и длины волны 3 см [125]; комплекс "STR-C/X-SAR", созданный по заказам НАСА и космических управлений Германии и Италии для системы глобального мониторинга Земли с разрешением 1,6 м на высоте 220 км и др.

Развитие РСА дало возможность получать РИ объектов, приближающиеся по детальности к оптическим изображениям, что привело к появлению нового класса задач в радиотехнике, связанных с автоматическим обнаружением и распознаванием изображений протяженных объектов на поверхности по их пространственным геометрическим формам, идентификацией полученных РИ с картой местности и др. Совершенствуются системы обработки РИ поверхности, которые во многом опираются на опыт обработки видеоизображений. В этом смысле близкими к радиовидению являются оптическая локация, дистанционное зондирование Земли из космоса, слежение за движущимися объектами с помощью видеодатчиков. Данные направления наряду с отечественными и зарубежными школами Арманда Н.А., Бакута П.А., Журавлева Ю.И., Курикши А.А., Ярославского Л.П., Хуанга Т.С. и др. представляют ученые Рязанской государственной радиотехнической академии: Алпатов Б.А., Дондик Е.М., Еремеев В.В., Злобин В.К., Костяшкин Л.Н., Кузнецов А.Е. [6 - 8, 11, 43, 45, 49, 50, 110, 121, 151] и др.

Одновременно уделяется внимание в отечественных (и зарубежных) исследованиях развитию систем радиовидения в передней зоне обзора в режиме реального луча на базе БРТС маловысотного полета (200.400 м), действующих на небольших дальностях (5. 10 км) в миллиметровом и сантиметровом диапазоне радиоволн [22, 23]. Проводятся интенсивные исследования существующих однолучевых систем радиовидения на основе ФАР в НИЛ МГУ [138]. Разрабатываются РСА переднего обзора с повышенным отношением сигнал-шум и разрешением по углу за счет более сложных методов обработки, чем в РСА бокового обзора [103, 104, 131, 132,222]. Научно-исследовательская лаборатория (НИЛ 1.6) Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники выпускает РТС, предназначенную для маловысотных полетов вертолетов и легких самолетов в горной местности, в зонах городской и промышленной застройки, над высоковольтными линиями электропередач. Дальность обнаружения проводов ЛЭП диаметром 10 мм такой РЛС составляет D < 700 м, зона по азимуту 120°, по углу места ±15°, период сканирования одной азимутальной строки 120°х1° 0,065 - 0,075 с. Компанией "Холдинг-Ленинец" (предприятие "Радар-ММС") разработан радар VID-95 миллиметрового диапазона с электронным сканированием в секторе ±45° (максимальная скорость сканирования 440°/с) с шириной ДН по азимуту 0,5° и по углу места 8°.

Создаются РТС для решения задач обзора летного поля в условиях плохой видимости и обнаружения объектов во время полета на малых высотах, при заходе ЛА на посадку [22, 23]. Французская фирма "Dassault Elektronique" выпускает аэродромную импульсно-доплеровскую РТС "Rapsodie" 3 см-диапазона с шириной ДН 1,5° с сектором обзора 170° с электронным сканированием ДН антенны в виде ФАР, устанавливаемую на высоте 60 м для контроля на взлетно-посадочной полосе. Немецкая фирма "AEF" разработала вертолетную РТС предупреждения столкновений с линиями электропередач с дальностью действия D =1000 м. Такая РТС имеет механическое сканирование с большой скоростью, характерной для систем с ЭУЛ (частота вращения антенной системы 1800 об/мин), ширину ДН 2°, сектор обзора по азимуту 180° , по углу места 30°, период обзора 0,5 с. Французская фирма "Thomson-CSF" разработала РТС мм-диапазона "Ромео-2", предназначенную для предупреждения столкновений JIA с препятствиями", дальность действия 3 км, антенна с механическим приводом. Французская фирма " Simens" разработала вертолетную РТС, предназначенную для получения на борту 3-мерного изображения рельефа местности впереди по курсу полета в интересах пилотирования ночью и в сложных метеоусловиях с шириной ДН по азимуту 0,7°, углу места 60° с сектором обзора 40° [211].

Перечисленные РТС обеспечивают получение РИ с разрешением по азимуту порядка 10 - 2° при использовании в основном веерных диаграмм направленности антенны, поэтому их возможности получения детальных изображений поверхности с определением высоты ограничены. Например, РТС фирмы "Сименс" и РТС VID-95 высокоэффективны при наблюдении поверхности, но не обеспечивают получение матрицы высот, что снижает их эффективность при обеспечении безопасности маловысотных полетов. С середины 90-х годов за рубежом реализуется ряд программ по усовершенствованию систем маловысотного полета и посадки в условиях плохой видимости в разработках фирм "Вестингауз", "Ханиуэлл", "Лир Астроникс" [184].

Появляющиеся концепции информационного обеспечения маловысотных полетов летательных аппаратов с помощью автономных БРТС, например концепция Курилкина В.В., Калинина М.В., Красильщикова М.Н., Самарина О.Ф. [113, 160], ограничены рассмотрением отдельных плоских срезов изображения поверхности по линии полета и не раскрывают ни методики повышения разрешающей способности БРТС при переднем обзоре, ни способов получения и обработки трехмерных РИ поверхности. Проблема создания РСА для передней зоны обзора на базе БРТС рассматривается в работах Кондратенкова Г.С., Фролова А.Ю., Орлова М.С. [103, 104, 131, 132] и предлагаются ее решения либо в виде доплеровского обужения луча с разрешением неоднозначности по до-плеровской частоте, что требует заметного увеличения времени синтезирования, либо путем использования специальных диаграмм направленности, что представляет определенные трудности в реализации. Более удобным для наблюдения в передней зоне обзора является режим реального луча с его электронным управлением на базе систем с фазированной антенной решеткой. На потенциальные возможности такого режима при использовании статистически оптимальных алгоритмов обработки наблюдений для повышения разрешающей способности БРТС по угловым координатам указывали Сверлинг Р., Буров В.А., Дмитриев О.В., Проскурин В.И. [26, 143, 161]. Поэтому возобновляется практический интерес к решению проблемы повышения разрешающей способности БРТС по азимуту и углу места в режиме реального луча.

Не исследованным является режим маловысотного полета при формировании трехмерных РИ объектов на поверхности с повышенным разрешением. Недостаточно исследованными являются задачи пространственно-временной обработки с целью повышения качества РИ: устранения смазываний, подавления спекл-шумов без пространственных искажений РИ объектов. Слабо отражена в публикациях проблема построения систем радиовидения для обнаружения, распознавания и сопровождения объектов на РИ.

Цель диссертации заключается в разработке полнофункционального математического и алгоритмического обеспечения для существующих и перспективных бортовых систем радиовидения, предназначенных для получения качественных двумерных и трехмерных изображений радиоконтрастных наземных и воздушных объектов по линии маловысотного полета, в том числе в передней зоне обзора, с целыо их обнаружения, распознавания и сопровождения на полученных радиоизображениях с учетом растущих требований по оперативности и точности решения тактических задач в реальном времени в условиях маневрирования летательных аппаратов.

Задачи исследований. Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач.

1. Разработка методов формирования трехмерных РИ поверхности с повышенным пространственным разрешением в зоне обзора РТС в режимах ДОЛ и РЛ.

2. Разработка методов оптимального восстановления радиополей отражения, приводящих к повышению разрешающей способности БРТС по угловым координатам, при наблюдении за наземными и воздушными объектами в режиме РЛ.

3. Разработка методов пространственно-временной обработки РИ с повышенным разрешением с целью улучшения качества изображений путем устранения смазываний и подавления спекл-шумов.

4. Разработка методов и алгоритмов обнаружения, распознавания и сопровождения неподвижных и движущихся наземных и воздушных объектов на РИ с повышенным разрешением для систем радиовидения на базе БРТС.

Методы исследования. Для решения перечисленных задач используется современный математический аппарат линейной алгебры, теории оптимальной классификации, идентификации и распознавания, теории оптимальной фильтрации и статистического оценивания, оптимального управления, теории вероятностей и математической статистики. Развит аппарат теории возможностей и нечетких множеств. Активно используется метод математического и статистического моделирования.

Научная новизна выносимых на защиту результатов определяется следующими положениями по созданию новых методов и алгоритмов для систем радиовидения на базе БРТС маловысотного полета.

1. Разработка новых методов формирования трехмерных РИ поверхности с повышенным разрешением в зоне обзора при совместном использовании режимов ДОЛ и РЛ и разработка их алгоритмического обеспечения.

2. Разработка новых методов формирования двумерных изображений радиоконтрастных объектов на поверхности и трехмерных РИ воздушной обстановки в режиме РЛ и разработка их алгоритмического обеспечения.

3. Развитие концепции пространственно-временной обработки РИ с повышенным разрешением и разработка на этой основе методов и алгоритмов повышения качества изображений, а также выделения изображений неподвижных и движущихся объектов.

4. Разработка математического и алгоритмического обеспечения для систем радиовидения, предназначенных для получения изображений радиоконтрастных наземных и воздушных объектов с повышенным угловым разрешением по курсу маловысотного полета с целью обнаружения, распознавания и сопровождения этих объектов.

На защиту выносятся следующие новые научные результаты.

1. Методы и алгоритмы формирования трехмерных изображений поверхности в режимах РЛ и ДОЛ при маловысотных полетах и пространственно-временной обработки полученных РИ с целью повышения их качества путем устранения смазываний и подавления спекл-шумов.

2. Методы и алгоритмы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах дальность - азимут с повышенным разрешением по азимуту в режиме РЛ путем оптимального восстановления радиополей отражения.

3. Методы и алгоритмы формирования трехмерных изображений протяженных объектов на поверхности путем измерения их высоты в режимах РЛ и ДОЛ и распознавания объектов на полученных РИ.

4. Методы и алгоритмы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах угол места - азимут в заданном диапазоне дальности в режиме РЛ и обработки полученных РИ с целью обнаружения движущихся объектов.

5. Методы и алгоритмы формирования изображений плотно движущихся воздушных объектов в координатах угол места - азимут в заданных элементах разрешения дальности с повышенной точность определения угловых координат при их сопровождении в режимах PJT и ДОЛ.

6. Методы и алгоритмы учета неопределенностей относительно законов распределения и связи между параметрами моделей при выделении изображений движущихся маневрирующих объектов.

Практическая ценность работы. Разработанные методы и алгоритмы формирования и обработки РИ представляют информационную технологию для проектирования современных многофункциональных систем радиовидения. Такие системы позволяют наблюдать наземную и воздушную обстановку при отсутствии оптической видимости в различных режимах работы, что повышает безопасность маловысотных полетов и эффективность выполнения поставленных перед летчиком задач. Разработанные алгоритмы носят универсальный характер и могут быть использованы также в оптических системах дистанционного зондирования Земли, системах гидролокационного и ультразвукового видения, при восстановлении изображений, полученных в радиоастрономии, радиометрии и т.п.

Достоверность полученных результатов определяется корректностью математических преобразований на основе предложенных моделей и алгоритмов решения поставленных задач, что подтверждается математическим и имитационным моделированием, сопоставлением альтернативных подходов, экспериментальной проверкой работы алгоритмов, а также аналитическим исследованием свойств разработанных алгоритмов в сравнении с результатами моделирования.

Реализация и внедрение результатов работы. Диссертационная работа включает в себя исследования, выполненные в Рязанской радиотехнической академии с 1976 г. по 2004г. в рамках НИОКР с рядом российских предприятий, что отражено в 10 отчетах по темам: 10-75 [3], 8-78 [141, 172], 49-81 [119], 42-83 [120], 3-85 [4, 5], 21-84т.с. [154], 60-87 [155], 20-02 [152] .

Результаты диссертационной работы в виде математического и программного обеспечения внедрены в следующие разработки:

- методы и алгоритмы пространственно-временной обработки РИ поверхности на базе бортовой РТС маловысотного полета, повышения разрешающей способности РТС по азимуту, повышения качества РИ, распознавания РИ протяженных объектов использованы в научно-техническом центре Федерального государственного унитарного предприятия "Государственный Рязанский приборный завод" при разработке алгоритмического и программного обеспечения перспективных БРТС самолетов и РТС Н-025 30;

- методы и алгоритмы сегментации и распознавания РИ, математические модели радиоэталонов и изображений объектов поверхности использованы в ОАО "Корпорация "Фазотрон - НИИР" (НИИ радиостроения, г. Москва) при разработке алгоритмического и программного обеспечения изделия "Курок";

- методы и алгоритмы выделения (обнаружения и сопровождения) и распознавания изображений нескольких движущихся протяженных объектов в последовательности кадров использованы в ГУП "НПО Астрофизика" г. Москва) при разработке алгоритмического и программного обеспечения системы слежения за космическими объектами;

- методы и алгоритмы обнаружения и оценивания параметров траекторий движения группы объектов, обнаружения и распознавания типа маневра при сопровождении траекторий, методы идентификации разорванных участков нескольких траекторий при временной потере наблюдений использованы в НИИ "Рассвет" (г. Рязань) при разработке алгоритмического и программного обеспечения импульсно-доплеровской РТС "СН007";

- материалы шестой главы диссертации, объединенные темой "Разработка методов теории возможностей в задачах классификации и принятия решения" включены в учебную программу по курсу "Теория нечетких множеств" и представлены в двух учебных пособиях, которые используются студентами специальностей 2201, 2204, 0719, 0752, 1909 при изучении курса "Теория нечетких множеств", что подтверждается соответствующими актами в приложении.

Личное участие автора в проведении исследований. Автору полностью принадлежат математические постановки задач, методы и алгоритмы их решения во всех главах диссертации, за исключением следующего: рекуррентный алгоритм фильтрации интегральных наблюдений, изложенный в п 2.6, является обобщением на случай двух каналов измерения алгоритма [53, 199], разработанного под руководством профессора Е.П. Чуракова; физическое содержание концепций пространственно-временной обработки радиоизображений поверхности на базе бортовой РТС маловысотного полета [88, 134], повышения разрешающей способности РТС по азимуту [135, 136] и п.5.8 формулировалось совместно с В.И. Мойбенко, что отмечено в соответствующих публикациях; идеи сегментации, на основе которых разрабатывались алгоритмы в п.3.5, принадлежат К.К. Клочко [99]; алгоритм сегментации в п. 1.6 разрабатывался совместно с А.А. Ермаковым; постановка задач, разработка математических моделей и методов решения в п.п. 5.3, 5.4, 5.6, 6.1 выполнялись совместно с проф. Е.П.Чураковым, который на протяжении многих лет являлся руководителем совместных НИОКР.

Апробация работы. Результаты исследований, составляющих основное содержание диссертации, докладывались на 10 международных (всесоюзн.) и 5 всероссийских (московск., республ., российск.) научно-технических конференциях (1 сем.): всесоюзн. сем. "Пространственно-временная обработка сигналов и учет влияния среды их распространения" (Харьков, 1980); московск. конф. "Алгоритмизация и программирование задач управления" (Москва, 1984); рес-публ. конф. "Цифровые методы обработки сигналов в задачах радиолокации, связи и управления" (Свердловск, 1984); всесоюзн. конф. "Автоматизированные системы обработки изображений" (Львов, 1986); всесоюзн. конф. "Математические методы распознавания образов" (Львов, 1987); всесоюзн. конф. "Математические методы распознавания образов" (Рига, 1989). междунар. конф. "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва, 1991); всесоюзн. конф. "Методы представления и обработки случайных сигналов и полей" (Харьков, 1991); междунар. конф. "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва, 1991); междунар. конф. "Технологии и системы сбора, обработки и представления информации" (Рязань, 1993); всеросс. конф. "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии" (Ульяновск, 1995); всеросс. конф. "Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации" (Курск, 1995); междунар. конф. "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика" (Рязань, 2000); конф. ГП НИИ Приборостроения (Жуковский, 2002); междунар. конф. "Кибернетика и высокие технологии 21 века" (Воронеж, 2005).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 57 работ: 33 статьи (19 из них - рекомендованы ВАК на соискание ученой степени доктора наук), 3 патента на изобретение, 1 авторское свидетельство, 18 тезисов докладов на международных, всероссийских и региональных конференциях, 2 учебных пособия.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, библиографического списка и приложения, которое содержит документы о внедрении результатов. Общий объем работы составляет 372 е., в том числе: основного текста - 298 е., а также 68 рисунков, 26 таблиц, библиогра

Основные результаты, изложенные в данной главе, опубликованы в [67, 82-87,155, 174,175].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации решена крупная научно-техническая проблема, связанная с созданием полнофункционального математического и алгоритмического обеспечения существующих и перспективных систем радиовидения и обработки радиоизображений. Основные новые научные и практические результаты сводятся к следующему.

1. Предложен метод формирования трехмерных изображений поверхности с повышенным пространственным разрешением при маловысотном полете в режиме телевизионного обзора реальным лучом совместно с режимом ДОЛ. Применительно к данному методу разработаны методика и алгоритм определения пространственных координат синтезированных элементов разрешения. Метод обобщает способ получения двумерных (плоских) изображений поверхности в режиме ДОЛ на случай трех координат с одновременным расширением зоны обзора. Это дает информацию о высоте поверхности и препятствий по линии полета, что повышает безопасность маловысотных полетов.

2. Разработаны методы и алгоритмы пространственно-временной обработки сформированных матриц изображений поверхности с повышенным разрешением, позволяющие повысить качество изображений путем устранения смазываний изображений, подавления спекл-шумов и выделения однородных частей изображения. Алгоритмы устранения смазывания обладают повышенным быстродействием, а алгоритм подавления спекл-шумов повышает качество изображений без пространственных искажений.

3. Предложены методы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах дальность - азимут, приводящие к повышению разрешающей способности по азимуту с использованием данных суммарного и разностного каналов измерения. Применительно к данным методам разработана методика восстановления изображений объектов на поверхности, основанная на оптимальном оценивании параметров искомого поля отражения по интегральным (суммарным) наблюдениям.

4. На базе данной методики разработаны алгоритмы восстановления изображений, основанные на статистических и нестатистических критериях оптимального оценивания параметров поля с регулярной и рекуррентной структурой. Проведены моделирование работы алгоритмов и экспериментальная проверка, подтвердившая их эффективность при работе в передней зоне обзора БРТС. Использование данных алгоритмов позволяет повысить эффективность различения объектов на изображении в 5 раз по сравнению с традиционным телевизионным методом обзора.

5. Предложены методы и алгоритмы формирования трехмерных изображений протяженных объектов на поверхности в режиме PJI совместно с режимом ДОЛ по азимуту путем измерения высоты в синтезированных элементах разрешения по углу места, а также с учетом радиотени, позволяющие совместно с амплитудным изображением получать матрицу высот. Методы позволяют измерять высоту поверхности и объектов на поверхности без применения сложных антенных систем, что является более экономичным и эффективным при маловысотных полетах легких самолетов и вертолетов.

6. Разработан модифицированный корреляционно-экстремальный алгоритм распознавания изображений протяженных объектов на поверхности с учетом высоты, основанный на предварительной сегментации изображений. Сегментация позволяет увеличить в несколько раз быстродействие алгоритма распознавания по сравнению с классическим корреляционно-экстремальным алгоритмом и точность определения координат объектов. Наличие матрицы высоты позволяет распознавать изображения объектов с достоверностью, не меньшей чем 0,85, даже при существенном ухудшении разрешающей способности системы наблюдения.

7. Предложены методы формирования изображений радиоконтрастных объектов на поверхности в координатах угол места - азимут в режиме PJI в заданном диапазоне дальности, приводящие к совместному повышению разрешающей способности БРТС по азимуту и углу места. Применительно к данным методам разработаны алгоритмы восстановления радиополей по данным одного и двух каналов измерения. Эффект повышения разрешения изображения по двум угловым координатам оказывается не менее чем в 5 раз выше по сравнению с традиционным методом наблюдения поверхности.

8. На основе изображений с повышенным разрешением решена проблема выделения меняющихся изображений движущихся объектов на поверхности. На базе концепции пространственно-временной обработки последовательности кадров РИ путем внутрикадровой сегментации и межкадровой классификации сегментов разработаны динамическая модель в виде рекуррентных соотношений для показателя правдоподобия выделяемой последовательности сегментов и алгоритм выделения изображений. Предложенный алгоритм отличается тем, что работает в условиях априорной неопределенности относительно числа объектов и их начальных изображений.

9. Предложены методы формирования трехмерных изображений воздушной обстановки в режиме PJI. Применительно к данным методам разработаны алгоритмы восстановления изображений группы воздушных объектов с предварительной завязкой траекторий их движения по отметкам дальности и радиальной скорости. В отличие от существующих методов измерения угловых координат воздушных объектов предложенные методы позволяют измерять угловые координаты группы близко расположенных объектов с одновременным формированием матрицы изображения воздушной обстановки. Эффект обнаружения объектов на восстановленном изображении не менее чем в 5 раз превышает возможность традиционного способа наблюдения в режиме PJL

10. Для предварительной завязки траекторий разработаны динамические модели в виде рекуррентных соотношений для оценок параметров и показателя оптимальной классификации наблюдений с обобщением на случаи возможных пропусков, неизвестного числа объектов и учета независимых измерений скорости. На основе данных моделей разработаны алгоритмы обнаружения траекторий и проведено моделирование их работы. Данные алгоритмы при увеличении вероятности обнаружения всех объектов позволяют уменьшить число ложно обнаруженных траекторий в 1,5-2 раза по сравнению с альтернативными алгоритмами.

11. В плане учета неопределенности при изменении модели движения сопровождаемого изображения движущегося объекта разработана методика адаптивного оценивания параметров движения на базе рекуррентного МНК и разработан адаптивный алгоритм оценивания параметров маневрирующего объекта, основанный на развитии методов теории возможностей.

12. Предложены не имеющие аналогов методика и алгоритм выделения изображений группы движущихся объектов в условиях априорной неопределенности относительно законов распределения и связи между параметрами моделей, основанные на развитии теории возможностей. Алгоритмы более устойчивы к изменению некоторых априорных данных и более чувствительны к изменению наблюдений по сравнению с известными. Предложена методика восстановления утраченных траекторных связей.

1. Акимцев В.В. Разрешающая способность по дальности при цифровой обработке сигналов // Радиотехника. 2004. № 1. С. 3 11.

2. Алгоритмы автоматического радиолокационного сопровождения целей в режиме обзора / А.Р. Ильчук, А.И. Канащенков, В.И. Меркулов, О.Ф. Самарин и др. // Радиотехника. 1999. № 11. С. 3 11.

3. Алгоритмы и программы завязывания траекторий линейно перемещающихся объектов: Отчет о НИР / Рязан. радиотехн. ин-т (РРТИ); Научн. рук. Чу-раков Е.П. Тема 10-75; Инв. № 7805. Рязань, 1976. С. 271 316. Исполн. Клочко В.К.

4. Алгоритмы обнаружения траекторий: Отчет о ОКР (промеж.) / РРТИ; Научн. рук. Чураков Е.П. Тема 3 85; Инв. № 8745. Рязань, 1985. С. 87 - 118. Исполн. Клочко В.К.

5. Алгоритмы выделения последовательностей отметок: Отчет о ОКР 3-85 (заключит.) / РРТИ; Научн. рук. Чураков Е.П. Тема 3 85; Инв. № 8905. Рязань, 1988. С. 122-140. Исполн. Клочко В.К.

6. Алпатов Б.А. Оценивание параметров движущегося объекта в последовательности изменяющихся двумерных изображений // Автометрия. 1991. № 3. С. 21-24.

7. Алпатов Б.А. Оптимальное оценивание параметров движущегося объекта в последовательности изображений // Автометрия. 1994. №2. С. 32-37.

8. Алпатов Б.А., Бохан К.А. Алгоритм обнаружения и выделения изображения движущегося объекта в присутствии неоднородного фона // Вестник РГРТА. 1999. Вып. 6. С. 7-11.

9. А.С. 1190942 СССР. Устройство определения координат центра протяженных объектов / В.К. Клочко, К.К. Клочко . Заявка № 3743298. Приоритет 18.05.1984. Зарегистр. в гос. реестре изобр. СССР 8.07.1985.

10. Абламейко С.В. Алгоритмы логической фильтрации для подавления шумов на бинарном изображении // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ЭВТ. 1983. №4. С. 60-66.

11. Анисимов Б. В., Курганов В. Д., Злобин В. К. Распознавание и цифровая обработка изображений. М.: Высшая школа, 1983. 294 с.

12. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М.: Наука, 1971. 424 с.

13. Ахметьянов В.Р., Пасмуров А.Я., Пономаренко А.П. Цифровые методы получения изображений с помощью космических радиолокационных станций с синтезированной апертурой // Зарубежная радиоэлектроника. 1985. № 5. С. 24 -35.

14. Ахметьянов В.Р., Пасмуров А .Я. Обработка радиолокационных изображений в задачах дистанционного зондирования земли // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. № 1. С. 70 80.

15. Бабич О. А. Обработка информации в навигационных комплексах. М.: Машиностроение, 1991. 512 с.

16. Баклицкий В.К., Юрьев А.Н. Корреляционно-экстремальные методы навигации. М.: Радио и связь, 1982.256 е.,

17. Баклицкий В.К. Распознавание образов при цветном мешающем фоне // Известия вузов. Радиоэлектроника. 1990. Т. 33, № 8. С. 84 86.

18. Бакулев П.А., Степин В.М. Методы и устройства селекции движущихся целей. М.: Радио и связь, 1986. 288 с.

19. Бакут П.А., Жулина Ю.В., Иванчук Н.А. Обнаружение движущихся объектов. М.: Сов. Радио, 1980. 288 с.

20. Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Ворновицкий И.Э. Сегментация изображений: Методы пороговой обработки // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. № 10. С. 6-24.

21. Белокуров А.А. Методы сглаживания спекл-шума на радиолокационных изображениях земной поверхности // Зарубежная радиоэлектроника. 2002. № 6. С. 26-34.

22. Борзов А.Б., Быстров Р.Г., Дмитриев В.Г. и др. Радиолокационные системы: научно-технические достижения и проблемы развития миллиметрового диапазона радиоволн // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. 2001. № 4. С. 18 80.

23. Борзов А.Б., Быстров Р.П., Дмитриев В.Г. и др. Радиолокационные системы: научно-технические достижения и проблемы развития миллиметрового диапазона радиоволн // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. 2001. № 5. С. 3 49.

24. Боровков А. А. Математическая статистика. М.: Наука, 1997. 772 с.

25. Буренин Н.И. Радиолокационные станции с синтезированной антенной. М.: Сов. Радио, 1972. 160 с.

26. Буров В.А., Дмитриев О.В. О потенциальной разрешающей способности антенных решеток // Радиотехника и электроника. 1973. № 3. С. 518 523.

27. Василенко Г.И., Тараторин A.M. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986. 304 с.

28. Василенко Г.И., Гибин И.С., Потатуркин О.И. Оптико-корреляционные методы и средства распознавания изображений // Известия вузов. Радиоэлектроника. 1990. Т. 33, № 8. С. 15 27.

29. Васьков С.Т., Ефимов В.М., Резник A.JI. Быстрая цифровая реконструкция сигналов и изображений по критерию минимума энергии // Автометрия. 2003. №4. С. 13-20.

30. Васюков В.Н. Статистические методы моделирования, обнаружения, оценивания и восстановления дискретных изображений и сигналов: Дис.д-ра техн. наук: 05.13.17. Новосибирск, 2002. 290 с.

31. Вентцель Е.С., Овчаров Л.Ф. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1988. 480 с.

32. Верденская Н.В. Алгоритмы сегментации изображений и их применение при создании автоматических систем распознавания объектов: Дис.канд. физ.-мат. наук: 05.13.18. М.,2001. 144 с.

33. Верлань А.Ф., Сизиков B.C. Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы. Киев: Наук. Думка, 1986. 544 с.

34. Ворочилин В.В., Слукин Г.П., Федоров И.Б. Синтез алгоритмов совместного обнаружения-оценивания траекторий движения объектов на основе теории случайных потоков. Труды МВТУ М., 1989. № 540.

35. Воскобойников Ю.Е., Кисленко Н.П. Адаптивный рекуррентный регуля-ризующий алгоритм восстановления сигналов и изображений // Автометрия. 1997. №4. С. 55-64.

36. Воскобойников Ю.Е. Точностные характеристики и синтез рекуррентных алгоритмов восстановления сигналов // Автометрия. 2001. № 2. С. 79 -87.

37. Горев П.Г. Статистический синтез информационных систем обработки изображений в условиях априорной неопределенности: Дис.д-ра техн. наук: 05.11.16. Тамбов, 1998. 310 с.

38. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2000. 497 с.

39. Горелик A.JL, Скрипкин В.А. Методы распознавания: Учеб. пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1989. 232 с.

40. Грузман И.С. Двухэтапное восстановление дефокусированных изображений // Автометрия. 1997. № 2. С. 93 97.

41. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М.: Наука, 1966. 664 с.

42. Дмитриев С.П., Степанов О.А. Многоальтернативная фильтрация в задачах обработки навигационной информации // Радиотехника. 2004. № 7. С. 11 17.

43. Дондик Е.М. Автоматизация процесса поиска центров кластеров в задачах сегментации полутоновых изображений // Исследование Земли из космоса. 1994. № 5.

44. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике: Пер. с фр. / Под ред. С.А. Орловского. М.: Радио и связь, 1990. 288 с.

45. Еремеев В.В. Методы и информационные технологии межотраслевой обработки многозональных космических изображений: Дисс. / РГРТА. Рязань, 1996. 307 с.

46. Ермаков А.А., Клочко В.К., Петряев Г.В., Мойбенко В.И. Обработка трехмерного радиоизображения // Тез. докл. 3-й Междунар.научно-техн. конференции "Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика", 6-8 сентября 2000. Рязань: РГРТА, 2000. С. 335-336.

47. Ермаков А.А., Клочко В.К., Мойбенко В.И. Алгоритмы фильтрации и сегментации радиоизображений // Тез. докл. 17-й научн.-техн. конференции ГП НИИ Приборостроения. Жуковский, 2002. С. 100- 108.

48. Зеленюк Ю.И., Колодько Г.Н., Клочко В.К., Мойбенко В.И. Концепция режима маловысотного полета на базе бортовых систем с электронным сканированием // Тез. докл. 17-й научн.-техн. конференции ГП НИИ Приборостроения. Жуковский, 2002. С. 89 94.

49. Злобин В.К., Еремеев В.В., Васильев В.М. Стохастическая модель спутниковых изображений и ее использование для сегментации природных объектов//Автометрия. 2001. №2. С. 41

50. Злобин В.К., Еремеев В.В., Кузнецов А.Е. и др. Системы и технологии приема, обработки и распространения данных дистанционного зондирования Земли Росавиакосмоса // Исслед. Земли из космоса. 2001. № 6. С. 31

51. Измерение угловых координат целей радиосистемами: Учеб. Пособие / A.M. Братков; Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1988. 68 с.

52. Ильин A.JL, Маров М.Н., Корсунов Г.В. Корреляционные характеристики изображений земной поверхности, получаемых радиолокатором с синтезированной апертурой // Радиотехника и электроника. 1986. № 11. С. 2332 -2341.

53. Ильин М.Е., Новиков А.И., Фатьянов С.О., Чураков Е.П. Математическое обеспечение задач интерпретации результатов косвенных измерений в спектроскопии // Электронное моделирование. Киев. 1991. №2. С. 81 87.

54. Канащенков А.И., Меркулов В.И., Самарин О.Ф. Облик перспективных бортовых радиолокационных систем. Возможности и ограничения. М.: ИПРЖР. 2002. 176 с.

55. Караваев В.В., Сазонов В.В. Основы теории синтезированных антенн. М.: Сов. радио, 1974. 168 с.

56. Киричук B.C., Коршевер И.И., Синелыциков В.В. Анализ изображений динамических сцен: модели, алгоритмы и системы реального времени // Автометрия. 1998. №3. С. 3-17.

57. Клочко В.К. Восстановление функций при траекторных построениях // Межвуз. сб. научн. тр.: Обработка информации в автоматических системах / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1976, № 4. С. 16 22.

58. Клочко В.К., Чураков Е.П. Идентификация мгновенных оценок в задачах многомерной нелинейной фильтрации // Межвуз. сб. научн. тр.: Обработка информации в автоматических системах / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1977. № 5. С. 22-29.

59. Клочко В.К., Чураков Е.П. Классификация наблюдений в задаче траекторных построений // Межвуз. сб. научн. тр.: Обработка информации в автоматических системах / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1978. № 6. С. 29 32.

60. Клочко В.К., Чураков Е.П. Алгоритм восстановления функций по их дискретным отсчетам // ГОСФОНД алгоритмов и программ СССР. Инв. № П003607. 4.04.1979.

61. Клочко В.К., Чураков Е.П. Метод ветвей и границ в задаче восстановления функций по их дискретным отсчетам // Техническая кибернетика. 1980. № 4. С. 166- 175.

62. Клочко В.К. Алгоритм восстановления параллельных траекторий // Меж-вуз. сб. научн. тр.: Обработка информации в автоматических системах / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1980. С. 34 38.

63. Клочко В.К. Различение графических ситуаций в задаче технического диагноза // Межвуз. сб. научн. тр.: Обработка информации в автоматических системах / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1980. С. 123 127.

64. Клочко В.К. Разработка и исследование методов оптимального восстановления траекторий движения многих объектов: Дис. канд. техн. наук: 05.13.01. М.: МАИ, 1982. -242 с. (Рязань: РРТИ, инв. № 8484).

65. Клочко В.К. Разработка и исследование методов оптимального восстановления траекторий движения многих объектов: Автореферат дис.канд. техн. наук: 05.13.01. М.: МАИ, 1982. 19 с. (Рязань: РРТИ, инв. № 8507).

66. Клочко В.К., Чураков Е.П. Адаптивный рекуррентный алгоритм фильтрации квазидетерминированных сигналов // Межвуз. сб. науч. тр.: Математические методы оптимального управления и обработки данных / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1983. С. 57-62.

67. Клочко В.К. Методы теории оптимального управления и дискретного программирования в задаче восстановления многомерных процессов // Тез. докл. Моск. научн.-техн. конференции "Алгоритмизация и программирование задач управления" М.:МВТУ, 1984. С. 48.

68. Клочко В.К., Клочко К.К., Чураков Е.П. Последовательное выделение изображений в задаче распознавания образов // Известия вузов Приборостроение. 1990. № 11. С. 28-33.

69. Клочко В.К., Мойбенко В.И. Нечеткая фильтрация скалярного параметра//Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОВР. 1991. №12. С. 104-107.

70. Клочко В.К. Обнаружение движущихся изображений точечных и протяженных объектов в последовательности телевизионных кадров // Автометрия. 1993. №1. С. 40-47.

71. Клочко В.К., Клочко К.К. Метод траекторной обработки в задаче восстановления изображений // Известия вузов Приборостроение. 1993. № 1. С. 99 104.

72. Клочко В.К. Выбор наиболее правдоподобных продолжений в задаче многоальтернативной погони // Сб. науч. тр.: Математические методы в научных исследованиях / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1994. С. 30 34.

73. Клочко В.К. Выделение изображений в условиях неопределенности // Тез. докл. 2-й Всеросс. конференции "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии". 28 авг. 1сент. 1995. Ульяновск: УПИ, 1995. Часть 2. С. 143 - 144.

74. Клочко В.К. Выделение меняющихся изображений в условиях неопределенности // Автометрия. 1996. № 2. С. 51-58.

75. Клочко В.К. Нечеткая адаптивная фильтрация в системах управления // Сб. научн. тр.: Математические методы в научных исследованиях / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1996. С. 22-26.

76. Клочко В.К. Нечеткий аналог критерия согласия Пирсона // Сб. научн. тр.: Математические методы в научных исследованиях / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1996. С. 27-31.

77. Клочко В.К., Мойбенко В.И. Концепция пространственно-временной обработки радиоизображений поверхности на базе бортовых систем с электронным сканированием// Радиопромышленность. 2001. №3. С. 10-12.

78. Клочко В.К., Ермаков А.А. Алгоритмы фильтрации и сегментации трехмерных радиоизображений поверхности // Автометрия. 2002. № 4. С. 41-47.

79. Клочко В.К. Методика определения координат доплеровских элементов разрешения при получении трехмерных изображений поверхности // Автометрия. 2002. № 6. С. 12 20.

80. Клочко В.К., Курилкин В.В., Шейнина И.В. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания радиоизображений объектов по данным бортовой станции // Радиотехника. 2003. № 12. С. 3 9.

81. Клочко В.К. Пространственно-временная обработка информации при получении трехмерных изображений поверхности // Радиотехника. 2004. № 6. С.3-11.

82. Клочко В.К. Алгоритм формирования данных в импульсно-доплеровской станции//Известия вузов. Радиоэлектроника. 2004. № 8. С. 76-78.

83. Клочко В.К. Алгоритм выделения радиоизображений объектов по интегральным наблюдениям // Сб. научн. тр.: Математические методы в научных исследованиях / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2004. С. 22 28.

84. Клочко В.К., Чураков Е.П., Фатьянов С.О. Рекуррентный алгоритм восстановления радиоизображений // Сб. научн. тр.: Математические методы в научных исследованиях / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2004. С. 28 34.

85. Клочко В.К., Чураков Е.П., Фатьянов С.О. Калмановский алгоритм восстановления смазанного радиоизображения // Известия вузов. Радиоэлектроника. 2004. Том 47. № 9 -10. С. 54 59.

86. Клочко В.К. Повышение разрешающей способности по данным суммарного и разностного каналов // Вестник РГРТА. 2004. Вып. 15 . С 56-60.

87. Клочко В.К. Алгоритмическое обеспечение системы безопасности и автоматизации маловысотных полетов // Тез. докл. 6-й междунар. науч. техн. конф. "Кибернетика и высокие технологии 21 века". Воронеж, 17-19 мая 2005. Изд. НПФ "Саквоее" , 2005. С. 349 356.

88. Клочко К.К. Сегментация полутоновых двумерных изображений в задачах анализа сцен // Известия вузов. Приборостроение. 1991. № 3. С. 10-15.

89. Ковалев М.М. Дискретная оптимизация. Минск: БГУ, 1977. 192 с.

90. Колчинский В.Е., Мандуровский И.А., Константиновский М.И. Автономные доплеровские устройства и системы навигации летательных аппаратов / Под ред. В.Е. Колчинского . М.: Сов.радио, 1975. 432 с.

91. Кондратенков Г.С., Потехин В.А., Реутов А.П., Феоктистов Ю.А. Радиолокационные станции обзора Земли / Под ред. Г.С. Кондратенкова. М.: Радио и связь, 1983. 272 с.

92. Кондратенков Г.С., Фролов А.Ю. Радиовидение в передней зоне обзора бортовой радиолокационной станции с синтезированной апертурой антенны // Радиотехника. 2004. № 1. С. 47- 49,

93. Кондратенков Г.С., Фролов А.Ю. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли. Учебное пособие для вузов / Под ред. Г.С. Кондратенкова. М.: "Радиотехника", 2005. 368 с.

94. Корбут А.А., Финкелыптейн Ю.Ю. Дискретное программирование / Под ред. Д.Б. Юдина. М.: Наука, 1969. 368 с.

95. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики: Учеб. пособие для вузов. М.: Энергоатомиздат, 1987. 496 с.

96. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с фр. / Под ред. С.И. Травкина. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.

97. Крамер Г. Математические методы статистики: Пер. с англ. / Под ред. А.Н. Колмогорова. М.: Мир, 1975. 648 с.

98. Красовский А.А., Белоглазов И.Н., Чигин Г.П. Теория корреляционно-экстремальных навигационных систем. М.: Наука, 1979. 240, с,

99. Кузнецов А.Е. Математическое и программное обеспечение систем обработки данных дистанционного зондирования Земли: Диссертация / РГРТА. Рязань, 2003. 328 с.

100. Кузьмин С.З. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Радио и связь, 1986. 352 с.

101. Курикша А.А. Квантовая оптика и оптическая локация. М.:Сов.радио, 1973. 184 с.

102. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио, 1974. Кн.1. 552 с.

103. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио, 1975. Кн.2. 392 с.

104. Леонов А.И., Фомичев К.И. Моноимпульсная радиолокация. М.: Радио и связь, 1984.-312 с.

105. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление: Пер. с англ. / Под ред. Я.З. Цыпкина. М.: Наука, 1966. 176 с.

106. Лихарев В.А. Цифровые методы и устройства в радиолокации. М.: Сов. Радио, 1973. 456 с.

107. Методы и алгоритмы локализации углового положения объекта по данным моноимпульсной РТС: Отчет о НИР 49-81 / Рязан. радиотехн. ин-т; Руководитель Е.П. Чураков; Инв. № 8537. Рязань, 1983. С. 44 64, 121 - 131. Исполнитель В.К. Клочко.

108. Методы и алгоритмы построения траекторий: Отчет о НИР 42-83 / Рязан. радиотехн. ин-т; Руководитель Е.П. Чураков; Инв. № 8693. Рязань, 1984. С. 84- 152. Исполнитель В.К. Клочко.

109. Методы и алгоритмы обработки изображений в системах управления: Учеб пособие / Б.А. Алпатов; Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1999. 64 с.

110. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстремальных системах навигации / В.К. Баклицкий, A.M. Бочкарев, М.П. Мусьянов; Под ред. В.К. Баклицкого. М.: Радио и связь, 1986. 216 с.

111. Миленький А.В. Классификация сигналов в условиях неопределенности. М.: Сов. Радио, 1975. 328 с.

112. Монзинго Р. А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.

113. Направления развития современных радиолокационных средств и систем разведки наземных целей / Лифанов Ю.С., Саблин В.Н., Федоринов А.Н., Шапошников В.И. //Зарубежная радиоэлектроника. 1998. № 5. С. 3 -14.

114. Небабин В.Г., Сергеев В.В. Методы и техника радиолокационного распознавания. М.: Радио и связь, 1984. 152 с.

115. Небабин В.Г. Теория анализа и синтеза средств обработки информации радиолокационных систем обнаружения и распознавания воздушных объектов: Дис.д-ра техн. наук: 05.13.13. Одесса, 1995. 496 с.

116. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, Физматлит. 1986. 312 с

117. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркулова и др. М.: Радио и связь, 1989. 304 с.

118. Орлов М.С. Авиационная радиолокационная станция с синтезированной апертурой антенны и передним обзором земной поверхности // Радиотехника. 2002, № 12. С. 3-7.

119. Орлов М.С. Авиационная радиолокационная станция с синтезированной апертурой антенны и передним обзором земной поверхности // Радиотехника. 2003. № 1. С. 29-34.

120. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. 208 с.

121. Пат. RU 2211459 С2 . Способ обзора пространства и сопровождения объектов поверхности при маловысотном полете / Г.Н. Колодько, В.И. Мой-бенко, В.К. Клочко . МПК: G01S13/00,13/44. Приоритет 22.03.2001. Опубликовано: 27.08.2003. Бюл. № 24.

122. Пат. RU 2249832 С1. Способ наблюдения за поверхностью / В.К. Клочко, Г.Н. Колодько, В.И. Мойбенко, А.А. Ермаков. МПК: G01S13/02, H01Q21/00. Приоритет 02.09.2003. Опубл.: 10.04.2005. Бюл. № 10.

123. Пат. RU 2256193 С1. Способ наблюдения за поверхностью и воздушной обстановкой / В.К. Клочко, Г.Н. Колодько, В.И. Мойбенко, А.А. Ермаков. МПК: G01S13/02. Приоритет 08.12.2003. Опубл.: 10.07. 2005. Бюл. № 19.

124. Первач ев С.Я., Перов А.И. Адаптивная фильтрация сообщений. М.: Радио и связь, 1991. 160 с.

125. Пирогов Ю.А., Гладун В.В., Тищенко Д.А. и др. Проблема сверхразрешения однолучевой системы радиовидения // Труды 7-й Всерос. шк.-сем. "Физика и применение микроволн", 24-30 мая 1999. Красновидово, моек. обл.Т.2. С. 192- 194.

126. Потеев М.И., Сизиков B.C. Повышение разрешающей способности измерительных устройств путем компьютерной обработки результатов измерений: Учеб. пособие. СПб: ЛИТМО, 1992. 58 с.

127. Пресняков И.Н., Сытник О.В. Комбинированный алгоритм фильтрации радиолокационных изображений // Автометрия. 1994. № 2. С. 28 31.

128. Прикладные задачи обнаружения траекторий движения многих объектов. Экспериментальное исследование: Отчет о НИР / РРТИ; Научн. рук. Чура-ков Е.П. Тема 8 -78; Инв. № 8159. Рязань, 1979. С. 55 129. Исполн. Клочко В.К.

129. Применение методов сегментации изображений в автономных системах обнаружения, распознавания и сопровождения целей / Под ред. П.А. Бакута // Зарубежная радиоэлектроника. 1987, №10. С. 3-93.

130. Проскурин В.И. Потенциальная разрешающая способность радиолокационной станции // Радиотехника. 2001. №5. С. 67 70.

131. Пространственно-временная обработка сигналов / И.Я. Кремер, А.И. Кремер, В.М. Петров и др. Под ред. И.Я. Кремера. М.: Радио и связь, 1984. 224 с.

132. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. / Под ред. О.С. Лебедева. М.: Мир, 1982. Кн.2. 480 с.

133. Радиолокационные методы исследования Земли / Ю.А. Мельник, С.Г. Зубкович, В.Д. Степаненко и др. Под ред. Ю.А. Мельника. М.: Советское радио, 1980. 264 с. :

134. Радиолокация поверхности Земли из космоса. Исследование морской поверхности, ледяного и ледникового покровов с помощью спутниковой радиолокационной станции бокового обзора / Под ред. Митника Л.Н., Викторова С.В. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 200 с.

135. Радиолокационные станции бокового обзора / А.П. Реутов, Б.А. Михайлов, Г.С. Кондратенков, Б.В. Бойко. Под ред. А.П. Реутова. М.: Сов. Радио, 1970. 360 с.

136. Радиолокационные станции воздушной разведки / А.А. Комаров, Г.С. Кондратенков и др.; Под ред. Г.С. Кондратенкова. М.: Воениздат, 1983. 152с.

137. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны / В.Н. Антипов, В.Т. Горяинов, А.Н. Кулин, Толстов Е.Ф. и др. Под ред. В.Т. Горяинова. М.: Радио и связь, 1988. 304с.

138. Разработка алгоритмов выделения и распознавания радиолокационных изображений: Отчет о ОКР (заключит.) / РГРТА; Научн. рук. Клочко В.К. Тема 20 02; № гос. регистр. 01200407800; Инв. № 02200404160. Рязань, 2004. 219 с. Отв. исполн. Клочко В.К.

139. РаммА. Теория оценивания случайных полей. М.: Мир, 1996. 351 с.

140. Распознавание и идентификация участков траекторий: Отчет о НИР / РРТИ; Научн. рук. Чураков Е.П. Тема 60 87; Инв. № 9071. Рязань, 1990. С. 192-260. Исполн. Клочко В.К.

141. Родионова Н.В., Синило В.П. Способы подавления спекл-шума в радиолокационном изображении // Автометрия. 1993. № 5. С. 96 102.

142. Роде Д.Р. Введение в моноимпульсную радиолокацию. М: Сов. Радио, 1960. 159 с.

143. Саблин В.Н. Разведывательно-ударные комплексы и радиолокационные системы наблюдения земной поверхности. М: Радиотехника, 2002. 250 с.

144. Савостьянов В.Ю. Улучшение разрешающей способности по дальности в вертолетных РЛС при использовании межпериодного расширения спектра в режиме маловысотного полета // Радиотехника. 2003. № 9. С. 59 64.

145. Самарин О.Ф., Курилкин В.В. Концепция выполнения маловысотного полета летательных аппаратов с помощью автономных БРЛС // Радиотехника. 1998. №4. С. 50-54.

146. Сверлинг Р. Максимальная точность определения угловых координат импульсной радиолокационной станцией // Вопросы радиолокационной техники. 1957. Т.2 (38).

147. Сверхманевренность и бортовые радиолокационные системы / А.И. Ка-нащенков, В.М. Корчагин, В.И. Меркулов, О.Ф. Самарин // Радиотехника. 2002. №5. С. 43 50.

148. Сегментация изображений / Борисенко В.И., Златопольский А.А., Мучник И.Б. и др. // Автоматика и телемеханика. 1987. № 7. С. 3 56.

149. Селекция и распознавание на основе локационной информации / А.Л. Горелик, ЮЛ. Барабаш, О.В. Кривошеев, С.С. Эпштейн; Под ред. АЛ. Горелика. М.: Радио и связь, 1990. 240 с.

150. Сейдж Э., Меле. Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении / Пер. с англ. Под ред.проф. Б.Р. Левина. М. "Связь", 1976. 495с.

151. Сизиков B.C. Математические методы обработки результатов измерений: Учебник для вузов. СПб: Политехника, 2001. 240 с.

152. Современные методы проектирования оптимальных дискретных систем: Учеб. пособие / Е. П. Чураков, А.И. Бобиков; Под ред. Ю.М. Коршунова. Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1976. 86 с.

153. Сосков А.С. Радиолокаторы с синтезированной апертурой третьего поколения // Вопросы радиоэлектроники. Сер. РЛТ. 2001. № 1. С. 7 19.

154. Сизов В.П. Телевизионное автосопровождение динамических объектов: Дис.д-ра техн. наук. М.: МЭИ, 1989. 305 с.

155. Справочник по радиолокации. Под ред. М. Сколника: Пер. с англ. / Том 3. Радиолокационные устройства и системы. Под ред. А.С. Виницкого. М.: Сов. Радио, 1979. 528 с.

156. Сравнительный анализ алгоритмов завязывания траекторий движения многих объектов: Отчет о НИР 8-78 / Рязан. радиотехн. ин-т; Руководитель Е.П. Чураков; Инв. № 8306. Рязань, 1980. С. 69 120. Исполнитель В.К. Клочко.

157. Сытник О.В., Дубовицкий В.А. Рекуррентный алгоритм подавления спекл-шума на РСА-изображениях // Радиоэлектроника. 2001. № 3. С. 47-54.

158. Теория нечетких множеств. Нечеткие множества. Нечеткая логика: Учеб. пособие / В.К. Клочко; Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2002. 96 с.

159. Теория нечетких множеств. Теория возможностей. Приложения теории нечетких множеств: Учеб. пособие / В.К. Клочко; Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2002. 64 с.

160. Теоретические основы радиолокации / Под ред. Я.Д. Ширмана. М.: Сов. радио, 1978.

161. Теория обнаружения сигналов / Под ред. П.А. Бакута. М.: Радио и связь, 1984. 440 с.

162. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач: Учеб. пособие. М.: Наука, 1986. 288 с.

163. Тихонов А.Н., Уфимцев М.В. Статистическая обработка результатов эксперимента. М.: МГУ, 1988. 173 с.

164. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983. 320 с.

165. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: Учеб. пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1991. 608с.

166. Толстов Е.Ф., Саблин В.Н. Особенности цифровых PJ1C с синтезированной апертурой антенны // Зарубежная радиоэлектроника. 1978, №1. С. 2542.

167. Ту Д., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов: Пер. с англ. И.Б. Гуревича / Под ред. Ю.И. Журавлева. М.: Мир, 1978. 411 с.

168. Туркин Т.М., Сошин Н.Ю. // Новости зарубежной науки и техники, 1993. № 10.

169. Фалькович С.Е., Пономарев В.И., Шкварко Ю.В. Оптимальный прием пространственно-временных сигналов в радиоканалах с рассеянием / Под ред. С.Е. Фальковича. М.: Радио и связь, 1989. 296 с.

170. Фалькович С.Е. Некоторые вопросы статистической теории PJ1C дистанционного зондирования поверхности Земли // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. 1999. № 11. С. 12-20.

171. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей: Пер. с англ. / Под ред. А.Н. Юрьева, A.M. Боч-карева. М.: Радио и связь, 1993. 319 с.

172. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. М.: Наука, 1966. 623 с.

173. Финкелынтейн М.И. Основы радиолокации: Учебник для вузов. М.: Радио и связь, 1983. 536 с.

174. Фу К. Структурные методы в распознавании образов: Пер. с англ. / Под ред. М.А. Айзермана. М: Мир, 1977. 319 с.

175. Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ: Пер. с англ. / Под ред. X.JI. Икрамова. М.: Мир, 1989. 655 с.

176. Хургин Я.И., Яковлев В.П. Финитные функции в физике и технике. М.: Наука, 1971. 408 с.

177. Цифровая обработка радиолокационной информации при сопровождении целей / A.M. Бочкарев, А.Н. Юрьев, М.Н. Долгов, А.В. Щербинин // Зарубежная радиоэлектроника. 1991. №3. С. 3-22.

178. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учеб. пособие / И.С. Грузман, B.C. Киричук и др. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 352 с.

179. Чураков Е.П., Клочко В.К. О восстановлении функций по их дискретным отсчетам // Известия вузов. Приборостроение. 1979. № 8. С. 14 17.

180. Чураков Е.П., Клочко В.К. Восстановление функций по результатам дискретных наблюдений / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1979. 17 с. Деп. в ВИНИТИ 25.01. 1979. № 1014.

181. Чураков Е.П. О рекуррентных алгоритмах дискретной фильтрации в задачах с конечной памятью//Известия вузов. Приборостроение. 1982. № 12. С. 14-18.

182. Чураков Е.П. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие для вузов. М.: Энергоатомиздат, 1987. 256 с.

183. Чураков Е.П., Фатьянов С.О. О решении некорректных задач рекуррентными методами фильтрации // Сб. научн. тр.: Математические методы управления и обработки данных / Рязан. радиотехн. ин-т. Рязань, 1990. 112с.

184. Чураков Е.П. Математические методы в экономических задачах: Учеб. пособие / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 1996. 96 с.

185. Чураков Е.П. Математические методы в экономике: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. 240 с.

186. Шестопалов А.В., Елесин О.В., Клочко В.К., Мойбенко В.И. Навигационный режим многофункциональной БРТС с ЭУЛ // Тез. Докл. 17-й научн.-техн. конференции ГП НИИ Приборостроения. Жуковский, 2001. С. 11.

187. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1981. 416 с.

188. Ярославский JI.П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов. радио, 1979. 312 с.

189. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. М.: Радио и связь, 1987. 296 с.

190. Bar-Shalom Y., Fortman Т.Е. Tracking data association. Boston: Academic Press. 1988. 353 p.

191. Bar-Shalom Y., Chang K.C. Tracking a maneuvering target using input estimation versus the interacting multiple model algorithm // IEEE Trans,. 1989. Vol. AES-25. № 2. P. 296-299.

192. Bearse S.V. Computer-scanned radar eyes ice. Microwaves. 1974. V. 17. № 12. P. 9-10.

193. Blackman S.S. Multiple-target tracking with rada applications. Dedham, MA: Artech House. Inc. 1986.

194. Bovik A.C. Streaking in median filtered images // IEEE Trans. Jn Acoustic, Speech and Signal Processing. 1987. V. 35. № 4. P. 493 503.

195. Collard, B. Review technique // Serv. techn. navig. aer. 1997. № 52. P. 3 -20.

196. De Albuquerque Araujo A. Sum of absolute grey level differences: an edge-preserving smoothing approach // Electron. Lett. 1985. V. 21. № 25/26. P. 1219.

197. Farooq M., Bruder S. Comments on Tracking a maneuvering target using input estimation // IEEE Trans. 1989. Vol. AES-25. № 2. P. 300 302.

198. Goodman J.M. Some Fundamental Properties of Speckle // J. Opt. Soc. Am. 1976. Vol.66. P. 1145- 1150.

199. Hansen R.C. The segmented aperture synthetic aperture radar SASAR). -IEEE Trans. Aerospace and Electron. System. 1974. V. AES-10, № 6. P. 800 804.

200. Harger R.O. Synthetic aperture radar system. New-York, London, Academic Press. 1970. P.239.

201. Iain A. Multibeam synthetic aperture radar for global oceanography. -IEEE Trans. Antenuas and Propag. 1979. V.27. № 4. P. 535 538.

202. Klochko V.K., Klochko K.K. Sequential Extraction of Complex Variable Images of Moving Extended Objects / / Pattern Recognition and Image Analysis. 1992. V.2. №3. P. 276-283.

203. Kondo K. Image Restoration by Wiener Filtering in the Presence of Signal-Dependent Noise//Applied Optics. 1976. Vol. 16. P. 2554-2558.

204. Kovaly I.I. Synthetic aperture radar. Artech Hous. 1976. P. 332.

205. Lee J.S. A simple speckle smoothing algorithm for synthetic aperture radar images // IEEE Trans. Jn Systems. Man & Cybernetics. 1983. SMC-13. № 1. P. 85.

206. Lohrer, A.K. Improved azimuthal resolution of forward looking SAR by sophisticated antenna illumination function design // IEE Proc. Radar, Sonar and Navig. IEE Proc. F. 1998. V. 145. № 2. P. 128 134.

207. Lotfi Zadeh, George J., Klir, Bo Yuan. Fuzzy sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Systems: Selected Papers // Advances in Fuzzy Systems: Applications and Theory. 1995.V. 6.

208. Porcello L.J. Speckle Reduction in Synthetic-Aperture Radars // J. Opt. Soc. Am. 1976. Vol. 66. P. 1350- 1361.

209. Raney R.K. Synthetic aperture imaging radar and moving targets. IEEE Trans. Aerospace and Electron. System. 1971. V. AES-7. № 3. P. 499 505.

210. Reed I.S., Gagliardl R.M., Shao Y.M. Application of three-dimensional filtering to moving target detection // IEEE Trans. Aerosp. And Electron. Syst. 1983. V. 19. №6. P. 898-905.

211. Shervin C.W. Some Early Developments in Synthetic Aperture Radar Systems. IRE Trans, on Military Electronics. Apr. 1962.V. MIL-6. № 2. P. 111-115.

212. Wiley C.A. Syntetic Aperture Radar. IEEE Trans, on Aerospace and Electronic Systems. May 1985. V. AES-21. № 3. P. 440 443.

213. Wolf J.K., Viterbi A.M., Dixon G.S. Finding the best of К path through a trellis with applications to multitarget tracking // IEEE Trans. 1989. V. AES-25. № 2. P. 287-295.

214. Stuller J., Krishnamurthy G. Kalman Filter Formulashion of Television Image Motion Estimation. Сотр. Vision, Graph. Fnd Image Process. 1983. V. 21. № 2. P. 169-204.

215. Клочко B.K. Адаптивный алгоритм нечеткого оценивания параметров движения маневрирующих объектов // Известия вузов. Радиоэлектроника.2004. Том 47. № 10. С. 40-45.

216. Клочко В.К. Алгоритмы повышения разрешающей способности станции при наблюдении за поверхностью // Известия вузов. Радиоэлектроника.2005. Т. 48. № 12. С. 40-45.

217. Клочко В.К. Алгоритмическое обеспечение системы безопасности и автоматизации маловысотных полетов // Тез. докл. 6-й междунар. научн. техн. конф. "Кибернетика и высокие технологии 21 века". Воронеж. 1719 мая 2005. Изд. НПФ "Саквоее", 2005. С. 349 356.

218. Клочко В.К. Методы оптимального восстановления радиоизображений поверхности // Автометрия. 2005. Т. 41. № 6. С. 62 73.