Розробка методу визначення координат повітряних об’єктів радіолокаційними станціями з додатковим використанням технології мультилатерації

This paper reports an experimental study aimed at confirming disruptions in the operation of ADS-B receivers. The experimental investigation into disruptions in the operation of ADS-B receivers involved the FlightAware Piaware receiver. Examples of the disrupted performance of ADS-B receivers are given. It was found that the experimentally detected disruptions in the operation of ADS-B receivers could lead to a decrease in the accuracy of determining the coordinates of air objects with the joint use of the radar and multilateration technology. A method for determining the coordinates of an air object by radar with additional use of multilateration technology has been devised. The method involves the following stages: entering initial data, the calculation of distances between the points of reception and the air object, the computation of the inconsistency vector, the calculation of the matrix of partial derivatives taking into consideration the estimates of the coordinates of an air object at the previous iteration, the computation of the correction, the calculation of the refined coordinates of the air object. Unlike those known ones, the improved method for determining the coordinates of an air object by a radar additionally uses multilateration technology. The accuracy of determining the air objects' coordinates by a radar with the additional use of multilateration technology was estimated. It was established that the additional application of multilateration technology would reduce the error in determining the coordinates of an air object by 1.58 to 2.39 times on average, compared to using only an autonomous radarПроведены экспериментальные исследования по подтверждению нарушений в работе приемников ADS-B. Экспериментальные исследования нарушений в работе приемников ADS-B проведены с использованием приемника FlightAware Piaware. Приведенные примеры нарушений в работе приемников ADS-B. Установлено, что экспериментально выявленные нарушения в работе приемников ADS-B могут привести к снижению точности определения координат воздушных объектов при совместном применении радиолокационной станции и технологии мультилатерации. Разработан метод определения координат воздушного объекта радиолокационной станцией с дополнительным использованием технологии мультилатерации. Разработанный метод предусматривает следующие этапы: ввод исходных данных, расчет расстояний между пунктами приема и воздушным объектом, расчет вектора невязок, расчет матрицы частных производных с учетом оценок координат воздушного объекта на предыдущий итерации, вычисление поправки, расчет уточненных координат воздушного объекта. В отличие от известных, усовершенствованный метод определения координат воздушного объекта радиолокационной станцией дополнительно использует технологию мультилатерации. Проведена оценка точности определения координат воздушных объектов радиолокационной станцией с дополнительным использованием технологии мультилатерации. Установлено, что дополнительное использование технологии мультилатерации позволит обеспечить уменьшение погрешности определения координат воздушного объекта в среднем от 1,58 до 2,39 раз по сравнению с использованием только автономной радиолокационной станцииПроведені експериментальні дослідження щодо підтвердження порушень в роботі приймачів ADS-B. Експериментальні дослідження порушень в роботі приймачів ADS-B проведені з використанням приймача FlightAware Piaware. Наведені приклади порушень в роботі приймачів ADS-B. Встановлено, що експериментально виявлені порушення в роботі приймачів ADS-B можуть привести до зниження точності визначення координат повітряних об’єктів при сумісному застосуванні радіолокаційної станції та технології мультилатерації. Розроблено метод визначення координат повітряного об’єкта радіолокаційною станцією з додатковим використанням технології мультилатерації. Розроблений метод передбачає наступні етапи: введення вихідних даних, розрахунок відстаней між пунктами прийому та повітряним об’єктом, розрахунок вектору нев’язок, розрахунок матриці часткових похідних з урахуванням оцінок координат повітряного об’єкту на попередній ітерації, обчислення поправки, розрахунок уточнених координат повітряного об’єкта. На відміну від відомих, удосконалений метод визначення координат повітряного об’єкту радіолокаційною станцією додатково використовує технологію мультилатерації. Проведено оцінювання точності визначення координат повітряних об’єктів радіолокаційною станцією з додатковим використанням технології мультилатерації. Встановлено, що додаткове використання технології мультилатерації дозволить забезпечити зменшення похибки визначення координат повітряного об’єкту в середньому від 1,58 до 2,39 разів у порівнянні з використанням лише автономної радіолокаційної станці

Метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури за результатами повітряного моніторингу

The study proposes a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in images made by air monitoring systems. The first stage implies determining the contours of objects in images. The advanced Canny method was selected as the contour determination method. We considered the main stages of the advanced Canny method for determination of contours of objects in images made by air monitoring systems. The application of the Hough transform at the second stage was proposed.The paper reports features in the method for determination of elements of urban infrastructure in color images made by air monitoring systems. In contrast to known methods, the method takes into account features of formation of images made by air monitoring systems. It highlights color channels and marks out contours and geometric primitives in each color channel; it re-integrated color channels and determines elements of urban infrastructure objects in the space of an output image.The study presents the results of applying the method for determination of elements of urban infrastructure objects in a standard color image acquired from an air monitoring system. We defined elements of urban infrastructure objects, such as roads, houses, streets, building elements and others, as an example.A visual evaluation of the quality of processing of a typical color image made by an air monitoring system was performed. We calculated errors of the first kind and the second kind. It was established that application of a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in an image made by an air monitoring system improves the quality of processing of optoelectronic images. Moreover, errors of the first kind and the second kind in determination of elements of urban infrastructure objects reduced by 13 % on average.Предложен двухэтапный метод определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображениях с систем воздушного мониторинга. На первом этапе метода предложено на изображениях определять контуры объектов. В качестве метода определения контуров выбран усовершенствованный метод Канни. Рассмотрены основные этапы усовершенствованного метода Канни определения контуров объектов на изображениях с систем воздушного мониторинга. На втором этапе предложено использование преобразования Хафа.Приведены особенности метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на цветных изображениях с систем воздушного мониторинга. В отличие от известных, в методы учитываются особенности формирования изображений с систем воздушного мониторинга, выделяются цветные каналы, в каждом цветном канале выделяются контуры и геометрические примитивы, проводится обратное объединение цветных каналов и определяются элементы объектов городской инфраструктуры в пространстве исходного изображения.Приведены результаты применения метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на типовом цветном изображении с системы воздушного мониторинга. На результирующем изображении для примера определены элементы объектов городской инфраструктуры: дороги, дома, улицы, элементы застроек и тому подобное.Проведена визуальная оценка качества обработки типового цветного изображения с системы воздушного мониторинга. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение двухэтапного метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображении с системы воздушного мониторинга позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки первого и второго рода определения элементов объектов городской инфраструктуры снижены в среднем на величину 13 %Запропоновано двоетапний метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На першому етапі методу запропоновано на зображеннях визначати контури об’єктів. У якості методу визначення контурів обрано удосконалений метод Канні. Розглянуті основні етапи удосконаленого методу Канні щодо визначення контурів об’єктів на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На другому етапі запропоновано використання перетворення Хафа.Визначені особливості методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на кольорових зображеннях з систем повітряного моніторингу. На відміну від відомих, у методі враховані особливості формування зображення з систем повітряного моніторингу, виділяються кольорові канали, у кожному кольоровому каналі виділяються контури та геометричні примітиви, проводиться зворотне об'єднання кольорових каналів та визначаються елементи об’єктів міської інфраструктури у просторі вихідного зображення.Наведені результати застосування методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на типовому кольоровому зображенні з системи повітряного моніторингу. На результуючому зображенні для прикладу визначені елементи об’єктів міської інфраструктури: дороги, будинки, вулиці, елементи забудови тощо.Проведена візуальна оцінка якості обробки типового кольорового зображення з системи повітряного моніторингу. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування двоетапного методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображенні з системи повітряного моніторингу дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки визначення елементів об’єктів міської інфраструктури першого та другого роду знижені в середньому на величину 13 

Метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури за результатами повітряного моніторингу

The study proposes a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in images made by air monitoring systems. The first stage implies determining the contours of objects in images. The advanced Canny method was selected as the contour determination method. We considered the main stages of the advanced Canny method for determination of contours of objects in images made by air monitoring systems. The application of the Hough transform at the second stage was proposed.The paper reports features in the method for determination of elements of urban infrastructure in color images made by air monitoring systems. In contrast to known methods, the method takes into account features of formation of images made by air monitoring systems. It highlights color channels and marks out contours and geometric primitives in each color channel; it re-integrated color channels and determines elements of urban infrastructure objects in the space of an output image.The study presents the results of applying the method for determination of elements of urban infrastructure objects in a standard color image acquired from an air monitoring system. We defined elements of urban infrastructure objects, such as roads, houses, streets, building elements and others, as an example.A visual evaluation of the quality of processing of a typical color image made by an air monitoring system was performed. We calculated errors of the first kind and the second kind. It was established that application of a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in an image made by an air monitoring system improves the quality of processing of optoelectronic images. Moreover, errors of the first kind and the second kind in determination of elements of urban infrastructure objects reduced by 13 % on average.Предложен двухэтапный метод определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображениях с систем воздушного мониторинга. На первом этапе метода предложено на изображениях определять контуры объектов. В качестве метода определения контуров выбран усовершенствованный метод Канни. Рассмотрены основные этапы усовершенствованного метода Канни определения контуров объектов на изображениях с систем воздушного мониторинга. На втором этапе предложено использование преобразования Хафа.Приведены особенности метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на цветных изображениях с систем воздушного мониторинга. В отличие от известных, в методы учитываются особенности формирования изображений с систем воздушного мониторинга, выделяются цветные каналы, в каждом цветном канале выделяются контуры и геометрические примитивы, проводится обратное объединение цветных каналов и определяются элементы объектов городской инфраструктуры в пространстве исходного изображения.Приведены результаты применения метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на типовом цветном изображении с системы воздушного мониторинга. На результирующем изображении для примера определены элементы объектов городской инфраструктуры: дороги, дома, улицы, элементы застроек и тому подобное.Проведена визуальная оценка качества обработки типового цветного изображения с системы воздушного мониторинга. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение двухэтапного метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображении с системы воздушного мониторинга позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки первого и второго рода определения элементов объектов городской инфраструктуры снижены в среднем на величину 13 %Запропоновано двоетапний метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На першому етапі методу запропоновано на зображеннях визначати контури об’єктів. У якості методу визначення контурів обрано удосконалений метод Канні. Розглянуті основні етапи удосконаленого методу Канні щодо визначення контурів об’єктів на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На другому етапі запропоновано використання перетворення Хафа.Визначені особливості методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на кольорових зображеннях з систем повітряного моніторингу. На відміну від відомих, у методі враховані особливості формування зображення з систем повітряного моніторингу, виділяються кольорові канали, у кожному кольоровому каналі виділяються контури та геометричні примітиви, проводиться зворотне об'єднання кольорових каналів та визначаються елементи об’єктів міської інфраструктури у просторі вихідного зображення.Наведені результати застосування методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на типовому кольоровому зображенні з системи повітряного моніторингу. На результуючому зображенні для прикладу визначені елементи об’єктів міської інфраструктури: дороги, будинки, вулиці, елементи забудови тощо.Проведена візуальна оцінка якості обробки типового кольорового зображення з системи повітряного моніторингу. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування двоетапного методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображенні з системи повітряного моніторингу дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки визначення елементів об’єктів міської інфраструктури першого та другого роду знижені в середньому на величину 13 

Development A Method for Determining the Coordinates of Air Objects by Radars with the Additional Use of Multilateration TECHNOLOGY

This paper reports an experimental study aimed at confirming disruptions in the operation of ADS-B receivers. The experimental investigation into disruptions in the operation of ADS-B receivers involved the FlightAware Piaware receiver. Examples of the disrupted performance of ADS-B receivers are given. It was found that the experimentally detected disruptions in the operation of ADS-B receivers could lead to a decrease in the accuracy of determining the coordinates of air objects with the joint use of the radar and multilateration technology. A method for determining the coordinates of an air object by radar with additional use of multilateration technology has been devised. The method involves the following stages: entering initial data, the calculation of distances between the points of reception and the air object, the computation of the inconsistency vector, the calculation of the matrix of partial derivatives taking into consideration the estimates of the coordinates of an air object at the previous iteration, the computation of the correction, the calculation of the refined coordinates of the air object. Unlike those known ones, the improved method for determining the coordinates of an air object by a radar additionally uses multilateration technology. The accuracy of determining the air objects' coordinates by a radar with the additional use of multilateration technology was estimated. It was established that the additional application of multilateration technology would reduce the error in determining the coordinates of an air object by 1.58 to 2.39 times on average, compared to using only an autonomous rada