The article discusses the use of joint polarization and robust signal processing algorithms.В статье рассмотрены вопросы совместного применения поляризационной обработки сигналов и робастных алгоритмов

A. I. Logvin

A. V. Volkov

А. В. Волков

А. И. Логвин

Civil Aviation High TECHNOLOGIES (E-Journal) / Научный вестник МГТУ ГА

2014 НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА № 201   УДК 621.396.96  ПОЛЯРИЗАЦИОННОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ОБЪЕКТОВ  ПОД ПРИРОДНЫМИ ОБРАЗОВАНИЯМИ  А.И. ЛОГВИН, А.В. ВОЛКОВ  В статье рассмотрены вопросы совместного применения поляризационной обработки сигналов и робастных алгоритмов.  Ключевые слова: поляризационная обработка сигналов, робастные алгоритмы, эффективная площадь рассе-яния, поляризационные сигнатуры, четырехвектор параметров Стокса, процедура Ньютона – Рафсона, пьедесталь-ная высота.  Введение  Обнаружение и идентификация объектов, находящихся под лиственными и другими при-родными образованиями, в ряде случаев бывают весьма затруднительными, поэтому в анализ принимаемого сигнала следует вовлекать дополнительные параметры. Для идентификации  со-стояний различных объектов и их последующей более детальной классификации широко ис-пользуются РЛС с поляризационной обработкой сигнала.  Кроме того, в условиях динамиче-ской неопределенности одним из самых эффективных методов обработки является использова-ние робастных алгоритмов. Для поляризационного анализа рассеянного сигнала можно использовать поляризационные сигнатуры, позволяющие получать дополнительную информацию об исследуемой поверхности и находящихся на ней объектах. Эти характеристики строятся в трёхмерном пространстве, и такие объёмные фигуры дают поляризационный образ зондируемого объекта. Эффективная площадь рассеяния (ЭПР) σ является функцией (αп, βп, αр, βр), где α - угол эллиптичности;            β - угол ориентации плоскости поляризации; индексы «п» и «р» - введены для падающей и рас-сеянной волны. Функции σ (αп, βп, αр, βр) называются поляризационными сигнатурами ансам-бля рассеивателей. Построение этих функций осуществляется в трехмерном пространстве, где по двум осям откладываются угол эллиптичности α и угол ориентации плоскости поляризации β,   а по третьей оси откладывается значение σ0 - нормированное значение ЭПР. Каждому зон-дируемому объекту будут соответствовать свои поляризационные сигнатуры. Пример такой сигнатуры показан на рисунке.   Рисунок. Трехмерное представление поляризационных сигнатур Поляризационное оценивание объектов под природными образованиями                                                            9 Помимо формы сигнатуры разных объектов также различаются высотой подошвы сигнатуры или пьедестальной высотой (ПВ). ПВ характеризует долю неполяризованного сигнала, прини-мает значения от 0 до 1 в относительных единицах, равна нулю для абсолютно гладких поверх-ностей или измеряется в абсолютных единицах – в дБ. Чем больше значение пьедестальной вы-соты, тем большая часть отраженного радарного сигнала неполяризованна, и следовательно, тем больше доля объемного рассеяния. Поляризационные сигнатуры природных объектов в значительной степени характеризуются наличием случайных выбросов, которые в значитель-ной степени влияют на результат оценивания. Поляризационные сигнатуры сигналов с согласо-ванной поляризацией на излучении/приеме для лесных участков имеют характерную форму ги-перболического параболоида (седла). Форма поверхности поляризационных сигнатур и высота пьедестала сигнатуры полезны для выявления характеристики и более тонкой классификации природных объектов. На локационные характеристики объектов влияют характеристики шероховатости поверх-ности, наличие растительности и присутствие других соответствующих рассеивающих элемен-тов [4]. Поэтому традиционные методы оценивания являются в ряде случаев малоэффективны-ми. Предлагается использовать методы оценивания, учитывающие наличие «грубых ошибок» и позволяющие при этом достаточно точно определять оценки параметров. Такие методы назы-ваются робастными или устойчивыми. И хотя построение поляризационных сигнатур основано на известном представлении пара-метров Стокса через геометрические параметры эллипса, на выходе большинства мониторинго-вых радиолокационных систем, в том числе и тех, в составе которых используются фазирован-ные антенные решетки, получается четырехвектор – одна из форм представления поляризаци-онного состояния волны [2]. Запись четырехвектора выглядит как E�⃗ IV = [x1 x2 x3x4]T,                    (1) где x1, x2, x3, x4 – компоненты четырехвектора. Для уменьшения влияния загрязняющих выбросов эффективно использовать итерационную процедуру Ньютона – Рафсона для нормального распределения выборки, использующую в ка-честве начального приближения выборочную медиану   m�1i+1 =  m�1i − �∂ ln L∂ml �m1 ÷ �∂2 lnL∂ml �m1,                               (2)  которая для гауссовой функции правдоподобия L(•) имеет вид   m�1i+1 =  m�1i + ∑ (xi −  m�1i)nj=1 ,                   (3) где  m�1i+1 = 𝑚𝑒𝑑 �𝑥𝑗�, 𝑗 = 1, … ,𝑛.  Заключение  Указанный вариант описания поляризационных составляющих сигнала не является един-ственным. Кроме него существует ряд известных форм представления. С другой стороны,      робастные алгоритмы также могут быть описаны в различных формах. Выбор и обоснование оптимального сочетания представления поляризационного сигнала и робастного алгоритма   являются важной научной задачей и требуют дальнейшего рассмотрения.   ЛИТЕРАТУРА  1. Вагапов Р.Х., Гаврило В.П. и др. Дистанционные методы исследования морских льдов / под ред. А.И. Коз-лова. - СПб.: Гидрометеоиздат, 1993. 10                                                                                                                              А.И. Логвин, А.В. Волков 2. Козлов А.И., Логвин А.И., Сарычев В.А. Поляризация радиоволн. - М.: Радиотехника, 2005. 3. Козлов А.И., Логвин А.И., Сарычев В.А. Радиолокационная поляриметрия. Поляризационная структура радиолокационных сигналов. - М.: Радиотехника, 2007. 4. Козодеров В.В., Кондранин Т.В. Методы оценки состояния почвенно-растительного покрова по данным оптических систем дистанционного аэрокосмического зондирования. - М.: МФТИ, 2008.   POLARIZATION ESTIMATION FACILITIES UNDER NATURAL FORMATIONS  Logvin A.I., Volkov A.V.  The article discusses the use of joint polarization and robust signal processing algorithms.  Key words: polarization signal processing, robust algorithms, the effective area of scattering polarization signatures, a four Stokes parameters, the procedure of Newton - Raphson pedestal height.   Сведения об авторах  Логвин Александр Иванович, 1944 г.р., окончил КГУ (1966), доктор технических наук, профессор МГТУ ГА, заслуженный деятель науки РФ, академик Российской академии транспорта, автор более 500 научных работ, область научных интересов - техническая эксплуатация РЭО, радиолокация, системы УВД. Волков Андрей Владимирович, 1989 г.р., окончил МАИ (2012), аспирант МГТУ ГА, область научных интересов – радиолокация. 

Поляризационное оценивание объектов под природными образованиями

https://avia.mstuca.ru/jour/article/download/603/521

Поляризационное оценивание объектов под природными образованиями

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Civil Aviation High TECHNOLOGIES (E-Journal) / Научный вестник МГТУ ГА