Обнаружение малоконтрастных радиолокационных целей, основанное на фрактальных параметрах сигналов

• Автор: Герман, Виталий Александрович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 130 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Г лава I. Фрактальное обнаружение малоконтрастных
целей на изображениях
1.1. Сущность и меры фрактальной размерности
1.2. Обзор по методам фрактального обнаружения целей на радиолокационных и оптических изображениях земной
поверхности
1.3. Функциональное описание реальных оптических и
радиолокационных изображений
1.4. Формирование изображений земных покровов в
оптическом и миллиметровом диапазонах длин волн
1.5. Синтез фрактальных сцен
1.6. Принципы фрактальных методов обработки сложных изображений
1.7. Программное обеспечение
Глава II. Измерение размерности двумерных синтезированных, радиолокационных и оптических изображений и приложения полученных результатов
2.1. Измерение размерности изображений синтезированных фрактальных сцен
2.2. Измерение размерности радиолокационных изображений
2.3. Измерение размерности оптических изображений
2.4. Фрактальное распознавание типов подстилающих поверхностей
2.5. Фрактальное распознавание образов
Выводы к главе II
Глава III. Исследование эффективности фрактального обнаружения малоконтрастных целей на синтезированных, оптических и радиолокационных изображениях
3.1.Фрактальное обнаружение малоконтрастных целей
на синтезированных изображениях
3.2.Фрактальное обнаружение малоконтрастных целей на оптических и радиолокационных
изображениях
3.3. Влияние флуктуаций контуров целей и их количества на фрактальное
обнаружение в сложных изображениях
Выводы к главе III
Глава IV. Обнаружение странного аттрактора в радиолокационных
сигналах
4.1. Динамические системы с хаотическим поведением
4.2. Измерение корреляционного интеграла
4.3. Измерение показателя Ляпунова
Выводы к главе IV
Заключение
Список литературы
Приложение 1 . Текст программы измерения фрактальной
размерности
Приложение 2. Текст профаммы фрактальной кластеризации
ирображений

ВВЕДЕНИЕ
Обнаружение полезных сигналов является одной из основополагающих задач радиолокации. Перед современными радиолокаторами ставятся все новые и новые задачи, связанные с уменьшением размеров целей, жесткими ограничениями на время анализа, переходом на новые - более короткие диапазоны длин волн. Для устойчивого обнаружения малоразмерных целей необходимо многократное зондирование одного элемента разрешения, предполагая при этом, что параметры сигнала медленно меняются во времени, а помеха прогнозируема на достаточно длительное время. При этом требуется дополнительное время для анализа, что ухудшает характеристики радиолокационных станций (РЛС) [1-9]. На данный момент, для ее решения известно множество алгоритмов обработки радиолокационных сигналов. Анализируя совокупности сигналов от соседних элементов разрешения - то есть, обрабатывая радиолокационные изображения (РЛИ) можно получить дополнительную информацию полезную для обнаружения мало контрастных целей. Для обработки РЛИ используют различные методы фильтрации (в том числе и оконной, а также текстурные методы, дисперсионные и т.д. [3-9]) самого изображения или его пространственного спектра. При этом , кроме обнаружения, может быть решено несколько связанных задач, например: обнаружение протяженной цели, кластеризация РЛИ, распознавание объектов и Т.д.
Так как малоразмерные цели обладают низкими значениями эффективной площади рассеяния, то далее везде будет применяться терминология "малоконтрастные" цели.
Как известно, при обнаружении малозаметных и малоконтрастных целей на фоне земной поверхности, традиционные классические алгоритмы обнаружения становятся малоэффективными или требуют больших затрат времени. Для успешного решения таких задач необходимы поиск и разработка нетрадиционных алгоритмов и новых адаптивных прикладных решений.
Как показали исследования, одной из новых прорывных технологий является разработка фрактальных методов выделения малоконтрастных целей. Следует заметить, что теория фракталов, возникшая около 25 лег назад на Западе и

сигнал/фон - рис.1.11. Соответствующие фрактальные сигнатуры приведены на рис. 1.11. Для изображений танков имеет место резкое возрастание О при увеличении е. Поэтому обнаружение танков на фоне растительных покровов эффективнее производить по измерениям наклона фрактальных сигнатур.
Ряд экспериментов по различению человеком фрактальных текстур выполнен в [43]. В опытах применялись изображения, синтезированные на основе модели обобщенного броуновского движения, как в [42]. Пространственный спектр мощности изотропного процесса равен
где / = (/г2 + /,2)2,/ - пространственная частота.
На рис. 1.13 показаны спектры (вернее, их проекции) двух фрактальных процессов с Н = (8-а)/2: 0 = 2,5 (а- 3) и 0 = 3 (а = 2). Наклон спектров
определяется спектральными параметрами. Реализация синтезированных изображений из выборки данных рис.1.13 убедительно демонстрируют связь текстуры с фрактальными характеристиками.
Изображения размером 64x64 пиксел и диапазоном пространственных частот / в 5 октав отображались на дисплее со среденеквадратичным отклонением контраста С=35% и средним значением по ансамблю т :
Эксперименты включали задачу, в которой три оператора должны были ответить на вопрос, какой из двух образцов относится к ансамблю с более высокой размерностью. Для оценки порога различимости спектрального параметра применялась усовершенствованная процедура лестничного типа QUEST. Пороги были определены для 10 значений а = 0,8 ... 4,4 с шагом в 0.4 для трех ситуаций : 1- высокоскоростная близкая (ВБ), 2-низкоскоростная близкая (НБ). 3 -высокоскоростная далекая (ВД). Для ВБ расстояние до экрана г= 1м и 0=35%, для НБ - г=1м и 0=17,5% , для ВД - г=1,5м и С=35%.
(1.20)