Pattern Radar Images Formation’s Like a Stochastic Differential Equations for Recognition of Space Objects
https://doi.org/10.31854/1813-324X-2019-5-4-106-113
Abstract
The resource problems of the traditional use of detailed radar images for reliable recognition of space objects are shown. The urgent task of forming a new type of model of radar images of space objects to determine the signs of their recognition is posed. Corresponding mathematical models of such images based on stochastic differential equations of elliptic type are presented. The adequacy of the developed models to the real radar images of a space object was assessed. It is established that for the description of radar images of space objects the most suitable is a modified model in the form of a mixed derivative of an elliptical model. To test the hypothesis about the possibility of using the radar image model when constructing descriptive recognition signs, an experiment was conducted to distinguish four different types of space objects. The experimental results showed the possibility of using a mixed derivative of the elliptical model to determine signs of recognition of space objects.
About the Authors
A. .. Kadochnikov
Mozhaisky Military Space Academy
Russian Federation
Russian Federation
A. .. Kazantsev
Mozhaisky Military Space Academy
Russian Federation
Russian Federation
O. .. Mishukov
Mozhaisky Military Space Academy
Russian Federation
Russian Federation
S. .. Shigorev
Mozhaisky Military Space Academy
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Гудаев Р.А., Королев В.О., Рогов Д.А., Шалдаев С.Е. Математическая модель функционирования системы распознавания // Труды военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2016. № 655. С. 150-156.
2. Алдохина В.Н., Коломийцев Е.Г., Бабишкин А.А. и др. Наблюдение и измерение характеристик космических объектов: учебное пособие. СПб.: Изд-во ВКА им. А.Ф. Можайского, 2012. 128 с.
3. Полетаев А.М., Коротин А.А., Якимов В.Л. Радиотехнические цепи и сигналы. Статистическая радиотехника и радиоинформатика: практикум. СПб.: Изд-во ВКА им. А.Ф. Можайского, 2012. 159 с.
4. Корякин А.В., Лутов И.О. Распознавание космических объектов по разнородной видовой информации. СПб.: Изд-во ВИКА им. А.Ф. Можайского, 2000. 115 с.
5. Яшин В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы.М.: Машиностроение, 1994. 112 с.
6. Мальцев Г.Н., Лобанов А.Г., Лисогуб В.И. Алгоритмы адаптивного восстановления изображений и результаты их имитационного моделирования // Труды военно-научной конференции (Санкт-Петербург, Россия, 21-23 марта 1995). СПб: МО РФ, 1996. Т. 2. С. 88-90.
7. Верба В.С., Татарский А.Р. Радиолокационные системы авиационно-космического мониторинга земной поверхности и воздушного пространства. М.: Радиотехника. 2014. 576 с.
8. Жердев Д.А., Минаев Е.Ю., Прокудин В.В., Фурсов В.А. Технология распознавания радиолокационных изображений с формированием эталонов путем моделирования // III Международная конференция и молодежная школа «Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2017)»: сборник трудов (Самара, Россия, 25-27 апреля 2017). Самара: СНИУ, 2017. С. 1033.
9. Коренной А.В. Математические модели полутоновых изображений // Радиотехника. 2007. № 8. С. 79-81.
10. Коренной А.В., Лепёшкин С.А., Кадочников А.П., Ященко Е.А. Моделирование радиолокационных изображений на основе стохастических дифференциальных уравнений в частных производных // Радиотехника. 2016. № 10. С. 134-144.
11. Завьялов А.М., Карасева Р.Б. Уравнения математической физики и приближенные методы решений дифференциальных уравнений: учебное пособие. Омск: Изд-во СибАДИ, 2002. 124 с.
12. Коренной А.В., Лепёшкин С.А., Ященко Е.А., Мишуков О.А. Модифицированная модель радиолокационных изображений // Электромагнитные волны и электронные системы. 2017. Т. 22. № 6. С. 19-25.
13. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения математической физики. М.: Изд-во МГУ, 1999. 799 с.
14. Горяинов В.Б., Павлов И.В., Цветкова Г.М. и др. Математическая статистика: учебник для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 424 с.
15. Казанцев А.А., Перов Д.А., Самородов А.А., Самородов Б.А. Алгоритм формирования радиолокационных изображении космических аппаратов со сверхразрешением на основе комплексирования спектрального оценивания и продолженнои когерентнои обстановки // Ural Radio Engineering Journal. 2018. Vol. 2. Iss. 2. PP. 67-86. DOI:10.15826/urej.2018.2.2.005
Review
For citations:
Kadochnikov A..., Kazantsev A..., Mishukov O..., Shigorev S... Pattern Radar Images Formation’s Like a Stochastic Differential Equations for Recognition of Space Objects. Proceedings of Telecommunication Universities. 2019;5(4):106-113. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2019-5-4-106-113
Views:
1693
Email this article 