Обнаружение протяженных объектов на радиолокационных изображениях с использованием оценок фрактальной размерности

Автоматическое обнаружение объектов на фоне отражений от земной и морской поверхности является одной из наиболее актуальных и трудных задач современной радиолокации и радионавигации. При создании новых радиолокационных систем (PJIC) в связи с постоянным увеличением требований к эффективности и быстродействию их работы, а также с расширением круга решаемых задач, возникает необходимость усовершенствования существующих и применения новых методов и алгоритмов обнаружения для обеспечения максимальной автоматизации процесса. Так, например, в существующих системах задачу обнаружения неподвижных наземных объектов (целей) решает исключительно оператор, анализируя наблюдаемое радиолокационное изображение (РЛИ), сформированное системой обработки. Наличие движения объектов относительно подстилающей, поверхности является дополнительным информационным параметром, использование которого в системах селекции движущихся целей облегчает решение задачи обнаружения. С принципиальной точки зрения задача автоматического обнаружения объектов адекватна задаче обнаружения детерминированных, квазидетерми-нированных и стохастических, в том числе пространственно-временных сигналов на фоне помех, которая хорошо исследована в теоретическом и методическом плане, см., например, [1−5]. На основе полученных результатов разработаны и реализованы в большинстве современных PJIC алгоритмы автоматического обнаружения воздушных объектов.

Однако, несмотря на то, что проблема обнаружения неподвижных протяженных объектов на фоне изображений подстилающей поверхности и имеет много общего с классической проблемой обнаружения сигналов, в том числе зависящих от векторного аргумента (случайных полей), ее решение представляется значительно более трудной задачей.

Это связано, во-первых с тем, что само понятие «изображение» является более сложным и не всегда поддается удобной и адекватной формализации.

Во-вторых, обнаруживаемые протяженные объекты обладают низкими значениями эффективной площади рассеяния (ЭПР), поэтому обычно они являются слабоотражающими, малоконтрастными.

В-третъих, разнообразие типов и отдельных участков подстилающих поверхностей определяет сложность пассивных помех, возникающих при переотражении зондирующих радиолокационных сигналов, уровень которых зачастую соизмерим с уровнем полезного сигнала. Т. е. часто приходится решать задачу обнаружения при достаточно низких отношениях сигнал-фон.

И, в-четвертых, на подстилающей земной или морской поверхности может быть расположено множество «целеподобных» объектов.

Применение радиолокационных систем с высокой разрешающей способностью, в частности радиолокаторов с синтезированной апертурой антенны (РСА), позволяет существенно повысить информативность получаемых данных и реализовать радиовидение [6]. Это дает возможность решать новые задачи обнаружения малоразмерных надводных и наземных целей, в том числе неподвижных и скрытых растительностью, оценки состояния различных инженерно-технических сооружений, картографирования местности и ведения инженерной и геологической разведки. Однако при больших объемах обрабатываемой информации классические алгоритмы обнаружения становятся малоэффективными и требуют больших временных затрат. Поэтому при обработке данных РСА решение об обнаружении и распознавании объектов по-прежнему принимает оператор. Для успешного решения таких задач в автоматическом или полуавтоматическом режиме возникает необходимость оптимизации существующих алгоритмов обработки, а также поиска и разработки новых нетрадиционных подходов и прикладных решений.

В связи с большой степенью неопределенности при описании распределений вероятностей сигналов протяженных целей и помех окружающего 6 фона в рассматриваемой задаче в качестве известных методов оптимизации алгоритмов обработки в условиях априорной неопределенности можно попытаться использовать — параметрические, непараметрические и параметри-ко-непараметрические (робастные) методы [5]. Практически полезным в некоторых случаях может оказаться применение эвристических методов и вариантов математико-эвристического синтеза [5,7].

Одним из новых направлений, особенно активно развивающихся последние десять лет, как у нас в стране, так и за рубежом, является разработка методов обнаружения и распознавания неподвижных малоконтрастных объектов на фоне земной и морской поверхности на основе фрактальных характеристик. Такой подход основан на понятиях самоподобия и дробной меры природных процессов и объектов. При этом исследуемые изображения рассматриваются не как совокупность отдельных элементов с определенными характеристиками, а как некоторая структура, обладающая внутренними топологическими связями между элементами и характеризующая сложный объект в целом. Количественная оценка сложности структуры базируется на таких показателях, как дробная фрактальная размерность и соответствующая фрактальная сигнатура. Фрактальная размерность D является основным количественным показателем фрактальных структур. Она принимает нецелое значение, отличающееся от топологической размерности фрактала.

Данное направление возникло в связи с огромным количеством публикаций, связанных с поиском, изучением и оценкой фрактальных структур в самых разных областях науки и техники, см. например [8−11]. Некоторые полученные результаты уже нашли целый ряд успешных практических применений. Многочисленные исследования и эксперименты по изучению фрактальных свойств радиолокационных и оптических изображений природных структур и поверхностей в различных диапазонах пространственных масштабов показали, что в ряде случаев они обладают фрактальными свойствами и могут анализироваться в рамках теории фракталов [12−17]. При этом ввиду случайного характера отражений от подстилающей поверхности, 7 фрактальный анализ природных поверхностей на основе радиолокационных данных базируется не на детерминированных, а на случайных (стохастических) фрактальных процессах.

В отличие от фракталов искусственные, «нефрактальные» объекты представляют собой сочетание различных достаточно гладких геометрических фигур (плоскости, цилиндры, сферы, углы), т. е. характеризуются поверхностью с малыми шероховатостями. Следовательно, можно предполагать, что оценка фрактальной размерности таких объектов имеет более низкое значение по сравнению с размерностью окружающего фона.

Таким образом, появляется новая* возможность определения искусственных объектов на фоне фрактальной подстилающей поверхности на основе измеренных значений фрактальнойфазмерности. При этом важной особенностью данного подхода является слабое влияние интенсивности анализируемого сигнала на значения оцениваемого параметра [12]. Это говорит о слабой зависимости используемого признака от условий наблюдения, что является важным обстоятельством при решении задачи обнаружения протяженных малоконтрастных неподвижных целей на фоне земной и морской поверхности. На сегодняшний день имеется ряд работ, посвященных вопросам применения теории фракталов и фрактального анализа в радиолокации для решения различных задач, в том числе обнаружения и распознавания объектов [18]. В частности, в [19] рассмотрены основы теории фрактального анализа применительно к решениям задач в радиофизике и радиолокации. Результаты исследований по созданию новых информационных технологий на основе пространственных вероятностных текстурных, фрактальных и энтропийных признаков в случае радиолокационного обнаружения малоконтрастных целей на фоне реальных поверхностей представлены в [20]. Работа [21] посвящена применению теории фракталов, дробной меры и скейлинговых эффектов в схемах обнаружителей радиосигналов. Рассмотрение методов фрактального анализа электромагнитной обстановки в декаметровом диапазоне радиоволн, влияющей на поиск и прогнозирование рабочих каналов декаметрового рада8 pa, рассмотрено в [22]. Вопросам фрактального обнаружения и распознавания объектов посвящены [23−27]. Исследования по оценке эффективности фрактального обнаружителя на основе общей модели сигналов высокого разрешения выполнены в [28]. Однако, несмотря на обилие публикаций, вопрос возможностей и целесообразности практического применения фрактальных методов в задачах автоматического радиолокационного обнаружения и распознавания объектов до сих пор остается открытым. Это связано с тем, что выполненные исследования ориентировались либо на выполнение конкретных задач с выбором ограниченного числа методов анализа, либо рассматривались в общем, сугубо теоретическом плане без конкретизации на практическую реализацию рассматриваемых алгоритмов. При этом достаточно оптимистичные результаты первоначальных работ являются дополнительным стимулом к более подробному рассмотрению задачи фрактального обнаружения.

В этой связи решение вопроса автоматического обнаружения малоконтрастных протяженных объектов на фоне подстилающей поверхности по радиолокационным изображениям с использованием фрактального анализа является актуальной задачей, требующей своего решения.

Цель работы. Разработка и исследование эффективности алгоритма обнаружения протяженных малоконтрастных объектов на радиолокационных изображениях подстилающей поверхности с использованием оценок фрактальной размерности наблюдаемых данных.

Задачи работы:

1. Провести анализ существующих методов измерения фрактальной размерности двумерного сигнала. Выполнить отбор и классификацию необходимых методов, описать их свойства и алгоритмы, необходимые для практической реализации процедур оценок фрактальной размерности.

2. Провести анализ различных фрактальных моделей изображения отражающей поверхности. Выбрать модель для проведения исследований фрактального обнаружителя протяженных малоконтрастных объектов, определить ее свойства и методы синтеза реализаций.

3. Разработать методику и провести сравнительный анализ выбранных методов измерения фрактальной размерности по точности и вычислительной трудоемкости.

4. Разработать алгоритм и структурную схему фрактального обнаружения объектов. Рассмотреть основные параметры обнаружителя, определить их свойства и процедуру вычисления.

5. Разработать методику и провести анализ эффективности предложенной процедуры обнаружения в зависимости от различных параметров обнаружителя на основе моделирования и по реальным данным радиолокатора с синтезированной апертурой (РСА).

Заключение

.

В результате проведенных в диссертационной работе исследований по фрактальному обнаружению протяженных малоконтрастных объектов на радиолокационных изображениях земной поверхности решены актуальные научно-технические задачи, связанные с особенностями применения теории фракталов и фрактального анализа в задаче радиолокационного обнаружения, подробным рассмотрением вопроса измерения фрактальной размерности двумерных сигналов, разработкой алгоритма фрактального обнаружителя, определением его основных параметров, необходимых для его практической реализации, и оценкой их влияния на эффективность работы обнаружителя, выполнены исследования по оценке эффективности алгоритма фрактального обнаружения, определены параметры обнаружителя, обеспечивающие высокие показатели обнаружения.

Из проведенных исследований следует отметить следующие основные результаты:

1. На основе проведенного анализа различных методов измерения фрактальной размерности выполнен отбор и классификация двенадцати методов измерения фрактальной размерности. Описаны их параметры и процедуры измерения Z), позволяющие выполнить практическую реализацию каждого метода.

2. Рассмотрены некоторые общие аспекты получения радиолокационной информации при использовании методов цифровой обработки сигналов, вопросы формирования радиолокационного изображения в РСА, а также различные виды представления изображения в цифровых системах обработки.

3. Проведен обзор детерминированных и стохастических фрактальных моделей, выделены их основные свойства. На основе проведенных исследований принято решение использовать для сравнительного анализа различных методов измерения фрактальной.

155 размерности и изучения вопросов фрактального обнаружения малоконтрастных протяженных объектов фрактальную модель на основе обобщенного броуновского движения в качестве модели радиолокационного изображения подстилающей поверхности.

4. На основе рассмотренных алгоритмов формирования модели получены двумерные реализации модели фрактального броуновского движения при различных заданных значениях фрактальной размерности.

5. Проведен расширенный сравнительный анализ двенадцати методов измерения фрактальной размерности с точки зрения точности оценки D, и вычислительной трудоемкости и определен лучший метод — метод прямой размерности.

6. Проведен синтез процедуры фрактального обнаружения объектов и впервые представлена общая структурная схема фрактального обнаружителя. В результате рассмотрения основных параметров обнаружителя выявлена взаимосвязь между параметрами, характеристиками анализируемого изображения и эффективностью обнаружения.

7. Предложено правило определения порога обнаружения, обеспечивающего заданный уровень вероятности ложной тревоги.

8. Измеренные значения фрактальной размерности при использовании анализа с помощью сканирующего окна для большинства методов измерения D имеют гауссовский закон распределения при достаточно больших величинах R (не менее 32).

9. Определено, что эффективность работы фрактального обнаружителя протяженных малоконтрастных объектов зависит, как от точности измерения размерности используемым в алгоритме методом оценки D, так и от чувствительности метода оценки к «нефрактальному» объекту.

10. Выявлена существенная зависимость эффективности обнаружения от параметров анализируемого изображения.

11. Показана возможность решения задачи обнаружения протяженных малоконтрастных целей на фоне фрактальной подстилающей о поверхности с заданными вероятностями РпсГ0,95 и Рлт=Ю~ .

12. В результате сравнительного анализа фрактальных обнаружителей, использующих различные методы измерения размерности, определены следующие методы: вероятностный, Пентл анда и покрытий, обеспечивающие более высокую эффективность работы обнаружителя по сравнению с остальными.

13. В результате сравнительного анализа с амплитудным обнаружителем определено, что в условиях обнаружения слабоконтрастных протяженных объектов, когда значения отношения сигнал-фон невелики, фрактальный обнаружитель оказывается более эффективным по сравнению с амплитудным, т.к. обеспечивает заданные показатели обнаружения при более низких qnop.

14. Определены основные вопросы и направления будущих исследований фрактального метода обнаружения по части обработки реальных радиолокационных данных.