Доросинский Л.Г., Виноградова Н.С., Иванов О.Ю. Обработка радиолокационных изображений

Монография. — М.: Издательский дом Академии Естествознания, 2021. — 334 с. — ISBN 978-5-91327-714-5.Книга посвящена решению теоретических и практических проблем обнаружения, измерения параметров и классификации пространственно-распределённых целей (ПРЦ) по их радиолокационным изображениям (РЛИ), формируемым в многопозиционной системе наблюдения, реализованной группой космических аппаратов. В книге подробно рассмотрены методы синтеза и анализа алгоритмов классификации ПРЦ, алгоритмы оценки параметров РЛИ, алгоритмы классификации с использованием нейронных сетей, частично-когерентных РЛС, алгоритмы формирования РЛИ движущихся объектов, методы фильтрации спекл-шума, методы анализа помехоустойчивости, методы геокоррекции формируемых РЛИ.Книга представляет интерес для специалистов, студентов и аспирантов, работающих в области разработки современных радиотехнических систем военного и гражданского назначения.Введение. Основные методы дистанционного зондирования.
История дистанционного зондирования Земли из космоса.
Техника получения материалов дистанционного зондирования.
РЛС с синтезированной апертурой.
Распознавание радиолокационных изображений (современное состояние проблемы).
Формирование вспомогательных дешифровочных признаков.
Фурье-преобразование.
Преобразование Радона.
Преобразование Хафа.
Вейвлет-преобразование.
Методы снижения размерности.
Метод главных компонент.
Метод независимых компонент.
Низкоранговое матричное разложение.
Классификация без обучения.
Пороговая обработка.
Кластеризация.
Наращивание областей.
Выделение границ.
Модель активного контура.
Скрытые марковские поля.
Классические методы.
Байесовский классификатор.
Дискриминантный анализ.
Логистическая регрессия.
Постоянная вероятность ложных тревог.
Классификация с обучением.
Взаимная корреляционная функция.
Расстояние Махаланобиса.
Метод k-ближайших соседей.
Метод опорных векторов.
Метод разреженных представлений.
Дерево решений.
Модель ASC.
Глубокое обучение.
Свёрточные нейронные сети.
Автокодировщики.
Ограниченная машина Больцмана.
Глубокая сеть доверия.
Рекуррентные нейронные сети.
AdaBoost.
Генетический алгоритм.
Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли.
ALOS.
COSMO-SkyMed.
ERS.
Envisat.
RADARSAT.
Sentinel.
TerraSAR-X.
TanDEM-X.
PAZ.
Малые космические аппараты.
Основы распознавания пространственно-распределённых целей.
Классификация ПРФ по данным космической РЛС бокового обзора с синтезированной апертурой.
Математическая модель цели и отражённого сигнала при решении задач распознавания пространственно-распределённых целей в космических РЛС с синтезированной апертурой.
Многоальтернативная проверка гипотез относительно различных классов ПРЦ при их наблюдении совокупностью космических радиолокационных средств.
Адаптивный алгоритм классификации пространственно-распределённых целей по данным радиолокатора с синтезированной апертурой.
Алгоритмы автоматического группирования данных.
Чёткая и нечёткая декомпозиции.
Алгоритмы декомпозиции.
Анализ алгоритмов классификации пространственно-распределённых целей по данным РСА.
Границы Чернова и Кайлата - метод определения потенциальных возможностей классификации ПРЦ по вектору наблюдаемых данных.
Методика расчёта эффективности классификации ПРЦ по радиолокационному портрету.
Проблема анализа эффективности алгоритмов классификации.
Вывод расчётных выражений для оценки вероятностей правильных и ошибочных решений при классификации ПРЦ по РЛИ.
Оценка эффективности при корнях большой кратности.
Анализ алгоритмов классификации по РЛИ ПРЦ.
Распознавание ПРЦ по данным разных средств наблюдения.
Коллективное распознавание.
Анализ эффективности классификации.
Методика расчёта вероятности правильного распознавания при объединении решений отдельных СН методом простого голосования.
Классификация ПРЦ с использованием нейронных сетей.
Общие принципы построения нейронной сети (НС).
Алгоритм обратного распространения ошибки.
Нейронные сети и их применение в задачах распознавания РЛИ.
Оценка ракурса (ориентации) ПРЦ с помощью нейронных сетей.
Классификация ПРФ по интенсивности.
Обнаружение сигналов в частично-когерентных PCA.
Постановка задачи.
Анализ эффективности обнаружения.
Измерение параметров РЛИ.
Измерение общегрупповых параметров распределённой цели. Измерение координат центра РЛИ.
Синтез оптимального измерителя общегруппового параметра групповой цели.
Анализ эффективности алгоритма измерения координаты центра ПРЦ.
Оценка области, занимаемой целью на РЛИ.
Оценка ракурса цели.
Анализ алгоритмов оценки координат граничных точек между областями РЛИ с отличающимся контрастом.
Межобзорная идентификация РЛИ ПРЦ.
Оценка радиолокационного портрета ПРЦ.
Компенсация отражений от источников помех.
Разработка алгоритма.
Анализ алгоритма.
Интерферометрические PCA для измерения высот целей.
Анализ эффективности алгоритмов обнаружения изменений радиолокационных изображений поверхности в многопозиционной системе космического мониторинга.
Синтез алгоритма классификации.
Анализ эффективности классификации при комплексировании наблюдений разными спутниками.
Классификация неоднородных РЛИ.
Особенности получения радиолокационных изображений движущихся пространственно-распределённых целей.
Искажение РЛИ при движении ПРЦ.
Фильтрации спекл-шума.
Математическая модель и статистические характеристики когерентных РЛИ протяжённых целей.
Характеристики реальных РЛИ протяжённых целей.
Модель радиолокационного изображения точечной цели.
Классификация алгоритмов фильтрации спекл-шум.
Суммирование независимых РЛИ.
Локальные алгоритмы обработки РЛИ.
Моделирование работы алгоритмов в фильтрации спекл-шума.
Снижение уровня спекл-шума.
Ухудшение пространственного разрешения.
Моделирование работы фильтра Фроста.
Результаты обработки реальных РЛИ.
Методика выбора фильтра и его параметров.
Анализ помехоустойчивости РЛС с синтезированной апертурой.
Вывод основных соотношений.
Расчёт зон подавления и коэффициентов улучшения.
Геокоррекция изображений.
Причины появление геометрических искажений.
Методы коррекции геометрических искажений.
Оценка точности геометрической коррекции.
Пересчёт растра.
Метод ближайшего соседа.
Алгоритм, основанный на преобразовании "резиновый лист".
Триангуляция.
Трансформирование на основе треугольника.
Выделение линейных элементов на радиолокационных изображениях.
Методы выделения линейных структур.
Алгоритм, основанный на преобразовании Хаффа.
Пример обработки реального изображения.