Эффективные алгоритмы выделения слаборазличимых следов космических объектов
Автор: Беренков Н.Р., Тартаковский А.Г.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика и управление
Статья в выпуске: 2 (46) т.12, 2020 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается задача совместного обнаружения и оценивания параметров следов малоконтрастных космических объектов (КО) с неизвестными орбитами в оптическом изображении (кадре). В работе предлагается эффективный двухэтапный алгоритм обнаружения малоконтрастных следов КО и оценивания их параметров. На первом этапе для локализации объекта и предварительного определения начала и конца следа КО используется метод последовательного обнаружения момента «разладки», т.е. обнаружения скачкообразного изменения статистических характеристик сигнала вдоль направления следа КО. На втором этапе применяется метод максимального правдоподобия для уточнения положения следа. Такой подход позволяет значительно сократить количество перебираемых гипотез по сравнению с популярным методом максимизации отношения правдоподобия. Проведены исследования разработанного алгоритма как на симулированных кадрах, так и на реальных кадрах звездного неба, включающих, помимо шума и полезного сигнала, сильную помеху от звезд. В случае работы на реальных кадрах предварительно проводилось их обеление с использованием метода пространственно-временной регрессии. Тестирование показало, что алгоритм позволяет обнаруживать следы КО и весьма точно оценивать их параметры при отношении сигнал-шум (ОСШ) менее 1.
Обнаружение космических объектов, анализ изображений, обнаружение момента изменения, совместное обнаружение и оценивание, подавление фона
Короткий адрес: https://sciup.org/142229679
IDR: 142229679 | УДК: 004.932.2
Effective algorithms of detection of faint space objects streaks
A problem of joint detection and estimation of parameters of faint space object streaks in digital image (frame) is considered. In this work, we propose an effective two-stage algorithm for detecting a streak of a faint space object with unknown orbit and estimating its parameters. At the first stage, the sequential change detection method is used to detect abrupt changes in the statistical properties of the signal along the streak direction and thus to localize the object and preliminarily determine the beginning and end of the streak. At the second stage, the maximum likelihood ratio method is used to more precisely estimate the position of the streak. This two stage approach significantly reduces the number of hypotheses compared to the popular maximum likelihood ratio method. The developed algorithm is tested using both the simulated frames and the real data containing discrete clutter due to stars in addition to the background noise and streaks. In the case of real frames a spatiotemporal regression algorithm is used for clutter suppression. Tests show that the proposed two stage algorithm is able to detect streaks of space objects and accurately estimate their parameters with a signal-to-noise ratio for less than 1.
Список литературы Эффективные алгоритмы выделения слаборазличимых следов космических объектов
- Tartakovsky A.G., Nikiforov I.V., Basseville M. Sequential Analysis: Hypothesis Testing and Changepoint Detection. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2014.
- Lehmann E., Romano J. Testing Statistical Hypotheses. New York, NY, USA: Springer, 2005.
- Simmsa L.M., Riota V., De Vriesa W., Oliviera S.S., Perticaa A., Baumana B.J., Philliona D., Nikolaeva S. Optical Payload for the STARE Mission // SPIE Defense And Security. 2011.
- Uetsuhara M.,Ikoma N. Faint Debris Detection by Particle Based Track-Before-Detect Method // In Advanced Maui Optical and Space Surveillance Technologies Conference. Sept. 2014.
- Wei S., Feng X., Wang Q. Track-before-Detect Algorithm Based on Gaussian Particle Cardinalized Probability Hypothesis Density // 2nd International Conference on Information Technology and Management Engineering. 2017.
- Yanagisawa T., Kurosaki H., Nakajima A. The stacking method: The technique to detect small size of GEO debris and asteroids // Technical report Japan Aerospace Exploration Agency. 2008.
- Gu'eppi'e B.K., Fillatre L., Nikiforov I.V. Sequential Detection of Transient Changes // Sequential Analysis: Design Methods and Applications. 2012. V. 31, N 4. P. 528-547.
- Gu'eppi'e B.K., Fillatre L., Nikiforov I.V. Detecting a Suddenly Arriving Dynamic Profile of Finite Duration // IEEE Transactions on Information Theory. 2017. V. 63, N 5. P. 3039- 3052.
- Tartakovsky A.G., Brown J. Adaptive Spatial-Temporal Filtering Methods for Clutter Removal and Target Tracking // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. Oct. 2008. V. 44, N 4. P. 1522-1537.
