Повышение эффективности классификации объектов наблюдения по поляризационным характеристикам с использованием инверсного синтеза аппертуры радара
Автор: Копылов А. А., Зимин И. В.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика и управление
Статья в выпуске: 2 (54) т.14, 2022 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается задача класификации объектов наблюдения по поляризационным характеристикам. В целях повышения эффективности классификации объектов наблюдения предложено использование когерентного накопления компонент отраженного от объекта наблюдения поля. В качестве одного из перспективных принципов когерентного накопления рассмотрен принцип инверсного синтеза апертуры радара. Представлены результаты моделирования, иллюстрирующие преимущества классификации объектов наблюдения по поляризационным характеристикам с использованием когерентного накопления.
Классификация объектов наблюдения, поляризационная матрица рассеяния, поляризационные характеристики, инверсный синтез апертуры радара, когерентное накопление
Короткий адрес: https://sciup.org/142235304
IDR: 142235304
Список литературы Повышение эффективности классификации объектов наблюдения по поляризационным характеристикам с использованием инверсного синтеза аппертуры радара
- Канарейкгм Д.Б., Павлов Н.Ф., Потехин В.А. Поляризация радиолокационных сигналов. Москва: Сов. радио, 1966.
- Козлов А.И., Логвин А.И., Сарычев В.А. Поляризация радиоволн. Кн. 2. Радиолокационная поляриметрия. Москва: Радиотехника, 2007.
- Копылов А.А., Паринов Е.Г., Зимин И.В. Исследование эффективности использования поляризационных признаков для решения задачи классификации объектов наблюдения // Радиотехника. 2020. № 4(7). С. 25-32.
- Yongzhen Li, Xiaofeng At. Length Estimation of Ballistic Targets Based on Full-Polarization // Progress In Electromagnetics Research. 2016. V. 48. P. 195-203.
- Kopylov A.A., Zimin I.V. Increasing the Efficiency of Radar Targets Classification by Polarization Attributes by Using Coherent Accumulation // 2021 Radiation and Scattering of Electromagnetic Waves (RSEMW). 2021. P. 312-315.
- Ozdemir Caner Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging with MATLAB@ Algorithms. 2012.
- Martorella, M., Berizzi, F., Haywood, B. Contrast maximisation based technique for 2-D ISAR autofocusing // IEEE Proc.-Radar Sonar Navig. 2005. V. 152, N 4.
- Martorella M., Palmer J.E., Berizzi F., Haywood В., Bates B.D. Polarimetric ISAR autofocusing // let Signal Processing. 2008. 2. P. 312-324.
- Cloude S.R. Polarisation: Applications in Remote Sensing. Oxford: Oxford University Press, 2009.
- Небабин В.Г. Методы и техника радиолокационного распознавания. Москва: Радио и связь, 1984. 152 с.
- Паргмов Е.Г., Зимин И.В. Моделирование поляризационных матриц рассеяния объектов наблюдения в полном поляризационном базисе // Радиотехника. 2019. № 4. С. 1924.
