Методы обработки сигналов в системах дистанционного зондирования

METHODS OF SIGNAL PROCESSING SYSTEMS
REMOTE SENSING

Elfimov V. I., Kochkina V. F.

Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin

Institute of radio electronics and information technologies.

str. Mira, 32, Yekaterinburg, sity, 620002, Russia

tel. [phone], e - mail: *****@***ru, vi. *****@***ustu. ru

Abstract - Raising awareness of the results of subsurface radar sounding of the ground cover is associated with improved spatial resolution of environmental monitoring, as well as suppression of various correlated and not correlated disturbances. To solve these problems, it is most expedient to use methods of signal processing, which lead to increased accuracy and spatial resolution systems.

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ
ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

,

Уральский федеральный университет имени первого Президента России
Институт радиоэлектроники и информационных технологий

г. Екатеринбург, 620002, Россия

, (343) 3759424, е - mail: *****@***ru, vi. *****@***ustu. ru

Аннотация – Повышение информативности результатов подповерхностного радиолокационного зондирования земных покровов связано с улучшением пространственной разрешающей способности экологического мониторинга, а также подавлением различных коррелированных и не коррелированных помех. Для решения указанных задач наиболее целесообразно использовать методы обработки сигналов, которые приводят к повышению точности и пространственной разрешающей способности систем.

I. Введение

Важнейшим моментом при построении современных систем дистанционного зондирования является исследование таких алгоритмов вторичной обработки сигналов, которые приводят к повышению точности и пространственной разрешающей способности таких систем [1-3]. Фазовые измерительные системы повышенной точности рассмотрены в работе [4], а трехмерная визуализация исследуемых объектов представлена в работе [5].  Предметом исследования в данной работе являются алгоритмы, повышающие информативность результатов дистанционного зондирования с одновременным улучшением пространственной разрешающей способности и подавлением различных коррелированных и некоррелированных помех.

II. Алгоритмы повышения точности обработки сигналов в локационных систем дистанционного зондирования

Рассмотрим три полезных алгоритма для обработки сигналов в системах подповерхностной локации.

Вычитание помех.

Такие помехи, как прямой сигнал, просачивающийся из передающей антенны в приемную, отраженный от поверхности земли, шумы приемного тракта, регулярные наводки, возникающие в аппаратуре (например 50 Гц), и некоторые другие могут быть подавлены с помощью следующего алгоритма:

где g(n) – отчет i-й реализации принятого сигнала;

а(n) – средний уровень шума;

Na – число реализаций.

При изменении параметров j и Na средний уровень может приобретать различный смысл (глобальное среднее значение по всем реализациям, текущее среднее и т. д.).

Сжатие сигнала по глубине.

Сжатие отраженных сигналов может быть достигнуто с помощью фильтра сжатия импульса, правда, за счет потерь в отношении сигнал/шум.

Связь между выходным и входным сигналами такого фильтра описывается интегральным уравнением Фредгольма:

       (1)

здесь w(t) – выходной, а g(t) – входной сигналы фильтра сжатия.

Синтез такого фильтра проводится как вариационная задача поиска максимума функционала

при следующих ограничениях:

здесь i=1,2…H;

w(0) – максимальное значение выходного сигнала w(t);

G(f); H1(f) и W(f) – преобразование Фурье соответственно g(t); h1(t) и w(t).

Максимизация функционала при указанных ограничениях означает минимизацию длительности импульса w(t):

Если η стремится к 0 (большой уровень шума), то фильтр сжатия вырождается в согласованный и нет выигрыша в разрешающей способности. При η, стремящемся к единице (уровень шума очень мал), приведенное выражение описывает инверсный фильтр, позволяющий существенно улучшить разрешение по дальности. В общем случае параметр должен быть частотно независимым. Множитель C(f) является весовой функцией, предназначенной для уменьшения боковых лепестков.

Данный алгоритм хорошо работает при больших соотношениях сигнал/шум, что подтверждается экспериментально полученными результатами.

Синтез апертуры (метод миграции).

Учитывая достаточно низкую среднюю частоту излучаемого широкополосного сигнала, невозможно создание антенных устройств малых размеров с достаточно узкой диаграммой направленности. Единственно возможным методом повышения разрешающей способности в горизонтальной плоскости может быть метод искусственного синтеза апертуры антенны. Алгоритм синтеза апертуры описывается выражением:

здесь Xi, Zj – координаты подповерхностной точечной цели (элемента разрешения); P(X, Y) – отраженный целью сигнал; Dm – весовые коэффициенты, зависящие от направленных свойств антенн:

где Zm – длина прямой, соединяющей элемент (xi, zi) и антенну, М – эквивалент количества антенн^

Алгоритм позволяет получить разрешающую способность, эквивалентную физической решетке, состоящей из (2М+1) отдельных антенн. Если передвижная приемная антенна является всенаправленной, то горизонтальное разрешение будет наилучшим:

Здесь λ - длина волны в среде;

L – длина синтезированной апертуры.

Однако в среде диаграмма направленности становится уже, даже если в свободном пространстве она всенаправлена, что снижает эффективность алгоритма.

Синтез апертуры позволяет также улучшить соотношение сигнал/шум. Так, если для цели (xi, zi) обозначить как (s/σn) соотношение сигнал/шум до обработки, шум считать стационарным и не зависящим от сигнала, то уровень шума после обработки равен , а амплитуда сигнала

Тогда выигрыш в соотношении сигнал/шум после синтеза составит:

III. Заключение

Таким образом, для обеспечения эффективности рассмотренных алгоритмов обработки сигналов необходимо комплексирование указанных выше трех полезных способов обработки, которые дополняют друг друга и в целом обеспечивают существенный выигрыш в разрешающей способности и точности измерения координат контролируемых объектов.

IV. References

[1] Elfimov V. I., Kalmykov Al. А., Kochkina V. F., Ustylenko N. S. Secondary processing of signals in remote sensing of layered media. News of higher educational institutions of Russia. Radio electronics, 2012, Special issue, pp. 128-133.

[2] Elfimov V. I., Kochkina V. F. Signal processing in location-based remote sensing systems. 23-th international Crimean conference "Microwave-technique and telecommunication technologies" (CriMiCo 2013). Sevastopol: Webe Publishing, 2013, vol, 2, p. p. 1210-1211.

[3] Elfimov V. I., Kochkina V. F. Algorithms of increase of accuracy and spatial resolution of the location-based remote sensing systems. 23-th international Crimean conference "Microwave-technique and telecommunication technologies" (CriMiCo 2013). Sevastopol: Weber Publishing, 2013, vol, 2, p. p. 1212-1213.

[4] Kalmykov Al. А., Ronkin M. B. Investigation of approximation method for increase the accuracy of phase measurement systems] // 2013 23rd Int. Crimean Conference “Microwave & Telecommunication Technology” (CriMiCo’2013) Sevastopol: Weber Publishing, 2013, vol, 2, p. p. 1200-1201.

[5] Dobryak V. A., Kalmykov Al. A., Kalmykov An. A., Kurilenko A. S. Theory and practice of three-dimensional radio frequency visualization of objects. 2013 23nd Int. Crimean Conf. “Microwave & Telecommunication Technology” (CriMiCo’2013). Sevastopol: Weber Publishing, 2013,
vol, 2, p. p. 1169-1170.