Рейтинг@Mail.ru




Исследование методов восстановления радиоголограмм в различных приложениях технологии радиовидения


Радиовидение — метод интроскопии, позволяющий с помощью радиоволн визуально изучать внутреннее строение объектов, непрозрачных в оптическом диапазоне волн и наблюдать объекты, находящиеся в оптически непрозрачной среде. В данном проекте рассматриваться только системы ближнего радиуса действия.

Актуальность исследования связана с постепенным расширением списка прикладных областей, где становятся востребованными системы ближнего радиовидения (рассматриваемые в данном проекте), и, соответственно, ростом интереса к ним. Среди практических областей применения можно выделить следующие: подповерхностная радиолокация (поиск средств технической разведки; неразрушающий контроль диэлектрических композиционных материалов, применяемых в авиационной и ракетно-космической отраслях; диагностика строительных конструкций и объектов культурного наследия; поиск мин в операциях по гуманитарному разминированию); обеспечение безопасности в аэропортах и других местах массового скопления людей (поиск запрещенных к проносу предметов, спрятанных под одеждой); микроволновая томография (раннее выявление рака молочной железы; диагностика опухолей головного мозга, обследование конечностей и др.).

Результатом исследования с использованием технологии радиовидения является видимое изображение объекта, скрытого за непрозрачной в оптическом диапазоне преградой (либо изображение внутренней структуры объекта). Данное изображение строится путем восстановления рассеянного объектом электромагнитного поля (называемого радиоголограммой), зарегистрированного с помощью некоторой радиосистемы. Для решения этой обратной задачи существует целый ряд методов, но в большинстве случаев каждый исследователь (коллектив исследователей) использует для решения конкретной задачи только один метод, выбранный либо по совету коллег, либо по результатам анализа литературы.

Данное теоретическое и экспериментальное исследование посвящено систематизации, оптимизации, определению областей применения и выбору оптимальных параметров методов восстановления радиоголограмм в различных задачах радиовидения. Оно поможет новым исследователям, планирующим использовать технологию радиовидения для решения своих задач, сориентироваться в огромном многообразии существующих методов и подходов.

Аннотация отчета за 2019 год:

Основная задача данного этапа проекта — сравнение трех методов восстановления радиоголограмм применительно к подповерхностной радиолокации: №1 — обратных проекций, №2 — Гаусса–Ньютона, №3 — обратного распространения. Сравнение выполнялось путем применения каждого из методов к одним и тем же радиоголограммам, полученным как методом численного моделирования, так и экспериментально.

Для возможности сравнения восстановленных радиоизображений не только визуально, но и численно, предложен критерий, в соответствии с которым чем меньше значение интеграла от модуля восстановленного радиоизображения, нормированного на максимальное значение, тем выше качество радиоизображения.

По результатам численных и физических экспериментов можно сделать следующие выводы.

Если радиоголограмма зарегистрирована на регулярной сетке с шагом, не превышающем половины длины волны зондирующего сигнала, и уровень шума невелик (отношение сигнал/шум > ~20 дБ), то все методы обеспечивают примерно одинаковое качество радиоизображений, при этом быстродействие метода №3, основанного на быстром преобразовании Фурье, на два порядка выше, чем у двух других методов.

При увеличении уровня шума лучшие результаты показывает метод №2, причем, чем больше уровень шума, тем больше выигрыш. Также этот метод выигрывает при обработке радиоголограмм, зарегистрированных на регулярной сетке с шагом, большим половины длины волны, а также на нерегулярной сетке. В этих случаях метод №1 показывает промежуточные результаты, а метод №3 — худшие.

В случае разреженных выборок (как регулярных, так и нерегулярных) интерполяция исходных данных на регулярную сетку с мелким шагом позволяет существенно улучшить результаты всех методов.

Существенным недостатком метода №2 является его высокая требовательность к оперативной памяти компьютера, на котором производятся вычисления, а также низкое быстродействие. При обработке радиоголограмм с большим количеством выборок, для вычислений может потребоваться больше памяти, чем установлено в компьютере, при этом время вычислений возрастет многократно из-за непрерывного обмена данными с жестким диском, либо расчеты провести будет вообще невозможно. В этом случае хорошей альтернативой может быть метод №1, который предъявляет самые низкие требования к оперативной памяти, при этом показывает несколько худшие, но вполне приемлемые результаты.

Кроме этого, разработан оптимизационный метод подбора положений антенных элементов в мультистатических антенных решетках, позволяющих минимизировать количество антенных элементов при сохранении качества получаемых радиолокационной системой радиоизображений. На языке программирования Python был написан класс, оптимизирующий положения передающих и приемных антенных элементов для получения наилучшего результата восстановления. Критерием качества восстановления является сумма всех абсолютных значений нормированной на единицу функции неопределенности, представляющей собой результат восстановления радиоголограммы точечного объекта.

Материал, в научно-популярной форме иллюстрирующий основные результаты проекта, полученные в 2019 году

Публикации по проекту:

  1. Разевиг В.В., Ивашов А.И., Бугаев А.С., Журавлев А.В., Теоретическое и экспериментальное сравнение различных методов восстановления радиоголограмм в подповерхностной радиолокаци // Радиотехника. 2019. № 12 (в печати).


© RSLab, 1999-2019 Тел.: (499) 263-6509, (495) 632-2219
Моб.: 8-903-687-2291
E-mail: sivashov@rslab.ru