Методика совмещения разноракурсных режимов формирования радиолокационных кадров в пространственно-распределенной системе малогабаритных бортовых РЛС

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Предлагается методика, объединяющая данные от разноракурсных режимов (бистатического (полуактивного) и активного) формирования радиолокационных кадров высокого разрешения на базе двухпозиционной пространственно-распределенной системы малогабаритных бортовых РЛС.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. Ненашев

ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения» (ГУАП)

Автор, ответственный за переписку.
Email: nenashev.va@yandex.ru

к.т.н., заведующий лабораторией машинного обучения проектно-технологического офиса инженерной школы, доцент кафедры конструирования и технологий электронных и лазерных средств ГУАП

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Kim H.G., Park J.-S., Lee D.-H. Potential of Unmanned Aerial Sampling for Montoring Insect Populations in Rice Fields // Florida Entomol. 2018. V. 101. PP. 330–334.
  2. Klemm R. et al. Novel Radar Techniques and Applications. Real Aperture Array Radar, Imaging Radar, and Passive and Multistatic Radar. – Scitech Publishing. 2017. 951 p.
  3. Ненашев В. А., Сенцов А.А. Пространственно-распределенные системы радиолокационного и оптического мониторинга: монография.СПб: Редакционноиздательский центр ГУАП, 2022. 191 с.
  4. Патент № 2703996 C2 Российская Федерация, МПК G01S 13/90. Способ локации целей в передних зонах обзора бортовых радиолокационных станций двухпозиционной радиолокационной системы: № 2019108828: заявл. 26.03.2019: опубл. 23.10.2019 / Г. А. Коржавин, В. А. Ненашев, А. П. Шепета [и др.]; заявитель Акционерное общество «Концерн «Гранит-Электрон».
  5. Nenashev V.A. Combining data from airborne spatially distributed modes of radar imaging in small-sized airborne radars // Wave Electronics and Its Application in Information and Telecommunication Systems. 2023. V. 6, No. 1. PP. 299–302.
  6. Comblet F., Ayari M. Y., Pellen F. and Khenchaf A. Bistatic radar imaging system for sea surface target detection. – Europe Oceans 2005, Brest, France, 2005. V. 1. PP. 692–697. https://doi.org/10.1109/OCEANSE.2005.1511798
  7. Ненашев В. А., Ханыков И. Г. Формирование комплексного изображения земной поверхности на основе кластеризации пикселей локационных снимков в многопозиционной бортовой системе // Информатика и автоматизация. 2021. Т. 20, № 2. С. 302–340. https://doi.org/10.15622/ia.2021.20.2.3
  8. Ненашев В. А., Бестугин А. Р., Киршина И. А., Антохин Е. А. Формирование потока радиолокационных кадров в пространственнораспределенной системе малогабаритных бортовых РЛС // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. Т. 78, № 3. С. 59–69.
  9. Сенцов А.А., Ненашев В.А., Иванов С.А., Турнецкая Е.Л. Совмещение сформированных радиолокационных изображений с цифровой картой местности в бортовых системах оперативного мониторинга земной поверхности // Труды МАИ. 2021. № 117. https://doi.org/10.34759/trd-2021-117-08
  10. Nenashev V.A., Nenashev S.A. Search and Study of Marked Code Structures for a Spatially Distributed System of Small-Sized Airborne Radars // Sensors. 2023, 23(15), 6835. https://doi.org/10.3390/s23156835
  11. Liu J., Liu X., Chen H., Luo S. MDD-YOLOv8: A Multi-Scale Object Detection Model Based on YOLOv8 for Synthetic Aperture Radar Images // Appl. Sci. 2025, 15, 2239. https://doi.org/10.3390/app15042239
  12. Сравнительные характеристики квазиоптимальных цифровых обнаружителей сверхширокополосных сигналов / А. М. Махлин, В. А. Ненашев, А. П. Шепета // Волновая электроника и ее применения в информационных и телекоммуникационных системах: XXI Международная молодежная конференция, Санкт-Петербург, 01–05 октября 2018 года. СПб: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2018. С. 257–264.
  13. Ненашев В. А., Ненашев С. А., Бестугин А. Р. и др. Контроль наземных объектов на основе нейросетевого распознавания в авиационных системах технического зрения // Датчики и системы. 2024. № 2(274). С. 57–61.
  14. Ненашев В.А., Ненашев С.А. Классификация и распознавание наземных объектов в потоке радиолокационных кадров на основе нейросетевого подхода // Автоматизация в промышленности. 2024. № 1. С. 29–33. https://doi.org/10.25728/avtprom.2024.01.07.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Взаимное расположение ПЗО и носителей МБРЛС, входящих в ДПРС формирования кадров методами САА и БиСАА: а – освещение передней зоны обзора МБРЛС2; б – освещение передней зоны обзора МБРЛС1

Скачать (172KB)
Метаданные

© Ненашев В., 2025