Details

Title: Реализация алгоритмов формирования и фильтрации изображений, получаемых с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой: выпускная квалификационная работа магистра: направление 11.04.01 «Радиотехника» ; образовательная программа 11.04.01_01 «Системы и устройства передачи, приема и обработки сигналов»
Creators: Тузова Анна Андреевна
Scientific adviser: Павлов Виталий Александрович; Завьялов Сергей Викторович
Other creators: Зудов Роман Игоревич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт физики, нанотехнологий и телекоммуникаций
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: радиолокационное синтезирование апертуры; радиолокационное изображение; параллельные вычисления; Jetson TX1; ArrayFire; спекл-шум; фильтрация спекл-шума; параметры фильтров; фильтр анизотропной диффузии; synthetic-aperture radar; radar image; parallel computing; speckle noise; speckle noise filtering; filter parameters; anisotropic diffusion filter
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 11.04.01
Speciality group (FGOS): 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-2542
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена уменьшению времени выполнения алгоритмов формирования радиолокационных изображений (РЛИ), полученных с помощью радиолокатора с синтезируемой апертурой (РСА), и нахождению оптимальных в смысле наилучшего качества фильтрации параметров фильтров мультипликативного спекл-шума на РЛИ. Таким образом, работа состоит из двух частей, в которых рассматриваются этапы обработки данных, полученных с РСА. В первой части представленной работы рассмотрен вопрос уменьшения времени выполнения алгоритмов формирования радиолокационных изображений за счет параллельных вычислений. Реализованные алгоритмы протестированы на вычислительной платформе Jetson TX1. Благодаря характеристикам данной платформы и применению метода параллельных вычислений формирование радиолокационных изображений можно производить на борту беспилотных летательных аппаратов для картографирования местности. Вторая часть работы посвящена исследованию фильтров мультипликативного спекл-шума на радиолокационных изображениях. Рассмотрены наиболее часто используемые фильтры, найдены их оптимальные параметры, протестирована их работа на изображениях с различными особенностями, выделены наилучшие фильтры для работы с радиолокационными изображениями. Применение выбранных фильтров позволит проводить обработку (детектирование объектов, сегментация областей и др.) радиолокационных изображений без влияния спекл-шума.

The given work is devoted to reducing the execution time of algorithms for the formation of radar images obtained using a synthetic aperture radar (SAR), and finding optimal parameters of speckle noise reduction filters by the sense of the best quality filtering. Thus, the work consists of two parts, which consider the stages of processing data obtained from SAR. In the first part of the paper, the issue of reducing the execution time of algorithms for generating radar images through parallel computing is considered. The implemented algorithms are tested on the Jetson TX1 computing platform. Due to the characteristics of Jetson TX1 and the application of the parallel computing method, the formation of radar images can be performed on board unmanned aerial vehicles for terrain mapping. The second part of the work is devoted to the study of filters of multiplicative speckle noise on radar images. The most commonly used filters are considered, their optimal parameters are found, their operation on images with various features is tested, the best filters for working with radar images are highlighted. The use of these filters will allow the processing of radar images without the influence of speckle noise.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • СОДЕРЖАНИЕ Список аббревиатур и сокращений 8 Введение 9 Глава 1. Радиолокационное синтезирование апертуры и фильтрация спекл-шума 11 1.1. Принцип действия радиолокатора с синтезированной апертурой 11 1.2. Алгоритм формирования РЛИ и его ускорение 13 1.3. Выбор вычислительной платформы для формирования РЛИ и библиотеки для использования технологии параллельных вычислений 16 1.4. Спекл-шум 18 1.4.1. Модель спекл-шума 18 1.4.2. Методы фильтрации спекл-шума 18 1.4.4. Оценка качества фильтрации спекл-шума 22 1.5. Цель и задачи 25 Глава 2. Формирование радилокационных изображений 26 2.1. Реализация и модификация алгоритма формирования РЛИ с использованием параллельных вычислений 26 2.1.1. Реализация алгоритма без использования навигационных данных 26 2.1.2. Реализация алгоритма с использованием навигационных данных 30 2.2. Результаты 34 2.3. Выводы 36 Глава 3. Фильтрация спекл-шума на радилокационных изображениях 38 3.1. Распределение спекл-шума на РЛИ 38 3.2. Алгоритм выбора оптимальных параметров фильтров спекл-
  • _Toc36651733
  • _Toc36651796
  • _Toc38308063
  • _Toc38366984
  • _Toc38367095
  • _Toc453147006
  • _Toc38367096
  • _Toc38367097
  • ГЛАВА 1. РАДИОЛОКАЦИОННОЕ СИНТЕЗИРОВАНИЕ АПЕРТУРЫ И ФИЛЬТРАЦИЯ СПЕКЛ-ШУМА
  • 1.1. Принцип действия радиолокатора с синтезированной апертурой
  • _Toc38367098
  • _Toc38367099
  • 1.2. Алгоритм формирования РЛИ и его ускорение
  • _Hlt37673235
  • _Hlt37673236
  • _Hlt38290958
  • _Hlt38290959
  • _Toc38367100
  • 1.3. Выбор вычислительной платформы для формирования РЛИ и библиотеки для использования технологии параллельных вычислений
  • _Toc38367101
  • _Hlk34922052
  • _Hlk36222479
  • 1.4. Спекл-шум
  • 1.4.1. Модель спекл-шума
  • 1.4.2. Методы фильтрации спекл-шума
  • _Toc38367102
  • _Toc38367103
  • _Toc38367104
  • MTBlankEqn
  • 1.4.4. Оценка качества фильтрации спекл-шума
  • _Toc38367105
  • 1.5. Цель и задачи
  • _Toc38367106
  • ГЛАВА 2. ФОРМИРОВАНИЕ РАДИЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
  • 2.1. Реализация и модификация алгоритма формирования РЛИ с использованием параллельных вычислений
  • 2.1.1. Реализация алгоритма без использования навигационных данных
  • _Toc25335421
  • _Toc25335422
  • _Toc25335423
  • _Toc38367107
  • _Toc38367108
  • _Toc38367109
  • 2.1.2. Реализация алгоритма с использованием навигационных данных
  • _Toc25335424
  • _Toc38367110
  • 2.2. Результаты
  • _Toc25335425
  • _Toc38367111
  • 2.3. Выводы
  • _Toc38367112
  • ГЛАВА 3. ФИЛЬТРАЦИЯ СПЕКЛ-ШУМА НА РАДИЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
  • 3.1. Распределение спекл-шума на РЛИ
  • _Toc38367113
  • _Toc38367114
  • OLE_LINK83
  • OLE_LINK84
  • 3.2. Алгоритм выбора оптимальных параметров фильтров спекл-шума
  • _Toc38367115
  • 3.3. Выбор оптимальных параметров фильтров спекл-шума
  • _Toc38367116
  • 3.4. Фильтрация спекл-шума на объектах различных форм и размеров
  • _Hlk35703770
  • _Toc38367117
  • 3.5. Фильтрация спекл-шума на реальных изображениях
  • _Toc38367118
  • 3.6. Выводы
  • _Toc38367119
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • _Toc38367120
  • ЛИТЕРАТУРА
  • _Ref19103455
  • _Ref23409551
  • _Ref34046571
  • _Ref34046573
  • _Ref34046592
  • _Ref34046593
  • _Ref35526500
  • _Ref35526502
  • _Ref35526503
  • _Ref37766899
  • _Toc38367121
  • _Ref23409500
  • _Ref25333548
  • _Ref34046543
  • _Ref34046546
  • _Ref34046648
  • _Ref34046666
  • _Ref35525245
  • _Ref36226754
  • _Ref36226946
  • _Ref36227040
  • _Ref36227347
  • _Ref36227496
  • _Ref36227560
  • _Ref23409504
  • _Ref23409510
  • _Ref23409515
  • _Ref35525252
  • _Ref36226715
  • _Ref36226739
  • _Ref36226770
  • _Ref36227041
  • _Ref36228141
  • _Ref37766909
  • _Ref37766912
  • _Toc38367122

Usage statistics

stat Access count: 11
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics