Двухлучевой метод достижения углового сверхразрешения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснован новый метод цифровой обработки сигналов угломерных систем на основе цифровых антенных решеток, позволяющий повысить качество изображений одно- и двумерных объектов. Метод может быть применен в оптическом, инфракрасном терагерцовом диапазонах длин электромагнитных волн. В ходе численных экспериментов проведено сравнение эффективности предложенного метода с известными. Приведены и обсуждены результаты экспериментов на математических моделях.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Б. А. Лаговский

МИРЭА – Российский технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: absamokhin@yandex.ru
Россия, просп. Вернадского, 78, Москва, 119454

А. Б. Самохин

МИРЭА – Российский технологический университет

Email: absamokhin@yandex.ru
Россия, просп. Вернадского, 78, Москва, 119454

Список литературы

  1. Malyshkin G.S., Sidelnikov G. B. // Acoustical Phys. 2014. V. 60. № 5. P. 570. doi: 10.1134/S1063771014050091
  2. Waweru N.P., Konditi D. B., Langat P. K. // Int. J. Electrical Computer Energetic Electronic and Communication Engineering. 2014. V. 8. № 1. P. 209.
  3. Ting Yang, Hongyin Shi, Jianwen Guo // Int. J. Remote Sensing. 2021. V. 42. Iss. 21. P. 8185.
  4. Park C., Park M. K., Kang M. G. // IEEE Signal Processing Magazine. 2003. V. 20. № 3. P. 21.
  5. Geiss A., Hardin J. C. // J. Atmospheric and Oceanic Technol. 2020. V. 37. № 12. P. 2197. doi: 10.1175/JTECH-D-20-0074.1
  6. Kim B., Jin Y., Lee J., Kim S. // Sensors. 2020. № 20. Р. 4295.
  7. Щукин А.А., Павлов А.Е. // Российский технологический журн. 2022. Т. 10. № 4. С. 38 doi.org/10.32362/2500-316X-2022-10-4-38-43
  8. Lagovsky B.A., Rubinovich E.Y. // Mathematics. 2023. V. 11. № 4. P. 1. doi.org/ 10.3390/ math11041056
  9. Карташов В.М., Корытцев И. В., Олейников В. Н. и др. // Радиотехника. 2019. Вып. 196. С. 22.
  10. Sendar O.A. ISRN Signal Processing. 2013. V.3. № 3. Р. 1.
  11. Pailhas Y., Petillot, Y., Capus C. // EURASIP J. Adv. Signal Processing. 2010. V. 2010. Article No. 205095.
  12. Evdokimov N.A, Lukyanenko D. V., Yagola A. G. // Comput. Methods and Programming. 2009. V. 10. P. 263.
  13. Морс Ф.М., Фешбах Г. Методы теоретической физики. М.: Изд-во иностр. лит., 1958.
  14. Lagovsky B., Rubinovich E. // Advances in Systems Sci. Appl. 2021. V. 21. № 2. P. 104.
  15. Лаговский Б.А., Самохин А. Б. // РЭ. 2023. Т. 68. № 3. С. 249.
  16. Лаговский Б.А. // РЭ. 2021. Т. 66. № 9. С. 853.
  17. Lagovsky B., Samokhin A., Shestopalov Y. // Radio Sci. 2021. V. 5. Iss. 3. P. 1.
  18. Лаговский Б.А., Рубинович Е. Я. // Мехатроника, автоматизация, управление. 2021. Т. 22. № 7. С. 349.
  19. Schwarzenberg-Czerny A. // Astronomy and Astrophysics Supplement Ser. 1995. V. 110. P. 405.
  20. Мэтьюз Дж., Уокер Р. Математические методы физики. М.: Атомиздат, 1972.
  21. Самарский А.А., Вабищевич П. Н. Численные методы решения обратных задач математической физики. М.: URSS, 2020.
  22. Candès E.J., Fernandezgranda C. // J. Fourier Analysis and Appl. 2013. № 19. P. 1229.
  23. Almeida M.S., Figueiredo M. A. // IEEE Trans. 2013. V. IP-22. № 8. P. 3074.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Зависимость нормированных значений чисел обусловленности от числа разрешаемых точек при использовании: 1 – функций Радемахера, 2 – собственных функций ядра ИУ, 3 – функций Уолша; 4 – двухлучевого метода с интегральной обработкой (10).

Скачать (13KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Источник сигналов (1) и его изображения со сверхразрешением при использовании однолучевого (2) и двухлучевого (3) методов.

Скачать (15KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Точечные источники сигналов на расстоянии 0.25θ0.5 (1), их изображения, полученные однолучевым (2) и двухлучевым (3) методами.

Скачать (12KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Изображение источника с высоким разрешением: источники сигналов на расстоянии 0.09θ0.5 (1), изображения на основе однолучевого (2) и двухлучевого (3) методов.

Скачать (13KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Источники сигналов (1) и их изображения при высоком уровне шума, найденные однолучевым (2) и двухлучевым (3) методами.

Скачать (12KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».