Ước lượng độ cao rừng sử dụng ảnh polinsar dựa trên tối ưu vùng kết hợp và mạng nơron học sâu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

18
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết đề xuất mô hình mạng nơron CV-CNN để trích xuất độ cao rừng từ ảnh PolInSAR. Trong mô hình được đề xuất, hệ số giao thoa phân cực phức tối ưu được đưa tới đầu vào của mạng CV-CNN để thực hiện quá trình huấn luyện tại các độ cao rừng khác nhau.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ước lượng độ cao rừng sử dụng ảnh polinsar dựa trên tối ưu vùng kết hợp và mạng nơron học sâu

Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Ước Lượng Độ Cao Rừng Sử Dụng Ảnh PolInSAR Dựa Trên Tối Ưu Vùng Kết Hợp Và Mạng Nơron Học Sâu Doãn Văn Dự1, Phạm Minh Nghĩa1, Đoàn Văn Sáng2,*, Nguyễn Ngọc Bình3 1 Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự 2 Học Viện Hải Quân 3 Đại học thông tin liên lạc * Email: doansang.g1@gmail.com Tóm tắt— Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất mô hoạch Cloude-Pottier [6-7]. Tuy nhiên, cấu trúc phân hình mạng nơron CV-CNN để trích xuất độ cao rừng từ tán của rừng ảnh hưởng rất lớn đến quá trình tán xạ ảnh PolInSAR. Trong mô hình được đề xuất, hệ số giao ngược của tín hiệu từ mặt đất về anten thu, do vậy các thoa phân cực phức tối ưu được đưa tới đầu vào của tham số bề mặt trong các phương pháp này có độ ổn mạng CV-CNN để thực hiện quá trình huấn luyện tại các định và độ chính xác không cao. độ cao rừng khác nhau. Kết quả mô phỏng và tính toán trên phần mềm Matlab đối với mô hình mạng CV-CNN Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence: AI), vạn đề xuất đã cho ra độ chính xác xác định độ cao rừng đạt vật kết nối (Internet of Things: IoT) và dữ liệu lớn (Big 98.4%, 99.2%, 98.2% và 98.9% lần lượt ở các khu vực data) là những yếu tố cốt lõi của cách mạng công rừng có độ cao tương ứng là 15m, 20m, 25m và 30m. nghiệp 4.0. Hiện nay không thể phủ nhận lợi ích đem lại của AI, đã có rất nhiều các ứng dụng công nghệ ra Từ khóa- Rađa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực, đời dựa trên cơ sở nền tảng của AI. Vấn đề trích xuất độ cao rừng, mạng nơron học sâu tham số phức, hệ số kết tham số rừng là một bài toán đòi hỏi việc xử lý dữ liệu hợp giao thoa phức, pha bề mặt. lớn và vô cùng phức tạp, việc sử dụng mạng nơron học sâu vào giải quyết bài toán này sẽ phù hợp và có tính I. GIỚI THIỆU khả quan rất cao. Hiện nay, vấn đề biến đổi khí hậu đã và đang ảnh Bài báo này đề xuất một phương pháp nâng cao độ hưởng nghiêm trọng đến môi trường sống của tất cả chính xác cho ước lượng tham số rừng từ dữ liệu ảnh các quốc gia trên toàn thế giới, đặc biệt là khối các PolInSAR bằng cách sử dụng mạng nơron giá trị số nước đang phát triển. Để kiểm soát lượng khí thải phức (Complex Valued Convolutional Neural nhằm giảm thiểu hiệu ứng nhà kính thì việc giám sát Network: CV-CNN) để xử lý từng điểm ảnh. Trong chặt chẽ nguồn tài nguyên rừng là hết sức cấp thiết. phương pháp đề xuất, đầu tiên mỗi điểm ảnh sẽ được Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công biến đổi thành các hệ số giao thoa phân cực phức tương nghệ, đã có nhiều các kỹ thuật được ứng dụng để nâng ứng với các kênh phân cực, ma trận hệ số này sẽ được cao hiệu quả của công tác quản lý, giám sát và bảo vệ đưa tới đầu vào của mạng CV-CNN, dữ liệu được sử rừng. Tuy nhiên, hệ thống rađa tổng hợp mặt mở giao dụng để đánh giá chính là các hệ số giao thoa phân cực thoa phân cực (Polarimetric Interferometry Synthetic tối ưu tương ứng với mỗi dữ liệu điểm ảnh tại đầu vào Aperture Radar: PolInSAR) vẫn cho thấy những ưu thế của mạng, thu nhận được từ thuật toán mà chúng tôi vượt trội và đạt hiệu quả cao trong việc trích xuất các xây dựng, để thực hiện quá trình huấn luyện cho mạng tham số rừng. Trong hai thập kỷ vừa qua, nhiều tại các độ cao rừng khác nhau. Từ giá trị tối ưu tại đầu phương pháp và kỹ thuật phân tích đã được đề xuất như ra của mạng CV-CNN chúng tôi tiến hành trích xuất phương pháp ESPRIT (Estimation of Signal Parameter tham số rừng, từ đó làm cơ sở để lập bản đồ độ cao via Rotational Invariance Techniques) [1], phương rừng. Các kết quả mô phỏng và phân tích đã cho thấy pháp nghịch chuyển ba trạng thái [2]. Tuy nhiên những rằng phương pháp đề xuất đã mang lại hiệu quả tốt và phương pháp đó đều có các hạn chế nhất định. Phương có tính ổn định rất cao. Đồng thời phương pháp này pháp ESPRIT có xu hướng ước lượng thấp các tham số cũng cho kết quả chính xác rất cao trên mọi loại địa thực vật do sóng điện từ bị suy hao trong môi trường hình rừng trong thực tế. mặt đất. Với phương pháp nghịch chuyển ba trạng thái, II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT chúng ta phải thực hiện ước lượng bình phương tối thiểu nhiều tham số. Việc ước lượng này rất phức tạp 1. PolInSAR và đó là một điều kiện hạn chế khi thực hiện. Ngoài ra, Một hệ thống giao thoa, phân cực hoàn toàn quét nhiều kỹ thuật phân hoạch cũng được đưa ra để phân mỗi phần tử phân giải trong một khu vực từ hai góc tích ảnh PolInSAR như phân hoạch Freeman-Durden quét khác nhau sẽ cho hai ma trận tán xạ S1 và S 2 . [3-4], phân hoạch bốn thành phần Yamaguchi [5], phân Với trường hợp tán xạ ngược trong môi trường tương ISBN: 978-604-80-5076-4 257
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Hình 1. Tổng quan về kiến trúc CV-CNN hỗ, các véc tơ tán xạ Pauli ba chiều k P1 và k P2 được của nó thì lớp gộp đóng vai trò trích xuất những đặc trưng hữu ích và có thể làm giảm kích thước ma trận cho bởi công thức sau: T đặc trưng ở đầu ra. Sau khi qua các tầng tích chập và k Pi i Shh Svvi i Shh Svvi 2S hvi ;i 1, 2 (1) gộp, bản đồ đặc trưng được duỗi thẳng thành một Trong đó S mni ; m, n h, v là các hệ số tán xạ đặc vector để tạo bộ phân loại. Sau khi trích xuất tính năng qua nhiều tầng tích chập và gộp, lớp đầu ra cuối cùng trưng cho các kênh phân cực ngang, và phân cực đứng là vectơ mà các phần tử của nó là các giá trị phức đóng của 2 hệ thống SAR. Dữ liệu thu được từ hệ thống vai trò là bộ phân loại để dự đoán chiều cao của rừng. PolInSAR thường được biểu diễn thông qua một ma trận vuông cấp 6 [10]: Trong CV-CNN, nhãn được gắn cho các giá trị chiều cao là các giá trị nhị phân, trong đó giá trị ON được T1 k P1 T k k *T ; với k (2) thay bởi (1 + 1∗j), còn những giá trị còn lại bằng 0. Số *T T2 k P2 lượng phân lớp tại đầu ra tương ứng với sô lượng các Trong đó, toán tử biểu thị mức lấy trung bình giá trị độ cao mà chúng ta định nghĩa, chẳng hạn trong *T bài báo này, số lượng phân lớp ở đầu ra là 4, tương toàn bộ trong quá trình xử lý dữ liệu, biểu thị toán ứng với 4 giá trị độ cao 15 m, 20 m, 25 m và 30 m. tử chuyển vị và liên hợp phức của ma trận. T1 và T2 Sau khi tính khoảng cách giữa mỗi phần tử trong vectơ là các ma trận Hermitian, mô tả các thuộc tính phân đầu ra và (1 + 1∗ j), số vị trí của phần tử với khoảng cực của mục tiêu thu được từ mỗi hệ thống PolSAR cách nhỏ nhất là loại được yêu cầu phân loại. Với mẫu riêng lẻ, trong khi đó là ma trận phức phi- đầu vào và nhãn của chúng, các thông số của CV- Hermitian, nó bao hàm các thông tin giao thoa và phân CNN được học có giám sát từ đầu đến cuối bằng cách cực của mục tiêu. giảm thiểu hàm mất mát (Loss function) trên dữ liệu Sự kết hợp giao thoa phân cực của hệ thống đào tạo. Trong đề xuất này, mô hình của chúng tôi sử PolInSAR được mô tả bằng một hàm phân cực của hai dụng hàm sai số bình phương nhỏ nhất để tạo giá trị ảnh được biểu diễn như sau [10,11]: cho quyết định phân loại của mỗi độ cao rừng [8]. *T ~( , 12 1 2) (3) *T *T III. PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT 1 T1 1 2 T2 2 1. Ước lượng tập kết hợp Trong đó, 1 , 2 là các véc tơ phức đơn nhất, nó Bằng cách thay đổi trạng thái phân cực thu và phát, định nghĩa sự lựa chọn của mỗi trạng thái phân cực. chúng ta có được các cơ chế tán xạ tối ưu với độ kết hợp giao thoa là lớn nhất. Tối ưu hệ số kết hợp phân 2. Mạng nơron tích chập giá trị phức (CV-CNN) cực cho phép chúng ta giảm độ không chắc chắn trong Như được trình bày trong Hình 1, kiến trúc của ước lượng pha giao thoa. Ta sẽ xây dựng một thuật CV-CNN có thể được coi là một biến thể của mạng toán tối ưu nơron học sâu. Nó được thiết kế để học tập các đặc Trong bài báo này chúng tôi đề xuất sử dụng lý tính của hình ảnh đầu vào, từ đó có thể phân loại được thuyết tập kết hợp để xác định pha bề mặt cũng như hệ các đối tượng trong những hình ảnh đó. Để phân loại số kết hợp tối ưu phức đặc trưng cho thành phần tán xạ độ cao rừng trong ảnh SAR, giá trị giao thoa phân cực trực tiếp từ tán cây. Trong đó hệ số kết hợp tối ưu của hình ảnh SAR ở dạng số phức có thể được đưa vào phức này được sử dụng như tập dữ liệu đánh giá cho mạng CV-CNN. Thành phần chính của mạng CV- mạng CV-CNN. Ta có: CNN là các lớp ẩn gồm lớp chập (Convolutional layer) ej * e j với (0 ) (4a) và lớp gộp (Pooling layer). Trong khi lớp chập được 2 sử dụng để tăng cường những đặc trưng hữu ích của T 1/ 2 12T 1/ 2 (4b) dữ liệu đầu vào và tạo ra các bản đồ đặc trưng ở đầu ra ISBN: 978-604-80-5076-4 258
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Trong đó T (T1 T2 ) 2 B B 2 4 AC AX 2 BX C 0 X (9) Bằng cách cho giá trị thay đổi trong dải từ 0 đến π 2A opt 2 và ta thực hiện phân tích trị riêng ma trận . Với Với A 3 1 ; B 2 Re ( 1opt opt opt * 3 ) 3 ; mỗi giá trị của ma trận có ba trị riêng là opt 2 C opt 1 3 . k ;k 1 3 , giả sử rằng 3 là trị riêng có argument lớn nhất và 1 có argument nhỏ nhất. Theo lý thuyết 2. Ước lượng độ cao rừng dựa trên mạng CV-CNN Trong phần này, chúng tôi trình bày việc thực hiện tán xạ tín hiệu rađa trong môi trường tự nhiên [2] thì chi tiết CV-CNN được đề xuất để phân loại hình ảnh thành phần 3 có mối quan hệ mật thiết với quá trình SAR / POLSAR. Dữ liệu SAR / POLSAR, với mỗi tán xạ trực tiếp từ tán cây trong khi đó thì thành phần tán xạ bề mặt lại liên quan đến hai trị riêng còn lại. điểm ảnh được chuyển thành ma trận các hệ số kết hợp ~ (i, j đại diện cho các kênh phân cực đứng và ngang) ij được xác định theo công thức (3), cùng với pha bề mặt 0 được sử dụng làm các tính năng đầu vào cho mạng opt CNN, giá trị của 3 được sử dụng làm dữ liệu đánh giá cho quá trình học của mạng. Đầu ra của mạng là 4 phân lớp tương ứng với 4 giá trị độ cao rừng 15m, 20m, 25m và 30m. Mạng được xây dựng theo kiến trúc trong Hình 1. Theo đó, mạng được thiết kế với N tầng, mỗi tầng gồm một lớp tích chập và một lớp gộp. Lớp tích chập được thiết kế với K bộ lọc, và mỗi bộ lọc có kích thước là q×q. Trong thử nghiệm này, Hình 2. Biểu diễn hình học của các hệ số kết hợp giao chúng tôi thực hiện khảo sát hiệu năng của mạng CV- thoa trên mặt phẳng phức CNN theo chỉ tiêu độ chính xác ước lượng độ cao rừng Tương ứng với mỗi trị riêng ta hoàn toàn có thể và tốc độ tính toán (đo bằng thời gian thực thi của mô xác định được hai hệ số kết hợp giao thoa phức tương hình). Kết quả đầu ra của mạng CV-CNN là giá trị ước ứng với hai thành phần tán xạ chính trong môi trường lượng, phân loại độ cao rừng. rừng như sau: k ( 1k )*T k 1 k ( 3k )*T k 3 1 ; 3 (5) ( 1k )*T k 1 ( 3k )* T k 3 Đầu tiên ta thực hiện lựa chọn các cặp giá trị kết hợp tối ưu phân cực 1 , 3 theo điều kiện sau: arg( 1 ) arg( HH ) (6) arg( 3 ) arg( HV ) Giả sử, ta nhận được một tập hợp gồm M cặp 1 , 3 thỏa mãn điều kiện (6). Cặp giá trị kết hợp tối opt opt ưu phân cực , sẽ được xác định sao cho 1 3 Hình 3. Lưu đồ thuật toán của mô hình đề xuất. khoảng cách giữa hai kênh phân cực này là cực đại: Với thuật toán tối ưu được xây dựng thì tại đầu vào (7) 3 1 max của mạng ta sẽ nhận được thành phần i, j tương ứng Ta thực hiện biểu diễn hai hệ số này lên trên mặt phẳng phức và vẽ một đường thẳng đi qua hai điểm với mỗi điểm ảnh. Chúng tôi tiến hành xây dựng bảng này. Đường thẳng này cắt đường tròn đơn vị tại hai tra cứu LUT (Lookup table) hai chiều của hệ số kết điểm và một trong hai điểm đó sẽ là pha bề mặt (Hình hợp giao thoa phức cho thành phần tán xạ trực tiếp từ 2). Khi đó, pha giao thoa của địa hình mặt đất được tán cây ~ với hai thông số, độ cao rừng h và hệ số v v xác định như sau: hấp thụ sóng . 0 arg 1opt 3opt (1 X ) (8) Trong đó: X nghiệm phương trình bậc hai ISBN: 978-604-80-5076-4 259
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) 2 trong Hình 5 cho thấy, với cấu hình như trên thì số P2 hv P1 lượng bộ lọc càng lớn mạng CV-CNN càng cho độ ~ P1 (e 1) cos v P1hv với 0 (10) chính xác cao hơn, tuy nhiên nếu số lượng bộ lọc quá P2 (e 1) 2 P2 jK z lớn thì số lượng các trọng số xuất hiện trong quá trình cos 0 huấn luyện tăng đột biến sẽ làm gia tăng đáng kể thời Trong đó 0 là góc của sóng tới và K z là hệ số sóng gian huấn luyện cho mạng. đứng. Khi đó độ cao rừng hv và hệ số hấp thụ sóng hoàn toàn có thể được trích chọn dựa trên điều kiện opt out v cực tiểu. Lưu đồ của thuật toán đề xuất được trình bày tóm lược trên Hình 3. IV. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Trong phần này, phương pháp đề xuất được áp dụng với dữ liệu PolInSAR được mô phỏng bằng phần mềm PolSARproSim. Kịch bản rừng mô phỏng và các tham số hệ thống được mô tả chi tiết như trường hợp cụ thể được thể hiện trong Bảng 1. Với kết quả mô phỏng có Hình 5. Độ chính xác ước lượng độ cao rừng phụ được sẽ là cơ sở để đánh giá độ chính xác của mô hình thuộc vào số lượng bộ lọc trong lớp tích chập ước lượng mà chúng tôi đề xuất Chúng tôi lựa chọn số lượng bộ lọc tối ưu cho mỗi Bảng 1. Các tham số của kịch bản mô phỏng tầng tích chập là 32 bộ lọc (33 ngàn trọng số). Tiếp Đường cơ Tần số Đường cơ theo, chúng tôi thực hiện khảo sát mô hình mạng Độ cao nơron với số lượng các tầng tích chập và gộp khác với sở dọc trung tâm sở ngang 3000m 1.0 m 1.3 GHz 10m N = 2, 3, 4, 5. Trong thí nghiệm này, lớp tích chập Góc tới Mật độ Loại cây Độ cao cây được thiết kế cố định với 32 bộ lọc, mỗi bộ lọc có kích 900 Cây tán thước 3×3. Hình 6 thể hiện mối liên hệ giữa độ chính 450 20 m cây/Ha rộng xác ước lượng độ cao rừng với số lượng các tầng tích chập và gộp. Có thể thấy rằng, việc tăng số lượng các Hình ảnh màu Pauli của một khu vực khảo sát rừng tầng tích chập và gộp sẽ giúp cho việc ước lượng độ được thể hiện như Hình 4 cao rừng sẽ chính xác hơn, tuy nhiên cùng với đó sẽ làm cho kích thước mạng CV-CNN lớn hơn dẫn tới tốc độ tính toán giảm xuống. Hình 4. Ảnh màu Pauli Trước tiên, mô hình CV-CNN với 2 tầng tích chập và gộp được chỉ định. Lớp tích chập được thiết kết với số lượng bộ lọc khác nhau (K = 8, 16, 32 và 64), mỗi bộ lọc có kích thước 3×3. Sau khi huấn luyện mạng CV-CNN với tập dữ liệu được tạo ra từ chương trình phần mềm PolSAR prosim với các độ cao rừng như đã Hình 6. Độ chính xác ước lượng độ cao rừng phụ trình bày ở trên, mạng CV-CNN đã huấn luyện được thuộc vào số tầng tích chập và gộp thử với một tập dữ liệu khác độc lập để kiểm chứng Từ các kết quả mô phỏng thử nghiệm, chúng tôi hiệu năng của nó. Kết quả thử nghiệm được thể hiện đưa ra lựa chọn số tầng tích chập và gộp là 3 tầng vì ISBN: 978-604-80-5076-4 260
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) nếu có tăng thêm số tầng thì kích thước của mạng tăng ước lượng nhầm độ cao trong quá trình huấn luyện đột biến trong khi đó hiệu suất của mạng không tăng không vượt quá 0.6%. Phương pháp đề xuất đã cải đáng kể. Kế thừa kết quả từ hai thí nghiệm trên, chúng thiện đáng kể hiệu suất ước lượng độ cao rừng so với tôi lựa chọn mạng CV-CNN với 3 tầng tích chập và các phương pháp ESPRIT, phương pháp nghịch gộp, mỗi lớp tích chập có 32 bộ lọc, và tiến hành thay chuyển ba trạng thái trước đó. đổi kích thước của bộ lọc với các giá trị lần lượt là {3×3; 4×4; 5×5; 6×6 và 7×7}. Kết quả khảo sát của V. KẾT LUẬN thử nghiệm này được thể hiện trong Hình 7. Hình vẽ Bài báo đã xây dựng và đề xuất một mô hình mới mô tả cho thấy khi tăng kích thước bộ lọc độ chính với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao độ xác phân biệt độ cao rừng giảm xuống. Khi tăng kích chính xác cho ước lượng tham số rừng sử dụng ảnh thước bộ lọc lên 4×4 thì hiệu năng của mạng tăng PolInSAR băng L. Mô hình đề xuất đã tìm kiếm hệ số kết hợp giao thoa phức tối ưu có ít nhất sự ảnh hưởng không đáng kể lại làm gia tăng cấu trúc của mạng dẫn của thành phần tán xạ bề mặt nhằm nâng cao kết quả đến tốc độ tính toán chậm hơn. Chúng tôi lựa chọn ước lượng độ cao rừng. Kết quả thực nghiệm chỉ ra kích thước tối ưu cho bộ lọc là 3×3. rằng các tham số rừng có thể được trích xuất trực tiếp và chính xác hơn bằng mô hình đề xuất. Trong tương lai, các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm tiếp theo sẽ được thực hiện để cải thiện hiệu suất của mô hình đề xuất. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] H. Yamada, M. Yamazaki and Y. Yamaguchi, “ On scattering model decomposition of PolSAR and its application to ESPRIT-base Pol-InSAR”, in Proceeding of 6th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Dresden, Germany, (2006) May 16-18. [2] S. R. Cloude and K. P. Papathanassiou, “ Three-stage inversion process for polarimetric SAR interferometric”, in IEEE Proceedings Radar, Sonar and Navigation, vol. 150, issue 3, (2003), pp. 125-134. [3] A. Freeman and S. L. Durden, “ A three-component scattering Hình 7. Độ chính xác ước lượng độ cao rừng phụ model for polarimetric SAR data”, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1998, 36(3): 963 – 973. thuộc vào kích thước bộ lọc [4] A. Free-man, “ Fitting a two-component scattering model to Như vậy mô hình mạng CV-CNN mà chúng tôi đề polarimetric SAR data”, in Proceedings of IGARSS'99, xuất sẽ là mạng được cấu hình với 3 lớp tích chập, 32 Hamburg, Germany, 28 June- 2 July 1999, 5(2): 649 – 2651. bộ lọc và kích thước bộ lọc 3×3. Hiệu năng ước lượng [5] Y. Yamaguchi, Y. Yajima and H. Yamada, “ A four- component decomposition of POLSAR images based on the độ cao rừng so với chiều cao thực tế khi sử dụng mạng coherency matrix ”, IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 2006, nơron đề xuất được thể hiện như trong Hình 8. 3(3): 292-296. [6] S. R. Cloude. Polarisations, “ Applications in remote sensing”, Oxford University, 2010. [7] J. Lee and E. Pottier, “ Polarimetric Radar Imaging: from basic to applications”, Taylor and Francis Group. 2009. [8] V. John, K. Yoneda, Z. Liu, and S. Mita, “Saliency map generation by the convolutional neural network for real-time traffic light detection using template matching,” IEEE Trans. Comput. Imag., vol. 1, no. 3, pp. 159–173, Sep. 2015. [9] S. Chen, H. Wang, F. Xu, and Y.-Q. Jin, “Target classification using the deep convolutional networks for SAR images,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 54, no. 8, pp. 4806–4817, Jun. 2016. [10] S. R. Cloude and K. P. Papathanassiou, “ Polarimetric SAR interferometry”, IEEE Trans. Geosci. Remote sens., vol. 36, no. 5, pp. 1551–1565, 1998. [11] N. Pham-Minh, B. Zou, Y. Zhang and V. N Le, “ General Hình 8. Ma trận so sánh giá trị ước lượng độ cao three- layer scattering model for forest parameter estimation using single-baseline polarimetric interferometry synthetic rừng so với chiều cao thực tế với mạng đề xuất aperture radar data”, J. Appl. Remote Sens., Vol.9, pp.1-18, Từ ma trận so sánh ta thấy rằng hiệu suất ước 2015 lượng độ cao rừng đạt kết quả khá cao, các sai số trong ISBN: 978-604-80-5076-4 261
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Phƣơng pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu trên nhiễu nền của hệ thống Ra đa giám sát Bùi Chí Thanh và Phùng Ngọc Anh Khoa Ra đa, Học viện Phòng không-Không quân Quân chủng Phòng không-Không quân Email: buichithanhpk@gmail.com, ngocanhd36k33@gmail.com Tóm tắt - Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất tính máy thu với phổ của tín hiệu phản xạ [4]. Một phương pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu trên phương pháp được chúng tôi đề xuất nhằm nâng cao tỉ nhiễu nền (tăng độ tương phản của tín hiệu có ích và số tín hiệu mục tiêu/nhiễu nền là điều chế đường bao nhiễu nền) của hệ thống ra đa giám sát dựa trên cơ sở lựa biên độ tín hiệu xung thăm dò theo dạng hàm Taylor. chọn cấu trúc tín hiệu thăm dò điều tần tuyến tính Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: (ĐTTT) kết hợp điều chế đường bao biên độ xung thăm dò trong phần II, chúng tôi miêu tả phương pháp đề xuất. theo hàm Taylor. Phương pháp và kết quả khảo sát được thực hiện trong bài báo chỉ rõ ưu điểm của phương pháp Trong phần III, trình bày mô hình và phương pháp được đề xuất và là cơ sở để lựa chọn cấu trúc tín hiệu khảo sát. Trong phần IV là kết quả khảo sát và đánh thăm dò của hệ thống ra đa giám sát. giá độ lợi tỷ số tín hiệu có ích/nhiễu nền của phương pháp được đề xuất so sánh với hệ thống ra đa sử dụng Từ khóa - Điều tần tuyến tính, hệ thống ra đa giám cấu trúc tín hiệu thăm dò tương tự nhưng không điều sát, hàm tự tương quan, điều chế đường bao biên độ chế đường bao (đường bao biên độ hình chữ nhật). I. GIỚI THIỆU Cuối cùng, chúng tôi kết luận bài báo trong phần V. Việc phát hiện các mục tiêu có diện tích phản xạ hiệu II. PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU CHẾ ĐƢỜNG BAO BIÊN dụng thấp (tín hiệu phản xạ từ mục tiêu và nền gần ngang ĐỘ XUNG ĐTTT nhau, đặc biệt khi mục tiêu đứng yên) trên bề mặt nền (ví dụ Trên hình 1 đưa ra mô hình vật lý hệ thống ra đa trên mặt biển) là bài toán khó đối với các ra đa thông thường giám sát đặt trên máy bay, hình 2 là sơ đồ cấu trúc của khi việc phát hiện chỉ thực hiện theo tham số diện tích phản hệ thống ra đa giám sát sử dụng tín hiệu thăm dò dạng xạ hiệu dụng của mục tiêu. Các kết quả nghiên cứu [1-3, 7, 8] xung ĐTTT đường bao vuông. chỉ ra rằng, các đối tượng quan sát trên bề mặt trái đất của hệ thống ra đa giám sát rất đa dạng về cấu trúc, đặc tính bức xạ thứ cấp. Ngoài ra, hệ số phản xạ sóng điện từ của các đối tượng này còn phụ thuộc vào loại chất liệu, độ ẩm, góc quan sát của ra đa, tính chất phân cực và tần số điều chế của tín hiệu thăm dò.v.v…Trong lĩnh vực quân sự, để theo dõi các hoạt động quân sự đối phương vai trò của hệ thống ra đa giám sát càng trở lên quan trọng, đòi hỏi yêu cầu cao về khả năng phân biệt cũng như nhận dạng chính xác mục tiêu đối Hình 1. Mô hình vật lý hệ thống ra đa giám sát đặt trên máy phương có lợi thế rất lớn cho nhiệm vụ tác chiến đường bay không. Vấn đề nâng cao khả năng phát hiện, nhận dạng mục tiêu quân sự trên bề mặt trái đất của đối phương sẽ khó khăn hơn trong trường hợp đối phương thực hiện ngụy trang theo địa hình hay ngụy trang điện tử. Khi đó, độ tương phản của mục tiêu và nhiễu nền giảm đáng kể. Trong nghiên cứu [4] đã chỉ ra việc sử dụng các tín hiệu thăm dò điều chế pha, tần số (mã Baker, mã M, ĐTTT liên tục, rời rạc hay bậc thang) có nhiều lợi thế. Tuy nhiên, khi sử dụng các dạng điều chế mã Baker, mã M cần yêu cầu độ rộng xung con hẹp cỡ vài đến vài chục na nô giây mới đáp ứng được yêu cầu về khả năng phân biệt mục tiêu của hệ thống ra đa. Điều này đòi hỏi cấu hình cao của thiết bị xử lý và độ chính xác của hệ thống anten, đường truyền cũng như việc đồng bộ và khử ghép thu-phát. Trong trường hợp sử dụng tín hiệu ĐTTT với đường bao biên độ hình chữ nhật cho phép Hình 2. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống ra đa giám sát thực hiện kỹ thuật tương đối đơn giản các thiết bị phát Với hệ thống ra đa giám sát sử dụng tín hiệu thăm dò và lọc tối ưu chúng. Song gặp phải hạn chế là sự đa trị dạng xung ĐTTT có điều chế đường bao biên độ, dạng đo cự ly khi chưa biết vận tốc của mục tiêu và sự xuất hàm điều chế đường bao biên độ xung thăm dò được lựa hiện của các bướu phụ sau bộ lọc nén xung và là chọn là hàm Taylor: nguyên nhân giảm khả năng phát hiện, khả năng phân (1) (t ) k (1 k ) cos 2 ( t / x ) biệt mục tiêu trên bề mặt trái đất. Để khắc phục hạn chế này, phương pháp xử lý trọng lượng tín hiệu phản ở đây, k – độ cao của đáy hàm Taylor, x - độ rộng xung xạ được sử dụng. Khi đó sẽ xuất hiện các tổn hao phụ thăm dò. Biểu thức toán học của tín hiệu thăm dò do không phối hợp đặc tuyến tần số của phần tuyến được viết ở dạng: ISBN: 978-604-80-5076-4 262
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) 1 u (t ) U 0 . (t ).rect cos 2 f 0t t (t x ) 0 x 2 (2) Trong đó U 0 là biên độ, f0 là tần số mang trung tâm, 0 là pha đầu, rect(.) là hàm xung vuông được xác định như sau: 1,0 t x rect (.) 0, t 0, x 2 fd Hình 4. Dạng hàm phân bố biên độ của tín hiệu phản (rad / s 2 ), f d là lượng di tần trong độ x xạ từ mục tiêu và nhiễu nền rộng xung x . Để tạo ra tín hiệu thăm dò tương ứng Phương pháp khảo sát: với mô hình toán học được thể hiện trong biểu thức 2, Bước 1: Tạo cấu trúc tín hiệu thăm dò mô đun điều chế-khuếch đại (ĐcKđ) được sử dụng Bước 2: Tạo tín hiệu phản xạ từ mục tiêu và nhiễu (hình 3). Trong đó, Uv – là tín hiệu xung điều tần nền tuyến tính có đường bao biên độ hình chữ nhật, Uđc – Bước 3: Xây dựng thuật toán lọc nén tương quan là điện áp điều chế đường bao biên độ xung, Ur – là Bước 4: Hiển thị kết quả đầu ra của thuật toán lọc tín hiệu đầu ra. Kết quả trong các nghiên cứu [5, 6] nén tương quan chỉ ra khả năng đáp ứng của công nghệ cho giải pháp Các tham số của cấu trúc tín hiệu thăm dò và tín kỹ thuật điều chế đường bao biên độ xung điều tần hiệu phản xạ từ mục tiêu và nhiễu nền được thể hiện tuyến tính theo các tham số của bảng 1 với độ chính trong bảng 2. xác cao. Bảng 2. Tham số khảo sát, đánh giá Tỷ số tín Tần số Tần số Độ hiệu có trung tần lấy mẫu rộng ích/tạp Hệ số Kết quả đầu vào bộ – flm, xung, nền (theo điều tần mô phỏng lọc nén, MHz µs biên độ), MHz dB 70 256 200 6 0.7E12 Hình 5 70 256 200 6 0.07E12 Hình 6 70 256 200 6 0.7E12 Hình 7 IV. KẾT QUẢ KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ Trên hình 5 và 6, chúng tôi đưa ra kết quả xử lý Hình 3. Mô đun điều chế-khuếch đại sau thuật toán lọc nén tương quan cho mục tiêu đơn Bảng 1. Tham số làm việc của mô đun ĐcKđ tương ứng với tham số cấu trúc tín hiệu thăm dò được TT Tham số Giá trị lựa chọn trong bảng 2. Tọa độ trên trục “thời gian” 1 Dải tần số làm việc, MHz 380-520 của các hình được xác định là 106k/flm µs, k là chỉ số 2 Độ rộng xung, µs 200 trên trục hoành. Đường nét liền tương ứng sử dụng 3 Công suất cực đại của xung, W 1500 cấu trúc tín hiệu ĐTTT điều chế đường bao theo hàm Taylor Taylor, đường nét chấm – điều chế đường bao tín hiệu thăm 4 Dạng hàm điện áp điều chế dò dạng hình chữ nhật. (biểu thức 2) III. MÔ HÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP KHẢO SÁT Mô hình khảo sát: Để đánh giá ưu điểm của phương pháp được đề xuất trong bài báo so với hệ thống ra đa sử dụng cấu trúc tín hiệu thăm dò tương tự nhưng không điều chế đường bao, mô hình khảo sát được giả thiết như sau: Độ rộng búp sóng chính giản đồ hướng anten trong mặt phẳng thẳng đứng ở mức 50% công suất là 50-60 độ, trong mặt phẳng ngang là 1-2 độ. Tín hiệu phản xạ từ mục tiêu cũng như mỗi phần tử phân biệt theo cự li đối với bề mặt nền là tổng của các tín hiệu phản xạ từ các phần tử phản xạ thành phần cấu thành nó và được xem là những véctơ độc Hình 5. So sánh độ lợi tỷ số tín hiệu mục tiêu/nhiễu nền sau lập có hàm phân bố biên độ Rayleigh [9]. Trên hình 4 thuật toán lọc nén tương quan của phương pháp điều chế đưa ra dạng hàm phân bố biên độ của tín hiệu phản xạ đường bao theo hàm Taylor và đường bao tín hiệu thăm dò từ mục tiêu và từ mỗi phần tử phân biệt theo cự li đối dạng hình chữ nhật (độ di tần trong xung là 140 MHz). với bề mặt nền. ISBN: 978-604-80-5076-4 263
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) đường bao biên độ xung theo hàm Taylor (k=0,22), màu xanh – đường bao biên độ xung dạng hình chữ nhật V. KẾT LUẬN Bài báo đã đề xuất giải pháp sử dụng xung thăm dò ĐTTT kết hợp điều chế đường bao biên độ xung theo dạng hàm Taylor. Ưu điểm của giải pháp này là không quá phức tạp về mặt kỹ thuật thực hiện, đồng thời tăng tỷ số búp chính/bướu phụ (tăng độ tương phản của tín hiệu có ích và nhiễu nền), nó cho phép nâng cao chất lượng mô tả và phát hiện của các hệ thống ra đa giám sát bề mặt trái đất. Việc lựa chọn các dạng hàm điều chế đường bao (dạng hàm sin, cos, hình chuông...) cũng như vấn đề mô hình hóa tín hiệu phản Hình 6. So sánh độ lợi tỷ số tín hiệu mục tiêu/nhiễu nền sau xạ về từ mục tiêu và nhiễu nền có tính đến sự giao thao của thuật toán lọc nén tương quan của phương pháp điều chế tia trực xạ và phản xạ là hướng nghiên cứu tiếp theo của đường bao theo hàm Taylor và đường bao tín hiệu thăm dò chúng tôi. dạng hình chữ nhật (độ di tần trong xung là 14 MHz) TÀI LIỆU THAM KHẢO Từ hình 5 và 6 cho thấy độ lợi (độ tương phản) tỷ số tín hiệu mục tiêu/nhiễu nền sau thuật toán lọc nén tương quan [1]. Ананенков А.Е., Нуждин В.М., Расторгуев của phương pháp điều chế đường bao theo hàm Taylor so В.В., и др. Особенности радиолокационных với phương pháp điều chế đường bao tín hiệu thăm dò dạng образов в системах радиовидения ММ- hình chữ nhật đạt cỡ khoảng 10 dB khi độ di tần trong xung диапазона.. Инновации. 2005. № 6. С. 98–104. thay đổi trong dải tương đối rộng từ 14 đến 140 MHz. Điều [2]. Верба В.С. Радиолокационные системы này được giải thích bởi các bướu phụ lân cận búp chính của авиационных комплексов hàm tự tương quan của tín hiệu thăm dò khi điều chế đường радиолокационного дозора и наведения. bao theo hàm Taylor có mức thấp hơn so với đương bao Принципы построения, проблемы разработки dạng hình chữ nhật (hình 7). Tuy nhiên, khi giảm giá trị di и особенности функционирования. М.: tần (giảm hệ số điều chế tần số) trong xung khả năng phân Радиотехника, 2014. – 536 с. biệt và mức độ mô tả chân dung mục tiêu theo cự li cũng [3]. Кулемин Г.П., Разсказовский В.Б. Рассеяние giảm (so sánh kết quả mô phỏng trên hình 5 và 6). Như vậy, миллиметровых радиоволн поверхности kết quả khảo sát trên chứng minh ưu điểm của phương pháp Земли под малыми углами. Киев: Наукова điều chế đường bao biên độ xung ĐTTT, cho phép nâng cao думка. 1987. khả năng mô tả, phát hiện các mục tiêu trên nền nhiễu của hệ [4]. Трухачѐв А.А. Радиолокационные сигналы и thống ra đa mô tả không-đối đất. их применение. М.: Воениздат, 2005 – 320 с. [5]. Уманский В.С. Усилительный тракт импульсных передающих устройств СВЧ. М.: Советское радио, 1973 – 256 с. [6]. Васильев А.В., Королев А.В., Кушнерев Н.А. [и др.]. Система электропитания импульсного усилителя мощности: заявка на изобретение 10log10R(τ) № 2015149469 РФ/, 2015. [7]. Жуковский А.П. Рассеяние электромагнитных волн земных поверхностью, М. МАИ, 1991. 80 с. [8]. Мельник Ю. А., Зубкович С. Г. [и др.]. Радиолокационные методы ислледования Земли. М. Советское радио, 1980. Thời gian, 106.k/flm, µs [9]. Денисенко A., Сигналы, Теоретичесая Hình 7. Hàm tự tương quan tín hiệu xung thăm dò sau радиотехника Москва, năm 2005. bộ lấy mẫu (flm=256MHz), màu đỏ - thực hiện điều chế ISBN: 978-604-80-5076-4 264