Εμφανίζονται 1 - 20 Αποτελέσματα από 68 για την αναζήτηση '"РАДИОЛОКАТОР С СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ"', χρόνος αναζήτησης: 0,66δλ Περιορισμός αποτελεσμάτων
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
    Academic Journal

    Συγγραφείς: A. A. Monakov, А. А. Монаков

    Πηγή: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 27, № 3 (2024); 52-67 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 27, № 3 (2024); 52-67 ; 2658-4794 ; 1993-8985

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/889/775; Gandhi P. P., Kassam S. A. Analysis of CFAR processors in non-homogeneous background // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1988. Vol. 24, № 4. P. 427-445. doi:10.1109/7.7185; Finn H. M., Johnson R. S. Adaptive detection mode with threshold control as a function of spatially sampled clutter level estimates // RCA Review. 1968. Vol. 29. P. 414-468.; Moore J. D., Lawrence N. B. Comparison of two CFAR methods used with square law detection of Swerling I targets // Proc. of the IEEE Intern. Radar Conf., Arlington, VA, Apr. 1980. P. 403-409.; Weiss M. Analysis of some modified cell-averaging CFAR processors in multiple-target situations // Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1982. Vol. I8, № 1. P. 102-113. doi:10.1109/taes.1982.309210; Hansen V. G. Constant false alarm rate processing in search radars // Proc. of the IEEE Intern. Radar Conf., London, UK, 1973. P. 325-332.; Trunk G. V. Range resolution of targets using automatic detectors // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1978. Vol. 14, № 5. P. 750¬755. doi:10.1109/TAES.1978.308625; Rohling H. Radar CFAR thresholding in clutter and multiple target situations // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1983. Vol. 19, № 4. P. 608-621. doi:10.1109/taes.1983.309350; Hansen V. G., Sawyers. J. H. Detectability loss due to greatest of selection in a cell-averaging CFAR // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1980. Vol. 16, № 1. P. 115-118. doi:10.1109/taes.1980.308885; Target detection in synthetic aperture radar imagery: a state-of-the-art survey / K. El-Darymli, P. McGuire, D. Power, C. R. Moloney // J. of Applied Remote Sensing. 2013. Vol. 7. P. 1-35. doi:10.1117/1.jrs.7.071598; Automatic Target Recognition in Synthetic Aperture Radar Imagery: A State-of-the-Art Review / K. El-Darymli, P. McGuire, D. Power, C. R. Moloney // IEEE Access. 2016. Vol. 4. P. 6014-6058. doi:10.1109/ACCESS.2016.2611492; A New Two Parameter CFAR Ship Detector in Log-Normal Clutter / J. Ai, X. Yang, Z. Dong, F. Zhou, L. Jia // IEEE Radar Conf. Seattle, WA, USA, 08-12 May 2017. IEEE, 2017. P. 195-199. doi:10.1109/RADAR.2017.7944196; Goldstein G. B. False-Alarm Regulation in Log-Normal and Weibull Clutter // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1973. Vol. AES 9, № 1. P. 84-92. doi:10.1109/TAES.1973.309705; Kuttikkad S., Chellappa R. Non-Gaussian CFAR Techniques for Target Detection in High Resolution SAR Images // Proc. of the IEEE Intern. Conf. on Image Processing, Austin, Texas, USA, 13-16 Nov. 1994. IEEE, 1994. P. 910-914. doi:10.1109/icip.1994.413444; Smith M. E., Varshney P. K. Intelligent CFAR processor based on data variability // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2000. Vol. 36, № 3. P. 837-847. doi:10.1109/7.869503; A novel variable index and excision CFAR based ship detection method on SAR imagery / K. Ji, X. Xing, H. Zou, J. Sun // J. of Sensors. 2015. Vol. 2015. Art. ID 437083. doi:10.1155/2015/437083; Wang L., Wang D., Hao C. Intelligent CFAR Detector Based on Support Vector Machine // IEEE Access. 2017. Vol. 5. P. 26965-26972. doi: 0.1109/ACCESS.2017.2774262; Pham Q. H., Brosnan T. M., Smith J. M. Multi¬stage algorithm for detection of targets in SAR image data // Proc. of the SPIE. 1997. Vol. 3070. P. 66-75. doi:10.1117/12.281583; Multiresolution detection of coherent radar targets / N. S. Subotic, B. J. Thelen, J. D. Gorman, M. F. Reiley // IEEE Transactions on Image Processing. 1997. Vol. 6, № 1. P. 21-35. doi:10.1109/83.552094; Kaplan L. M., Murenzi R., Namuduri K. R. Extended Fractal Feature for First-Stage SAR Target Detection // Proc. of the SPIE. 1999. Vol. 3721. P. 35-46. doi:10.1117/12.357684; Kaplan L. M. Improved SAR target detection via extended fractal features // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2001. Vol. 37, № 2. P 436-451. doi:10.1109/7.937460; Hatem G. M., Sadah J. W., Saeed T. R. Com-parative Study of Various CFAR Algorithms for Non-Homogenous Environments // IOP Conf. Ser. Materials Science and Engineering, Kerbala, Iraq, 26-27 March 2018. Vol. 433. Art. num. 012080. doi:10.1088/1757-899x/433/1/012080; Novak L. M., Burl M. C., Irving W. W. Optimal Polarimetric Processing for Enhanced Target Detection // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1993. Vol. 29, № 1. P. 234-244. doi:10.1109/7.249129; Монаков А. А. Наблюдение пространственно-протяженных целей в радиолокационных системах с фазированными антенными решетками // Радиотехника. 1999. Т. 63, № 3. С. 3-9.; Monakov A. A. Radar Observation of Extended Targets with Antenna Arrays // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2000. Vol. 36, № 1. P. 297-302. doi:10.1109/7.826333; Монаков А. А. Оценка алгебраических моментов спектра случайных процессов в задачах радиолокации протяженных целей // Успехи современной радиоэлектроники. 2006. Т. 60, № 10. С. 36-50.; Монаков А. А., Монаков Ю. А. Наблюдение турбулентных атмосферных областей в бортовых метеорологических радиолокаторах: измерение параметров турбулентности // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. Т. 66, № 5. С.14-28.; Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / пер. с англ. М.: Мир, 1990. 584 с.; https://re.eltech.ru/jour/article/view/889

  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
  9. 9
  10. 10
    Academic Journal

    Πηγή: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 24, № 3 (2021); 6-21 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 24, № 3 (2021); 6-21 ; 2658-4794 ; 1993-8985

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/518/541; Лихачев В. П., Купряшкин И. Ф., Рязанцев Л. Б. Малогабаритные многофункциональные РЛС с непрерывным частотно-модулированным излучением. М.: Радиотехника, 2020. 279 с.; Cheney M., Borden B. Synthetic Aperture Radar Imaging // In: Scherzer O. (eds) Handbook of Mathematical Methods in Imaging. New York: Springer, 2015. P. 763-799. doi:10.1007/978-1-4939-0790-8_49; Soumekh M. Synthetic Aperture Radar Signal Processing with MatLab Algorithms. New York: Wiley, 1999, 648 p.; Внотченко С. Л., Достовалов М. Ю. Авиационные мобильные малогабаритные радиолокаторы с синтезированной апертурой семейства «Компакт» (принципы реализации и опыт применения) // Журн. радиоэлектроники. 2009. № 10. URL: http://jre.cplire.ru/jre/oct09/5/text.html (дата обращения 27.04.2021); Гурьянов М. А. Преобразование динамического диапазона радиолокационных изображений для различных снимаемых поверхностей // Журн. радиоэлектроники. 2014. № 12. URL: http://jre.cplire.ru/jre/dec14/9/text.html (дата обращения 27.04.2021); Кузнецов В. А., Лихачев В. П., Унковский А. В. Алгоритм совмещения радиолокационных изображений по энтропии радиолокационных природных и антропогенных объектов в интересах двухпроходной интерферометрической радиолокационной станции с синтезированной апертурой антенны // Радиотехника. 2021. Т. 85, № 1. С. 104–111. doi:10.18127/j00338486-202101-14; Пат. RU 2372627 C1 G01S 13/89 (2008.03). Способ получения двумерного радиолокационного изображения объекта в большом диапазоне изменения величин эффективных площадей рассеивания локальных центров при многочастотном импульсном зондировании / А. М. Блинковский, С. В. Крюков. Опубл. 24.03.2009. Бюл. № 31.; Пат. RU 2520424 C2 G06T 5/40 (2012.07). Способ комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности / О. Р. Никитин, А. Н. Кисляков, А. А. Шулятьев. Опубл. 27.06.2014. Бюл. № 18.; Пат. RU 2540778 C1 G06T 5/50 (2013.10). Способ комплексирования цифровых полутоновых изображений / В. Н. Тикменов, С. В. Купцов, В. В. Лаптепа, И. А. Козлитин. Опубл. 10.02.2015. Бюл. № 4.; Пат. RU 2692575 C1 G06T 5/50 (2018.01). Способ комплексирования цифровых полутоновых изображений / В. В. Шипко. Опубл. 25.06.2019. Бюл. № 18.; Пат. RU 2342701 C2 G06K 9/40 (2007.08). Способ комплексирования цифровых многоспектральных полутоновых изображений / Е. И. Травина, И. Н. Фадеев. Опубл. 27.12.2008. Бюл. № 36.; Karhe R. R., Chandratre Y. V. RADAR Image Fusion Using Wavelet Transform // International J. of Advanced Engineering, Management and Science (IJAEMS). 2016. Vol. 2, iss. 3. Р. 4–13.; Simone G., Morabito F. C., Farina A. Multifrequency and Multiresolution Fusion of SAR Images for Remote Sensing Applications // Proc. of 4 th International Conf. on Information Fusion, 2001. Р. 1321–1327.; Multisensor Data Fusion. From Algorithms and Architectural Design to Applications / Ed. by H. Fourati, K. Iniewski. Boca Raton: Taylor & Francis Group, 2016. 663 p. doi:10.1201/b18851; Мандельброт Б. Б. Фрактальная геометрия природы: пер. с англ. А. Р. Логунова / Ин-т компьютерных исследований. М., 2002. 656 с.; Потапов А. А. Фракталы в радиофизике и радиолокации: Топология выборки. М.: Университетская кн., 2005. 848 с.; Potapov A. A., Hao W., Shan X. Fractality of Wave Fields and Processes in Radar and Control. Guangzhou: South China University of Technology Press, 2020. 280 p.; Гуляев Ю. В., Потапов А. А. Применение теории фракталов, дробных операторов, текстур, эффектов скейлинга и методов нелинейной динамики в синтезе новых информационных технологий для задач радиоэлектроники (в частности, радиолокации) // Радиотехника и электроника. 2019. Т. 64, № 9. С. 839–854.; Кузнецов В. А. Структура и свойства наземных объектов на изображениях РСА в задачах распознавания // Телекоммуникации. 2012. № 10. С. 31–38.; Кузнецов В. А., Потоцкий А. Н. Метод измерения направленной морфологической мультифрактальной сигнатуры текстуры изображений // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 3. С. 39–52.; Потапов А. А., Кузнецов В. А., Потоцкий А. Н. Новый класс топологических текстурно-мультифрактальных признаков и их применение для обработки радиолокационных и оптических малоконтрастных изображений // Радиотехника и электроника. 2021. Т. 66, № 5. С. 457–467. doi:10.31857/S0033849421050107; Пат. RU 2746038 C1 G06T 5/50 (2020.09). Способ фрактального комплексирования цифровых полутоновых изображений / А. А. Потапов, В. А. Кузнецов, Е. А. Аликулов. Опубл. 06.04.2021. Бюл. № 10.; Xia Y., Feng D., Zhao R. Morphology-Based Multifractal Estimation for Texture Segmentation // IEEE Transactions on Image Processing. 2006. Vol. 15, iss. 3. Р. 614–623. doi:10.1109/TIP.2005.863029; Кузнецов В. А., Марюхненко В. С. Системный подход к решению проблемы фрактального анализа многомерных радиолокационных изображений // Сб. тр. XXIV Междунар. науч.-техн. конф. «Радиолокация, навигация, связь», 17–19 апр. 2018 г.: в 5 т. Воронеж: Вэлборн, 2018. Т. 2. С. 26–38.; https://re.eltech.ru/jour/article/view/518

  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
  17. 17
  18. 18
  19. 19
  20. 20