Метод экстраполяции сигналов на двумерной антенной системе с применением алгоритмов глубоких нейронных сетей для решения задачи сверхразрешения

Автор(ы): Рубинович Е.Я., Юрченков И.А., Назаркин В.А.

Выпуск: 113

Рубрика: Информационные технологии в управлении

Год: 2025

Библиография: Рубинович Е.Я., Юрченков И.А., Назаркин В.А. Метод экстраполяции сигналов на двумерной антенной системе с применением алгоритмов глубоких нейронных сетей для решения задачи сверхразрешения // Управление большими системами. - 2025. - Вып. 113. - С.120-150.

Дата опубликования: 31.01.2025

Ключевые слова: угловое сверхразрешение, сверточные нейронные сети, цифровая антенная решетка, критерий Рэлея, экстраполяция

Аннотация: Рассматриваются методы дистанционного зондирования объектов с использованием цифровых антенных решеток (ЦАР). Такой подход позволяет получать информацию об объектах без прямого физического контакта, анализируя излучение, отраженное или испущенное ими. Описаны особенности формирования диаграммы приема (ДП) ЦАР, состоящей из двумерной плоской прямоугольной решетки излучающих элементов. Математическая модель ДН отдельного излучателя и системы в целом представлена с учетом волнового числа, расстояния между элементами и углов сканирования. Особое внимание уделено ограничениям разрешающей способности системы, обусловленным критерием Рэлея и связанным с линейными размерами антенны. В области малых угловых отклонений проводится аппроксимация компонент модели, что упрощает расчет, но ограничивает возможность различения близко взаимно расположенных источников в двумерном пространстве. Возникает задача цифровой обработки полученных сигналов для повышения углового разрешения системы. В статье обсуждаются методы и алгоритмы на базе глубоких нейронных сетей, направленные на преодоление этих ограничений и улучшение качества получаемых изображений при дистанционном зондировании с использованием ЦАР. В статье продемонстрированы качественные результаты работы предлагаемого решения на ЦАР с фиксированными параметрами. Визуально показаны примеры работы рассматриваемого алгоритма.

Author(s): Rubinovich E., Yurchenkov I., Nazarkin V.

Article title: Method of signal extrapolation on two-dimensional antenna system using deep neural network algorithms to solve the super-resolution problem

Issue: 113

Year: 2025

Keywords: angular super-resolution, convolutional neural networks, digital antenna array, Rayleigh criterion, extrapolation

Abstract: The article deals with methods of remote sensing of objects using digital antenna arrays (DAA). This approach allows obtaining information about objects without direct physical contact by analyzing the radiation reflected or emitted by them. The features of the formation of the directional pattern (DN) of a DAA consisting of a two-dimensional flat rectangular array of radiating elements are described. The mathematical model of the DN of an individual radiator and the system as a whole is presented taking into account the wave number, the distance between the elements and scanning angles. Special attention is paid to the limitations of the resolving power of the system due to the Rayleigh criterion and related to the linear dimensions of the antenna. In the region of small angular deviations the model components are approximated, which simplifies the calculation, but limits the possibility of distinguishing closely located sources. The problem arises of digital processing of the received signals to increase the angular resolution of the system. The article discusses methods and algorithms based on deep neural networks, aimed at overcoming these limitations and improving the quality of acquired images in remote sensing using DAA. The article demonstrates qualitative results of the proposed solution on the DAA with fixed parameters. Examples of the work of the considered algorithm are shown visually.