Please use this identifier to cite or link to this item: http://elib.psu.by:8080/handle/123456789/22959
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБогуш, Р. П.-
dc.contributor.authorЗахарова, И. Ю.-
dc.contributor.authorЧертков, В. М.-
dc.contributor.authorНаумович, Н. М.-
dc.date.accessioned2018-12-28T11:14:45Z-
dc.date.available2018-12-28T11:14:45Z-
dc.date.issued2018-09-
dc.identifier.citationВестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2018. - № 12. - C. 2-8ru_RU
dc.identifier.issn2070-1624-
dc.identifier.urihttp://elib.psu.by:8080/handle/123456789/22959-
dc.descriptionSPACECRAFT SAR DATA PROCESSING ALGORITHMS MODELING FOR TRANSMITTING AND RADAR IMAGE FORMATION R. BOHUSH, I. ZAHAROVA, V. CHERTKOV, N. NAUMOVICHru_RU
dc.description.abstractВыполнено моделирование алгоритмов обработки данных радиолокатора с синтезом апертуры космического аппарата, включая сжатие, пакетирование, синхронизацию и помехоустойчивое кодирование для передачи по каналу связи при воздействии шумов и их восстановление на приемной стороне с последующим формированием радиолокационного изображения. Синтезирована структурная схема модели, реализованная в пакете MatLab. В качестве входных сигналов использовались необработанные данные спутника ERS-1. Для сжатия применен модифицированный алгоритм на основе энтропийно- ограниченного блочного адаптивного квантования. Помехоустойчивое кодирование выполняется с помощью кодов Рида – Соломона. Представлены сфокусированные радиолокационные изображения по восстановленным данным радиолокатора с синтезом апертуры при моделировании различного уровня шумов.= Big data real time processing and robust data transmitting are the major requirements to modern telemetry data transfer hardware. In this paper SAR data processing algorithms such as compression, data packet generation, synchronization and jam-free coding for noisy communication channel and data recovery on receiving side with following radio image focusing are modelled. Structure diagram was implemented in MatLab. Raw data ERS-1 was used as input data. Modified entropy-constrained block adaptive quantization algorithm was used for compression. Noise immunity coding based on Reid-Solomon codes. Radar images based on recovered SAR data with various noise levels are presented.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherПолоцкий государственный университетru_RU
dc.relation.ispartofВЕСНІК ПОЛАЦКАГА ДЗЯРЖАУНАГА УНІВЕРСІТЭТА. Серыя C, ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЯ НАВУКІbe_BE
dc.relation.ispartofВЕСТНИК ПОЛОЦКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. Серия C, ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ НАУКИru_RU
dc.relation.ispartofHERALD OF POLOTSK STATE UNIVERSITY. Series C, FUNDAMENTAL SCIENCESen_EN
dc.relation.ispartofseriesСерия C, Фундаментальные науки;2018. - № 12-
dc.subjectДистанционное зондирование Землиru_RU
dc.subjectОбработка и передача радиолокационных данныхru_RU
dc.subjectRemote sensing systemru_RU
dc.subjectSynthetic aperture radarru_RU
dc.subjectSignal preprocessingru_RU
dc.titleМоделирование алгоритмов обработки данных радара с синтезированной апертурой космического аппарата для их передачи и формирования радиолокационного изображенияru_RU
dc.typeArticleru_RU
dc.identifier.udc681.32-
Appears in Collections:2018, № 12



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.