Univerzitet u Beogradu
Elektrotehnicˇki fakultet
Zoran P. Ðord¯evic´
Metod detekcije objekata sa malom
refleksijom i velikom fluktuacijom na
radarskoj slici
doktorska disertacija
Beograd, 2016.

Komisija za pregled, ocenu i odbranu
Mentor: Prof. dr. Branko Kovacˇevic´
Elektrotehnicˇki fakultet, Beograd
cˇlanovi komisije: Prof. dr. Stevica Graovac
Elektrotehnicˇki fakultet, Beograd
Prof. dr. Žarko Barbaric´
Državni univerzitet, Novi Pazar
Prof. dr. Veljko Papic´
Elektrotehnicˇki fakultet, Beograd
Prof. dr. Miljko Eric´
Elektrotehnicˇki fakultet, Beograd
Datum odbrane:
i
ii
Predgovor
Ovaj rad je posledica višegodišnjih istraživanja u oblasti obrade slike sa radarskog
senzora. Prakticˇni eksperimenti su izvod¯eni na više lokacija sa razlicˇitim radarima i
razlicˇitim procesorima. Rezultati obrade su integisani u nekoliko varijanti komandno
informacionog sistema.
Navodim imena samo nekih od kolega koji su pomogli da se obave eksperimenti. Iz
Mornaricˇkotehnicˇkog Remontnog Zavoda Sava Kovacˇevic´, Aleksandar Jovicˇic´, Rafilovic´
Vidoje, Mitrovic´ Srdjan, Ranko Bjelica, Radojevic´ Živojin, Milorad Jovanovic´, iz struktura
Ratne Mornarice Jovo Grbavac, Nenad Radovic´, Brcˇic Ilija, Brzic´ Mirko, iz struktura
Mornaricˇkotehnicˇke uprave Ðord¯evic´ Novica, Mic´o Kerkez, Milatovic´ Vladimir, Ranko
Terzin, celokupna posada OROSt-a Obostnik i Crni Rt iz struktura Centra sa usavršavanje
u Libiji Mustafa Mabruk, Mohamed Al Shaafi, Mustafa Shneti, celokupna posada treniing
centra Metresa Mtvaia, iz firme ITAS La Specia, Luciano Canese, iz firme MC Company
Zemun, Predrag Filipovic´, iz firme Arsenal REM Kraljevo, Pecic´ Vasilije.
Posebno mesto zauzimaju profesori sa matematicˇkog i saobrac´ajnog fakulteta u
Beogradu, Aleksandar Jovanovic´ i Aleksandar Perovic´ kojima dugujem zahvalnost za
pritisak da se urade mnogi radovi kao i za kritike.
Profesor Srd¯an Mitrovic´ sa Vojne Akademije u Beogradu znacˇajno je pomogao u
uoblicˇavanju udarnih delova ove teze.
Kolega Aleksandar Jovicˇic´ je zaslužan za uvodjenje najnovijih distribuiranih tehnolo-
gija zaznovanih na internet-intranet i OPENGIS implementaciji.
Zahvaljujuc´i savetima, kritikama i predlozima mentora profesora Stevice Graovca
ovaj rad je doveden u završnu formu.
Moja majka Ružica sa suprugom Petrom dala je moralnu i finansijsku podršku za
potrebe pripreme magistarskih sudija i doktorske disertacije.
Cˇlanovi moje porodice supruga Marija, c´erka Mila i sin Aleksandar dali su najvec´u
moralnu podršku.
Svim ostalim koje sam nenamerno izostavio a pomogli su u mojim radovima naji-
skrenije se zahvaljujem...
iii
iv
Sadržaj
Predgovor iii
Sažetak vii
Abstract ix
Uvod 1
1 Detekcija objekata sa malom refleksijom i velikom fluktuacijom 3
1.1 Radarski senzor - principi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2 Primer parametara pomorskog radara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3 Osnovni elementi radara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4 Korišc´eni tipovi radarskog senzora . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5 Priprema slike - radna platforma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.6 Rešenje problema identifikacije objekata u pomorstvu - sistem AIS . . . . 17
1.7 Integracija Geografskog Informacionog Sistema GIS . . . . . . . . . . . . . 21
1.8 Problemi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2 Detekcija objekata koji licˇe na tacˇke 25
2.1 Klasicˇan pristup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2 Savremene tendencije . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3 Alternativni pristup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4 Metode detekcije malih objkata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.5 Matematicˇka formulacija . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.6 Haris-Stivensonova Auto-Korelaciona metoda . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.7 Shi-Tomasi Auto-Korelacioni metod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.8 Metoda Normalizovane Kros Korelacije . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
v
3 Detekcija malih objekata sa velikom fluktuacijom 37
3.1 Uvod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.2 Prag u metodi Haris-Stivens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.3 Prag u metodi Shi-Tomasi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.4 Prag u metodi Normalizovane Kros Korelacije . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.5 Predložena procedura preklapanja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.6 Automatizovano odred¯ivanje maksimuma funkcije kvaliteta . . . . . . . . 42
3.7 Eksperimenti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.8 Stvarna slika sa pomorskog radara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.9 Simulacija . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.10 Diskusija dobijenih rezultata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4 Modeliranje interakcije izmedju GIS baze podataka i pomorskog radara 51
4.1 Problemi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.2 Eliminacija plotova maskiranjem pomoc´u GIS-a . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.3 Maskiranje originalnog signala . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.4 Diskusija poglavlja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5 Integracija u sistem 61
5.1 Komandno informacioni sistem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
5.2 Predloženi zadaci za informacioni sistem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.3 Objektni Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.4 Konkretne realizacije . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.5 Fuzija podataka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.6 Primer takticˇkog pokazivacˇa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.7 Mreža malih radara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.8 Diskusija poglavlja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
Slike 89
Tabele 93
Bibliografija 95
METOD PROCESIRANJA SLIKE SA DETEKCIJOM OBJEKATA
SA MALOM REFLEKSIJOM I VELIKOM FLUKTUACIJOM
Sažetak
Postoje brojne metode za detekciju objekata koji licˇe na tacˇke u bitmapiranim sli-
kama sa nijansama sive boje. Problem definisanja praga prihvatanja ili odbijanja re-
zultata detekcije je najcˇešc´e zanemaren ili je prepušten ekspertima. Detekcija malih
objekata sa malom radarskom refleksnom površinom i sa velikom fluktuacijom reflek-
tovanog signala pomoc´u radarskog senzora predstavlja izazovan inženjerski problem.
Takvi objekti su problematicˇni za detekciju i lociranje ako se koriste klasicˇne metode
obrade radarske slike. Tokom poslednjih petnaest godina rad¯ena je serija eksperimenata
sa raznim tipovima radarskih senzora i nekoliko tipova procesora signala. Pokušano
procesiranje slike sa ciljem uspešne detekcije svih tipova objekata na moru. Kao po-
sebna klasa problema identifikovan je problem detekcije malih objekata na morskoj
površini - malih plovila.
Na globalnom nivou problem detekcije i identifikacije objekata na moru donekle je
rešen uvod¯enjem Automatskog Identifikacionog Sistema - AIS. Nažalost veliki broj malih
plovnih objekata nije opremljen AIS primopredajnicima. Subjekti koji nameravaju da se
bave sumnjivim aktivnostima namerno izbegavaju posedovanje AIS primopredajnika.
Ratni brodovi nisu u obavezi da koriste sistem AIS.
Prikaz originalnog pristupa u pokušaju da se reši problem detekcije malih objekata
iznet je u ovoj disertaciji. Pored ucˇesnika u saobrac´aju na moru klasa pomorskih na-
vigacionih radara detektuje i elemente reljefa obale. Cˇesto delovi obale licˇe na male
pokretne objekte i operateri na sistemima su u nedoumici kako da klasifikuju uocˇeni
odraz. U ovom radu izneta je ideja kako da se osmisle prostorni filteri kojima se vrši
odbacivanje neinteresantnih detekcija koje poticˇu od kopna.
Poslednji deo ukratko prikazuje neke od implementacija u kojima je korišc´en pre-
dloženi model kao i predlog objektnog modela za implementaciju.
vii
Kljucˇne recˇi: obrada slike, metode auto-korelacije i korelacije,
automatsko odredjivanje praga ,
detekcija tacˇke, Geografski Informacioni Sistem.
Naucˇna oblast: Elektrotehnika
Uža naucˇna oblast: Obrada slike
THE METHOD OF IMAGE PROCESSING FOR DETECTION
OF TARGETS WITH SMALL REFLECTION AND BIG FLUCTUATION
Abstract
There are numerous methods of detection of objects seen like points in 8 bit gray
leveled bitmap image. The problem of defining the threshold for accepting or rejecting
the results of detection is often neglected or left to the experts. The localization and
detection of small objects at sea having small radar reflective surfaces, and with large
fluctuations in the reflected signal, which is usual when using a radar sensor, represent
a challenging engineering problem. Such objects are difficult to detect and locate when
using classical methods of processing radar images. During the last fifteen years, series
of experiments with various types of radar sensors and several types of signal processors
have been made. The aim of the experiments was to perform successful detection of all
types of vessels at sea. As a special class of identified problems, there is the problem of
detection of small objects on the sea surface - small boats.
At the global level, the problem of detection and identification of objects at sea is
solved by introducing the Automatic Identification System - AIS. Unfortunately, a large
number of small vessels are not equipped with AIS transponders. Entities intending to
deal with some kind of illegal activity deliberately avoid introduction of AIS transceivers.
Warships are not required to use AIS.
This dissertation offers an original approach to the problem of detection of small
objects at sea. An attempt to solve the problem of detection of small objects is presented
in this dissertation. In addition to the participants in traffic at sea, the class of marine
navigation radar detects elements of the coast. Often parts of the coast look like small
objects, thus creating a problem to systems’ operators with classification of the observed
reflection. This paper summarizes the idea of devising new spatial filters that are used
for discarding uninteresting detection reflected from the mainland.
The last section summarizes some of the implementations in which the proposed
model is used, as well as a proposal for implementation of the object oriented program-
ing model.
ix
Key words: image processing, auto-correlation & correlation methods,
template matching,automatic threshold,
point detection, Geographic Information System.
Scientific discipline: Electrical engineering
Scientific subdiscipline: Image processing
Uvod
Detekcija malih objekata sa malom radarskom refleksnom površinom i sa velikom
fluktuacijom reflektovanog signala pomoc´u radarskog senzora predstavlja izazovan
inžinjerski problem. Takvi objekti su problematicˇni za detekciju i lociranje primenom
klasicˇnih metoda obrade radarske slike. Tokom poslednjih petnaest godina urad¯ena je
serija eksperimenata sa raznim tipovima radarskih senzora i nekoliko tipova procesora
signala, kojim je pokušano procesiranje slike sa ciljem uspešne detekcije svih tipova
objekata na moru. Kao posebna klasa problema identifikovan je problem detekcije
malih plovila.
Na globalnom nivou problem detekcije i identifikacije objekata na moru donekle
je rešen uvod¯enjem Automatskog Identifikacionog Sistema - AIS. Na žalost veliki broj
malih plovnih objekata nije opremljen AIS primopredajnicima. Ko god ima nameru da
se bavi sumnjivim aktivnostima namerno izbegava posedovanje AIS primopredajnika.
Ratni brodovi nisu u obavezi da koriste sistem AIS.
U praksi se problem kontrole saobrac´aja na moru svodi na pokušaj detekcije ma-
lih glisera, poluzaronjenih podmornica za ilegalnu trgoviinu, jedrilica itd. Piraterija,
krijumcˇarenje ljudi, droge i oružja su dominantni problemi.
Pokušano je da se naglase originalni rezultati postignuti u istraživanju pomenute
problematike.
Zbog objektivnih razloga obim korišc´enih eksperimentalnih podataka nije velik.
Upotrebom odgovarajuc´ih simulacija pokušano je da se prevazid¯e ovaj problem.
Date su ideje kako da se dobijeni rezultati integrišu u komandno informacioni
sistem.
1
2
Glava 1
Detekcija objekata sa malom
refleksijom i velikom fluktuacijom
Detekcija malih objekata sa malom radarskom refleksnom površinom i sa velikom
fluktuacijom reflektovanog signala pomoc´u radarskog senzora predstavlja izazovan
inžinjerski problem. Takvi objekti su problematicˇni za detekciju i lociranje ako se koriste
klasicˇne metode obrade radarske slike. Poslednjih desetak godina urad¯ena je serija
eksperimenata kojim je pokušano procesiranje slike koja je dobijena pomoc´u radara za
osmatranje površine mora.
U praksi se problem kontrole saobrac´aja na moru svodi na pokušaj detekcije ma-
lih glisera, polu-zaronjenih podmornica za ilegalnu trgoviinu, jedrilica itd. Piraterija,
krijumcˇarenje ljudi, droge i oružja su dominantni problemi. Da bi se donekle rešio
problem detekcije i identifikacije potencijalno poroblematicˇnih struktura na moru pre
15 godina uveden je Automatski Identifikacioni Sistem - AIS. Sistem AIS zahteva da
svaki objekat odred¯ene kategorije ima ugrad¯en VHF digitalni primopredajnik, koji po
posebno definisanim protokolima javlja informacije o sebi, o namerama putovanja i o
elementima vlastitog kretanja.
Deo slike koja se pokazuje na radarskom ekranu prikazan je na slici 1.1. Na desnoj
strani unutar kruga mogu se uocˇiti jasni odrazi koji su rezultat velikih plovnih objkata
ispred ulaza u jednu mediteransku luku. Slika 1.2 pokazuje 6 sukcesivnih snimaka
objekata koji se nalazi na levoj strani bitmape sa slike 1.1 u centru pravougaoika.
Kao alternativa klasicˇnim metodama detekcije koje su poznate u radarskoj tehnici
pokušano je sa metodama za detekciju objekata koji licˇe na tacˇke a koriste se u obradi
3
Slika 1.1: Deo ditmape dobijene sa pomorskog radara
bitmapiranih slika. Postoje brojne metode za detekciju objekata koji licˇe na tacˇkaste u
bitmapiranim slikama sa nijansama sive boje. Problem definisanja praga za prihvat ili
odbijanje detekcije najcˇešc´e je zanemaren ili je prepušten ekspertima u datoj oblasti.
Udarno pitanje ove teze je da se predloži nova metoda za procenu sub-optimalne
vrednosti pragova. Predložena metoda je zasnovana na preklapanju rezultata dve ili više
raznorodne metode koje su parametrizovane sa odgovarajuc´im pragovima. Funkcija
procene kvaliteta (dve ili tri promenljive) je definisana. Lokacija (koordinate) maksi-
muma - globalnog ekstrema te funkcije približno odgovara sub-optimalnim vrednostima
pragova korišc´enih metoda. Ovaj metod je testiran na nizu radarskih snimaka u formi
bitmapa i na simulacionom modelu.
Korišc´en radarski senzor u formi impulsnog radara koji radi u Amplitudno Modulisa-
nom (AM) režimu rada i to u obliku pomorskog navigocionog radara. Ovaj tip radara
proizvodi sliku koja je kontaminirana raznim tipovima neželjenih informacija. Smetnje
od kiše, mora, odrazi od kopna, mala ostrva, hridi su primeri smetnji. Da bi se ura-
dilo delimicˇno filtriranje naveden je predlog integracije sa Geografskim Informacionim
Sistemom. Poglavlje 1.1 opisuje principe rada pomorskog radara.
Ukoliko konfiguracija sistema omoguc´ava upotrebu više radara, cˇiji se reoni osma-
tranja poklapaju navedeno kako integrisati mrežu radarskih senzora da bi se povec´ao
odnos signal šum.
Na kraju je dat predlog integracije sistema u komandno informacioni sistem.
4
Slika 1.2: Niz od 6 uzastopih scena iz dela markiranog pravougaonikom na slici 1.1
Navedena metoda detekcije nije ogranicˇena na radarsku sliku i može se koristiti i za
obradu slike sa drugih senzora ako je potrebno detektovati objekte slicˇnih karakteristika.
1.1 Radarski senzor - principi
Radar je senzor koji služi za detekciju i lokaciju objekata koji reflektuju elektro-
magnetnu energiju. Slika broj 1.3 prikazuje principijelnu skicu kako radi pomorski
navigacioni radar na brodu, kojim se osmatra obala i druga plovila. Detaljno o radu
radara može se videti u knjizi Skolnik [44]. Ovo poglavlje ukratko opisuje principe rada.
Generalno rad rada radara može biti iskazan preko nekoliko kljucˇnih faza:
• Emisija EM energije - Radar emituje elektromagnetnu energiju preko antene u
prostor.
• Propagacija EM - Jedan deo elektromagnetne energije dolazi do objekta sa svoj-
stvom refleksije, koji se nalazi na nekoj udaljenosti od izvora.
• Refleksija sa propagacijom nazad - Deo energije kojom je obasjan objekat re-
flektuje se u svim smerovima. Deo reflektovane energije se vrac´a do prijemne
antene
• Obrada u prijemiku - Principijelno posle pojacˇanja u prijemniku i odgovarajuc´eg
procesiranja signala donosi se odluka na izlazu prijemnika da li primljeni signal
poticˇe od objekta ili ne.
• Merenje parametara - Ukoliko je detekcija pozitivna odred¯uje se lokacija (hori-
zontalni, vertikalni ugao, daljina), radijana brzina.
5
Upotreba radara ide od namene za merenje brzine lopte na teniskom terenu pa do
radara za merenje interplanetarnih rastojanja cˇije antene mogu biti dimenzija nekoliko
fudbalskih igrališta.
Tipicˇni objekti koji se otkrivaju radarom mogu biti avioni, brodovi i rakete, ali mogu
biti i ljudi, ptice, insekti, padavine, turbulencije u vazdušnom prostoru, jonizovan
medijum, delovi reljefa (vegetacija, planine, putevi, reke, aerodromi, zgrade, ograde,
dalekovodi), more, led, ledeni bregovi, plutacˇe, podzemi objekti, meteori, aurora, letelice
iznad vazdušnog omotacˇa i planete.
Pored merenja lokacije objekta (horizontalni i/ili vertikalni ugao, daljina), radarom
se mogu meriti i komponente brzine, obradom i upored¯ivanjem sukcesivnih detekcija, i
radijalne brzine ako radar ima doplerovo procesiranje. Prigodno projektovani radari
sa procesorima signala mogu odrediti velicˇinu i oblik objekta, pa cˇak i da raspoznaju
razlicˇite klase objekata jedne od drugih.
1.2 Primer parametara pomorskog radara
Civilni pomorski radari za osmatranje površine mora emituju na frekvencijama od 3
GHz i od 9 GHz. Ove frekvencije spadaju u S i u X opseg respektivno. Talasne duzine su
oko 10 cm i oko 3 cm. Slika dobijena pomoc´u radara u S opsegu ima bolje preformanse
kada se radi o smanjenju smetnji od magle i od kiše. Radari u X opsegu imaju oštriju
sliku ali su osetljiviji na smetnje od kiše i magle. Veliki trgovacˇki brodovi obicˇno imaju
instalirano oba tipa radara.
Talasni obik koji se emituje iz pomorskog radara je niz relativno uskih signala po
vremenu sa skoro pravougaonom obvojnicom. Tipicˇan primer talasnog oblika signal
koji se koriste za detekciju objekata na moru je da je širina predajnog impulsa oko 50
ns do jedna mikro sekunde (1µs). Impulsne frekvencije idu u rasponu od 350 do 3000
Hz (nekad i više). Snaga predajnog impulsa ide od 2kW do 60kW. Srednja snaga koja se
emituje je od oko 2W do 60W.
Tabela 1.1 pokazuje zahteve internacionalne pomorske organizacije (Internatio-
nal Maritime Organzation - IMO). Mnogo detaljnije o parametrima pomorskih radara
6
Tabela 1.1: Tabela prikazuje zahtevane karakteristike radara od strane Internacionalne Pomorske
Organizacije (International Maritime Organization IMO) u uslovima jasne vidljivosti
Opis objekta
Visina iznad
mora u
metrima
Domet u Naut.
Miljama NM
za radar koji
radi na
frekv. 9GHz
Domet u Naut.
Miljama NM
za radar koji
radi na
frekv. 3GHz
Tip objekta
Obalna linija do 60m 20 20 distribuirani
Obalna linija do 6m 8 8 distribuirani
Obalna linija do 3m 6 6 distribuirani
brodovi po
SOLAS > 5000 brt
10 11 11 kompleksan
brodovi po
SOLAS > 500 brt
5 8 8 kompleksan
mali brodovi sa
radarskim reflektorom
4 5 (7.5m2) 3.7 (0.5m2) tacˇkasti
mali brodovi
dužine do 10m bez
radarskog reflektora
2 3.4 (2.5m2) 3.0 (0.5m2)
kompleksan
licˇi na
tacˇkasti
navigaciona bova 3.5 4.6 (5m2) 3.0 (0.5m2)
licˇi na
tacˇkasti
navigaciona bova
sa ugaonim
reflektorom
3.5 4.9 (10 m2) 3.6 (1.0m2) tacˇkasti
navigacioni marker
za saobrac´aj u kanalim
1 2.0 (1 m2) 1.0 (0.1m2)
licˇi na
tacˇkasti
može se videti u tehnicˇkim odnosno servisnim uputstvima komercijalnih sistema, a
sistematizovani opis dat je u Skolnik [44] (poglavlje 22).
7
Slika 1.3: Ckica principa rada navigacionog radara na brodu, kojim se osmatra obala i druga
plovila
Slika 1.4: Blok šema podsistema koji se mogu nac´i u radaru.
8
1.3 Osnovni elementi radara
Na slici 1.4 vide se elementarni blokovi podsistema koji se mogu nac´i u radaru.
Predajnik radara u prikazanom modelu sastoji se od pojacˇivacˇa snage i generatora radi-
ofrekventnog signala. Srednja predajna snaga može biti reda velicˇine od 1 mW pa do
1MW. Vec´ina radara koristi predajni signal u obliku pravougaono modulisanog kratkog
impulsa, u tom slucˇaju se ista antena koristi i kao prijemna i predajna. Funkcija duplek-
sera je da omoguc´i da se ista antena koristi i za prijem i za predaju. Pomoc´u dupleksera
se postiže zaštita prijemnika i sprecˇava se njegovo oštec´enje za vreme emitovanja pre-
dajnog impulsa. Antena je ured¯aj kojim se omoguc´ava da se predajna energija prenese
u prostor, a da zatim prikupi reflektovanu energiju i preusmeri u prijemnik. Antena je
skoro uvek realizovana u obliku usmerene antene kojom se usmerava elektromagnetna
RF energija u uzak snop. Ovo se radi da bi se koncentrisala energija a i odredile uga-
one koordinate sa boljom ugaonom rezolucijom. Ovako projektovana antena služi kao
prostorni filter. Prijemnik radara obicˇno pocˇinje sa niskošumnim mikrotalasnim pojacˇi-
vacˇem. Zadatak ovog tipa pojacˇivacˇa je da veoma slab reflektovani signal koji je došao
do prijemne antene dovoljno pojacˇa po nivou da bi se mogao detektovati na sledec´im
sklopovima prijemnika. Kriticˇan fenomen u sklopovima prijemnika je minimiziranje
vlastitog šuma prijemnika. Cˇesto se kao ovakav pojacˇivacˇ koristi cev sa progresivnim
talasom (TWT, LBV), a u novije vreme i postoje i poluprovodnicˇke verzije. Za mnoge
radarske sisteme veliki uticaj imaju i neželjeni odrazi od okoline. Signali sa pokretnih
objekata koji su od interesa su jako mali. Da bi se uspešno nosilo sa ovim problemom
potrebno je da prijemnik poseduje relativno velik dinamicˇki opseg. Tako se izbegava da
prijemnik usled neželjenih smetnji (odraza) od okoline dospe u zasic´enje i samim tim
onemoguc´i prijem malih signala od interesa. Ovo se cˇesto postiže uvod¯enjem namerne
nelinearnosti prijeminka.
Mešanjem signala Lokalnog oscilatora i RF signala sa direktne prijemne grane u
mikseru dobija se medjufrekventni slgnal (MF) reda velicˇine 30-70MHz. Od formiranja
med¯ufrekventnog signala pa nadalje pripadajuc´i blokovi cˇesto se zovu blokovi signal
procesora. Deo med¯ufrekventnog pojacˇivacˇa ujedno sadrži i prilagod¯eni filter, kojim
se maksimizira odnos signal / šum. U ovom delu se u nekim radarima vrši doplerovo
procesiranje da bi se maksimalno pojacˇao signal od pokretnih objekata koji imaju
komponentu radijalne brzine razlicˇitu od nule. Signali koji poticˇu od objekata sa malom
radijalnom brznom maksimalno se atenuiraju.
9
Video detektorom se detektuje obvojnica MF signala koja se dalje pojacˇava i dovodi
u pogodnu formu za prikaz na pokazivacˇu. Video signal se upored¯uje sa unapred
definisanim pragom detekcije nakon koga se donosi odluka da li signal pripada objektu
od interesa ili smetnji. Prag detekcije može biti fiksan, unapred zadan ili ga je moguc´e
dinamicˇki odred¯ivati.
1.4 Korišc´eni tipovi radarskog senzora
Razne metode obrade signala isprobane su je na više tipova radara. Predloženi
metod obrade prikazan u ovom radu isproban na nekim od pomenutih modela.
• Mornaricˇki brodski Radar MR-302 dometa do 300km nosec´e frekvencije oko 3GHz
impulsne frekvencije 500Hz – radar je sovjetskog porekla. Ovaj radar se nalazi na
vrhu jarbola brodova klase KONI i RF33 slike 5.6 i 5.7.
• Mornaricˇki radar za osmatranje obale 9KR409 dometa do 120km nosec´e frekven-
cije oko 9GHz impulsne frekvencije 1200Hz – radar je proizveden u Švedskoj.
Primopredajnik je prikazan na slici 1.5c.
• Radar P-15 dometa do 300km nosec´e frekvencije oko 750MHz impulsne frekven-
cije 500Hz – radar je sovjetskog porekla
• Mornaricˇki navigacioni Radar DECCA 1216 i DECCA 1226 nosec´e frekvencije oko
9GHz impulsne frekvencije 800Hz – radari su proizvedeni u Engleskoj – snage u
impulsu od 12 ili 25 kW. Radar je prikazan na slici 1.5a. Eksperimentalna instalacija
je prikazana na slici 1.5d.
• Mornaricˇki radar za osmatranje obale HARPUN dometa do 120km nosec´e frekven-
cije oko 9GHz impulsne frekvencije 1200Hz – radar je proizveden u Sovjetskom
savezu
• Radar za osmatranje vazdušnog dometa Markoni S600 dometa do 300km no-
sec´e frekvencije oko 3.5GHz impulsne frekvencije 300Hz – radar je proizveden u
Engleskoj
10
• Mornaricˇki brodski radar za osmatranje mora 11L/X dometa do 120km nosec´e
frekvencije oko 9GHz impulsne frekvencije 800Hz – radar je proizveden u Italiji.
Radar je prikazan na slici 1.5b. Primopredajnik je prikazan na slici 1.5e.
• Mornaricˇki brodski radar za osmatranje mora TRITON dometa do 120km nosec´e
frekvencije oko 4GHz impulsne frekvencije 300-3000Hz – radar je proizveden u
Francuskoj. Radar je prikazan na slici 1.5f.
• Mornaricˇki radar za osmatranje obale MYS dometa do 300km nosec´e frekvencije
oko 9GHz impulsne frekvencije 500Hz – radar je proizveden u Sovjetskom savezu.
Radar je prikazan na slici 1.6.
• Primpredajnik sa antenom za navigacioni radar ONWA KR1338C nosec´e frekven-
cije 9.41GHz impulsne frekvencije 600,1200 i 2100Hz – radar je proizveden u Kini.
Radar je prikazan na slici 5.17 na krovu vozila.
• Brodski borbeni sistem Švedskog porekla 9LV202 koji se sastoji od osmatracˇkog
radara sa dva predajna magnetrona (frekventno agilana u opsegu fekvencija 8.5 do
9.5 GHz i impulsnom frekvencijomo 2000 - 3000 Hz) i nišanskog radara u obliku
monoimpulsnog radara sa casegray antenom na frekvenciji 16GHz i impulsnom
frekvencijom od 2000Hz takodje frekventno agilnim. Ova dva radara daju potre-
bene podatke za navodjenje topova na brodovima u konkretnom sluchaju Bofors
57 mm i AK630 30mm (5000 granata u minutu domet do 8000m)
Na prvi pogled vidi se da se radi o radarima raznih proizvod¯ac´a i prva je pomisao da
je jako teško uraditi inferfejs prema svakom od njih zasebno. Dubljom analizom svakog
radara pojedinacˇno i upored¯ivanjem detalja može se doc´i do zakljucˇka da svi radari na
neki nacˇin moraju dati informaciju o uglu antene, sinhronizacionom signalu i samom
video signalu. Minoran problem je usklad¯ivanje naponskih nivoa ili konverzija formata
tipa sinhro transformator (selsin/resolver), paralelni, serijski.
Principi rada radara generalno govorec´i ostali su isti dugi niz godina. Radarski
sistemi pored senzorskog dela imaju specijalne tipove pokazivacˇa, sistema za analognu
obradu signala, interfejs za komunikaciju sa operaterom, interfejs prema specificˇnim
racˇunarskim sistemima za potrebe sistema raketa, torpeda i artiljerije.
Za radarske sisteme starije generacije mora se pomenuti da su okarakterisani slede-
c´im osobinama:
11
(a) Antena radara DECCA 1226 (b) Antena radara 11L/X
(c) Blok primopredajnika na radaru 9kr409 (d) Blok primopredajnika radara DECCA
1226
(e) Primopredajnik X opsega za radar
11L/X
(f ) Antena radara TRITON SBC6713
Slika 1.5: Razlicˇite platforme na kojima je testiran model procesiranja radarske slike
12
Slika 1.6: Izgled obalske radarske osmatracˇke stanice MYS
• tehnološki su zastareli (problem rezervnih delova)
• potencijalno nepouzdani - malo srednje vreme izmed¯u dva otkaza,
• za rad je potrebno mnogo usko specijalizovanih operatera,
• operateri su u sredstvu za vreme rada,
• potrebna je velika koordinacija i uvežbanost.
Praksa pokazuje da je dobro zadržati osnovni senzor sa minornim izmenama ali da da se
izbace steri elementi racˇunara i pokazivacˇa zasnovani na tehnologiji elektromehanicˇkih
racˇunara ili digitalnih sa skromnim procesorima ili cˇak i bez procesora sa potpunom
realizacijom u digitalnoj tehnici. Suština modifikacije - modernizacije radarskog senzora
je da se omoguc´i:
• potpuna daljinska kontrola ukljucˇenja, iskljucˇenja i podešavanja svih parametara
i modova rada
• digitalizacija rezultata osmatranja formiranjem bitmape
• detekcija na lokalnom nivou tacˇkastih objekata,
• odred¯ivanje elemenata kretanja pokretnih objekata,
• detekcija prirodnih i meteoroloških objekata i pojava u lokalu
13
Ukoliko prilika omoguc´ava može se krenuti i u drugoom pravcu a to je distribucija
dobijene bitmape ako se poseduju dovoljni kapaciteti veza. Na taj nacˇin moguc´e je
ostvariti fuziju podataka u hijerarhijski predpostavljenim centrima.
Koju obradu raditi na kojem nivou predstavlja izbor projektanta i cˇesto je skup
razlicˇitih kompromisa.
Metode koje su primenjene uz vlastite adaptacije, kombinacije i poboljšanja nad
bitmapom odnose se na:
• Detekciju obeležja koja se mogu dobro pratiti (koja korelišu sa malim objektima
od interesa) (novi originalni pristup)
• Detekciju objekata koji licˇe na tacˇkaste
• Detekcija geografskih oblika (obalnog ruba, recˇnog korita, oblika planina)
• Detekcija atmosferskih oblika (kiša, oblaci, stanje mora)
• Korelacija pokretnih detektovanih objekata koji menjaju poziciju tokom više uza-
stopnih sekvenci osmatrajna poboljšanje slike metodama pojacˇanja kontrasta,
pojacˇanja intenziteta prelaznih ivica
Slika 1.9 prikazuje blok šemu generatora bitmape. Ovaj deo je moguc´e realizovati
sofverski ili hardverski odnosno primenom FPGA tehnologije.
1.5 Priprema slike - radna platforma
U ovoj tezi koristi se model formiranja radarske slike u obliku bitmapirane slike kao
što je prikazano na slici 1.8. Namenski projektovana platforma za eksperimentalnu
upotrebu sastoji se od komercijalnog pomorskog radara – primopredajnika sa antenom
i originalno projektovanog modula kojim se formira bitmapa kao ekvivalent radarskog
displeja. Ovakva bitmapa predstavlja 2D matricu intenziteta odraza nakon procesiranja
u prijemniku. Kao generator bitmape koristi se namenski hardver zasnovan na komer-
cijalnom PC racˇunaru sa FPGA baziranom karticom sa brzim A/D konverterom koji
sinhrono procesira video signal sa izlaza video pojacˇivacˇa prijemnika radara. Kljucˇni
signali za rad ovog sklopa su sinhro signal radara (trigger), ugao antene i video izlaz u
formi naponske velicˇine sa linearnog ili logaritamskog pojacˇala prijemnika. Poseban
14
Slika 1.7: Primer bitmape dobijene pomoc´u radarskog sistema prikazanog na slici 1.8 Levo -
izgled luke jednog mediteranskog grada sa brodovima ispred luke i u luci, kao i neko-
liko objekata (silosi). Desno izgled blizu radarskog senzora sa refleksijama od obalnog
ruba (strma kamenita obala) verovatno dva objekta na moru i nekoliko objekata na
kopnu.
Slika 1.8: Pricipijelna blok šemu platforme na kojoj su vršeni experimenti pomenuti u ovoj tezi
pravac rada je uzimanje signala sa fazno osetljivih ispravljacˇa da bi se uradilo doplerovo
procesiranje za izdvajanje pokretnih objekata, precizno radarsko mapiranje terena,
precizno odred¯ivanje pozicije u prostoru pomoc´u monoimpulsnog radara. Ova oblast
nije pokrivena u ovoj disertaciji.
Elektronski moduli koji su korišc´eni u eksperimentima bazirani su na proizvo-
dima dve firme Innovative Integration (http://innovative-dsp.com) i Trenz Electronic
(http://www.trenz-electronic.de). Blok dijagrami nekih od modula dati su na slikama
1.10a, 1.10b i 1.11a, 1.11b. Modul SBC6713 zasnovan je na pocesoru specijalizovanom
15
Slika 1.9: Blok shema prikazuje u blok dijagramu kako radi generator bitmape koji je prikazan
na slici 1.8 Ovaj algoritam se moze uraditi softverski ili hardverski.
za obradu signala firme Texas Instruments TMS320C6713. Za AD konverziju koriste se
dodatni moduli sa AD konverterima i FIFO baferima kao što su AIX20 i RF (videti na
sajtu firme). Posle AD konverzije signal se predprocesira i rezultat se u formi bitmape
smešta u lokalnoj memoriji. Rezultati se šalju preko posojec´eg eternet mrežnog kon-
trolera. Za mrežnu komunikacuju zadužen je dodatni komunikacioi procesor. Model
modula x3-m25 je u formatu interne ili eksterne kartice za PC. Razmena podataka je
preko PCI ekspres protokola. Glavna kompnenta je FPGA integralno kolo firme XILINX.
FPGA je skrac´enica od Field Programmable Gate Arrays, odnosno, u bukvalnom pre-
vodu, gejtovska polja koja se programiraju ´´ na terenu´´ , tj. od strane krajnjeg korisnika.
Inicijalizacija FPGA komponente vrši se preko PCI ekspres komunikacije. Moduli firme
TRENZ cˇije su blok šeme date u slikama 1.11a, 1.11b nemaju ugrad¯ene analogno digi-
talne konvertere nego se to dodaje kao posebna periferija. Modul TE0320 komunicira
sa PC racˇunarem preko USB porta, a modul TE0600 preko ethernet porta sa brzinama
od 10,100 ili 1000 Mb zavisno od radarskog senzora. Konfiguracija XILINX okruženja
obavlja se preko lokalne FLESH memorije.
Dok je u modulu SBC6713 bitmapa formirana u akvizicionom modulu, pomoc´u
ostalih moduala PC racˇunaru je ostavljen zadatak formiranja bitmape.
16
Bitmapa se može formirati pomoc´u softvera ili hardvera kao na slici 1.8 ili se za to
može koristiti sistem biblioteka OPENGL za brzu manipulaciju uz pomoc´ graficˇkog
procesora. Zbog opsežnosti pomenute problematike u ovom radu nije posvec´ena vec´a
pažnja tehnikama formiranja bitmape.
Dobijena bitmapa u formatu 2D matrice u memoriji PC racˇunara je pogodna za
primenu brojnih matematicˇkih metoda.Na slici 1.7 prikazan je izgled dobijenih bitmapa
nad kojima je moguc´e vršiti dalju obradu.
1.6 Rešenje problema identifikacije objekata u
pomorstvu - sistem AIS
Problem kod upotrebe radarskih senzora je identifikacija osmotrenog objekta. I
pored pokušaja u automatizaciji prepoznavanja kontura i oblika osmotrenih objekata
na moru i u vazduhu i dalje se ne vlada toliko dobrim i pouzdanim matematicˇkim i
tehnološkim rešenjima da bi identifikacija bila sigurna i pouzdana. Detektovani objekti
licˇe na nepravilne pretežno tacˇkaste mrlje, cˇiji oblik fluktuira u vremenu. U slucˇajevima
kontrole plovidbe na pomorskim rutama gde se dešava da u posmatranom prostoru
bude i po nekoliko stotina brodova zadatak automatske identifikacije samo pomoc´u
radarskih senzora nije rešen. Tu se kao pomoc´na sredstva koristi video oprema sa
velikim stepenom uvelicˇanja. I pored takvih sistema prepoznavanje je problematicˇno
jer postoji fluktuacija u atmosferi iznad morske površine pa dolazi do distorzije slike.
Na slici 1.12 može se videti pomorska situacija u rejonu oko luke Amsterdam, gde
je na udaljenosti od oko 120NM identifikovano 2267 objekata na moru. Slika je sni-
mljena sredinom maja 2012-te godine pomoc´u servera za nadzor pomorskog saobrac´aja
www.aishub.net. Pomenuti sistem se primenjuje poslednjih desetak godina i u po-
morstvu je zaživeo pod nazivom Automatski Identifikacioni Sistem AIS. AIS sistem je
nastao po uzoru na slicˇan sistem koji se koristi u kontroli vazdušnog prostora. Sistem je
tehnicˇko tehnološki potpuno standardizovan. Kao kicˇma AIS sistema koristi se mreža
digitalnih radio primopredajnika koji rade na dve frekvencije 161.975MHz i 162.025MHz.
Digitalni podaci se prenose brzinom od 9600 bps a koristi se Gausian Minimum Shift
Keying GMSK modulacija preko kanala propusnog opsega od 25KHz ili 12.5 KHz i sa
protokolom koji ima High level Data Link Control HDLC paketsku kontrolu. Ucˇešc´e
17
(a) Modul Innovative Integration SBC6713
(b) Modul Innovative Integration X3-25M
Slika 1.10: Blok šeme modula koji su korišc´eni prilikom formiranja bitmape proizvedeni od
firme Innovative Integration
18
(a) Modul Trenz Electronic TE0320 luku
(b) Modul Trenz Electronic TE0600
Slika 1.11: Blok šeme modula koji su korišc´eni prilikom formiranja bitmape proizvedeni od
firme Trenz Electronic GmbH
19
Slika 1.12: Slika pomorskog saobrac´aja u rejonu Amsterdama sa 2267 objekata koji su identifiko-
vani AIS sistemom
20
više ucˇesnika istovremno omoguc´ava se STDMA tehnologijom multipleksiranja (Self
Organized Time Division Multiple Access). Informacije koje dolaze sa AIS sistema su
u obliku vektora ASCI karaktera i relativno jednostavno se obrad¯uju pomoc´u savreme-
nih racˇunara. Kao rezultat u memoriji racˇunara formira se tabela plovila sa staticˇkim,
dinamicˇkim i podacima vezanim za konkretno putovanje. Odgovarajuc´im simbolima
se pokazuje tako primljena pozicija preko ekrana sa elektronskom pomorskom kartom
ili preko bitmape dobijene pomoc´u radara. Cˇest je prikaz radarske slike, elemenata
Geografkog Informcionog Sistema GIS i podataka dobijenog sa sistema AIS istovremeno.
Izmedju navedenih sistema najcˇešc´e ne postoji nikakva interakcija - koristi se obicˇno
preklapanje. Operater – cˇovek odlucˇuje da li c´e pridružiti mrlju plovila – objekta dobi-
jenu radarom i simbol dobijen sa AIS-a ili da mrlja dobijena sa radara pripada nekoj
formaciji na kopnu. Korišc´enjem AIS tehnologije problem identifikacije objekata je do-
brim delom rešen. Na žalost, nemoguc´e je opremiti sve cˇamce i plovila ovim sistemom.
Po sadašnjim regulativima samo brodovi preko 300 brt obavezni su da poseduju AIS
primopredajnik. Brodovi koji pripadaju ratnim mornaricama po vlastitoj želji ukljucˇuju
ili iskljucˇuju identifikaciju. Plovila sa lošim namerama izbegavaju samoidentifikaciju
pomoc´u AIS sistema, cˇak pokušavaju da smanje svoj radarski odraz, pa se prave u obliku
mini podmornica ili objekata koji plove u poluzaronjenom stanju – kod takvih objekata
jedino viri cev za usis vazduha. Brzi gliseri pomoc´u kojih se vrše piratski napadi na
trgovacˇke brodove takod¯e ne poseduju AIS primopredajnike i predstavljau male – cˇesto
puta zanemarivane odraze od strane automatskih procesora radara zato cˇto se krec´u
jako brzo i njihov odraz nije postojan, ima veliku fluktuaciju. U slucˇaju kada odraz
piratskog glisera na radaru postane dobro uocˇljiv tada je vec´ kasno za posadu ciljanog
broda.
1.7 Integracija Geografskog Informacionog Sistema GIS
Svedoci smo da skoro svi pokazivacˇi modernih pomorskih radara imaju opciju da
prikažu integrisani Geografski Informacioni Sistem (GIS) [44][3]. Informacije GIS-a su
obicˇno smeštene na nekom od memorijskih medijuma u formatu bitape, linija vektora,
zatvorenim poligonalnima, karakteristicˇnim tacˇkama itd. U radarskim implementa-
cijma sa GIS opcijom obicˇno je moguc´e da se selektivno prikaže ponud¯eni GIS sadržaj
preko radarske slike kao što je detaljnije objašnjeno u [7][16][13]. Obicˇno nema nikakve
21
interakcije izmed¯u sistema GIS i slike koja se dobija pomoc´u radarskog senzora. Slika na
displeju se dobija obicˇnim preklapanjem preprocesirane radarske slike i slike zasnovane
na željenom GIS sadržaju.
GIS slika se formira na osnovu selektovanih objekata iz baze podataka uzimajuc´i
u obzir trenutnu poziciju na kojoj se nalazi radarski senzor i ugao referentnog smera
antene u odnosu na sever. U poglavlju 4.1 uveden je odred¯eni nivo interakcije izmed¯u
izmed¯u sirovog radarskog signala i baze podataka GIS-a, sa posebnom željom da to
radi u realnom vremenu. Kod komercijalnih pomorskih radara rezultujuc´a slika je vrlo
izoblicˇena u odnosu na realno okruženje u prirodi.
Pri projektovanju sistema na kojem se prikazuju podaci sa GIS-a, radarske slike u
formi bitmape i podataka sa AIS-a, potrebno je voditi racˇuna da se izbegnu moguc´e
greške zanemarivanja projekcije prikaza. Pomorske karte se obicˇno prikazuju u nekoj od
projekcija – Gaus Krigerova, Merkartorova. Radarski senzor meri kosu daljinu do objekta
u sfernom koordinatnom sistemu a kod pomorskih radara shodno dijagramu zracˇenja
antene i kružnom pretraživanju površine mora radarom dobijena merenja mogu se
aproksimativno prikazati polarnim koordinarnim sistemom koji se transformiše na
Dekartov pravougli koordinatni sistem. Prilikom projektovanja pomorskog komandno
informacionog sistema HORIZONT [34] [1] [11] [26] , kompromis je napravljen u izboru
metoda usklad¯ivanja koordinata radi smanjenja greške prikaza. Podaci GIS-a smešteni
su u bazu podataka u geografskim koordinatama (geografska širina, dužina), a odabran
je referentni elipsoid WGS-84. Podaci primljeni sa sistema AIS, koji se odnose na poziciju
takod¯e su referencirani u odnosu na WGS-84 sistem. Podaci sa radara dolaze u formi
vektora 8 ili 16 bitnih vrednosti koje predstavljaju intenzitet refleksije na odred¯enoj
daljini. Kod 2D pomorskih radara svaki takav vektor je orjentisan u odnosu na pravac
severa po uglu. Poseban matematicˇki blok (softver ili FPGA hardver), realizuje konverziju
ovog vektora na pravougli koordinatni sistem uz funkciju integraljenja (da bi se refleksija
smatrala odrazom potrebno je da nekoliko susednih c´elija na istoj jedinici daljine bude
iznad nekog fiksnog ili promenljivog praga). U radovima [41] [?] može se videti primena
inteligentnih metoda na niskom nivou u samoj obradi signala i spektara. Pored klasicˇnih
senzora u obliku radara, sonara i video kamera, kao i njihovih mreža, sistema AIS
u pomorstvu i SSR radara sa transponderima u letelicama, koriste se i brojne baze
podataka plovila odnosno vazduhoplova. Oba sistema identifikacije u pomorskom i
avio saobrac´aju karakterišu se kao sistemi za davanje tacˇnih podataka (identifikacija,
22
pozicija, elementi kretanja) o sopstvenom objektu. Poslednjih godina u tehnologiji SSR
radara u kontroli avio saobrac´aja sve više se koristi takozvani mod S koji omoguc´uje
davanje slicˇnih informacija kao AIS sistem u pomorstvu.
1.8 Problemi
Piraterija, krijumcˇarenje ljudi, droge i oružja je dominantan problem u kontroli
saobrac´aja na moru. Cˇinjenica je da svi objekti koji saobrac´aju na moru nemaju ugrad¯en
AIS primopredajnik. Sa druge strane neki objekti namerno izbegavaju da se identifikuju,
pa se na taj nacˇin namerno pokušavaju provuc´i nopaženo kroz osmatracˇku mrežu.
Najverovatnije je da su takva plovila napravljana da smanje verovatnoc´u otkrivanja i
lokalizacije pomoc´u nekog od senzora (radarskog, podvodnog, video u vidljivom i IC
delu spektra). Brzina kojom se krec´u sumnjivi objekti zna da bude ispod 5 cˇvorova
što ih cˇini teško uocˇljivim cˇak i pomoc´u radara sa Doplerovim procesiranjem signala.
Trgovacˇki brodovi su opremljeni klasicˇnim pomorskim navigacionim radarima, koji
najcˇešc´e nemaju nikakav oblik doplerovog procesiranja. Cˇoveku operateru ostavljeno
je da podesi rucˇno ili uz male automatizovane modove rada podešavanjem parametra
kao što su: pojacˇanje video signala, jacˇina ovetljenja, nivo uticaja filtra za smanjivanje
smetnji od visine talasa na moru, nivo uticaja filtra za smanjivanje smetnji od kiše, fino
podešavanje frekvencije lokalnog oscilatora, bez ikakve garancije da c´e sumnjivi objekti
biti detektovani.
23
24
Glava 2
Detekcija objekata koji licˇe na tacˇke
2.1 Klasicˇan pristup
Postoje brojne metode za procesiranje radarske slike i detekciju objekata i mnoge
su prikazane u [47]. Rezultat detekcije objekata su tacˇke odred¯ene u vremenskim i
prostornim koordinatama i obicˇno se nazivaju plotovi. Plotovi predstavljaju detekciju
objekta, koja može da poticˇe od lažne detekcije, može da poticˇe od stvarnog objekta koji
se prvi put detektuje ili da pripada novom merenju pozicije objekta koji je vec´ osmotren
i njegovi prametri se racˇunaju - osvežavaju nakon svakog obrtaja antene osmatracˇkog
radara. Kod radara sa digitalnim procesiranjem video signal je diskretizovan po uglu i
daljini.
U svakoj c´eliji vrednosti signala se porede sa na neki nacˇin definisanom velicˇinom
koja se naziva prag. Na osnovu praga formira se binarna slika koja ako je vrednost video
signala na posmatranoj c´eliji manja ima vrednost 0 odnosno 1 ako je vrednost vec´a od
praga.
Prag se može u nekim slucˇajevima postaviti da bude konstanta za celu sliku. Ovakav
pristup se koristi kod jeftinijih malih brodskih navigacionih radara. Malo bolje verzije
imaju moguc´nost definisanja kružnih odsecˇaka unutar koji se dozovljava detekcija
plotova kao i korelisanje sa prethodnim rezultatima procesiranja.
Pored fiksnih vrednosti pragova mogu biti promenljive. Jedna od široko korišc´enih
metoda je za odredjivanje promenljive vrednosti praga je metoda konstantnog odnosa
lažnog alarma (Constant False Alarm Rate CFAR). Ovo je jedna od najstarijih i najšire
25
rasprostranjenih metoda koja je masovno implementirana u obliku hardverske imple-
mentacije poznate kao CFAR procesor. Poznat problem ove metode je neodredjenost
rezultata u rubnim podrucˇijima kao ko pomorskih radara u oblasti prelaza kopno more.
Pored metode CFAR koriste se i metode Automatskog ili rucˇnog mapiranja smetnji -
Automatic Cluter Maper. Ovim pristupom odredjuju se podrucˇja na radarskoj slici gde
se podiže vrednost praga prihvatanja rezultata odnosno cˇak se i zabranjuje detekovanje
plotova.
Nakon formiranja binarne slike pokušava se grupiranje i procena dali na lokacijama
gde postoje detekcije može da se donese odluka o generisanju informacije da plot
postoji.
Najcˇešc´e korišc´ene procedure za detekciju plotova koriste tehniku pokretnog pro-
zora. Procesni sistem broji broj susednih c´elija. Broj tako izbrojanih c´elija se poredi sa
drugim pragom da bi se donela oduka dali postoji detekcija i shodno tome da se odlucˇi
da li tu detekciju proglasiti potencijalnim objektom koji c´e se pratiti - plot.
Za tacˇkasti objekatm broj detekcija u susednim c´elijama po uglu je funkcija širine
horizontalnog dijagrama zracˇenja antene, impulsne frekvencije, ugaone brzine rotacije
antene, a po daljini je funkcija širine impulsa.
Postoji i metoda pokretnih kapija za detekciju GATING (podrucˇja definisanih u delu
gde se ocˇekuje objekat odnosno plotovi od istog pa se tamo smanjuje prag prihvatanja
rezultata odnosno pretvaranja u binarnu sliku).
Zajednicˇka osobina svih pomenutih metoda je da se male informacije zanemaruju i
odbacuju. Stariji iskusni operatori na radarima cˇesto iskucˇuju CFAR procesore i zahte-
vaju od operatera da namerno pojacˇaju osetljivost prijemnika da bi se videli mali objekti.
Takodje se u uslovima malih objekata (sa malom radaskom refleksnom površinom i
velikom fluktuacijom) pokušava da operater manuelno pomogne detekciju ili koriguje
sa vremena na vreme.
Moderni komercijalni pomorski radari prikazuju radarsku sliku u binarnoj formi uz
moguc´nost prikaza elektronske navigacione karte u vektorskom obliku preko korisnih
informacija bez ikakve interakcije. Operateru je ostavljena mogucˇnost izbora velicˇine
pojacˇanja signala na izlazu iz sklopa med¯ufrekventnog pojacˇala i sistema filtera za
otklanjanje smetnji od mora ili od kiše. U rezultujuc´oj slici dobija se informacija samo
26
ima nema i ukoliko operater želi da vidi male objekte sa velikim nivooom premene
signala najcˇešc´e se dolazi do kontaminacije slike neželjenim informacijama.
2.2 Savremene tendencije
Pored klasicˇnog pristupa postoje brojni noviji radovi koji se bave metodama po-
boljšanja slike u formi redukcije smetnji (klatera). Analiza razlicˇitih metoda redukcije
smetnji moze se videti u radovima Ellis i Dix [19, 20]. Ove metode se koriste zato što
se metode linearnog procesiranja signala ne mogu koristiti. Najvec´i problem je da je
dinamika morskog klatera vrlo nelinearna. Samim tim spektar signala objekata na moru
i spektar signala klatera med¯usobno se preklapaju. Ako se proba doplerovo procesiranje
signala sa radara korisne informacije sa objekata na moru su pomešane sa signalima od
klatera. Ovaj problem navodi da je potrebno koristiti nelinearne metode procesiranja.
Generalno nove metode se mogu podeliti u tri kategorije zavisno od matematicˇkog
modela:
• na metodama procesiranja slike
• na upotrebi statisticˇkih metoda u obradi slike kao metoda CFAR Gosh i ostali [21]
i Verma i ostali [51] .
• na veštacˇkim neuro mrežama Vicen-Bueno i ostali, [52, 53] koje su novijeg datuma.
Zajednicˇka osobina koja karakteriše nove pomenute metode poboljšanja slike je da
se njihovom upotrebom brišu objekti sa malim refleksijama i velukom fluktuacijom
signala.
2.3 Alternativni pristup
Nivo refleksije elektromagnetne energije od malih objekata je vrlo mali i ima veliku
fluktuaciju u intenzitetu i distribuciji oko objekta. Ovaj fenomen vodi u situaciju da su
mali objekti teški za detekciju sa klasicˇnim metodama. Najcˇešc´e takvi objekti nec´e biti
detektovani i proglašeni plotovima.
27
Poboljšana metoda detekcije malih objekata koji licˇe na tacˇkaste u bitmapi sa nijan-
sama sive boje predmet je ove teze. Pomenuta bitmapa se dobija pomoc´u originalnog
konvertora radarske slike u bitmapu koji je ugrubo opisan u poglavlju 1.5.
Pristup u ovom radu razlicˇit i pokušano je da se detektuju željene informacije o
problematicˇnim objektima iz sirove slike bez bilo kakvog prethodnog filtriranja.
2.4 Metode detekcije malih objkata
Problem detekcije objekata koji licˇe na tacˇkaste na slikama bitmapiranog tipa, spada
u klasu fundamentalnih problema sistema komjuterske vizije. Kasnih osamdesetih
godina dvadesetog veka pojavila se je posebna grupa metoda koja je bila zasnovana na
analizi opticˇkog toka. U radovima Kearney i ostali [27] ukazano je na nekoliko kategorija
pristupa tom problemu. Jedna kategorija je zasnovana na metodama analize gradijenata,
kojima se analizira promena intenziteta elemenata rezolucije (pixela). Druga kategorija
ukljucˇuje metode zasnovane na procedurama traženje po nekom šablonu. Vremenom
se pojavila i trec´a metoda kojom se pokušava identifikacija strukturnih tipova formacija,
koje licˇe na linije, krugove, elipse a sve su one zasnovane na razlicˇitim implementacijama
Houghove transformacije [45].
Metode zasnovne na analizi raspodele intenziteta na slici cˇesto se nazivaju autokore-
lacione metode. One su predložene od strane Harris i Stephens u [22], u Noble [38] , Shi
i Tomasi [43], Kenney i ostali [28]. U seriji radova Kenney i ostali [28][29][55] detaljna
komparativna analiza autokorelaciononih metoda je urad¯ena.
U radu Kenney, C.S., Zuliani, M., Manjunath [29] urad¯en je axiomatski prilaz na ne-
koliko metoda detekcije zasnovanih na autokorelaciji. Originalni doprinos je napravljen
u pored¯enju metoda za detekciju karakteristicˇnih tacˇaka - c´oškova. Metode kao što su
Harris-Stephens, Forster, Shi - Thomasi, Rohr su generalizovane na taj nacˇin da podaci
mogu biti prikazani u jednoj , dve ili N dimenizija po poziciji, a po intenzitetu od 1 do M
dimenzija.
Rad Barnea i ostalih [2] predstavlja primer korišc´enja normalizovane kros korelacije
u problemima identifikacije i registracije slika. Brunelli i Poggio [5] uporedili su druge
28
metode traženja po šablonu na slici i identifikovali su metod lokalizacije karakteristicˇnih
tacˇaka u zadacima prepoznavanja ljudskog lica.
Primer novijeg rada koje koristi takve metode prikazan je u radu Lamberti i ostali
[31].
Pomenuta metoda Shi i Tomasi [43] dalje je razvijana na nacˇin pokazan u radovima
Tomasi i Kanade [50] i u Lukas i Kanade[32]. Ovako razvijena metoda je opšte iprihva-
c´ena i cˇesto se pominje pod imenom KLT (Kanade, Lukas, Tomasi). Jedan od primera
prakticˇne implementacije ove metode dat je u okviru biblioteke za racˇunarsku viziju
pod trgovacˇkim imenom OPEN CV (Open Comuputer Vision). Projekat je sponzorisan
od strane firme INTEL i dostupan je u izvornom kodu. U okviru navedene programerske
biblioteke dat je izveštaj od Bouguet [4], gde je detaljno opisana implementacija Shi i
Tomasi metoda u detekciji objekata koji licˇe na tacˇkaste i njihovo prac´enje korišc´enjem
piramidalne dekompozicije slike po metodi Lukas i Kanade [32]. Aktuelnost ovih me-
toda se potvrd¯uje skorim implementacijama i unapred¯enjima u radu na procesorima
opšte namene, na mreži digitalnih procesora signala DSP, FPGA implementacijama i
implementacijama na graficˇkim procesorskim jedinicama (GPU) kao shto su NVIDIA sa
CUDA aplikacionim okruženjima [40][30][54][23][24].
Sve metode detekcije u nekom delu imaju neki parametar cˇiju velicˇinu treba odrediti
sa ciljem da se rezultat prihvati ili odbaci.
2.5 Matematicˇka formulacija
U ovom poglavlju pokazan je izvod metode kojom se detektuju dobri elementi za
prac´enje na jednoj slici.
Posmatraju se dve uzastopne slike sa nekim detaljem koji je pomeren u na drugoj
slici u odnosu na prvu. Slike su prikazene u matricˇnom obliku A i B (bitmape sa vredno-
stima piksela koje predstavljaju intenzitet sive boje). Formira se podmatrica matrice
A dimenzija (2ωx +1,2ωy +1) (fizicˇki odgovara maloj slicˇici unutar slike A) sa centrom
u (x, y). Na isti nacˇin formira se i podmatrica matrice B istih dimenzija sa centrom
u (x + vx , y + vy ). Dvostruka suma kvadrata razlike ε(vx , vy ) 2.1 predstavlja grešku –
neslaganje izmed¯u posmatranih slicˇica unutar slika A i B. Pomeranjem (vx , vy ) u okolini
29
(x, y) i proracˇunom sume kada se dobije najmanja vrednost ε(vx , vy ), tada je pronad¯ena
pozicija pomeraja objekta koji se prati. Taj pomak moze se oznacˇiti v¯ = [vx vy ]
ε(v¯)= ε(vx , vy )=
x=px+ωx∑
x=px−ωx
y=py+ωy∑
y=py−ωy
[
A(x, y)−B(x+ vx , y + vy )
]2 (2.1)
ukoliko je idealno slaganje, tada se taj pomeraj naziva optimalan pomeraj v¯ = v¯opt i
tada je ∂ε(v¯)
∂v = [0 0] kao u 2.2
∂ε(v¯)
∂v¯
|v¯=v¯opt = [0 0] (2.2)
Ukoliko se izracˇuna izvod ∂ε(v¯)
∂v dvostruke sume 2.1 dobija se 2.3
∂²(v¯)
∂v¯
=−2
px+ωx∑
x=px−ωx
py+ωy∑
y=py−ωy
(
A(x, y)−B(x+ vx , y + vy )
) ˙[
∂B
∂x
∂B
∂y
]
(2.3)
Ako se uradi razvoj u Tejlorov red prvog reda B(x+vx , y+vy ) u tacˇki v¯ = [vx vy ]T =
[0 0]T dobija se 2.4
∂²(v¯)
∂v¯
≈−2
px+ωx∑
x=px−ωx
py+ωy∑
y=py−ωy
(
A(x, y)−B(x, y)−
[
∂B
∂x
∂B
∂y
]
v¯
) ˙[
∂B
∂x
∂B
∂y
]
(2.4)
matrica
[
∂B
∂x
∂B
∂y
]
predstavlja gradijent vektor piksela slike B. i može se predstaviti u
obliku 2.5
30
∇I =
Ix
Iy
= [∂B
∂x
∂B
∂y
]T
(2.5)
Kada se posmatra niz sukcesivnih slika može se zameniti oznaka B sa A. Ako se uvede
notacija po 2.5, vektor
Ix
Iy
može se racˇunati pomoc´u pravila centralnog diferencijalnog
teorema kao što je dato u 2.6 i 2.7.
Ix = Ix(x, y)= ∂A(x, y)
∂x
= A(x+1, y)− A(x−1, y)
2
(2.6)
Iy = Iy (x, y)= ∂A(x, y)
∂y
= A(x, y +1)− A(x, y −1)
2
(2.7)
Tada se izraz 2.4 može napisati u obliku 2.8 odnosno u obliku 2.9
1
2
˙∂²( ¯ )v
∂v¯
≈
px+ωx∑
x=px−ωx
py+ωy∑
y=py−ωy
(∇I T v¯ −δI)∇I T (2.8)
1
2
˙[∂²(v¯)
∂v¯
]
T ≈
px+ωx∑
x=px−ωx
py+ωy∑
y=py−ωy

 I 2x Ix Iy
Ix Iy I 2y
 v¯ −
δI · Ix
δI · Iy

 (2.9)
Ukoliko se preuredi 2.9 tako što se uvedu promenljive kao u 2.10 i 2.11 dobja se izraz
2.12
31
G =
px+ωx∑
x=px−ωx
py+ωy∑
y=py−ωy
 I 2x Ix Iy
Ix Iy I 2y
 (2.10)
b¯ =
px+ωx∑
x=px−ωx
py+ωy∑
y=py−ωy
δI · Ix
δI · Iy
 (2.11)
1
2
˙[∂²(v¯)
∂v¯
]
T ≈Gv¯ − b¯ (2.12)
Pa ako se ima zadovoljen uslov 2.2 može se zakljucˇiti
v¯opt =G−1b¯ (2.13)
G =
a c
c b
 (2.14)
Dobijena relacija 2.13 predstavlja polazište za metode Haris-Stivens i Shi-Tomasi.
Matrica G data u formi 2.14 koristi se u izvedenim autokorelacionim metodama.
2.6 Haris-Stivensonova Auto-Korelaciona metoda
Jedna od auto korelacionih metoda predložena je u radovima [22]. U srucˇnim
cˇlancima ova metoda se popularno naziva po autorima Haris-Sivensonova. Nastavljajuc´i
rad koji je objavio Moravec [37], formirana je funkcija kojom se pojacˇavaju intenziteti
detalja na slici koji predstavljaju ivice i c´oškove. Predlozena relacija koja je dobijena
kao linearna kombinacija determinante matrice G i kvadrata njenog traga uz dodavanje
32
empirijske konstante k prikazana je u 2.15. Vrednost ovog izraza rachuna se za svaku
poziciju pixela slike koja se analizira. Broj dobijen iz relacije 2.15 predstavlja meru
kvaliteta cˇoška ili ivice.
R(px , py )= det(G(p))−k · tr ace2(G(p))= ab− c2−k(a+b)2 (2.15)
gde je
(min(x)+ωx)< px < (max(x)−ωx) (2.16)
(min(y)+ωy )< py < (max(y)−ωy ) (2.17)
Vrednost R(p)=R(px , py ) racˇuna se za oblast odred¯enu uslovima 2.16 i 2.17. U po-
glavlju 3.2 pokazano kako se dobijeni rezultati phihvatau ili odbacuju - drugim rechima
proces detekcije.
2.7 Shi-Tomasi Auto-Korelacioni metod
Druga analizirana auto korelaciona metoda za naglašavanje detalja koji licˇe na tacˇke
predložena je u radu [43]. U osnovi metoda Shi-Tomasi je slicˇna Haris-Stivensonovoj u
kojoj je bitmapirana slika predstavljena matricom A(x, y), a racˇuna se matrica G(px , py )
za svaki pixel pomoc´u relacije 2.10. Matrica G(p) može biti predstavljena na isti nacˇin
kao u 2.14.
Glavna razlika ove metode u odnosu na Haris-Stivensonovu je da se za matricu G
racˇunaju sopstvene vrednosti 2.18 cˇije se rešavanje svodi na oblik korena kvadratne
jednacˇine 2.19 pa se izabira manja vrednostλ kao u 2.20. Rezultati se smeštaju u matricu
L(p).
det (G−λI )= 0 (2.18)
33
λ1,2 = a+b
2
±
√
4c2+ (a−b)2
2
(2.19)
L(p)=min(λ1(p),λ2(p)) (2.20)
Vrednost L(p)= L(px , py ) racˇuna se za oblast odred¯enu uslovima 2.16 i 2.17. U po-
glavlju 3.3 pokazano kako se dobijeni rezultati phihvatau ili odbacuju - drugim rechima
proces detekcije.
2.8 Metoda Normalizovane Kros Korelacije
Mogucnost da se detektuju i lociraju objekti koji licˇe na tacˇkaste je pretraživanje
slicˇnosti po šablonu. Metoda normalizovne kros korelacije je široko eksploatisana
metoda i opisana je u mnogo radova.
Inicijalni zadatak je rešavanje problema sa zadatkom minimiziranja sume srednje
kvadratne razlike ( Minimizing Sum of Square Difference (MSSD)) izmed¯u slike u bitma-
piranom obliku predstavljenoj u formi matrice A(x, y) i šablona u obliku matrice T . Ovaj
zadatak je dobro poznat i dat je u formi 2.21. Zadatak je nac´i lokacije sa minimumom
vrednosti za ε(px , py ) a na osnovu 2.21.
ε(px , py )=
ωx∑
mx=−ωx
ωy∑
my=−ωy
[
A(px +mx , py +my )−T (ωx +mx ,ωy +my )
]2 (2.21)
Dimenzije bitmape A(x, y) su Nx ,Ny a oblast racˇunanja vrednosti ²(px , py ) je ωx <
px < (Nx −ωx), ωy < py < (Ny −ωy ). Na pozicijama piksela gde je vrednost ²(px , py )
najmanja postoji dobro poklapanje šablona i slike A(x, y) u kojoj se traži segment koji
licˇi na tacˇku. Postoje poboljšane verzije izraza 2.21. Ako se razvije kvadrat razlike i izraz
normalizuje onda se dobije izraz u obliku 2.23 koji je poznat pod nazivom normalizovana
kros korelacija. Ovakav oblik je nezavisan od promene intenziteta.
Za potrebe ovog rada koristi se šablonska bitmapa T dimenzija (2ωx +1,2ωy +1).
Izabran je kvadratni oblik šablona gde je ωx =ωy = 3, koji licˇi na tacˇku (2.22). Dimen-
34
zije ove tacˇke su 7x7 piksela. Odabrana je srednja vrednost intenziteta 127 izmed¯u
minimuma i maksimuma vrednsti svakog piksela. Raspored ovih vrednosti grubo od-
govara obliku tacˇke - odnosno malom krugu. Na taj nacˇin pokušava se da se premosti
cˇinjenica da je normalizovana kros korelacija osetljiva na probelme rotacije, translacije,
afine transformacije, skaliranje. Martin i Crowdly [33] poredili su korelacione metode i
naglasili su ove efekte.
Izraz 2.22 predstalja izgled preddefinisanog šablona. Polazni zadatak za rešavanje
problema traženja pomoc´u šablona je dobro poznati oblik dat u 2.21 kome je cilj da se
nad¯e minimum ²(px , py ) zbira kvadrata razlike.
T (k, l )=

0 0 0 0 0 0 0
0 0 127 127 127 0 0
0 127 127 127 127 127 0
0 127 127 127 127 127 0
0 127 127 127 127 127 0
0 0 127 127 127 0 0
0 0 0 0 0 0 0

(2.22)
ε(px , py )=K (p)=
=
ωx∑
mx=−ωx
ωy∑
my=−ωy
[
(A(px+mx ,py+my )−A(px ,py ))(T (ωx+mx ,ωy+my )−T )
]
√
ωx∑
mx=−ωx
ωy∑
my=−ωy
[
(A(px+mx ,py+my )−A(px ,py ))2(T (ωx+mx ,ωy+my )−T )2
] (2.23)
U izrazu 2.23 promenljiva A¯(px , py ) je srednja vrednost prozora dimenzija (2ωx+1,2ωy+
1) sa centrom u (px , py ), a T¯ srednja vrednost šablona T . Da bi se uskladili simboli sa
prethodnim poglavljima uvedena je nova promenljiva Lc (p)= Lc (px , py )= ²(px , py ).
Vrednost Lc (p) = Lc (px , py ) racˇuna se za oblast odred¯enu uslovima 2.16 i 2.17. U
poglavlju 3.4 pokazano kako se dobijeni rezultati prihvataju ili odbacuju - drugim recˇima
proces detekcije.
35
36
Glava 3
Detekcija malih objekata sa velikom
fluktuacijom
3.1 Uvod
U ovoj glavi dat je opis originalnog pristupa u metodi detekcije malog objekta sa
velikom fluktuacijom. Najpre se definišu normalizovani pragovi detekcije izraženi u
procentima za sve tri ranije pomenute metode. Zatim se opisuje na koji nacˇin je uve-
deno prostorno filtriranje. Sledi definisanje predložene procedure preklapanja rezulata
i definisanje funkcije kvaliteta preklapanja. Traženjem maksimuma tako definisanih
funkcija preklapanja dolazi se do preporucˇenih vrednosti pragova prihvatanja lokacija
na kojima se nalaze odrazi koji poticˇu od malih objekata sa malom radarskom reflek-
snom površinom i sa velikom fluktuacijom refleksije. Predloženi metod testiran je na
stvarno snimljenoj silici i na istoj takvoj ali sa dodatim simuliranim objektima.
3.2 Prag u metodi Haris-Stivens
Da bi se metoda Haris-Stivens koristila kao detektor - odnosno dali prihvatiti rezultat
ili ga odbaciti potrebno je uvesti prag prihvatanja ili odbijanja rezultata. Originalno je
uveden izraz 3.1 pomoc´u koga se omoguc´ava da se formira Th na osnovu procentualno
zadate vrednosti TH koja je na neki nacˇin odredjena.
37
Th =Rmi n +
(Rmax−Rmin) ·TH
100
(3.1)
Vrednosti Rmin i Rmax, predstavljaju minimalnu i maximalnu vrednost na pozicijama
svih piksela koji su dobijeni kao rezultat izraza 2.15.
Kada je vrednost R(p) vec´a od Th lokacija se prihvata kao detekcija, odnosno ako je
manja odbija se. U matricu Rt smeštaju se vrednosti 0 ako je vrednost manja od Th a
originalna vrednost iz R ako je vec´a od vrednosti Th .
Na ovako dobijenoj matrici Rt primenjuje se prostorno filtriranje na nacˇin da se ona
podeli u podmatrice i samo lokalni maksimumi se uzimaju dalje obzir. Svim ostalim
lokacijama dodeljuje se vrednost 0. Na ovaj nacˇin dobijen je skup OH .
Ovaj rad se blize bavi problematikom odred¯ivanja praga TH .
3.3 Prag u metodi Shi-Tomasi
Standardne implementacije ove procedure predlažu sortiranje vrednosti iz L(p) od
najvec´e ka manjim vrednostima prvih N j lokacija, gde je N j ranije definisana konstanta.
Sortiranje vec´eg broja ovih tacˇaka je vremenski zahtevan posao i može znacˇajno da
produži vreme izvršavanja ove metode.
Alternativa uzimanju prvih N j sortianih elemenata je odred¯ivanje relativnog praga
TS koja se predlaže u ovom radu. Relativni prag predstavlja procentualni odnos u
odnosu na extremne vrednosti matrice L(p). Odgovarajuc´i apsolutni prag ima vrednost
odredjenu sa 3.2.
Ts = Lmin+ (Lmax−Lmin) ·TS
100
(3.2)
Vrednostima lokacija elemenata matrice L(p) manjim od Ts dodeljuje se vrednost 0.
Nakon toga primenjuje se prostorni filter na modifikovanoj matrici L(p). Na isti nacˇin
kao u 3.3 potrebno je uraditi prostorno filtriranje. Rezultirajuc´i je sup os OS .
38
Predložena procedura 3.5 koja c´e biti kasnije opisana daje predlog i za velicˇinu praga
TS .
3.4 Prag u metodi Normalizovane Kros Korelacije
Rezultat izraza 2.23 je u opsegu K (p) ∈ (−1,1). Maksimalna negativna vrednost K (p)
odgovara dobrom slaganju pozicije na slici i zadatog šablona, dok maksimalne pozitivne
vrednosti odgovaraju poklapanju sa invertovanim šablonom.
Tc =Kmi n + (Kmax−Kmin) ·TC
100
(3.3)
Slicˇno kao u prethodna dva poglavlja ali ovog puta negativnije vrednosti se uzimaju
u dalje razmatranje a pozitivnijim se daje vrednost 0. Prostorni filter (kao u 3.2 i 3.3) se
primenjuje nad matricom K (p) pa se lokacije na kojima se nalazi lokalni maksimum
smatraju detekcijama. Detekcije se smeštaju u skup OC .
3.5 Predložena procedura preklapanja
Originalna ideja ovog rada je predlog procedure za nalaženje optimalnih vrednosti
pragova TH , TS i TC . U radu [18] je opisana predložena procedura. Vrednosti navedenih
pragova su izabrane da budu diskretne celobrojne vrednosti procenta (ili promila).
Za svaku diskretnu vrednost pragova TH , TS i TC formiraju se skupovi OH , OS i OC
respektivno.
Elementi ova tri skupa su lokacije objekata koji licˇe na tacˇke. Oni su dobijeni kao
rezultati procedura detekcije opisanih u 3.2, 3.3 i 3.4. Predložena je procedura za odred¯i-
vanje suboptimalnih vrednosti pragova koja je zasnovana na takozvanom preklapanju
elementas skupova OH , OS i OC . Broj elemenata ovih skupova je hu, su, i cu, respek-
tivno.
Osnovna predpostavka je da najbolje preklapanje po poziciji elemenata skupova
OH , OS i OC , vodi ka vrednostima probližno optimalnih vrednosti pragova prihvatanja
39
detekcija. Da bi se odredio kvalitet (dobrota preklapanja) racˇuna se euklidsko rastojanje
izmed¯u elemenata skupova OH , OS i OC . Kada je udaljenost manja od neke preddefini-
sane smatra se da postoji dobro poklapanje.
Prakticˇan prilaz odabran u ovom radu je podela glavne matrice na uniformno raspo-
red¯ene podmatrice gde se broje detekcije. Odabrana je dimenzija podmatrice 12×12
piksela. Ukupan broj detekcija (a za svaku podmaticu je 1) je oznacˇen sa hm, sm, cm za
svaku od metoda respektivno. Ako bilo koja detekcija postoji tada se vrednosti brojeva
hm, sm, cm, inkrementuju za 1 kao u 3.4. Ako se u posmatranoj podmatici nalaze
detekcije koje poticˇu iz dve metode tada se postupa po izrazu 3.5. Izraz 3.6 pokazuje
brojanje rezultata detekcija koje se poklapaju za sve tri metode.
hu =
0, hm = 0hu+1, hm > 0
su =
0, sm = 0su+1, sm > 0
cu =
0, cm = 0cu+1, cm > 0
, (3.4)
hsu =
0, (hm = 0)∨ (sm = 0)hsu+1, (hm > 0)∧ (sm > 0)
scu =
0, (sm = 0)∨ (cm = 0)scu+1 (sm > 0)∧ (cm > 0)
hcu =
0, (hm = 0)∨ (cm = 0)hcu+1, (hm > 0)∧ (cm > 0)
, (3.5)
hscu =
0, (hm = 0)∨ (sm = 0)∨ (cm = 0)hscu+1, (hm > 0)∧ (sm > 0)∧ (cm > 0) . (3.6)
40
Broj uspešno poklopljenih detekcija koje su od Haris-Stephens prema Shi-Tomasi
oznacˇen je sa hsu , broj scu je odabran za poklapanje Shi-Tomasi i Normalizovane
KK, a Haris-Stephens Normalizovana KK je hcu kao u izrazu 3.5. Broj hscu predstavlja
preklapanje za sve tri metode kao u izrazu 3.6.
Kvalitet preklapanja za sve metode može se odrediti kao u izrazima 3.7-3.10, gde Qhs,
Qsc , Qhc i Qhsc respektivno predstavljaju meru kvaliteta preklapanja za metode Haris-
Stephens i Shi-Tomasi, Shi-Tomasi Normalizovana KK, Haris-Stephens i Normalizovana
KK and Haris-Stephens i Shi-Tomasi i Normalizovana KK.
Qhs =Qhs(TH ,TS)=
hsu(TH ,TS)
hu(TH )+ su(TS)
, (3.7)
Qsc =Qsc (TS ,TC )= scu(TS ,TC )
su(TS)+ cu(TC )
, (3.8)
Qhc =Qhc (TH ,TC )=
hcu(TH ,TC )
hu(TH )+ cu(TC )
, (3.9)
Qhsc =Qhsc (TH ,TS ,TC )=
hscu(TH ,TS ,TC )
hu(TH )+ su(TS)+ cu(TC )
. (3.10)
Intervali za pragove TH , TS and TC se menjaju unutar vrednosti za koje je broj
detekcija vec´i od nule a manji od makismalnog broja filtriranih razultata. Na primer
za sliku dimenzija 900×900 gde je prostorni filter dimenzija 9×9 pragovi imaju smisla
ako su brojevi detekcija izmed¯u 0 do 100× 100 = 10000. U slucˇaju da metode daju
maximume preklapajuc´ih detekcija predlozena procedura ne daje upotrebljiv rezultat.
Ako se vrednosti pragova za procenu kvalitera sa dve metode menjaju od minimalne
do maksimalne razumne vrednosti moze se formirati površina koja ima nekoliko lokal-
41
nih ekstrema i jedan globalni. Globalni extrem predstavlja rešenje za optimalni izbor
pragova prihvtanja rezultata.
3.6 Automatizovano odred¯ivanje maksimuma funkcije
kvaliteta
Metoda "Hill climbing"ili u slobodnom prevodu penjanje uz brdo je matematicˇka
optimizaciona tehnika za iterativno traženje lokalnih i globalnog ekstrema funkcije
jedne ili više promenljivih. Ove procedure pripadaju grupi široko korišc´enih metoda
sistema veštacˇke inteligencije [42]. Za potrebe ovog rada upotrebljena je metoda bru-
talne sile da bi se pronašao globalni extrem za slucˇaj kada se razmatraju funkcije sa
dve promenljive. Procedura "Hill climbing"je razvijena na osnovu preporuka iz [46] i
[42], za traženje globalnog extrema u slucˇaju funkcije sa tri promenljive. Na ovaj nacˇin
automatizovana je procedura za za traženje subotpimalnih vrednosti pragova TH , TS i
TC . Glavna ideja u ovoj automatizovanoj proceduri je da se odaberu slucˇajne vrednosi
sva tri praga unutar granica smislenosti, a onda se trazi maximum u njhovoj okolini.
Ovaj postupak se ponavlja odred¯en broj puta. Ukupan broj iteracija za lokalizaciju
extrema je znacˇajno redukovan u odnosu na metodu koja primenjuje brutalnu silu -
odnosno racˇunanje vrednosti funkcije tri promenljive sa sve moguc´e vrednosti sva tri
praga. Postoji verovatnoc´a da ovaj algoritam “zaglavi"u nekom od lokalnih extrema. Me-
toda "Hill climbing”spada u posebnu vrstu istraživanja i u ovom radu se koristi onakva
kakva jeste.
3.7 Eksperimenti
Ideja o predloženoj proceduri koja se koristi u ovom radu uoblicˇena je rešavanjem
zadataka detekcije objekata na moru na koji su predstavljeni na bitmapiranoj slici
koju generiše mornaricˇki radar. Na ovim bitmapama mali objekti su prikazani kao
male fluktuirajucˇe tacˇke. Implementcija metode Shi-Tomasi dala je zadovoljavajuc´e
rezultate ali parametar TS je trebalo odred¯ivati uz pomoc´ iskusnih operatera povremeno.
Kao alterantivna metoda primenjna je istovremeno i metoda normalizovane kross
korelacije. Za definisanje praga TC na isti nacˇin iskusan operater u tumacˇenju slike
42
Slika 3.1: Deo bitmape dobijene sa pomorskog radara
je morao povremeno da uticˇe. Identicˇna situacija je primec´ena i kod iplementacije
Harris-Stephens metode. Najpre su pragovi postavljani kao što je opisano u 3.3 i 3.4
Na jednoj eksperimentalnoj platformi prve dve pomenute metode su implementi-
rane da rade u paraleli. U pocˇetku je odluka o visini pragova bila ostavljena na operateru
da odlucˇi. Promenom pragova primec´eno je da za odred¯ene vrednosti rezultati obe
metode daju rezultate koji se dobro preklapaju. Za male vrednosti pragova primec´eno
je da se broj detekcija povec´ava ali da se povec´ava i broj detekcija koje se ne poklapaju.
Drugim recˇima raste broj detekcija ali raste i nepoklapanje novih detekcija.
Kao mera kvalitete preklapanja kriterijumi 3.7 - 3.10 su definisani. Sa ciljem da se
testira novopredložena procedura razvijen je i simulacion model. U tom simulacionom
modelu moguc´e je generisati nove objekte koji licˇe na tacˇkaste a koji poticˇu od malih
objekata sa velikom fluktuacijom. U simulaciji je moguc´e primeniti razlicˇite poznate
statisticˇke moele i parametre. Na takav nacˇin predloženi model je moguc´e intenzivno
testirati.
3.8 Stvarna slika sa pomorskog radara
Predložena procedura je testirana na radarskoj slici 3.1 sa lokacijama detekcija prika-
zanim na slici 1.1 gde se u podrucˇju koje je markirano sa krugom nalaze dobro uocˇljivi
objekti za upotrebu klasicˇnih metoda. U delu oznacˇenom u obliku pravougaonika u
43
Slika 3.2: Vrednost fukcije kvaliteta poklapanja za metode Haris-Stivens sa Normalizovanom
Kros Korelacijom
njegovom centru nalazi se približan izgled malog objekata sa velikom fluktuacijom.
Sekvenca slika prikazana na 1.2 približno pokazuje 6 uzastopnih bitmapa unutar polja
velikog pravougaonika. Na toj sekvenci moze se videti fluktuacija intenziteta malog
odraza.
Metoda primene brutalne sile (odnosno proracˇun funkcije kvaliteta za sve vrednosti
pragova) da bi se našao globalni extremum funkcija 3.7,3.8,3.9 nad bitmapom kao na
slici 3.1, daje rezultate kao na slikama - surf dijagramima 3.2, 3.3, 3.4. Ovi dijagrami
jasno pokazuju postojanje globalnog ekstrema. Slika 3.5 pokazuje detektovane objekte
sa sve tri metode sa malim vrednostima pragova. Rezultati detekcija razlicˇitih metoda
markirani su razlicˇitim bojama. Glavna pojava koju treba identifikovati je momenat
raspršavanja detekcija - odnosno nepoklapanja rezultata razlicˇitih metoda. Nalaženje
sub optimalnih pragova opisanih u glavi 3 rezultuje sa slikom 3.6 na kojoj su prikazane
detekcije kada su pragovi bliski optimalnim vrednostima - suboptimalni.
Da bi se pojdnostavila predložena metoda izabrano je da se koriste celobrojne vred-
nosti pragova u procenitma. U pomenutom primeru smislene vrednosti (gde je vrednost
detekcija vec´i od nula a manji od maksimuma - odnosno po jedne detekcije za svaku
c´eliju prostornog filtera) su upotrebljene. Pragovi TH , TS i TC u ovom primeru imaju
44
Slika 3.3: Vrednost fukcije kvaliteta poklapanja za metode Haris-Stivens sa metodom Shi-Tomasi
Slika 3.4: Vrednost fukcije kvaliteta poklapanja za metode Shi-Tomasi sa Normalizovanom Kros
Korelacijom
45
Slika 3.5: Lokacije detektovanih objekata sa sve tri metode ako pragovi prihvatanja imaju male
vrednosti
Slika 3.6: Lokacije detektovanih objekata sa sve tri metode ako pragovi prihvatanja imaju pribli-
žno optimalne vrednosti
46
po 72, 52 i 88 diskretnih vrednosti. Da bi se locirao globalni maksimum potrebno je
kombinovati sve detekcije 329472 puta. Upotrebom procedure "Hill Climbing"ucˇinjen je
pokušaj da se smanji potrebno vreme racˇunanja. Potrebno vreme se drasticˇno redukuje
kao što je pomenuto u poglavlju 3.6. Princip pomenute procedure je da se izmed¯u mini-
malne i maksimalne vrednosti pragova TH , TS i TC biraju slucˇajne vrednosti pomoc´u
generatora slucˇajnih brojeva sa uniformnom raspodelom. Vrednost Qhsc se izracˇunava
i ako je vec´a od prethodno pronadjenog maksimuma traze se vec´e vrednosti Qhsc u
okolini. Cela procedura se ponvlja više puta - više hiljada ili desetina hiljada puta. Na
ovaj nacˇin se smanjuje verovatnoc´a da algoritam “zaglavi”u nekom od lokalnih extrema.
U eksperimentima rad¯enim za potrebe ovog rada tipicˇan broj pokušaja je bio oko 15000
puta za lokaliziranje globalnog extrema. Slika 3.7 pokazuje situaciju sa priobližno opti-
malnim rezultatima 3.6. Mali kružic´i razlicˇitih boja simboliziraju razlicˇite metode koje
su testirane.
3.9 Simulacija
Simulacija radarske slike je komplekasan problem. Metode procesiranja slike se
obicˇno testiraju na preddefinisanom skupu slika. Sa zadatkom da se testira predložena
procedura formirana je simulacija. Za bitmapu 3.1 izracˇunata je srednja vrednost i
standardna devijacija. Srednja vrednost je 45 standardna devijacija je 6. Novih 50
objekata je postavljeno preko originalne bitmape. Pretpostavljeno je da njihov itenzitet
ima veliku fluktuaciju. Simulirani objekti su generisani pomoc´u generatora pseudo
slucˇajnih brojeva sa normanlom raspodelom uz pretpostavku da su stvarni objekti
mali sa malom radarskom refleksnom površinom i da njihov odraz licˇi na pridodati
beli gausov šum (Additive White Gaussian Noise - AWGN) opisan sa nekom srednjom
vrednošc´u i varijansom.
Pomoc´u generatora pseudo slucˇajnih brojeva preko slike 3.1 dodate su za svaki simu-
lirani objekat grupe piksela elipsastog oblika sa vec´om osom tangencijalno usmerenom
prema poziciji senzora. Obadabrana je velicˇina vec´e ose od 7 piksela a manje od 5
piksela. Vrednosti intenziteta ove grupe pixela odred¯ene su variranjem oko odabrane
srednje vrednosti sa standardnom devijacijom 50. Ako neka od vrednosti bude manja
od 0 tada je ona limitirana na vrednost 0. Ako je vec´a od 255 tada tada je limitirana na
255. Pozicije simuliranih objekata su pridružene skupu OS . Deo simulirane bitmape dat
47
je na slici 3.7. Na ovoj slici veliki crni krugovi pokazuju na lokacije simuliranih objekata
a manji obojeni kružic´i pokazuju na detekcije razlicˇitih metoda.
Amlitudne varijacije simulranih objekata vrlo su specificˇne pa je takve lokacije teško
uocˇiti cˇak i okom operatera.
Dijagram 3.8 sumarno prikazuje rezultate deset uzastopnih testova sa generisanjem
50 objekata u kojima je menjana srednja vrednost od 40 do 120 uz standarndnu devija-
ciju 50 (ovo se smatra velikom fluktuacijom). Objekte sa intenzitetom više od 120 mogu
se detektovati korišc´enjem fiksnog praga. Sredja linija na dijagramu pokazuje tenden-
ciju da je bolji procenat pogodaka kako raste srednja vrednost. Može se uochiti da cˇak
i ako je srednja vrednost blizu srednjoj vrednosti ukupne slike moguc´e je detektovati
simulirane objekte.
Za srednju vrednost simulacije od 45 postoji oko 45% pogodaka simuliranih obje-
kata. U regionu oko 70 postoji pad pogodaka. Moguc´e je da objekti na obali prou-
zrokuju ovaj efekat ili nepreciznost generatora slucˇajnih brojeva ili je metoda "Hill
Climbing"“zaglavila"u nekom od regiona lokalnih ekstrema. Rezultati detekcija realne i
simulirane slike ptvrd¯uju efikasnost predložene metode automatizovanog odred¯ivanja
praga prihvatanja.
Simulacija pokazuje da se primenom predložene metode mogu detektovati objekti
koje cˇak i ljudsko oko / operater teško uocˇavaju.
3.10 Diskusija dobijenih rezultata
Rezultujuc´i surf dijagrami pokazuju postojanje globalnog extrema. Dijagram 3.2
pokazuje da extrem postoji na približnim lokacijama pragova TC ≈ 32 i TH ≈ 8. Dijagram
3.3 ukazuje na lokaciju extrema za pragove TS ≈ 28−35 and TH ≈ 8−15. Postojanje ra-
splinutih lokacija može biti objašnjeno zato što obe metode pripadaju autokorelacionim
metodama Haris-Stivens sa izrazom 2.15 a Shi Tomasi sa izrazom 2.19 i 2.20. Dijagram
3.4 pokazuje postojanje extrema funkcije kvaliteta TS ≈ 27−30 and TC ≈ 30−35. Iz
pomenutih dijagrama može se zakljucˇiti da postoji približan opseg vrednosti pragova za
koje svaka metoda daje maksimum definisane funkcije kvaliteta.
48
Slika 3.7: Lokacije detektovanih objekata sa simuliranim objektima sa sve tri metode ako pragovi
prihvatanja imaju približno optimalne vrednosti
Slika 3.8: Dijagram procenta uspešnih detekcija u zavisnosti od promene srednje vrednosti
intenziteta simuliranih objekata
49
Funkcija 3.10 je uvedena da se izracˇuna kvaliteta preklapanja za sve tri funkcije
detekcije. Slicˇni rezultati su dobijeni. Slika 3.6 pokazuje da je mali objkeat u gornjem
levom delu slike koji je izabran za primer bio detektovan sa sve tri metode u slucˇaju
optimalno izabranih pragova prohvatanja rezultata.
50
Glava 4
Modeliranje interakcije izmedju GIS
baze podataka i pomorskog radara
4.1 Problemi
Slika 3.6 pokazuje objekte detektovane sa sve tri predlozene metode nakon procedure
procene optimanog praga. Apriori je poznato da je na slici 3.1, niz objekta (mrlja) koji
se prostire u pravcu severoistoka od lokacije senzora (prostor oko belog kruga) poticˇe
od objekata na obalnom rubu. Veliki broj detektovanih objkeata koji licˇe na tacˇke je
u potpunosti neprihvatljiv za sistem koji koristi resultate detekcije. Da bi se smanjio
broj neželjenih detekcija koje poticˇu od objekata na obalnom rubu pokušana je izrada
inteligentnog prostornog filtra zasnovanog na interakciji sa Geografskim Informacionim
Sistemom - GIS.
Kod komercijalnih pomorskih radara koji rade u impulsnom režimu (nosec´a fre-
kvencija je amplitudno modulisana), rezultujuc´a slika je posledica primljenog dela
reflektovane elektromagnetne energije kao funkcije geometrije osmatranog objekta (no-
sec´e frekvencije signala odnosno talasne dužine) od kojeg se je deo emitovane energije
reflektovao, dijagrama zracˇenja antene, impulsne frekvencije, brzine rotacije antene.
Rezultujuc´a slika je vrlo izoblicˇena u odnosu na realno okruženje u prirodi.
Zadnjih godina pocˇelo se sa komercijalnom upotrebom u implementaciji FMCW
(engl: Frequency-Modulated Continuous Wave) radara kod kojih je manje izoblicˇenje u
odnosu na izgled stvarnog okruženja u prirodi.
51
Postoje pokušaji da se u komercijalnu upotrebu uvedu i radari sa doplerovim pro-
cesiranjem. Glavni faktor je da se snizi cena. Nažalost kod ovakvog vida procesiranja
spori i mali objekti bivaju obrisani, zato što se spektar signala sporih objekata poklapa
sa spektrom mora [52] [53] i spektrom signala od obale zbog rotacije antene.
Skoro svi pokazivacˇi modernih pomorskih radara imaju opciju da prikažu integrisani
Geografski Informacioni Sistem (GIS) [44][3]. Informacije GIS-a su obicˇno smeštene na
nekom od memorijskih medijuma u formatu bitape (u kojoj je smeštena kopija papirne
karte), vektora, poligona, tacˇkama, pratec´ih informacija u obliku teksta, malih bitmapa.
U radarskim implementacijma sa GIS opcijom obicˇno je moguc´e da se selektivno prikaže
ponud¯eni GIS sadržaj preko ili ispod radarske slike kao što je detaljnije objašnjeno
u [7] [16] [13]. Obicˇno nema nikakve interakcije izmed¯u sistema GIS i slike koja se
dobija pomoc´u radarskog senzora. Slika na displeju se dobija obicˇnim preklapanjem
preprocesirane radarske slike i slike zasnovane na željenom GIS sadržaju. GIS slika se
formira na osnovu selektovanih objekata iz baze podataka uzimajuc´i u obzir trenutnu
poziciju na kojoj se nalazi radarski senzor i ugao referentnog smera antene u odnosu
na sever. U ovom poglavlju pokušano je da napravi odred¯eni nivo interakcije izmed¯u
izmed¯u sirovog radarskog signala i baze podataka GIS-a, sa posebnom željom da to radi
u realnom vremenu. Pored prirode radarskog senzora, geometrije i sastava osmotrenog
objekta dodatni problem je i relativno pozicioniranje radarskog senzora (tacˇnost pozicije,
problem ugaonog zakretanja platforme - ljuljanje i posrtanje ako je u pitanju radar
instaliran na pokretnoj platformi – brod, avion).
Bez obzira na navedene probleme u ovom poglavlju prikazan je pokušaj da se pri-
mene dve nove metode za sprezanje radarskog signala-slike i GIS. Ove metode su za-
sebno opisane u radovima [9][8]. Koristi se eksperimentalni stacionarni radarski senzor,
kojim se u jednom slucˇaju posmatra ulaz u gradsku luku jednog mediteranskog grada
4.1a, a u drugom slucˇaju blizu samog senzora kao na slici 4.2. Lokacija radarskog senzora
je u centru belog kruga koji se nalazi u centru slike. Bez obzira na DSP procesiranje
postoji dosta nelinearnosti blizu senzora (beli krug). Radar je impulsnog tipa sa ampli-
tudnom modulacijom. Rastojanje senzora i posmatranog regiona na slici 4.1a je oko 13
Nauticˇkih Milja (24km). Od sirovog radarskog signala (Logaritamski Video, ugao zakreta
antene i sinhro signala) u DSP baziranom sistemu formira se bitmapa koja odgovara
radarskoj slici na klasicˇnom pokazivacˇu. Procesor radarskog signala formira niz slika
slicˇnih navedenom primeru, prilikom svakog novog obrtaja antene. Refleksije dobijene
52
pomoc´u radarskog senzora smeštaju se u dvodimenzionalnu matricu (bitmapu) sa
osmobitnim vrednostima gde svaka (x,y) lokacija odgovara nijansi sive boje. Intenzitet
refleksije elektromagnetnog signala odgovara nijansama sive boje od bele ka crnoj.
4.2 Eliminacija plotova maskiranjem pomoc´u GIS-a
Jedna naizgled ocˇigledna varijanta da se postigne interakcija izmed¯u Geografskog
Informacionog Sistema GIS i bitmape napravljene pomoc´u radarskog senzora je da se
uvede maska na nivou piksela preko radarske slike. Ova maska predstavlja matricu sa
binarnim elementima 0 i 1. Iznad delova slike GIS-a iznad kopna pikselima se pridružuje
vrednost 0 a iznad mora vrednost 1.
Baza podatka GIS objekta koja se koristi u ovom oglavlju je dobijna rucˇnim trasira-
njem vidljive obalne linije na internet aplikaciji Google Earth. Na ovaj nacˇin dobijena
obalna linija je zamišljena linija dodira izmed¯u kopna i vode (more, reke, jezera). Opšte
prihvac´ena praksa u izradi pomorskih karata je da obalna linija reprezentuje stanje
najnižeg vodostaja (na moru oseke).
Za potrebe ovog poglavlja odabrano je da se GIS maska iznad kopna simbolizuje
belom bojom. Slika 4.1a je polazna bitmapa. Ako se iznad nje nacrta obalni rub u
ovom slucˇaju deo oko luke jednog mediteranskog grada dobija se slika 4.1b. Metodom
Normalizovane Kros Korelacije 2.8 dobijene su detekcije i markirane crnim kružic´ima
kao na slici 4.1c. Kada se primeni binarni filter u kome je kopno oznacˇeno belom bojom
dobija se slika 4.1d. Preklapanje detektovanih objekata i obalnog ruba vidi se na slici
4.1e. Nakon primene binarnog filtra dobija se slika 4.1f.
Karakteristika ovog nacˇina filtriranja je da se rezultujucˇe detekcije projektuju u
memorijsku mapu. Broj detekcija iznad kopna - obale je relativno velik. Problem
ovog prilaza je da je granica izmed¯u kopna i vodene površine oštra pa postoji velika
nodred¯enost za detektovanje ili nedetektovanje objekata na vodi blizu ove granicˇne linije.
U svakom slucˇaju na ovaj nacˇin broj objekata detektovanih iznad kopna je znacˇajno
smanjen. Redukcija - smanjenje broja detektovanih objekata smanjuje opterec´enje
blokova procesorskog sistema radara koji slede nakon plot detektora.
Blokovi koji slede zaduženi su za:
53
• Korelaciju i pridruživanje plotova u tragove na osnovu promene pozicije u vre-
menu
• Filtriranje pozicije i ostalih parametara koji se estimiraju
• Estimaciju elemenata kretanja
• Prikaz podataka na ekranu
• Pokušaj identifikacije
• Pokušaj uparivanja sa eventualnim podacima sa drugih sistema i/ili sistema AIS
kao u poglavlju 1.6
Jednostavno recˇeno na ovaj nacˇin se smanjuje moguc´nost da se ostatak procesorskog
sistema dovede u zasic´enje koje dovodi do blokade u radu ili nemoguc´nosti da se recˇi
problem u realnom vremenu.
4.3 Maskiranje originalnog signala
Druga varijanta GIS zasnovanog filtra, koja je prikazana u ovom poglavlju je zasno-
vana na metodama statisticˇke analize radarske slike u obliku bitmape. Za celu sliku se
racˇuna srednja vrednost kao funkcija udaljenosti od senzora po relaciji 4.1.
µˆ(r,k)= µˆ(r,k−1)+ 1
k
[
A(r )− µˆ(r,k−1)] (4.1)
Gde je r hipotenuza ili rastojanje od pozicije senzora kao u relaciji 4.2 a k je indeks
pozicije piksela.
r =
√
(x−xsensor )2+ (y − ysensor )2 (4.2)
Pomoc´u izraza 4.3 izracˇunava se varijansa za celu sliku.
54
(a) Izgled dela radarske slike na ulazu u
jednu mediteransku luku
(b) Crvenom linijom oznacˇen je obalni
rub preko slike pod (a)
(c) Crnim kružic´ima markirani su detekto-
vani objekti iznad slike (a)
(d) Na slici (b) belom bojom oznachen je
deo koji pripada kopnu
(e) Prikaz slika (b) i (c) kada se preklope (f ) Prikaz prostornog filtriranja metodom
maskiranja
Slika 4.1: Slike prikazuju luku na mediteranu
55
Slika 4.2: Deo bitmape dobijene sa pomorskog radara blizu senzora
Slika 4.3: Lokacije malih objekata detektovane metodom Shi-Tomasi
56
Slika 4.4: Preko dela bitmape sa radarskog senzora nacrtan je obalni rub sa baze podataka sistem
GIS
Slika 4.5: Deo bitmape sa radarskog senzora koji pripada kopnu maskiran je veštacˇki generisa-
nim šumom
57
Slika 4.6: Lokacije malih objekata detektovane metodom Shi-Tomasi nakon šumnog maskiranja
kopnenog dela
σ=
√√√√ 1
N −1
N∑
i=1
(A(i )−µtot al )2 (4.3)
gde je N ukupan broj piksela, A(i ) je vrednost piksela sa indeksom i , a µtot al srednja
vrednost preko bitmape.
Vrednost svih piksela koji su ispod crvene obalne linije kao na slici 4.4 dodeljuje se
nova vrednost pomoc´u generatora pseudoslucˇajnih brojeva sa normalnom raspodelom
kao na listingu 4.1.
Novonastala slika izgleda kao na 4.5.
Ako polazna slika ima izgled kao na 4.2, nakon primene metoda detektovanja malih
objekata metodom Shi-Tomasi dobijene su detektovane lokacije oznacˇene kvadratic´ima
kao na slici 4.3. Ista metoda primenjena na slici 4.5 rezultuje sa detekcijama kao na 4.6.
Listing 4.1: primer programa kojim se generiše pseudo slucˇajna promenljiva gde je m srednja
vrednost a s varijansa
double randn ( double m, double s )
{ i n t i ;
58
double r e t ;
double sum= 0 . ;
for ( i =0; i <12; i ++){
sum+=rand ( ) ;
}
sum/=RAND_MAX;
sum−=6.;
r e t =s *sum+m;
return r e t ;
}
4.4 Diskusija poglavlja
Dve varijante interakije izmed¯u radarskog senzora i Geografskog Informacionog
Sistema su prikazane. Obe metode su realizovane i testirane na eksperimentalnoj
platformi. Rezultujuc´e slike 4.1e i 4.6 prikazuju postignute rezultate. Prva metoda
uvodi suviše oštru granicu izmed¯u obale i mora (vodene površine). U praksi ovo nije
uvek slucˇaj. Varijanta filtriranja metodom maskiranja šumom moguc´e je da se izbegne
problem detekcije objekata koji su blizu granicˇnim podrucˇijima. Obe metode pokazuju
da je broj objekata koji poticˇu od smetnji sa kopna znacˇajno smanjen.
Za stacionarne senzore (fiksna pozicija) obe metode mogu imati pripremnu fazu na
pocˇetku rada radara (prilikom instalacije ili prilikom svakog ukljucˇivanja). Ako je senzor
na pokretnoj platformi tada je potrebno rezervisati specijalni proces (task) u pozadini
glavnog procesa ili je potrebno angažovati poseban paralelni procesor. Posebno nagla-
šen problem a koji je prikazan u prethodnoj glavi 3 je odred¯ivanje preporucˇenog praga
prihvatanja rezultata, koji samo u sprezi sa prostornim filtriranjem može dati upotre-
bljive rezultate. Za buduc´i rad u ovoj oblasti filtriranja podataka trebalo bi razmotriti
primenu fazi modela.
59
60
Glava 5
Integracija u sistem
5.1 Komandno informacioni sistem
U ovom poglavlju iznete su smernice o projektovanju komandno-informacionog si-
stema. Pristup je zasnovan na savremenoj tehnologiji. Predložena je upotreba Objektno
Orjentisanih Tehnologija po metodi UML. Pomoc´u UML Use Case dijagrama pokazane
su funkcije sistema. Dijagram razmeštaja pokazuje komponente sistema i osnovni tok
informacija. Sistem se projektuje imajuc´i u vidu radarsko osmatracˇke sisteme razlicˇitih
proizvod¯acˇa starije generacije.
Kao hardver koristi se tehnologija personalnih racˇunara pravljenih po komercijalnoj
tehnologiji (Comercial Of The Shelf - COTS) sa komponentama koje su pravljene da
rade sa vec´im stepenom pouzdanosti unutar vec´ih radnih temperaturnih, vibracijskih i
drugih naprezanja.
Komandno-informacioni sistem ratnog broda predstavlja jako složenu strukturu.
Ako se krene od takvog sistema može se izvesti skoro svaki potreban sistem na bilo kom
nivou u zadacima nadzora i kontrole saobrac´aja na moru.
Stari interni informacioni sistemi ratnih brodova bili su zasnovani na nekoliko teh-
nološki razlicˇitih sistema unutrašnje brodske veze. Takva tehnologija podrazumevala je
paralelno korišc´enje sistema za prenos glasovnih informacija, komandnih informacija
tipa binarnog signala (tastera skretanja pažnje operateru paljenjem signalne sijalice i
tastera potvrde primljene pažnje) i sistema prenosa informacija u standardu ugaonih
sinhro transformatora. Pomenuti sistemi bili su tako projektovani zato što je u to vreme
61
bila dostupna takva tehnologija. Klasicˇni sistemi podrazumevaju dobro obucˇene opera-
tere, kao i njihovu dobro uvežbanu sinhronizaciju. Mnoge države i daje poseduju slicˇne
sisteme i nemaju finansijske resurse da ih unaprede. Izgled savremene realno moguc´e
borbene situacije vrlo lako može da dovede ovakav sistem u zasic´enje. Drugim recˇima
pred savremenom posadom javljaju se velike teškoc´e u izazovima koje nose savremene
borbene pretnje.
Svaki pomorski sistem mogao se svesti na senzore, prezentacioni deo koji operate-
rima i komandi omoguc´ava nadgledanje situacije sa ciljem da se pojednostavi donošenje
odluke, kao i na sistem aktuatora pomoc´u kojega se donesene odluke sprovode. U rado-
vima [11], [11], [26], [25] pomenuti su principi na osnovu kojih je projektovan, realizovan
i primenjen u praksi domac´i pomorski informacioni sistem Horizont.
Realizovan je niz implementacija pocˇev od komandnog nivoa za ratnu mornaricu,
za brodove, podmorice, policiju, nadzor vazdušnog saobrac´aja [34],[36], [35].
Nacˇelno, senzori mogu biti pojedinacˇni ili umreženi, homogeni ili heterogeni. Pri-
meri senzora koji generišu sliku u formi bitmape odnosno niza bitmapa u vremenu, su:
radari za posmatranje objekata na površini mora i u vazduhu, sonari za posmatranje dna
ili objekata odnosno živih formi u moru, video kamere u vidljivom ili termovizijskom
delu spektra itd.
Ukoliko se vrši spajanje - fuzija rezultata sa vec´eg broja identicˇnih senzora onda
imamo homogene senzorske sisteme. Ako se spajaju rezultati sa raznorodnih senzora
tada se radi o heterogenim senzorskim sistemima. Brojni pokušaji spajanja istorodnih i
raznorodnih podataka mogu se videti u radovima [3],[6],[13],[15],[10],[16],[14],[17].
Postoje brojne varijante prikaza dobijenih rezultata rada senzora. Prikaz podataka
sa lokalnih senzora na lokalnim pokazivacˇima imamo u internom pomorskom infor-
macioom sistemu. Kada se koriste podaci sa više geografski udaljenih lokacija na više
pokazivacˇkih mesta, onda imamo distribuirani komandno informacioni sistem. Pored
funkcije nadgledanja u realnom vremenu podaci sa senzora mogu se snimati za kasniju
analizu. U slucˇaju klasicˇnih neinteligentnih sistema, operateri ili grupe operatera po-
smatraju rezultate u realnom vremenu i predlažu odred¯ene akcije. Akcije se sprovode
pomoc´u oružnih sistema: artiljerije, raketa, podvodnog oružja ili odlukom o promeni
elemenata sopstvenog kretanja (kormilo, hidroplani, pogonski mehanizam) ili se traži
angažovanje avijacije, helihoptera, glisera, patrolnih brodova.
62
Akcije koje se mogu sprovoditi su: pregledi i kontrole, akcije prac´enja odnosno
zaštite, promene putanje kretanja, dejstvo oružanim sistemima radi odvrac´anja i zastra-
šivanja, dejstvo oružanim sistemima radi fizicˇkog uništenja – neutralizacije.
5.2 Predloženi zadaci za informacioni sistem
Prikazani su potencijalni zadaci za savremeni inteligentni komandno informacioni
sistem. Na osnovu originalnih iskustava navedena je lista od pet zadataka koje mogu
rešavati delovi inteligentog sistema i šta se može ponuditi kao rezultat.
• Predlaganje povoljne rute za navigaciju.
Ako brod poseduje Fuzzy Geografski Informacioni Sistem, inteligentni savetnik
treba da predloži najpovoljniju rutu plovidbe uzimajuc´i u obzir trenutnu hidro
i meteo situaciju i prognozu. Na primer prolazak broda odnosno izbegavanje
olujne oblasti uz najmanji rizik ili odabir najpovoljnije rute kroz oblast zahtevnog
navigacionog podrucˇja ili izbegavanje santi leda. Ovi zadaci se rešavaju na osnovu
Fuzzy GIS i FR baze podataka vremenske prognoze, a uzimajuc´i u obzir Fuzzy
pravila kretanja broda.
• Prepoznavanje tipa osmotrenog objekta
Na osnovu obaveštajnih podataka potrebno je formirati FR bazu podataka pozna-
tih objekta. Ovakva baza treba da poseduje informacije o objektima na moru, u
vazduhu i pod vodom. To su letelice, plovni objekti, podmorice, torpeda... Baza
treba da poseduje informacije koje se mogu dobiti sa svih tipova senzora. Kao
primer navedimo radarski odraz, termalni spektar, sonarni spektar, vidljiva silueta.
Na osnovu podataka sa vlastitih senzora, radar detektora, radara, sonara, video
kamere potrebno je prepoznati tipove detektovanih objekata.
• Predlog odabranog dejstva po identifikovanom objektu
Ako je prepoznati objekat neprijateljski i predstavlja pretnju potrebno je predložiti
da li i kojim oružjem dejstvovati po njemu sa ciljem da se uradi odvrac´anje ili uni-
štenje - neutralizacija uz kriterijum da se zadatak ispuni uz što manje materijalno
finansijske troškove.
63
• Procena moguc´nosti potencijalne teroristicˇke opasnosti
Potreban je poseban inteligentni savetnik koji permanentno analizira informacije
sa malih i jeftinih senzora kao što su video kamere i navigacioni radari sa zadatkom
prepoznavanja piratske akcije ili teroristicˇke namere.
• Odbrana sopstvenog broda
Posebno prioritetan zadatak je predlog akcije ukoliko se identifikuje napad nekim
od sredstava na vlastiti brod. Naprimer ako je brod pod dejstvom dalekometne
artljerije, koju akciju predložiti (plovidbu u cik cak režimu, promenu brzine), da li
otvoriti vatru ukoliko je uocˇena protivbrodska raketa koja leti u pravcu vlastitog
broda, itd. Odrešivanje prioriteta dejstava po projektilima ako se vlastiti sistem
dovodi u zasic´enje. Posebno znacˇajno je pitanje neophodnosti samostalne akcije
u slucˇaju da komandant ne primi predlog i ne odabere bilo koju predloženu akciju
– da li inteligentni sistem treba autonomno da odreaguje nekim od aktuatora?
Kolicˇina informacija u aktuelnoj pomorskoj situaciji je velika. Klasicˇni sistemi ne-
maju inteligenciju na visokom nivou. Samim tim obrada podataka pomoc´u klasicˇnih
metoda postaje neefikasna – neizvodljiva. Uvod¯enjem inteligencije koja se primenjuje
na raznim nivoima: senzori, baza podataka, GIS, u problemima fuzije podataka, u inteli-
gentnim savetnicima ostvaruju se poboljšane i nove sposobnosti, od najvec´eg znacˇaja
za svrhu i postojanje ovih sistema.
Bitno je pomenuti da se podaci sa senzora procesiraju u rezultujuc´e bitmape kao što
je pomenuto ranije. Iz tako formiranih bitmapa izvlacˇe se karakteristicˇni detelji nekom
od metoda procesiranja slike izmedju ostalog i metodom koja je predložena u ovom
radu. Server relacione baze podataka sa modulima za GIS i FUZZY mapira podatke sa
svih senzora u jedinstvenu bazu podataka. U vec´ini ratnih mornarica postojec´i pomor-
ski sistemi tehnološki su zastareli i neefikasni, postoje veliki problemi sa održavanjem,
opravkom i remontom (skupo je i komplikovano). Rad na takvim sistemima je kompli-
kovan i zahteva veliki broj operatera. Sistemi su toliko razlicˇiti da cˇesto nije moguc´e
imati operatera koji može koristiti više tipova razlicˇitih sistema, vec´ su svi operateri usko
specijalizovani za odred¯en tip sistema. Potencijalni protivnici i partneri neprestano
usavršavaju postojec´e sisteme.
Na osnovu podataka dobijenih sa AIS-a, podataka o detektovanim objektima sa
radara, sonara i video kamera, ukoliko posmatrani objekat ud¯e u zonu od posebnog
64
znacˇaja - opasnosti moguc´e je predložiti neku akciju. Još sredinom 70-tih godina razvi-
jani su sistemi koji su ukazivali na opasnost od sudara na moru. Ukoliko se osmotreni
objekat približava pod istim uglom nastaje opasnost od sudara i predlaže se izvod¯e-
nje manevra izbegavanja. Upotreba FUZZY logike daje dodatni kvalitet u realizaciji i
projektovanju takvih sistema. Ukoliko postoji nekoliko crisp definisanih opasnih zona
do alarmiranja dolazi tek upadom u zonu. Ako su zone opasnosti definisane FUZZY
metodama tada i samo približavaje zoni omoguc´uje uvod¯enje prioriteta potencijalno
opasnih objekata tako da se smanjuje moguc´nost da se celokupni inteligentni pomor-
ski sistem dovede u zasic´enje. Primer ulaska sistema u zasic´enje: ako brod koji je
opremljen jednim topom treba da dejstvije na nekoliko meta istovremeno. Pri projek-
tovanju pomorskih inteligentnih sistema potrebno je napraviti i posebne programske
celine servise koji filtriraju – nadgledaju sve primljene - osmotrene podatke i u realnom
vremenu upored¯uju sa FUZZY relacionim bazama podataka u kojima su definisane
linije i oblasti od nekog posebnog interesa [49],[39], [48]. Inteligentni nadzorni sistemi
predlažu/sprovode akcije.
Savremena tehnološka dostignuc´a nude brze racˇunarske sisteme i njihovu integra-
ciju u složenije funkcionalne celine. Podrazumeva se PC/DSP/FPGA tehnologija. UML
metoda projektovanja cˇini projektovanje i programiranje softvera vrlo efikasnim. Pome-
nutim tehnologijama moguc´e je postaviti, implementirati i prakticˇno proveriti razne
matematicˇke modele.
Ratni brodovi predstavljaju platformu na kojoj se nalazi posada, koja ima na rapola-
ganju senzore, baze podataka i aktuatore. Grupu senzora cˇine brojne varijante aktivnih
radarskih senzora, pasivni radarski senzori, aktivni i pasivni sonari u fiksnoj ili tegljenoj
varijanti, video kamere u vidljivom ili infracrvenom delu spektra, laserski senzori, razni
senzori vlastitih parametara kretanja, meteorološki senzori i mnogi drugi. Primeri baza
podataka koje se koriste na ratnim rodovima su baza podataka Geografskog Informaci-
onog Sistema, baza podataka predvid¯ene hidrometorološke situacije, baza podataka
rasporeda prostorija, baza podataka drugih civilnih i ratnih brodova, letelica (prijatelj-
skih i neprijateljskih). U ovom radu sistem pogona broda i kormilarski ured¯aj svrstani su
u grupu aktuatora. U tom smislu grupi aktuatora pripadaju podsistemi za upravljanje
vlastitom pozicijom i za dejstvo po okruženju pomoc´u oružnih sistema. Oružni sistemi
sastoje se od raznih tipova raketnog naoružanja, torpednog, dubinskih bombi, artilje-
65
rije manjeg i vec´eg kalibra, oružja sa dejstvom usmerene energije (generatori zvuka,
mikrotalasni generatori, laseri).
I pored savremenijih rešenja u oblasti tehnologije senzora, procesiranja informacija,
u eventualnoj modernoj realnoj borbenoj situaciji posada broda može biti dovedena
u zasic´enje. U ovom radu prikazano je modeliranje brodskog informacionog sistema
pomoc´u UML tehnologije. Tako modeliran sistem predstavlja temelj za formiranje
inteligentnog brodskog komandnog sistema. Na ovako zamišljen - predložen temelj
stavlja se nadogradnja u smislu inteligentnih automatskih saventika. Uzimajuc´i u obzir
cˇinjenicu da se radi o sistemima velikog borbenog potencijala racunarski inteligentni
sistemi ne smeju biti dovedeni u situaciju da donose odluke i sprovode ih samostalno,
odnosno takva autonomija mora biti radikalno ogranicˇena. Ponud¯ena je alternativa u
smislu izrade inteligentnih savetnika. Identifikovano je nekoliko razlicˇitih zadataka koji
se realizuju u obliku inteligentnih savetnika.
5.3 Objektni Model
Na slici 5.1 prikazan je dijagram tipa USE CASE po tehnologiji projektovanja UML i to
model po kome je projektovan sistem HORIZONT. Ideja je da se posebna pažnja posveti
uvod¯enju i definisanju inteligentnih savetnika – procesa ili servisa koji analiziraju –
filtriraju situaciju i donose odred¯ene savete cˇlanovima posade, koji su odgovorni za
prepoznavanje situacije i sprovod¯enje odabrane akcije. Glavne funkcije sistema su:
• Komandovanje i kontrola
• Navigacija
• Sistemi za Obradu podataka senzora Radara
• Sistemi za Obradu podataka senzora Sonara
• Sistemi za Obradu podataka senzora Radara koji pripadaju oružnim sistemima
• Sistem za nadzor i upravljanje svim oružnim sistemima
• Eksterni komunikacioni sistem
• Sistem opšteg nadzora u realnom vremenu
66
radar za osmatranje 
vazdušnog prostora
radar za osmatranje mora
navigacioni radar
GPS, ŽIROSKOP
BRZNOMER
protivbrodske rakete
protivavionske rakete
i radar
top i artiljeriski 
sistem sa radarom
torpedni sistem
RBU sistem
Radari oružnog sistema
senzori sonara
Eksterni komunikacioni sistem
Navigacija
Komandovanje 
i upravljanje
Takti ki sistem upravljanja
oružni sistemi
Osmatranje u realnom vremenu
Obrada podataka sa radara
Obrada podataka sa sonara
Obrada podataka sa 
senzora oružnog sistema
Komanduju i o cir
O cir za navigaciju
O cir za komunikaciju
O cir za situaciju u 
vazdušnom prostoru
O cir za situaciju na moru
O cir za oružni sistem
Oružni sistemi
Slika 5.1: USE CASE dijagram komandno informacionog sistema ratnog broda
• Funkcija upravljanja svim informacijama od takticˇkog znacˇaja
Glavni ucˇesnici u sistemu su:
• Komandant
• Navigacioni oficir
• Komunikacioni oficir
• Oficir za prac´enje površinske i podvodne situacije
• Oficir za prac´enje situacije u vazdušnom prostoru
• Oficir/Oficiri angažovani za potrebe oružnih sistema
Use Case dijagram 5.1 pokazuje senzore, ucˇesnike u sistemu, funkcije sistema i
kranje korisnike u obliku oružnih sistema i njihovu med¯usobnu povezanost. Ovakvo
pobrojavanje potrebno je da bi se lakše identifikovao model informacionog sistema
ratnog broda.
Iz dijagrama se vidi da je potrebno procesiranje izlaza sa senzora, koji se mapiraju
u relacionu DB unutar General Real Time Surveillance bloka, za funkcije inteligentne
podrške. Preko funkcije komande i kontrole komandant broda nadzire takticˇku situaciju
67
:Server za fuziju podataka
:Konzola površinske situacije :Konzola vazdušne situacije
:Server GIS baze podataka
:Server navigacionih senzora
:Navigacijska konzola :Navigacioni predlozi
:Kormilo :Pogon broda
:Server podataka o vremenu
:Top 72mm :Protivbrodska raketa :Top 30mm :Protivavionska raketa :Komunikaciona konzola :Radio komunikacioni sistem
:Predlog taktičkih odluka
:Glavni taktički displej:Server za radare
:Server sonara :Server obaveštajnih podataka
:Predlozi za izbor oruž. sist.
Slika 5.2: Dijagram razmeštaja celina za komandno informacioni sistem ratnog broda
koja je nastala fuzijom podataka sa senzora. Takodje se koordiniše proces navigacije i
radio komunikacioni sistem. Preko radio komunikacionog sistema ide obostrana krip-
tozaštic´ena razmena podataka o osmotrenim objektima (koji su osmotreni vlastitim
senzorima ili senzorima koji pripadaju srodnim udaljenim brodovima ili pretpostavlje-
noj komandi). Funkcija komandovaja direktno je odgovorna i za odluku koja oružana
sredstva angažovati za koje potencijalne pretnje.
Na dijagramu 5.2 su prikazani i sami sistemi senzora kao što su radari za osmatranje
vazdušne i pomorske situacije, radari u okviru samih borbenih sistema, navigacioni
radar, sonari za osmatranje situacije pod vodom, senzori parametara kretanja broda
(prijemnik GPS, GLONASS, senzori ljuljanja i posrtanja ŽIRO, senzor kursa broda, brzino-
mer LOG), kao i oružni sistemi tipa protivbrodskih raketa, raketa za dejstvo po ciljevima
u vazduhu, torpedni sistemi, sistemi raketnih bacacˇa dubinskih bombi, artiljerije od
76mm i od 30mm.
Jedan od glavnih elemenata Objektno Orjentisanih Tehnologija je dijagram klasa.
Na slici 5.3 prikazan je jedan primer izgleda klasnog dijagrama vezanog za upravljanje
podacima dobijenim sa sistema AIS. Vidi se da je klasa com_data (klasa odgovorna za
prijem podataka sa serijskog porta) nasled¯ena od strane klase cgps_rec koja enkapsulira
potrebne procedure za rad sa formatom podataka NMEA0183. Klasa cais nasledjuje sva
svojstva klase cgps_rec i dodaje procedure vezane za protokol NMEA2000. Prikazana je i
veza sa glavnom komandnom klasom KomKonzolaAp u kojoj se sadrže instance svih
klasa u projektu Horizont. Klase PLstAISTgt i PAISTgtiter predstavljaju klase za realiza-
ciju vezane liste i njenog iteratora. Klasa caistgt sadrži sve funkcije i podatke potrebne
za prikaz i rad sa podacima vezanim za objekte koji su raportirani AIS sistemom.
68
Slika 5.3: Primer dijagrama klasa koje opisuju podatke dobijene sa sistema AIS
69
U vreme projektovaja pomenutog sistema odlucˇeno je da se sve klase koje su vezane
za konkretne objekte u problematici realizuju nezavisno od operativnog sistema i rad-
nog okruženja. Pomenute klase su projektovane da prakticˇno predstavljaju mapiranje
recˇnika problema u recˇnik modela. Sa druge strane ucˇinjen je pokušaj da se proble-
matika korisnicˇkog interfejsa potpuno odvoji od radnog dela. Taj zadatak nije bio lak.
Alternativa je koncept korišc´enje savremenih okruženja sa multi platform konceptom.
5.4 Konkretne realizacije
Prikaz rezultata u ovom poglavlju temelji se na iskustvima koja su stecˇena najpre u
projektovanju i izradi navigaciono torpednog sistema za podmornice tipa P831 Sava
(SFRJ) (Slika 5.4) i i641k Foxtrot (Sovjetski Savez) (Slika 5.5) koji je bio proizveden pod
trgovcˇkim imenom ORKA 2000 [35],[12]. Nekoliko fotografija snimljenih prilikom fabricˇ-
kih ispitivanja i za vreme ugradnje prikazano je na 5.8a, 5.8b, 5.8c.
Sistem ORKA 2000 prima podatke sa svih senzora koje poseduje podmornica. Sen-
zori na podmornici su: radar i radar detektor, koji su upotrebljivi ako podmornica plovi
u površinskoj vožnji ili na periskopskoj dubini, aktivni sonar MG200, pasivni sonar
MG10, aktivno pasivni sonar ELEDON, pasivni sonar MG13, prijemnik globalne satelit-
ske pozicije, AIS prijemnik. Svi senzori vlastitog kretanja takod¯e su spojeni na sistem
ORKA: žiro kompas, brzinomer, dubinomer, davacˇ dubine podmornice. Kao aktuatori
spojeni su torpedni aparati smešteni u krmi i pramcu. Sistem ORKA podržan je i bazom
podataka u formi Geografskog Informacionog Sistema GIS.
Posebno interesantan zadatak koji se rešava na podmornicˇkom toprednom sistemu
je odred¯ivanje elemenata kretanja objekata samo na osnovu podataka za pasivno osma-
tranje – pasivni sonari, radar detektori i periskop. Generalno ovi senzori daju samo ugao
na osmotreni objekat koji se menja u vremenu. Postoje specijalni inteligenti procesori
signala sa bazom podataka podvodnih zvukova i karakteristika radara koji daju pro-
cenjenu identifikaciju osmotrenog objekta, procenjenu brzinu kretanja (kod sonara) i
eventualno procenjenu daljinu. Pomoc´u specijalnog treninga operateri se treniraju da
procene elemente kretanja pasivno osmotrenih objekata. Kao rezultat rada operatera
dobija se procenjena daljina do objekta, njegova brzina i kurs (ugao kretanja u odnosu
na sever). Ugao azimuta na osmotreni objekat dobija se sa pasivnog senzora.
70
Slika 5.4: Slika podmornice klase P831 Sava u površinskoj vožnji
Slika 5.5: Slika podmornice klase i641k Foxtrot u površinskoj vožnji
71
Slika 5.6: Izgled raketne fregate RF31
Pored podmornicˇke verzije razvijan je i sistem koji je projektovan dodavanjem novih
celina i podsistema, iz cega je nastao sistem za ratne brodove tipa Koni (Sovjetski Savez
sa Jugoslovenskim modifikacijama) i Kotor (napravljen u SFRJ)[36] slika 5.6 odnosno
Kotor slika 5.7. Primer izgleda trostruke konzole komandno-informacionog sistema dat
je na slici 5.8d.
Klasa Koni obicˇno ima osmatracˇki radar za vazdušno pomorsku situaciju velikog
dometa tipa MR302 ili MR755, Navigacioni radar tipa DON, Sonar MG322T ili slicˇni,
jedan ili dva sistema raketne PVO broda tipa OSA-M (Gecko), nekoliko radarskih ar-
tiljerijskih sistema tipa MR104, FUT-B, Radarski sistem HARPUN, sistem analognog
racˇunara za protivbrodske rakete tipa KORAL, sistem protivbrodskih raketa, sistem
torpednih lansera, sistem artiljerije 76mm AK726, sistem PVO artiljerije 30mm AK630 ili
AK230, sistem raketnih bacacˇa dubinskih bombi RBU6000.
Na slikama 5.10 i 5.11 vide se izgledi ekrana sa tabelarnim i graficˇkim prikazima
podataka sa radara, AIS-a, GIS-a i udaljenih senzora. Celi sistem je originalno projekto-
van, implementiran i korišc´en u praksi. Tako projektovan sistem ima mnogo elemenata
inteligencije na nižim nivoima, a predstavlja kicˇmu za implementaciju inteligentnih
metoda na višem nivou.
Nastavak tog koncepta rezultirao je vec´im proširenjima u varijantu opšteg vojnog
sistema More/Vazduh/Zemlja C4I sistema, sa komponentama [1],[11],[25], Geografskog
Informacionog Sistema GIS-a, moguc´nostima uvezivanja na sve tipove senzora, interfejs
prema sistemu vazdušnog osmatranja, komunikacioni blok za razmenu kriptovanih
72
Slika 5.7: Izgled raketne fregate RF33
poruka vektorskog tipa i slobodnog teksta sa jedinicama nižeg, slicˇnog i višeg ranga,
kao i interfejsima za vezu prema svim oružnim sistemima koji su postojali u datom
okruženju. Takav koncept informacionog sistema je nud¯en pod trgovacˇkim nazivom
Horizont [26]. Izgled eksperimentalnog vozila sa kabinom dat je na slici 5.9.
5.5 Fuzija podataka
Pri projektovanju sistema na kojem se prikazuju podaci sa GIS-a, radarske slike u
formi bitmape i podataka sa AIS-a potrebno je voditi racˇuna da se izbegnu moguc´e
greške zanemarivanja projekcije prikaza. Pomorske karte se obicˇno prikazuju u nekoj
od projekcija – Gaus Krigerova, Merkartorova. Radarski senzor meri kosu daljinu do
objekta u sfernom koordinatnom sistemu a kod pomorskih radara shodno dijagramu
zracˇenja antene i kružnom pretraživanju površine mora radarom, dobijena merenja
mogu se aproksimativno prikazati polarnim koordinarnim sistemom koji se transfor-
miše na Dekartov pravougli koordinatni sistem. Prilikom projektovanja pomorskog
komandno informacionog sistema HORIZONT, kompromis je napravljen u izboru me-
toda usklad¯ivanja koordinata radi smanjenja greške prikaza. Podaci GIS-a smešteni su u
bazu podataka u geografskim koordinatama (geografska širina, dužina), a odabran je
referentni elipsoid WGS-84. Podaci primljeni sa sistema AIS, koji se odnose na poziciju
takod¯e su referencirani u odnosu na WGS-84 sistem. Podaci sa radara dolaze u formi
vektora 8 ili 16 bitnih vrednosti koje predstavljaju intenzitet refleksije na odred¯enoj
daljini. Kod 2D pomorskih radara svaki takav vektor je orjentisan u odnosu na pravac
73
(a) Dvostruka konzola sistema ORKA 2000
za vreme sklapanja u fabrici
(b) Interfejs prema torpedima sistema
ORKA 2000 za vreme podešavanja pri-
likom ugradnje
(c) Deo razvojnog tima prilikom testiranja
podsklopova sistema ORKA 2000 u fa-
brici
(d) Izgled trostruke konzole sistema Hori-
zont sa operaterom koja je bila ugra-
d¯ena na RF31 Slika 5.6
Slika 5.8: Slike prikazuju realizacije konkretnih sistema
74
Slika 5.9: Izgled eksperimentalne platforme sistema Horizont ugrad¯ene u kabinu kamiona
75
severa po uglu. Poseban matematicˇki blok (softver ili FPGA hardver), realizuje konver-
ziju ovog vektora na pravougli koordinatni sistem uz funkciju integraljenja (da bi se
refleksija smatrala odrazom potrebno je da nekoliko susednih c´elija na istoj jedinici
daljine bude iznad nekog fiksnog ili promenljivog praga). Pored klasicˇnih senzora u
obliku radara, sonara i video kamera, kao i njihovih mreža, sistema AIS u pomorstvu i
SSR radara sa transponderima u letelicama, koriste se i brojne baze podataka plovila
odnosno vazduhoplova. Oba sistema identifikacije u pomorskom i avio saobrac´aju
karakterišu se kao sistemi za davanje tacˇnih podataka (identifikacija, pozicija, elementi
kretanja) o sopstvenom objektu. Poslednjih godina u tehnologiji SSR radara u kontroli
avio saobrac´aja sve više se koristi takozvani mod S koji omoguc´uje davanje slicˇnih
informacija kao i AIS sistem u pomorstvu.
Spajanje - fuzija podataka vrši se na nivou bitmapa ili na nivou vektorkih podataka.
Vektorski podaci predstavljaju ured¯en niz brojeva koji predstavljaju podatke o osmo-
trenim objektima u apsolutnim koordinatama (geografski podaci lattitude, longitude,
visina) ili relativnim koordinatama (ugao u odnosu na sever i kosa daljina od centralne
tacˇke broda, vertikalni ugao u odnosu na referentnu ravan broda), kao i elementima
kretanja osmotrenog objekta (apsolutna ili relativna brzina i smer). Cˇesto su u elemen-
tima vektora i podaci prvog i drugog izvoda pozicije (brzina i ubrzanje). Svi pomenuti
podaci se procesiraju tako da se smanji uticaj greške merenja. Integracija inteligentnih
modula cˇiji je zadatak redukcija negativnog uticaja operatera i njegove potencijalne
greške je u razvoju. Ukoliko dobar automatski inteligentni model fuzije informacija nije
dostupan, moguc´e je tu odluku prepustiti operateru ili ostaviti podatke odvojeno, pa
ih kao takve pokazati na odgovarajuc´em pokazivacˇu situacije. Fuzija podataka može
imati implementiranu i podfunkciju opšteg nadzora u realnom vremenu. Kao primer
nemoguc´nosti dobrog preklapanja pozicija a samim tim i problem dobre fuzije, imamo
cˇesti slucˇaj (nekad manjeg, nekad vec´eg) neslaganja pozicija dobijenih od strane sistema
Automatskog Identifikacionog Sistema AIS i vektorskog podatka o poziciji osmotrenog
objekta dobijenog lokalnim radarom. Potrebno je poznavati modele distribucije greške
za razne tipove senzora i umanjiti njihov uticaj na proces fuzije podataka.
Poznata je cˇinjenica da radarski senzori optimizovani za osmatranje na vec´im dalji-
nama imaju manju rezoluciju – odnosno tacˇnost. Ukoliko je radar potpuno koherentni
sa kompresijom impulsa tada je moguc´e povec´ati tacˇnost merenja daljine i na vec´im
daljinama , nažalost time se povec´ava daljina minimalnog otkrivanja. Kod postojec´ih
76
starijih sistema problem tacˇnosti merenja, kao i ucˇestanost dobijanja podataka, rešavan
je uvod¯enjem lokalnih senzora na samim oružnim sistemima (OSA, FUT, MR104. . . ).
Na pomenutim tipovima brodova (KONI, GRISHA) sistem radara za osmatranje
sa velikim dometom daje naznaku o interesantnom objektu oružnom sistemu u gru-
bim koordinatama, a sam oružni sistem vrši takozvanu akviziciju, zahvat i prac´enje sa
dovoljnom preciznošc´u da se može koordinisati podred¯eno oružje.
Jedna od bitnih ideja ovog poglavlja je da se predloži model spajanja - fuzije svih
informacija sa lokalnih i udaljenih senzora. Udaljenim senzorima se smatraju senzori
na obali ili na drugim brodovima ili na senzorima u vazduhu (AWACS).
Procena situacije vrši se pomoc´u pogodnih konzola vazdušne i pomorske situa-
cije, kao i glavnog takticˇkog pokazivacˇa. Preko tih konzola izdaju se komande i šalju
komandni argumenti, prati njihov unos u oružne sisteme, kao i nared¯enje za dejstvo
(lansiraje, ispaljenje zrna). Treba voditi racˇuna da sistem oružja u koji se unose podaci ar-
gumenata (na primer žiro ugao, vreme autonomnog leta rakete, put do ukljucˇenja glave
za samonavod¯enje) treba da se unose brže od dinamike promene nared¯enog parametra.
Na slicˇan nacˇin pomoc´u navigacione konozole komanduje se parametrima kretanja
vlastitog broda (smer lista/listova kormila, smer/broj obrtaja pogonskih propelera).
Preko servera navigacionih senzora prikupljaju se podaci od interesa za navigaciju.
U realizaciji konkretnog modela sistema navigaciono torpednog sistema ORKA 2000
ista konzola navigacione situacije koristi se kao takticˇki racˇunar za izracˇunavanje para-
metara za torpedno gad¯anje kao i prac´enja unosa tih parametara u sama torpeda.
Pomenuti serveri prikazani na slici 5.2 mogu biti realizovani u formi posebnih racˇu-
narsih celina koje imaju komercijalni operativni sistem kao shto su Microsoft Windows
Embedded ili neki od klonova LINUX baziranog sistema. U današnje vreme postoji
nekoliko projektantskih okruženja za razvoj sistema koji rade na više razlicˇitih opera-
tivnih sistema. Pogodnosti korišc´enja takvih cross/platform razvojnih okruženja se
ogledaju u razvoju univerzalnih aplikcija. Kao primer mogu se navesti WxWidgets, Qt,
Java projektantske platforme.
Potrebno je istac´i ne veliku razliku izmed¯u konzole i displeja. Konzola ima displej
ali ima funkcije upravljanja, izdavanja komandi i prac´enja. Displej obicˇno ima samo
funkciju prac´enja.
77
Slika 5.10: Izgled simulirane takticˇke situacije u severnom delu crnog mora - na sistemu HORI-
ZONT
Server baze podataka Geografskog Informacionog Sistema (GIS) je najcˇešc´e potreban
za navigacionu funkciju ali je ponekad korisno pokazati podatke GIS-a i preko glavnog
takticˇkog pokazivacˇa, vazdušne ili površinske konzole. Karakteristicˇnih situacija može
biti mnogo i moguc´e je ostaviti korisniku – operateru izbor kakvu c´e konfiguraciju
odabrati.
5.6 Primer takticˇkog pokazivacˇa
Na slici 5.10 prikazan je primer koji je nastao simuliranjem pomorske situacije u
rejonu severnog dela Crnog Mora. Na osnovu baze podataka GIS-a prikazan je deo
obalne linije. Simbol vlastitog broda N_000 pokazuje poziciju broda na kome se nalazi
ovakav sistem – vlastiti brod. Svi osmotreni i prac´eni brodovi simbolizirani su oznakama
M_000 do M_006. Prikazani su samo podaci vektorskog tipa. Oznaka pim01 pokazuje
da su svi podaci vektorizovani na racˇunaru za vektorizaciju osmotrenih podataka pod
imenom pim01. Podaci dobijeni sa drugih brodova ili sistema imali bi razlicˇito ime (tgt
source). Za svaki od prac´enih objekata racˇunaju se i podaci o relativnoj poziciji.
Slicˇan primer pokazan je na primeru na slici 5.11 Radi se o stvarnoj situaciji snimlje-
noj 21. oktobra 2008. godine u rejonu izmed¯u obale severne afrike i južnog dela obale
ostrva Sicilija. Radi se o podacima prikupljenim i arhiviranim sa prijemnika Automat-
78
skog Identifikacionog Sistema AIS. Na slici u gornjem delu vidi se tabela sa plovnim
objektima a sa desne strane tabele su detaljni podaci o selektovanom brodu. Na karti
dole vidi se da je selektovani objekat zaokružen da bi se naglasila njegova selekcija.
79
Slika 5.11: Izgled stvarne situacije sa sistema AIS u delu Sredozemnog mora izmed¯u severne
Afrike i Sicilije
5.7 Mreža malih radara
Ideja o dizajnu sistema nadzora sa mrežom malih radara potekla je od zahteva da se
velika dužina obalne linije od nekoliko hiljada kilometara obezbedi i pokrije jeftinim
sistemom nadzora u što krac´em vremenu. Eksperimenti u izradi prototipa rezultirali su
montiranjem malog primopredajnika firme ONWA na krov putnicˇkog automobila Slika
5.17.
Blok šema prikazana na slici 5.12 iznosi ideju koje ured¯aje treba integrisati na osnov-
noj platformi. To su:
• Glavni senzor - radar sa antenom i primopredajnikom
• Senzori pozicije - GPS prijemnik, kompas u nekom obliku (magnetni, gps ili žiro)
• Lokalna racˇunarska mreža
• Lokalni procesor signala
80
prijemnik radara u X opsegu
GPS/GPRS modem AIS prijemnik GPS prijemnik
VHF/UHF radio
HF radio
Magnetni kompas
WiFi 
pristupna tačka / ruter
Sistem napajanja:
za okretanje antene
za predajnik radara
za module za  procesiranje
Daljninsko upravljanje napajanjem LAN eternet Switch
Ka svim blokovima
Daljinsko upravljanje radarom
Video procesor radara
Ekstraktor plota
GIS korelator
Ekstraktor track-a
prikupljanje sa AIS-a
Daljinska upravljanja
...
...
...
Kolo za stabilizaciju napajanja
Akumulatorske 
baterije
Solarni foto-električni paneli
Upravljanje punjenjem
Dizel - električni 
generator
Slika 5.12: Blok šema osnovne jedinice mreže malih radara
Slika 5.13: Principijelni izgled elementa u malom radarskom izvid¯acˇkom vozilu
81
Slika 5.14: Principijelni izgled elementa na radarskoj izvid¯acˇkoj prikolici
• Komunikacioni ured¯aji sa velikim protokom informacija ( wireless link ili široko-
pojasni komunikacioni kabl)
• Komunikacioni ured¯aji nalog protoka informacija(HF/VHF/UHF) radio ili neki
oblik softverski definisanog radija SDR.
• Blokovi za daljinski nadzor
• Blokovi za lokalno napajanje i kontrolu i daljinsko upravljanje
Pobrojani blokovi mogu biti ugrad¯eni ili montirani na vozilo Skica 5.13 ili na tegljenu
prikolicu Skica 5.14. Ideja je sa se obe varijante mogu nadzirati i upravljati sa udaljene
lokacije bez prisustva operatera u lokalu.
Slike 5.15 i 5.16 pokazuju delove ekrana sa funkcionalnog modela koji je realizo-
van pomoc´u OPENGIS tehnologija. Sadržaj slike se formira pomoc´u servlet aplikacije
GEOSERVER. Ovaj server komunicira sa raznim tipovima baza podataka u kojima su
smešteni geografski podaci. Server pruža podršku i za prikaz georeferenciranih bitmapa.
U ovom konkretnom primeru koristi se GEOTIFF standard. Nepravilan zeleni krug sa
izraženim belim šumom dobijen je konvertovanjem polazne bitmape koja se koristi u
ovoj tezi u standard prikaza po GEOTIF formatu. Svaki piksel polazne bitmape transliran
je pomocˇu odgovarajuc´ih matematicˇko geografskih transformacija na format geografske
projekcije koja je odabrana za rad servleta GEOSERVER.
82
Slika 5.15: Principijelni izgled situacionog pokazivacˇa dobijenog pomoc´u GEOSERVER sistema
Slika 5.16: Principijelni izgled situacionog pokazivacˇa dobijenog pomoc´u GEOSERVER sistema
83
Slika 5.17: Izgled primopredajnika radara ONWA montiranog na putnicˇkom vozilu za vreme
funkcionalnog testiranja
Planira se dalji rad na fuziji bitmapa sa razlicˇitih lokacija koje imaju znacˇajno prekla-
panje podrucˇja osmatranja. Na ovakav nacˇin moguc´e je poboljšati odnos signal/šum.
Tada se povec´ava verovatnoc´a otkrivanja malih objekata. U kombinaciji sa glavnom
idejom ove teze zaokružuje se ideja o poboljšanoj detekciji malih radarskih objekata sa
velikom fluktuacijom.
5.8 Diskusija poglavlja
Cilj ovog poglavlja je bio da se pokaže šta se može uraditi sa rezultatima detekcije na-
kon filtriranja prostornim filterom. Problemi korelacije detekcija sa ranijim detekcijama,
problem filtriranja estimiranih velicˇina, problem fuzije sa jasnim radarski odrazima koji
poticˇu od objekata sa relativno velikom radarskom refleksnom površinom namerno
je izostavljen i ostavljen je za kasnije istraživanje. Komandno informacioni sistem sa
svojim senzorima i spregnutim oružnim sistemima predstavlja jednu od najkomplek-
snijih borbenih platformi i poseduje više elektronsikih ured¯aja i sistema nego mnoge
cak i neke vec´e kopnene formacije. Pokazan je nacˇin na koji je u više faza modeliran
komandno informacioni sistem pomoc´u modernih tehnologija. Korišc´ene su Objektno
84
Orjentisane Tehnologije. Posebna pažnja je posvec´ena diskusiji o moguc´im varijantma
fuzije podataka sa razlicˇitih senzora. Pokušana je sistematizacija višegodišnjeg isku-
stva u ovoj problematici. Tokom rada bilo je brojnih grešaka i manje ili više uspešnih
pokušaja ali realizovani sistemi rade pouzdano i permanentno. Zadnji eksperimenti
zasnovani na otvorenim tehnologijama OPENGIS obecˇavaju izuzetno dinamicˇna reše-
nja. Dobija se moguc´nost da se preko inernet/intranet browsera moze koristiti bilo koja
internet kompatibilna savremena platforma. Umesto skupih namenskih komandnih
konzola moguc´e je koristiti brojne platforme smart mobilnih telefona, tablet racˇunare,
bilo koji notebook ili desktop sa bilo kojim operativnim sistemom.
85
86
Zakljucˇak
Istraživanje cˇiji su rezultati prikazani u ovoj doktorskoj disertaciji predstavlja alterna-
tivni prilaz u odnosu na klasicˇne pristupe u detekciji malih fluktuirajuc´ih objekata kao
radarskih ciljeva u zadacima tipa kontrole i nadzora saobrac´aja na moru. Vec´inom se te
tehnike oslanjaju na procesiranje samog radarskog signala dok se u ovom radu koriste
metode obrade slike koju za potrebe operatera generiše pokazivacˇ osmatracˇkog radara.
U standardnim primenama, operator je taj koji iskustveno arbitrira u proceni da li je
nešto tacˇkasti cilj koga treba pratiti ili je u pitanju realizacija šuma koju treba odbaciti.
Predloženim postupkom se automatizuje detekcija malih fluktuirajuc´ih ciljeva od inte-
resa. Pokazuje se da se integracijom informacija o pragovima koje pri detekciji pružaju
tri korelacione tehnike (Harris-Stevens, Shi-Tomasi i normalizovana kros-korelacija)
može postic´i pouzdaniji rezultati detekcije, nakon što se preklope skupovi piksela klasi-
fikovanih kao tacˇkasti cilj, po svakoj od njih.
Metoda je verifikovana u radu sa realnim podacima iz osmatracˇkih obalskih radara,
ali u radu sa realnim podacima iz morskog saobrac´aja nedostaje informacija o tome šta
su stvarno bili mali pokretni ciljevi u datoj sekvenci slika. U tom smislu, overa korišc´e-
njem realnih podataka je veoma znacˇajna sa stanovišta moguc´nosti implementacije
metode, ali je za procenu tacˇnosti detekcije bilo neophodno razviti odgovarajuc´e simu-
laciono okruženje. U radu sa simuliranim slikama izvršen je niz komparativnih analiza
korelacionih tehnika primenjenih zasebno i kada se dve od njih primenjuju simultano,
a konacˇna vrednost praga detekcije utvrd¯uje kao optimalna, pretraživanjem pocˇev od
inicijalnih vrednosti pragova koji važe za pojedinu metodu. Sve ove analize su pokazale
prednost predložene metode.
Detekcija malih fluktuirajuc´ih ciljeva u radarskim slikama dobijenim obalskim osma-
tracˇkim radarima se zatim posmatrala kao operacija unutar šireg sistema u kome se vrši
sprezanje sa geografskim informacionim sistemom, a sve u cilju realizacije automatizo-
vanog komandno-informacionog sistema (KIS), ili, pak, kao osnova za realizaciju mreže
87
malih radara za nadzor obalne linije velike dužine. U ovom radu su izloženi i rezultati
niza prakticˇnih realizacija ovakvih sistema.
Sve primene ovakvog tipa su veoma aktuelne u savremenom svetu i rad na automati-
zaciji ovakih osmatracˇko-nadzornih procedura c´e se nastaviti, sa akcentom na oblast
fuzije podataka iz više nezavisnih senzora.
Sama metoda automatizovane detekcije malih fluktuirajuc´ih objekata u slici je još
testirana van domena osmatracˇkih radarskih primena, u slucˇajevima analiza mikroskop-
skih preparata i pri analizi aero-foto snimaka. I u ovim tipovima zadataka postignuti su
zadovoljavajuc´i pocˇetni rezultati, te c´e se istraživanja nastaviti i u ovim pravcima.
88
Slike
1.1 Deo ditmape dobijene sa pomorskog radara . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Niz od 6 uzastopih scena iz dela markiranog pravougaonikom na slici 1.1 . 5
1.3 Ckica principa rada navigacionog radara na brodu, kojim se osmatra obala
i druga plovila . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4 Blok šema podsistema koji se mogu nac´i u radaru. . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5 Razlicˇite platforme na kojima je testiran model procesiranja radarske slike 12
1.6 Izgled obalske radarske osmatracˇke stanice MYS . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.7 Primer bitmape dobijene pomoc´u radarskog sistema prikazanog na slici
1.8 Levo - izgled luke jednog mediteranskog grada sa brodovima ispred
luke i u luci, kao i nekoliko objekata (silosi). Desno izgled blizu radarskog
senzora sa refleksijama od obalnog ruba (strma kamenita obala) verovatno
dva objekta na moru i nekoliko objekata na kopnu. . . . . . . . . . . . . . . 15
1.8 Pricipijelna blok šemu platforme na kojoj su vršeni experimenti pomenuti
u ovoj tezi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.9 Blok shema prikazuje u blok dijagramu kako radi generator bitmape koji je
prikazan na slici 1.8 Ovaj algoritam se moze uraditi softverski ili hardverski. 16
1.10 Blok šeme modula koji su korišc´eni prilikom formiranja bitmape proizve-
deni od firme Innovative Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.11 Blok šeme modula koji su korišc´eni prilikom formiranja bitmape proizve-
deni od firme Trenz Electronic GmbH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
89
1.12 Slika pomorskog saobrac´aja u rejonu Amsterdama sa 2267 objekata koji
su identifikovani AIS sistemom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1 Deo bitmape dobijene sa pomorskog radara . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.2 Vrednost fukcije kvaliteta poklapanja za metode Haris-Stivens sa Normali-
zovanom Kros Korelacijom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3 Vrednost fukcije kvaliteta poklapanja za metode Haris-Stivens sa metodom
Shi-Tomasi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.4 Vrednost fukcije kvaliteta poklapanja za metode Shi-Tomasi sa Normalizo-
vanom Kros Korelacijom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.5 Lokacije detektovanih objekata sa sve tri metode ako pragovi prihvatanja
imaju male vrednosti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.6 Lokacije detektovanih objekata sa sve tri metode ako pragovi prihvatanja
imaju približno optimalne vrednosti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.7 Lokacije detektovanih objekata sa simuliranim objektima sa sve tri metode
ako pragovi prihvatanja imaju približno optimalne vrednosti . . . . . . . . 49
3.8 Dijagram procenta uspešnih detekcija u zavisnosti od promene srednje
vrednosti intenziteta simuliranih objekata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.1 Slike prikazuju luku na mediteranu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.2 Deo bitmape dobijene sa pomorskog radara blizu senzora . . . . . . . . . . 56
4.3 Lokacije malih objekata detektovane metodom Shi-Tomasi . . . . . . . . . 56
4.4 Preko dela bitmape sa radarskog senzora nacrtan je obalni rub sa baze
podataka sistem GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.5 Deo bitmape sa radarskog senzora koji pripada kopnu maskiran je veštacˇki
generisanim šumom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.6 Lokacije malih objekata detektovane metodom Shi-Tomasi nakon šumnog
maskiranja kopnenog dela . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
90
5.1 USE CASE dijagram komandno informacionog sistema ratnog broda . . . 67
5.2 Dijagram razmeštaja celina za komandno informacioni sistem ratnog broda 68
5.3 Primer dijagrama klasa koje opisuju podatke dobijene sa sistema AIS . . . 69
5.4 Slika podmornice klase P831 Sava u površinskoj vožnji . . . . . . . . . . . . 71
5.5 Slika podmornice klase i641k Foxtrot u površinskoj vožnji . . . . . . . . . . 71
5.6 Izgled raketne fregate RF31 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.7 Izgled raketne fregate RF33 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.8 Slike prikazuju realizacije konkretnih sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.9 Izgled eksperimentalne platforme sistema Horizont ugrad¯ene u kabinu
kamiona . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.10 Izgled simulirane takticˇke situacije u severnom delu crnog mora - na
sistemu HORIZONT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.11 Izgled stvarne situacije sa sistema AIS u delu Sredozemnog mora izmed¯u
severne Afrike i Sicilije . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.12 Blok šema osnovne jedinice mreže malih radara . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.13 Principijelni izgled elementa u malom radarskom izvid¯acˇkom vozilu . . . 81
5.14 Principijelni izgled elementa na radarskoj izvid¯acˇkoj prikolici . . . . . . . . 82
5.15 Principijelni izgled situacionog pokazivacˇa dobijenog pomoc´u GEOSER-
VER sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.16 Principijelni izgled situacionog pokazivacˇa dobijenog pomoc´u GEOSER-
VER sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.17 Izgled primopredajnika radara ONWA montiranog na putnicˇkom vozilu
za vreme funkcionalnog testiranja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
91
92
Tabele
1.1 Tabela prikazuje zahtevane karakteristike radara od strane Internacio-
nalne Pomorske Organizacije (International Maritime Organization IMO)
u uslovima jasne vidljivosti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
93
94
Bibliografija
[1] Marinko Aleksic, Zoran Djordjevic, and Srdjan Mitrovic. Koncepti modernizacije i
integracije mornarickih komandno informacionih i oruznih sistema. In ETRAN
2003, pages 175–177, 2003. 22, 72
[2] Daniel I. Barnea and Harvey F. Silverman. A class of algorithms for fast digital
image registration. Computers, IEEE Transactions on, C-21(2):179 –186, feb. 1972.
28
[3] Samuel S. Blackman. Multiple Target Tracking with Radar Applications. Artech
House, 1986. 21, 52, 62
[4] JeanYves Bouguet. Pyramidal implementation of the lucas kanade feature tracker.
Intel Corporation, Microprocessor Research Labs, 2000. 29
[5] R. Brunelli and T. Poggio. Face recognition: features versus templates. Pattern
Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 15(10):1042 –1052, oct
1993. 28
[6] Zoran Djordjevic. Objektno orjentisani pristup projektovanju informacionog si-
stema podmornice. Master’s thesis, Elektrotehnicki Fakultet Univerziteta u Beo-
gradu, 1998. 62
[7] Zoran Djordjevic. Intelligent system for automatic maritime traffic control. In
Intelligent Systems and Informatics (SISY), 2010 IEEE 8th International Symposium
on, pages 497–500, sept. 2010. 21, 52
[8] Zoran Djordjevic. Intelligent real time gis based classificatory method for maritime
surveillance systems. In Intelligent Systems and Informatics (SISY), 2011 IEEE 9th
International Symposium on, pages 223–226, sept. 2011. 52
[9] Zoran Djordjevic. Modeling intelligent radar echo classificatory system. In Etran
95
2011, 2011. 52
[10] Zoran Djordjevic. Modeling intelligent warship comand system. Information
Processing Systems Kharkiv Ukraine, 3(110) Tom2:12–17, 2013. 62
[11] Zoran Djordjevic, Marinko Aleksic, and Srdjan Mitrovic. Koncepti modernizacije
brodskih upravljackih sistema. In Collected Papers of the Faculty of Maritime
Studies at Kotor, volume 21, 2003. 22, 62, 72
[12] Zoran Djordjevic, Marinko Aleksic, Srdjan Mitrovic, and Dragan Milosavljevic.
Navigational & Torpedo System ORCA 2000 : operation and maintenace instructions.
MTRZ Sava Kovacevic, 2001. 70
[13] Zoran Djordjevic, Marinko Aleksic, Srdjan Mitrovic, and Dragana Radic. Implemen-
tacija distribuiranog procesora signala radara za osmatranje objekata na moru. In
ETRAN 2003, pages 169–172, 2003. 21, 52, 62
[14] Zoran Djordjevic, Nebojsa Gacesa, and O.V. Dorokhov. Modeling of intellectual
radar system for maritime surveillance. Systems of arms and military equipment
Kharkiv KhUAF, 3:28–32, 2011. 62
[15] Zoran Djordjevic, Aleksandar Jovanovic, and Aleksandar Perovic. On unification
algorithm. In ETRAN 2009, 2009. 62
[16] Zoran Djordjevic, Aleksandar Jovanovic, and Aleksandar Perovic. Models of intelli-
gent marine surveillance systems. In ETRAN 2010, 2010. 21, 52, 62
[17] Zoran Djordjevic, Aleksandar Perovic, and Aleksandar Jovanovic. Intelligent marine
systems. In Simposium "Matemathics and Applications"2012, 2012. 62
[18] Zoran Dordevic, Stevica Graovac, and Srdan Mitrovic. Suboptimal threshold esti-
mation for detection of point-like objects in radar images. EURASIP Journal on
Image and Video Processing, 2015. 39
[19] G. Ellis and A. Dix. Enabling automatic clutter reduction in parallel coordinate
plots. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 12(5):717–724,
Sept 2006. 27
[20] G. Ellis and A. Dix. A taxonomy of clutter reduction for information visualisation.
Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 13(6):1216–1223, Nov
96
2007. 27
[21] A. Ghosh, N.S. Mishra, and S. Ghosh. Fuzzy clustering algorithms for unsupervised
change detection in remote sensing images. Information Sciences, 181 (4):699–715,
2011. 27
[22] Chris Harris and Mike Stephens. A combined corner and edge detector, volume 15,
pages 147–151. Manchester, UK, 1988. 28, 32
[23] Cheng-Ming Huang, Yi-Ru Chen, and Li-Chen Fu. Real-time object detection and
tracking on a moving camera platform. In ICCAS-SICE, 2009, pages 717 –722, aug.
2009. 29
[24] Wonjun Jang, Sungchan Oh, and Gyeonghwan Kim. A hardware implementation
of pyramidal klt feature tracker for driving assistance systems. In Intelligent Trans-
portation Systems, 2009. ITSC ’09. 12th International IEEE Conference on, pages 1
–6, oct. 2009. 29
[25] Aleksandar Jovicic, Zoran Djordjevic, Srdjan Mitrovic, and Marinko Aleksic. Functi-
onal model of c4isr system for coastal surveillance. Collected Papers of the Faculty
of Maritime Studies at Kotor, 21:359–366, 2005. 62, 72
[26] Aleksandar Jovicic, Srdjan Mitrovic, Zoran Djordjevic, and Marinko Aleksic. Jedan
pristup projektovanju komandno informacionog sistema za nadzor obale, suzbija-
nje kriminala i podrsku spasavanju na moru. In Info M Casopis za informacionu
tehnologiju i multimedijalne sisteme, pages 9–12, 2003. 22, 62, 73
[27] Joseph K. Kearney, William B. Thompson, and Daniel L. Boley. Optical flow esti-
mation: An error analysis of gradient-based methods with local optimization.
Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, PAMI-9(2):229
–244, march 1987. 28
[28] C.S. Kenney, B.S. Manjunath, M. Zuliani, G.A. Hewer, and A. Van Nevel. A condition
number for point matching with application to registration and postregistration
error estimation. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on,
25(11):1437 – 1454, nov. 2003. 28
[29] C.S. Kenney, M. Zuliani, and B.S. Manjunath. An axiomatic approach to corner
detection. In Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE
97
Computer Society Conference on, volume 1, pages 191 – 197 vol. 1, june 2005. 28
[30] Jun-Sik Kim, Myung Hwangbo, and T. Kanade. Realtime affine-photometric klt
feature tracker on gpu in cuda framework. In Computer Vision Workshops (ICCV
Workshops), 2009 IEEE 12th International Conference on, pages 886 –893, 27 2009-
oct. 4 2009. 29
[31] F. Lamberti, A. Sanna, and G. Paravati. Improving robustness of infrared target
tracking algorithms based on template matching. Aerospace and Electronic Systems,
IEEE Transactions on, 47(2):1467 –1480, april 2011. 29
[32] Bruce D. Lucas and Takeo Kanade. An iterative image registration technique with
an application to stereo vision. pages 674–679, 1981. 29
[33] Jérôme Martin and James L. Crowley. Experimental comparison of correlation
techniques. In IAS-4, International Conference on Intelligent Autonomous Systems,
1995. 35
[34] Srdjan Mitrovic, Zoran Djordjevic, and Marinko Aleksic. Modernizacija torpednog
sistema podmorice. In ETRAN 2003, 2003. 22, 62
[35] Srdjan Mitrovic, Zoran Djordjevic, and Marinko Aleksic. Modernization of subma-
rine torpedo system. ETF Journal of Electrical Engineering, 12:132–137, 2004. 62,
70
[36] Srdjan Mitrovic, Zoran Djordjevic, and Marinko Aleksic. Modifikacija racunarskog
dela brodskog protivpodmornickog sistema. Vojnotehnicki glasnik, Beograd, 3:308–
319, 2007. 62, 72
[37] Hans Moravec. Obstacle avoidance and navigation in the real world by a seeing
robot rover. In tech. report CMU-RI-TR-80-03, Robotics Institute, Carnegie Mellon
University & doctoral dissertation, Stanford University, number CMU-RI-TR-80-03.
September 1980. 32
[38] J.A. Noble. Descriptions of Image Surfaces. University of Oxford, 1989. 28
[39] D. Obradovic, Z. Konjovic, and E. Pap. Extending postgis by imprecise point objects.
In Intelligent Systems and Informatics (SISY), 2010 8th International Symposium
on, pages 23 –28, sept. 2010. 65
98
[40] J.F. Ohmer and N.J. Redding. Gpu-accelerated klt tracking with monte-carlo-based
feature reselection. In Computing: Techniques and Applications, 2008. DICTA
’08.Digital Image, pages 234 –241, dec. 2008. 29
[41] Aleksandar Perovic, Zoran Djordjevic, Mira Paskota, Aleksandar Takaci, and Alek-
sandar Jovanovic. Automatic recognition of features in spectograms based on som
image analysis methods. Acta Polytechnica Hungarica, 10:153–172, 2013. 22
[42] Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd
Edition). Prentice Hall, 2002. 42
[43] Jianbo Shi and C. Tomasi. Good features to track. In Computer Vision and Pattern
Recognition, 1994. Proceedings CVPR ’94., 1994 IEEE Computer Society Conference
on, pages 593 –600, jun 1994. 28, 29, 33
[44] Merill Skolnik. Introduction to Radar Systems. McGrawHill Book Companies„ 2008.
5, 7, 21, 52
[45] Marcin Smereka and Ignacy Dule˛ba. Circular object detection using a modified
hough transform. Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., 18(1):85–91, March 2008. 28
[46] K.A. Sullivan and S.H. Jacobson. A convergence analysis of generalized hill climbing
algorithms. Automatic Control, IEEE Transactions on, 46(8):1288 –1293, aug 2001.
42
[47] Peter Tait. Introduction to radar target recognition. IEE radar, sonar, navigation,
and avionics series. IET, Stevenage, 2005. 25
[48] A. Takaci and S. Skrbic. Comparing priority, weighted and queries with threshold
in pfsql. In Intelligent Systems and Informatics, 2007. SISY 2007. 5th International
Symposium on, pages 77 –80, aug. 2007. 65
[49] A. Takaci, S. Skrbic, and A. Perovic. Generalised prioritised fuzzy constraint sa-
tisfaction problem. In Intelligent Systems and Informatics, 2009. SISY ’09. 7th
International Symposium on, pages 145 –148, sept. 2009. 65
[50] Carlo Tomasi and Takeo Kanade. Detection and tracking of point features. Techni-
cal report, International Journal of Computer Vision, 1991. 29
[51] P.K. Verma, A. N. Gaikwad, D. Singh, and M. J. Nigam. Analysis of clutter reduction
99
techniques for through wall imaging in uwb range. Progress In Electromagnetics
Research B, 17:29–48, 2009. 27
[52] R. Vicen-Bueno, R. Carrasco-Alvarez, M. Rosa-Zurera, and J.C. Nieto-Borge. Sea
clutter reduction and target enhancement by neural networks in a marine radar
system. Sensors, 9(3):1913–1936, 2009. 27, 52
[53] R. Vicen-Bueno, R. Carrasco-Alvarez, M. Rosa-Zurera, J.C. Nieto-Borge, and M.P.
Jarabo-Amores. Artificial neural network-based clutter reduction systems for ship
size estimation in maritime radars. EURASIP Journal on Advances in Signal Proces-
sing, 2010:1–15, 2010. 27, 52
[54] Hao Wu, A.C. Sankaranarayanan, and R. Chellappa. Online empirical evaluation of
tracking algorithms. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions
on, 32(8):1443 –1458, aug. 2010. 29
[55] M. Zuliani, C. Kenney, and B.S. Manjunath. A mathematical comparison of point
detectors. In Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, 2004. CVPRW
’04. Conference on, page 172, june 2004. 28
100
101
102
103