Методы интеллектуального анализа радиолокационных изображений, получаемых с бортовых авиационных систем

С. Н. Кокутин, С. А. Сергиев

Аннотация


В статье представлено комплексное исследование последних достижений в области интеллектуальных методов решения задач технического зрения по данным радиолокационной съемки, применимых для реализации на беспилотных воздушных платформах. Актуальность обзора обусловлена быстрым развитием беспилотных авиационных систем и растущим интересом к применению малогабаритных бортовых радиолокационных станций для оперативного мониторинга, картографирования и поиска наземных объектов в сложных условиях, недоступных для традиционных оптических средств съемки. Выполнен детальный обзор ключевых проблем, возникающих при обработке данных радиолокационного зондирования с использованием искусственных нейронных сетей. Приведено систематизированное описание известных датасетов, содержащих радарные снимки и синтетические данные, применяемые для машинного обучения при разработке нейросетевых моделей. Выполнен анализ особенностей и ограничений этих датасетов. Рассмотрен широкий спектр современных методов и алгоритмов анализа радиолокационных изображений на основе глубокого обучения, а также реализованных архитектур нейронных сетей. Представлены результаты решения различных задач технического зрения, достигнутые с применением рассматриваемых методов. Обсуждены преимущества и недостатки различных подходов, исследованы факторы, влияющие на показатели точности. Определены основные перспективные направления в развитии методов обработки радиолокационных данных применительно к реальным условиям работы бортовых радиолокационных систем, в том числе многопозиционных. Практическая ценность настоящего обзора заключается в предоставлении исследователям и разработчикам в области машинного обучения систематизированной основы для создания новых методов, направленных на решение актуальных задач радиолокационного мониторинга земной поверхности, экологического контроля и обеспечения безопасности с использованием беспилотных авиационных систем

Ключевые слова


Беспилотная авиационная система, радиолокационное изображение, датасет, искусственная нейронная сеть, глубокое обучение, обнаружение объектов, сегментация изображений, классификация объектов, разноракурсные данные

Полный текст:

PDF

Литература


Ai J. et al. An SAR Target Classification Algorithm Based on the Central Coordinate Attention Module // IEEE Sensors Journal. 2024. Vol. 24. no. 2. pp. 1941-1952. EDN: ZNZDJD.

Blasch E. et al. Review of recent advances in AI/ML using the MSTAR data // Proc. SPIE 11393, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery XXVII, 113930C (19 May 2020), 2020. pp. 53-63. DOI: 10.1117/12.2559035.

Chen J. et al. Airborne SAR Autofocus Based on Blurry Imagery Classification // Remote Sensing. 2021. Vol. 13. no. 19. 3872. EDN: CRJWUQ.

Coman C., Thaens R. A Deep Learning SAR Target Classification Experiment on MSTAR Dataset // 19th International Radar Symposium (IRS) ‘18, Bonn, Germany, 2018. pp. 1-6. DOI: 10.23919/IRS.2018.8448048.

Denbina M. et al. Flood Mapping Using UAVSAR and Convolutional Neural Networks // IGARSS 2020 - 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium ‘20, Waikoloa, HI, USA, 2020. pp. 3247-3250. DOI: 10.1109/IGARSS39084.2020.9324379.

Dong G., Liu H., Chanussot J. Keypoint-Based Local Descriptors for Target Recognition in SAR Images: A Comparative Analysis // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2021. Vol. 9. no. 1. pp. 139-166. EDN: NOOYSM.

Dongdong L. et al. Improved S2ANet based on attention mechanism for small target detection in remote sensing images // CIE International Conference on Radar (Radar) ‘21, Haikou, Hainan, China, 2021. pp. 942-945. DOI: 10.1109/Radar53847.2021.10028564.

Dubois-Fernandez P. et al. ONERA-DLR bistatic SAR campaign: Planning, data acquisition, and first analysis of bistatic scattering behavior of natural and urban targets // IEEE Proceedings - Radar Sonar and Navigation. 2006. Vol. 153. no. 3. pp. 214-223. DOI: 10.1049/ip-rsn:20045117.

Feng S. et al. SAR Target Classification Based on Integration of ASC Parts Model and Deep Learning Algorithm // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2021. Vol. 14. pp. 10213-10225. EDN: NEJTUQ.

Feng S. et al. Target Region Segmentation in SAR Vehicle Chip Image with ACM Net // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2022. Vol. 19. pp. 1-5. EDN: WRJIYG.

Fracastoro G. et al. Deep Learning Methods for Synthetic Aperture Radar Image Despeckling: An Overview of Trends and Perspectives // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2021. Vol. 9. no. 2. pp. 29-51. EDN: SYTVTB.

Fu N., Wang Q., Cai F. Research on Speckle Filtering Method for Synthetic Aperture Radar Images Based on Deep Learning // 2024 6th International Conference on Frontier Technologies of Information and Computer (ICFTIC) ‘24, Qingdao, China, 2024. pp. 680-684. DOI: 10.1109/ICFTIC64248.2024.10913265.

Gao F. et al. A Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs)-Based Semi-Supervised Method for Object Recognition in Synthetic Aperture Radar (SAR) Images // Remote Sensing. 2018. Vol. 10. no. 6. 846. DOI: 10.3390/rs10060846.

Gromada K. et al. Real-Time Object Detection and Classification by UAV Equipped with SAR // Sensors. 2022. Vol. 22. no. 5. 2068. EDN: IYROAK.

He C., Li D., Gao Y. Improved SAR feature fusion with convolutional neural networks and moment methods // ESS Open Archive. July 31, 2020. DOI: 10.1002/essoar.10503842.1.

Hou X. et al. FUSAR-Ship: building a high-resolution SAR-AIS matchup dataset of Gaofen-3 for ship detection and recognition // Sci. China Inf. Sci. 2020. Vol. 63. no. 4. 140303. EDN: SCYNHC.

Hou G. et al. A Multiscale Convolution SAR Image Target Recognition Method Based on Complex-Valued Neural Networks // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2025. Vol. 18. pp. 10657-10673. DOI: 10.1109/JSTARS.2025.3559656.

Huang Z., Pan Z., Lei B. What, Where, and How to Transfer in SAR Target Recognition Based on Deep CNNs // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2020. Vol. 58. no. 4. pp. 2324-2336. EDN: CXBJNG.

Huang L., Liu G. Convolutional Feature Aggregation Network with Self-Supervised Learning and Decision Fusion for SAR Target Recognition // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2024. Vol. 73. pp. 1-14. DOI: 10.1109/TIM.2024.3443349.

Jang O., Jo S., Kim S. A comparative survey on SAR image segmentation using deep learning // 22nd International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS) ‘22, Jeju, Korea, 2022. pp. 1292-1296. DOI: 10.23919/ICCAS55662.2022.10003707.

Jiang J. et al. High-Speed Lightweight Ship Detection Algorithm Based on YOLO-V4 for Three-Channels RGB SAR Image // Remote Sensing. 2021. Vol. 13. no. 10. 1909. EDN: QPAMAG.

Jiang W. et al. Radar Target Characterization and Deep Learning in Radar Automatic Target Recognition: A Review // Remote Sensing. 2023. Vol. 15. no. 15. 3742. EDN: HSOJSB.

Kechagias-Stamatis O., Aouf N. Automatic Target Recognition on Synthetic Aperture Radar Imagery: A Survey // IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 2021. Vol. 36. no. 3. pp. 56-81. EDN: ZBINAA.

Lang P. et al. Recent Advances in Deep-Learning-Based SAR Image Target Detection and Recognition // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2025. Vol. 18. pp. 6884-6915. EDN: UBPVZG.

Lewis B. et al. A SAR dataset for ATR development: the Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) // Proc. SPIE 10987, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery XXVI, 109870H (14 May 2019), 2019. pp. 39-54. DOI: 10.1117/12.2523460.

Li B. et al. OpenSARShip 2.0: A large-volume dataset for deeper interpretation of ship targets in Sentinel-1 imagery // SAR in Big Data Era: Models, Methods and Applications (BIGSARDATA) ‘17, Beijing, China, 2017. pp. 1-5. DOI: 10.1109/BIGSARDATA.2017.8124929.

Li S., Pan Z., Hu Y. Multi-Aspect Convolutional-Transformer Network for SAR Automatic Target Recognition // Remote Sensing. 2022. Vol. 14. no. 16. 3924. EDN: CYNEUQ.

Li J. et al. A Comprehensive Survey on SAR ATR in Deep-Learning Era // Remote Sensing. 2023b. Vol. 15. no. 5. 1454. EDN: BBBKRI.

Li J. et al. A Survey on Deep-Learning-Based Real-Time SAR Ship Detection IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2023. Vol. 16. pp. 3218-3247. EDN: HVXVOU.

Li B. et al. Density Coverage-Based Exemplar Selection for Incremental SAR Automatic Target Recognition // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2023. Vol. 61. pp. 1-13. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3293509.

Li Y. et al. SARDet-100K: Towards Open-Source Benchmark and ToolKit for Large-Scale SAR Object Detection // arXiv preprint. 2024. [Online]. Available: [Accessed Jun. 16, 2025]. DOI: 10.48550/arXiv.2403.06534.

Li W. et al. SARATR-X: Toward Building a Foundation Model for SAR Target Recognition // IEEE Transactions on Image Processing. 2025. Vol. 34. pp. 869-884. EDN: TKYODP.

Liao N. et al. Analyzing the Separability of SAR Classification Dataset in Open Set Conditions // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2021. Vol. 14. pp. 7895-7910. EDN: HOQCGZ.

Linets G. et al. Method for remote measurement of specific conductivity and moisture of subsurface soil horizons // Smart Agricultural Technology. 2024. Vol. 8. 100503. EDN: WCLMLX.

Liu X. et al. Statistical Convolutional Neural Network for Land-Cover Classification from SAR Images // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2020. Vol. 17, no. 9, pp. 1548-1552. EDN: KLDUKL.

Liu X. et al. High Resolution SAR Image Classification Using Global-Local Network Structure Based on Vision Transformer and CNN // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2022. Vol. 19. pp. 1-5. EDN: WRJIYG.

Liu Y. et al. Long-Tailed SAR Target Recognition Based on Expert Network and Intraclass Resampling // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2023. Vol. 20, pp. 1-5. DOI: 10.1109/LGRS.2023.3312274.

Liu Y. et al. ATRNet-STAR: A Large Dataset and Benchmark Towards Remote Sensing Object Recognition in the Wild // arXiv preprint. 2025. [Online]. Available: [Accessed Jun. 16, 2025]. DOI: 10.48550/arXiv.2501.13354.

Lu Z., Sun H., Xu Y. Adversarial Robustness Enhancement of UAV-Oriented Automatic Image Recognition Based on Deep Ensemble Models // Remote Sensing. 2023. Vol. 15, no. 12. 3007. EDN: FGOJKC.

Lv J. et al. Recognition of Deformation Military Targets in the Complex Scenes via MiniSAR Submeter Images With FASAR-Net // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2023. Vol. 61, pp. 1-19. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3280946.

Ma F. et al. Attention Graph Convolution Network for Image Segmentation in Big SAR Imagery Data // Remote Sensing. 2019. Vol. 11, no. 21. 2586. DOI: 10.3390/rs11212586.

Malmgren-Hansen D. et al. Improving SAR Automatic Target Recognition Models with Transfer Learning from Simulated Data // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2017. Vol. 14. no. 9. pp. 1484-1488. DOI: 10.1109/LGRS.2017.2717486.

Ni K. et al. DPGUNet: A Dynamic Pyramidal Graph U-Net for SAR Image Classification // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2024. Vol. 60. no. 4. pp. 5247-5263. DOI: 10.1109/TAES.2024.3388373.

Nie X. et al. Attention Mask R-CNN for Ship Detection and Segmentation from Remote Sensing Images // IEEE Access. 2020. Vol. 8. pp. 9325-9334. EDN: OYEHBC.

Oveis A. H. et al. A Survey on the Applications of Convolutional Neural Networks for Synthetic Aperture Radar: Recent Advances // IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 2022. Vol. 37. no. 5. pp. 18-42. EDN: JUYISI.

Oveis A. H. et al. Incremental Learning in Synthetic Aperture Radar Images Using Openmax Algorithm // IEEE Radar Conference (RadarConf23), San Antonio, TX, USA, 2023. pp. 1-6. DOI: 10.1109/RadarConf2351548.2023.10149627.

Parikh H., Patel S., Patel V. Classification of SAR and PolSAR images using deep learning: a review // International Journal of Image and Data Fusion. 2020. Vol. 11. no. 1. pp. 1-32. EDN: UANCFD

Passah A., Amitab K., Kandar D. SAR image despeckling using deep CNN // IET image processing. 2021. Vol. 15. no. 6. pp. 1285-1297. EDN: IKNACD.

Passah A. et al. SAR Image Classification: A Comprehensive Study and Analysis // IEEE Access. 2022. Vol. 10. pp. 20385-20399. EDN: DMOMQC.

Passah A. et al. Synthetic Aperture Radar image analysis based on deep learning: A review of a decade of research // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. Vol. 123. 106305. EDN: PIZNYV.

Qin R. et al. A semi-greedy neural network CAE-HL-CNN for SAR target recognition with limited training data // International Journal of Remote Sensing. 2020. Vol. 41. no. 20. pp. 7889-7911. EDN: VVXIKM.

Rahman N. et al. A Novel Lightweight CNN for Constrained IoT Devices: Achieving High Accuracy with Parameter Efficiency on the MSTAR Dataset // IEEE Access. 2024. Vol. 12. pp. 160284-160298. EDN: RMNEXT.

Sandia National Laboratories, "Complex SAR Data". [Online]. Available: https://www.sandia.gov/radar.pathfinder-radar-isr-and-synthetic-aperture-radar-sar-systems/complex-data. [Accessed Jun. 16, 2025].

Shi Y., Du L., Guo Y. Unsupervised Domain Adaptation for SAR Target Detection // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2021. Vol. 14. pp. 6372-6385. EDN: GEHHQG.

Singh A., Singh V. K. Exploring Deep Learning Methods for Classification of SAR Images: Towards NextGen Convolutions via Transformers // Advanced Network Technologies and Intelligent Computing Conference. ANTIC 2022, Varanasi, India: Cham Springer Nature Switzerland, 2023. pp. 249-260. DOI: 10.48550/arXiv.2303.15852.

Srinitya G. et al. Automated SAR Image Segmentation and Classification Using Modified Deep Learning // Int. J. Patt. Recogn. Artif. Intell. 2023. Vol. 37. no. 01. 2252027. EDN: KEQIHP.

Wang Z. et al. SCFNet: Semantic Condition Constraint Guided Feature Aware Network for Aircraft Detection in SAR Images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022b. Vol. 60. pp. 1-20. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3224599.

Wang W. et al. Explorations of Contrastive Learning in the Field of Small Sample SAR ATR // Procedia Computer Science. 2022. Vol. 208. pp. 190-195. EDN: LBSGSC.

Wei D. et al. Target Detection Network for SAR Images Based on Semi-Supervised Learning and Attention Mechanism // Remote Sensing. 2021. Vol. 13. no. 14. 2686. EDN: WRMYAD.

Wei K. et al. Deep Dictionary Pair Learning for SAR Image Classification // Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2022 / E. Pimenidis et al. (eds). Lecture Notes in Computer Science, vol 13531. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. pp. 87-100. DOI: 10.1007/978-3-031-15934-3_8.

Wen L., Ding J., Loffeld O. Video SAR Moving Target Detection Using Dual Faster R-CNN // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2021. Vol. 14. pp. 2984-2994. EDN: HMRXFS.

Xiong X. et al. SAR-GTR: Attributed Scattering Information Guided SAR Graph Transformer Recognition Algorithm // arXiv preprint. 2025. [Online]. Available: [Accessed Jun. 16, 2025]. DOI: 10.48550/arXiv.2505.08547.

Yang Y., Zhu W., Li J. A Review of SAR Images Target Recognition Based on Few-shot // EMIE 2022; The 2nd International Conference on Electronic Materials and Information Engineering, Hangzhou, China, 2022. pp. 1-5. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3325988.

Yang X., Jiao L., Pan Q. Transfer Adaptation Learning for Target Recognition in SAR Images: A Survey // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2024. Vol. 17. pp. 13577-13601. EDN: LDPTME.

Yan H. et al. A New Method of Robust Ground Moving Target Detection Under Different Backgrounds of Airborne SAR Based on Spatial Deformable Module // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2024. Vol. 17. pp. 13000-13015. EDN: CACMVO.

Yayla R., Sen B. A New Classification Approach with Deep Mask R-CNN for Synthetic Aperture Radar Image Segmentation // Elektronika ir Elektrotechnika. 2020. Vol. 26. no. 6. pp. 52-57. EDN: YVDPBL.

Yin J. et al. A Review on the Few-Shot SAR Target Recognition // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2024. Vol. 17. pp. 16411-16425. EDN: CWLPUQ.

Yu C., Shin Y. An efficient YOLO for ship detection in SAR images via channel shuffled reparameterized convolution blocks and dynamic head // ICT Express. 2024. Vol. 10. no. 3. pp. 673-679. EDN: ESRDIL.

Yue Z. et al. A Novel Attention Fully Convolutional Network Method for Synthetic Aperture Radar Image Segmentation // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2020. Vol. 13. pp. 4585-4598. EDN: WGZHVL.

Zhao P., Huang L. Multi-Aspect SAR Target Recognition Based on EfficientNet and GRU // IGARSS 2020 - 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium ‘20, Waikoloa, HI, USA, 2020. pp. 1651-1654. DOI: 10.1109/IGARSS39084.2020.9323422.

Zhang T. et al. SAR Ship Detection Dataset (SSDD): Official Release and Comprehensive Data Analysis // Remote Sensing. 2021. Vol. 13. no. 18. 3690. EDN: ERYFPO.

Zhao P. et al. Multi-Aspect SAR Target Recognition Based on Prototypical Network with a Small Number of Training Samples // Sensors. 2021. Vol. 21. no. 13. 4333. EDN: BFKJKM.

Zhang Y., Hao Y. A Survey of SAR Image Target Detection Based on Convolutional Neural Networks // Remote Sensing. 2022. Vol. 14, no. 24. 6240. EDN: PWUYLV.

Zhao S. et al. A Feature Decomposition-Based Method for Automatic Ship Detection Crossing Different Satellite SAR Images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022. Vol. 60. pp. 1-15. EDN: QWZKPD.

Zhao Y. et al. Attentional Feature Refinement and Alignment Network for Aircraft Detection in SAR Imagery // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022c. Vol. 60. pp. 1-16. DOI: 10.1109/TGRS.2021.3139994.

Zhao S. et al. An Automatic Ship Detection Method Adapting to Different Satellites SAR Images with Feature Alignment and Compensation Loss // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022. Vol. 60. pp. 1-17. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3160727.

Zhang X., Li R., He X. Multi-feature fusion ship target detection based on improved YOLOv5s // 7th International Conference on Communication Engineering and Technology (ICCET) ‘24, Tokyo, Japan, 2024. pp. 76-80. DOI: 10.1109/ICCET62255.2024.00020.

Zhao G. et al. Towards SAR Automatic Target Recognition: Multi-Category SAR Image Classification Based on Light Weight Vision Transformer // 21st Annual International Conference on Privacy, Security and Trust (PST) ‘24, Sydney, Australia, 2024. pp. 1-6. DOI: 10.1109/PST62714.2024.10788067.

Zheng S. et al. Towards Lightweight Deep Classification for Low-Resolution Synthetic Aperture Radar (SAR) Images: An Empirical Study // Remote Sensing. 2023. Vol. 15. no. 13. 3312. EDN: TMGOBN.

Zhou X. et al. Multi-Aspect SAR Target Recognition Based on Non-Local and Contrastive Learning // Mathematics. 2023. Vol. 11. no. 12. 2690. EDN: SSAEMS.

Zhu H. et al. Target Classification from SAR Imagery Based on the Pixel Grayscale Decline by Graph Convolutional Neural Network // IEEE Sensors Letters. 2020. Vol. 4. no. 6. pp. 1-4. DOI: 10.1109/LSENS.2020.2995060.

Zhu X. X. et al. Deep Learning Meets SAR: Concepts, models, pitfalls, and perspectives // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2021. Vol. 9. no. 4. pp. 143-172. EDN: OQMGSE.

Zhu H. Dark Area Classification from Airborne SAR Images Based on Deep Margin Learning // IEEE Access. 2021. Vol. 9. pp. 139823-139841. EDN: TTMUGI.

Верба В. С., Неронский Л. Б., Осипов И. Г., Турук В. Э. Радиолокационные системы землеобзора космического базирования. М: Радиотехника, 2010. 680 с. EDN: QKJNFV.

Верба В. С. и др. Радиолокационные системы авиационно-космического мониторинга земной поверхности и воздушного пространства. М: Радиотехника, 2014. 576 с.

Груздов В. В., Колковский Ю. В., Криштопов А. В., Кудря А. И. Новые технологии дистанционного зондирования Земли из космоса. М: Техносфера, 2019. 482 с. EDN: OPPIWE.

Доросинский Л. Г., Виноградова Н. С. Теория и практика обработки сигналов в многопозиционных космических РСА. М: Изд. дом Академии Естествознания, 2020. 271 с. EDN: DYELZE.

Доросинский Л. Г., Виноградова Н. С., Иванов О. Ю. Обработка радиолокационных изображений. М: Изд. дом Академии Естествознания, 2021. 334 с. DOI: 10.17513/np.503. EDN: CCXNPT.

Доросинский Л. Г., Виноградова Н. С. Радиолокация сложных целей. Обнаружение и распознавание. М: Издательский дом Академии Естествознания, 2024. 244 с. DOI: 10.17513/np.609. EDN: KCEFYW.

Захаров А. И., Яковлев О. И., Смирнов В. М. Спутниковый мониторинг Земли: Радиолокационное зондирование поверхности. М: КРАСАНД, 2012. 248 с. EDN: QKKWIX.

Кондратенков Г. С., Фролов А. Ю. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли. М: Радиотехника, 2005. 368 с. EDN: QKFBNT.

Лялин К. С. Модульная многодиапазонная радиолокационная платформа дистанционного зондирования Земли с летательных аппаратов // Сб. докл. науч.-практ. спец. конф. в рамках Международного военно-технического форума (Кубинка, 16-18 авг. 2022). М: НПО "Специальная техника и связь" МВД РФ, 2022. С. 42-45. EDN: FNJPXJ.

Ровкин М. Е. и др. Экспериментальная двухчастотная РСА ДЗЗ высокого разрешения: технический облик и результаты летных испытаний // Всероссийские открытые Армандовские чтения: Современные проблемы дистанционного зондирования, радиолокации, распространения и дифракции волн. 2021. № 1. С. 437-445. EDN: VEPPWD.




DOI: https://doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no4-p124

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2025 С. Н. Кокутин, С. А. Сергиев