Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)

Ước Lượng Độ Cao Rừng Sử Dụng Ảnh
PolInSAR Dựa Trên Tối Ưu Vùng Kết Hợp Và
Mạng Nơron Học Sâu
Doãn Văn Dự1, Phạm Minh Nghĩa1, Đồn Văn Sáng2,*, Nguyễn Ngọc Bình3
1
Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự
2
Học Viện Hải Quân
3
Đại học thông tin liên lạc
*
Email:
hoạch Cloude-Pottier [6-7]. Tuy nhiên, cấu trúc phân
tán của rừng ảnh hưởng rất lớn đến quá trình tán xạ
ngược của tín hiệu từ mặt đất về anten thu, do vậy các
tham số bề mặt trong các phương pháp này có độ ổn
định và độ chính xác khơng cao.
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence: AI), vạn
vật kết nối (Internet of Things: IoT) và dữ liệu lớn (Big
data) là những yếu tố cốt lõi của cách mạng công
nghiệp 4.0. Hiện nay không thể phủ nhận lợi ích đem
lại của AI, đã có rất nhiều các ứng dụng công nghệ ra
đời dựa trên cơ sở nền tảng của AI. Vấn đề trích xuất
tham số rừng là một bài tốn địi hỏi việc xử lý dữ liệu
lớn và vô cùng phức tạp, việc sử dụng mạng nơron học
sâu vào giải quyết bài toán này sẽ phù hợp và có tính
khả quan rất cao.
Bài báo này đề xuất một phương pháp nâng cao độ
chính xác cho ước lượng tham số rừng từ dữ liệu ảnh

PolInSAR bằng cách sử dụng mạng nơron giá trị số
phức (Complex Valued Convolutional Neural
Network: CV-CNN) để xử lý từng điểm ảnh. Trong
phương pháp đề xuất, đầu tiên mỗi điểm ảnh sẽ được
biến đổi thành các hệ số giao thoa phân cực phức tương
ứng với các kênh phân cực, ma trận hệ số này sẽ được
đưa tới đầu vào của mạng CV-CNN, dữ liệu được sử
dụng để đánh giá chính là các hệ số giao thoa phân cực
tối ưu tương ứng với mỗi dữ liệu điểm ảnh tại đầu vào
của mạng, thu nhận được từ thuật tốn mà chúng tơi
xây dựng, để thực hiện quá trình huấn luyện cho mạng
tại các độ cao rừng khác nhau. Từ giá trị tối ưu tại đầu
ra của mạng CV-CNN chúng tơi tiến hành trích xuất
tham số rừng, từ đó làm cơ sở để lập bản đồ độ cao
rừng. Các kết quả mô phỏng và phân tích đã cho thấy
rằng phương pháp đề xuất đã mang lại hiệu quả tốt và
có tính ổn định rất cao. Đồng thời phương pháp này
cũng cho kết quả chính xác rất cao trên mọi loại địa
hình rừng trong thực tế.

Tóm tắt— Trong bài báo này, chúng tơi đề xuất mơ
hình mạng nơron CV-CNN để trích xuất độ cao rừng từ
ảnh PolInSAR. Trong mơ hình được đề xuất, hệ số giao
thoa phân cực phức tối ưu được đưa tới đầu vào của
mạng CV-CNN để thực hiện quá trình huấn luyện tại các
độ cao rừng khác nhau. Kết quả mô phỏng và tính tốn
trên phần mềm Matlab đối với mơ hình mạng CV-CNN
đề xuất đã cho ra độ chính xác xác định độ cao rừng đạt
98.4%, 99.2%, 98.2% và 98.9% lần lượt ở các khu vực
rừng có độ cao tương ứng là 15m, 20m, 25m và 30m.

Từ khóa- Rađa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực,
độ cao rừng, mạng nơron học sâu tham số phức, hệ số kết
hợp giao thoa phức, pha bề mặt.

I.

GIỚI THIỆU

Hiện nay, vấn đề biến đổi khí hậu đã và đang ảnh
hưởng nghiêm trọng đến môi trường sống của tất cả
các quốc gia trên toàn thế giới, đặc biệt là khối các
nước đang phát triển. Để kiểm sốt lượng khí thải
nhằm giảm thiểu hiệu ứng nhà kính thì việc giám sát
chặt chẽ nguồn tài nguyên rừng là hết sức cấp thiết.
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và cơng
nghệ, đã có nhiều các kỹ thuật được ứng dụng để nâng
cao hiệu quả của công tác quản lý, giám sát và bảo vệ
rừng. Tuy nhiên, hệ thống rađa tổng hợp mặt mở giao
thoa phân cực (Polarimetric Interferometry Synthetic
Aperture Radar: PolInSAR) vẫn cho thấy những ưu thế
vượt trội và đạt hiệu quả cao trong việc trích xuất các
tham số rừng. Trong hai thập kỷ vừa qua, nhiều
phương pháp và kỹ thuật phân tích đã được đề xuất như
phương pháp ESPRIT (Estimation of Signal Parameter
via Rotational Invariance Techniques) [1], phương
pháp nghịch chuyển ba trạng thái [2]. Tuy nhiên những
phương pháp đó đều có các hạn chế nhất định. Phương
pháp ESPRIT có xu hướng ước lượng thấp các tham số
thực vật do sóng điện từ bị suy hao trong môi trường
mặt đất. Với phương pháp nghịch chuyển ba trạng thái,

chúng ta phải thực hiện ước lượng bình phương tối
thiểu nhiều tham số. Việc ước lượng này rất phức tạp
và đó là một điều kiện hạn chế khi thực hiện. Ngoài ra,
nhiều kỹ thuật phân hoạch cũng được đưa ra để phân
tích ảnh PolInSAR như phân hoạch Freeman-Durden
[3-4], phân hoạch bốn thành phần Yamaguchi [5], phân

ISBN: 978-604-80-5076-4

II.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1. PolInSAR
Một hệ thống giao thoa, phân cực hoàn toàn quét
mỗi phần tử phân giải trong một khu vực từ hai góc
quét khác nhau sẽ cho hai ma trận tán xạ S1 và S 2 .
Với trường hợp tán xạ ngược trong môi trường tương

257


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2020)

Hình 1. Tổng quan về kiến trúc CV-CNN
của nó thì lớp gộp đóng vai trị trích xuất những đặc
trưng hữu ích và có thể làm giảm kích thước ma trận
đặc trưng ở đầu ra. Sau khi qua các tầng tích chập và
gộp, bản đồ đặc trưng được duỗi thẳng thành một
vector để tạo bộ phân loại. Sau khi trích xuất tính năng

qua nhiều tầng tích chập và gộp, lớp đầu ra cuối cùng
là vectơ mà các phần tử của nó là các giá trị phức đóng
vai trị là bộ phân loại để dự đoán chiều cao của rừng.
Trong CV-CNN, nhãn được gắn cho các giá trị chiều
cao là các giá trị nhị phân, trong đó giá trị ON được
thay bởi (1 + 1∗j), còn những giá trị còn lại bằng 0. Số
lượng phân lớp tại đầu ra tương ứng với sô lượng các
giá trị độ cao mà chúng ta định nghĩa, chẳng hạn trong
bài báo này, số lượng phân lớp ở đầu ra là 4, tương
ứng với 4 giá trị độ cao 15 m, 20 m, 25 m và 30 m.
Sau khi tính khoảng cách giữa mỗi phần tử trong vectơ
đầu ra và (1 + 1∗ j), số vị trí của phần tử với khoảng
cách nhỏ nhất là loại được yêu cầu phân loại. Với mẫu
đầu vào và nhãn của chúng, các thông số của CVCNN được học có giám sát từ đầu đến cuối bằng cách
giảm thiểu hàm mất mát (Loss function) trên dữ liệu
đào tạo. Trong đề xuất này, mơ hình của chúng tơi sử
dụng hàm sai số bình phương nhỏ nhất để tạo giá trị
cho quyết định phân loại của mỗi độ cao rừng [8].

hỗ, các véc tơ tán xạ Pauli ba chiều k P1 và k P2 được
cho bởi cơng thức sau:
k Pi

i
Shh

Svvi

Trong đó S mni ; m, n


i
Shh

Svvi

h, v

2S hvi

T

;i

1, 2

(1)

là các hệ số tán xạ đặc

trưng cho các kênh phân cực ngang, và phân cực đứng
của 2 hệ thống SAR. Dữ liệu thu được từ hệ thống
PolInSAR thường được biểu diễn thông qua một ma
trận vuông cấp 6 [10]:
T

T1

k k *T

*T


Trong đó, tốn tử

T2

; với k

k P1

(2)

k P2

biểu thị mức lấy trung bình

tồn bộ trong q trình xử lý dữ liệu,

*T

biểu thị toán

tử chuyển vị và liên hợp phức của ma trận. T1 và T2
là các ma trận Hermitian, mơ tả các thuộc tính phân
cực của mục tiêu thu được từ mỗi hệ thống PolSAR
riêng lẻ, trong khi đó
là ma trận phức phiHermitian, nó bao hàm các thông tin giao thoa và phân
cực của mục tiêu.
Sự kết hợp giao thoa phân cực của hệ thống
PolInSAR được mô tả bằng một hàm phân cực của hai
ảnh được biểu diễn như sau [10,11]:


~( ,
1

2)

*T
1

2
*T
*T
1 T1 1 2 T2 2

(3)

III.

1. Ước lượng tập kết hợp
Bằng cách thay đổi trạng thái phân cực thu và phát,
chúng ta có được các cơ chế tán xạ tối ưu với độ kết
hợp giao thoa là lớn nhất. Tối ưu hệ số kết hợp phân
cực cho phép chúng ta giảm độ không chắc chắn trong
ước lượng pha giao thoa. Ta sẽ xây dựng một thuật
toán tối ưu
Trong bài báo này chúng tôi đề xuất sử dụng lý
thuyết tập kết hợp để xác định pha bề mặt cũng như hệ
số kết hợp tối ưu phức đặc trưng cho thành phần tán xạ
trực tiếp từ tán cây. Trong đó hệ số kết hợp tối ưu
phức này được sử dụng như tập dữ liệu đánh giá cho

mạng CV-CNN. Ta có:

Trong đó, 1 , 2 là các véc tơ phức đơn nhất, nó
định nghĩa sự lựa chọn của mỗi trạng thái phân cực.
2. Mạng nơron tích chập giá trị phức (CV-CNN)
Như được trình bày trong Hình 1, kiến trúc của
CV-CNN có thể được coi là một biến thể của mạng
nơron học sâu. Nó được thiết kế để học tập các đặc
tính của hình ảnh đầu vào, từ đó có thể phân loại được
các đối tượng trong những hình ảnh đó. Để phân loại
độ cao rừng trong ảnh SAR, giá trị giao thoa phân cực
của hình ảnh SAR ở dạng số phức có thể được đưa vào
mạng CV-CNN. Thành phần chính của mạng CVCNN là các lớp ẩn gồm lớp chập (Convolutional layer)
và lớp gộp (Pooling layer). Trong khi lớp chập được
sử dụng để tăng cường những đặc trưng hữu ích của
dữ liệu đầu vào và tạo ra các bản đồ đặc trưng ở đầu ra

ISBN: 978-604-80-5076-4

PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT

ej

*

e

2

T


258

1/ 2

12T

1/ 2

j

với

(0

)

(4a)
(4b)


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2020)

Trong đó T (T1 T2 ) 2
Bằng cách cho giá trị thay đổi trong dải từ 0 đến π
và ta thực hiện phân tích trị riêng ma trận
mỗi giá trị của

;k
k


ma trận

1 3 , giả sử rằng

AX 2

BX

A

opt 2
3

Với

. Với

có ba trị riêng là

C

opt
1

opt 2
3

C


0

1

;

X
B

B 2 4 AC
(9)
2A
opt
opt *
;
2 Re ( 1opt
3 ) 3
B

.

3 là trị riêng có argument

2. Ước lượng độ cao rừng dựa trên mạng CV-CNN
Trong phần này, chúng tơi trình bày việc thực hiện
chi tiết CV-CNN được đề xuất để phân loại hình ảnh
SAR / POLSAR. Dữ liệu SAR / POLSAR, với mỗi
điểm ảnh được chuyển thành ma trận các hệ số kết hợp
~ (i, j đại diện cho các kênh phân cực đứng và ngang)
ij


lớn nhất và 1 có argument nhỏ nhất. Theo lý thuyết
tán xạ tín hiệu rađa trong mơi trường tự nhiên [2] thì
thành phần 3 có mối quan hệ mật thiết với quá trình
tán xạ trực tiếp từ tán cây trong khi đó thì thành phần
tán xạ bề mặt lại liên quan đến hai trị riêng cịn lại.

được xác định theo cơng thức (3), cùng với pha bề mặt
0 được sử dụng làm các tính năng đầu vào cho mạng
CNN, giá trị của

( 1k )*T
( 1k )*T

k
1
k
1

;

( 3k )*T
( 3k )* T

k
3

k
3
k

3

được sử dụng làm dữ liệu đánh

giá cho quá trình học của mạng. Đầu ra của mạng là 4
phân lớp tương ứng với 4 giá trị độ cao rừng 15m,
20m, 25m và 30m. Mạng được xây dựng theo kiến
trúc trong Hình 1. Theo đó, mạng được thiết kế với N
tầng, mỗi tầng gồm một lớp tích chập và một lớp gộp.
Lớp tích chập được thiết kế với K bộ lọc, và mỗi bộ
lọc có kích thước là q×q. Trong thử nghiệm này,
chúng tơi thực hiện khảo sát hiệu năng của mạng CVCNN theo chỉ tiêu độ chính xác ước lượng độ cao rừng
và tốc độ tính tốn (đo bằng thời gian thực thi của mơ
hình). Kết quả đầu ra của mạng CV-CNN là giá trị ước
lượng, phân loại độ cao rừng.

Hình 2. Biểu diễn hình học của các hệ số kết hợp giao
thoa trên mặt phẳng phức
Tương ứng với mỗi trị riêng ta hoàn toàn có thể
xác định được hai hệ số kết hợp giao thoa phức tương
ứng với hai thành phần tán xạ chính trong môi trường
rừng như sau:
k
1

opt
3

(5)


Đầu tiên ta thực hiện lựa chọn các cặp giá trị kết
hợp tối ưu phân cực 1 , 3 theo điều kiện sau:

arg( 1 )

arg(

HH

)

(6)
arg( 3 ) arg( HV )
Giả sử, ta nhận được một tập hợp gồm M cặp
,
thỏa mãn điều kiện (6). Cặp giá trị kết hợp tối
1
3
ưu phân cực

opt
1

,

opt
3

sẽ được xác định sao cho


Hình 3. Lưu đồ thuật tốn của mơ hình đề xuất.
Với thuật tốn tối ưu được xây dựng thì tại đầu vào

khoảng cách giữa hai kênh phân cực này là cực đại:
3

1 max

(7)

của mạng ta sẽ nhận được thành phần

Ta thực hiện biểu diễn hai hệ số này lên trên mặt
phẳng phức và vẽ một đường thẳng đi qua hai điểm
này. Đường thẳng này cắt đường tròn đơn vị tại hai
điểm và một trong hai điểm đó sẽ là pha bề mặt (Hình
2). Khi đó, pha giao thoa của địa hình mặt đất được
xác định như sau:
(8)
arg 1opt 3opt (1 X )
0

tương ứng

với mỗi điểm ảnh. Chúng tôi tiến hành xây dựng bảng
tra cứu LUT (Lookup table) hai chiều của hệ số kết
hợp giao thoa phức cho thành phần tán xạ trực tiếp từ
tán cây

~ với hai thông số, độ cao rừng h và hệ số

v
v

hấp thụ sóng .

Trong đó: X nghiệm phương trình bậc hai

ISBN: 978-604-80-5076-4

i, j

259


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)

P1 (e

P2 hv

1)

P2 (e

P1hv

1)

~


v

Trong đó

0 là

P1

với

P2

2
cos

0

2
cos

0

trong Hình 5 cho thấy, với cấu hình như trên thì số
lượng bộ lọc càng lớn mạng CV-CNN càng cho độ
chính xác cao hơn, tuy nhiên nếu số lượng bộ lọc quá
lớn thì số lượng các trọng số xuất hiện trong quá trình
huấn luyện tăng đột biến sẽ làm gia tăng đáng kể thời
gian huấn luyện cho mạng.

(10)


jK z

góc của sóng tới và K z là hệ số sóng

đứng. Khi đó độ cao rừng

hv và hệ số hấp thụ sóng

hồn tồn có thể được trích chọn dựa trên điều kiện
opt
out

v

cực tiểu.

Lưu đồ của thuật toán đề xuất được trình bày tóm lược
trên Hình 3.
IV. KẾT QUẢ MƠ PHỎNG
Trong phần này, phương pháp đề xuất được áp dụng
với dữ liệu PolInSAR được mô phỏng bằng phần mềm
PolSARproSim. Kịch bản rừng mô phỏng và các tham
số hệ thống được mô tả chi tiết như trường hợp cụ thể
được thể hiện trong Bảng 1. Với kết quả mơ phỏng có
được sẽ là cơ sở để đánh giá độ chính xác của mơ hình
ước lượng mà chúng tơi đề xuất
Bảng 1. Các tham số của kịch bản mơ phỏng
Độ cao
3000m

Góc tới
450

Đường cơ
sở dọc
1.0 m
Mật độ
900
cây/Ha

Tần số
trung tâm
1.3 GHz
Loại cây
Cây tán
rộng

Hình 5. Độ chính xác ước lượng độ cao rừng phụ
thuộc vào số lượng bộ lọc trong lớp tích chập
Chúng tơi lựa chọn số lượng bộ lọc tối ưu cho mỗi
tầng tích chập là 32 bộ lọc (33 ngàn trọng số). Tiếp
theo, chúng tơi thực hiện khảo sát mơ hình mạng
nơron với số lượng các tầng tích chập và gộp khác với
N = 2, 3, 4, 5. Trong thí nghiệm này, lớp tích chập
được thiết kế cố định với 32 bộ lọc, mỗi bộ lọc có kích
thước 3×3. Hình 6 thể hiện mối liên hệ giữa độ chính
xác ước lượng độ cao rừng với số lượng các tầng tích
chập và gộp. Có thể thấy rằng, việc tăng số lượng các
tầng tích chập và gộp sẽ giúp cho việc ước lượng độ
cao rừng sẽ chính xác hơn, tuy nhiên cùng với đó sẽ

làm cho kích thước mạng CV-CNN lớn hơn dẫn tới
tốc độ tính tốn giảm xuống.

Đường cơ
sở ngang
10m
Độ cao cây
20 m

Hình ảnh màu Pauli của một khu vực khảo sát rừng
được thể hiện như Hình 4

Hình 4. Ảnh màu Pauli
Trước tiên, mơ hình CV-CNN với 2 tầng tích chập
và gộp được chỉ định. Lớp tích chập được thiết kết với
số lượng bộ lọc khác nhau (K = 8, 16, 32 và 64), mỗi
bộ lọc có kích thước 3×3. Sau khi huấn luyện mạng
CV-CNN với tập dữ liệu được tạo ra từ chương trình
phần mềm PolSAR prosim với các độ cao rừng như đã
trình bày ở trên, mạng CV-CNN đã huấn luyện được
thử với một tập dữ liệu khác độc lập để kiểm chứng
hiệu năng của nó. Kết quả thử nghiệm được thể hiện

ISBN: 978-604-80-5076-4

Hình 6. Độ chính xác ước lượng độ cao rừng phụ
thuộc vào số tầng tích chập và gộp
Từ các kết quả mô phỏng thử nghiệm, chúng tôi
đưa ra lựa chọn số tầng tích chập và gộp là 3 tầng vì


260


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2020)

nếu có tăng thêm số tầng thì kích thước của mạng tăng
đột biến trong khi đó hiệu suất của mạng khơng tăng
đáng kể. Kế thừa kết quả từ hai thí nghiệm trên, chúng
tơi lựa chọn mạng CV-CNN với 3 tầng tích chập và
gộp, mỗi lớp tích chập có 32 bộ lọc, và tiến hành thay
đổi kích thước của bộ lọc với các giá trị lần lượt là
{3×3; 4×4; 5×5; 6×6 và 7×7}. Kết quả khảo sát của
thử nghiệm này được thể hiện trong Hình 7. Hình vẽ
mơ tả cho thấy khi tăng kích thước bộ lọc độ chính
xác phân biệt độ cao rừng giảm xuống. Khi tăng kích
thước bộ lọc lên 4×4 thì hiệu năng của mạng tăng
không đáng kể lại làm gia tăng cấu trúc của mạng dẫn
đến tốc độ tính tốn chậm hơn. Chúng tơi lựa chọn
kích thước tối ưu cho bộ lọc là 3×3.

ước lượng nhầm độ cao trong quá trình huấn luyện
khơng vượt q 0.6%. Phương pháp đề xuất đã cải
thiện đáng kể hiệu suất ước lượng độ cao rừng so với
các phương pháp ESPRIT, phương pháp nghịch
chuyển ba trạng thái trước đó.
V. KẾT LUẬN
Bài báo đã xây dựng và đề xuất một mơ hình mới
với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao độ
chính xác cho ước lượng tham số rừng sử dụng ảnh
PolInSAR băng L. Mơ hình đề xuất đã tìm kiếm hệ số

kết hợp giao thoa phức tối ưu có ít nhất sự ảnh hưởng
của thành phần tán xạ bề mặt nhằm nâng cao kết quả
ước lượng độ cao rừng. Kết quả thực nghiệm chỉ ra
rằng các tham số rừng có thể được trích xuất trực tiếp
và chính xác hơn bằng mơ hình đề xuất. Trong tương
lai, các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm tiếp theo
sẽ được thực hiện để cải thiện hiệu suất của mơ hình
đề xuất.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]

H. Yamada, M. Yamazaki and Y. Yamaguchi, “ On scattering
model decomposition of PolSAR and its application to
ESPRIT-base Pol-InSAR”, in Proceeding of 6th European
Conference on Synthetic Aperture Radar, Dresden, Germany,
(2006) May 16-18.
[2] S. R. Cloude and K. P. Papathanassiou, “ Three-stage
inversion process for polarimetric SAR interferometric”, in
IEEE Proceedings Radar, Sonar and Navigation, vol. 150,
issue 3, (2003), pp. 125-134.
[3] A. Freeman and S. L. Durden, “ A three-component scattering
model for polarimetric SAR data”, IEEE Trans. Geosci.
Remote Sens., 1998, 36(3): 963 – 973.
[4] A. Free-man, “ Fitting a two-component scattering model to
polarimetric SAR data”, in Proceedings of IGARSS'99,
Hamburg, Germany, 28 June- 2 July 1999, 5(2): 649 – 2651.
[5] Y. Yamaguchi, Y. Yajima and H. Yamada, “ A fourcomponent decomposition of POLSAR images based on the
coherency matrix ”, IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 2006,
3(3): 292-296.
[6] S. R. Cloude. Polarisations, “ Applications in remote sensing”,

Oxford University, 2010.
[7] J. Lee and E. Pottier, “ Polarimetric Radar Imaging: from basic
to applications”, Taylor and Francis Group. 2009.
[8] V. John, K. Yoneda, Z. Liu, and S. Mita, “Saliency map
generation by the convolutional neural network for real-time
traffic light detection using template matching,” IEEE Trans.
Comput. Imag., vol. 1, no. 3, pp. 159–173, Sep. 2015.
[9] S. Chen, H. Wang, F. Xu, and Y.-Q. Jin, “Target classification
using the deep convolutional networks for SAR images,” IEEE
Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 54, no. 8, pp. 4806–4817,
Jun. 2016.
[10] S. R. Cloude and K. P. Papathanassiou, “ Polarimetric SAR
interferometry”, IEEE Trans. Geosci. Remote sens., vol. 36,
no. 5, pp. 1551–1565, 1998.
[11] N. Pham-Minh, B. Zou, Y. Zhang and V. N Le, “ General
three- layer scattering model for forest parameter estimation
using single-baseline polarimetric interferometry synthetic
aperture radar data”, J. Appl. Remote Sens., Vol.9, pp.1-18,
2015

Hình 7. Độ chính xác ước lượng độ cao rừng phụ
thuộc vào kích thước bộ lọc
Như vậy mơ hình mạng CV-CNN mà chúng tôi đề
xuất sẽ là mạng được cấu hình với 3 lớp tích chập, 32
bộ lọc và kích thước bộ lọc 3×3. Hiệu năng ước lượng
độ cao rừng so với chiều cao thực tế khi sử dụng mạng
nơron đề xuất được thể hiện như trong Hình 8.

Hình 8. Ma trận so sánh giá trị ước lượng độ cao
rừng so với chiều cao thực tế với mạng đề xuất

Từ ma trận so sánh ta thấy rằng hiệu suất ước
lượng độ cao rừng đạt kết quả khá cao, các sai số trong

ISBN: 978-604-80-5076-4

261


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)

Phƣơng pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu
trên nhiễu nền của hệ thống Ra đa giám sát
Bùi Chí Thanh và Phùng Ngọc Anh
Khoa Ra đa, Học viện Phịng khơng-Khơng qn
Qn chủng Phịng khơng-Khơng qn
Email: ,
Tóm tắt - Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất
phương pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu trên
nhiễu nền (tăng độ tương phản của tín hiệu có ích và
nhiễu nền) của hệ thống ra đa giám sát dựa trên cơ sở lựa
chọn cấu trúc tín hiệu thăm dị điều tần tuyến tính
(ĐTTT) kết hợp điều chế đường bao biên độ xung thăm dò
theo hàm Taylor. Phương pháp và kết quả khảo sát được
thực hiện trong bài báo chỉ rõ ưu điểm của phương pháp
được đề xuất và là cơ sở để lựa chọn cấu trúc tín hiệu
thăm dị của hệ thống ra đa giám sát.
Từ khóa - Điều tần tuyến tính, hệ thống ra đa giám
sát, hàm tự tương quan, điều chế đường bao biên độ
I. GIỚI THIỆU


Việc phát hiện các mục tiêu có diện tích phản xạ hiệu
dụng thấp (tín hiệu phản xạ từ mục tiêu và nền gần ngang
nhau, đặc biệt khi mục tiêu đứng yên) trên bề mặt nền (ví dụ
trên mặt biển) là bài tốn khó đối với các ra đa thông thường
khi việc phát hiện chỉ thực hiện theo tham số diện tích phản
xạ hiệu dụng của mục tiêu. Các kết quả nghiên cứu [1-3, 7, 8]
chỉ ra rằng, các đối tượng quan sát trên bề mặt trái đất của hệ
thống ra đa giám sát rất đa dạng về cấu trúc, đặc tính bức xạ
thứ cấp. Ngồi ra, hệ số phản xạ sóng điện từ của các đối
tượng này còn phụ thuộc vào loại chất liệu, độ ẩm, góc quan
sát của ra đa, tính chất phân cực và tần số điều chế của tín
hiệu thăm dị.v.v…Trong lĩnh vực quân sự, để theo dõi các
hoạt động quân sự đối phương vai trò của hệ thống ra đa
giám sát càng trở lên quan trọng, đòi hỏi yêu cầu cao về khả
năng phân biệt cũng như nhận dạng chính xác mục tiêu đối
phương có lợi thế rất lớn cho nhiệm vụ tác chiến đường
không. Vấn đề nâng cao khả năng phát hiện, nhận dạng mục
tiêu quân sự trên bề mặt trái đất của đối phương sẽ khó khăn
hơn trong trường hợp đối phương thực hiện ngụy trang theo
địa hình hay ngụy trang điện tử. Khi đó, độ tương phản của
mục tiêu và nhiễu nền giảm đáng kể. Trong nghiên cứu [4] đã
chỉ ra việc sử dụng các tín hiệu thăm dị điều chế pha, tần số
(mã Baker, mã M, ĐTTT liên tục, rời rạc hay bậc thang) có
nhiều lợi thế. Tuy nhiên, khi sử dụng các dạng điều chế mã
Baker, mã M cần yêu cầu độ rộng xung con hẹp cỡ vài đến
vài chục na nô giây mới đáp ứng được yêu cầu về khả năng
phân biệt mục tiêu của hệ thống ra đa. Điều này địi hỏi
cấu hình cao của thiết bị xử lý và độ chính xác của hệ
thống anten, đường truyền cũng như việc đồng bộ và
khử ghép thu-phát. Trong trường hợp sử dụng tín hiệu

ĐTTT với đường bao biên độ hình chữ nhật cho phép
thực hiện kỹ thuật tương đối đơn giản các thiết bị phát
và lọc tối ưu chúng. Song gặp phải hạn chế là sự đa trị
đo cự ly khi chưa biết vận tốc của mục tiêu và sự xuất
hiện của các bướu phụ sau bộ lọc nén xung và là
nguyên nhân giảm khả năng phát hiện, khả năng phân
biệt mục tiêu trên bề mặt trái đất. Để khắc phục hạn
chế này, phương pháp xử lý trọng lượng tín hiệu phản
xạ được sử dụng. Khi đó sẽ xuất hiện các tổn hao phụ
do khơng phối hợp đặc tuyến tần số của phần tuyến

ISBN: 978-604-80-5076-4

262

tính máy thu với phổ của tín hiệu phản xạ [4]. Một
phương pháp được chúng tôi đề xuất nhằm nâng cao tỉ
số tín hiệu mục tiêu/nhiễu nền là điều chế đường bao
biên độ tín hiệu xung thăm dị theo dạng hàm Taylor.
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau:
trong phần II, chúng tôi miêu tả phương pháp đề xuất.
Trong phần III, trình bày mơ hình và phương pháp
khảo sát. Trong phần IV là kết quả khảo sát và đánh
giá độ lợi tỷ số tín hiệu có ích/nhiễu nền của phương
pháp được đề xuất so sánh với hệ thống ra đa sử dụng
cấu trúc tín hiệu thăm dị tương tự nhưng khơng điều
chế đường bao (đường bao biên độ hình chữ nhật).
Cuối cùng, chúng tôi kết luận bài báo trong phần V.
II. PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU CHẾ ĐƢỜNG BAO BIÊN
ĐỘ XUNG ĐTTT


Trên hình 1 đưa ra mơ hình vật lý hệ thống ra đa
giám sát đặt trên máy bay, hình 2 là sơ đồ cấu trúc của
hệ thống ra đa giám sát sử dụng tín hiệu thăm dị dạng
xung ĐTTT đường bao vng.

Hình 1. Mơ hình vật lý hệ thống ra đa giám sát đặt trên máy
bay

Hình 2. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống ra đa giám sát
Với hệ thống ra đa giám sát sử dụng tín hiệu thăm dị
dạng xung ĐTTT có điều chế đường bao biên độ, dạng
hàm điều chế đường bao biên độ xung thăm dò được lựa
chọn là hàm Taylor:
(1)
(t ) k (1 k ) cos 2 ( t / x )
ở đây, k – độ cao của đáy hàm Taylor,

x

- độ rộng xung

thăm dò. Biểu thức tốn học của tín hiệu thăm dị
được viết ở dạng:


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
u (t )

U 0 . (t ).rect


1

cos 2

f 0t

2

x

t (t

x

)

0

(2)
Trong đó
tâm,

U 0 là biên độ, f0 là tần số mang trung

là pha đầu, rect(.) là hàm xung vuông được

0

xác định như sau:


rect (.)

2

fd

1,0
0, t

t

x

0,

x

(rad / s 2 ), f d là lượng di tần trong độ

x

rộng xung

x

. Để tạo ra tín hiệu thăm dị tương ứng

với mơ hình tốn học được thể hiện trong biểu thức 2,
mô đun điều chế-khuếch đại (ĐcKđ) được sử dụng

(hình 3). Trong đó, Uv – là tín hiệu xung điều tần
tuyến tính có đường bao biên độ hình chữ nhật, Uđc –
là điện áp điều chế đường bao biên độ xung, Ur – là
tín hiệu đầu ra. Kết quả trong các nghiên cứu [5, 6]
chỉ ra khả năng đáp ứng của công nghệ cho giải pháp
kỹ thuật điều chế đường bao biên độ xung điều tần
tuyến tính theo các tham số của bảng 1 với độ chính
xác cao.

Hình 4. Dạng hàm phân bố biên độ của tín hiệu phản
xạ từ mục tiêu và nhiễu nền
Phương pháp khảo sát:
Bước 1: Tạo cấu trúc tín hiệu thăm dị
Bước 2: Tạo tín hiệu phản xạ từ mục tiêu và nhiễu
nền
Bước 3: Xây dựng thuật toán lọc nén tương quan
Bước 4: Hiển thị kết quả đầu ra của thuật toán lọc
nén tương quan
Các tham số của cấu trúc tín hiệu thăm dị và tín
hiệu phản xạ từ mục tiêu và nhiễu nền được thể hiện
trong bảng 2.
Bảng 2. Tham số khảo sát, đánh giá
Tỷ số tín
Tần số
Tần số Độ hiệu có
trung tần
lấy mẫu rộng ích/tạp Hệ số Kết quả
đầu vào bộ
– flm, xung, nền (theo điều tần mơ phỏng
lọc nén,

MHz
µs biên độ),
MHz
dB
70
256
200
6
0.7E12 Hình 5
70
256
200
6
0.07E12 Hình 6
70
256
200
6
0.7E12 Hình 7
IV. KẾT QUẢ KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ

Hình 3. Mơ đun điều chế-khuếch đại
Bảng 1. Tham số làm việc của mô đun ĐcKđ
TT
Tham số
Giá trị
1
Dải tần số làm việc, MHz
380-520
2

Độ rộng xung, µs
200
3 Cơng suất cực đại của xung, W
1500
Taylor
4
Dạng hàm điện áp điều chế
(biểu thức 2)

Trên hình 5 và 6, chúng tơi đưa ra kết quả xử lý
sau thuật toán lọc nén tương quan cho mục tiêu đơn
tương ứng với tham số cấu trúc tín hiệu thăm dò được
lựa chọn trong bảng 2. Tọa độ trên trục “thời gian”
của các hình được xác định là 106k/flm µs, k là chỉ số
trên trục hồnh. Đường nét liền tương ứng sử dụng
cấu trúc tín hiệu ĐTTT điều chế đường bao theo hàm
Taylor, đường nét chấm – điều chế đường bao tín hiệu thăm
dị dạng hình chữ nhật.

III. MƠ HÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP KHẢO SÁT
Mơ hình khảo sát:
Để đánh giá ưu điểm của phương pháp được đề
xuất trong bài báo so với hệ thống ra đa sử dụng cấu
trúc tín hiệu thăm dị tương tự nhưng khơng điều chế
đường bao, mơ hình khảo sát được giả thiết như sau:
Độ rộng búp sóng chính giản đồ hướng anten
trong mặt phẳng thẳng đứng ở mức 50% công suất là
50-60 độ, trong mặt phẳng ngang là 1-2 độ.
Tín hiệu phản xạ từ mục tiêu cũng như mỗi phần
tử phân biệt theo cự li đối với bề mặt nền là tổng của

các tín hiệu phản xạ từ các phần tử phản xạ thành
phần cấu thành nó và được xem là những véctơ độc
lập có hàm phân bố biên độ Rayleigh [9]. Trên hình 4
đưa ra dạng hàm phân bố biên độ của tín hiệu phản xạ
từ mục tiêu và từ mỗi phần tử phân biệt theo cự li đối
với bề mặt nền.

ISBN: 978-604-80-5076-4

263

Hình 5. So sánh độ lợi tỷ số tín hiệu mục tiêu/nhiễu nền sau
thuật toán lọc nén tương quan của phương pháp điều chế
đường bao theo hàm Taylor và đường bao tín hiệu thăm dị
dạng hình chữ nhật (độ di tần trong xung là 140 MHz).


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
đường bao biên độ xung theo hàm Taylor (k=0,22), màu
xanh – đường bao biên độ xung dạng hình chữ nhật
V. KẾT LUẬN

10log10R(τ)

Hình 6. So sánh độ lợi tỷ số tín hiệu mục tiêu/nhiễu nền sau
thuật toán lọc nén tương quan của phương pháp điều chế
đường bao theo hàm Taylor và đường bao tín hiệu thăm dị
dạng hình chữ nhật (độ di tần trong xung là 14 MHz)
Từ hình 5 và 6 cho thấy độ lợi (độ tương phản) tỷ số tín
hiệu mục tiêu/nhiễu nền sau thuật toán lọc nén tương quan

của phương pháp điều chế đường bao theo hàm Taylor so
với phương pháp điều chế đường bao tín hiệu thăm dị dạng
hình chữ nhật đạt cỡ khoảng 10 dB khi độ di tần trong xung
thay đổi trong dải tương đối rộng từ 14 đến 140 MHz. Điều
này được giải thích bởi các bướu phụ lân cận búp chính của
hàm tự tương quan của tín hiệu thăm dị khi điều chế đường
bao theo hàm Taylor có mức thấp hơn so với đương bao
dạng hình chữ nhật (hình 7). Tuy nhiên, khi giảm giá trị di
tần (giảm hệ số điều chế tần số) trong xung khả năng phân
biệt và mức độ mô tả chân dung mục tiêu theo cự li cũng
giảm (so sánh kết quả mơ phỏng trên hình 5 và 6). Như vậy,
kết quả khảo sát trên chứng minh ưu điểm của phương pháp
điều chế đường bao biên độ xung ĐTTT, cho phép nâng cao
khả năng mô tả, phát hiện các mục tiêu trên nền nhiễu của hệ
thống ra đa mô tả không-đối đất.

Thời gian, 106.k/flm, µs
Hình 7. Hàm tự tương quan tín hiệu xung thăm dò sau
bộ lấy mẫu (flm=256MHz), màu đỏ - thực hiện điều chế

ISBN: 978-604-80-5076-4

264

Bài báo đã đề xuất giải pháp sử dụng xung thăm dò
ĐTTT kết hợp điều chế đường bao biên độ xung theo dạng
hàm Taylor. Ưu điểm của giải pháp này là không quá phức
tạp về mặt kỹ thuật thực hiện, đồng thời tăng tỷ số búp
chính/bướu phụ (tăng độ tương phản của tín hiệu có ích và
nhiễu nền), nó cho phép nâng cao chất lượng mơ tả và phát

hiện của các hệ thống ra đa giám sát bề mặt trái đất. Việc lựa
chọn các dạng hàm điều chế đường bao (dạng hàm sin, cos,
hình chng...) cũng như vấn đề mơ hình hóa tín hiệu phản
xạ về từ mục tiêu và nhiễu nền có tính đến sự giao thao của
tia trực xạ và phản xạ là hướng nghiên cứu tiếp theo của
chúng tôi.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Ананенков А.Е., Нуждин В.М., Расторгуев
В.В., и др. Особенности радиолокационных
образов в системах радиовидения ММдиапазона.. Инновации. 2005. № 6. С. 98–104.
[2]. Верба В.С. Радиолокационные системы
авиационных
комплексов
радиолокационного дозора и наведения.
Принципы построения, проблемы разработки
и особенности функционирования. М.:
Радиотехника, 2014. – 536 с.
[3]. Кулемин Г.П., Разсказовский В.Б. Рассеяние
миллиметровых радиоволн поверхности
Земли под малыми углами. Киев: Наукова
думка. 1987.
[4]. Трухачѐв А.А. Радиолокационные сигналы и
их применение. М.: Воениздат, 2005 – 320 с.
[5]. Уманский В.С. Усилительный тракт
импульсных передающих устройств СВЧ.
М.: Советское радио, 1973 – 256 с.
[6]. Васильев А.В., Королев А.В., Кушнерев Н.А.
[и др.]. Система электропитания импульсного
усилителя мощности: заявка на изобретение
№ 2015149469 РФ/, 2015.

[7]. Жуковский А.П. Рассеяние электромагнитных
волн земных поверхностью, М. МАИ, 1991.
80 с.
[8]. Мельник Ю. А., Зубкович С. Г. [и др.].
Радиолокационные методы ислледования
Земли. М. Советское радио, 1980.
[9]. Денисенко A., Сигналы, Теоретичесая
радиотехника Москва, năm 2005.