Автор неизвестен - Сборник научных трудов 3-го международного радиоэлектронного форума прикладная радиоэлектроника - страница 50

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117 

8 [ (піц )2 т2 р23 - т13 )2 т2 .

(6)

(7)

Для аппаратурной реализации выражений (6)и (7) необходимо предусмотреть возможность определения коэффициентов взаимной корреляции реализаций квадра­тов огибающих амплитуд отраженных от РЛЦ сигналов на разных частотах. Однако,в общем случае, данные реализации представляют собой нестационарный случай­ный процесс. Поэтому при расчетах коэффициента взаимной корреляции исходные реализации квадратов огибающих амплитуд отраженных сигналов необходимо при­водить к нулевому среднему, например, по методу, описанному в [4]. Кроме того, определение коэффициентов корреляции необходимо проводить на заданном интер­вале времени. Этот интервал, с одной стороны, должен быть не очень большим, а с другой стороны, продолжительность этого интервала должна быть избрана такой, чтобы на нем укладывалось 8-10 "лепестков" диаграммы обратного вторичного из­лучения РЛЦ.

В результате физического моделирования были получены диаграммы обратного вторичного излучения РЛЦ крупного и среднего размера при облучении их сигналами трех разных частот [5]. При этом разнос между частотами зондирующих сигналов со­ставлял 3 МГц. РЛС 2 и РЛС 3 разнесены соответственно влево и вправо от РЛС 1 на угол, равный 1,5°. По полученным диаграммам рассматриваемых РЛЦ были определены значения нормированных коэффициентов взаимной корреляции на выбранном интервале усреднения. В соответствии с выражениями (6) и (7) рассчитаны значения усредненного продольного и поперечного размеров РЛЦ.

Анализ полученных в результате эксперимента данных и рассчитанных теорети­ческим путем рассматриваемых геометрических характеристик РЛЦ показал, что ошиб­ки в определении продольного и поперечного размера не превышают соответственно 3,2% и 5,6% для РЛЦ крупных размеров и 11,3% и 1,9% для РЛЦ средних размеров. Это свидетельствует о практическом совпадении результатов.

Таким образом, измеряя значения коэффициентов корреляции ЯДт^, Р12), Ят13, р13) и зная величины т1, т2, т3, а также углов разноса между РЛС р12, р13 можно определить средние значения продольного и поперечного размеров РЛЦ, наблю­даемой системой трех разнесенных в пространстве РЛС, работающих на разных частотах

(11, 12, fз).

Вывод. Совместная обработка сигнальной информация, получаемой системой раз­несенных в пространстве РЛС при использовании ими зондирующих узкополосных сиг­налов разных частот одного диапазона длин волн, позволяет расширить объем получае­мых признаков распознавания РЛЦ. Определяемые при помощи рассмотренных методов геометрические характеристики РЛЦ могут использоваться в качестве дополнительных признаков распознавания различных классов аэродинамических целей.

Литература

1. Казаков Е.Л. и др. Радиолокационные признаки распознавания при многопозици­онной локации / Под ред. Е.Л. Казакова. - Х.: АСС - 2005. - 188 с.

2. Казаков Е.Л. и др. Распознавание целей при многочастотной радиолокации / Под ред. Е.Л. Казакова. - Х.: МОУ, ОНИИ ВС, 2007. - 188 с.

3. Казаков Е. Л. Статистическая модель радиолокационной цели в сантиметровом диапазоне волн с учетом поляризационных свойств цели на многих частотах // Радиотех­ника. - 1976. - №4. - С. 1 - 4.

4. Юшин В.И. Оптимальные интервалы осреднения при измерении статистических характеристик нестационарного процесса по одной реализации. Автометрия. - М., 1966 -№ 3.С. 113 - 121.

5. Казаков Е.Л. и др. Характеристики рассеяния радиолокационных целей/ Под ред. Е.Л. Казакова. - Х.: Типография № 13 - 2006. - 188 с.

ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ДАЛЬНОСТНЫХ ПОРТРЕТОВ НА ОСНОВЕ МОДИФИЦИРОВАННОЙ БИСПЕКТРАЛЬНО-ФИЛЬТРОВОЙ ОБРАБОТКИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ РЕАЛИЗАЦИЙ

Февралев Д.В., Зеленский А.А., Лукин В.В. Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ» 61070, Харьков, ул. Чкалова 17, кафедра 504 «Приема, передачи и обработки сигналов»,

тел. (057) 707-48-41 E-mail: lukin@ai.kharkov.com; факс (057) 744-11-86 One way to enhance radar range profile estimate is described. It is supposed that a set of noisy realizations with random shifts of information component is observed at detector output. To remove random shifts, bispectral processing is used. It is equipped by additional procedures of realization centering and bispectrum filtering in order to suppress non-Gaussian noise. Simu­lation results are presented that demonstrate the efficiency of the proposed approach.

Введение. Задачей современных радиолокационных средств является не только об­наружение и определение координат объектов (целей), но и распознавание их типов [1], причем выполнять все эти функции необходимо при относительно малых отношениях сигнал-шум (ОСШ) на входе приемного устройства радиолокатора. Одним из способов распознавания является формирование и анализ дальностного портрета (ДП) цели, полу­чение которого возможно при условии использования радиолокаторов высокого разре­шения.

Вместе с тем, надежное распознавание типа цели по ДП возможно при выполнении ряда условий: хорошем качестве оценки ДП, использовании надлежащим образом обу­ченных классификаторов, центрировании оценки дальностного портрета и т.п. [1].

Оценки ДП, полученные по одной реализации сигнала на выходе детектора иска­жены помехами, которые могут быть достаточно интенсивными при малом ОСШ на вхо­де приемника [2]. Поэтому целесообразно формировать оценки ДП по нескольким после­довательно получаемым реализациям отраженных от цели сигналов в предположении, что форма ДП цели мало изменяется для сравнительно небольшого количества набора последовательных реализаций (это условие обычно выполняется при достаточно высокой частоте следования зондирующих сигналов радиолокатора). Однако, для таких реализа­ций информационная составляющая оценки ДП может быть случайным образом смещена в стробах, что не позволяет эффективно когерентно накапливать оценки. Оценивание взаимного сдвига для его устранения, особенно при интенсивных помехах, является дос­таточно сложной задачей [3].

Одним из альтернативных средств обеспечения возможности квазикогерентного накопления является использование биспектральной обработки [4]. Дополнительным средством повышения эффективности биспектральной обработки является применение комбинированной биспектрально-фильтровой обработки, позволяющей сочетать досто­инства биспектра (нечувствительность к взаимным сдвигам сигнальной составляющей, высокую эффективность подавления помех с ПРВ, симметричной относительно матема­тического ожидания [4]) и различных адаптивных нелинейных фильтров [2], [3].

Однако на выходе детектора РЛС помехи обычно имеют негауссов характер и ПРВ, несимметричную относительно математического ожидания. Работоспособность биспек-тральных и комбинированных биспектрально-фильтровых методов обработки сигналов при негауссовых помехах исследовалась в работе [5], где было показано, что, в принципе, эти методы применимы, но наблюдаются специфические эффекты. Цель данной работы -адаптировать методы обработки на основе биспектра к свойствам сигналов и помех для РЛС, формирующих ДП целей, а также проанализировать их эффективность.

Свойства сигнальной составляющей и помех. В условиях автосопровождения протяженной радиолокационной цели, когда она находится в стробе по дальности, для ограниченного набора последовательных реализаций форму сигнала, соответствующую ДП, можно считать примерно постоянной. Об этом свидетельствуют результаты анализамодельных сигналов для разных ракурсов ряда типов протяженных целей, любезно пре­доставленных нам сотрудниками Харьковского Университета Воздушных Сил. Однако внутри дальностных стробов последовательных реализаций сигнальные составляющие ДП могут быть смещены друг относительно друга на априорно неизвестную или случай­ную величину, закон распределения которой неизвестен и плохо поддается предсказа­нию.

Предположим, что первичная обработка принятых колебаний производится в квад­ратурных каналах, в результате чего после оцифровки получают квадратурные последо­вательности (в стробе, содержащем I отсчетов) БКе(1)+пс(1), 1=0,...,1-1 и Б1т(1)+п8(1), 1=0,...,1-1, где БКе(1-т), Б1т(1-г) - 1-й отсчет реальной и мнимой частей ис­тинного дальностного портрета с учетом их сдвига т в стробе дальности, пс (1), п8 (1) - со­ответственно 1-й отсчет составляющих комплексной помехи. Закон распределения этих составляющих можно положить Гауссовым, математическое ожидание равным нулю, а дисперсии считать равными.

Оценка ДП для строба в дискретизированном виде может быть сформирована как

где В(1)= (ВКе(1)+В1т(1))    (1=0,...,1-1) - истинный вещественный ДП, I - общее число от-

счетов в стробе. Учтем то, что разрешение по дальности современных РЛС высокого раз­решения составляет единицы метров и цели занимают от единиц до двух-трех десятков отсчетов по дальности, а размеры строба по дальности - на один-два порядка большее количество отсчетов. Тогда можно считать, что существуют такие номера отсчетов 1т1п и 1тах, что Б(1)=0 для 1=0,...,1тт и 1=1тах,...,1-1. Иными словами, протяженной цели соответ­ствуют отсчеты с индексами от 1т1п+1 до 1тах-1, причем обычно 1тах- 1т1п меньше I на поря­док и более. Характерный вид (1=0,...,1-1), 1=256 показан на рис. 1.а (тонкой и пунк­тирной линиями показаны ВКе(1) и Б1т(1).

Статистические характеристики помех для отсчетов с номерами 1=0,.,1т1п и

1=1тах, - Л-1 определяются %(!)= ((пс(1)) + (п8(1)) )   . С учетом ранее сделанных предпо-

ложений о статистике пс (Г) и п8 (1), пк (1) является неотрицательной случайной величи­ной с ПРВ Релея. Статистика помех для отсчетов с номерами 1= 1т1п+1,...,1тах-1 в области 1= 1т1п+1,.-,1тах-1 характеризуется более сложным распределением, поскольку в (1) при­сутствуют также случайные величины 2БКе(1)пс(1) и 2Б1т(1)п8(1) с гауссовой ПРВ. При

этом ПРВ помех в уои1(1) (1=0,...,1-1) оказывается несимметричной относительно средне­го, которое, в свою очередь, больше 0. Искаженная помехой и случайным сдвигом реали­зация приведена на рис. 1,б. Очевидно, что по ней распознать цель весьма сложно.

Восстановление оценки ДП на основе биспектральной обработки. Традицион­ная биспектральная обработка набора реализаций предусматривает выполнение следую­щей последовательности операций [4]: формирование оценки биспектра Вт (к,1) для каж­дой т-й реализации хт (1)=Б(1-хт )+пт (1), 1=0,...,1-1 в виде произведения Хт (к)Хт (1)Хт (-к-1), где Хт(к), к=0,...,1-1 - Фурье-образ хт(1), 1=0,...,1-1. Таким образом, Вт(к,1) - двумерная комплексная функция. Затем для всех реализаций Вт(к,1), т=1.,...,М тем или иным спо­собом (обычным усреднением или с применением устойчивых оценок [2]) получают обобщенную оценку В   (к,1). Вследствие присутствия помех в хт(1), 1=0,...,1-1, т=1.,...,М

оценки Вт (к,1) и ВЁеп (к,1) также искажены помехами, хотя оценка ВЁеп (к,1) в существенно меньшей степени. Следующими операциями являются восстановление амплитудного и

(1)фазового спектра сигнала из ВЁеп(к,1), а затем получение оценки формы 6(1), 1=0,...,1-1 с

использованием обратного преобразования Фурье. Одним из вариантов комбинирован­ной биспектрально-фильтровой обработки (КБФО) является фильтрация массива ВЁеп (к,1)

с целью подавления помех. В качестве метода фильтрации целесообразно применять адаптивный, с подстройкой порога в каждом блоке, фильтр на основе дискретного коси­нусного преобразования.

0(1)

4

50     100    150    200    250 i 50     100    150    200    250 j

а б Рис. 1. D(i), DRe(i) и Dto(i) (i=0,...,I-1) для тестовой цели (а) и зашумленная реализация (б)

50     100    150    200    250 i 50     100    150    200    250 j

а б Рис. 2. Восстановленные оценки обычным (а) и модифицированным (б) комбинированным биспектрально-фильтровым методами

Вследствие положительной определенности помех оценка формы ДП, получаемая КБФО, имеет колоколообразную «подставку» в центральной части. Чтобы устранить этот нежелательный эффект, обусловленный применением биспектральной обработки в неха­рактерной для нее ситуации, когда математическое ожидание помех не равно нулю, предлагается модифицированный подход - перед получением XX m(k), k=0,...,I-1 произво­дить своеобразное центрирование xm(i), i=0,...,I-1:

Xcenm(i)=Xm(i)-med{Xm(i),i=0,...,I-1}  , (2)

а затем уже выполнять все описанные выше операции в стандартном порядке.

Оценка формы ДП в этом случае имеет вид, показанный на рис. 2, б (М=200). По­мехи подавлены, а ДП благодаря свойствам биспектра оказывается расположенным в центре, что является полезным для последующего распознавания [1].

Методами численного моделирования были проведены количественные исследова­ния точности восстановления ДП. Наибольший положительный эффект от КБФО и ис­пользования операции (2) имеет место при малых ОСШ на выходе детектора (на входеблока биспектральной обработки). Он достигает нескольких дБ (по критерию ОСШ на выходе блока) по сравнению с обычным биспектральным методом обработки.

Это важное достоинство предложенного метода, поскольку именно при малых ОСШ наиболее проблематично точно оценить ДП и выполнить распознавание с жела­тельной надежностью (вероятностью правильного распознавания).

Выводы. Предложен модифицированный метод КБФО, позволяющий повысить качество оценок ДП при негауссовых помехах на выходе детектора радиолокатора с вы­соким разрешением по дальности. Метод основывается на свойстве биспектра квазикоге-рентно накапливать оценки формы сигнальной составляющей при ее случайных сдвигах для разных реализаций (в стробах дальности, соответствующих обнаруженной цели).

Быстродействие соответствующих алгоритмов достаточно высоко, поскольку обра­ботка предусматривает расчет медианного значения и Фурье-образа для каждой реализа­ции, накопление оценок биспектра простым усреднением, однократную фильтрацию с применением дискретного косинусного преобразования, однократное восстановление амплитудного и фазового спектров сигнальной составляющей и еще одно ДПФ на конеч­ном этапе получения оценки ДП. Все эти операции могут быть реализованы с использо­ванием соответствующих быстрых алгоритмов и спецпроцессоров.

Литература

1. Ширман Я.Д., Горшков С.А., Лещенко С.П., Братченко Г.Д., Орленко В.М. Ме­тоды радиолокационного распознавания и их моделирование // Зарубежная радиоэлек­троника, 1996, N.11, с. 3-63.

2. Lukin V., Totsky A., Fevralev D., Roenko A., Astola J., Egiazarian K. Adaptive Com­bined Bispectrum-Filtering Signal Processing in Radar Systems with Low SNR // Proceedings of ISCAS 2006, K)s (Greece), May 2006, pp. 3690-3693.

3. Totsky A.V., Fevralev D.V., Lukin V.V., Katkovnik V.Ya., Paliy D.V., Egiazarian K.O., Pogrebnyak O.B., Astola J.T. Performance Study of Adaptive Filtering in Bispectrum Signal Reconstruction // Circuits, Systems and Signal Processing, Vol. 25, No 3, 2006, pp. 315­342.

4. Lohmann A.W., Weigelt G., and Wirnitzer B. Speckle masking in astronomy: triple correlation theory and applications // Applied Optics, vol. 22, Dec. 1983, pp. 4028 - 4037.

5. Тоцкий А. В., Астола Я., Егизарян К. О., Зеленский А. А., Курбатов И.В., Лукин В. В. Восстановление сигналов по оценкам биспектров в присутствии гауссовых и нега­уссовых помех // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. - Москва. - № 11. - 2002. - С. 44-58.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИДЕНТИФИКАЦИИ КОСМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ПО НЕКОНТРОЛИРУЕМЫМ ИЗЛУЧЕНИЯМ БОРТОВОЙ АППАРАТУРЫ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ

С.В. Козелков, К.А. Рачинский, А.Н. Богдановский, А.Л. Поляков

1. Государственное предприятие центральный научно-исследовательский институт

навигации и управления, г. Киев, ул. Димитрова, 5, юитащкуапгт .corn.ua.

2. Государственное предприятие центральный научно-исследовательский институт

навигации и управления, г. Киев, ул. Димитрова, 5 юитащкуапгт.сот.иа.

3. Национальный центр управления и испытаний космических средств,

г. Евпатория-19, сккр@,8расесеп1ег.аоу.иа.

4. Национальный центр управления и испытаний космических средств,

г.Евпатория-19, сккр@8расесеп1ег.аоу.иа.

Введение. В настоящее время при обнаружении космического аппарата и взятии его на сопровождение одним из направлений повышения информативности о его состоя­нии и назначении становится анализ и обработка неконтролируемых излучений (НКИ). В условиях малопунктной сети измерительных средств решение этих задач приобретает особую актуальность. При этом возникает задача оптимального обнаружения, приема и распознавания излучений космических аппаратов (КА) наземной радиотехнической сис­темой (РТС).

Постановка проблемы. Основными факторами, стимулирующими разработку мате­матических моделей излучений бортовой аппаратуры, является то, что задача распознавания КА по НКИ относится к классу задач, не имеющих универсального решения. При этом воз­никает вопрос оптимального обнаружения и распознавания НКИ КА наземной радиотехни­ческой системой, что влечет за собой изменение режимов функционирования, вызванных неопределенностями параметров и характеристик излучений бортовой аппаратуры КА. Та­ким образом, возникает необходимость разработать подходы к обнаружению радиосигналов в приемных устройствах наземных радиотехнических систем, что требует наличие математи­ческих моделей излучений.

Анализ литературы. Анализ источников информации [1-3] показал, что в каждом отдельном случае в той или иной мере возникает необходимость решения задачи: как при минимальных затратах, максимизировать эффективность использования РТС. Одним из подходов является математическое моделирование ожидаемых процессов.

Решение задачи. Изучение НКИ гетеродинов приемного тракта и задающих гене­раторов (ЗГ) подразумевает анализ характера изменения параметров колебаний гетероди­нов. Поскольку эти излучения являются гармоническими колебаниями, то параметрами данных сигналов являются амплитуда, частота и начальная фаза.

Рассмотрим характеристики процесса нестабильности ЗГ КА и выделим состав­ляющие процесса, представляющие интерес с точки зрения идентификации. Прежде все­го, проведем анализ характеристик нестабильности частоты НКИ.

Для параметрической идентификации НКИ КА проведем обоснование выбора мо­дели процессов нестабильности частоты. При этом следует учесть, что создание матема­тической модели процессов нестабильности осуществляется обычно с целью решения задачи повышения стабильности опорных генераторов посредством прогнозирования от­клонений частоты от номинала и формирования управляющих воздействий, компенси­рующих эти отклонения. Можно выделить два направления создания математической модели. Первое направление основано на теоретическом рассмотрении элементов схемы опорного генератора, обеспечивающих получение гармонического колебания опорного генератора. Такая модель должна учитывать вклад отдельных элементов схемы в неста­бильности, описывать шумовые параметры и параметры старения, изменения их под дей­ствием внешних условий. Такая модель весьма громоздка, т.к. число факторов и элемен­тов, приводящих к нестабильности, обычно велико.

Второе направление основано на исследовании процесса нестабильности частоты экспериментальным путем. В этом случае рассматривают генератор как "черный ящик", без детального анализа его внутренней структуры. Исследуемые далее математические модели нестабильности основаны на этом подходе.

Зависимость среднеквадратичного отклонения нестабильности частоты с е от вре­мени усреднения содержит две зоны: "кратковременной" и "долговременной" нестабиль­ности. Основная причина долговременной" нестабильности - старение элементов кварце­вых генераторов. Уровень шумов, вызванных этим старением, на порядок и более пре­восходит уровень шумов, вызванных "кратковременной" нестабильностью, которая обу­словлена флуктуациоными помехами внутренего (внутри петли генератора) и внешнего происхождения. К помехам относятся также наводки напряжения питания и его гармо­ник. При этом флуктуационные помехи можно считать распределенными по нормально­му закону.

Наиболее важно прогнозирование "долговременных" составляющих нестабильностей, т. к. они вносят основной вклад в нестабильность частоты опорного генератора.

Известны два типа математических моделей нестабильности опорных генераторов: нединамические и динамические.

Нединамические модели удобны при работе с кварцевыми генератора, имеющими большую стабильность при относительно небольших интервалах прогнозирования (~ 1 часа). При этом следует учесть, что появление у процесса нестабильности составляющих типа гармонических, возникающих при действии, например, периодических возмущаю­щих воздействий [3], не позволяет решить задачу прогнозирования с помощью параболи­ческой аппроксимации.

Большими возможностями обладает динамическая модель, построенная на основе метода уравнений состояния. Динамическая модель предполагает, что процесс неста­бильности формируют на выходе четырехполюсника, возбужденного белым гауссовым шумом [4]. Параметры возбуждающего шума и формирующего четырехполюсника выби­рают такими, чтобы моментные или другие характеристики процесса на выходе четырех­полюсника совпали с требуемой точностью с характеристиками экспериментально полу­ченных процессов нестабильностей. Сравнение характеристик процессов можно выпол­нить следующим образом. На основе экспериментально полученного процесса неста­бильности генератора вычисляют его корреляционную функцию. По корреляционной функции получают спектральную плотность средней мощности процесса нестабильно­сти, совпадающий с точностью до постоянных коэффициентов с квадратом модуля коэф­фициента передачи формирующего четырехполюсника. Динамическая модель представля­ет собой в данном случае описание происхождения белого гауссова шума через форми­рующий четырехполюсник посредством системы дифференциальных уравнений первого порядка [5]. Системой таких уравнений можно описать всякий процесс с рациональным спектром, приближающимся к нулю на высоких частотах.

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117 


Похожие статьи

Автор неизвестен - 13 самых важных уроков библии

Автор неизвестен - Беседы на книгу бытие

Автор неизвестен - Беседы на шестоднев

Автор неизвестен - Богословие

Автор неизвестен - Божественность христа