Автор неизвестен - Сборник научных трудов 3-го международного радиоэлектронного форума прикладная радиоэлектроника - страница 51

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 

Метод с использованием динамической модели основан на представлении процесса как результата возбуждения белым шумом формирующего фильтра. Исследования этого метода показывают, что хорошие результаты получаются для выборок измерений про­цесса объемом от сотен до тысяч [4]. Такой объем информации означает оценивание век­тора состояния для стабильных кварцевых генераторов в течение достаточно длительных (до единиц часов) интервалов времени. Техника применения этого метода разработана до простых рекуррентных соотношений. Однако практическое применение этого метода для оценивания сигнала нестабильности сопряжено с определенными трудностями, вызван­ными чувствительностью алгоритма к выбору начальных условий. На практике в этом случае в качестве значения дисперсии принимают наиболее возможное и далее считают его постоянным. Принятие значения дисперсии меньшего, чем в реализации, приводит к неустойчивости алгоритма и делает его неработоспособным.

В том случае, когда реализация нестабильности охватывает большой интервал вре­мени, предложение о постоянстве отдельных параметров модели оказывается несостоя­тельным. Эти параметры следует считать переменными, и их можно представить как слу­чайный процесс, порожденный марковской моделью.

Алгоритмы идентификации на основе динамических моделей разработаны в виде рекуррентных соотношений как для критерия максимума правдоподобия, так и для кри­терия максимума апостериорной вероятности распределения оцениваемого параметра. Однако, если неизвестные параметры распределены равномерно или имеется значитель­ная неопределенность в априорном распределении, то алгоритмы идентификации для на­званных выше критериев эквивалентны.

Выводы. Проведенный выше анализ особенностей сигналов неконтролируемых из­лучений и обоснование математических моделей идентифицируемых процессов бортовой аппаратуры КА показывает на принципиально возможное создание наземного аппаратно-программного комплекса идентификации КА, что позволит повысить не только уровень контроля космического пространства, а также обеспечит дополнительные сведения о ра­боте бортовой аппаратуры КА.

Литература

1. Радиосистемы межпланетных космических аппаратов. Под ред.А.С. Винницко-го.-М.: Радио и связь. 1993-328 с.

2. Положительное решение ВНИИГПЭ от 11.11.90.мки н 0427/22. Способ проверки работоспособности космических обектов. А.С. Вышлов, В.Т. Дурасов, М.А. Иванов, С.В. Козелков.

3. М.А. Иванов, С.В Козелков. Анализ условий применений антенных устройств СВЧ и КВЧ диапазонов на спутниках. - М., 1989,-12 с-Деп. В ЦИВТИ МО СССР, вип. 10, № 4238, В 1384.

4. Б.Ц Бахшиян, Р.Р. Назиров., П.Е. Эльясберг Определение и коррекция движения. - М.: Наука, 1980. - 360 с.

5. Дж Бендат, А. Пирсол . Применения корреляционного и спектрального анализа. -М.: Мир, 1983. - 312 с.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СВОЙСТВА СООТНОШЕНИЯ ФАЗОВОЙ И ГРУППОВОЙ СКОРОСТИ ПРИЗЕМНОГО ОБЪЕКТА ПРИ КООРДИНАТНОЙ РЕГИСТРАЦИИ ОБЪЕКТОВ, НАБЛЮДАЕМЫХ ЗАГОРИЗОНТНЫМ РАДАРОМ

ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ИОНОСФЕРНОЙ ВОЛНЫ

В.В. Коган, Н.Д. Некипелов, С.М. Савельев, В.Н. Стрелкин ОАО НПК НИИ дальней радиосвязи 107258, г. Москва ,ул.1-я Бухвостова 12/11, E-mail: valia@niidar.ru V.V. Kogan, N.D. Nekipelov, S.M .Saveliev, V.N. Strelkin The method for correction of ionospherical models by using the informational properties of ratio of Doppler and grope velocities for targets observed by over-the- horizon radar is pro­posed.

Введение. Радары пространственной ионосферной волны имеют определенную проблему при контроле координатно целевой обстановки (КЦО) в зоне их ответственно­сти. Здесь является актуальным использование моделей ионосферы для компенсации искажений координатно-целевой обстановки, возникающих из-за несоответствия земных координат «наклонным» координатам, регистрируемым РЛС, и многомодовому распро­странению распространению КВ сигналов в ионосфере. В зарубежной литературе данная проблема получила специфическое название MLCR - mode linking and coordinate registra­tion [1]. Успех ее решения также определяется степенью соответствия реальной ионосфе­ры используемым модельным представлениям, при этом для коррекции прогностических моделей используются традиционные методы радиомониторинга ионосферы: ВЗ, НЗ, ВНЗ [1, 2], имеющие свои ограничения.. Вместе с тем, представляет интерес использова­ние для указанной коррекции непосредственно наклонной информации, получаемой на радаре. Для случая многомодовой ситуации в [1], использован метод, основанный на стахостической модели ионосферы. Подход, предложенный в работе [3], инвариантен к количеству модов и основан на использовании информации о различии между групповой и фазовой скоростями наблюдаемого объекта, однако он требует определенных точно­стей измерения этих скоростей. Оценка таких точностей методом имитационного моде­лирования и являлась задачей настоящей работы.

Основные положения. Пусть D и V дальность и радиальная скорость в земных координатах соответственно, в - географический азимут цели. Соответствующей трассо­вой (наклонной) информацией в целевой отметке по каждому моду на данное время Т текущего времени t является следующая: наклонная дальность P (НД), доплеровская (фазовая) скорость Vj\, наклонный азимут (пеленг) вн. Если завязана траектория P(t), то можно по ее наклону определить наклонную (групповую) скорость Vh.

Для теоретических исследований трансформации земных координат в наклонные удобно использовать следующие преобразования (см. например, [3]). Переход от ради­альной дальности D по земле к наклонной дальности P для каждого мода удобно осуще­ствлять с помощью коэффициентов удлинения трассы kx, исходя из соотношения:

P = kTD (1)

Для наклонной скорости Vh можно получить при неизменной высоте движения сле­дующую связь с земной радиальной скоростью V объекта:

Vh = D = (2) dD

Точно также для доплеровской скорости:

где Ф - фазовый путь. В (1)...(3) трассовые коэффициенты kx, kv, kp являются функ­циями дальности. Таким образом, ни наклонная скорость, ни доплеровская скорость лю­бого мода не совпадают с радиальной скоростью V объекта относительно земли. Для на­стоящей работы важно отметить, что их отношение у не зависит от радиальной скорости V в земных координатах:

у = Vд/ V н = Ыкр (4) Коэффициент у зависит только от рабочей частоты, дальности до цели, параметров ионосферы и может быть рассчитан с использованием прогностической модели ионосфе­ры как отношение ку/кр. В случае заведомо одномодового распространения, или при идентификации модовых треков для каждой цели, имеются однозначные зависимости Р(Б). Следовательно, могут быть рассчитаны зависимости модельные зависимости у(Р) для единственного мода в случае одномодового распространения или для выбранного мода в случае многомодового. Обычно ЗГРЛС наблюдает десятки целей с различными экспериментальными наклонными дальностями Pj и оценивает их фазовые и групповые скорости [1]. Если решена задача определения модовых треков для каждой цели, то для для всех целей можно взять одноименные модовые треки и по ним найти эксперимен­тальную зависимость уэ(Р)). Таким образом, возникает возможность коррекции модели ионосферы путем сближения экспериментальной и модельной зависимостей у(Р)), инва­риантная к количеству идентифицированных модов [3]. При этом могут быть использо­ваны различные методы и критерии сближения, рассмотренные, например, в работах[2,3].

Здесь для простоты была взята однослойная ионосфера с параболическим профилем электронной концентрации с параметрами £0, Нт и Ут. Для исходной модельной ионо­сферы указанные параметры были взяты равными 5,5 МГц, 400км,150 км. Для экспери­ментальной - 6.0 МГц, 350км и 100км соответственно. Для расчета зависимостей груп­повых и фазовых путей от дальности по земле использовались известные аналитические выражения [4], производные ку и кр находились численным способом. Предполагалось, что в интервале дальностей Б равномерно распределено несколько движущихся объектов в количестве Ко, для которых экспериментально на момент времени Т определены на­клонные дальности Pj, доплеровские скорости и наклонные скорости VI, что позволя­ет рассчитать экспериментальную зависимость уэ(Р)). При имитации эта зависимость рас­считывается как отношение ку/кр для «экспериментальной» ионосферы. Одновременно рассчитывались исходные модельные и экспериментальные зависимости Рм(Б), Рэ) (Б), а также ум(Р) и уэ(Р)). Указанные зависимости представлены на рис. 1 и 2 соответственно. В частности, из рис.1 можно найти, что если при определения дальности Б) для найденных пользоваться модельной (прогнозной) Р(Б), то ошибка определения дальности Б по земле в данном расчете составит более 50 км.

Определим целевую функцию Б следующим образом:

. Б(у) = [{уэ(Р), Х0) - Ум),Хм)}2]1/2, (5) где х0 - вектор истинных значений параметров ионосферных слоев, хм - вектор про­гнозных значений параметров ионосферных слоев. Квадратные скобки в (5) и далее обозначают усреднение по номерам ) объектов, для которых определены значения уэ и ум. Задача коррекции заключается в нахождении такого значения вектора хм, чтобы ми­нимизировать значение целевой функции Б, т.е. среднеквадратического отклонения уэ и ум.

Нас интересует эффективность метода коррекции с точки зрения решения прямой задачи, на этапе имитационного моделирования ее естественно оценивать по величине ошибок расчета дальностей до целей на основе обращения зависимостей Рм(Б)), , исход­ные дальности Бэ здесь известны (заданы). Для этого рассчитывались значения ББ сле­дующим образом:

Бб = [{Бэт - Бмт т, Хм)}Т (6) Как уже указывалось, существует несколько способов поиска минимума функцио­нала типа (5). В настоящей работе сближение кривых у(Р)) осуществлялось методом ли­нейного прогнозирования (Ньютона), а значения РБ находилось в зависимости от ско из­мерения экспериментальных скоростей ауэ.

Полученные данные позволяют оценить требования к точности измерения уэ и ко­личеству необходимых для этого объектов Ко в зоне анализа в зависимости от требуе­мой точности нахождения дальности до объекта по земле. Размер зоны анализа по даль­ности и азимуту должен выбираться исходя из примерно одинаковых в нем отклонений параметров ионосферы от прогнозных значений. По результатам выполненных оценок для получения величины Бо в несколько км необходимо реализовать значение отноше­ния ауэЛЧо12 порядка 10~3.

км

](]1_I_I_I_I_I_I_I_I_I_1021_I_I_I_I_I_I_I_I_I1'

1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1600 1900 2000       '1200  1300  1400  1500  1600  1700  1800  1900 2000 2100

Рис. 1 Рис. 2

Заключение. С использованием имитационного моделирования показана возмож­ность использования метода коррекции прогностической модели ионосферы при реше­нии задач координатной регистрации объектов наблюдения загоризонтных ионосферных радаров. Метод основан на «сближении» расчетных и измеренных зависимостей отноше­ний доплеровских и наклонных скоростей объектов от группового пути, оценены усло­вия, при выполнении которых может быть получен существенный выигрыш в точности координатной регистрации. Выполненные модельные расчеты подтверждают, что этот метод можно потенциально рассматривать как новый по сравнению с [1] метод радиомо­ниторинга ионосферы в интересах координатной регистрации объектов, наблюдаемых радарами пространственной волны.

Литература

1. J.Krolik. Taget localization and track association for over-the- gorizon radar with sta­tistical ionospheric model. Technical report. Duce University. 1999.

2. Н.Д. Некипелов, Л.А.Попова, В.П.Ржаницын, С.М.Савельев, О.Е. Слободсков. Проблематика коррекции прогностических моделей ионосферы методами радиомонито­ринга трасс загоризонтной радиолокации. Нелинейный мир №10, т.4, 2006 г, с. 554-561

3. В.В.Коган, С. М. Савельев, В.Н. Стрелкин. Характеристики траекторий сигна­лов, формируемых ЗГРЛС в условиях многомодового распространения радиоволн. . XIV международная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация, связь». Воронеж, 2008, с.1663-1670.

4. Croft,T a.o. Radio Science, 1968,3(1):69-74.

СРРСH'200S

I-ч.і - 2S2

ИНТЕГРИРОРОВАННЫЕ МНОГОСПЕКТРАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

ГЕОМОНИТОРИНГА. КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ

Зубков А.Н.1, Прудиус И.Н.2 1Львовский научно-исследовательский радиотехнический институт, 79060, Львов, ул. Научная, 7, тел. (0322)63-21-41; 2Институт телекоммуникаций, радиоэлектроники и электронных приборов Национального университета "Львовская политехника" The methodology of complexing the different wave band geomonitoring channels to ob­tain the highest informativeness has been considered on the base of the statistical - decision theory.

Комплексирование каналов наблюдения различных участков спектра электромаг­нитных волн (ЭМВ) в рамках общей информационно-измерительной системы является мощным инструментом повышения эффективности дистанционного мониторинга. Под комплексированием в общем случае будем понимать совокупность технических решений на аппаратном и программном уровнях, направленных на повышения эффективности дистанционного мониторинга за счет объединения эксплуатационных и информационных преимуществ парциальных спектральных каналов. Представляет интерес анализ инфор­мационной эффективности комплексирования парциальных спектральных каналов с уче­том их количества и разнесения по частоте, а также разработка рекомендаций по обеспе­чению многоспектрального мониторинга в реальном масштабе времени с учетом про­странственной взамоюстировки и временной взаимосинхронизации парциальных спек­тральных каналов.

В информационном аспекте объединение преимуществ парциальных спектральных каналов при комплексировании может быть достигнуто на уровнях: пространственных выборок формируемых изображений наблюдаемых объектов и сцен (пиксельный уро­вень); информативных признаков наблюдаемых объектов и сцен; принимаемых пока-нально решений.

Пиксельный уровень позволяет эффективно комплексировать парциальные каналы со сравнимыми пространственными разрешающими способностями. Такими каналами, в частности, могут быть смежные участки видимого спектра, инфракрасного (ИК) диапазо­на, миллиметрового диапазона (ММД). Увеличения частотного разнесения парциальных каналов, например ИК - сантиметровый диапазон, на этом уровне затруднительно из-за практических ограничений, связанных с допустимыми физическими размерами и точно­стью изготовления антенных систем каналов радиодиапазона.

Комплексирование на уровне информативных признаков, полученных в единой системе координат (например, угломерные, дальностные, доплеровские, поляризацион­ные "портреты"), также требует соизмеримости пространственных разрешающих способ­ностей парциальных спектральних каналов. Однако важно отметить, что на этом уровне существует возможность расширения размерности формируемых на выходе многоспек­тральной системы изображений объектов и сцен. Так, например, наличие высокого даль-ностного и доплеровского разрешения в активных каналах радиодиапазона позволяет до­полнить оптические изображения в картинной плоскости, получаемые за счет высокого углового разрешения, дальностными и доплеровскими "портретами" [1].

Комплексирование на уровне принятых поканально решений является наиболее общим информационным подходом к повышению эффективности многоспектральных систем. При этом важно отметить, что физические принципы построения парциальных спектральных каналов (активный, полуактивный, пассивный), степень приближения их структуры к оптимальной не имеют значения.

В общем случае, независимо от участка спектра ЭМВ, занимаемого парциальным каналом, с точки зрения теории статистических решений проблема дистанционного мо­ниторинга может быть декомпозирована на три задачи: обнаружение объектов; измере­ние (оценка) координат и параметров движения объектов; распознавание (многоальтер­нативное обнаружение) объектов.

Последовательно применяя метод максимума правдоподобия [2] можно получить оптимальные правила решения вышеуказанных задач в многоспектральных системах, комплексируемых на уровне принятых поканально решений. Обнаружение

ТКУк > с, (1)

к=1

где ук = (у1, у2... у1) - /-мерный вектор частных решений, ук = 1 - решение о наличии объекта, принятое к —м каналом, ук = 0 - решение об отсутствии объекта, принятое к-м

Г В    1 - ¥ Л

каналом; кк = 1п —— х-—   - весовой коэффициент, который характеризует информа-

I ¥к   1 - Вк )

ционный вклад к-го парциального канала в обнаружение наблюдаемого объекта; Вк, ¥к -

вероятности правильного обнаружения и ложной тревоги в парциальном канале; С - по­роговое значение, выбираемое исходя из допустимого уровня вероятности ложной трево­ги ¥ для многоспектральной системы в целом. Анализ выражения (1) показывает, что введение дополнительных парциальных каналов эквивалентно увеличению объема вы­борки при дискретном накоплении. При равноценности каналов по помехоустойчивости значительного повышения эффективности многоспектральной системы не происходит. Однако даже для двухспектральной системы при наличии помехи, поражающей один ка­нал (например, гидрометеоры), но не действующий на другой канал, комплексирование оказывается существенно полезным. При этом пораженный канал отключается, так как при Вк = ¥к весовой коэффициент кк = 0 и ведущая роль переходит к каналу, свободно­му от помех. Очевидно, что в общем случае должна производится оценка помеховой си­туации и осуществляться адаптивная перестройка весовых коэффициентов кк . Оценка координат

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