С Л Квасюк - Виявлення радіолокаційних сигналів на основі сплайн-перетворень - страница 1

Страницы:
1  2  3 

НАЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Квасюк Сергій Леонідович

УДК 629.735.066 (045)

ВИЯВЛЕННЯ РАДІОЛОКАЦІЙНИХ СИГНАЛІВ НА ОСНОВІ СПЛАЙН-ПЕРЕТВОРЕНЬ

05.22.13 - Навігація та управління рухом

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Київ - 2011

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Національному авіаційному університеті

Міністерства освіти і науки України. Науковий керівник:     доктор технічних наук, професор

Шутко Микола Олександрович Національний авіаційний університет, професор кафедри організації авіаційних робіт та послуг

Офіційні опоненти:     лауреат державної премії УССР в галузі

науки та техніки, доктор технічних наук, професор

Сундучков Костянтин Станіславович НТУУ "КПІ" Інститут телекомунікаційних систем,  професор кафедри інформаційно-телекомунікаційних мереж

доктор технічних наук Шелевицький Ігор Володимирович Криворізький педагогічний університет, проректор з інформаційних технологій

Захист відбудеться «_» _ 2011 р. о _ годині на

засіданні спеціалізованої вченої ради Д_26.062.03 при Національному авіаційному університеті за адресою: 03680, Київ-58, просп. Космонавта Комарова, 1, корп. 1, ауд. 002.

З дисертацією можна ознайомитись в Національному авіаційному університеті за адресою: 03680, Київ-58, просп. Космонавта Комарова, 1.

Автореферат розіслано «_» травня 2011 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради, доктор технічних наук

С.Павлова

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Безпека, комфорт та надійність проведення польотів завжди стояли на першому місці при авіаційних пасажирських перевезеннях, де самим головним є збереження життя людини. Тому точність та достовірність отримуваної інформації навігаційними та іншими приладами літака відіграє важливу роль в авіації. Зона грозової діяльності, яка знаходиться в небезпечній близькості з літаком може суттєво вплинути на динаміку польоту літака, особливо в режимах зльоту та посадки літака. Вона зазвичай супроводжується ефектом турбулентності в самій зоні, що може супроводжуватись небезпечним явищем зсуву вітру. Зсув вітру - приховане і важкопередбачуване явище. Збільшення частоти льотних пригод при зльоті та посадці по, здавалося б, незрозумілим причинам, змусило звернути увагу на це явище.

Створення методів покращення характеристики виявлення сигналу, які б стійко працювали при зміні ймовірностей розподілу завад, зокрема, завади в самій частоті сигналу є актуальним питанням.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дослідження, які проведені в даній роботі є складовою частиною досліджень, що проводяться на кафедрі аеронавігаційних систем ІАН НАУ згідно з КПКВ 2201020 - Фундаментальні дослідження у вищих навчальних закладах. Матеріали кваліфікаційної роботи та матеріали наукових статей автора використані при виконанні досліджень на вище названій кафедрі.

Мета і завдання дослідження. Мета роботи - покращення характеристики виявлення радіолокаційного сигналу метеонавігаційної радіолокаційної станції (МНРЛС) на фоні завад, що дасть змогу раніше виявляти та оминати небезпечні зони грозової хмарності.

Задачі дослідження:

Побудувати модель радіолокаційного сигналу на фоні білого шуму та завади в частоті.

Створити нові методи виявлення радіолокаційного сигналу для покращення характеристики виявлення радіолокаційного сигналу.

Побудувати та покращити характеристики виявлення радіолокаційного сигналу на основі створеної моделі за допомогою створених методів виявлення.

Об'єкт дослідження - виявлення радіолокаційного сигналу бортової метеонавігаційної радіолокаційної станції.

Предмет дослідження - методи виявлення радіолокаційного сигналу.

Методи дослідження — спектральний аналіз, виділення спектру за допомогою швидкого перетворення Фур'є, виявлення сигналу по критерію оптимальності Неймана-Пірсона, метод найменших квадратів, математичне моделювання.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що

вперше:

- застосовано несиметричні спектральні віконні функції при виявленні радіолокаційного сигналу метеонавігаційної радіолокаційної станції для покращення характеристики виявлення сигналу;

- застосовано логічне вирівнювання та сплайн-апроксимацію первісної функції при виявленні радіолокаційного сигналу для покращення характеристики виявлення сигналу;

- створено математичну модель вузькосмугового сигналу метеонавігаційної радіолокаційної станції на фоні білого шуму, низькочастотних шумових складових, завади в самій частоті;

- побудовано характеристику виявлення сигналу метеонавігаційної радіолокаційної станції на основі створеної моделі на фоні білого шуму та завади в частоті сигналу.

Практичне значення одержаних результатів.

- створено два методи виявлення радіолокаційного сигналу для покращення характеристики виявлення радіолокаційного сигналу метеонавігаційної радіолокаційної станції, що дасть змогу раніше виявляти небезпечні зони грозової хмарності;

- відношення сигнал/шум при новому методі виявлення радіолокаційного сигналу на основі сплайн-апроксимації первісної функції з логічним вирівнюванням на 42% більше ніж відношення сигнал/шум при класичному методі виявлення;

- два нових методи покращення характеристики виявлення радіолокаційного сигналу можуть бути застосовані для покращення виявлення радіолокаційних сигналів на сучасних метеонавігаційної радіолокаційної станції та інших радіолокаційних пристроях, які використовують ефект Доплера (доплерівський вимірювач швидкості та зносу);

Розроблені за результатами дисертаційної роботи матеріали впроваджено в навчальний процес кафедри аеронавігаційних систем Інституту аеронавігації Національного авіаційного університету по дисципліні «Методи та засоби аеронавігаційного обслуговування польотів» в рамках КПКВ 2201020 - Фундаментальні дослідження у вищих навчальних закладах.

Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота є самостійновиконаною роботою. У роботах, виконаних у співавторстві, здобувачеві належать створення несиметричних віконних функцій для покращення характеристики виявлення сигналу [2] та створення математичної моделі сигналу МНРЛС на фоні завад [3].

Апробація результатів дисертації. Результати досліджень висвітлено на таких конференціях:

Всеукраїнська наукова конференція «Українська наукова думка. Випуск 1» (11 лютого 2011 р.); Міжнародна науково - практична конференція «Наука та сучасність. Випуск 1» (22 березня 2011 р.); АВІА-2011 // Х

міжнародна наук.-техн. конф., 19-21 квітня 2011 р., НАУ, Київ.

Публікації. За темою дисертації видано 6 друкованих праць, з них у фахових виданнях ВАК - 3, з них одна одноосібна.

Структура та обсяг роботи. Дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків, списку літератури, що містить 90 найменувань, та додатку. Робота містить 87 ілюстрацій. Загальний обсяг роботи складає 145 сторінок, у тому числі 129 сторінок основного тексту.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі сформульована проблема дослідження, обгрунтована її актуальність, визначені ціль роботи і коло вирішуваних задач, вказана її практична значимість та наукова новизна.

У першому розділі дисертаційної роботи містяться загальні відомості про теорію виявлення сигналів, якісні показники та критерії оптимальності радіолокаційного виявлення , застосування спектрального аналізу, як класичного методу при радіолокаційному виявленні, основні види симетричних спектральних віконних функцій та шляхи застосування результатів нових методів виявлення в навігаційних системах.

Радіолокаційне виявлення зводиться до прийняття рішення про наявність чи відсутність корисного сигналу (цілі). При відсутності завад проблеми в прийнятті рішення практично не виникає, однак завади сильно затрудняють процес виявлення сигналу, завада може бути випадково прийнята за корисний сигнал або сам сигнал може бути подавлений завадою.

В результаті процесу виявлення повинно бути видано рішення про наявність чи відсутність цілі в довільному об'ємі зони дії локатора. Рішення може бути прийнято при двох взаємно виключаючих умовах:

умова A1 - "ціль є",

умова A0 - "цілі нема", які при створенні рішення невідомі.

За рахунок завад та флуктуацій корисного сигналу кожній умові можуть відповідати два види рішень: рішення A1 - "ціль є", рішення A0 - "цілі нема".

При виявленні можливі чотири ситуації суміщення випадкових подій "рішення" і "умови":

1) ситуація A1 A1 - (правильне виявлення);

2) ситуація A0 A1 - (пропуск цілі);

3) ситуація A1 A0 - (хибна тривога);

4) ситуація A0 A0 - (правильне невиявлення).

Основними якісними показниками радіолокаційного виявлення є умовні ймовірності правильного виявлення D та хибної тривоги F. В межах зони виявлення повинні забезпечуватись вимоги F < FAon, D > DAon.

З радіолокації відомий метод виявлення сигналу, який задовольняє критерій оптимальності. Згідно цього критерію раціонально використовувати вимогу максимуму ймовірності правильного виявлення сигналу при фіксованій ймовірності хибного виявлення. Цей критерій оптимальності має назву Неймана-Пірсона.

Запишемо вираз для відбитого від цілі (об'єкту) сигналу:

S(t) = Ae~2pft + пб. (1) Запишемо формулу (1) у іншому вигляді:

S (t) = A(cos(2p(/0 + n„ )t + j) + i sin(2p(/0 + nH ) + j)) + n6

де /0 - частота Доплера; ф - фаза сигналу;   t - час; Пб - білий шум, описується по нормальному закону розподілу; A - амплітуда сигналу; /0 + пн - завада в частоті сигналу, описується по нормальному закону розподілу випадкової величини.

Сигнал можна описати його Фур'є перетворенням (або спектром):

S (/) = ]s (t)e ~2pt

Виявлення із застосуванням перетворення Фур' є сигналу є класичним методом виявлення радіолокаційного виявлення. Покажемо характеристики виявлення отримані за допомогою перетворення Фур'є. Ймовірність хибної тривоги, як і ймовірність правильного виявлення, визначаються відношенням порогового рівня до пікової величини сигнал-шум. Тому при заданій величині хибної тривоги визначається рівень порогу, а знаючи його, знаходиться ймовірність правильного виявлення.

Криві виявлення (характеристики виявлення) представляють собою залежність ймовірності правильного виявлення від відношення сигнал-шум при фіксованій ймовірності хибної тривоги.

Встановлюємо значення величини ймовірності хибної тривоги F=10-3 для прикладу моделювання. Відповідно до цих значень покажемо характеристику виявлення для випадку сигналу ідеального (без завади) і на фоні завади в частоті (Рисі).

□ 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 ОВ

Рис. 1 Характеристики виявлення сигналу

На Рис.1 зображено: пунктиром - характеристика виявлення без завади в частоті, лінією - із завадою в частоті (0,5).

Встановимо показник покращення характеристики виявлення радіолокаційного сигналу. При вибраному значенні ймовірності хибної тривоги F=10-3 будемо притримуватись значення ймовірності правильного виявлення D = 0,9. При цьому значенні ймовірності правильного виявлення будемо порівнювати значення сигнал/шум. Відносне значення покращення характеристики виявлення:

А

де A і та A2 - значення сигнал/шум (амплітуд) сигналу характеристик виявлення при D=0,9.

Для порівняння в децибелах використаємо співвідношення по амплітуді:

dBA=20logio А [дБ]

A2

З Рис.1.1 бачимо, що для ситуації коли на сигнал впливає тільки білий шум відношення сигнал/шум становить 0,32. Тобто при порівняно малому значенню амплітуди сигналу досягається бажане значення ймовірності правильного виявлення сигналу. З появою завади в частоті (вибрано значення 0,5) бачимо різке погіршення характеристики. Для досягненнябажаної ймовірності правильного виявлення сигналу значення амплітуди повинно становити 0,78. Головним завданням роботи є покращення характеристики виявлення сигналу із завадою в частоті для максимального її наближення до характеристики виявлення ідеального сигналу (без завади в частоті).

Також розглянуто найбільш відомі класичні спектральні віконні функції. Вони мають симетричний вигляд. Їх застосування для методу виявлення сигналу є класичним методом виявлення. А саме, порівняння з пороговим значенням величини спектру (перетворення Фур'є) сигналу перемноженого на віконну функцію.

Покращення характеристики виявлення радіолокаційного сигналу надасть багато переваг і шляхів застосування. А саме, при отриманні відбитого сигналу доплерівської МНРЛС від зони грозової облачності попереду літака, яка має ефект турбулентності, рішення про наявність даної зони може прийматись раніше за рахунок більш раннього виявлення даної небезпечної зони. Також дане покращення матиме застосування на доплерівських вимірювачах швидкості та зносу, які в теперішній час використовуються на літаках та вертольотах військового призначення.

У другому розділі містяться створений новий метод покращення характеристики виявлення радіолокаційного сигналу на основі сплайн-апроксимації первісної функції з логічним вирівнюванням та побудовані характеристики виявлення сигналу за новим методом в порівнянні з характеристиками, побудованими за класичним методом; створений алгоритм побудови первісної функції; побудову статистичних оцінок параметрів сплайну методом найменших квадратів, вибір матриці планування та необхідних перетворень.

Перетворення Фур'є функції f дійсної змінної є інтегральним перетворенням і задається наступною формулою:

/ОО = -f^= \f (x)e ~lxwdx

Розглянемо процес інтегрування, поелементне перемноження під інтегралом. Первісна функція - функція, похідна від якої дає підінтегральну функцію. Підінтегральною функцією буде поелементне перемноження вектора-стовбця сигналу і матриці дискретного перетворення Фур'є.

Формула для визначення підінтегральної функції

Fpf = FPF (f + 1)Sigе FPF(f+1) - вектор-строка значень дискретного перетворення Фур'є від f+1 частоти. Наприклад, при частоті f=70 Гц, будемо виконувати ДПФ для 71 частоти.

На Рис.2 зображені дійсні складові первісних функцій. Прямою лінією показано - для сигналу без завад (ідеальний), пунктиром - для сигналу із завадою в частоті 0,1 та знаком "о" - для сигналу із завадою в частоті 0,3.

150

І і"!.".

SO

-5D

□ БО ЮО 150 200 250 ЗОО

Рис.2 Графік дійсних складових первісних функцій

Бачимо, що для ідеального сигналу без завад первісна функція має пряму лінію в дійсній та комплексній частині. В ситуації, наближеній до реальних умов, при появі завади в частоті крива має відхилення від первісної функції та зі збільшенням завади в частоті кривизна зростає.

Апроксимуємо первісну функцію сплайном з 4-ма вузлами склеювання. Використаємо сплайн-апроксимацію (наближене представлення функції або наближене відновлення функції) для згладжування первісної функції, для кращого її математичного описання та використання в подальших розрахунках.

Оцінку невідомих параметрів, які входять у апроксимуючі рівняння, проводять із застосуванням одного з гарно розроблених статистичних методів оцінок. Найбільш ефективним таким методом є метод найменших квадратів.

В якості оцінюємих параметрів сплайна вибираємо aj , j = 0, r -

ординати вузлів сітки Ar, які визначаються як рішення системи нормальних рівнянь у виді:

A = (XТ *X)-1* Y = C~1Б,

де

XT * X = C      та      XT *Y = Б ,де X = , i = 1, N , j = 0, r - так звана матриця планування, яка складається з наперед заданих елементів Xj , функціонально залежних від xi. Елементи матриці планування:

Xj = XJ+1 - !' Ix (A5j+i) - І1'- 'J1 Ix (DXj), j = 17-1. Xj+1   xj xj xj-i

Ця матриця прямокутна, блочно-діагональна, складаться з r блоків. Вона

має N строчок та r + 1 стовбців. Компоненти вектора {kj , j = 1, r }

характеризують кількість спостережень, потрапивших в j інтервал, У 1 kj = N. Береться, що N > r + 2. Матриця C=XT*X має вигляд:

С00

С01

0 ...

0

0

С10

c11

С12 ■■

0

0

0

С21

С22 ■■■

0

0

0       0       0      ...    cr-i r-1     cr-1 r

0     0     0    ...    crr-i crr

де

c00 = ^i=1(1 - Xii) ;

c = YN     x2

rr     L^i=1+N-Kr   lr '

с j+i j=ci j+i=xi j+i(1 - xi jj=o, r -1;

c j+u j = c j j+1 = 0 при     u > 2,   j = 0, r - 2;

Страницы:
1  2  3 


Похожие статьи

С Л Квасюк - Виявлення радіолокаційних сигналів на основі сплайн-перетворень