автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.14, диссертация на тему:Обнаружение сверхширокополосных радиолокационных сигналов отраженных от сложных целей

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Московский авиационный институт (государственный технический университет)

На правах рукописи

Зиганшин Эдуард Гусманович

ОБНАРУЖЕНИЕ СВЕРХШИРОКОПОЛОСНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ ОТРАЖЕННЫХ ОТ СЛОЖНЫХ ЦЕЛЕЙ

Специальность 05 12 14 - "Радиолокация и радионавигация"

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2006

Рабспа льшо.шена на кафедре апалоювих и цифровых радио электронных \с]ройеп! РадиоВ1УЗа Московскою авиационного инстшма (гос\ дарственно] о гехническою мшверешек!)

Нал чный р\ ководи гель

док юр 1ехнически\ на>к, профессор И Я Иммореев

Официальные оппоненты

доктор технических наук, ыавный на\чный сотрудник Чапурский Валерии Викторович

кандида! юхнических па\к доцеш Багно Дмитрий Витальевич

Вед\ тая ор! аничация

ОАО НПО «Алча!» им акад А А Расплсшна

Защша диссер! ации сосюшся _' _ 2006| I!_часов на

«седании диссертационно! о совета Д212 125 03 в Московском авиационном инеттщге (юс\дарственном юхническом мптерешече) по адресд 125993 I Москва. А-ХО 1 С11-3, Волоколамское шоссе д 4

С диссцэгацией можно ошакомип.ся I! библжнеке МАИ

Автореферат разослан "27- * ОПрелЯ 2006 года

Ученый секретарь диссертационного сове 1а

Д 212 125 03, к I н , доцент О^^/^ М И Сьгчев

XOOGA

-iooTD

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальноеib paGoiM

Традиционно в радиолокации в качестве юпдарующих сигналов примеияЮ1ся импульстгые ши непрерывные сшнаш с узкой полосой часюг Стремление улучшить характеристики PJIC с целью получения большей информации о зондируемых объектах привело к использдванию в радио юкации широкополосных и сверхширокополосных сш налов, обладающих бо гыттой относительной полосой час ют Относите н>ная полоса частот сшнала г| определяется выражением f - f

г/ - ———, rie fB, fH - верхняя и нижняя фаничные часю1Ы в спектре сигнала Jf +/В

С опасно определению DARPA1 сигналы, имеющие значение олносилельной 1Шрины полосы частот т|>0 25. считаются сверхширокополосными (СШП)

Существует несколько типов сиг нал on способных удовлетворяв данному условию Одним из самых распространенных типов СШП сигналов являклея имшльсы малой длительности (порядка наносекунды или юней наносекунды) 1акие сигналы формируются путем возбуждения сверхширокополосной передающей антенны коротким видео или биполярным имну тьсом Примеры осциллограмм таких CLII1I сигналов, полученные экспериментальным путем, представлены на рисунке I Далее проб темы, рассматриваемые в этой pa6oie, относятся именно к зтому типу СШП сш палов Гакие сигналы сложно характериювать параметрами, свойственными

ужополостгым сш налам (например, несущей частотой) В общем случае такие сигналы харакгериз\ются формой-зависимостью напряженности поля сигнала от Бремени

Рис. 1. Примеры короткоимп j льсн ы \ све рхш и рокоп». юсн м\ с m на.юь.

1 ** !ip.ii'.ilIпп-.'[к I к к m^w.hix Tire (ьдований и ра^раооюк министерства обороны ( III \ i"hc JMense Xdvanced Research ProiuJs. \gencv (\vwv ilarpamil)

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА С.-Петербург, .

ОЭ акт

Особенностью использования СШП сигналов в качестве зондирующих импульсов РЛС является непредсказуемое изменение формы и длительности эхосигнала в процессе зондирования цели, в мм случае, кода частотные и поляризационные характеристики одного или нескольких разрешаемых по дальности огражателей существенно отличаются от спектра и поляризации сигнала Такая цель в дальнейшем именуйся сложной целью. На рисунке 2 приведены примеры отражений от двух блестящих точек, имеющие разную форму при облучении одним и тем же импульсом зондирования.

Цели, зондируемые СШП си1 налами, как правило, являются сложными и состоят из

нескольких разрешаемых по дальности отражателей. Это приводит к увеличению длительности эхосигнала т=2Ь/с,

гдеЬ- радиальная (относительно Рнс. 2. СШП эхосигналы, от огражателей с | РЛС) протяженность цели Такой частотными характеристиками, отличными |

от спектра сигнала. I

сигнал называют также портретом цели 1

Так как портрет цели на входе приемника из-за неизвестных характеристик отражателей неизвестен, то применение алгоритмов обнаружения сигнала, основанных на априорных знаниях о форме сигнала (корреляционная обработка, согласованная фильтрация) или использующих его некоторые формообразующие параметры (например, значение несущей частоты), в данном случае невозможно Таким образом, задача оптимального обнаружения сигнала неизвестной формы требует поиска новых алгоритмов обработки

В связи с вышесказанным, поиск и анализ алгоритмов, способных решать задачу оптимальною обнаружения си1 налов неизвестной формы является актуальным

Цель работы

Поиск и исследование новых алгоритмов обнаружения периодических свсрхширокополосных радиолокационных эхосигналов неизвестной формы.

Эхосигнал

Основные задачи работы:

1 Лна шз существующих а.п оригмов обнаружения сш нагов и возможности их использования для обнар\жения радиолокационных эчосиг налов неизвестной формы

2 Синтез опгиманлюю алгоритма обнаружения периодического си нала ней ¡вес гной формы на фоне белого гауссова шума Анализ полученного алгоритма и сишез квазиоптимальныч алгоритмов обнар\жения периодического сигнала неизвестной формы Определение параметров распределения величии на выходе обнаружителей при гауссовом приближении Создание комгп.ютерпой программы магматического и ими шифонного моделирования алгоритмов обнарчжения периодических сигналов неизвестной формы Анализ ошибок и погрешностей моделей, реали ювагпплч в прог рамме

3 Математическое и имитационное моделирование обнаружителей периодического сигнала нешвестной формы на фоне белого гауссова шума при различных параметрах сш нала Анализ полученных результатов моделирования

4 Проведение экспериментов с использованием сверхширокополосныч радиолокационных устройств Описание радиолокационных устройств анализ результатов экспериментов

Предмет исследования

Предмеюм исследования явмется обработка эхосигпалов неизвестной формы в приемнике сверхширокополосной радиолокационной системы

Объект исследования

Объектом исследования являются алгоритмы обнаружения периодическич радиолокациошп.тх эхосш на юв неизвестной формы на фоне белого гауссова пт\ ма

Меюды исследования

Решение поыав генных задач осмцеавтяется с использованием методов статистической радиотехники и корреляционного анализа, математического и имитационного моделирования, экспериментальными исследованиями

Научная новизна

1 Описаны новые ошимальный и квашоптимальный алгоршмы обнаружения периодических эхосигналов неизвестной формы не фогге белого гауссова шума Получены параметры распределений на выходе обнаружителей, реализующих данные алгоритмы при гауссовом приближении

2 Создана программа, сочетающая в себе возможности математического и имитационного моделирования обнаружителей периодических эхосигналов неизвестной формы на фоне белою гауссова шума В пргарамме. наряду с известными алгоритмами генерации шумовых последовательностей предложен новый алгоритм генерации гауссова шума, по ;воляющий получит}, точное соответствие распределения заданного и имитируемого ш\мов при малой длине выборки Наряду с этим в модели реализован новый алгоритм формирования периодического сигнала с заданным уровнем корреляции соседних импульсов

3 Почучены качественные показатели и количественные значения эффективносш предложенных алгоритмов обнаружения периодическою >хоси1нала неизвестной формы на фоне белого (ауссова шууи при различных параметрах сигнала длительности импульсов ко шчеиве импу 1ьсов в пачке, уровне корре ищии соседних импульсов пачки

4 Приведены новые 'зксперимегпальные резулыагы, полученные с использованием сверхширокопочосных радиолокационных систем

Практическая ценность и значимое 1Ь

Предложены алгоритмы, позволяющие наиболее эффективно решить задачу обнаружения периодических эхосигналов неизвестной формы на фоне белого гауссова шума

Исследование предложенных алгоритмов с помощью математического и имигационного моделирования нотоляет сравни 1ь их >ффективность в рашичных ситуациях Получены оценки эффективности применения того или иного алгоритма, позвошощие оценить выигрыш или потери в .¡ффеюивносш выбранно] о алюриша по огношению к друтим aJIГopиIмaм в зависимосш 01 параметров СИ1 нала (длительности импульсов, количества импульсов, корреляции соседних тшульсов)

Реализованные в программе моделирования а.и орт мы обрабо1ки сигнала позволяют оцепить вычислительные затраты на обработку сит нала Тто имеет большое значение при выборе алюритма с учетом вычис петельных ресурсов системы и при реализатщи потокового (в реальном времени) процесса обработки сигнала

Достовер иость

Обоснованность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационной работе, подтверждается использованием аиробироватгых методов статистическою анализа и высокой степенью совпадения результатов математического и имитационного моделирования

Использование результатов работы

Предложенные алгоритмы и результата математического и имитационно1 о моделирования использовались в следующих научно-исследовательских и опышо-конструкюрских работах, выполненных в Московском авиационной институте

1 НИР «Обоснование технических решений и технологий создания сверхширокопочосных радио юкаторов с электронно-управляемыми характеристиками антенн» Шифр «Спрос-1» Заказчик в/ч 44386

2 IШР «Поисковые исс тедования по разработке новых методов распознания объектов при зондировании мощными импутьсами сверхширокополосного излучения» Шифр «Штарк» Заказчик Секция прикладных проблем при президиуме РАН

3 ПИР «Исследование возможностей формирования и приема сверхширокополосных сигналов» Шифр «Нуклон» Заказчик в/ч 71330

4 ПИР «')кспериментатьное исследование возможности получения дальносгных портретов целей с высоким разрешением на макете сверчширокопо юспой РЛС» Шифр «Слон-М» Заказчик ШШРЛ МГГУ им Баумана

5 ОКР «Радиолокационная станция для поиска людей в условиях отсутствия прямой оптической видимости» Шифр «Заболонь-АР» Заказчик в/ч 11135

Апробация работы

Основные но южения рабога док тдывашсь и обс\ждачись на с [едмопдах конференциях

1 2-я международная конференция «Цифровая обработка си! нaJ[OB и ее применения» Россия, Москва. 21-24 сентября 1999

2 5-я междмсародная конференция «Цифровая обработка сш налов и ее применения» Россия, Москва, 12-14 марта 2003

3 Всероссийская научная конференция «Сверхширокополосные сит на ты в радиолокации связи и акустике» Россия Муром, 1-3 июля 2003

4 2-я международная конференция «Сверхширокопо юсные и сверхкороткие импульсные см налы» Украина Севасюиоть 19-22 сентября 2004

5 1-я международная конференция «Сверхширокополосные сигналы и сверхкороткие импмьсы в радиолокации, свяш и ак\стике» Россия Суздаль 27-29 сентября, 2005

Публикации

По основным резулыатам выполненных в ,цтссер1ации исследований опубликовано шесть печатных работ - материалы докладов на международных и всероссийских конференциях

Положения, выносимые на защиту

1 Приведенные рез\лмаш "жеперимеш ов обосновывают изменение формы сверхширокопо юенст о сш пала при его оражечгии от це ги бтеиящие точки которой имени часIочные и по гяризационные хараюериешки, о 1 личные 01 спектра и поляризации юндиру кипе/ о сш нала

2 Синте дарованные оптимальный и квазиоптимальный атгоришы обнар\жения пачки сверхширокопо юсных чхосипгалов ней тес I ной формы обеспечивают наиболее высокое качество обнаружения по сравнению с другими извесп/ыми методами обшр\ лсения неизвеешьгх сигналов

3 Разрабо1анные математическая и имитационная модели систем оптимальной и квазиоптиматьной обработки пачки сверхтпирокополосных сш налов неизвеоной формы позвочяют провеста сравните 1ыгый ана/из

предложенных и известных алгоритмов обнаружения при различных параметрах сигнала

4 Экспериментально показана эффективное^ использования сверхпшроконолосных сигналов дтя решения задач обнаружения распознавания и точно! о ишерения скорости и местоположения движущихся объектов

Структура н объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библио1 рафического списка, включающею 60 источников Основная час1Ъ работы изложена па 182 страницах машинописного текста Работа содержи! 130 рисунков, 14 таблиц и 125 формул

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

В первой главе проведен обзор известных алгоритмов обнаружения сишалов и дан анатиз возможности их использования для обнаружения охосигнагов неизвестной формы

Дм оптимального обнаружения полностью известного сигнала существует алгоритм коррелятора с опорным сигналом СКОС) или его аналога - согласованно! о фильтра (СФ) Для их работы требуется шание на приемной стороне формы >хосигтгала Как показал обзор современггыч статей посвященных проблемам обработки С1Ш1 сигналов, авторы не учитывают возможное изменение формы эхоситната в процессе радиолокапионног о наблюдения и используют в качестве первичной обработки КОС или СФ Очевидно, что при обнаружении эхосигна ia неизвестной формы невозможно эффективное применение таких аноритмов использующих априорные знания о форме сигнала

Проблема учета изменения формы СТПП сигнала в системах связи рассматривается авторами (например Robert С Qiu) и обсхждается в рабочей группе ШЕЕ по стандарт и защит СШП связи 802 15 4а

Рассмотрен а тгоритм обнаружения с iy чайного сигнала - онерт етический обнаружитель (ЭО) г>то наилучший из известных алгоритмов, способный обнаружить сит наш неизвестной формы

Рассмотрены работы в которых рассматриваются проб темы оптимальною обнаружения опэажепий oi протяженных (распределенных) не юй В них основная проблема обработки связывается с неизвестной котгфш \рацией тчосигнала количества и взаимпо1 о расположения к отражений на N немешах разрешения це тсй (при k<N) При тгом авторы считают известной форму ччосигнала от каждого разрешаемою отражателя В связи с тгим оптимальным обнаружителем такою сигнала является связка coi гасованпого фильтра на одиночный импульс (СФОИ) и многоканальною комбинационного накопитегя призвагшою перебором всех возможных комбинаций оптимально обнаружить охосипшд oi нрогяженпой многоточечной це т Но 1ак как такие обнаружители сложны в реализации авторами предлш ается квазиошимальный алюриьм сводящийся к детектированию и тинейному ин1е1риров<1ншо после СФОИ импульса по всем ттеменгам разрешения

(включая и ге в которых нет отражений) В случае обнаружения »хосигнатов, в коюрых неизвестна форма оыельных отражений испо 1Ь ¡ование СФОИ ново ¡можно При ч!ом используют а.н оритм Ю для обрабо!ки одиночного чхосшнала по всей его длительности

Рассмотрены из юженые в литера про подходы к обрабоже пачек имт п,сов ,ия повышения вероятности

хСН „ __„ I __< » ' 1

МО, г 1 V , I--' 1

обнаружения п\ гем накопления ^^сфои»^ ^ V ^ щ )нср!ии полеию1 о сшнала : -г [ м к

полученною в нескольких I - I I-

о(И--11-Т' |Я(1-тнМ-1)Г-т)' Ао [

периодах зондирования При - - —>

Рис. 3. Обнаружи к-, и. пачки кетерентыч импульсов.

обнаружении когерентных

пачек импульсов хи;, - , г —^ ^ ! , - — /|]/1

Детектор ^ V У X "У —►

нрименякися схемы I __ж [ ^ 1 _

состоящие и; СФОИ и _| _ Х^

'ЯГщТ-ч 5(1-т. ГМ-1)1 т) Ао

1ИНСЙН01 о накопи! С !Я (рис

Рис. 4. Обнаружитель пачки неко!ерснгных импульсов.

3) Накопление пекоюрсшной

пачки импульсов требу с i применения перед накопителен у актирования шш ы (рис 4). При лоу! ошимальным образом выбирается характеристика детектора и оцениваются вносимые им потери В си чае обнаружения когерентной пачки импу ш,ов ней шеечной форуп.т иево'.можно испои, ювание СФОИ В ном с!\чае во можно использование юлько адюригма пакопгения рис 3 где в качес1ве СФОИ иснолыуется ЭО чш делает накопление некогерентныу1 и неизбежно приводи! к потерям при накоплении, а ятачи! - не оптимально

Основным выводом первой главы являйся о1су1сгвие в насюящее время оптимальною а.иоритмп обнаружения когерентной пачки импу п.сов неизвестной формы

Во второй г.шве приведено решение ¡адачи статисшческою сшпе'.а оггтима п.Н01 о анориша обнаружения периодически! о сигнала нешвесгнои формы при С1едующи\ усювиях обнаруживается пачка М импу п.сов пшелыюендо х каждый С1С1УЮШИХ с перио юч I т имеющих неизвестную но одинаковую форму на фоне лдцпивпою стационарного белого ш\ма с ну [евым средним и С11СК1ра!ьн0й Г! 101 нос 1ью N0 Сигпа I

П)

N (/)=!;«„(/-лг)

к-0

Логарифм оIношения функционалов правдоподобия для сигнала (I)-

М1» 1 М 1™

1пА = £ \х{1)и0(1-кТ)с11-~-^\и1('-ктУ"

к а 1 ¿к ч^г

Применялся критерий обобщенного отношения правдоподобия Существо подхода заключается в использовании алгоритма, оптимальною при известных параметрах сигнала, в который вместо неизвестных параметров подставляются их максимально правдоподобные оценки В данном случае оцениваются не отдельные параметры сигнала, а сигнал в целом как функция времени

Логарифм функционала правдоподобия сит на ла

«К, =-

I

Л

О)

м I

Максимум 3?, как функции £и0(/-А7') соответствует минимуму выражения в

к о

квадратных скобках Поскольку длительность Ти=Т(М-1)+ т принимаемой реализации \(Ч) суммы сигнала и шума охватывает все приходящие сигналы, то минимум выражения в квадратных скобках достигается ири условии, что оценка сигнала совпадает с отрезком входной реализации на каждом интервале времени, где есть сигнал, и равна нулю там, где сигнала нет После ряда нреобразований. опуская несущественные множители, гголучаем оптимальный (по критерию обобщенною отношения правдоподобия) ап орш м обнаружения в виде

<Я = 1

= 1

Л>Л„

(4)

тдеЛ0-порог обнаружения 1аким образом, оптимашгый алгоритм обнаружештя периодическог о сигггага неизвестной формы сводится к суммированию олрезков принял ой реализации на тех интервалах времегги, где ожидаются сигналы, вычислению энергии этой суммы и сравнению

-ын

1——I ^

— -I I <М 1Д- 1

1 1 ] ' а " п г

г 1*1 V [ х

1 > .I ~ ^

I Т I I I л„

Рис. 5. Оптимальный обнаружитель пачки \1 одинаковых ичиульсов ней шест ной формы.

по [ученной энергии с порогом, опрсде шемым жданной вероятностью ложной трево) и (рис 5) 13 дальнейшем тгот атгоритм имеет аббревиатуру ООНС (оптимальный обпаружшель неизвестного сигнала)

Г гавная особенность данного алгоритма сосюиг в гом. чго осуществляется когерентное накопление сшнала до детектирования Это потоляет избежать необходимости использования СФОИ (как в алюритмах рис 3 4) и тем не менее, осуществить когерентную обработку когерентной пачки имтльсов неизвестной формы

Результат работы оптимальною алгоритма при обнаружении двух сш палов выглядит следующим образом

£ = |;с2(гх//+|г((+7>Л + 2|х(0-Ф + 7>й" \(1 (5)

0 0 о ^

Первый и второй интетралы в (5) еттнсывают алгоритм -энергетических обнаружителей для каждого из

корреляционную обрабо1ку

Алгорилм на ее основе назван 1>ис- 6- Алгоритм Ч11КО при обнаружении пачки \1

одинаковых импульсов неизвестной формы.

череспериодныУ!

корреляциоттныУ! обнаружителем (ЧПКО) Схема, реализующая алюритм ЧПКО при обнаружении М одинаковых импульсов неизвестной формы, представлена па рис б Как ви,що т работы схемы данный алюриш анаю1ичен коррелятору с опорным сигналом с юй ра шицей что в качестве опорно] о сшнала в данном с1Учае исшмьзустся принятая реализация из предыдущего периода (i с в опорном канале присутству ет шу м;

При дашнейшем анализе в качестве обнаружше юй периодических сигналов неизвестной формы рассматриваются три ап ори 1 ум

- отггима 1ытый алгори! У1 обнару Л4спия ней ¡весив:» о сшнала (ООПС )

- ЧПКО с накоплегтием

- г)0 с накоплением

I очное решение по поиску распределения процессов па выходе ООНС и ЭО

возможно с использованием '/_ распределения Но для упрощения процесса теоретическою анализа приняло допущение о нормализации процессов па выходе ООНС, ЧПКО и ЭО Это допущение возможно для достаточно большого (более 20 ) количества импульсов пачки и длительности портретов пели Найдены параметры нормального процесса на выходе обнаружителей (табл 1 )

Таблица 1

Система При отсутствии сигнала При наличии сигнала

обработки Дисперсия Среднее Дисперсия Среднее

ООНС M2N2n MN0n M1 \'0гп + 2MSN0F. \топ+М2Ьс

ЧПКО (M 2 0 (\4 -1)Л02«/ 2 + (2А/ -'i)N(lEc (М -1)2ГС

ЭО MN2n Шап Ш„п+МЕ„

Длительность имтгу шсов выражена в количестве элементов разрешения цети и=2Ь/(сх,) где I- - ра,шальная протяженность цели, тj - длительность зондирующего импульса, с - скорость света

В третьей главе содержится материал, посвященный математическому и имитационному моделированию Описана математическая модель Модель основана на гауссовом приближении в описании процессов на выходе обнаружителей Результат моделирования - выражения, описывающие кривые обнаружения (габл 2)

1аблица 2

Здесь х - значение порога, определяемое из соотношения

Алгоритм

Кривая обнаружения

''dt = ]-2F,

-J>г i

ООНС

0 5

1 -erf

xj2n-Mq212 ^2 п + 2Mq-

F - вероятность ложной тревоги,

q - отношение сигнал/шум 1 Гриводится описание

\ ЧПКО i 05

1 1 ЭО

I __

erf

^n + q2(2\l-î) Ш-1)

05

1 -erf

х4п - -¡Mq2 ' 2>/2

•Jn + q2

имитационной модели Имитационная модель создана для исследования эффективности работы алгоритмов обнаружения неизвестного сигнала при значениях параметров сигнала, которые не приводят к нормализации процесса в обнаружителях, в результате чего математическая модель дает большие ошибки

Имитационная модель реализована в программе, которая позволяет

анализировать две независимых осциллограммы процессов (рис 7)

- рассчитывать i исто!раммы распределения вероятности (рис 7)

- рассчитывал, основные статистические параметры процессов

строить характеристики обнаружения моделируемых устройств (рис 8)

В модели реализованы чешре алгоритма формирования шума, один из которых - алгоритм аппроксимации плотности вероятности предложен автором Преимугцес1Вом данного

алгоритма является точное соответствие ш\ма заданному закону распределения вероятностей, даже при небольшом количестве дискретов Реализована возможность внесения заданно! о уровня корреляции в шум

Для имитации периодическо1 о сигнала неизвестной формы реализована модель формирования случайного cm нала Параметрами для формирования ткою сигнала являются, длительность сшнала в дискретах или олементах разрешения цели и, количество импульсов пачки М, период следования импульсов Т. энергия сигнала Е (или отношение сигнат/шум q), уровень корреляции соседних импульсов пачки кг Алгоритм формирования заданного уровня корре гадай импульсов разработан автором и подробно описан в работе

Описан интерфейс программы моделирования, в которой реаш юваны математическая и имитационная модели Прет рамма написана на языке Object Pascal в среде программирования Borland Delphi 7

Исследованы погрешности ма!емашческои и имитационной моделей Основные пмрешности математической модели связаны с допущениями нормали !ации процесса на выходе обнаружителей Потрешносги имитационной модели свяины, прежде

JlLL

Рис. 7. Г. laiiHoc окно программы.

' LT.'

Рис. 8. Построение характеристик обнаружения.

всею. с конечным количеством опытов 13 результате исс тедований определены параметры моде тирования, при которых погрешности модемен нахо,тягся в допустимых пределах и существенно не в пилот на результаты моде 1ирования

Проведено математическое и имитационное моделирование работы обнаружителей.

Анатизировашсь качественные показагеш распределения процессов на выходе устройств обнаружения ООНС ЧПКО и ГЮ асимметрия и отклонение от нормального закона В табл 3 показаны зависимость Г+) и независимость (-) качественных показателей распределетшя от различных параметров сит на та

Таблица 3

1 (Шнаш нет Сигнал есть

\симметрия Отклонение 6-, Асимметрия Отклонение 8>

1 1 п ! м п ; м п ! м С/ш N М с/ш

ООНС + : - + - + + + — +

ЧПКО + 1 + + 1 + + + + +

эо + 1 + + + + ) + + + + +

Пример изменения показателей расггреде тения на выходе ЧПКО при изменении отношения сигнал/шум приведен на рис 9-12

Рис. 9. с/ш=0 Ц>. Асимметрия 0.58. Л-.=28% Рис. 10. с/ш=6 II». Лсимчсчрия 0.81. о-,--25%

Рис. 11. с/ш=10 дБ. \симме1рия 0.72. 5Ч=20% Рис. 12. с/ш=26 дБ. ^симметрия 0.15. 8М=3.9%

С целью сравнетшя эффективности работы обнаружителей проводилось математическое и имитационное моделирование характеристик обнар\жения устройств в зависимости от с тедмощих параметров

- длшельноеть импульсов пачки

- количество импульсов пачки

- уровень корреляции соседних импульсов пачки

Эффективность работы обнаружителей ООНС, ЧПКО и ЭО характеризовалась проигрышем этих обнаружителей КОС (как •мадонной обработке при обнаружетпти известною сигнала) в отношении с/ш по уровню вероя!Носги правильною обнаружения 0 5 (рис 13)

Ниже на рисунках приведены результаты моделирования сплошная линия -ООНС, пунктирная линия - ЧПКО, I очечная линия - ЭО

Н

Рис. 13. Определение нрот рыша в эффективное I и обнаружения.

Рис. 14. Зависимость прога рыша от длительности импульсов. М=5. Рлг=10 Имитационное моделирование.

Рис. 15. Зависимость нрош рыша 01 МИЮЛЫЮС! и импульсов. N1=5. Р.П=10 3. Матема!ическое мо (елирование.

Как видно из рис 14 и 15, с ростом длительности импульсов расют прошрыш биоритмов ООНС, ЧПКО и ЭО алгоритму КОС Падение эффективноеш обьясняетея росюм накапливаемых шумов за большую длительность импульсов, что требует поднятия гюро! а обнаружения (для поддержаггия заданного уровня ложных тревог) и, как следствие, вызывает падение вероятности правильного обнаружения ООНС показывает наибо 1ьшую эффективность, менее эффективен ЧПКО, наихудшие показатели обнаружения у ЭО

ш

а. б

1 г-

16

ш

4

о 14

0

1 12 ^

л а.

5

: /

Количество импульсов пачки М

20 40 60 80 100

Количество импульсов пачки, М

Рис. 16. Зависимость прош рыша от коли чес ша импульсов п=1. Р и-10 Имитационное моделирование.

Рис. I7. Зависимость прош рыша от ко ¡ичесгва импульсов п=60. Р , 1=103. Математическое моделирование.

Как видно из рис 16 и 17 1фи М=2 чффекшвность ЧТТКО и 1С) одинакова, а с ростом ко шчесгва имп\ 1ьсов она па (ас! "Эффективность а.п оритма ООНС не зависит 01 количества обнар\живаемых имттьсов пачки 1акие зависимости объясняться соотвегс1венно когереншым (у ООНС) и некогерешным (\ ЧПКО и ЭО) накоплением импульсов При "пом ЧПКО обнаруживает сшнал )ффективнее г)0 так как перемножение независимых шумов в ЧПКО приводит к меньшему увеличетгию их ишенсивности, чем возведение гт ма в квадрат в Ю

О 10 20 30 40 50

Декорреляция соседних импульсов %

Рис. 18. 5ависичос|ь проигрыша 01 текорреляции импульсов. М=2. N=10.

Декоррелжия соседних импульсов, %

Рис 19. Зависимость прош рыша от текорреляции имну 1м он. М-20. X 10 Рл |=Ю Ими1ационное мо имирование Р 11=10 Ими ¡анионное моделирование.

Как видно ш рис IX и 19 при обнаружении пачки нео щшковт.тх импмьсов алгоритм 10 не теряет своей }ффектиннос1и гак как в нем не производится корреляционная обработка межд\ имп\ н.сами Атюритмы ООНС и ЧПКО теряют

enow >ффск1ивнос1ь с ростом декорро 1яции соседних иушу и,сои При определенных усговиях оба этих алюритма проигрываю! в »ффекгавпости ГЮ а ЧИКС) показывает бо ice высокую устойчивоеп> к декоррегяции имну шеов. чем ООНС, iük как он испоп.зуст в обработке всегда юлько два соседних импульса. корретяция между которыми всегда наибольшая Но следует отметшь. чю при таких условиях алгоритм ООНС уже не является отимальным

Четвертая глава посвящена описанию эксперимешов с использованием С1Ш1 радиолокационтплх систем

Предложенные алгоритмы обработки си1нала - ООНС и ЧНКО, сложно реализую 1ся в аналоювом виде Но npoipecc в обласш аналогово-пифровых преобразователей позволяет юворить о возможности реализации данных алгоритмов в цифровой форме К сожалению разрабо!ка АЦП со скорос1ями преобразования от iiiraiepua и выше в настоящее время реализуются пока дос raí очно сложно и поэтому они дороги и мало доступны для массово!о применения 1кжом\ предложенные алюри1.мы ООНС и ЧГЖО. pea шюванные в цифровом виде являются перспективными для будущих разрабоюк когда скоростью АЦП станут более дешевыми и дос и иными

Приводшся описание двух алыернапивных экспериментов с исполыованием СШП радиолокационных систем

Первый эксперимент демонстрирует изменение формы СШП >хосшнала при зондировании имитируемых многоточечных целей состоящих из отражав гей с чаи отыми характеристиками, не согдасоватпгыми со спектром сигнала

Для измерений был создан стендовый макет С'ЛШ PJIC Cip\Kivpa макета показана на рис 20

Зондирующий импугьс PJIC формируется имем ударного возбуждения С1ТТГ1 ашенны коро!КИУ! видеоимпу ibcoM Охосшналы припимаюкя о1дегьногг нриеушой ан!еннои, усиливакмся МШУ и peí истрирукмся цифровых! с1робоскопическим осциллографом с шагом дискре!изации 12 2не Сигнал зондирования пока зан на рис 21

Рис. 20. Структура макс i а С'НШ РЛС.

Спектр по \рошпо -3 дБ занимает штосу от 400 до 850 МГц, что соответствует относительной ширине полосы частот 0 36

Измерения производились путем перемещения макета РЛС вокрут цен фа расположешя отражателей с шагом 18° на радиусе 10 метров (рис 22) Отражатели располагались по двум схемам в линию и квадратом (рис 23)

а 1

1

1' ' ] 1

Ь | 1 •-Г-У

| , - ^ , 7.

J ш 7*1 «а

Рис. 21.Импульс зондирования. 1 нс/дел.

»7 /

Рис. 22. Схема измерений.

! 1 I

П ©-1

3 М

а)^- б,©""®' Рис. 23. Расположение отражателей.

Пример эхосигната однот о и5 измерений представлен на рис 24

Н--

ПОЛСТИ1ЯЮП1ЯЯ

поверхноиь

А

Ква "фатная а1<1с[ин<1

Уготкоьый отражатеть

чА^.

J

Цилиндрический отражатель

7

I"

м ¡4 V

г

Переотражений

отподслшаюшси

поверхности

1 лА

VV

ПрямоУ! ильная пласт ина

Рис. 24. Эхосигнал от огража!елей расположенных в линию.

1Гос тедовательносгь отражений oi каждой из б тестящих точек можно назван, портретом имитируемой цеш Далее производилась обработка портретов со всех ракурсов облучения На рисунках 25 - 28 изображещл результаты расчетов и обработки портретов пелеи - линии расположения блестящих точек в принятом сигна те при изменении ракурса облучения По горизонтали - vio'i облучения, по верiикали - относительное расположение блестящих точек

Расположение отражатечеи в шнию

Рис. 25. Расположение офажений oi блестящих точек при и!менении ракурс; обучения. Расчетные кривые.

Рис. 26. Расположение отражений ог блестящих ючек при изменении ракурса облучения. Результаты измерений.

Распочожоше отражатетей квадратом

100 ; 2Ô0 250 ил-

Рис. 27. Расположение отражений от Рис. 28. Расположение отражений ог

б к-сгяших ючек при и1менении ракурса блестящих точек при изменении ракурса облучения. Расчешые кривые. облучения. Резу.н>гаты измерений.

В рамках »той рабо!ы произведен ряд измерений с цетью опредеюния возможности потучепия двумерных портретов целей с поугощью имитирования \nioi опозициоююй СШП PJIC Парис 29 11 показаны схемы измерении огражате геи

1 и 2 с позиций Al А2 и A3 На рис 30. 32 покачан результат совместной обработки сигналов с измерительных позиций

2)

У 15 115

15 85

(V

ai /Кг АЗ)

40° 30'" -20" -10J 0Г 10 20 30г 40' Угол наблюдения

Рис. 29. Схема измерений. База 5м. Рис. 30. Результат обработки сигнала.

1565

А1)

А2,

a3,

40 30 20 10 0" 10J 20 30 40 Угол наблюдения

Рис. 31. Схема ишереиий. База 10м.

Рис. 32. Резулыат обраб«1ки сигнала.

Второй зксперимепт проводился с целью проверки вошожносш имерения по гожения и скорости движущихся целей (вагонов на сортировочной железнодорожной станции) с высоким разрешением но дальности На кафедре 44-3

МАИ был создан СШП радиолокационный измеритель, предназначенный для измеретгия движущихся объектов с высоким разрешением по дальности Функциональная схема радиолокационного измерителя (РИ) приведена на рис 33 Характеристики РИ представлены в таблице 4 Импульс зондирования показан на рис 34

Таблица 4

Параметр {_ Значение

Длительность импульса зондирования по полувысоте 2.5 не 1

Диапазон часго■ спеклра импульса юндиронания (-ЗдЬ) 1100-1400 МГц

' Мощность импульса зондирования 2 Вт

1 Частота повторения импульсов зондирования 200 кГц 1

Средняя за период излучения мощность передатчика 0.84 мВ|

Расчетная максимальная дальность измерения 300 мет ров

Разрешающая способность по дальности 0.5 метра

Точность установки строба дальности 4 см

1 Ширина ДН антенн 23 в обеих плоскостях

Антенна передающая

РС

Рис. 33. Функциональная схема РИ.

** 1 ^ "1 ^ А! ! ■ л . 1 [-1 1 "л I ;

— г ^ . и 1

/1 л 1 ь ¡'7 . М/ 1 ! г'11\ N 1 ! -У г - ,4 1 I ^ , / 1 |

___^Х! « и > ( К : |

\ \ \ 1

г" I /0Г М-—

Пг*-

. / УУ

Рис. 34. Форма импульса зондирования рИс. 35. Зона наблюдения РИ.

РИ. 0.5 нс/дел.

Измеритель кошролируег сигнал с одною элемеша разрешения но дальности, так называемого «строба» (рис 35) Протяженность строба по дальности определяется разрешающей способностью сигната РИ и равна 0 5м Охват зоны наблюдения определяется диаграммой направленности антенн Смена дальности

Рис. 36. Установка РИ.

сгроба происходт либо вручную оператором либо автоматически а.п оритмоч слежения

РИ был усыновтен на мачте на высоте 12 метров (рис 36) Проводились измерения железнодорожных отцепов, двигающихся от измерите тыюи позиции При прохождении ""' ^' I^ отцепов через измерите тьный строб фиксировался сшна.!, ^? представляющий собой отибающую далыюстною порфета *" цели с гармоническим заполнением с частотой равной 2У-1Ус, где V - радиальная скорость .цзижения цеш -центральная частота спектра сигнала, с -скорость света Увеличенный фратмеш лаког о сит нала показан на рис 37

На рис 38 и 39 приведены ре ¡у и.таты измерения сцепок ваюнов Такие сигналы можно назвалъ далыгостно-доплеровскими

Вьемя 9

портретами целей По т оризонтальной шкале рнс. 37. фрагмен1 сшнада от

прошедшей через строб цели с дн\чя время в секундах 1 р

выраженными блестящими точками

(обведены овалами).

^ЛАУ

Рис. 38. Сигнал 01 прошедшей через с|роб сцепки юкомотив-платформа-плат форма. Дальность 190м, скорость 6м/с.

Рис. 39. С'ш нал от проше иней через с гроб сцепки локомогив-платформа-рефрижератор. Дальность 190м, скоросп» 6м/с.

В чакшочеиии приведены основные выводы по работе

К основным научным и практическим результатам, полученным в ходе теоретических и экспериментальных исследований, относятся: 1 Анализ известных методов обнаружения си! налов показал, что из всех известных алгоритмов для обнаружения периодических сигналов неизвестной формы может использоваться только алгоритм энергетического обнаружения (ЭО) импульсов с последующим накоплением. Алгоритмы, требующие априорных знаний о форме или основных параметрах сигнала, для случая обнаружения СШП эхосигналов неизвестной формы неэффективны 2. Приведен статистический синтез оптимального алгоритма обнаружения периодического сигнала неизвестной формы на фоне белого гауссова шума (ООПС). Предложен квазиоптимальный алгоритм обнаружения таких сигналов -ЧПКО.

3 Созданная программа математического и имитационного моделирования позволила провести сравнительное исследование эффективности различных алгоритмов обнаружения периодических сигналов неизвестной формы

4 Результаты моделирования показали, что предложенные оптимальный (ООНС) и квазионтимапьный (ЧПКО) алгоритмы обнаружения периодических сигналов неизвестной формы показывают большую эффективность обнаружения периодических сигналов неизвестной формы, чем энергетический обнаружитель Показаны потери алгоритмов ООНС, ЧПКО и 00 относительно алгоритма, описывающего фильтр, согласованный с сигналом, при различных параметрах сигнала

5 Один из описанных в работе экспериментов подтвердил изменение формы СШП радиолокационных эхосигналов при зондировании сложных целей Другой эксперимент показал возможности СШП радиолокационных систем по получению радиолокационных дальностно-доплеровских портретов сложных целей

Публикации но îevie диссертации

1 Зшаншин rJI , Иммореев ИЯ, Федотов Д В Цифровая обработка сверхширокололосных радио юкационных сигналов // Сборник докладов 2й международной конференции «Цифровая обработка cm налов и ее применения» (DSPA 99) Москва, 21-24 сентября, 1999 Материалы конференции - Москва «Международный центр научной и технической информации»

2 Зиганшин ') Г. Иммореев ИЯ. Федотов ДВ, Черняк ВС Обнаружение радиолокационных сигна юв неизвестной формы // Сборник докладов 5й международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применения» (DSPA 2003) Москва 21-24 сентября 200" Материалы конференции - Москва «Международный центр научной и технической информации»

3 Зиганшин 1Г Иумореев ИЯ, Федотов ДВ, Черняк ВС Обнаружение сверхпшрокополосных сигналов отраженных от с южных целей // Сборник докладов всероссийской научной конференции «Сверчширокополоспые сигналы в радиолокации, связи и акустике» (СРСА) Муром, 1-3 июля 2003 Магериагы конференции - Муром' ВлГУ

4 Зайцев А В. Зиганшин Э Г Расчет лффекшвной площади рассеяния плоской металлической пластины при об 1У чении ее коротким сверхширокопо госным радиоимнумьсом // Сборник докладов всероссийской научной конференции «Сверхширокополоспые сигналы в радиолокации, связи и акуыике» fCPCAj Муром, 1-3 июля, 2003 Maiери&чы конференции - Муром Вл1 У

5 Зиганшин ') 1 . Иммореев И Я Сверхширокополосный радар // Сборник докладов 2й международной конференции «Сверхпшрокопо.юсные и сверхкороткие импу гьсные сигналы» CUWBUSIS) Севасюполь 19-22 сентября 2004 Материалы конференции - Севастополь

6 Зиганшин ЭГ Меюды обнаружения сверх широкополосных сигналов // Труды РШ ОРг)С имени А С Попова Серия Сверхширокопо юсные сигналы и сверхкоро1кие импу гьсы в радиоюкации свя ;и и акуиике Выпуск I Москва 2005

¿OOGf\ HOOTQ

Введение.

1. Обзор известных алгоритмов обнаружения сигналов и анализ их применения для обнаружения СШП радиолокационных сигналов.

2. Алгоритмы обнаружения СШП радиолокационных эхосигналов неизвестной формы.

2.1 Синтез оптимального алгоритма обнаружения периодического сигнала неизвестной формы.

2.2 Квазиоптимальные алгоритмы обнаружения периодического сигнала неизвестной формы.

2.3 Определение параметров распределения величин на выходе оптимального и квазиоптимальных обнаружителей СШП радиолокационных сигналов.

2.3.1 Определение параметров распределения величин на выходе оптимального обнаружителя периодических сигналов неизвестной формы.

2.3.2 Определение параметров распределения величин на выходе энергетического обнаружителя с накоплением.

2.3.3 Определение параметров распределения величин на выходе ЧПКО с накоплением.

2.3.4 Параметры распределения величин на выходе оптимального алгоритма обнаружения детерминированного сигнала.

2.4 Выводы по результатам второй главы.

3. Математическое и имитационное моделирование процессов на выходе обнаружителей СШП радиолокационных сигналов.

3.1 Описание математической модели.

3.2 Описание имитационной модели.

3.2.1 Модель шума.;.,„.

3.2.2 Модель сигналов.

3.2.3 Интерфейс программы моделирования.

3.4 Исследование ошибок математической модели.

3.5 Исследование ошибок имитационной модели.

3.6 Анализ сигналов и их распределений на выходе устройств обработки сигнала при помощи имитационного моделирования.

3.6.1 Анализ осциллограмм сигналов на выходе устройств обнаружения.

3.6.2 Качественные показатели распределения процессов на выходе устройств обнаружения ООНС, ЧПКО и ЭО.

3.7 Анализ характеристик обнаружения.

3.7.1 Постановка задач моделирования характеристик обнаружения.

3.7.2 Влияние длительности импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты математического моделирования.

3.7.3 Влияние длительности импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты имитационного моделирования.

3.7.4 Влияние количества импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты математического моделирования.

3.7.5 Влияние количества импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты имитационного моделирования.

3.7.6 Влияние корреляции импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты имитационного моделирования.

3.8 Выводы по результатам моделирования.

4. Описание проведения экспериментов и анализ полученных экспериментальных данных.

4.1 Технические трудности реализации экспериментов по обработке сигналов по алгоритмам ООНС и ЧПКО.

4.2 Эксперимент по зондированию имитируемой многоточечной цели коротким СШП импульсом.

4.2.1 Описание эксперимента.

4.2.2 Обработка и анализ результатов эксперимента.

4.3 Эксперимент по измерению движущихся объектов с помощью импульсно-доплеровского короткоимпульсного СШП радиолокационного измерителя.

4.3.1 Описание радиолокационного измерителя.

4.3.2 Описание эксперимента.

4.3.3 Обработка и анализ результатов эксперимента.

4.4 Выводы по результатам проведенных экспериментов.

Актуальность работы

Традиционно в радиолокации в качестве зондирующих сигналов применяются импульсные или непрерывные сигналы с узкой полосой частот. Стремление улучшить характеристики PJIC с целью получения большей информации о зондируемых объектах привело к использованию в радиолокации широкополосных и сверхширокополосных сигналов, обладающих большой относительной полосой частот. Относительная полоса f - f частот сигнала Г| определяется выражением: tj = ———, где fB, fbi - верхняя и в + /н нижняя граничные частоты в спектре сигнала.

Согласно определению DARPA1 сигналы, имеющие значение относительной ширины полосы частот: Tf>0.25, считаются сверхширокополосными (СШП).

Существует несколько типов сигналов, способных удовлетворять данному условию. Одним из самых распространенных типов СШП сигналов являются импульсы малой длительности (порядка наносекунды или долей наносекунды). Такие сигналы формируются путем возбуждения сверхширокополосной передающей антенны коротким видео или биполярным импульсом. Примеры осциллограмм таких СШП сигналов, полученные экспериментальным путем, представлены на рисунке 1. Далее проблемы, рассматриваемые в этой работе, относятся именно к этому типу СШП сигналов. Такие сигналы сложно характеризовать параметрами, свойственными узкополосным сигналам (например, несущей частотой). В общем случае такие сигналы

1 Управление перспективных исследований и разработок министерства обороны США, The Defense Advanced Research Projects Agency (www.darpa.mil).

3.0 4.0 5.0 S.O 2.0 4.0

Рис. 1. Примеры короткоимпульсных сверхширокополосных сигналов. характеризуются формой - зависимостью напряженности поля сигнала от времени.

Особенностью использования СШП сигналов в качестве зондирующих импульсов PJIC является непредсказуемое изменение формы и длительности эхосигнала в процессе зондирования цели, в том случае, когда частотные и поляризационные характеристики одного или нескольких разрешаемых по дальности отражателей существенно отличаются от спектра и поляризации сигнала. Такая цель в дальнейшем

Эхосигнал именуется сложной целью. На рисунке 2 приведены примеры отражений от двух блестящих точек, имеющие разную форму при облучении одним и тем же импульсом зондирования.

Цели, зондируемые СШП сигналами, как правило, являются

СШП импульс зондирования

•I \i I I л

I \ к / \

Рис. 2. СШП эхосигналы, от отражателей с частотными характеристиками, отличными от спектра сигнала. сложными и состоят из нескольких разрешаемых по дальности отражателей. Это приводит к увеличению длительности эхосигнала x=2L/c, где L -радиальная (относительно РЛС) протяженность цели. Такой сигнал называют также портретом цели.

Так как портрет цели на входе приемника из-за неизвестных характеристик отражателей неизвестен, то применение алгоритмов обнаружения сигнала, основанных на априорных знаниях о форме сигнала (корреляционная обработка, согласованная фильтрация) или использующих его некоторые формообразующие параметры (например, значение несущей частоты), в данном случае невозможно. Таким образом, задача оптимального обнаружения сигнала неизвестной формы требует поиска новых алгоритмов обработки.

В связи с вышесказанным, поиск и анализ алгоритмов, способных решать задачу оптимального обнаружения сигналов неизвестной формы является актуальным.

Цель работы

Поиск и исследование новых алгоритмов обнаружения периодических сверхширокополосных радиолокационных эхосигналов неизвестной формы.

Основные задачи работы:

1. Анализ существующих алгоритмов обнаружения сигналов и возможности их использования для обнаружения радиолокационных эхосигналов неизвестной формы.

2. Синтез оптимального алгоритма обнаружения периодического сигнала неизвестной формы на фоне белого гауссова шума. Анализ полученного алгоритма и синтез квазиоптимальных алгоритмов обнаружения периодического сигнала неизвестной формы. Определение параметров распределения величин на выходе обнаружителей при гауссовом приближении. Создание компьютерной программы математического и имитационного моделирования алгоритмов обнаружения периодических сигналов неизвестной формы. Анализ ошибок и погрешностей моделей, реализованных в программе.

3. Математическое и имитационное моделирование обнаружителей периодического сигнала неизвестной формы на фоне белого гауссова шума при различных параметрах сигнала. Анализ полученных результатов моделирования.

4. Проведение экспериментов с использованием сверхширокополосных радиолокационных устройств. Описание радиолокационных устройств, анализ результатов экспериментов.

Предмет исследования

Предметом исследования является обработка эхосигналов неизвестной формы в приемнике сверхширокополосной радиолокационной системы.

Объект исследования

Объектом исследования являются алгоритмы обнаружения периодических радиолокационных эхосигналов неизвестной формы на фоне белого гауссова шума.

Методы исследования

Решение поставленных задач осуществляется с использованием методов статистической радиотехники и корреляционного анализа, математического и имитационного моделирования, экспериментальными исследованиями.

Научная новизна

1. Описаны новые оптимальный и квазиоптимальный алгоритмы обнаружения периодических эхосигналов неизвестной формы не фоне белого гауссова шума. Получены параметры распределений на выходе обнаружителей, реализующих данные алгоритмы при гауссовом приближении.

2. Создана программа, сочетающая в себе возможности математического и имитационного моделирования обнаружителей периодических эхосигналов неизвестной формы на фоне белого гауссова шума. В программе, наряду с известными алгоритмами генерации шумовых последовательностей, предложен новый алгоритм генерации гауссова шума, позволяющий получить точное соответствие распределения заданного и имитируемого шумов при малой длине выборки. Наряду с этим в модели реализован новый алгоритм формирования периодического сигнала с заданным уровнем корреляции соседних импульсов.

3. Получены качественные показатели и количественные значения эффективности предложенных алгоритмов обнаружения периодического эхосигнала неизвестной формы на фоне белого гауссова шума при различных параметрах сигнала: длительности импульсов, количестве импульсов в пачке, уровне корреляции соседних импульсов пачки.

4. Приведены новые экспериментальные результаты, полученные с использованием сверхширокополосных радиолокационных систем.

Практическая ценность и значимость

Предложены алгоритмы, позволяющие наиболее эффективно решить задачу обнаружения периодических эхосигналов неизвестной формы на фоне белого гауссова шума.

Исследование предложенных алгоритмов с помощью математического и имитационного моделирования позволяет сравнить их эффективность в различных ситуациях. Получены оценки эффективности применения того или иного алгоритма, позволяющие оценить выигрыш или потери в эффективности выбранного алгоритма по отношению к другим алгоритмам в зависимости от параметров сигнала (длительности импульсов, количества импульсов, корреляции соседних импульсов).

Реализованные в программе моделирования алгоритмы обработки сигнала позволяют оценить вычислительные затраты на обработку сигнала. Это имеет большое значение при выборе алгоритма с учетом вычислительных ресурсов системы и при реализации потокового (в реальном времени) процесса обработки сигнала.

Достоверность

Обоснованность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационной работе, подтверждается использованием апробированных методов статистического анализа и высокой степенью совпадения результатов математического и имитационного моделирования.

Использование результатов работы

Предложенные алгоритмы и результаты математического и имитационного моделирования использовались в следующих научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах, выполненных в Московском авиационнои институте:

1. НИР «Обоснование технических решений и технологий создания сверхширокополосных радиолокаторов с электронно-управляемыми характеристиками антенн». Шифр «Спрос-1». Заказчик: в/ч 44386.

2. НИР «Поисковые исследования по разработке новых методов распознания объектов при зондировании мощными импульсами сверхширокополосного излучения». Шифр «Штарк». Заказчик: Секция прикладных проблем при президиуме РАН.

3. НИР «Исследование возможностей формирования и приема сверхширокополосных сигналов». Шифр «Нуклон». Заказчик: в/ч 71330.

4. НИР «Экспериментальное исследование возможности получения дальностных портретов целей с высоким разрешением на макете сверхширокополосной PJTC». Шифр «Слон-М». Заказчик: НИИРЛ МГТУ им. Баумана.

5. ОКР «Радиолокационная станция для поиска людей в условиях отсутствия прямой оптической видимости». Шифр «Заболонь-АР». Заказчик: в/ч 11135.

Апробация работы

Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

1. 2-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применения». Россия, Москва, 21-24 сентября 1999.

2. 5-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применения». Россия, Москва, 12-14 марта 2003.

3. Всероссийская научная конференция «Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике». Россия, Муром, 1-3 июля 2003.

4.2-я международная конференция «Сверхширокополосные и сверхкороткие импульсные сигналы». Украина, Севастополь, 19-22 сентября 2004.

5. 1-я международная конференция «Сверхширокополосные сигналы и сверхкороткие импульсы в радиолокации, связи и акустике». Россия, Суздаль, 27-29 сентября, 2005.

Публикации

По основным результатам выполненных в диссертации исследований опубликовано шесть печатных работ - материалы докладов на международных и всероссийских конференциях.

Положения, выносимые на защиту

1. Приведенные результаты экспериментов обосновывают изменение формы сверхширокополосного сигнала при его отражении от цели, блестящие точки которой имеют частотные и поляризационные характеристики, отличные от спектра и поляризации зондирующего сигнала.

2. Синтезированные оптимальный и квазиоптимальный алгоритмы обнаружения пачки сверхширокополосных эхосигналов неизвестной формы обеспечивают наиболее высокое качество обнаружения по сравнению с другими известными методами обнаружения неизвестных сигналов.

3. Разработанные математическая и имитационная модели систем оптимальной и квазиоптимальной обработки пачки сверхширокополосных сигналов неизвестной формы позволяют провести сравнительный анализ предложенных и известных алгоритмов обнаружения при различных параметрах сигнала.

4. Экспериментально показана эффективность использования сверхширокополосных сигналов для решения задач обнаружения, распознавания и точного измерения скорости и местоположения движущихся объектов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 60 источников. Основная часть работы изложена на 170 страницах машинописного текста. Работа содержит 130 рисунков, 14 таблиц и 125 формул.

4.4 Выводы по результатам проведенных экспериментов

Описаны два эксперимента с использованием в PJIC короткоимпульсных СШП зондирующих сигналов. Оба эксперимента показали возможность получения портретов целей при использовании СШП зондирующего сигнала с разрешающей способностью в несколько раз выше, чем размеры зондируемых объектов.

Первый из описываемых экспериментов - зондирование коротким СШП импульсом имитируемой многоточечной цели. На полученных осциллограммах эхосигнала наблюдались отражения от каждой из блестящих точек имитируемых целей на фоне отражений от подстилающей поверхности (рис. 4.11). Заметно, что эхосигналы от различных блестящих точек имеют различную форму. Это связано с тем, что имитируемые блестящие точки обладали различными отражательными свойствами (импульсными характеристиками).

При изменении ракурса облучения имитируемой цели менялся и эхосигнал (табл. 4.2, 4.3). Отражения от блестящих точек изменяли форму, меняли положение на оси времени относительно друг друга, сливались друг с другом, интерферировали между собой. Совокупность таких отражений от блестящих точек на временной оси называют дальностным портретом цели. Этот портрет позволяет получить дополнительную информацию о зондируемом объекте. Первичная траекторная обработка позволит спрогнозировать текущий ракурс цели. Полученный дальностный портрет цели при известном ракурсе может эффективно использоваться для распознавания объекта. В дальнейшем можно изучить характер отражений от каждой блестящей точки, что бы распознать тип каждой блестящей точки, что увеличит точность распознавания зондируемого объекта.

Вторая часть эксперимента посвящена возможности дальностного и углового разрешения блестящих точек при имитировании многопозиционной СШП PJ1C. Высокая разрешающая способность по дальности СШП зондирующих сигналов позволяет эффективно использовать алгоритмы совместной обработки сигнала с разнесенных приемных позиций с целью получения разрешения по угловым координатам для построения двумерной радиолокационной картины зондируемого пространства. Как показали результаты обработки эхосигналов, полученных в ходе эксперимента, при построении многопозиционной СШП радиолокационной системы возможно разрешение объектов не только по дальности, но и по азимуту (рис. 4.19 - 4.27).

Второй эксперимент демонстрирует использование СШП сигналов с высокой разрешающей способностью в импульсно-доплеровской радиолокационной системе. Традиционное построение доплеровских PJ1C подразумевает использование в качестве зондирующих сигналов непрерывные гармонические колебания. Такие системы либо не обладают, либо (при использовании специальных модуляций сигнала) обладают плохой разрешающей способностью по дальности. Это ограничивает применение таких PJIC только как систем обнаружения и сопровождения целей при достаточно простой радиолокационной обстановке (в основном при работе в свободном пространстве). Использование коротких СШП сигналов позволяет получить высокую разрешающую способность по дальности, превышающую в несколько раз (или на порядок) геометрические размеры зондируемых объектов. Это позволяет использовать PJ1C на коротких дистанциях в сложной радиолокационной обстановке.

Эксперимент показал особенности зондирования объектов доплеровской СШП PJ1C с высокой разрешающей способностью по дальности. Показаны так называемые «доплеровские портреты» объектов (рис. 4.42), маневрирование объектов в стробе PJ1C (рис. 4.46), прохождение через строб PJ1C объектов со сложным движением (рис. 4.47). Все измерения проводились в сложной радиолокационной обстановке с наличием множества отражающих объектов (рис. 4.37). Тем не менее, результаты показывают, что высокая разрешающая способность PJ1C по дальности не только позволяет получить дополнительную информацию о цели, но и проводить измерения в широком угловом секторе при наличии множества отражающих двигающихся и неподвижных объектов.

Заключение

Как было показано во введении, задача эффективного обнаружения СШП эхосигналов, обладающих свойством непредсказуемо менять свою форму при зондировании ими сложных целей, исследована недостаточно подробно и на сегодняшний момент, в виду повышенного интереса к СШП технологиям, является достаточно актуальной.

В первой главе проведен обзор современной литературы, рассмотрены различные способы обработки сигнала и дан анализ их применения для обнаружения СШП эхосигналов.

Проведенный анализ современных зарубежных статей, прямо или косвенно рассматривающих вопросы обнаружения СШП сигналов в радарах и коммуникационных системах [38, 39, 47 - 50, 52 - 55, 58, 59], показал, что авторы абстрагируются от проблем связанных с изменением формы одиночного СШП импульса и используют для их обработки согласованные фильтры (корреляторы) или энергетические детекторы. В работе [53] указывается на необходимость учета при построении обработки фактора изменения (distortion) СШП сигнала при распространении и переотражении. В рабочей группе «1ЕБЕ 802.15.4а Task Group» ведутся обсуждения по внесению описания данной проблемы в стандарт СШП связи.

Классический согласованный фильтр (рис. 1.2), как обнаружитель детерминированного сигнала, может использоваться в качестве обнаружителя СШП эхосигнала от отдельных «блестящих» точек цели при условии известности на приемной стороне её импульсной характеристики (что в практических приложениях бывает крайне редко).

Энергетический обнаружитель (рис. 1.4) способен обнаруживать СШП радиолокационные эхосигналы неизвестной формы.

При обнаружении когерентных пачек СШП импульсов применяются схемы, состоящие из СФОИ и линейного накопителя (рис. 1.5) [36, 37]. Накопление некогерентной пачки СШП импульсов потребует применения перед накопителем детектора огибающей сигнала (рис. 1.6). При этом оптимальным образом выбирается характеристика детектора, и оцениваются вносимые им потери [5, 26, 27, 36, 37, 60].

В случае обнаружения пачек импульсов неизвестной формы невозможно использование СФОИ. В этом случае, исходя из предлагаемых в литературе решений, необходимо использовать алгоритм некогерентного накопления результатов обработки каждого импульса с помощью энергетического обнаружителя. При этом неизбежно возникают из за вынужденного некогерентного накопления когерентной пачки импульсов неизвестной формы.

Основным выводом первой главы является отсутствие в настоящее время оптимального алгоритма обнаружения когерентной пачки импульсов неизвестной формы.

Во второй главе приведено решение задачи статистического синтеза оптимального алгоритма обнаружения периодического сигнала неизвестной формы на фоне аддитивного стационарного белого шума. Применялся критерий обобщенного отношения правдоподобия [3, 28]. Существо подхода заключается в использовании алгоритма, оптимального при известных параметрах сигнала, в который вместо неизвестных параметров подставляются их максимально правдоподобные оценки. В данном случае оценивались не отдельные параметры сигнала, а сигнал в целом как функция времени.

Получен алгоритм оптимального алгоритма обнаружения неизвестного сигнала - ООНС (2.14) и приведена его схема (рис. 2.1). Оптимальный алгоритм обнаружения периодического сигнала неизвестной формы сводится к суммированию отрезков принятой реализации на тех интервалах времени, где ожидаются сигналы, вычислению энергии этой суммы и сравнению полученной энергии с порогом, определяемым заданной вероятностью ложной тревоги (по критерию Неймана-Пирсона). Синтезированный обнаружитель сходен с известным энергетическим обнаружителем гауссовского стохастического сигнала [19]. Аналогичный результат получен в [30] на основе оценочно-корреляционного метода для сигналов с полной априорной неопределенностью.

Отличие здесь состоит в том, что синтезированный обнаружитель использует априорную информацию о периоде повторения и одинаковой форме принимаемых импульсов.

Алгоритм (2.14) обнаружения в шуме периодического сигнала неизвестной формы, оптимален для обнаружения цели с известной радиальной длиной. Этот гипотетический случай рассмотрен в качестве эталонного, позволяющего оценивать эффективность обнаружения в различных условиях. В реальных ситуациях, когда протяженность и скорость цели априори неизвестны, необходимо многоканальное построение системы и по длительности сигнала и по скорости цели.

Анализ ООНС позволил предложить квазиоптимальный алгоритм обнаружения периодических сигналов неизвестной формы - ЧПКО (рис. 2.4). Данный алгоритм аналогичен коррелятору с опорным сигналом (КОС) с той разницей, что в качестве опорного сигнала для обработки текущего импульса используется импульс принятый в предыдущем периоде зондирования, (т.е. в опорном канале присутствует шум).

Распределение процессов на выходе ООНС, ЧПКО и ЭО в некоторых случаях сильно отличается от нормального. Это осложняет поиск точного аналитического решения задачи по поиску распределения величин на их выходе. Для ООНС и ЭО такое решение возможно с использованием %2 распределения. Для упрощения задачи предложено решение для частного случая, условием которого является нормализация процессов в интеграторах обнаружителей при достаточной для этого длительности импульсов и соответствующей модели эхосигнала. Для обнаружителей ЧПКО и ЭО условием нормализации так же является достаточное количество накапливаемых импульсов пачки. Для такого гауссова приближения найдены параметры распределения процессов для случаев наличия и отсутствия полезного сигнала во входной реализации (табл. 2.1). Это позволило провести статистический анализ эффективности работы данных обнаружителей.

В третьей главе описаны математическая и имитационная модели, представлены результаты моделирования. Математическая модель базируется на гауссовом приближении в статистическом описании процессов на выходе обнаружителей ООНС, ЧПКО и ЭО и создана для анализа эффективности данных алгоритмов при параметрах требующих для имитационной модели больших вычислительных ресурсов. Имитационная модель базируется на модели шума и модели сигналов и создана для анализа эффективности алгоритмов обнаружения при параметрах не обеспечивающих требуемой для математической модели нормализации процесса на выходе обнаружителей.

Началу моделирования предшествовал анализ математической и имитационной модели на предмет выдаваемых ими ошибок, связанных с соблюдением параметров для обеспечения принятых допущений математической модели и с конечным количеством опытов в имитационной модели (длина шумовой реализации).

Показателем ошибки (отклонения) математической модели принята разница А между достоверной и анализируемой кривой характеристики обнаружения на уровне РПо=0.5 (рис. 3.16). Как видно из рис. 3.17, ошибка падает до 0.5 дБ у ЧПКО при обнаружении 8-точечной цели, у ЭО при 40-точечной, у ООНС при 60-точечной. При использовании накопления пачки импульсов ошибка падает до 0.5дБ у ЧПКО при накоплении 20 импульсов, у ЭО при накоплении 55 импульсов.

Показателем ошибки имитационной модели принят разброс характеристик обнаружения построенных при одних и тех же условиях (рис. 3.19). На этот разброс влияют такие параметры как длина шумовой реализации (рис. 3.20), количество элементов разрешения цели (рис. 3.21), количество накапливаемых импульсов (рис. 3.22). С учетом проведенных исследований, исходя из требований к быстродействию современного персонального компьютера, для получения разброса менее 0.5 дБ(р-р), необходимо проводить моделирование о для значений: Рлт не менее 10"', количества импульсов в пачке М < 20 и длины импульсов п < 50.

Проведен анализ осциллограмм сигналов на выходе устройств КОС, ООНС, ЧПКО и ЭО при обнаружении пачки импульсов. На выходе КОС наблюдается знакопеременный сигнал с остроконечным пиком, повторяющий форму автокорреляционной функции полезного сигнала (рис. 3.27). В отсутствии сигнала процесс имеет нулевое среднее. На выходе ООНС и ЭО наблюдается огибающая полезного сигнала пологой формы (рис. 3.29, 3.30). В отсутствии полезного сигнала процесс имеет ненулевое среднее. На выходе ЧПКО (рис. 3.28) так же наблюдается огибающая полезного сигнала пологой формы за исключением момента обработки первого импульса пачки, когда отсутствует опорный сигнал. В этот момент наблюдается увеличение дисперсии шумового процесса. В отсутствии сигнала процесс имеет нулевое среднее.

Проведено исследование качественных показателей процесса на выходе обнаружителей ООНС, ЧПКО и ЭО. Исследовались асимметрия и отклонение от нормального закона распределения процессов на выходе обнаружителей в зависимости от длительности импульсов, количества импульсов пачки, отношения сигнал/шум при наличии и отсутствии полезного сигнала во входной реализации. В таблице 3.6 показано влияние указанных параметров на характеристики процессов на выходе различных обнаружителей.

С ростом количества импульсов пачки, длительности импульсов, отношения сигнал шум происходит нормализация процессов на выходе обнаружителей (рис. 3.31 - 3.38). В большинстве случаев характер нормализации носит более быстрый характер при малых значениях параметров и более пологий с выходом на насыщение при больших значения параметров. Отдельно хочется отметить изменение асимметрии и отклонения процесса на выходе ЧПКО от отношения сигнал/шум на входе устройства (рис. 3.39 - 3.40). При нулевом значении энергии сигнала асимметрия близка к нулю, отклонение имеет определенное начальное значение. При увеличении сигнал/шум асимметрия и отклонение начинают расти, а затем, достигнув определенного значения начинают уменьшаться. У ООНС и ЭО характер этого изменения имеет монотонный характер.

Исследовались характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО при обнаружении пачки импульсов. Исследовались влияние на качество обнаружения таких параметров как количество импульсов пачки, длительность импульсов и корреляции соседних импульсов пачки. Показателем эффективности являлся проигрыш А относительно КОС в отношении сигнал/шум при тех же параметрах сигнала на уровне РПо=0.5 (рис.3.15).

С ростом длительности импульсов (количества элементов разрешения цели) наблюдается рост проигрыша обнаружителей ООНС, ЧПКО и ЭО (рис. 3.42 - 3.45, 3.47 - 3.48). Абсолютные отклонения между кривыми сначала растут, а затем стабилизируются и остаются неизменными. Ухудшение показателей обнаружения объясняется большим накоплением шума, что приводит к поднятию порога обнаружения для удержания на заданном уровне вероятности ложных тревог и, как следствие, уменьшению вероятности правильного обнаружения. При этом, как известно, КОС не подвержен влиянию длительности импульсов на показатели обнаружения (его характеристики зависят только от энергетических параметров сигнала).

Исследовалось влияние количества импульсов пачки. Как показало моделирование (рис. 3.50 - 3.53, 3.55 - 3.56) алгоритм ООНС не подвержен влиянию данного параметра, так как использует когерентное накопление сигнала до детектирования. Его проигрыш КОС постоянен и определяется только длительностью импульсов. Алгоритмы ЧПКО и ЭО с ростом количества импульсов пачки ухудшают показатели. Это объясняется некогерентным накоплением импульсов при обработке. При двух импульсов пачки эффективность алгоритмов ЧПКО и ЭО одинакова, а проигрыш КОС минимален. С ростом количества импульсов пачки алгоритм ЭО начинает отставать в эффективности от ЧПКО, затем это отставание стабилизируется.

Исследовалось влияние декорреляции соседних импульсов пачки dr на качество обнаружения по алгоритмам ООНС и ЧПКО (эффективность работы алгоритма ЭО не зависит от этого параметра). Стоит отметить, что в данных условиях ООНС уже не является оптимальным. При двух импульсах в пачке ЧПКО начинает проигрывать ЭО при dr=4%, ООНС начинает проигрывать ЭО при dr=50% (рис. 3.58 - 3.61). При 5 импульсах в пачке эти цифры становятся равными 28% и 37% соответственно. При 20 импульсах ЧПКО становится более эффективным, чем ООНС: 20% у ООНС против 30% у ЧПКО. Это связано с тем, что в ЧПКО в обработке участвуют только два соседних импульса пачки, корреляция между которыми всегда наибольшая. ООНС суммирует формы всех импульсов пачки и потеря когерентности неизбежно ведет к потерям с ростом количества импульсов.

ООНС показал себя как самый эффективный из трех рассмотренных алгоритмов обнаружения когерентных пачек импульсов неизвестной формы на фоне аддитивного белого гауссова шума. Выигрыш ООНС перед традиционным ЭО уже заметен при обнаружении пачки из двух импульсов. Его независимость от количества импульсов в пачке делает его наилучшим для обнаружения больших пачек когерентных эхосигналов. При этом необходимо учитывать многоканальное построение системы обработки по скорости, для учета доплеровского смещения периода повторения сигнала.

ЧПКО показал себя как алгоритм, эффективность которого выше чем ЭО. Он более устойчив к потере когерентности импульсов в пачке чем ООНС.

ЭО показал себя как алгоритм с наихудшими показателями. Исключение составляет случай обнаружения пачки некогерентных импульсов, при котором ЭО не теряет своей эффективности. Системы обработки на базе ЭО является наиболее простыми и дешевыми в реализации.

Четвертая глава посвящена экспериментальной части. Начало главы посвящено трудностям реализации устройств обработки по алгоритмам ООНС и ЧПКО в аналоговом виде. Сделан вывод о том, что наиболее рационально реализовать данные алгоритмы в цифровом виде. К сожалению, разработка систем приема и цифровой обработки сигнала со скоростями преобразования от гигагерца и выше в настоящее время реализуются пока достаточно сложно и поэтому они дороги и мало доступны для массового применения. Поэтому предложенные алгоритмы ООНС и ЧПКО, реализованные в цифровом виде, являются перспективными для будущих разработок, когда скоростные АЦП станут более дешевыми и доступными.

Описаны два эксперимента с использованием в PJIC короткоимпульсных СШП зондирующих сигналов. Оба эксперимента показали возможность получения портретов целей при использовании СШП зондирующего сигнала с разрешающей способностью в несколько раз выше, чем размеры зондируемых объектов.

Первый из описываемых экспериментов - зондирование коротким СШП импульсом имитируемой многоточечной цели. На полученных осциллограммах эхосигнала наблюдались отражения от каждой из блестящих точек имитируемых целей на фоне отражений от подстилающей поверхности (рис. 4.11). Заметно, что эхосигналы от различных блестящих точек имеют различную форму. Это связано с тем, что имитируемые блестящие точки обладали различными отражательными свойствами (импульсными характеристиками).

При изменении ракурса облучения имитируемой цели менялся и эхосигнал (табл. 4.2, 4.3). Отражения от блестящих точек изменяли форму, меняли положение на оси времени относительно друг друга, сливались друг с другом, интерферировали между собой. Совокупность таких отражений от блестящих точек на временной оси называют дальностным портретом цели. Этот портрет позволяет получить дополнительную информацию о зондируемом объекте. Первичная траекторная обработка позволит спрогнозировать текущий ракурс цели. Полученный дальностный портрет цели при известном ракурсе может эффективно использоваться для распознавания объекта.

Вторая часть эксперимента посвящена возможности дальностного и углового разрешения блестящих точек при имитировании многопозиционной СШП PJIC. Высокая разрешающая способность по дальности СШП зондирующих сигналов позволяет эффективно использовать алгоритмы совместной обработки сигнала с разнесенных приемных позиций с целью получения разрешения по угловым координатам для построения двумерной радиолокационной картины зондируемого пространства. Как показали результаты обработки эхосигналов, полученных в ходе эксперимента, при построении многопозиционной СШП радиолокационной системы возможно разрешение объектов не только по дальности, но и по азимуту (рис. 4.19 - 4.27).

Второй эксперимент демонстрирует использование СШП сигналов с высокой разрешающей способностью в импульсно-доплеровской радиолокационной системе. Традиционное построение доплеровских PJ1C подразумевает использование в качестве зондирующих сигналов непрерывные гармонические колебания. Такие системы либо не обладают, либо (при использовании специальных модуляций сигнала) обладают плохой разрешающей способностью по дальности. Это ограничивает применение таких PJ1C только как систем обнаружения и сопровождения целей при достаточно простой радиолокационной обстановке (в основном при работе в свободном пространстве). Использование коротких СШП сигналов позволяет получить высокую разрешающую способность по дальности, превышающую в несколько раз (или на порядок) геометрические размеры зондируемых объектов. Это позволяет использовать PJ1C на коротких дистанциях в сложной радиолокационной обстановке.

Эксперимент показал особенности зондирования объектов доплеровской СШП PJ1C с высокой разрешающей способностью по дальности. Показаны так называемые «доплеровские портреты» объектов (рис. 4.42), маневрирование объектов в стробе PJ1C (рис. 4.46), прохождение через строб PJ1C объектов со сложным движением (рис. 4.47). Все измерения проводились в сложной радиолокационной обстановке с наличием множества отражающих объектов (рис. 4.37). Тем не менее, результаты показывают, что высокая разрешающая способность PJ1C по дальности не только позволяет получить дополнительную информацию о цели, но и проводить измерения в широком угловом секторе при наличии множества отражающих двигающихся и неподвижных объектов.

1. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. - М.: Советское радио, 1971.

2. Ван дер Спек Г. Обнаружение пространственно-распределенной цели. Зарубежная радиоэлектроника № 9, 1972.

3. Ван Трис Г. J1. Теория обнаружения, оценок и модуляций: В 4 т.: Пер. с англ. Под ред. В. И. Тихонова. М.: Советское радио, 1972.

4. Вовшин Б.М. СШП РЛС с безинерционным обзором пространства. -В сб.: Труды 2-го Международного радиоэлектронного форума. МРФ-2005.

5. Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития», т. 2, Харьков, 2005, с 20-33.

6. Григорин-Рябов В.В. Радиолокационные устройства. М.: «Советское радио». 1970.

7. Гуткин Л.С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуационных помехах. М.: Советское радио, 1972.

8. Дулевич В.Е. Теоретические основы радиолокации. М.: Советское радио, 1978.

9. Ю.Иммореев И.Я. Сверхширокополосная (СШП) локация: основные особенности и отличия от традиционной радиолокации. -Электромагнитные волны и электронные системы, 1997, т.2, №1.

10. Иммореев И.Я. Сверхширокополосные радары: новые возможности, необычные проблемы, системные особенности. Вестник МГТУ им. Баумана, Серия Приборостроение, Выпуск 4, 1998.

11. Иммореев И.Я., Федотов Д.В. Оптимальная обработка радиолокационных сигналов с неизвестными параметрами. Радиотехника, №10, 1998.

12. Иммореев И.Я. Features of Signal Processing in Ultra Wide Band (UWB) Radars. Progress in Electromagnetics Research Symposium (PIERS'98). Italy, Baveno, Iuly 20-22, 1998.

13. Иммореев И.Я. Correlation Processing of Radar Signals with Unknown Parameters. International Radar Symposium (IRS'98). Germany, Munich, 15-17 September, 1998.

14. Иммореев И.Я. Signal Processing in Ultra Wide Band (UWB) Radars. Fifth International Conference on Radar Systems (RADAR'99). France, Brest, 18-20 May, 1999.

15. Иммореев И.Я. Optimal Processing of Ultra-Wideband Radar Signals. 3-rd European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR). Germany, Munich, 23-25 May, 2000.

16. Иммореев И.Я., Федотов Д.В. Detection of ultra -wideband radar signals scattered from complex targets. "Радиофизика и радиоастрономия" том 7, № 4, декабрь, 2002, издание Национальной академии наук Украины.

17. Казаринов. Ю.М. Радиотехнические системы. М.: Советское радио, 1968.

18. Казаринов Ю.М. Радиотехнические системы. М.: Высшая школа, 1990.

19. Кошелев В.И., Сарычев В.Т., Шипилов С.Э. Параметрическое распознавание при сверхширокополосном зондировании. Муром, USRCA 2003.

20. Ланге Ф.Г. Статистические аспекты построения измерительных систем. -М.: Радио и связь, 1981.

21. Левин Б.Р. Теория случайных процессов и ее применение в радиотехнике. -М.: Советское радио, 1960.

22. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Советское радио, 1966.

23. Макаренко А.В. Об одном подходе к описанию и анализу формы сигнала. -Суздаль, USUIRCA 2005.

24. Маркум Д.И. Статистическая теория обнаружения целей импульсной радиолокационной станцией. Зарубежная радиоэлектроника, 1960, № 10, стр. 3 - 10.

25. Маркум Д.И. Математическое приложение к статистической теории обнаружения целей импульсной радиолокационной станцией. Зарубежная радиоэлектроника, 1960, № 10, стр. 11 -28.

26. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Советское радио, 1977.

27. Сколник М. Справочник по радиолокации. Том 1. М.: Советское радио, 1976.

28. Сосулин Ю.Г. Оценочно-корреляционный принцип приема сигналов на фоне помех и априорная информация. Радиотехника и электроника, 1971, № 3.

29. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983.

30. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств. М.: Радио и связь, 1991.

31. Тучков Л.Т. Радиолокационные характеристики летательных аппаратов. -М.: Радио и связь, 1986.

32. Черняк B.C. Получение радиоизображений объектов. -М.: Радиотехника иэлектроника, 1979, №12. 35.Черняк B.C. Многопозиционная радиолокация. М: Радио и связь. 1993.

33. Ширман Я.Д. Теоретические основы радиолокации. М.: Советское радио, 1970.

34. Ширман Я.Д. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория. -М.: ЗАО «МАКВИС», 1998.

35. Alaeddine El Fawal, Jean Yves Le Boudec. A Power Independent Detection Method for UltraWide Band (UWB) Impulse Radio Networks. // IEEE International Conference on Ultra-Wideband (ICU 2005), Zurich, 5-8 Sep 05.

36. Alaeddine El Fawal and Jean-Yves Le Boudec. A Robust Signal Detection Method for Ultra Wide Band (UWB) Networks with Uncontrolled Interference. // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques (MTT), 2006.

37. Chernyak V., Immoreev I. Detection of Extended Targets by Ultra-Wideband Radars. International Radar Symposium IRS 2003, 30 сентября 02 октября, Дрезден, Германия.

38. D. Brennan. Linear diversity combining techniques. // Proceedings of IRE, vol. 47, pp. 1075-1102, June 1959.

39. Dennis C. Cooper. The probability density function for the output of a correlator with band-pass input waveforms. IEEE transactions on information theory. Vol11, Issue2, April 1965, pages 190-195.

40. Fedotov D., Immoreev I. Detection of UWB Signals Reflected from Complex Targets. IEEE Conference on Ultra Wideband Systems and Technologies UWBST 2002 Baltimore, USA 20-23 May 2002.

41. Fedotov D., Immoreev I. Detection of Ultra -Wideband Radar Signals Scattered from Complex Targets. IEEE International Workshop The Ultra Wideband and Ultra Short Impulse Signals (UWBUSIS'02) Kharkov, Ukraine, 01 October 2002.

42. James D. Taylor. Introduction to Ultra-Wideband Radar Systems. CRC Press. Boca Raton, Ann Arbor, London, Tokyo, 1995.

43. James D. Taylor. Ultra-Wideband Radar Technology. CRC Press, Boca Barton, London, New York, Washington D.C. 2000.

44. Guy Schiavone, Parveen Wahid, Ravi Palaniappan, Judd Tracy, Eric Vandoorn, Paulis Micikevicius, Charles Hughes. Intruder Detection and tracking using UWB Technology. Proceedings of SPIE Int. Soc. Opt. Eng. Volume 5431, pp. 106116, August 2004.

45. H. A. Khan, D. J. Edwards, C. J. Stevens. Ultra Wideband impulse backscatter using time domain techniques. // Proc. PGNET 2005, Liverpool ,UK.

46. H. A. Khan, D. J. Edwards, and W. Q. Malik. Ultra wideband MIMO radar. // Proc. IEEE Intl. Radar Conf. Arlington, VA, USA, 9 May 2005.

47. Kentaro Taniguchi. Design and Analysis of Synthesized Template Waveform for Receiving UWB Signals. IEICE TRANS. FUNDAMENTALS, VOL.E88-A, N0.9 SEPTEMBER 2005.

48. Min Wang, Shuyuan Yang, Shunjun Wu. UWB radar target identification based on linear RBFNN. // ESANN 2005.

49. H. A. Khan, Z. Tarique, D. J. Edwards, C. J. Stevens. On Merits of using Spatial and Waveform Diversity for Target Detection in Ultra Wideband Radars. // Proc. European Radar Conference, Paris, France, Oct. 2005.

50. L. Wu, X. Wu, Z. Tian. Asymptotically Optimal UWB Receivers with Noisy Templates: Design and Comparison with RAKE. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 24, 2006.

51. S. Zhao, H. Liu, and Z. Tian. Decision Directed Autocorrelation Receivers for Pulsed Ultra-Wideband Systems. IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 5, 2006.

52. Van der Spec G.A. Detection of distributed Target. IEEE Trans. AES-7, № 5 pp 922-931, 1971.

53. Y.W. Lee, T.P. Cheatham, J.B. Wiesner. Application of correlation analysis to the detection of periodic signals in noise. PJRE 38, 1165, 1950.

54. Ye (Geoffrey) Li, Andreas F. Molisch and Jinyun Zhang. Channel Estimation and Signal Detection for UWB. A MITSUBISHI ELECTRIC RESEARCH LABORATORY. TR-2003-74 November 2003.

55. Z. N. Low, J. H. Cheong, C. L. Law, W. T. Ng, Y. J. Lee. Pulse Detection Algorithm for Line-of-Sight (LOS) UWB Ranging Applications. IEEE ANTENNAS AND WIRELESS PROPAGATION LETTERS, VOL. 4, 2005.

56. Zhi Tian, Brian M. Sadler. WEIGHTED ENERGY DETECTION OF ULTRA-WIDEBAND SIGNALS. // Proceedings of IEEE Signal Processing Workshop on Advances in Wireless Communications (SPAWC'2005), New York, NY, pp. 158-162, June 6-8,2005.