автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.14, диссертация на тему:Адаптивные алгоритмы снижения уровня боковых лепестков отклика на выходе фильтра сжатия ФКМ радиолокационных сигналов

На правах рукописи

Бабур Галина Петровна

АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ БОКОВЫХ ЛЕПЕСТКОВ ОТКЛИКА НА ВЫХОДЕ ФИЛЬТРА СЖАТИЯ ФКМ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ

Специальность 05.12.14 - Радиолокация и радионавигация

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Томск-2006

Работа выполнена в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники

Научный консультант:

доктор технических наук профессор

Шарыгин Герман Сергеевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук профессор

Панько Сергей Петрович

кандидат технических наук Надев Александр Иванович

Ведущая организация:

НИИ 3 МО РФ

Защита состоится 27 декабря 2006 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 212.268.04 в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники по адресу: 634050, г. Томск, проспект Ленина, 40, ауд. 230.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники.

Автореферат разослан 27 ноября 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

С3

Общая характеристика работы

Актуальность темы

Теория радиолокации с момента своего появления в основном развивалась как теория, рассматривающая так называемые точечные цели. Однако, реальная цель зачастую представляет сложный объект, состоящий из совокупности элементов, и возникает необходимость определения их дальностей и интенсивности отраженных от этих элементов сигналов.

Во многих современных радиолокационных станциях (РЛС) применяется сложный зондирующий сигнал. Использование сложных сигналов по сравнению с простыми имеет ряд преимуществ, в частности, достижение высокого энергопотенциала РЛС при ограниченной мощности излучения и повышенная помехозащищенность. Среди большого многообразия сложных сигналов нашли применение фазокодоманипулированные (ФКМ) сигналы. Функция неопределенности таких сигналов имеет форму, которая исключает эквивалентность сдвига во времени и по частоте, характерную, например, для линейно-частотно-модулированных (ЛЧМ) сигналов.

При обработке отраженные сигналы сворачиваются в короткие импульсы в фильтре сжатия (сжимаются). Как правило, для этого используется согласованный фильтр (СФ). За длительность сжатого фазокодоманипулированного сигнала принимается ширина основного пика, однако за его пределами наблюдаются побочные максимумы (боковые лепестки).

Согласованный фильтр приемника РЛС может считаться оптимальным, если радиолокационный объект представлен одним точечным отражателем и сигнал принимается на фоне аддитивного белого шума. При наблюдении сложного, состоящего их совокупности отражающих элементов, радиолокационного объекта использование СФ не является оптимальным.

Уровень боковых лепестков (УБЛ) сжатого сигнала может существенно превышать не только уровень шума, но и уровни полезных сигналов. Мешающее влияние боковых лепестков проявляется в маскировании информационных пиков от слабых сигналов. На практике часто важно не пропустить полезный слабый радиосигнал от отражателя с малой эффективной поверхностью рассеяния (ЭПР) на фоне мешающих отражений от объектов с большой ЭПР. Например, отраженный целью импульс нередко теряется в более сильных отражениях от близких к цели посторонних объектов. Указанное явление существенно ограничивает динамический диапазон амплитуд полезных сигналов, обрабатываемых РЛС, и стремление его расширить по одной принятой реализации является особенно привлекательным.

Проблема снижения уровня боковых лепестков сжатого сигнала является актуальной как для одноканальной, так и для поляризационной (многоканальной) РЛС. В поляризационной РЛС ситуация усугубляется тем, что при полном поляризационном зондировании одновременно излучается два ортогональных сигнала, и уровень боковых лепестков определяется как их авто-, так и взаимной (кросс-) корреляцией.

/ вАотЩ^Щ

/ с"Петероург I

Учитывая то, что расположение отражателей в составе радиолокационного объекта и интенсивность отраженных от них сигналов являются случайными, возникает задача синтеза приспосабливающихся (адаптивных) алгоритмов и соответствующих им фильтров, параметры и структура которых изменяются во времени. Чтобы характеристики системы были переменными и могли адаптироваться к изменяющимся условиям радиолокационного наблюдения (к различным объектам), необходимо использовать адаптивные фильтры.

Таким образом, исследовательскую работу по синтезу адаптивных алгоритмов снижения боковых лепестков отклика на выходе фильтра сжатия ФКМ радиолокационных сигналов, рассеянных сложными радиолокационными объектами, можно считать актуальной.

Цель работы. Разработка адаптивных алгоритмов снижения уровня боковых лепестков отклика на выходе фильтра сжатия ФКМ сигналов для одноканапьной РЛС и поляризационной РЛС, позволяющих повысить радиолокационную наблюдаемость малоразмерных целей на фоне объектов с большой ЭПР, и исследование их эффективности.

Для реализации поставленной цели автором решаются следующие задачи:

1. Определение математических моделей зондирующего сигнала для одноканальной и поляризационной РЛС.

2. Определение моделей радиолокационных объектов для одноканальной и поляризационной РЛС.

3. Расширение динамического диапазона амплитуд полезных принимаемых сигналов РЛС по одной принятой реализации путем снижения уровня боковых лепестков сжатого сигнала.

4. Проведение численного моделирования адаптивного алгоритма для одноканальной РЛС и разработка на его основе адаптивного алгоритма для поляризационной РЛС.

5. Исследование эффективности разработанных алгоритмов адаптивной фильтрации.

Методы исследования. Проводимые исследования основаны на способах адаптивной обработки сигналов, теории сложных сигналов, оптимальных методах радиоприема и статистической теории радиолокации. В процессе исследования использовались методы математического моделирования.

При проведении математического моделирования использовался пакет прикладных программ Ма&АВ 7.0.

Научная новизна работы состоит в следующем: 1. Применительно к классической (одноканальной) радиолокации со сложными сигналами новым является применение согласованного фильтра в качестве одного из каскадов адаптивного фильтра, импульсная характеристика которого изменяется в зависимости от наблюдаемого радиолокационного объекта. Это позволило, сохранив преимущества согласованного приема, получить более низкий уровень боковых лепестков сжатого сигнала.

2. В части поляризационной радиолокации впервые с целью расширения динамического диапазона амплитуд полезных сигналов предложен метод снижения уровня боковых лепестков сжатого сигнала, обусловленных не только

авто-, но и кросс-корреляцией между одновременно излучаемыми ортогональными ФКМ-сигналами. Снижение уровня боковых лепестков в предлагаемом происходит за счет наличия перекрестных связей в каналах обработки и учета взаимного влияния сигналов, рассеянных близкорасположенными отражателями в составе наблюдаемого радиолокационного объекта.

Практическая значимость работы определяется ее направленностью на повышение эффективности радиолокационных систем.

Полученные в работе результаты позволили:

1. Программными методами оптимизировать обработку радиолокационных сигналов по одной принятой реализации.

2. Разработать адаптивный алгоритм для одноканапьной РЛС, позволяющий снижать уровень боковых лепестков принимаемого сжатого сигнала. Динамический диапазон одноканальных РЛС для описанных в работе моделей радиолокационного объекта был увеличен на 7 - 23 дБ, а средний квадрат ошибки оценок импульсных характеристик радиолокационных объектов снижен на 8 - 32 дБ. Сравнение производилось с сигналами на выходе согласованного фильтра при прочих равных условиях.

3. Разработать адаптивный алгоритм для поляризационной РЛС, позволяющий снижать уровень боковых лепестков принимаемого сжатого сигнала. Динамический диапазон поляризационных РЛС для описанных в работе моделей радиолокационного объекта был увеличен на 8 - 19 дБ, а средний квадрат ошибки оценок импульсных характеристик радиолокационных объектов снижен на 8 - 17 дБ. Сравнение производилось с сигналами на выходе согласованного матричного фильтра при прочих равных условиях.

Реализация результатов работы.

Результаты работы были использованы в НИР «Решение проблемы использования сложных сигналов в задаче корректной оценки матрицы рассеяния радиолокационного объекта» по проекту РИ-111/004/006 ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 гг., номера гос. регистрации: регистрационный № 01200611495, инвентарный № 02200606700 [1]. Разработанные алгоритмы могут использоваться научно-исследовательскими и производственными организациями. Результаты работы были реализованы в учебном процессе, что подтверждено соответствующими актами.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Предложенные адаптивные алгоритмы, заключающиеся в поэтапной обработке входного сигнала, позволяют получить не только максимальное отношение сигнал/шум, но и существенно снизить негативное влияние боковых лепестков сжатого сигнала за счет изменения импульсной характеристики фильтра сжатия в зависимости от оцениваемой импульсной характеристики наблюдаемого радиолокационного объекта.

2. Адаптивный алгоритм для одноканальной РЛС и адаптивный алгоритм для поляризационной РЛС позволяют получить за счет снижения уровня боковых лепестков сжатых сигналов более точные оценки импульсных

характеристик радиолокационных объектов по сравнению с оценками, получаемыми при использовании соответственно согласованного фильтра в одноканальной РЛС и матричного согласованного фильтра в поляризационной РЛС.

3. Предложенный адаптивный алгоритм для поляризационной РЛС позволяет за счет введения перекрестных связей в каналах фильтра обработки снизить уровень боковых лепестков сжатого сигнала, обусловленный не только авто-, но и кросс-корреляцией между используемыми ортогональными сигналами.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались на пяти международных и региональных конференциях: на Третьей международной научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления», г. Томск; на VIII Всероссийской научно-технической конференции «Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования», г. Тамбов; на Сибирском поляризационном семинаре «СибПол-2004» , г. Сургут; на Первой межрегиональной научной конференции «Современные проблемы радиоэлектроники», г. Ростов-на Дону; на Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Научная сессия ТУСУР - 2006", г. Томск; на научном семинаре в IRCTR - TUDelft, Нидерланды, г. Дэлфт.

Общее число публикаций -16. В том числе по теме диссертации -11.

Личный вклад автора состоит в следующем:

Определена цель работы. Самостоятельно разработаны адаптивные алгоритмы снижения уровня боковых лепестков сжатых сигналов в одноканальной и поляризационной РЛС с ФКМ-сигналами по одной принятой реализации путем поэтапной обработки входного сигнала [1-5].

В работах, опубликованных в соавторстве, автором диссертации проведено численное моделирование итерационного алгоритма снижения уровня боковых лепестков сигнала с выхода согласованного фильтра для одноканальной РЛС [6]. В работе [7] автором была разработана методика и проведено моделирование итерационного алгоритма снижения уровня боковых лепестков сигнала с выхода согласованного матричного фильтра для поляризационной РЛС. Проведено обоснование применения адаптивного алгоритма сжатия импульсов к вычислению импульсной характеристики радиоканала [8].

Автором диссертационной работы были обоснованы и разработаны методики подавления боковых лепестков сжатых сигналов в РЛС со сложными сигналами, реализовано их численное моделирование и проведен анализ результатов [1-5,9-11].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения и списка литературы, включающего 73 наименования, и 2-х приложений. Работа содержит 122 страницы, 36 рисунков и 7 таблиц.

Краткое содержание работы

Во введении обоснована актуальность решаемой проблемы, сформированы

цели и задачи работы, определены практическая ценность, область применения результатов, приведены сведения об апробации работы и представлены положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена методам обработки ФКМ-сигналов. Ставится задача снижения уровня боковых лепестков сжатого сигнала, описаны преимущества использования сложных сигналов. Объясняется природа появления боковых лепестков сложного сигнала после его сжатия. Приведен обзор методов фильтрации сложных сигналов и краткое описание исходного адаптивного алгоритма, послужившего основой для разработки представленных в настоящей работе более совершенных алгоритмов.

По материалам первой главы сделаны следующие выводы:

1. При использовании сложных сигналов динамический диапазон амплитуд полезных принимаемых сигналов ограничен не только уровнем шума, но и уровнем боковых лепестков сжатого сигнала.

2. Боковые лепестки сигнала после сжатия считаются мешающими сигналами, поэтому необходимо максимизировать не отношение сигнал/шум, но и отношение сигнал/(шум + мешающие сигналы).

3. Обзор современного состояния методов обработки сложных радиолокационных сигналов показывает недостаточную эффективность методов согласованной фильтрации и необходимость поиска оптимальных методов приема, учитывающих характер наблюдаемых радиолокационных объектов и структуру излучаемого сигнала.

4. Поскольку радиолокационный объект может быть любым, то при поиске оптимальных методов приема возникает задача разработки адаптивных (приспосабливающихся) алгоритмов, адаптирующихся к наблюдаемому объекту.

5. Методами математического моделирования установлено, что исходный адаптивный алгоритм1 обеспечивает более точную оценку импульсной характеристики радиолокационного объекта по сравнению с оценкой, получаемой на выходе согласованного фильтра, за счет снижения уровня боковых лепестков сжатого сигнала.

6. Актуальными представляются следующие задачи:

а) разработка адаптивных алгоритмов снижения уровня боковых лепестков сжатого сигнала для одноканальной и поляризационной РЛС;

б) исследование эффективности разработанных алгоритмов для различных моделей радиолокационных объектов.

Во второй главе описывается обобщенное представление моделируемой системы (рис. 1).

Радиолокационный (РЛ) объект представляется набором блестящих точек (точечных отражателей). Необходимо оценить на оси задержек (дальности) их расположение и интенсивность отраженных от них сигналов. Это удобно сделать, рассматривая радиолокационный канал (рис. 1). Предполагается, что среда распространения однородна, и входной сигнал приемника полностью

1 Blunt S.D., Gerlach К.. Adaptive pulse compression // IEEE 2004 National Radar Conf. -Philadelphia, 2004. -P. 271-276.

определяется РЛ объектом. Для характеристики радиолокационного канала удобно использовать его представление как линейной электрической цепи. Известно, что исчерпывающее описание линейной цепи дается ее импульсной характеристикой (ИХ). В рассматриваемом случае ИХ радиолокационного канала полностью определяется свойствами объекта и в дальнейшем говорится об ИХ радиолокационного объекта, как некой функцией дальности.

При отражении от радиолокационного объекта сигнал претерпевает ряд изменений, связанных с отражающими (рассеивающими) свойствами объекта. На вход приемника поступает сигнал, являющийся сверткой излученного сигнала в и импульсной характеристики радиолокационного объекта х. Сравнивая параметры зондирующих и принятых сигналов, можно судить о дальности наблюдаемых объектов и интенсивности отраженных от них сигналов.

Каждый отдельный /-ый временной отсчет реализации отраженного сигнала может быть представлен в виде:

К1)=Т,№-М!-к+Х)+т, (1)

*=1

где в=[^(1) б(2) ... б(Л0] - сложный, априорно заданный зондирующий сигнал; х(1) = [х(1)х(1+1) ...*(/+М-1)]г - вектор, состоящий из отсчетов истинной импульсной характеристики радиолокационного объекта; г](1) - аддитивный шум.

Выражение (1) можно записать в векторно-матричной системе обозначений следующим образом:

Х/) = *г(/>+тК/) = 8г-х(/)+тК/), (2)

Рис. 1 - Структурная схема моделируемой системы.

Исходя из обобщенного представления системы, далее во второй главе определяются:

а) модель (импульсная характеристика) радиолокационного объекта;

б) математическое описание зондирующего ФКМ-сигнала;

в) факторы, влияющие на точность оценки импульсной характеристики радиолокационного объекта;

г) шум системы.

Радиолокационный объект считается образованным совокупностью статистически независимых элементарных (точечных) отражателей,

заполняющих некоторую область пространства2. Модель описывает многоточечный радиолокационный объект произвольной формы, имеющий протяженность во всех трех пространственных измерениях (рис. 2). Декартова система координат дуг (рис. 2), центр которой может быть расположен в любой точке объекта, вводится следующим образом: ось л совпадает с линией визирования ОО', а плоскости уих и гС/х являются координатными плоскостями радиолокационного наблюдения (например, азимутальная и угломестная плоскости).

Используется функция Е(х,у,г), характеризующая распределение по объему плотности интенсивности сигналов блестящих точек.

]. (3)

где хК]к - элемент ИХ радиолокационного объекта; /, к - индексы отсчета точечных отражателей в направлении осей*, у, л; - оператор усреднения.

Элементарный объем, равный ДхДуДг и имеющий координаты центра (*, у, г) обобщает понятие блестящей точки с интенсивностью сигнала которая может быть выражена через плотность Р{х],у„гк).

Анализируемая модель радиолокационного объекта является эквидистантной и представляет собой совокупность точечных отражателей, расположенных в центрах элементарных объемов. Чтобы исключить неоднозначность обозначений, связанных с осью х и импульсной характеристикой радиолокационного объекта х, а также для сохранения общности обозначений, принятых в данной работе, линию визирования х обозначается буквой /.

По координатам у иг вследствие независимости элементарных отражателей в составе сложного радиолокационного объекта происходит простое суммирование соответствующих компонент отраженных сигналов.

2 Островитянинов Р.В., Басалов Ф.А. Статистическая теория радиолокации протяженных целей. - М.: Радио и связь, 1982. - 232с., ил.

Поэтому объемную задачу можно свести к линейной, опуская в целях упрощения записи суммирование по у и А, а также суммирование по у и г, считая

Отраженный сигнал образуется суммированием независимых элементарных сигналов (1). Элементы импульсной характеристики радиолокационного объекта для одноканальной РЛС можно представить в комплексном виде:

¿(/)=х(/)ехрС/Ф(/)) * (4)

Рассматривается радиолокационный объект, у которого мгновенные значения квадратурных составляющих полей сигналов от точечных отражателей в его составе распределены по гауссовскому закону с нулевым математическим ожиданием и дисперсией о2(/). Соответственно распределение амплитуд характеризуется рэлеевским законом распределения, а фазы - законом равномерной плотности:

Ж(х) = (*/с2)ехр(-;с2/2с2), *>0 Ж(ф)=1/2я, -7С<ф<Я Во второй главе приводятся пять моделей радиолокационных объектов, описываемых распределениями интенсивности сигналов в рассматриваемом направлении /:

а) равномерное распределение интенсивности сигналов блестящих точек;

б) равномерное распределение интенсивности сигналов блестящих точек плюс одна ярко выраженная случайная блестящая точка;

в) равномерное распределение интенсивности сигналов блестящих точек плюс две ярко выраженные случайные блестящие точки;

г) треугольное распределение интенсивности сигналов блестящих точек;

д) объект имеет в своей средней части более интенсивные светящиеся точки, трапециидальное распределение интенсивности сигналов.

Для поляризационной РЛС элементы импульсной характеристики радиолокационного объекта описываются совокупностью матриц рассеяния

!§(/), четыре комплексных элемента которой характеризуют прямые и перекрестные отражения волн с ортогональными поляризациями:

^11 ^12 [А, ^22.

(б)

где 5,, - комплексный коэффициент отражения для волны с горизонтальной поляризацией, определяющий волну в той же плоскости;

81г - комплексный коэффициент отражения для волны с вертикальной поляризацией, определяющий волну в той же плоскости;

512>52| - комплексные коэффициенты, которые определяют изменение поляризации волны при отражении.

Учитывается, что величины элементов матрицы рассеяния являются комплексными, то есть характеризуются некоторыми абсолютными значениями и фазовыми сдвигами, которые они сообщают отраженной волне. Элементы матрицы рассеяния записываются в виде:

5,ДО = 5ДОех?ОФ,(/)), (7)

где г, ] = 1,2.

Модели РЛ объекта для поляризационной РЛС описывают объекты, у которого мгновенные значения квадратурных составляющих полей сигналов блестящих точек, определяемые элементами матриц рассеяния, распределены по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и дисперсией а2(/). Соответственно распределение амплитуд характеризуется рэлеевским законом распределения. Фаза элементов матрицы рассеяния полагается случайной и описывается законом равномерной плотности:

Ж(5!,) = (5!,/С12)ехр (-5,//2а2) *Г(ф) = 1/2Я, -71<ф<7С

где/=1,2; ./=1,2.

Модель радиолокационного объекта для поляризационной РЛС аналогична модели для одноканальной РЛС, за исключением того, что каждая блестящая точка в составе радиолокационного объекта характеризуется не коэффициентом отражения, а матрицей рассеяния. Для моделирования радиолокационных объектов используются те же распределения интенсивности сигналов в рассматриваемом направлении /, что и для одноканальной РЛС. Под интенсивностью сигнала, рассеянного точечным отражателем, понимается норма его матрицы рассеяния (корень квадратный из суммы модулей в квадрате значений элементов матрицы).

Зондирующий сигнал в случае одноканальной РЛС является функцией времени и в момент времени / может быть записан как - фг] = ¿(ггДт), где Дт - расстояние между отсчетами. Сигнал программно описывается в виде набора отсчетов в=[^(1) э(2) ... з(Л0]г и представляет собой последовательность импульсов одинаковой формы, следующих друг за другом с одинаковым интервалом.

В случае поляризационной РЛС с полным поляризационным анализом используется векторный зондирующий сигнал и(и) = и(и-Дт), где Дт -расстояние между отсчетами. Зондирующий сигнал включает в себя два ортогональных сигнала и описывается в виде двух наборов отсчетов:

и »[и, и2], (9)

где и, =[г/,(1) н,(2) ... м,(Л')]т и и2 = [и2(1) и2(2) ... ?/2(Л0]г - два ортогональных сигнала, состоящие из N отсчетов каждый.

В качестве ФКМ-сигналов были выбраны последовательности максимальной длины (М-последовательности) длиной (базой) N = 31. База сигналов была выбрана небольшой исключительно для наглядности и удобства представления результатов моделирования.

Также во второй описаны факторы, влияющие на точность оценки импульсной характеристики радиолокационного объекта. Заканчивается глава описанием шума системы и критериями оценки уровня боковых лепестков сигнала на выходе фильтра сжатия.

В третьей главе описываются два адаптивных, основанных на решении уравнения Винера-Хопфа, алгоритма: для одноканальной и поляризационной РЛС соответственно.

Для одноканальной РЛС обосновано решение на первом каскаде адаптивного фильтра использовать фильтр, согласованный с кодовой последовательностью, используемой при формировании зондирующего сигнала. Соответственно ИХ первого каскада фильтра записывается в виде:

\у,=5, (Ю)

где 5=1X1) б(2) ... б(Л0]г - кодовая последовательность зондирующего сигнала.

Согласованная фильтрация в матричной форме описывается как:

А(/)=5н у(0, (11)

где *,(/) - оценка /-ого отсчета по времени, соответствующего определенному элементу разрешения по дальности; в=[¿(1) э(2) ... б(Л')]г - излученный сигнал длиной Ы; у(/) = [у(/)Я/+1) ...у(!+М-\)]т- вектор длиной N отсчетов, выделенный из непрерывного принимаемого сигнала; (*)7 - оператор транспонирования; (*)я - оператор сопряженного транспонирования. Единица в нижнем индексе в выражениях (10-11) означает первый каскад адаптивного фильтра.

Сигнал с выхода СФ используется в качестве дополнительной информации для расчета ИХ второго каскада адаптивного фильтра.

Вектор весовых коэффициентов второго и третьего каскадов адаптивного фильтра вычисляется для каждого отсчета по времени входного сигнала. Таким образом, ИХ фильтра является переменной, адаптируется к изменяющемуся во времени входному сигналу у(/), который содержит информацию об ИХ радиолокационного объекта.

Импульсная характеристика (вектор весовых коэффициентов) второго каскада адаптивного фильтра находятся следующим образом:

™2(/) = р2(/)(С2(/)Г18, (12)

где р2(/)=|*,(0| для 0 < а < 2; *,(/) - сигнал с выхода первого каскада адаптивного фильтра. Матрица С2(/) определяется следующим образом:

С2(/)= I Р2(1■ (13)

л=-ЛГ+1

где в,, состоит из элементов сигнала в, смещенного на п отсчетов, и заполненного нулями остатка. Например, для п = 2 имеем = [0 0 5(0) ...¡(Ы-З)]7, а для п = -2 5.2 = [5(2)...5(ЛЧ) 0 0]г. Цифра два в нижнем индексе в выражениях (12 - 13) означает второй каскад в составе адаптивного фильтра для одноканальной РЛС. Матрица С2(0 по смыслу является корреляционной матрицей входного сигнала и имеет размерность ЫхК

Во втором каскаде принятый сигнал у(/) обрабатывается повторно. Сигнал на выходе второго каскада адаптивного фильтра записывается как:

4(0 = ™?(/)у(/). (14)

Вектор весовых коэффициентов третьего каскада находится так же, как и второго, только в качестве дополнительной информации используется не сигнал с выхода согласованного фильтра, а сигнал с выхода второго каскада фильтра. При прохождении через третий каскад фильтра, принятый сигнал у(/) обрабатывается (сжимается) заново.

На основе адаптивного алгоритма для одноканальной РЛС была разработана соответствующая структурная схема адаптивного фильтра (рис. 3).

1 каск. 2 каск. 3 каск.

Рис. 3 - Структурная схема адаптивного фильтра для одноканальной РЛС.

Адаптивный фильтр одноканальной РЛС с фазокодоманипулированными сигналами, работает следующим образом. На вход фильтра (Вх. 1) поступает сигнал у(/). Обработка сигнала производится последовательно в три этапа. На первом этапе происходит сжатие входного сигнала согласованным фильтром (СФ). В результате существенно увеличивается отношение сигнал/шум, однако сжатые сигналы имеют боковые лепестки, ограничивающие динамический диапазон амплитуд полезных сигналов одноканальной РЛС. Сигналы с выхода СФ используется для расчета вектора весовых коэффициентов адаптивного фильтра, реализующего второй этап обработки входного сигнала у(/). На втором этапе сигнал с выхода СФ поступает на вход первого вычислительно-управляющего устройства (ВУУ) и используется для вычисления вектора весовых коэффициентов первого адаптивного фильтра (АФ). С выхода ВУУ 1 в каждый момент времени сигнал, отображающий вектор весовых коэффициентов, поступает на управляющий вход АФ 1. Кроме максимизации отношения сигнал/шум фильтром АФ 1 осуществляется минимизация уровня боковых лепестков сжатого сигнала. На третьем этапе сигнал с выхода АФ 1 поступает на вход ВУУ 2, и используется для вычисления вектора весовых коэффициентов второго адаптивного фильтра в составе адаптивного фильтра для одноканальной РЛС. С выхода ВУУ 1 в каждый момент времени сигнал, отображающий вектор весовых коэффициентов, одновременно поступает на управляющий вход АФ 2. Фильтром АФ 2 осуществляется дальнейшая минимизация уровня боковых лепестков сжатого сигнала. Сигнальные входы первого и второго адаптивных фильтров соединены со входом устройства, при этом выход второго адаптивного фильтра образует выход устройства Сигнал с выхода АФ 2 служит для оценки ИХ наблюдаемого радиолокационного объекта.

Для поляризационной РЛС с ФКМ-сигналами разработан алгоритм позволяющий снизить уровень боковых лепестков сжатого сигнала,

обусловленный не только авто-, но и кросс-корреляцией между используемыми ортогональными сигналами.

По аналогии с адаптивным алгоритмом для одноканальной РЛС предлагается реализовать обработку входного сигнала в три этапа и на первом этапе использовать согласованную фильтрацию. Матричный согласованный фильтр3 обеспечивает оптимальный прием векторного сигнала на фоне белого шума, выполняя свертку принимаемого сигнала и импульсной характеристики матричного СФ.

Согласованную фильтрацию в матричной форме можно представить как

"и,

540=

н

У(0, (15)

где 8'(/) =

¿>¡2 А А

.^21 ^22

• оценка матрицы рассеяния /-ой выборки (индекса ячейки

по дальности); единица в верхнем индексе в выражении (15) означает первый этап обработки; и,=[и,(1) и,(2) ... и,(Ю]г и и2=[м2(1) н2(2) ... и2(ЛГ)]г -импульсные характеристики фильтров, согласованных с двумя ортогональными ФКМ-сигналами и, и и2, состоящими из N отсчетов каждый;

У(0 = [У] (0 У2 (0] - содержит два вектора длиной каждый по N отсчетов, выделяемые из непрерывного принимаемого сигнала;

у,С0= !>1(/Ш/+1)...й(/+лм)Г, у2(0=

Принимаемый сигнал у(/) разделяется на две ортогональные по поляризации (горизонтальную и вертикальную) составляющие у1 (/) и у2(/) в антенном тракте РЛС.

Таким образом, сигналы на выходе согласованного матричного фильтра, входящего в состав адаптивного фильтра, могут быть записаны как:

[¿^ч/'.у.СО |4=и».у2(/); (1б)

[Д'2=и2".у,(/) [4=и2".у2(/)' единица в верхнем индексе в выражении (16) означает первый этап обработки.

Вектора весовых коэффициентов второго и третьего каскадов адаптивного фильтра вычисляется для каждого отсчета по времени входного сигнала. Коэффициенты четырех адаптивных фильтров, входящих в состав второго каскада и осуществляющих повторное сжатие входного сигнала, вычисляются следующим образом:

/ 12 (/) = р112 (С12 (/))"' и, | \у2 1г (/)=р212 (С2г (/))"' иг (

|лу122(/) = /?122(С12 (/))"'и, [\У222(/) = /г222(С22 (/))"'и2'

5 Хлусов В.А. Совместная оценка координатных и поляризационных параметров радиолокационных объектов // Сибирский поляризационный семинар «СИБПОЛ»: Докл. IV Междунар. научно-практ. семинара. - Сургут, 2004. - С. 67-79.

где ру2(/) =

■5,'(О

- параметр оценки элементов матрицы рассеяния

радиолокационного объекта, /',_/' = У, 2. Матрицы С12(/) и С22(/) определяются как:

С12(/) = 2 р112(/+и)и,,„< + £ р122(/+и)и2ли2",

лг-1 л>-1 ' (.18)

С22(/)= X р212(/+«)и1,пи^+ £ р22г(1+п)и^

где и^ состоит из элементов сигнала иь смещенного на п отсчетов, и заполненного нулями остатка. Например, для п = 2 имеем и12 = [0 0 и1(0) ...и1(ЛГ-3)]г, а для и = -2 и^.г = [и1(2)...м1(ЛГ—1) 0 0]г. Аналогично и2,„ состоит из элементов сигнала и2.

Сигналы на выходе второго каскада адаптивного фильтра записываются

как:

(19)

Ш =>у122"(/)-У,(0 14=>У222"(/)-У2(/)'

Вектора весовых коэффициентов третьего каскада адаптивного фильтра поляризационной РЛС находятся так же, как второго, только в качестве дополнительной информации используются не сигналы с выхода матричного СФ, а сигналы с выхода второго каскада адаптивного фильтра. При прохождении через третий каскад фильтра, принятый сигнал у(/) обрабатывается (сжимается) заново.

На основе адаптивного алгоритма для поляризационной РЛС была разработана соответствующая схема адаптивного фильтра (рис. 4).

1 каск. 2 каск. 2 каск.

X1

Вх.1

СФ 1

•к

СФЗ

у2(0

Вх.2

СФ 2

I

ЫСФ4

4(о1

ВУУ 1

АФ1

иг» 2,(0

АФ2

в

кг212(/)

ВУУ 2

АФЗ

1т22а(/)

АФ4

¿1(1)

»11»«

ВУУ 3

АФ5

»12,(Г)

АФ6

ВУУ 4

АФ7

"22,(0 -

АФ8

¿¿(О

Вых.1

4(0

Вых.2

Вых.З

Вых.4

Рис. 4 - Структурная схема адаптивного фильтра поляризационной РЛС.

Адаптивный фильтр поляризационной РЛС работает следующим образом. На вход фильтра, имеющего два входа (Вх. 1 и Вх. 2) поступает соответственно сигнал горизонтальной поляризации у, (0 и сигнал вертикальной поляризации у2(/). Обработка сигналов производится последовательно в три этапа. На первом этапе производится сжатие входных сигналов четырьмя согласованными фильтрами (СФ). В результате существенно увеличивается отношение сигнала к шуму, однако сжатые сигналы имеют боковые лепестки, ограничивающие динамический диапазон амплитуд полезных сигналов. Сигналы с выходов СФ 1 - СФ 4 используются для расчета коэффициентов адаптивных фильтров, реализующих второй этап обработки входных сигналов у,(/) и у2(/). На втором этапе сигналы с выходов СФ 1 - СФ 4 поступают на входы первого и второго вычислительно-управляющих устройств (ВУУ) и используются для вычисления коэффициентов первого - четвертого адаптивных фильтров (АФ). С выхода ВУУ 1 и ВУУ 2 в каждый момент времени сигналы, отображающие коэффициенты фильтров, одновременно поступают на управляющие входы АФ 1 - АФ 4. Кроме максимизации отношения сигнал/шум фильтрами АФ 1 - АФ 4 осуществляется минимизация УБЛ сжатого сигнала. На третьем этапе сигналы с выходов адаптивных фильтров АФ 1 - АФ 4 поступают на входы третьего и четвертого вычислительно-управляющих устройств, и используются для вычисления коэффициентов АФ 5 - АФ 8. С выхода ВУУ 3 и ВУУ 4 в каждый момент времени сигналы, отображающие коэффициенты фильтров, одновременно поступают на управляющие входы АФ 5 - АФ 8. Фильтрами АФ 5 - АФ 8 осуществляется дальнейшая минимизация уровня боковых лепестков сжатого сигнала. Сигналы с выходов АФ 5 - АФ 8 служат для оценок элементов матрицы рассеяния распределенного радиолокационного объекта.

В четвертой главе представлены результаты работы двух алгоритмов: адаптивного алгоритма для одноканальной РЛС и адаптивного алгоритма для поляризационной РЛС при наблюдении различных радиолокационных объектов.

Для математического моделирования использовался пакет прикладных программ МаАЬАВ. Обработка результатов моделирования производилась на ПЭВМ с применением методов графического представления данных.

В диссертационной работе приведены результаты работы каждого алгоритма соответственно для пяти моделей радиолокационных объектов, имеющих различные законы распределения сигналов блестящих точек в рассматриваемом направлении. Зондирующий сигнал определялся ФКМ-сигналом в виде М-последовательности базой N = 31.

Результаты моделирования адаптивного алгоритм для одноканальной РЛС представлены в виде нормированных графиков абсолютного значения функции отклика фильтра, реализующего представленный адаптивный алгоритм, на выходе первого *,(/), второго х2(1) и третьего х}(1) каскадов адаптивного фильтра для одноканальной РЛС.

Рис. 5 - Результаты работы адаптивного фильтра для одноканальной РЛС.

Абсолютные значения нормированных сигналов на выходах каждого из трех этапов обработки адаптивного алгоритма для одноканальной РЛС представлены на рис. 5 для радиолокационного объекта в виде совокупности, а именно пяти точечных отражателей. Коэффициенты отражения точечных отражателей задавались в соответствии с выражением (5). По оси абсцисс отложены отсчеты, соответствующие временной задержке принимаемого сигнала относительно излученного (однозначно соответствующей дальности до радиолокационного объекта) / = //Дт, где / - текущее время, Дт - интервал дискретизации сигнала. После прохождения сигнала через адаптивный фильтр, уровень боковых лепестков сжатого сигнала существенно снижается.

Чтобы оценить качество адаптивного алгоритма для одноканальной РЛС, рассчитывался динамический диапазон (ДД) амплитуд полезных сигналов после каждого из трех этапов обработки. Также вычислялся средний квадрат ошибки оценивания ИХ радиолокационных объектов в соответствии с выражением:

£[е2(/)] = £||ед-ад|2}. (20)

На рис 6 и 7 представлены значения ДД амплитуд полезных принимаемых сигналов для первой модели радиолокационного объекта с равномерным законом распределения интенсивности блестящих точек вдоль рассматриваемого направления. На рис. 8 и 9 - соответственно значения среднего квадрата ошибки оценки ИХ радиолокационного объекта. Среднеквадратическое отклонение (СКО) шума на входе фильтра сжатия составляло -20 дБ и -40 дБ. Усреднение производилось по двадцати реализациям. По оси ординат использовался логарифмический масштаб. По оси абсцисс отложены номера этапов обработки реализаций входного сигнала (1 -3), при этом первым этапом обработки являлась согласованная фильтрация.

ДД. 40| г

Рис. 6 - Значение ДД амплитуд полезных принимаемых сигналов при СКО шума на входе фильтра сжатия -40 дБ.

ДД, дБ

Рис. 7 - Значение ДД амплитуд полезных принимаемых сигналов при СКО шума на входе фильтра сжатия -20 дБ.

«И>1вО

дБ

Рис. 8 - Средний квадрат ошибки оценивания ИХ радиолокационного объекта при СКО шума на входе фильтра сжатия -40 дБ.

..... : 1

! !

— .........1'-...... {

т

......... 1 ! " т

1 !

Рис. 9 - Средний квадрат ошибки оценивания ИХ радиолокационного объекта при СКО шума на входе фильтра сжатия -20 дБ.

Приведем результаты работы адаптивного алгоритма для поляризационной РЛС, когда радиолокационный объект представлен несколькими, а именно пятью точечными отражателями (рис. 10). Векторный зондирующий сигнал описывался двумя ортогональными М-последовательностями базой N = 31. Матрицы рассеяния точечных отражателей задавались случайным образом в комплексном виде в соответствии с выражением (8). Сигнал дополнительно содержал аддитивный белый шум с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением - 40 дБ по отношению к уровню самого сильного сигнала. После сжатия сигнала среднеквадратическое отклонение белого шума, нормированного к уровню самого сильного сигнала, составляло -55 дБ.

Результаты моделирования (рис. 10) представлены в виде нормированных графиков абсолютного значения функции отклика фильтра, реализующего

представленный адаптивный алгоритм, на выходе соответственно первого 5,1,,

А А А А А А А А А А А

.§12, ¿2,, ¿а, второго £>21} ¿¡2 и третьего Я,3,, 5?2, 5|„ каскадов

адаптивного фильтра для поляризационной РЛС. По оси абсцисс отложены отсчеты, соответствующие задержке принимаемого сигнала, однозначно определяющей дальность до объекта, 1 = 1/Ах, где / - текущее время, Дт -

интервал дискретизации сигнала. Видно, что после прохождения сигнала через адаптивный фильтр, уровень боковых лепестков сжатого сигнала существенно снижается.

Сигналы с выходов согласованного матричного фильтра (рис. 10, а), использующегося в качестве первого каскада адаптивного фильтра, имеют высокий уровень боковых лепестков, и слабые эхо-сигналы скрыты в боковых лепестках сильных эхо-сигналов. После второго этапа обработки (рис. 10, б) наблюдается существенное снижение УБЛ, обусловленного сильными эхо-сигналами (от отражателей с большой ЭПР). У сигналов после третьего этапа обработки, с выхода адаптивного фильтра поляризационной РЛС (рис. 10, в), наблюдается снижение УБЛ сжатого сигнала, обусловленного слабыми эхо-сигналами (от отражателей с малой ЭПР).

После первого После второго После третьего

этапа обработки этапа обработки этапа обработки

Рис. 10. Результаты работы адаптивного фильтра для поляризационной РЛС.

Чтобы оценить качество адаптивного алгоритма для поляризационной PJIC, рассчитывался ДД амплитуд полезных сигналов после каждого из трех этапов обработки. Также вычислялся средний квадрат ошибки оценивания ИХ радиолокационных объектов в соответствии с выражением:

ill

E[e\I)] = E\E\

Stj(l)-SM)

(21)

где ¡,]= 1,2.

На рис 11 и 12 представлены значения ДЦ амплитуд полезных принимаемых сигналов для модели радиолокационного объекта с равномерным законом распределения интенсивности блестящих точек, а на рис. 13 и 14 -значения среднего квадрата ошибки £[е2(/)] оценки его ИХ. СКО шума на

входе фильтра сжатия составляло -20 дБ и -40 дБ. Усреднение производилось по двадцати реализациям. По оси ординат используется логарифмический масштаб. -По оси абсцисс отложены номера этапов обработки реализаций входного сигнала (1 - 3), при этом первым этапом обработки является обработка сигналом согласованным матричным фильтром.

2 3 1 2 з

Рис. 11 - Значение ДЦ амплитуд Рис. 12 - Значение ДД амплитуд

полезных принимаемых сигналов при полезных принимаемых сигналов при

СКО шума на входе фильтра сжатия СКО шума на входе фильтра сжатия

-40 дБ. -20 дБ.

Е[е\!)]

дБ

л о

Рис. 13 - Средний квадрат ошибки оценивания ИХ радиолокационного объекта при СКО шума на входе фильтра сжатия -40 дБ.

Е[еЩ

дБ

1 2 ^ Рис. 14 - Средний квадрат ошибки оценивания ИХ радиолокационного объекта при СКО шума на входе фильтра сжатия -20 дБ.

Заканчивается глава краткими рекомендациями по использованию предложенных алгоритмов.

По результатам проведенных исследований сделаны следующие выводы:

1. Адаптивный алгоритм для одноканальной РЛС с ФКМ-сигналами и адаптивный алгоритм для поляризационной РЛС с ФКМ-сигналами позволяют производить снижение УБЛ сжатых сигналов по одной принятой реализации.

2. Расширение динамического диапазона амплитуд полезных принимаемых сигналов для заданных моделей в результате работы представленных адаптивных алгоритмов для случая одноканальной РЛС составило 7-23 дБ, а для случая поляризационной РЛС - 8 -19 дБ.

3. Предложенные адаптивные алгоритмы позволяют повысить точность оценки импульсной характеристики радиолокационных объектов. Снижение среднего квадрата ошибки оценки импульсной характеристики радиолокационного объекта для заданных моделей в случае одноканальной РЛС составило 8 - 32 дБ, а для поляризационной РЛС - 8 -17 дБ.

В заключении изложены основные результаты диссертационной работы.

В приложении А приведен акт внедрения результатов диссертационного исследования, в приложении Б - акт его реализации.

Основные результаты диссертационной работы

1. Для одноканальной РЛС обосновано использование согласованного фильтра в составе адаптивного, а также представлен адаптивный алгоритм, позволяющий снизить уровень боковых лепестков сжатого сигнала в одноканальной РЛС с ФКМ-сигналами путем поэтапной обработки входного сигнала. На основе алгоритма была разработана структурная схема адаптивного фильтра для одноканальной РЛС.

2. Для поляризационной РЛС с ФКМ-сигналами разработан адаптивный алгоритм, позволяющий снизить уровень боковых лепестков сжатого сигнала с выхода согласованного матричного фильтра, обусловленные как ненулевой автокорреляцией, так и ненулевой взаимной корреляцией сигналов в составе векторного зондирующего сигнала путем поэтапной обработки входного сигнала. На основе адаптивного алгоритма была разработана структурная схема адаптивного фильтра для поляризационной РЛС.

Предложенные алгоритмы рекомендуется использовать для расширения динамического диапазона амплитуд полезных принимаемых сигналов, а также для повышения точности измерений в одноканальных и поляризационных РЛС с ФКМ-сигналами.

Список публикаций по теме диссертации 1. Бабур Г.П. Отчет по НИР «Решение проблемы использования сложных

сигналов в задаче корректной оценки матрицы рассеяния

радиолокационного объекта» по проекту РИ-111/004/006 ФЦНТП

«Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 гг., (номера гос. регистрации: регистрационный № 01200611495, инвентарный № 02200606700).

2. Бабур Г.ГГ. Адаптивное сжатие импульсов при использовании зондирующих ФКМ-последовательностей // Межрегиональная научно-практическая конференция «Современные проблемы радиоэлектроники», 30-31 марта 2006 г., Ростов-на-Дону, Россия. Современные проблемы радиоэлектроники: сборник научных трудов. Вып. 1. - Ростов-на-Дону: РГПУ, 2006. - 312 е., с. 88-90 ISBN 5-8480-0523-0.

3. Бабур Г.П. Идентификация скалярного канала с использованием шумоподобных сигналов // Материалы докладов Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 4-7 мая 2006 г. Научная сессия ТУСУР - 2006:- Томск: Издательство «В-Спектр», 2006. Ч. 1. - С. 21 - 23.

4. Бабур Г.П. Адаптивное подавление боковых лепестков отклика согласованного фильтра при использовании зондирующих ФКМ-последовательностей // Материалы докладов Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 4-7 мая 2006 г. Научная сессия ТУСУР - 2006:- Томск: Издательство «В-Спектр», 2006. Ч. 1. - С. 24 - 26.

5. Бабур Г.П. Адаптивный фильтр поляризационной PJIC со сложными сигналами. Известия Томского политехнического университета, том 309, №8,2006.

6. Бабур Г.П., Хлусов В.А. Имитационное моделирование итерационной процедуры подавления боковых лепестков сложных сигналов, отраженных от пространственно-распределенных радиолокационных объектов (Simulation of the Iterative Procedure for Side Lobes Suppression of Compound Signals Reflected from Spatially Distributed Radar Objects) // Сибирский поляризационный семинар СИБПОЛ 2004. 7-9 сентября 2004 г. Сургут, Россия. Изд-во ТУСУР, 2004. ISBN 5-86889-201-1. С. 182-189. (Русск., англ.).

7. Хлусов В.А., Бабур Г.П. Подавление боковых лепестков отклика согласованного матричного фильтра PJIC, производящего «моноимпульсную» совместную оценку координат и матрицы рассеяния объектов. Научный Вестник МГТУ ГА, Серия: Радиофизика и радиотехника, № 93,2005.

8. Бабур Г.П., Бернгардт A.C. Применение алгоритма адаптивного сжатия импульсов к задаче идентификации радиоканала // Материалы докладов Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 4-7 мая 2006 г. Научная сессия ТУСУР - 2006:-Томск: Издательство «В-Спектр», 2006. Ч. 1. - С. 18 - 20.

9. Бабур Г.П. Расширение динамического диапазона поляризационной РЛС со сложными сигналами без увеличения их базы. "Труды выпускников аспирантуры ТУСУР". Изд-во ТУСУР, 2005,216 с. с илл. ISBN 5-86889-2569.

10. Бабур Г. П. Методика устранения боковых лепестков отклика согласованного фильтра при использовании зондирующих ФКМ-последовательностей // Международная научно-практическая конференция Электронные средства и системы управления. 12-14 октября 2005г. Томск, Россия. Томск: Издательство Института оптики атмосферы СО РАН, 2005. В двух частях. ISBN 5-94458-060-7. Часть первая.

11. Бабур Г.П. Расширение динамического диапазона поляризационной РЛС методами вторичной обработки сигналов // Межрегиональная научно-практическая конференция «Современные проблемы радиоэлектроники», 30-31 марта 2006 г., Ростов-на Дону, Россия. Современные проблемы радиоэлектроники: сборник научных трудов. Вып. 1. - Ростов-на-Дону: РГПУ, 2006. - 312 е., с. 93-96 ISBN 5-8480-0523-0.

с?

$27938

Тираж 80. Заказ №1146 Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники 634050, г. Томск, пр. Ленина, 40

Введение

Глава 1 - Методы обработки цифровых ФКМ-сигналов

1.1 Постановка задачи

1.2 Классификация методов подавления боковых лепестков сжато! о сш нала

1.2.1 Методы первичной и методы вторичной обработки

1.2.2 Методы обработки в спектральной и временной области

1.2.3 Методы итерационной и реитсрациоппой обработки

1.2.4 Адаптивные методы

1.3 Описание исходно! о &гп оритма адаптивно1 о сжатия импульсов

1.4 Выводы по главе

Глава 2 - Математическое описание системы

2.1 Обобщенное представление системы

2.2 Описание зондирующего ФКМ-сш пала

2.2.1 Описание зондирующем о сиг пала для одпокапальпой PJIC

2.2.2 Описание векторно1 о зондирующею си шала для поляризационной PJIC

2.3 Моделирование радиолокационных объектов

2.3.1 Импульсная характеристика радиолокационного объекта для одпокапальпой PJIC

2.3.2 Описание моделей радиолокационных объектов для поляризационной PJIC

2.4 Факторы, влияющие на точность оценки импульсной характеристики радиолокационного объекта

2.5 Шум системы

2.6 Критерии оценки уровня боковых лепестков сигнала на выходе фильтра ^ сжатия

2.7 Выводы по главе

Глава 3 - Алгоритмы адаптивной фильтрации

3.1 Использование адаптивной обработки при фильтрации сиг налов

3.2 Адаптивный алгоритм для одпокапальпой PJIC

3.2.1 Использование согласованною фильтра в составе адаптивною фильтра для од покапал ьной PJIC

3.2.2 Описание адаптивного аш оритма для одпокапальпой PJIC

3.2.3 Описание адаптивною фильтра для однокаиальной PJIC

3.3 Адаптивный алюритм для поляризационной PJIC

3.3.1 Использование согласованною матричною фильтра в составе адаптивною фильтра для поляризационной PJIC

3.3.2 Описание адаптивною алюритма для поляризационной PJIC

3.3.3 Описание адаптивно1 о фильтра для поляризационной PJIC

3.4 Выводы по I лаве

Глава 4 - Исследование предложенных адаптивных алгоритмов

4.111римспспие адаптивно! о алгоритма для одноканальпой PJIC

4.1.1 Применение алюритма для разных моделей радиолокационных объектов

4.2 11римепепие адаптивного шпоритма для поляризационной PJIC 96 4.2.1 11римепение ал1 оритма для разных моделей радиолокационных объектов

4.3 Рекомендации но использованию разработанных шноритмов

4.4 Выводы по I лаве 4 109 Заключение 111 С11 и со к л и терату р ы 113 Приложение А 119 Приложение В

Список сокращений

ЛКФ - автокорреляционная функция;

АСИ - адаптивное сжатие импульсов;

ЛФ - адаптивный фильтр;

ВКФ - взаимокорреляционпая функция;

ДД - динамический диапазон;

ИХ - импульсная характеристика;

ЛЧМ - линейно-частотно-модулированный;

МСО- минимум средпеквадратической ошибки;

PJI - радиолокационный;

PJIC - радиолокационная станция;

СКО - средпеквадратичсское отклонение;

УБЛ - уровень боковых лепестков;

ФКМ - фазокодоманипулиро ванный;

ФН - функция неопределенности;

ЭПР - эффективная поверхность рассеяния.

Теория радиолокации с момента своею появления в основном развивалась как теория, рассматривающая так нашваемые точечные цели. Однако, реальная цель зачастую представляет сложный объект, состоящий из совокупности элементов, и возникает необходимость определения их дальностей и интенсивности отраженных от эгих элементов си! налов.

Во многих современных радиолокационных станциях (PJIC) применяется сложный Фондирующий сигнал. Использование сложных сигналов но сравнению с простыми имеет ряд преимуществ, в частности, достижение высокого эперюпотенциала РЛС при ограниченной мощности излучения и повышенная помехозащищенность. Среди большою многообразия сложных сш палов нашли применение фаюкодоманипулироваппые (ФКМ) сигналы. Функция неопределенности таких сигналов имеет форму, которая исключает эквивалентность сдвша во времени и по частоте, характерную, например, для липейпо-частотпо-модулироваппых (ЛЧМ) сигналов.

При обработке отраженные сигналы сворачиваются в короткие импульсы в фильтре сжатия (сжимаются). Как правило, для этою используется согласованный фильтр (СФ). За длительность сжатою фазокодомапипулированною сигнала принимается ширина основного пика, однако за его пределами наблюдаются побочные максимумы (боковые лепестки).

Ссмласованный фильтр приемника PJIC может считаться оптимальным, если радиолокационный объект представлен одним точечным отражателем и сигнал принимается на фоне аддитивного белою шума. При наблюдении сложною, состоящею из совокупности отражающих элементов, радиолокационного объекта использование СФ не является оптимальным.

Уровень боковых лепестков (УШ1) сжатою сишала может существенно превышать не только уровень шума, но и уровни полезных сигналов. Мешающее влияние боковых лепестков проявляется в маскировании информационных пиков от слабых сигналов. На практике часто важно не пропустить полезный слабый радиосишал от отражателя с малой эффективной поверхностью рассеяния (ЭПР) па фоне мешающих отражений от объектов с большой ЭПР. Например, отраженный целмо импульс нередко теряется в более сильных отражениях от близких к цели посторонних объектов. Указанное явление существенно ограничивает динамический диапазон амплитуд полезных сигналов, обрабатываемых PJIC, и сфемлепие его расширить по одной принятой реализации является особенно привлекательным.

Проблема снижения уровня боковых лепестков сжатою сишала является актуальной как для одпокапальной, так и для поляризационной (мпоюкапальной) PJIC. В поляризационной PJIC ситуация усугубляется тем, что при полном поляризационном зондировании одновременно излучается два ортогональных сигнала, и уровень боковых лепестков определяется как их авто-, так и взаимной (кросс-) корреляцией.

Учитывая то, что расположение отражателей в составе радиолокационного объекта и интенсивность отраженных от них сигналов являются случайными, возникает задача синтеза приспосабливающихся (адаптивных) шпоритмов и соответствующих им фильтров, параметры и структура которых изменяются во времени. Чтобы характеристики системы были переменными и могли адаптироваться к изменяющимся условиям радиолокационного наблюдения (к различным объектам), необходимо использовать адаптивные фильтры.

Таким образом, исследовательскую работу по синтезу адаптивных алюритмов снижения боковых лепестков отклика на выходе фильтра сжатия ФКМ радиолокационных си! налов, рассеянных сложными радиолокационными объектами, можно считать актуальной.

Цслмо настоящей диссертации является разработка адаптивных алюритмов снижения уровня боковых лепестков отклика на выходе фильтра сжатия ФКМ сигналов для одпокапальной PJIC и поляризационной PJIC, позволяющих повысить радиолокационную наблюдаемость малоразмерных целей па фоне объектов с большой ЭПР, и исследование их эффективности.

В соответствии с этим были поставлены и решены следующие основные задачи.

1. Определение математических моделей зондирующею сигнала для одпокапальной и поляризационной PJIC.

2. Определение моделей радиолокационных объектов для одпокапальной и поляризационной PJIC.

3. Расширение динамического диапазона амплитуд полезных принимаемых сигналов PJIC по одной принятой реализации путем снижения уровня боковых лепестков сжатого сигнала.

4. Проведение численною моделирования адаптивною алгоритма для одпокапальной PJIC и разработка на его основе адаптивного алгоритма для поляризационной PJIC.

5. Исследование эффективности разработанных алгоритмов адаптивной фильтрации.

Актуальность исследовании

Решение поставленных задач актуально на современном этапе развития радиолокации, поскольку расширение динамического диапазона амплитуд полезных сигналов позволяет избежать осложнений, связанных с наличием больших боковых лепестков сжатого сложною сигнала и является актуальными [ 1 ].

Особенно актуальны эти задачи для поляризационной радиолокации, поскольку позволяют уменьшить ошибки определения элементов матриц рассеяния целей как при последовательном, так и при одновременном их измерении.

Методы исследовании. Проводимые исследования основаны на способах адаптивной обработки сигналов, теории сложных сигналов, оптимальных методах радиоприема и статистической теории радиолокации. В процессе исследования использовались методы математичесш о моделирования.

При проведении математическою моделирования использовался пакет прикладных программ MatLAB 7.0.

Практическая значимость работы определяется ее направленностью на повышение )ффективпости радиолокационных систем.

Полученные в работе результаты позволили:

1. Профаммпыми методами оптимизировать обработку радиолокационных сш налов по одной принятой реализации.

2. Разработать адаптивный алгоритм для однокапальной PJIC, позволяющий снижать уровень боковых лепестков принимаемою сжатою сшпала. Динамический диапазон одноканальных PJIC для описанных в работе моделей радиолокационном) объекта был увеличен па 7-23 дВ, а средний квадрат ошибки оценок импульсных характеристик радиолокационных объектов снижен на 8-32 дБ. Сравнение производилось с сигналами па выходе согласованного фильтра при прочих равных условиях.

3. Разработать адаптивный алгоритм для поляризационной PJIC, позволяющий снижать уровень боковых лепестков принимаемою сжатою сигнала. Динамический диапазон поляризационных PJIC для описанных в работе моделей радиолокациоппою объекта был увеличен на 8 - 19 дБ, а средний квадрат ошибки оценок импульсных характеристик радиолокационных объектов снижен па 8 - 17 дБ. Сравнение производилось е сигналами на выходе coi ласоваппою матричного фильтра при прочих равных условиях.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения и списка литературы, включающего 72 наименования, и 2-х приложений. Работа содержит 122 страницы, 36 рисунков и 7 таблиц.

Результаты работы использованы в учебном процессе при чтении лекций и проведении практических занятий со студентами радиотехническою факультета па кафедре радиотехнических систем по дисциплинам «Проектирование радиотехнических систем» и «Теория электрической связи». Также результаты диссертационной работы были реализованы при проведении НИР «Решение проблемы использования сложных сингалов в задаче корректной оценки матрицы рассеяния радиолокационного объекта» по проекту РИ-111/004/006 ФЦПТН «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 гг., (номера гос. регистрации: регистрационный № 01200611495, инвентарный № 02200606700).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная научно-техническая задача расширения динамическою диапазона амплитуд полезных принимаемых сш палов в одноканальных и поляризационных РЛС с ФКМ зондирующими сигналами. Расширение динамическою диапазона происходит за счет адаптивной обработки, позволяющей существенно уменьшить уровень боковых лепестков функции отклика на выходе фильтра сжатия принимаемого сигнала.

В работе получены следующие основные результаты.

1. Разработан адаптивный алгоритм снижения уровня боковых лепестков отклика на выходе фильтра сжатия ФКМ сигналов ;ц1я одпокапальной РЛС по одной принятой реализации путем поэтапной обработки входного сипгала.

2. Разработана функциональная схема адаптивного фильтра для одпокапальной РЛС, использующего в своем составе согласованный фильтр.

3. Для поляризационной РЛС разработан адаптивный алюритм снижения уровня боковых лепестков отклика на выходе фильтра сжатия ФКМ сигналов по одной принятой реализации путем поэтапной обработки векторного входною сигнала. Алгоритм позволяет снизить уровень боковых лепестков сжатою сигнала, обусловленный как непулевой автокорреляцией, так и ненулевой взаимной корреляцией используемых сипгалов.

4. Разработана функциональная схема адаптивною фильтра для поляризационной РЛС, использующего в своем составе согласованный матричный фильтр. Особенностью фильтра является наличие перекрестных связей между каналами обработки сигналов.

Разработанные алгоритмы адаптивной обработки позволяют:

1. Расширить динамический диапазон амплитуд полезных принимаемых сш налов РЛС за счет адаптивной обработки сипгалов на выходе фильтра, согласованною со сложным ФКМ-сигпалом. Для заданных моделей PJI объекта расширение динамическою диапазона для одноканальной РЛС составило 7-23 дБ, для поляризационной РЛС -8- 19 дБ.

2. Производить снижение уровня боковых лепестков сжатых сигналов без увеличения базы зондирующих ФКМ-сигпалов.

3. Повысить точность оценки импульсной характеристики радиолокационных объектов. Снижение среднею квадрата ошибки оценки ИХ различных радиолокационных объектов на выходе адаптивного фильтра для одноканальной РЛС но сравнению с согласованным фильтром составило 8-32 дБ, для случая поляризационной PJIC значение среднею квадрата ошибки оценки ИХ было снижено на 8 - 17 дБ.

4. Адаптивный алгоритм для поляризационной PJIC позволяет снизить боковые лепестки, определяемые не только автокорреляцией сложных сигналов, входящих в состав векторного зондирующего сипгала, по и их взаимной (кросс-) корреляцией.

Теоретические результаты работы имеют практическую направленность:

1. Разработанные адаптивные алгоритмы позволяют расширить динамический диапазона амплитуд полезных принимаемых сигналов в одпокапальных и поляризационных PJIC с ФКМ-сиг налами посредством снижения уровня боковых лепестков сжатых сигналов. Это позволяет уменьшить маскирующее влияние целей с большой ЭПР на близкорасположенные цели с малой ЭПР, это улучшает радиолокационную наб гюдаемость и распознавание малоразмерных целей.

2. Представленные адаптивные алгоритмы позволяют повысить точность оценки импульсной характеристики наблюдаемых радиолокационных объектов.

3. При радиолокации распределенных объектов, которые могут быть описаны совокупностью точечных отражателей, разработанные алгоритмы позволяют повысить контрастность радиолокационного изображения.

Анализ алгоритмов, разработанных и представленных в настоящей работе, показывает преимущество адаптивных алгоритмов обработки сложных радиолокационных сингалов по сравнению с традиционными методами, а именно с согласованной фильтрацией.

1. Бабур Г.Г1. Адаптивный фильтр поляризационной РЛС со сложными сигналами. Известия Томского политехническою университета, том 309, №8,2006.

2. Бабур Г.П. Расширение динамического диапазона поляризационной PJIC со сложными сигналами без увеличения их базы. "Труды выпускников аспирантуры ТУСУР". И*д-во ТУ СУР, 2005,216 с. с илл. ISBN 5-86889-256-9.

3. Проектирование радиолокационных приемных устройств. Под. ред. М. А. Соколова. М. "Высшая школа", 1984.

4. П.Михайлов П.Ф. Радиметеоролог ические исследования над морем. Л.: Гидметеоиздат, 1990.-207 с.

5. Радиолокационные методы исследования Земли./ Ю.А. Мельник, С.Г. Зубкович, В.Д. Степанепко и др. Под. ред. Ю.А. Мельника. М.: Советское радио, 1980. - 264 е., ил.

6. A. Mudukutore, V. Chandrasekar, and R. JelTery Keeler, "Pulse compression for weather radars", Ii£I£I£ Transactions on Remote Sensing, Vol. 36, No. 1, January 1998.

7. A Mudukutore, V. Chandrasekar, and R. J. Keeler, "Range sidelobe suppression for weather radars with pulse compression: Simulation and evaluation," in Preprints, 27th AMS Conf. Radar Meteorol., Vail, CO, Oct. 1995, pp. 763-766.

8. A Mudukutore, V. Chandrasekar, and R. J. Keeler, "Simulation and analysis of pulse compression for weather radar," in Proc. IGARSS, Firen/e, Italy, July 1995.

9. Островитяпипов P.B., Басалов Ф.А. Статистическая теория радиолокации протяженных целей. М.: Радио и связь, 1982. - 232с., ил.

10. Канарейкин ДБ., Павлов Н.Ф., Потехин В.А. Поляризация радиолокационных сиг налов. М.: Сов. радио, 1966. - 440 с.

11. Картон Д, Вард Г. Справочник по радиолокационным измерениям. Пер. с англ. под ред. М.М. Вейсбейна. М.: Сов. радио, 1976. - 392 с.

12. Фельдман Ю.И., Мандуровский И.Л. '1еория флуктуаций локационных сигналов, отраженных распределенными целями. Под. Ред. Ю.И. Фельдмана. М.: Радио и связь, 1988.-272 е.: ил.

13. Варакин Л.1£. Системы связи с шумоподобпыми chi палами. М.: Радио и связь, 1985. -384с.

14. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. -М.: Сов. Радио. 1971.-416с.

15. Справочник по радиолокации. Под ред. М Сколника. Ныо-Йорк, 1970: Пер с ашл. (в четырех томах) / Под общей ред. К.П. Трофимова; Том 3. Радиолокационные устройства и системы / Под ред. А.С. Винницкою. Сов. радио, 1978,528 с.

16. Тихонов В.И., Харисов В.П. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. М.: Радио и связь, 1991. - 608с.

17. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ./ Бернард Уидроу, Самьюэл Д. Стирнз; Пер. Ю. К. Сальников. М : Радио и связь, 1989. - 440 с.

18. Кириллов II.Б. Помехоустойчивая передача сообщений по линейным каналам со случайно изменяющими параметрами. М., Связь, 1971.-256 с.

19. Быстров Н.Н., Жукова И.Н. Сегментная обработка сложных сигналов в ограниченном дальпостно-доплеровском диапазоне. 2001 Вестник Новгородского государственного университета №19.

20. I ихопов В.И. Статистическая радиотехника: монография. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Радио и связь, 1982. - 624 с.

21. Хлусов В.А. Теория и методы обработки векторных сигналов в поляризационных радиолокационных системах: дис. докт. техн. паук. Томск, 2004.

22. Хлусов В.А. Совместная оценка координатных и поляризационных параметров радиолокационных объектов // Сибирский поляризационный семинар СИБПОЛ 2004. 7-9 сентября 2004 г. Сургут, Россия.

23. В.А. Губин, А.А. Коростелев, IO.A. Мельник. Пространственно-временная обработка радиолокационных сигналов. Конспект лекций. Ленинградская инженерная краснознаменная академия имени А.Ф. Можайского. Ленинград, 1970. 201с.

24. Лйфичер Эммануил С., Джсрвис Барри У. Цифровая обработка chi палов: прагсгический подход, 2-е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 992 е.: ил. Парал. тит. Лшл.

25. S.D. Blunt, К. Gerlach, "Adaptive Pulse Compression", Radar Conference, 2004. Proceedings of the IEEE 26-29 April 2004, pp. 271 276.

26. S.D. Blunt, K. Gerlach, "Adaptive Pulse Compression Repair Processing", Radar Conference, 2005 IEEE International 9-12 May 2005, pp. 519 523.

27. S.D. Blunt, K. Gerlach, "Aspects of Multistatic Adaptive Pulse Compression", Radar Conference, 2005 IEEE International 9-12 May 2005, pp. 104 108.

28. S.D. Blunt, K. Gerlach, "A Novel Pulse Compression Scheme Based on Minimum Mean

29. Square Error Reiteration", Radar Conference, 2003. Proceedings of the International 3-5 Sept. 2003, pp. 349-353.

30. Ilaykin S. Adaptive filter theory, 2nd ed., Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J.

31. Haykin S. "Adaptive filters: past, present, and future," Proc. IMA Conf. Math. Signal Process., Warwick, England.

32. Розов А.К. Нелинейная фильтрация сигналов. Санкт-Петербург: Политехника. 1994. -382с.

33. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Сов. радио, 1971.-328 с.

34. IIu Hang, "Study on the weighting methods of suppressing sidelove for pulse compression of chirp signal", 2004 4' International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology Proceedings.

35. Савостьянов В.Ю., Морозова C.A. Синтез оптимального фильтра сообщений для первичной обработки частотио-манипулироваппого радиолокационного сигнала. «Радиотехника», 2005 г., №9.

36. M.II. Ackroyd and F. Ghani, "Optimum Mismatched Filters For Sidelobe Suppression," IEEE Trans. Aerospace Electronics, Vol. AES-9, pp 214-218, March 1973.

37. Василенко Г.И., Тараторин A.M. Восстановление изображений. M. "Радио и связь", 1986,304 с.

38. R. J. Keeler and С. A. Hwang, "Pulse compression for weather radar," in Proc. IEEE Int. Radar Conf., May 1995, pp. 529-535.

39. Обработка сигналов в радиотехнических системах: Учеб. пособие/ Далматов А.Д., Елисеев А.А., Лукошкин А.П., Оводепко А.П., Устинов Б.В.; Под ред. А.II. Jly кошкина.-JI.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1987.400 с.

40. Ilaykin S., "Cognitive Radar", IEEE Signal Processing Magazine, Jan 2006.

41. Рутковская Д., Нилипьский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - I елеком, 2006. - 452 с.

42. Акулиничев 10.11. Теория и методы диагностики многолучевости для повышения помехоустойчивости систем радиолокации и дистанционного зондирования атмосферы: дисдокт. техн. паук. 1'омск, 2002.

43. Радиотехнические системы: Учеб. для вузов по спец. «Радиотехника»/ IO.lI. Гришин, B.II. Ипатов, Ю.М. Казаринов и др.; Под ред. 10.М. Казаринова. М.: Высш. шк., 1990.-496 е.: ил.

44. Савиных И.С. Геометрическая модель объемпо-распределсппых радиолокационных объектов, обеспечивающая заданную точность имитации эхо-сигнала при минимальном количестве отражателей: дис. канд. техн. наук. Новосибирск, 2005.

45. Леонтьев В.В. Вероятностная модель рассеяния сантиметровых радиоволн объектом, расположенным вблизи взволнованной морской поверхности. «Жериал технической физики», 1997 г.,№9.

46. Бакулев П.А., Стенин В.М. Методы и устройства селекции движущихся целей. М.: Радио и связь, 1986. - 288 с.

47. Вайнштейн Л.А., Зубаков В Д. Выделение сигналов па фоне случайных помех. М.: Радио и связь, 1970. - 447с.

48. Зубкович С.Г. Статистические характеристики сигналов, отраженных от земной поверхности. М.: Сов. радио, 1968. - 224 е.

49. Петере Л., Веймер Ф. Радиолокационное сопровождение сложных целей. -Зарубежная радиоэлектроника, 1964, №7, с. 17-44.

50. Пространственно-временная обработка сигналов / И.Я. Кремер, А.И. Кремер, В.М. Петров и др ; Под ред. И.Я. Крнемера. М.: Радио и связь, 1984. - 224 с.

51. Прошкип Н.Г., Кащеев Б.Л. Исследование псодпородпостей структуры F слоя ионосферы. «Радиотехника и электроника», 1957, №7.

52. Вентцель П.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей: Учебник для вузов 7-е изд., стереотип. - М.: Высшая школа, 2001. - 576 с.

53. Богородский В.В., Канарейкин Д.Б., Козлов А.И. Поляризация рассеянного и собственною радиоизлучения земных покровов.-Ленинград: Годромстеоиздат, 1981. -279 с.

54. Intensity and Phase Statistics of Multilook Polarimetric and Interferometric SAR Imagery, J-S. Lee, K.W. Iloppel, S.A. Mango and A.R. Miller. 1ПЕЕ TORS (32)5 Sep 1994 pp. 1017—1028.

55. Statistics of the Stokes Parameters and of the Complex Coherence Parameters in One-Look and Multilook Speckle Fields, R. Touzi and Л. Lopes. IIiHL 'IGRS (34)2 Mar 1996, pp. 519-531.

56. N. R. Goodman, "Statistical analysis based on a certain complex Gaussian distribution (an introduction)," Ann. Mathemar. Sratisr., VOL 34, pp. 152-177, 1963.

57. Рабипер P., Гоулд В. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М., 1978, 848.

58. Основы цифровой обработки сигналов: Курс лекций / Авторы: А.И. Солонина, Д.А. Улахович, С.М. Арбузов, ИВ. Соловьева / Изд. 2-е испр. и перераб. СПб: БХВ-Петербург, 2005. - 768 е.: ил.

59. Madisetti V.K., Williams D.B. The Digital Signal Processing Handbook. CRC Press, 1998.

60. Фачькович С.И Оценка параметров сипгала. М.: Радио и связь, 1970. - 336 с.

61. Kassam, S.A., Signal Detection in Non-Gaussian Noise, Springer-Verlag, New York, 1988.

62. Бакут M.A., Большаков И.А. и др. Вопросы статистической теории радиолокации. -М.: Мир, 1989.- 1.2-С. 1080.

63. Козлов А.И. Радиолокация. Физические основы и проблемы // Соросовский образовательный журнал, 1996, №5, с. 70-78.