автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Эффективные устройства выделения сигналов на фоне узкополосных помех на основе фильтров многоканальной структуры

На правах рукописи УДК 621 396 96, 621.37(075.5)

Ву Туан Ань

ЭФФЕКТИВНЫЕ УСТРОЙСТВА ВЫДЕЛЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ УЗКОПОЛОСНЫХ ПОМЕХ НА ОСНОВЕ ФИЛЬТРОВ МНОГОКАНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ

Специальность 05 12.04 - Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения Специальность 05.12.14 - Радиолокация и радионавигация

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

ООЭ167474

Рязань 2008

Работа выполнена в ГОУ ВПО

«Рязанский государственный радиотехнический университет»

Научный руководитель - д т н, профессор Кошелев Виталий Иванович Официальные оппоненты - д т н, доцент Клочко Владимир Константинович

Ведущая организация - ЗАО «Рязанская радиоэлектронная компания»,

г Рязань

Защита состоится 16 мая 2008 года в 13 часов 00 минут на заседании диссертационного совета Д 212 211.04 в ГОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет» по адресу. 390005, Рязань, ул Гагарина, 59/1

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Рязанского государственного радиотехнического университета

к.т.н, доцент Филатов Александр Дмитриевич

Автореферат разослан "64 " ОУЬрОЛЛ 2008 г

Учёный секретарь диссертационного совета, к т.н., доцент

А Г Борисов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы

Одной из наиболее актуальных радиотехнических проблем является частотная селекция сигналов на фоне узкополосных помех, создаваемых интенсивными мешающими источниками сигналов, например эхо-сигналами отраженных от неподвижных либо медленно перемещающихся мешающих объектов Такие задачи характерны для многих радиотехнических приложений и, в частности, для радиолокационных задач обнаружения сигналов движущихся целей при наличии на входе приемника PJIC пассивных помех Мощность помех обычно значительно (на десятки децибел) превышает мощность полезного сигнала Среди известных методов селекции движущихся целей (СДЦ) наиболее эффективным является частотный метод, основанный на использовании различий спектрально-корреляционных характеристик полезных сигналов, отраженных от движущихся целей и неподвижных помех Традиционно режекция коррелированных помех осуществляется в однока-нальных линейных фильтрах КИХ- или БИХ- структуры Однако операция одноканальной режевдии помех приводит к значительным потерям в отношении сигнал-шум по сравнению с операцией согласованной фильтрации Поэтому, как правило, для обеспечения необходимых характеристик обнаружения после режекторного фильтра включают многоканальные доплеровские фильтры когерентного накопления сигналов Кроме того, спектрально-корреляционные свойства пассивных помех априорно неизвестны, что затрудняет реализацию оптимальных систем обнаружения Для преодоления априорной неопределенности используются системы обнаружения, адаптирующиеся к неизвестным параметрам

Одним из способов исключения априорной неопределенности сдвига доплеровских фаз полезных сигналов, а также повышения эффективности подавления помех является использование фильтра на основе многоканальных структур Это направление широко представлено в работах российских и зарубежных ученых, таких как Т Murakami, R. Johnson, П А Бакулев, Я Д Ширман, В.А Лихарев, А П Лукошкин и др Широко известны работы по режекции помех научных коллективов кафедры радиолокации МАИ (технический университет) и кафедры радиотехнических систем РГРТУ

В настоящее время задачи построения и исследования фильтров многоканальных структур решены далеко не полностью Поэтому тема диссертации, связанная с повышением эффективности выделения сигналов на фоне узкополосных помех в фильтрах многоканальной структуры, является актуальной

Цель работы

Основной целью работы является синтез и анализ режекторных фильтров на основе многоканальных структур, обеспечивающих эффективное подавление коррелированной помехи в условиях параметрической априорной

неопределённости сигналов и помех

Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи

1) синтезировать многоканальные режекторные фильтры (МРФ),

2) провести анализ предельной эффективности синтезированных МРФ и определить области их целесообразного применения,

3) разработать алгоритмы структурного синтеза МРФ, включающие оптимизацию числа частотных каналов и их оптимальную расстановку,

4) разработать вычислительные процедуры синтеза неадаптивного МРФ, не требующего оценок параметров помех,

5) проанализировать рекуррентные методы оценивания коэффициентов прямой и обратной корреляционной матрицы узкополосных процессов с целью их использования для адаптации МРФ,

6) синтезировать и проанализировать эффективность неадаптивной и адаптивной каскадно-многоканальной структуры системы обработки,

7) исследовать применение специализированных алгоритмов (алгоритма Герцеля) в многоканальной структуре системы обработки для уменьшения числа вычислительных операций,

8) рассмотреть пример реализации МРФ подавления коррелированных помех на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС)

Методы анализа

В работе использовались методы статистической радиотехники, математической статистики, матричного исчисления, численные методы вычислительной математики, параметрического моделирования случайных процессов Данные теоретические методы сочетались с экспериментальными исследованиями на основе имитационного моделирования

Основные положения, выносимые на защиту

На защиту выносятся следующие основные результаты

1 Многоканальный режекторный фильтр обеспечивает более высокий коэффициент улучшения отношения сигнал-(помеха+щум) чем одноканаль-ный режекторный фильтр (выигрыш составляет до 8 дБ при доплеровской фазе сигнала срс=0,57с) и многоканальный накопитель (выигрыш составляет до 19,5 дБ при фс=0,4т1), при этом выигрыш по сравнению с многоканальным накопителем достигается при вдвое меньшем числе доплеровских каналов

2 Система обработки, синтезированная по принципу минимакса, приближается по эффективности к системе с известными параметрами, уступая ей не более 3 дБ

3 Рекуррентный метод адаптивного многоканального фильтра позволяет приблизиться к эффективности оптимальной системы при объеме обучающей выборки т> 20

4 Каскадно-многоканальная структура обработки, включающая многоканальный режекторный фильтр и многоканальный накопитель, обеспечивает наибольшую эффективность в классе рассматриваемых многоканальных

структур, выигрыш относительно как многоканального режекторного фильтра. гак и системы «одноканальный режекторный фильтр - многоканальный накопитель» составляет более 5 дБ

Научная новизна

В рамках данной диссертационной работы получены следующие новые научные результаты

• синтезирован МРФ, базирующийся на определении собственных значений и собственного вектора функциональных преобразований корреляционной матрицы помехи,

• разработан алгоритм оптимизации параметров МРФ, включающий оптимальную расстановку каналов и оптимизацию их количества,

• разработана вычислительная процедура синтеза МРФ по критерию минимакса и выполнена оптимизация параметров каждого канала,

• проанализирован рекуррентный метод оценивания коэффициентов прямой и обратной корреляционной матрицы узкополосных процессов и синтезирован адаптивный МРФ,

• синтезирована каскадно-многоканальная структура обработки, оптимизированы её структура и параметры,

• разработана вычислительная процедура синтеза каскадно-многоканальной структуры обработки по критерию минимакса,

• применен алгоритм Герцеля для реализации каскадно-многоканальной структуры обработки, что позволяет уменьшить число вычислительных операций

Научное и практическое значение

Синтезированы режекторные фильтры многоканальной структуры, позволяющие повысить эффективность выделения сигналов с априорно неизвестной частотой на фоне коррелированных помех, преодолеть априорную неопределенность параметров помех методами адаптации Синтезированы режекторные фильтры многоканальной неадаптивной структуры по критерию минимакса, обеспечивающие высокую эффективность в условиях параметрической априорной неопределенности помех без применения адаптации

Полученные результаты целесообразно использовать в радиотехнических системах первичной обработки сигналов для повышения эффективности выделения сигналов на фоне узкополосных помех в условиях параметрической априорной неопределенности

Внедрение научных результатов

Результаты диссертационной работы внедрены в ЗАО «Рязанская радиоэлектронная компания», г. Рязань и в учебный процесс РГРТУ

Апробация работы

Результаты работы докладывались на следующих конференциях

1 Международная научно-техническая конференция 'Информационные системы и технологии - ИСТ-2007", посвященная 90-летию Нижегородского государственного технического университета Нижний Новгород, 2007

2 VII международная научно-практическая конференция "Перспективные технологии в средствах передачи информации" Владимир, 2007.

3 VI международная научно-практическая конференция "Физика и технические приложения волновых процессов" Казань, 2007

Публикации

По теме диссертации опубликовано 8 работ, из них 4 статьи в журналах, рекомеццованных ВАК РФ для кандидатских диссертаций, 1 статья в межвузовском сборнике научных трудов, тезисы докладов на трех конференциях.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, приложений, списка литературы из 113 источников. Диссертация содержит 145 с, в том числе 130 с основного текста, 11 таблиц и 49 рисунков

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цель и решаемые в работе задачи, сформулированы общие и частные проблемы, требующие решения в рамках поставленных задач Определены научно-практические цели работы, приведены сведения о публикациях и апробации, сформулированы основные положения, выносимые на защиту

В первой главе приведен обзор научно-технических источников, показана актуальность задачи селекции движущихся целей на фоне коррелированных помех, сформулирована цель работы и освещено состояние вопроса, являющегося предметом исследования Обоснованы преимущества применения фильтров многоканальной структуры в условиях априорной неопределенности параметров сигналов и помех

Рассмотрены проблемы подавления узкополосных помех в радиотехнических системах Показало, что среди известных методов СДЦ наиболее эффективным является частотный метод, основанный на использовании различий спектрально-корреляционных характеристик полезных сигналов, отраженных от движущихся целей и неподвижных помех

Проводится обзор алгоритмов оптимизации устройств межпериодной обработки сигналов на фоне помех В качестве критерия оптимизации весового вектора целесообразно использовать критерий максимизации коэффициента улучшения отношения сипнал-(помеха+шум), усредненного по множеству возможных доплеровских фаз сигнала

Далее рассматривается проблема априорной неопределенности сигналов и помех и методы ее разрешения Преодоление априорной неопределенности сигналов, связанной с неизвестным параметром его доплеровского сдвига фаз достигается путем построения многоканального режекторного

фильтра Для реализации алгоритма МРФ весь интервал возможного изменения доплеровского смещения частоты (фазы) сигнала разбивают на I подынтервалов (каналов) и используют обнаружитель в каждом частотном канале При числе каналов I сю эффективность многоканальной системы обнаружения стремится к эффективности системы обнаружения, работающей в условиях известных параметров Отличительной особенностью данного подхода является то, что вводится многоканальность режекторного фильтра по до-плеровскому сдвигу фаз сигнала

Системы, в которых подавление пассивной помехи осуществляется с помощью неадаптивных РФ, можно применять в случае, когда априори известны сведения о параметрах помехи В случае неизвестных или изменяющихся параметров повысить эффективность подавления пассивных помех можно путем применения РФ, адаптирующихся к неизвестным параметрам Поэтому далее в главе рассматриваются методы синтеза систем обработки сигналов на основе адаптивных режекторных фильтров (АРФ) и адаптивных многоканальных режекторных фильтров (АМРФ)

При анализе известных адаптивных систем обработки сигналов существенным недостатком является трудность, связанная с оцениванием и обращением корреляционной матрицы помех Для преодоления этой трудности в рамках МРФ исследовано применение рекуррентного метода, позволяющего упростить трудоемкие операции при обращении корреляционной матрицы

Показано, что в известных работах не полностью решены задачи анализа и оптимизации параметров МРФ, а проблемы накопления сигналов на фоне остаток помех в МРФ практически не рассмотрены Кроме этого в известных работах задача адаптивной многоканальной режекции помех также не решена

В связи с вышеизложенным, в следующих главах диссертации рассматриваются вопросы синтеза, анализа, структурной и параметрической оптимизации систем обнаружения многоканальной структуры

Во второй главе рассматриваются вопросы синтеза, анализа и оптимизации МРФ при неограниченном увеличении числа каналов, при равномерной расстановке конечного числа каналов и при неэквидистантной расстановке каналов Проведен сравнительный анализ эффективности МРФ с одноканаль-ным режекторным (РФ) и многоканальным когерентным накопителем (МН) по энергетическому критерию коэффициента подавления помех

Неопределенность фазы (рс сигнала разрешается переходом к многоканальному построению фильтра Используем для обнаружения сигнала, представляющего собой пачку импульсов с неизвестной доплеровской частотой, МРФ с матрицей обработки \У={\¥Ь , \¥;}, где - вектор-столбец, образованный столбцом матрицы с номером /, /=[1, Ь] Условием формирования XV/ в каждом канале является совпадение центра фазовой настройки зоны режекции во всех каналах с межпериодным сдвигом фазы по-

мехи фп При этом параметры формы амплитудно-частотных характеристик (АЧХ) канальных фильтров будет зависеть от взаимного расположения спектров сигнала и помехи

Полагая срс равновероятной в пределах полосы любого доплеровского канала, оптимальные векторы весовых коэффициентов МРФ определяются из условия максимума среднего коэффициента улучшения отношения сигнал-(помеха+шум) в 1-й канале

1^0=— I Нр И ШцаХ ' О)

где Ис, Ктл= Цп+Х1 - нормированные корреляционные матрицы сигнала и смеси (помеха+шум), А, - отношение шум-помеха, I - единичная матрица, Ц11, А\\1: - соответственно положения центров настройки /-го канала и его ширина

Решением (I) является собственный вектор матрицы Г~щГс, соответствующий её максимальному собственному значению

Исследования показали, что эффективность МРФ значительно превосходит РФ и МН Максимальный выигрыш МРФ относительно РФ при порядке #=10, Д^ПГ=0,1 и фазе <рс=±0,5я составляет 8 дБ, а относительно МН 19,5 дБ Получаемые результаты показывают, что целесообразность применения МРФ возрастает при сужении спектра флуктуаций помех и при возрастании уровня некоррелированных шумов Например, при Л/Гп7>0,15 и малом (Х=-60 дБ) уровне шума МРФ и РФ имеют сравнимые характеристики, но с увеличением шума до Х=-20 дБ средний по всему диапазону значений (рс выигрыш возрастает до ~ 4,8 дБ.

Как отмечалось ранее, эффективность МРФ значительно превосходит РФ, однако аппаратурные затраты на реализацию МРФ увеличиваются в £ раз по сравнению с РФ. Для уменьшения аппаратурных затрат возможно уменьшить число каналов Для этого учтем потери МРФ относительно МРФ с бесконечно возрастающим числом каналов Исследования показали, что при ¿>8 потери в эффективности МРФ пренебрежимо малы Например, при >.=-40 дБ и числе каналов 1=8, потери эффективности МРФ не превышают 0,1 дБ

Очевидно, величина ц принимает различные значения в зависимости от межпериодного доплеровского сдвига фазы сигнала фс в пределах интервала изменения <ре-[0, 2п] И хотя в общем случае эти фильтры имеют комплексные весовые коэффициенты, при скомпенсированной частоте (фазе) помехи фп=0 они становятся действительными, а их амплитудно-частотные характеристики являются симметричными относительно фп =0 Это дополнительно сокращает число каналов I МРФ в два раза При этом зависимость

р(фс) имеет четную симметрию относительно фс=л-

На рисунке 1 приведены амплитудно-частотные характеристики (АЧХ) для МРФ и МН порядка N=10, полученные при следующих параметрах: Д/*п7=0,1: АРСТ= 0,015. АЧХ на рисунке 1, а соответствуют каналу, настроенному на у/ = 0.5л . На этом же рисунке приведена АЧХ одноканального РФ. АЧХ на рисунке 1, б соответствуют каналу, настроенному на ф, = 0,75л .

Н(«; Г)

-20 -40 -АО

-,Ч(>

В Я.1 х 3«-2 ш Т 0 «2 х УяЧ «Г

а б

Рисунок 1 - Амплитудно-частотные характеристики фильтров

Из анализа рисунка 1 можно сделать вывод о том, что АЧХ каналов МРФ симметричны как относительно значения ф=со7М), так и относительно значения (йТ=п, что вдвое уменьшает число каналов МРФ по сравнению с МН, различающим знак доплеровской фазы сигнала. Заметим, что АЧХ МН в любом канале симметрична относительно значений ожидаемой доплеровской фазы сигнала 0)7"=фс=\(// и соГ=фс=я+\|//. Из рисунка 1 также видно, что АЧХ

РФ имеет наиболее узкую полосу пропускания при большей глубине зоны режекции по сравнению с МРФ и МН.

К основным параметрам МРФ, определяющим его структуру, будем относить число каналов и их расстановку по частотному диапазону, т.е. ширину доплеровских каналов (понятие ширины имеет условный смысл в силу отмеченных выше особенностей АЧХ МРФ). При разбиении интервала фс на Ь каналов с различной шириной, центры настройки каналов определяются из рекуррентного уравнения ф/+) = ф, + Аф//2 + Дф/+1/2 (Лф/- ширина 1-го

канала).

Критерий для определения минимального числа каналов следует из условия:

/ / А •

щ

л;.

= Л"\ £ \ \.

н

-зо

//

. .//. /V (

л

I V. ... /к А

ЧИ'Ы

где Ají/ - потери коэффициента улучшения при числе каналов равном L, А|лдоя - максимально допустимые потери, \xopt - усредненное отношение сигнал-

(помеха+шум) по всему диапазону доплеровской фазы при числе L каналов, стремящихся к бесконечности, a - при числе каналов равном L

Исследования показали, что МРФ с оптимальной расстановкой каналов имеет меньшие потери Ац/. коэффициента улучшения по сравнению с МРФ при равномерной расстановке каналов (потери уменьшаются на 2 дБ при одинаковом числе каналов L=5) Поэтому неравномерная расстановка каналов позволяет уменьшить общие потери при L = const или сократить необходимое число каналов при фиксированных суммарных потерях Ацдоп = const

При многоканальном обнаружении в ¿-мерном пространстве соответствующие вероятности ложной тревоги определяются как F¡ = F/L, где 1=1 L (в этом случае для упрощения предлагается Fx = F2 = = Fl)

Положим, что вероятность ложной тревоги системы F и величина входного отношения сигнал-помеха q являются постоянными величинами Тогда вероятность правильного обнаружения в каждом канале при гауссов-ской статистике сигнала, шума, помех является функцией от энергетического критерия - коэффициента улучшения отношения сигнал-(помеха шум) D¡ = D(u¡) = F¡ Kl+'m' Среднее значение величины правильного обнаружения в диапазоне значений ц>с=(-к,+п) принимает следующий вид

_ i к t LV,+AV,/2 , i i|f,+Av,/2

ÍAdq>c=f I J F;1/(1+W'jd<pc (3)

Для вычисления значения усредненной величины правильного обнаружения использовались два метода

- вычисление значения Z>¿ с настройками каналов, алгоритм вычисления которых приведен выше и основан на критерии максимума значения усредненного коэффициента улучшения

ах, (4)

/ы ¡

- вычисление значения Di с настройками каналов, алгоритм вычисления которых основан на критерии максимума значения усредненной вероятности правильного обнаружения

D, шах , /гч

w,, — w

На рисунке 2 приведены зависимости средних значений вероятности

правильного обнаружения Di. от числа каналов L при F = КГ1; <7 = -40 дБ; t\FcT= 0,015; ^ = -60 дБ; N = 10 и различной ширине спектра флуктуаций помехи AFnT. Пунктирные кривые соответствуют критерию (5), а сплошные кривые - критерию (4). Приведенные результаты показывают, что значения усредненной вероятности правильного обнаружения при настройках каналов, определенных по критерию (5), превышают ее значения по сравнению с настройкой каналов в соответствии с критерием (4). В обоих случаях число каналов принято одинаковым 1=4.

В третьей главе рассматриваются вопросы синтеза и анализа МРФ при неизвестных параметрах узкополосных помех, в частности, синтез и анализ МРФ по критерию минимакса, синтез и анализ АРФ, АМРФ на основе применения рекуррентного метода.

Синтез на основе адаптивного байесовского подхода предполагает замену в (1) неизвестных параметров Rt, Rn оценками их максимального правдоподобия. Препятствиями на пути реализации являются сложность получаемых при этом алгоритмов оценки Rn, принципиальная трудность оценки Rc ввиду малого отношения сигнал-помеха и необходимость проведения сложных расчетов для определения оптимального вектора W. Задача существенно упрощается при использовании параметрического описания матрицы помех гпш=Ду), где у — параметр, характеризующий помеху (например, у=Л^пГеГ=[0,01 ...0,19] - относительная ширина спектра флуктуаций помехи) и переходе к неадаптивному варианту построения МРФ. Более полно использовать возможности оптимизации позволяет критерий минимакса, не требующий к тому же введения вероятностной меры Р{у). Целесообразно применять его к величине Лц, = р,(у, W)-p/(y, W'), дБ, где цДу,\У) соответствует оптимизации МРФ при текущем значении у; ц/(y,W') соответствует оптимизации МРФ при у=у'. Значение у'е Г выбирается из условия

min max Ар/< max Ар, /¿¡->

у'е Г ysr ys Г ^ '

для всех уе Г.

Рисунок 2 - Зависимости Di от L

На рисунке 3 показана зависимость усредненного коэффициента улучшения в каждом канале ц, от сдвига доплеровской фазы фс При этом число

импульсов #=10, Х=10'6, 1 = 4 Пунктирные кривые соответствуют эффективности системы, синтезированной по принципу минимакса, а сплошные кривые - системы с известными параметрами АГпТ=0,1 Сравнение зависимостей показывает, что во всем диапазоне изменения фс система, синтезированная по принципу минимакса, уступает системе с известными параметрами не более 3 дБ Для повышения эффективности

0 Ог 04 06 08

Рисунок 3 - Зависимость \х.1 от фс МРФ можно оптимизировать также ширину каналов по критерию

L i

(7)

• max

L

В ряде задач оптимальной фильтрации сигналов на фоне помех необходимо производить вычисление весовых коэффициентов режекторного

л-1

фильтра (РФ) на основе обратной корреляционной матрицы помех Rn Ее вычисление возможно при использовании различных алгоритмов, что, однако, требует применения трудоемких вычислительных операций В некоторой степени преодолеть эту проблему позволяет применение рекуррентной про-

л-1

цедуры оценки На m-м шаге для матрицы Rn справедливо следующее выражение

„ -1 „ -1

.-1

Rot — fli

MR»

-lXJ(Rm-,X»)H

l + feA(X„ Rm-1 XOT)

(8)

где Хт -последовательность сигнала на входе фильтра, ак, Ьк - некоторые весовые коэффициенты

В качестве начального условия (нулевого приближения) при оценках

л"'

Ro целесообразно принять диагональную матрицу белого шума

Синтез адаптивного многоканального режекторного фильтра (АМРФ) подразумевает оптимизацию вектора весовых коэффициентов в каждом канале и разумное ограничение общего числа частотных каналов При этом критерий синтеза 1-го канала соответствует (1) В связи с трудностью операции обращения корреляционной матрицы помех используется рекуррентная про-

цедура (8) Учитывая слабую зависимость эффективности системы от вида матрицы эта матрица задается априорно Устройство, основанное на данном алгоритме, заявлено для патентования (заявка № 2007147089)

Для оценки точности вычисления коэффициента улучшения при применении рекуррентного метода используется значение отклонения (ошибки) Ар0 = рр - рэ, где рр - усредненное значение коэффициента улучшения по всем возможным значениям фс АМРФ, вычисляемое по рекуррентному методу, рэ- усредненное значение коэффициента улучшения АМРФ, вычисляемое моделированием

На рисунке 4 показана зависимость значения Др0 от объема обучающей выборки т при различном числе каналов При этом размерность корреляционной матрицы принята равной 10x10, АРПТ=0,1, А/"С7М),015 и Х=-60 дБ Из анализа рисунка 4 видно, что при увеличении объема обучающей выборки т ошибка Арс уменьшается и при т>=20 результаты мало изменяются При этом эффективность АМРФ приближается к эффективности фильтра при точно известных параметрах помехи

Рисунок 4 - Зависимость Др0 от Рисунок 5 - Зависимость значения объема обучающей выборки т Ар от ¿

Кривые средних потерь эффективности Ají оптимального АМРФ в зависимости от числа каналов L и ширины спектра помехи приведены на рисунке 5 При этом объем обучающей выборки т=20, AFcr= 0,015, к = -30 дБ Из анализа рисунка 5 видно, что потери Ар значительно уменьшаются

при увеличении числа каналов до 6 и слабо уменьшаются при числе каналов L > 6, при этом потери Ар мало зависят от ширины спектра помехи

В четвертой главе рассмотрены вопросы синтеза и анализа каскадно-многоканальной структуры алгоритма обработки радиолокационных сигналов на фоне узкополосных помех

ЛЗ-уЦ]——Е3~|

Многока нал ьный режскторный фильтр

Б>ферный ре« и

-1Г—

Лереый канал

Многоканальный | когерентный 11 ■ч накопитель

ж

Второй канал

Ж

£ ый канал

ТТ-Т-Т-Т--Т-

5г

Т-Т-

Т

Рисунок 6 - Каскадно-многоканальная структура алгоритма обработки сигналов

Каскадно - многоканальная структура алгоритма обработки радиолокационных сигналов на основе комбинации МРФ и многоканального когерентного накопителя (МН) приведена на рисунке 6 и включает Ь одноканальных РФ, отличающихся выбором значений коэффициентов, выходной сигнал каждого из каналов МРФ поступает на вход группы каналов МН Общий для 1-го канала с

порядком т, режекторный фильтр характеризуем вектором обработки С^ = [С?/ , те С1к = glk ехр(1кц>в), к=1 т Остатки режекции поступа-

ют на МН/, характеризуемый (Л'-т)- мерным комплексным вектором коэффициентов импульсной характеристики Ьг = [/г',^2,..,^-"']1, ккг =^е1Шг, ь

где г = [О Л], /? = Р, , ТУ- число импульсов в пачке, 6Г определяет настрой-

1=1

ку фильтра на доплеровскую фазу сигнала

В работе использован метод последовательной оптимизации параметров МРФ и МН

Вектор обработки в каждом канале должен соответствовать критерию максимума среднего в пределах канала отношения сигнал-(помеха+шум)

Г/

1

(|)( +Д4/; 12

|У/Фс =

С,нгсС,

шах,

(9)

где у, = (С^КсС/)/(С/нКпшС/), все матрицы имеют размерность тхт)

Обработку входного процесса в МРФ удобно характеризовать И-мерной квадратной матрицей режекции Б, элементы которой при

к <] < шт(л, т+к) и ОуК = 0 в противном случае Для учета сокращения обрабатываемой выборки на выходе МРФ с целью исключения переходного процесса введем А-мерный вектор-столбец Нкг ~ 0 при 1 <к<т,

при т<к<М

Будем характеризовать эффективность обработки сигнала на фоне помех в одноканальном накопителе ОН (г) коэффициентом улучшения отношения сигнал-(помеха+шум), который имеет следующий вид

Н,

*Dj*RcD;Hr

Н/ХХ

,D/H „

(10)

Здесь векторы и матрицы, в отличие от рассмотренных ранее выражений, являются Л'-мерными Критерий синтеза ОН представляется в следующем виде

_ | 2

^Т- jMPc-nnax. (U)

где т]п Дт] - центральная настройка и ширина канала ОН(г)

Для повышения эффективности нужно найти оптимальные параметры

mmL

На рисунке 7 показана зависимость коэффициента ¡1 улучшения комбинированной системы от доплеровского сдвига фазы сигналов фс при т\г-фс, N=12; AFnT=0,l, AFcT=0,0l, Х=-60 дБ По критерию максимума усредненного коэффициента улучшение ц -> шах при числе каналов L = 1 оптимальный порядок МРФ топт=6, а при числе каналов 1=5 - mOICrl Пунктирная кривая соответствует одному каналу МРФ L = 1, а сплошные кривые - L = 5 При значении т=0 алгоритм обработки включает только МН, а при т=11 - МРФ Из анализа рисунка 7 видно, что рассматриваемая комбинированная система обработки превосходит системы, использующие только МРФ или только МН

Её максимальный выигрыш относительно МН составляет более 20 дБ, а относительно МРФ - более 5 дБ Рисунок 7 показывает, что эффективность комбинированной системы заметно повышается при увеличении числа каналов Её максимальный выигрыш при числе каналов 1 = 5, порядке т=тот=7 относительно случая L = 1 и т=тот=6 составляет 3 дБ Наибольший выигрыш наблюдается

О 02 04 06 08 Фс

Рисунок 7 - Зависимость ц от фс при (рс = ±(0,42 п 0,8 я)

Как отмечалось ранее, синтез на основе адаптивного байесовского подхода предполагает замену неизвестных параметров их оценками

максимального правдоподобия В связи со сложностью процесса вычисления оценок Яп и Яс при определении оптимального вектора в, Н можно использовать критерий минимакса Целесообразно применить его к величине

А (л,. = цДу;С,Н)-цДу,С',Н'); дБ, где у - параметр характеризующий помеху, ц/(у,С,Н) соответствует оптимизации МРФ при текущем значении у, цг'(у,С,Н') соответствует оптимизации МРФ при у=у' Значение у'е Г выбирается из условия

тш шах Ацг <тахА(д,. (¡2)

у'еГ уеГ уеГ

дня всех уе Г

На рисунке 8 показана зависимость коэффициента улучшения ^ от

_ ■ — --------------------- сдвига доплеровской фазы <рс. При

^этом число импульсов #=12, т=1,

1=5, А/\Х=0,01, Д^Г= 0,01, ?.=-60 дБ 60Пунктирные кривые соответствуют

эффективности системы, синтезированной по принципу минимакса, а тсплошные кривые - системе с извест-

ными параметрами Сравнение зависимостей показывает, что во всем 40 диапазоне изменения срс система, син-

0 о2 о 4 ее _ ов <?.-.-. тезированная по пришшпу минимак-Рисунок 8 - Зависимость от <ре са, уступает системе с известными

параметрами не более 4 дБ.

При использовании для реализации МН алгоритма БПФ число допле-ровских каналов равно числу импульсов в пачке и может достигать нескольких сотен и даже тысяч. В некоторых задачах не требуется такой подробный анализ спектра доплеровских частот Поэтому применение алгоритма БПФ становится избыточным Представляет интерес реализация МН, при которой число каналов скорости не связано жестко с числом импульсов пачки К таким алгоритмам наряду с ДПФ относится алгоритм Герцеля Число умножений для него приблизительно в 1<щ2К раз меньше по сравнению с БПФ (где К - порядок фильтра МН) и вдвое меньше по сравнению с ДПФ

В пятой главе решаются задачи применения многоканальных структур в системах первичной обработки и обнаружении сигналов на примере гипотетической РЛС управления воздушным движением (УВД), оценки вычислительных затрат при реализации многоканальных структур, реализации МРФ на современной элементной базе (ПЛИС)

Исследования показали, что выигрыш при применении многоканальных режекторных фильтров в РЛС УВД с типовыми техническими параметрами составляет 3 дБ при числе каналов МРФ ¿=2 и 7 дБ при числе каналов Ь=5 Применение МРФ позволяет повысить возможности РЛС по выделению сигналов на фоне помех или снизить требования к другим дорогостоящим устройствам РЛС

В качестве элементной базы для реализации многоканального режек-торного фильтра, которую целесообразно использовать на практике, применена ПЛИС ХС4УЪ25 При следующих параметрах многоканального режек-торного фильтра числе каналов ¿=5, числе импульсов в пачке N=11, разрядности АЦП у=8, длительности импульса 1 мкс для его реализации требуются ПЗУ на 1360 бит, ОЗУ на 634576 бит Для обработки одного кольца дальности требуется выполнять 85 операций умножения, 80 операций сложения, что вполне обеспечивается при выборе ПЛИС ХС4УЬ25

В заключении приведены основные результаты диссертации, которые состоят в следующем

1 Проведен сравнительный анализ эффективности МРФ с однока-нальным РФ и МН по коэффициенту подавления помех, показавший, что эффективность МРФ при ширине спектра АР„Г=0,1 и фазе фс =±0.5л значительно превосходит РФ (на 8 дБ) и МН (на 19,5 дБ)

2 Выработаны рекомендации, согласно которым МРФ целесообразно применять в случае помехи с шириной спектра флуктуации 15, а также при наличии уровня некоррелированной составляющей Я> - 50 дБ

3 Установлено, что АЧХ доплеровских каналов МРФ симметричны относительно центральной частоты спектра флуктуаций помехи, но имеют деформацию в области ожидаемого значения частоты сигнала, приводящую к повышению селективности сигнала на фоне помех по сравнению с однока-нальным РФ, а по сравнению с МН МРФ имеет вдвое меньшее число доплеровских каналов, что приводит к выигрышу в аппаратурных затратах

4 Показано, что по критерию максимума вероятности правильного обнаружения сигнала оптимальное число каналов несколько меньше, чем при использовании критерия максимума коэффициента улучшения отношения сигнал-(помеха+шум), что обусловлено учетом возрастания ложной тревоги при увеличении числа каналов обработки

5 Синтезирован МРФ по критерию минимакса и определены оптимальные параметры ширины каналов, обеспечивающие эффективность, близкую к эффективности системы, синтезированной методами адаптивного байесовского подхода

6 Синтезирован адаптивный МРФ, эффективность которого в наибольшей степени приближается к эффективности оптимальной системы при объеме обучающей выборки т > 20

7 Предложена новая структура системы обработки сигналов на основе каскадного включения многоканальных режекторных и доплеровских фильтров, оптимизированы ее параметры и показано, что по сравнению с традиционной системой одноканальный режекторный фильтр-многоканальный накопитель она обеспечивает выигрыш в отношении сигнал-(помеха+шум) до 5 дБ

8 Разработана каскадно-многоканальная структура обработки на ос-

нове фильтра Герцеля, имеющая преимущество в log2^ раз (где К - порядок фильтра МН) по числу вычислительных операций по отношению к алгоритму БПФ и в 2 раза по отношению к алгоритму ДПФ

9 Показано, что при применении МРФ в типовой PJIC управления воздушным движением достигается повышение эффективности выделения сигналов, а также детализирована структура МРФ и выбраны современные аппаратурные средства ее реализации

В приложениях приведены список аббревиатур и условных обозначений, а также документы, подтверждающие внедрение результатов работы

Список публикаций

1. Кошелев В И, Ву Туан Ань. Оценка эффективности режекции помех на основе рекуррентного алгоритма адаптации тез докл междунар науч -техн конф "Информационные системы и технологии - ИСТ-2007", посвящ 90-летию Нижегородского государственного технического университета.-Нижний Новгород, 2007-С 7

2 Ву Туан Ань Синтез многоканального режекторного фильтра по критерию минимакса тез докл VI междунар науч.-практ конф "Физика и технические приложения волновых процессов" -Казань, 2007 -С 39-41

3 Ву Туан Ань. Применение рекуррентных методов адаптации режекторного фильтра тез. докл. VII междунар науч -практ конф "Перспективные технологии в средствах передачи информации" -Владимир, 2007 -С 200-203

4 Ву Туан Ань. Сравнительный анализ рекуррентных методов вычисления коэффициентов корреляции узкополосных помех. // Математическое и программирование обеспечение вычислительных систем межвуз сб науч тр Рязан гос радиотехн унив. Рязань, 2007 -С 76-79

5. Кошелев В И, Ву Туан Ань Адаптация многоканального режекторного фильтра к параметрам помех // Вестник РГРТУ -Рязань, 2007 Вып 21 С 9497

6 Кошелев В И, Ву Туан Ань Оптимизация и анализ характеристик многоканального режекторного фильтра // Цифровая обработка сигналов 2007 № 1 -С 54-56

7 Кошелев В И, Ву Туан Ань. Оптимизация параметров многоканальных режекторных фильтров // Известия вузов Радиоэлектроника 2007 №3 Т 50,-С 47-53

8 Кошелев В И, Ву Туан Ань Каскадно-многоканалъная структура алгоритма обработки радиолокационных сигналов // Известия высших учебных заведений России Радиоэлектроника 2007 Вып 6-С 46-51

Ву Туан Ань

ЭФФЕКТИВНЫЕ УСТРОЙСТВА ВЫДЕЛЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ УЗКОПОЛОСНЫХ ПОМЕХ НА ОСНОВЕ ФИЛЬТРОВ МНОГОКАНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Отпечатано ГНУ ВНИМС,

Рязань, Щорса 38/11. Формат бумаги 60x84 1/16 Печатных листов 1 Тираж 100 экз Заказ №

3 апреля 2008 г.

СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ.1 о

1.1 Проблема подавления узкополосных помех в радиотехнических системах.

1.2 Оптимизация устройств межпериодной обработки сигналов на фоне помех.

1.3 Разрешение проблемы априорной неопределенности сигналов и помех.

1.4 Выводы.

2 СИНТЕЗ И АНАЛИЗ МНОГОКАНАЛЬНОГО РЕЖЕКТОРНОГО ФИЛЬТРА ПРИ ИЗВЕСТНЫХ ПАРАМЕТРАХ УЗКОПОЛОСНЫХ ПОМЕХ.

2.1 Вводные замечания.

2.2 Предельная эффективность многоканального режекторного фильтра при неограниченном увеличении числа каналов.

2.3 Оптимизация и анализ многоканального режекторного фильтра при равномерной расстановке конечного числа каналов.

2.4 Оптимизация и анализ многоканального режекторного фильтра при неравномерной расстановке каналов.

2.5 Выводы.

3 СИНТЕЗ И АНАЛИЗ МНОГОКАНАЛЬНОГО РЕЖЕКТОРНОГО ФИЛЬТРА ПРИ НЕИЗВЕСТНЫХ ПАРАМЕТРАХ УЗКОПОЛОСНЫХ ПОМЕХ.

3.1 Вводные замечания.

3.2 Синтез и анализ многоканального режекторного фильтра по критерию минимакса.

3.3 Применение рекуррентного метода адаптации режекторного фильтра.

3.4 Исследования рекуррентных методов адаптации многоканального режекторного фильтра.

3.5 Выводы.

4 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КАСКАДНО-МНОГОКАНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ АЛГОРИТМА ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ УЗКОПОЛОСНЫХ ПОМЕХ

4.1 Вводные замечания.

4.2 Синтез и анализ каскадно-многоканальной структуры алгоритма обработки радиолокационных сигналов при известных параметрах узкополосных помех.

4.3 Синтез и анализ каскадно-многоканальной структуры алгоритма обработки радиолокационных сигналов при неизвестных параметрах узкополосных помех по критерию минимакса.

4.4 построение структуры каскадно - многоканального фильтра на основе применения алгоритма Герцеля.

4.5 Выводы.

5 ПРИМЕНЕНИЕ СИНТЕЗИРОВАННЫХ МНОГОКАНАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ В СИСТЕМАХ

ОБРАБОТКИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ.

5.1 ВВОДНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ.

5.2 ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОКАНАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ.

5.3 оценка вычислительных затрат при реализации многоканальных устройств.

5.4 реализация многоканального режекторного филь гра на современной элементной базе

5.5 выводы.

Актуальность темы

Одной из актуальных радиотехнических проблем является частотная селекция сигналов на фоне узкополосных помех, создаваемых интенсивными мешающими источниками сигналов, например эхо-сигналами отраженных от неподвижных либо медленно перемещающихся мешающих объектов. Такие задачи характерны для многих радиотехнических приложений и, в частности, для радиолокационных задач обнаружения сигналов движущихся целей при наличии на входе приемника PJIC пассивных помех. Мощность помех обычно значительно (на десятки децибел) превышает мощность полезного сигнала. Среди известных методов селекции движущихся целей (СДЦ) наиболее эффективным является частотный метод, основанный на использовании различий спектрально-корреляционных характеристик полезных сигналов, отраженных от движущихся целей и неподвижных помех. Традиционно режекция коррелированных помех, осуществляется в одноканальных линейных фильтрах КИХ - или БИХ -структуры. Однако операция одноканальной режекции помех приводит к значительным потерям в отношении сигнал-шум по сравнению с операцией согласованной фильтрации. Поэтому, как правило, для обеспечения необходимых характеристик обнаружения после режекторного фильтра включают многоканальные доплеровские фильтры когерентного накопления сигналов. Кроме того, спектрально-корреляционные свойства пассивных помех априорно неизвестны, что затрудняет реализацию оптимальных систем обнаружения. Для преодоления априорной неопределенности используется системы обнаружения, адаптирующиеся к неизвестным параметрам.

Одним из способов исключения априорной неопределенности сдвига доп-леровских фаз полезных сигналов, а также повышения эффективности подавления помех является использование фильтра на основе многоканальных структур. Это направление широко представлено в работах российских и зарубежных ученых, как Т. Murakami, R. Johnson, П.А. Бакулев, Я.Д. Ширман, В.А. Лихарев, А.П. Лукошкин и др. Широко известны работы по режекции помех научных коллективов кафедры радиолокации МАИ (технического университета) и кафедры радиотехнических систем РГРТУ.

В настоящее время задачи построения и исследования фильтров многоканальных структур решены далеко не полностью. Поэтому тема диссертации, связанная с повышением эффективности выделения сигналов на фоне узкополосных помех в фильтрах многоканальной структуры является актуальной.

Цель работы

Основной целью работы является синтез и анализ режекторных фильтров на основе многоканальных структур, обеспечивающих эффективное подавление коррелированной помехи в условиях параметрической априорной неопределённости сигналов и помех.

Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:

1. синтезировать многоканальные режекторные фильтры (МРФ);

2. провести анализ предельной эффективности синтезированных МРФ и определить области их целесообразного применения;

3. разработать алгоритмы структурного синтеза МРФ, включающие оптимизацию числа частотных каналов и их оптимальную расстановку;

4. разработать вычислительные процедуры синтеза неадаптивного МРФ, не требующего оценок параметров помех;

5. проанализировать рекуррентные методы оценивания коэффициентов прямой и обратной корреляционной матрицы узкополосных процессов с целью их использования для адаптации МРФ;

6. синтезировать и проанализировать эффективность неадаптивной и адаптивной каскадно-многоканальной структуры системы обработки;

7. исследовать применение специализированных алгоритмов (алгоритма Герцеля) в многоканальной структуре системы обработки для уменьшения числа вычислительных операций;

8. рассмотреть пример реализации МРФ подавления коррелированных помех на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС).

Методы анализа

В работе использовались методы статистической радиотехники, математической статистики, матричного исчисления, численные методы вычислительной математики, параметрического моделирования случайных процессов. Данные теоретические методы сочетались с экспериментальными исследованиями на основе имитационного моделирования.

Основные положения, выносимые на защиту

На защиту выносятся следующие основные результаты.

1. Многоканальный режекторный фильтр обеспечивает более высокий коэффициент улучшения отношения сигнал-(помеха+шум) чем одноканальный режекторный фильтр (выигрыш составляет до 8 дБ при доплеровской фазе сигнала фс = 0,5) и многоканальный накопитель (выигрыш составляет до 19,5 дБ при фс = 0,4), при этом выигрыш по сравнению с многоканальным накопителем достигается при вдвое меньшем числе доплеровских каналов.

2. Система обработки, синтезированная по принципу минимакса, приближается по эффективности к системе с известными параметрами, уступая ей не более 3 дБ.

3. Рекуррентный метод адаптивного многоканального фильтра позволяет приблизиться к эффективности оптимальной системы при объеме обучающей выборки m > 20.

4. Каскадно-многоканальная структура обработки, включающая многоканальный режекторный фильтр и многоканальный накопитель, обеспечивает наибольшую эффективность в классе рассматриваемых многоканальных структур, выигрыш относительно как многоканального режекторного фильтра, так и системы одноканальный режекторный фильтр - многоканальный накопитель составляет более 5 дБ.

Научная новизна

В рамках данной диссертационной работы получены следующие новые научные результаты:

• синтезирован МРФ, базирующийся на определении собственных значений и собственного вектора функциональных преобразований корреляционной матрицы помехи;

• разработан алгоритм оптимизации параметров МРФ, включающий оптимальную расстановку каналов и оптимизацию их количества;

• разработана вычислительная процедура синтеза МРФ по критерию ми-нимакса и выполнена оптимизация параметров каждого канала;

• проанализирован рекуррентный метод оценивания коэффициентов прямой и обратной корреляционной матрицы узкополосных процессов и синтезирован адаптивный МРФ;

• синтезирована каскадно-многоканальная структура обработки, оптимизированы её структура и параметры;

• разработана вычислительная процедура синтеза каскадно-многоканальной структуры обработки по критерию минимакса;

• применен алгоритм Герцеля для реализации каскадно-многоканальной структуры обработки, что позволяет уменьшить число вычислительных операций.

Научное и практическое значение

Синтезированы режекторные фильтры многоканальной структуры, позволяющие повысить эффективность выделения сигналов с априорно неизвестной частотой на фоне коррелированных помех, преодолеть априорную неопределенность параметров помех методами адаптации. Синтезированы режекторные фильтры многоканальной неадаптивной структуры по критерию минимакса, обеспечивающие высокую эффективность в условиях параметрической априорной неопределенности помех без применения адаптации. л

Полученные результаты целесообразно использовать в радиотехнических системах первичной обработки сигналов для повышения эффективности их выделения сигналов на фоне узкополосных помех в условиях параметрической априорной неопределенности.

Внедрение научных результатов

Результаты диссертационной работы внедрены в ЗАО «Рязанская радиоэлектронная компания», г. Рязань и учебный процесс РГРТУ.

Апробация работы

Результаты работы докладывались на следующих конференциях:

1. Международная научно-техническая конференция "Информационные системы и технологии - ИСТ-2007", посвященная 90-летию Нижегородского государственного технического университета. Нижний Новгород, 2007.

2. VII международная научно-практическая конференция "Перспективные технологии в средствах передачи информации". Владимир, 2007.

3. VI международная научно-практическая конференция "Физика и технические приложения волновых процессов". Казань, 2007.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 8 работ. Из них 4 статьи в журналах рекомендованных ВАК РФ для кандидатских диссертаций, 1 статья в межвузовском сборнике научных трудов, 3 тезисов докладов на конференциях, заявлено для патентования изобретение "Адаптивное устройство выделения сигналов на фоне помех".

Структура и объём диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, приложений, списка литературы из 113 источников. Диссертация содержит 145 стр., в том числе 130 стр. основного текста, 11 таблиц и 49 рисунок.

5.5 Выводы

После исследования получены следующие результаты:

• при применении МРФ в PJIC, принятой в примере усредненной коэффициент улучшения по всем диапазону доплеровской фазы сигналов увеличивается 3 дБ при L=2 и до 7 дБ при L= 5;

• оценены требуемые вычислительные ресурсы при реализации многоканальных структур;

• рассмотрен вариант реализации МРФ на современной элементной базе, проведена конкретная структура при реализации МРФ, выбраны современные аппаратурные средства реализации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результатом исследований, проведенных в диссертационной работе, является синтез и анализ фильтров многоканальной структуры на фоне узкополосных помех, позволяющий повысить эффективность подавления помех и выделения полезного сигнала на фоне помех. Получены следующие результаты диссертации, которые состоят в следующем.

• Разработаны вычислительные процедуры синтеза МРФ по критерию максимума коэффициента улучшения.

• Проведен сравнительный анализ эффективности МРФ с одноканальным РФ и МН по коэффициенту подавления помех, показавший, что эффективность МРФ при ширине спектра AFUT = 0,1 и фазе фс =±0,5тс значительно превосходит РФ (на 8 дБ) и МН (на 19,5 дБ).

• Выработаны рекомендации, согласно которым МРФ целесообразно применять в случае помехи с шириной спектра флуктуаций АРПГ<0,15, а также при наличии уровня некоррелированной составляющей Я> - 50 дБ.

• Показано, что в случае равномерной расстановки каналов потери эффективности МРФ пренебрежимо малы при числе каналов L>8. Установлено, что АЧХ доплеровских каналов МРФ симметричны относительно центральной частоты спектра флуктуаций помехи, но имеют деформацию в области ожидаемого значения частоты сигнала, приводящую к повышению селективности сигнала на фоне помех по сравнению с одноканальным РФ, а по сравнению с МН МРФ имеет вдвое меньшее число доплеровских каналов, что приводит к выигрышу в аппаратурных затратах.

• Показано, что по критерию максимума вероятности правильного обнаружения сигнала оптимальное число каналов несколько меньше, чем при использовании критерия максимума коэффициента улучшения отношения сигнал-(помеха+шум), что обусловлено учетом возрастания ложной тревоги при увеличении числа каналов обработки. Синтезирован МРФ по критерию минимакса и определены оптимальные параметры ширины каналов, обеспечивающие эффективность, близкую к эффективности системы, синтезированной методами адаптивного байесовского подхода.

Показано, что применение рекуррентных методов адаптации режектор-ного фильтра позволяет достичь эффективности, которая приближается к предельному для данного класса фильтров значению при объеме обучающей выборки т >— 20. Кроме того, при сужении спектра помехи потерь адаптации РФ уменьшается, однако процесс нахождения оптимального вектора РФ затруднятся ввиду плохой обусловленности матрицы (помех+шум).

Синтезирован АМРФ, эффективность которого тоже приближается к эффективности оптимальной системы при объеме обучающей выборки т > 20. Ошибка при применении рекуррентного метода слабо зависит от числа каналов, и потери по сравнению с АМРФ, имеющим число каналов L—>оо, слабо уменьшаются при числе каналов L > 6. Построено адаптивное устройство выделения сигналов на фоне помех на основе применения рекуррентных методов для вычисления обратной корреляционной матрицы помех в условиях параметрической априорной неопределенности помехи.

Предложена новая структура системы обработки сигналов на основе каскадного включения многоканальных режекторных и доплеровских фильтров.

Оптимизированы параметры каскадно-многоканальной структуры, при заданных ширине спектра помехи, что позволяет оптимизировать порядок РФ и число её каналов обработки. Получены выражения, оптимизирующие порядки многоканальных фильтров в зависимости от сигналь-но-помеховой обстановки.

• Проведен анализ эффективности каскадно-многоканальной структуры, что имеет существенные преимущества как перед системой на основе только МРФ или МН или традиционной системой одноканальный режекторный фильтр-многоканальный накопитель. Максимальный выигрыш относительно МН составляет более 20 дБ, а относительно МРФ -более 5 дБ.

• Синтезирована каскадно-многоканальная структура обработки по критерию минимакса в условиях априорной параметрической неопределенности помех. Показано, что её эффективность отличается к эффективности системы, синтезированной методами адаптивного байесовского подхода не более чем на 4 дБ при типовых параметрах сигнала.

• Разработана каскадно-многоканальная структура обработки на основе фильтре Герцеля, имеющая преимущество в log2iT раз (где К - порядок фильтра МН) по числу вычислительных операций по отношению к алгоритму БПФ и в 2 раза по отношению к алгоритму ДПФ.

• При применении МРФ в PJIC, принятой в примере усредненной коэффициент улучшения по всем диапазону доплеровской фазы сигналов увеличивается 3 дБ при L=2 и до 7 дБ при L=5.

• Оценены требуемые вычислительные ресурсы при реализации многоканальных структур.

• Рассмотрен вариант реализации МРФ на современной элементной базе, проведена конкретная структура при реализации МРФ, выбраны современные аппаратурные средства реализации.

Таким образом, достигнута цель работы — разработаны и оптимизированы фильтры многоканальной структуры, направленная на повышение эффективности обнаружения объектов в импульсно-доплеровских PJIC.

1. Бакулев П. А. Радиолокация движущихся целей М.: Сов. Радио, 1964. -334с.

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

3. Бакулев П.А. Радиолокационные системы. -М.: Радиотехника, 2004.-319 с.

4. Теоретические основы радиолокации / Под ред. Ширмана Я. Д. М.: Сов. радио. 1970.-560с.

5. Бартон Д. Радиолокационные системы: Пер. с англ. / Под ред. К. Н. Трофимова. М.: Воениздат. 1967. - 480с.

6. Вайнштейн Л. А., Зубаков В. Д. Выделение сигналов на фоне случайных помех. М.: Сов. Радио, 1960. - 448с.

7. Сосулин Ю. Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. -М.: Сов. радио, 1978.-520с.

8. Справочник по радиолокации / Под ред. М. Сколника. М.: Советское радио, 1978.-528с.

9. Ширман Я. Д., Манжос В. Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. — М.: Радио и связь. 1981. — 416с.

10. Бакут П. А. и др. Обнаружение движущихся объектов. М.: Советское радио, 1980.-288с.

11. Попов Д. И. Проектирование радиолокационных систем. Рязань. 1975. -194с.

12. Хелстром К. Статистическая теория обнаружения сигналов. М.: Изд-во иностранной литературы. 1963. - 431с.

13. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции: Пер. с англ. / Под ред. В. И. Тихонова. М.: Сов. радио, 1972. - Т. 1. - 744С.

14. Тихонов В.- И. Статистическая радиотехника. М.: Сов. радио, 1966. -678с.

15. Вопросы статистической теории радиолокации: Т. 1 / П. А. Бакут, И. А.

16. Большаков, Б. М. Герасимов и др.: Под ред. Г .П. Тартаковского- М.: Советское Радио, 1963,-424 с.

17. Мюэ Ч. и др. Новые технические решения в радиолокационных станциях службы движения // ТИИЭР. 1974. -Т.62. -№6. - С.77 -84.

18. Современная радиолокация: Пер. с англ./ Под ред. Ю. Б. Кобзарева. М.: Сов. радио, 1969.-704с.

19. Лихарев В. А. Цифровые методы и устройства в радиолокации. М, Сов радио, 1973-456с.

20. Финкелынтейн М. И. Основы радиолокации. М.: Советское радио, 1973. - 496 с.

21. Rummler W. D. Clutter suppression by complex weighting of coherent pulse trains. IEEE Trans, 1966, AES-2, №6. - P.45 - 47.

22. Долгочуб В. Т., Свердлик М. Б. Оптимизация взаимной функции неоднозначности в заданной области // Радиоэлектроника. 1970. - Т. 13. - №2. - С. 186. (Изв. высш. учеб. заведений).

23. Ширман Я. Д. Об оптимальном обнаружении радиолокационной цели в облаке пассивных отражателей // Радиотехника и электроника. 1970. - Т. 15. — №5. - С.934.

24. Кошевой В. М. Синтез систем СДЦ при ограничениях на размер обращаемой матрицы // Радиоэлектроника. 1982. - Т.25. - №3. - С.84 - 86. (Изв. высш. учеб. заведений).

25. Василенко Н. Т. Радиолокационные системы селекции движущихся целей //Итоги науки и техники. Радиотехника- 1980.-Т.23 -С.З -151.

26. Capon J. Optimum weighting functions for the detection of sampled signals in noise. IEEE Trans., 1964, v. IT - 10, № 2, P. 152 - 159.

27. Andrews G. A. A detection philosophy for AMTI radar. "Proc. IEEE Int. Radar Conf.". Arlington, 1975, P.I 11 - 116.

28. Urkowitz H. Directional velocity sorting MTI with staggered pulse spacing. — "Proc. IEEE Int Radar Conf.". Arlington, 1975, P.91 96.

29. Jacomini О. J. Optimum symmetric weighting factors for a video MTI radar. -IEEE Trans., 1971, v.AES-7, № 1, P.204 209.

30. Hsiao J. K. On the optimization of MTI clutter rejection IEEE Trans., 1974, AES-10, №5, P.622-629.

31. Hsiao J. K. MTI optimization in a multiple-clutter environment. IEEE Trans., 1976, v. AES-12, № 3, P.401 - 405.

32. Murakami Т., Johnson R. S. Clutter suppression by use of weighted pulse trains. RCA Review 1971 Sept., v. 32, P.402 - 428.

33. Перевезенцев JI. Т. Методика выбора параметров РЛС, влияющих на качество работы систем селекции движущихся целей // Теория и техника радиолокации, радионавигации и радиосвязи в гражданской авияции Рига, 1983- С. 47-50.

34. Wardrop В. Coherent radar signal processing and matched filtring // Marconi Rev.- 1982.-vol. 45.-№226.-P. 151-164.

35. Сосулин Ю.Г. Гаврилов К.Ю. к- Этапное обнаружение сигналов // Радиотехника и электроника 1998- Т. 43 - №7 - С. 835-850.

36. Сосулин Ю.Г. Гаврилов К.Ю. к- Этапное обнаружение сигналов с постоянным уровнем ложных тревог при параметрической неопределенности // Радиотехника и электроника.- 2001- Т. 46 №7.- С. 839-848.

37. Когерентное последовательное обнаружение сигналов в импульсно — доплеровских РЛС / Родзивилов В.А., Черных М. М., Кузубов В. В., Буров А. С., Голосов В. П. //Радиотехника.- 1998.-№4.- С. 96-101.

38. Ковалев В.И., Жук С .Я. Оптимальная фильтрация сигнала при наличии вспомогательного канала измерения помехи // Изв. вузов.: Радиоэлектроника-2000.- Т, 43.- №4.- С 25-30.

39. Попов В. С., Шумаров Е. В. Метод помехоподавления, использующий многоканальную систему весовой обработки цифровых сигналов // Автоматика и телемеханика 1996—№11- С. 182.

40. Рабинер Б., Гоулд Л. Теория применение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ.- М.; Мир, 1975.- 848 с.

41. Марпл-мл. С. JI. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990.- 584 с.

42. Кошелев В. И., Горкин В. Н. Синтез фильтров многоканалной доплеров-ской обработки сигналов. // Изв. вузов.: Радиоэлектроника 2003- №1- С 6368.

43. Е. И. Лифанов., В. А. Лихарев. Оптимизация фильтра когерентно-весоыого накопления // Радиотехника, 1981. - т. 36. — №5. — С. 71-73.

44. Бакулев П.А., Кошелев В.И., Гладких В.В. Оптимальное обнаружение сигналов на фоне коррелированных помех. // Радиоэлектроника- 1987 — т. 30 — № 4- с. 5 7. (Изв. высш. учеб. заведений).

45. Кошелев В.И. Первенцев М.А. Синтез многоканального фильтра режекции помехи,для систем выделения сигналов. // Радиоэлектроника- 1998 — т. 41 — № 2 с. 38 - 42. (Изв. высш. учеб. заведений).

46. Д. И. Попов, В. И. Кошелев. Оптимизация цифровой когерентно-весовой обработки радиолокационных сигналов. // Радиоэлектроника. 1979 - т. XXII — № 8.-с. 90-93.

47. Д. И. Попов, В. И. Кошелев. Оптимизация цифровой систем межпериодной обработки сигналов на фоне помех. // Радиотехника. 1980 - т. 35 — № 5-с. 67-68.

48. Д. И. Попов, В. И. Кошелев. Синтез систем когерентно-весовой обработки сигналов на фоне коррелированных помех. // Радиотехника и электроника. -1984.-т. 24.-№ 4.- с. 789 792.

49. Иванов Ю.В., Окатов В.А., Родионов Ю.В., Трофимов B.C. Принципы построения адаптивных цифровых систем селекции движущихся целей. — Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОТ. 1977, вып. 13.

50. Hansen V. G., Olsen В. A. Nonparametric radar extraction using a generelired sign test. IEEE Trans., 1971, vAES-7, №5, P.950 - 992.

51. Hansen V. G., Zotte A. E. The detection performance of the Siebert and Dicke -Fix radar detectors. IEEE Trans., 1971, v.AES-7, №4, P.706 - 709.

52. Hansen V. G., Ward H. R. Detection performance of the cell overaging134

53. G/CFAR receiver. IEEE Trans., 1972, v.AES-8, №5, P.648 - 652.

54. Nitzberg R. Constant false alarm rate processors for locally nonstationary clutter. IEEE Trans, 1973, v.AES-9, №5, P.399 - 405.

55. Nitzberg R. Analysis of the arithmetic mean CFAR normaliser for fluctuating targets. IEEE Trans, 1978, v.AES-14, №1, P.44 - 47.

56. Введение в цифровую фильтрацию: Пер. с англ./ Под ред. JI. И. Филиппова. -М.: Мир, 1976.-216с.

57. Гольденберг JI. М, Левчук Ю. П, Поляк М. Н. Цифровые фильтры. -М.: Связь, 1974.- 160с.

58. Лихарев В. А. Цифровые методы с устройства в радиолокации. — М.: Сов. радио, 1973.-456с

59. Кузмин С. 3. Основы теории цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Сов. радио, 1974. - 432с.

60. Roy R, Lowenschuss О. A velocity adaptive MTI filter. IEEE Trans, 1973, v. AES-9, № 2, p. 324 - 326.

61. Roy R, Lowenschuss O. Adaptive digital MTI detection filters. IEEE Conf. Decis. and Control. (Int. 10-th Symp. Adapt-process) Miami Beach, F-la, 1971, New York, p. 430-436.

62. Елисеев A.A, Окатов B.A, Прусова Л.Н. Сравнительная эффективность использования адаптивных систем селекции движущихся целей при подавлении отражений от гидрометеоров. // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОВР. 1983, вып. 12.

63. Hansen V.G, Campbell R.B, FreedmanN, ShraderW.W. Adaptive digital MTI signal processing. EASCON 73, 1973, p. 170 - 176.

64. Benvenuti P, Guarguaglini P. F. Improvement factor evalution of open-loop adaptive digital MTI. IEEE Int Radar Conf, Arlington, 1975.

65. Попов Д. И. Анализ автокомпеисаторов доплеровского сдвига фазы пасив-ных помех // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Общие вопросы рдиоэлектрони-ки.- 1992.-Вып. 1.-С.34-38.

66. Абрамович Ю. И, Баранов П. Е, Свердлик М. Б. Исследование эффектив135ности системы селекции движущихся целей с компенсацией доплеровской фазы помехи //Радиотехника и электроника. 1978. —№7. -С. 1401 —1410.

67. Haykin S.S. Adaptive digital filtering for coherent MTI radar. Information sciences, 1976, № 11, p 335 359.

68. Синицын E. А. Цифровой фильтр для системы селекции движущихся целей // Вопросы радиоэлектроники. 1981- Выпуск 9. - С.74 - 78.

69. Уидроу и др. Адаптивные компенсаторы: принципы построения и применение. ТИИЭР, 1975, т. 63, № 12, С. 54 - 78.

70. Мальцев А. А., Музычук О. В., Позументов И. Е. О статистических характеристиках системы компенсации помех с корреляционной обратной связью // Радиотехника и электроника. 1978. -№7.-С. 1401 - 1410.

71. ШломаА.М. Обнаружение импульсных сигналов на фоне нормальных помех с неизвестными корреляционными свойствами. // Радиотехника. 1977. -Т. 32. -№ 7.'— с. 3 - 9.

72. Бартенев В.Г., ШломаА.М. О построении адаптивного обнаружителя импульсных сигналов на фоне нормальных помех с неизвестными корреляционными свойствами. // Радиотехника. 1978. - Т. 33. - № 2. - с. 3 - 8.

73. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ: Пер. с англ. / Под ред. Б.В. Гнеденко. М.: Физматгиз. - 1963. - 500 с.

74. Иванов Ю. В., Ильин А. Ю., Родионов Ю. В. Адаптивные устройства подавления пассивных помех в когерентно-импульсных PJIC УВД. Зарубежная радиоэлектроника. - 1980. - №4. - С.30 - 51.

75. Синицын Е. А. Адаптивный цифровой фильтр подавления двухкомпо-нентных радиолокационных помех // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОВР. -1983. вып. 12 — С.58-60.

76. Родионов Ю. В., Синицын Е. А. Цифровой фильтр для адаптивного подав136ления радиолокационных пассивных помех // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОВР. 1984. - вып.12. - С.84 - 87.

77. Бакулев П. А., Кован С. Е. Построение нерекурсивного адаптивного компенсатора двухкомпонентных помех // Радиоэлектроника. — 1981. —т 24. —№П.-С.60 63. (Изв. высш. учеб. заведений).

78. Дуве Д. Н., Окатов В. А., Синицын Е. А. Сравнительный анализ адаптивных фильтров СДЦ с вещественными и комплексными коэффициентами // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОВР - 1984. - вып.4. - С.84 - 88.

79. Петров Е. П., Частиков А. В. Адаптивный подавитель помех // Адаптивные устройства обработки информации в радиолокационных и радионавигационных системах: Сб. науч. тр. М.: МАИ, 1984. - 86с.

80. Попов Д. И. Синтез цифровых адаптивных режекторных фильтров // Радиотехника. 1981. - Т.36 - №10. - С.53 - 57.

81. Попов Д. И. Синтез и анализ эффективности систем адаптивной междупе-риодной обработки сигналов на фоне помех с неизвестными корреляционными свойствами // Радиотехника и электроника. -1983. -Т.28. №12.-С.23 73-23 80.

82. Попов Д. И. Синтез АРФ с действительными весовыми коэффициентами // Радиотехника. 1991. - №6. - С.54 - 56.

83. Свердлик М.Б., Аверочкин В.А., Баранов П.Е. К вопросу об измерении до-плеровской фазы помехи типа отражений от мешающих объектов. // Радиотехника и электроника 1978.- № 4 - с. 853 - 855.

84. Бакулев П.А., Горкин В.Б. Квазиоптимальные алгоритмы оценки модуля коэффициентов междупериодной корреляции пассивных помех. // Радиоэлектроника.— 1987.-т. 30 —№ 4 — с. 73 — 75. (Изв. высш. учеб. заведений).

85. Теория связи: Пер с англ. / Под ред. Б.Р. Левина М.: Связь - 1972.

86. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: Пер с англ. / Под ред. Э.К. Лецкого М.: Мир - 1980.

87. Волков В.Ю. Оводенко А.А. Алгоритмы обнаружения локационных сигналов на фоне помехи с неизвестными параметрами. // Зарубежная радиоэлектроника.- 1981.-№ 5.- с. 25-40.

88. Баранов П.Е. Адаптивный рекуррентный алгоритм компенсации помех с произвольными корреляционными матрицами. // Радиоэлектроника— 1990т. 33 № 4 - с. 10 - 14. (Изв. высш. учеб. заведений).

89. Бакулев П.А., Кошелев В.И., Фёдоров В.А., Шестаков Н.Д. Синтез адаптивного алгоритма двухканального устройства, минимизирующего отношение помеха/шум. // Радиоэлектроника— 1990 № 11- с. 62-64. (Изв. высш. учеб. заведений).

90. Бакулев П.А., Кошелев В.И., Фёдоров В.А., Шестаков Н.Д., Долгишев С.А. Синтез систолической структуры параллельного алгоритма режекции помех. // Радиотехника 1996 - № 11- с. 50 - 52.

91. Бакулев П. А., Кошелев В. И., ГуменюкА. В., Адаптивный параллельный алгоритм режекции помех. // Радиоэлектроника 2007. — № 3 — с. 41 - 47. (Изв. высш. учеб. заведений).

92. Лихарев В. А., Кравченко В. И. Адаптивное обнаружение пачки радиоимпульсов на фоне пассивных помех // Радиотехника. 1981. - Т.36. -№2.-С.68-70.

93. Бакулев П.А., Попов Д.И., Кошелев В.И. Адаптивная обработка сигналов на фоне коррелированных помех. // Адаптивные устройства обработки информации в радиолокационных и радионавигационных системах: Сб. науч. тр. -М.: МАИ, 1984.-с. 19-23.

94. Кузнецов В.П., Скворцов Г.И. Обнаружение сигналов на фоне гауссовских помех с неизвестным спектром. // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика — 1985.-№ 5.-с. 166- 174.

95. Коноплёв А.В., Кушнир А.Ф. Асимптотически оптимальные спектральные алгоритмы обнаружения случайных сигналов на фоне помех. // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика 1978-№ 6 -с. 167- 177.138

96. Иванов Ю.В., Ильин А.Ю., Родионов Ю.В. Радиолокационные системы движущихся целей: принципы построения, состояние разработок и перспективы развития. // Зарубежная радиоэлектроника 1983.- № 7- с. 28-53.

97. Кован С.Е., Лихарев В.А., Страхова Л.А. Синтез алгоритмов обнаружения сигнала на фоне коррелированных помех в частотной области. // Радиоэлектроника- 1985 т. 28 - № 7 - с. 28 - 32. (Изв. высш. учеб. заведений).

98. Страхова Л.А. Обнаружение сигнала движущейся цели на фоне пассивных помех с применением спектрального анализа. // Радиоэлектроника- 1988т. 31.— № 4 — с. 69 71. (Изв. высш. учеб. заведений).

99. В. И. Кошелев. Адаптивная обработка радиолокационных сигналов на базе процессора БПФ. // Цифровая обработка сигналов № 4, 2001.

100. Бартенев В.Г. Применение распределения Уишарта для анализа эффективности адаптивных систем селекции движущихся целей. // Радиотехника и электроника- 1981-т. 26.-№ 2.- с. 356 360.

101. Бакулев П.А., Горкин В.Б. Анализ эффективности адаптивных систем селекции движущихся целей. // Радиоэлектроника — 1987 — т. 30 — № 7 — с. 50 52. (Изв. высш. учеб. заведений).

102. Аверочкин В.А., Баранов П.Е., ТоколовВ.С. Эффективность адаптивных фильтров с действительными весовыми коэффициентами. // Радиоэлектроника- 1987- т. 30-№ 1 — с. 78 79. (Изв. высш. учеб. заведений).

103. Бакулев П.А., Горкин В.Б. Эффективность адаптивных режекторных фильтров. // Радиоэлектроника- 1988 т. 31- №4 - с. 69-71. (Изв. высш. учеб. заведений).

104. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределённости и адаптация информационных систем. — М.: Сов. радио, 1977. -432 с.

105. Кошелев. В. И. Синтез систем цифровой фильтрации по принципу мини-макса. // Эффективность применения цифровых устройств в радиолокации: Сб. наук. тр. М.: МАИ, 1982. - с. 17-22.

106. А. В. Оппенгейм, Р. В. Шафер. Цифровая обработка сигналов. Пер. с англ. 1979. 416 с.107. www.museum.nnov.ru.

107. Д. И. Попов, В. И. Кошелев. Оптимальный выбор разрядной сетки цифровых систем когерентно-весовой обработки сигналов. // Радиоэлектроника-1980-т. 23-№ 8-с. 86 89. (Изв. высш. учеб. заведений).109. www.analog.com.

108. Руководство пользователя по сигнальным процессорам семейства SHARK ADSP2106x: Пер. с англ. Бархатов А.В., Коновалов А.А., Петров М.Н.- Спб, 2002. 684 с.111. www.flis.ru.112. www.texas-instruments.com.113. www.xilinx.com.