автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Компенсационные методы обработки сложных квазинепрерывных сигналов с большой базой

На правах рукописи

0030Б240в

Чеботарев Дмитрий Владимирович

КОМПЕНСАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СЛОЖНЫХ КВАЗИНЕПРЕРЫВНЫХ СИГНАЛОВ С БОЛЬШОЙ БАЗОЙ

Специальности: 05.12.04 - радиотехника в том числе системы и устройства телевидения,

05Л2Л4- радиолокация и радионавигация.

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Великий Новгород - 2007

003062408

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого», Великий Новгород

Научный консультант

доктор технических наук, профессор Гантмахер Владимир Ефимович Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Ангипов Владимир Никитович доктор технических наук, профессор Кутузов Владимир Михайлович доктор технических наук, профессор Николаев Александр Иванович

Ведущая организация

Научно-исследовательский институт радиоэлектронной техники МГТУ имени Н Э Баумана, г Москва.

Защита состоится 30 мая 2007 г. в 14 часов на заседании диссертационного Д 212 168 07 при Новгородском государственном университете им Ярослава Мудрого по адресу: 173003, Россия, Великий Новгород, ул Б.Санкт-Петербургская,41

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Новгородского государственного университета.

Автореферат разослан «_ /6 _» О. И рл А Я 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212 168 07, кандидат технических наук, доцент ^^Т/ / Бритин С Н

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность Постоянное совершенствование средств радиоэлектронного противодействия и увеличение загруженности радиочастотного спектра поддерживают неослабевающий интерес разработчиков радиотехнических систем к использованию сложных сигналов Поскольку величина базы сигнала, определяемой как произведение эффективной длительности на эффективную ширину спектра, является основным отличительным признаком сложных сигналов, то вся история развития техники их формирования и обработки связана с непрерывным возрастанием этого показателя Именно при большой базе выявляются преимущества сложных сигналов, в ряду которых кроме высокой устойчивости к активным помехам в настоящее время наиболее актуальны высокий энергетический потенциал при ограниченной пиковой мощности излучения и одновременное однозначное измерение дальности и радиальной скорости цели Для быстро прогрессирующей технологии твердотельных передатчиков ограничение пиковой мощности компенсируется возрастанием энергетического потенциала, достигаемое за счет увеличения базы

Когда возможности расширения спектра ограничены, то увеличение базы возможно лишь за счёт увеличения длительности сигнала и снижения его пик-фактора (средней скважности) При излучении и приеме сигналов на одну антенну наивысшие значения базы сложных сигналов достигаются в квазинепрерывном режиме работы РЛС Этот режим был предложен и исследован в ряде работ, выполненных на кафедре «Радиооборудование кораблей» ЛЭТИ (сейчас - СПБГЭТУ) под научным руководством профессора В И Винокурова Отличительной чертой квазинепрерывного режима является псевдослучайный закон коммутации приемно-передающего тракта Излучаемый сигнал представляет собой когерентную последовательность импульсов, длительность которых и паузы между ними определяются псевдослучайной последовательностью с заданным пик-фактором Излучаемые импульсы имеют фазовую манипуляцию, также определяемую псевдослучайной последовательностью

Малая длительность отдельных фазоманипулированных импульсов позволила преодолеть проблемы обнаружения эхо-сигналов в ближней зоне, псевдослучайный характер их излучения - исключить «слепые» элементы дистанции и неоднозначность измерения скорости, широкий спектр обеспечивает высокую разрешающую способность по задержке, а большая длительность когерентно обрабатываемого сигнала - высокое разрешение по скорости и большую энергию сигнала Однако наряду с этими преимуществами возникли специфические проблемы квазинепрерывного режима излучения и приема, среди которых в настоящее время основной считается обеспечение высокой помехоустойчивости к воздействию мешающих отражений Острота этой проблемы обусловлена высокой степенью перекрытия во времени отраженных сигналов с различными задержками, что вызывает маскировку слабых сигналов сильными вследствие недостаточно низкого уровня боковых лепестков функции неопределенности (БЛ ФН) В свою очередь, синтез квазинепрерывных сигналов с низким уровнем БЛ ФН затруднен из-за большого диапазона частотно-временных сдвигов обнаруживаемых сигналов, искажений структуры сигнала вследствие коммутации приемника и больших значений базы

Сущностью компенсационных методов обработки квазинепрерывных сигналов при наличии мешающих отражений является практически обоснованное предположение о том, что основным источником мощных мешающих отражений является подстилающая поверхность или стационарные объекты, расположенные на относительно небольшом удалении Параметры сигналов, отраженных от этих источников, могут быть измерены с точностью до фазовых соотношений, что позволяет выполнить их когерентную компенсацию В оставшейся смеси содержатся слабые сигналы, сопоставимые по интенсивности с шумом и остатки не полностью компенсированных мешающих отражений которые имеют малую мощность и не препятствуют обнаружению слабых сигналов С точки зрения синтеза модулирующих последовательностей резко снижаются требования к

размерам области задержек и сдвигов частоты, в которой требуется обеспечить низкий уровень БЛ ФН При компенсационной обработке размеры этой области определяются только параметрами мешающих отражений, а не полным диапазоном дальностей и скоростей, который соответствует обнаружению удаленных высокоскоростных целей Бланкирование приемного тракта при квазинепрерывном режиме работы также не создает затруднений для компенсации помех

Таким образом, исследование компенсационных методов обработки сложных сигналов и методов синтеза модулирующих последовательностей является актуальной задачей, направленной на повышение помехоустойчивости радиотехнических систем с квазинепрерывным режимом излучения и приема к воздействию мешающих отражений

Работа выполнялась в рамках плановых научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ НИР «Исследование методов синтеза сложных сигналов, видов модуляции и способов обработки для перспективных радиолокационных систем» в федеральной научно-технической программе «Развитие научного потенциала высшей школы» (2006-2008г), подраздел 2 1 2 «Проведение фундаментальных исследований в области технических наук», НИР «Теория анализа, синтеза и обработки шумоподобных сигналов в радиотехнических системах различного применения» (2005-2009г) в программе фундаментальных исследований по темплану Министерства образования РФ, НИР «Применение шумоподобных сигналов в радиолокационных станциях с квазинепрерывным режимом работы» (2004г) прикладная НИР по заданию Министерства образования РФ, НИР «Теория и применение шумоподобных сигналов» (2000-2004г) в региональной программе Министерства образования РФ, НИР «Применение псевдослучайных последовательностей в диагностических и информационно-поисковых системах» (1996-1997г) прикладная НИР по заданию Министерства образования РФ, а также 21 НИОКР на разработку и модернизацию устройств формирования и обработки сложных сигналов, выполненных на хоздоговорной основе за период 1997-2006г

Цель диссертационной работы разработка и исследование компенсационных методов обработки сложных квазинепрерывных сигналов для повышения

помехоустойчивости радиотехнических систем к воздействию мешающих отражений и синтез модулирующих последовательностей, ориентированных на применение компенсационных методов обработки

Объект исследований Радиотехнические системы со сложными квазинепрерывными сигналами с псевдослучайным законом амплитудной и фазовой манипуляции

Предмет исследований методы компенсационной обработки сложных квазинепрерывных сигналов в присутствии мешающих отражений и методы синтеза модулирующих последовательностей, предполагающие использование компенсационной обработки сигналов

Задачи диссертационной работы

1 Выбор и обоснование компенсационных методов обработки сложных квазинепрерывных сигналов в большом диапазоне частотно-временных сдвигов при наличии мешающих отражений

2 Разработка и исследование эффективности рекурсивных методов компенсации мешающих отражений, основанных на адаптивной цифровой фильтрации

3 Разработка и исследование эффективности итерационных методов компенсации мешающих отражений при обработке сигналов фиксированной длительности

4 Синтез модулирующих последовательностей и оптимизация их параметров для используемого метода обработки сигналов и заданной радиолокационной обстановки

5 Комплексный анализ помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным режимом работы к воздействию мешающих отражений, включающий исследование специальных методов обработки квазинепрерывных сигналов и функций рассеяния отражающей поверхности

Методы исследований. Решение перечисленных задач в диссертационной работе основано на теории обнаружения и разрешения сигналов, теории оптимального оценивания, теории адаптивной цифровой фильтрации, теории нелинейной оптимизации и теории цифровой обработки сигналов Для получения количественных оценок и проверки теоретических результатов использовались методы статистического имитационного моделирования и экспериментальные исследования

Обоснованность и достоверность Достоверность научных положений подтверждена корректностью математических выводов и результатами имитационного моделирования Корректность математических моделей мешающих отражений подтверждена экспериментальными исследованиями, проведенными на втором этапе НИР «Исследование методов синтеза сложных сигналов, видов модуляции и способов обработки для перспективных радиолокационных систем» Обоснованность практических результатов, выводов и рекомендаций, содержащихся в диссертации, подтверждается внедрением реализованных устройств формирования и обработки сигналов в опытные и серийные промышленные радиолокационные системы Новизна предложенных принципов построения устройств формирования и обработки сигналов подтверждена авторскими свидетельствами на изобретения и патентами

Основные научно-теоретические результаты

1 Разработаны рекурсивные способы компенсации мешающих отражений, основанные на адаптивной цифровой фильтрации сложных квазинепрерывных сигналов, и исследована их эффективность при подавлении статических и флюктуирующих пассивных помех

2 Разработан итерационный метод компенсации мешающих отражений, предназначенный для обработки сложных сигналов фиксированной длительности Определены условия эффективной компенсации помех на основании анализа функции рассеяния и параметров зондирующего сигнала

3 Исследованы методы синтеза многофазных модулирующих последовательностей с квазинепрерывной огибающей и малой дискретностью изменения фазы Синтезированы сигналы с низким уровнем боковых лепестков функции неопределенности в локальной области задержек и частотных сдвигов Определена взаимосвязь параметров сложного сигнала и размеров локальной области с достижимым уровнем боковых лепестков функции неопределенности

4 Исследовано влияние квазинепрерывного режима работы на уровень боковых лепестков функции неопределенности многофазных сигналов в локальной области частотно-временных сдвигов Исследован метод синтеза модулирующих последовательностей обеспечивающий минимизацию боковых лепестков двумерной корреляционной функции в локальной области задержек при квазинепрерывной обработке сигнала

5 Предложен метод спектральной режекции мешающих отражений при использовании сложных сигналов с квазинепрерывным характером огибающей спектра Разработан метод синтеза сложных сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной области и исследованы его основные характеристики

6 Разработана методика оценки помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным режимом работы, учитывающая квазиоптимальные методы обработки сигналов с большой базой, особенности рельефа функции неопределенности квазинепрерывных сигналов характеристики носителя РЛС, функцию рассеяния отражающей поверхности и ее флюктуации

Основные научно-практические результаты

1 Разработаны рекурсивные алгоритмы компенсации мешающих отражений на основе адаптивной цифровой фильтрации, обеспечивающие эффективное подавление статических и флюктуирующих пассивных помех при относительно невысоких затратах вычислительных ресурсов

2 Разработаны итерационные алгоритмы обнаружения-разрешения сложных квазинепрерывных сигналов фиксированной длительности, применимые в различных режимах обзора пространства для статических, движущихся и флюктуирующих источников мешающих отражений

3 Синтезированы многофазные квазинепрерывные сигналы с псевдослучайной и регулярной периодической огибающей, имеющие низкий уровень БЛ ФН в локальной области задержек и доплеровских сдвигов частоты

4 Синтезированы многофазные сигналы, обладающие квазинепрерывным видом огибающей во временной и спектральной области, которые позволяют реализовать спектральную режекцию мешающих отражений

5 Получены сравнительные оценки помехоустойчивости РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом в различной радиолокационной обстановке с учетом функции рассеяния, флюктуаций отражающей поверхности и специфических способов обработки, позволяющие оптимизировать параметры зондирующего сигнала и методов его обработки

Реализация результатов работы. Результаты работы использованы при разработке радиотехнических и радиолокационных комплексов, выпускаемых промышленностью и находящихся на этапе ОКР

• Радиотехнический комплекс «Монумент», радиолокационные комплексы «Гарпун-Бал», «ЗЦ25Э», «КРМ-66» - ОАО «Концерн «Гранит-Электрон»», г Санкт-Петербург

• Радиолокационный комплекс «МРК-50У» - ОАО «Равенство», г Санкт-Петербург

• Проект «Ш-121» - ОАО «НИИП им В В Тихомирова» г Жуковский

• Модернизируемый комплекс «Орион-АМ2» - НИИРЭК ХК «Ленинец», г Санкт-Петербург

• Проект «Косогор» - ЗАО «Транзас», г Санкт-Петербург

• ОКР «Кадмий-Т», ОКР «БФЦОС» - ФГУП «ГМЗ «Салют»», г Москва

• ОКР «К-10СМ» - ОАО «КБ «Лира»» НПО «ЛЭМЗ» г Москва

Конкретное участие автора в получении представленных результатов. Все

включенные в диссертацию материалы получены лично автором или при его непосредственном участии

Основные положения, выносимые на защиту

1 Рекурсивные методы компенсации мешающих отражений, основанные на адаптивной цифровой фильтрации сложных квазинепрерывных сигналов, и результаты исследования их эффективности при подавлении статических и флюктуирующих пассивных помех

2 Итерационный метод компенсации мешающих отражений, предназначенный для обработки сложных сигналов фиксированной длительности, и результаты исследования его эффективности при подавлении статических и флюктуирующих пассивных помех

3 Алгоритм и результаты синтеза многофазных модулирующих последовательностей с квазинепрерывной огибающей и малой дискретностью изменения фазы, обладающих низким уровнем боковых лепестков функции неопределенности в локальной области задержек и частотных сдвигов

4 Метод спектральной режекции мешающих отражений и алгоритм синтеза сложных сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной областях

5 Методика расчета помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным режимом работы, учитывающая квазиоптимальные методы обработки сигналов с большой базой, особенности рельефа функции неопределенности квазинепрерывных сигналов, характеристики носителя РЛС, функцию рассеяния отражающей поверхности и ее флюктуации Апробация работы Материалы диссертационной работы докладывались на следующих конференциях

• Ежегодные научно-технические конференции профессорско-преподавательского состава Новгородского государственного университета им Ярослава Мудрого, В Новгород, 1980-2006 г г,

• 17-я научно-техническая конференция НИИ Приборостроения им В В Тихомирова, г Жуковский, 23-26 октября 2001 г ,

• 9-я Международная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация, связь», 22-24 апреля 2003г, г Воронеж,

• 6-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение», 31 марта -2 апреля 2004, г Москва

• 18-я научно-техническая конференция НИИ Приборостроения им В В Тихомирова, г Жуковский, 16-18 февраль 2005г

• 12-ая Международная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация, связь», 18-20 апреля 2006 г , г Воронеж

• 8-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение», 31 марта - 2 апреля 2006, г Москва

• 9-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение», 28-30 марта 2007, г Москва

Публикации По теме диссертации опубликована 42 научных работы, из них 35 статей (11 статей - в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикации материалов докторских диссертаций), 4 авторских свидетельства на изобретения, 2 патента и одна коллективная монография

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы, включающего 97 наименований Основная часть диссертации изложена на 271 странице машинописного текста Работа содержит 95 рисунков и 7 таблиц

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность темы, цель и содержание поставленных задач, определяется объект, предмет и методы исследований, отражается научная новизна и практическая значимость Указываются проблемы синтеза и обработки фазоманипулированных сигналов с псевдослучайным законом амплитудной манипуляции в квазинепрерывном режиме излучения и приема

В главе 1 выполняется комплексный анализ помехоустойчивости РЛС со сложными квазинепрерывными сигналами к воздействию мешающих отражений Для решения этой задачи, во-первых, анализируются методы обработки сложных квазинепрерывныч сигналов большой длительности в большом диапазоне задержек и доплеровскич сдвигов частоты, позволяющие снижать вычислительные затраты Во-вторых, исследуется вид функции рассеяния (ФР) отражений от поверхности, специфичный для корабельных и бортовых самолетных РЛС, рассматриваются флюктуации отражающей поверхности В-третьих, разрабатывается методика оценки помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывными сигналами к воздействию мешающих отражений и на ее основе анализируется эффективность известных способов подавления помех от подстилающей поверхности На основании разработанной методики анализируется помехоустойчивость РЛС с квазинепрерывным режимом работы для двух распространенных типов носителей - корабля и самолета и вырабатываются рекомендации по ее повышению

Анализ экономичных с вычислительной точки зрения алгоритмов обработки сложных сигналов с большой базой включает рассмотрение процедур вычисления функции неопределенности (ФН) во временной и спектральной области и сегментную свертку Он завершается выработкой рекомендаций по применению, причем особенно отмечается алгоритм быстрой сегментной свертки Этот алгоритм дает наибольшую экономию операций комплексного умножения Например, при обработке сигналов с базой N в диапазоне дискретных задержек и сдвигов частоты размерностью количество операций

определяется выражением

К...

- N

- 1о§, Л' + 4 4

(1)

Отмечается сходство алгоритма быстрой сегментной свертки с быстрой сверткой двумерных сигналов, как по составу, так и по количеству операций

Отдельно анализируется возможность согласованной обработки сигналов с большой базой при обнаружении высокоскоростных целей Показано, что существующие методы корреляционно-фильтровой обработки сигналов имеют ограничение на максимальную базу

/о

Ы<-

(2)

Для преодоления этого ограничения предлагается метод обработки сложных сигналов, который содержит операции трансформации масштаба опорного сигнала или его спектра

В предположении об использовании цифровых методов обработки трансформация масштаба выполняется путем линейной интерполяции Предложенный метод обработки реализован в виде алгоритма, работоспособность которого иллюстрируется на рис 1

. * ю'

I4

< 3

Атр&Ь^в

„а ,з

задержка

1 длительность опорного сигнала согласована

задержка

б) длительность опорного сигнала рассогласована

Рис 1 Результаты обработки сигнала, отраженного от высокоскоростной цели

Таким образом, подтверждается, что большая длительность сложного сигнала и высокая разрешающая способность по дальности не являются препятствиями для реализации согласованной обработки сигналов отраженных от высокоскоростных целей

Основой анализа помехоустойчивости РЛС со сложным сигналом к воздействию мешающих отражений является изучение свойств ФР, характеризующей распределение отраженного сигнала по задержке и частотному сдвигу, и рельефа ФН В подавляющем большинстве практически важных случаев источником мешающих отражений является подстилающая поверхность Поэтому в дальнейшем, если особо не оговорено, под функцией рассеяния будет пониматься ФР отражений именно этого вида

В общем случае ФР зависит от свойств отражающей поверхности, расположения носителя РЛС относительно поверхности, формы и ориентации диаграммы направленности антенны (ДНА) относительно облучаемой поверхности. Разработанное программное обеспечение позволяет производить расчет ФР при различных вариациях перечисленных параметров. В диссертационной работе проведен анализ свойств ФР для двух типов носителей; самолета и корабля. Типичный вид этих ФР приведен на рис 2.

Нормированная ФР, дВ Нормированная ФР, дБ

а) бортовая самолетная РЛС б) корабельная РЛС

Рис 2, Функции рассеяния отражающей поверхности

ФР на рис 2а рассчитана для высоты полета 1 км со скоростью 600 м/сек. Она содержит две характерных компонента. Первая ю них обусловлена отражениями, поступающими по боковым лепесткам ДНА. Она распределена вдоль оси доплеровеких сдвигов частоты, но локализована в относительно узком диапазоне задержек. Другая вызвана отражениями, поступающими по главному лучу ДНА. Она имеет большую протяженность вдоль оси задержек, но локализована в узком диапазоне доплеровских сдвигов частоты

ФР для РЛС корабельного базирования приведена на рис 26. Она соответствует высоте расположения антенны 20 м н движению со скоростью 30 узлов. Несмотря на существенные количественные различия, здесь также присутствуют две отмеченные выше компоненты.

Дальнейшая детализация ФР отражений от поверхности касается флюктуации отражающих объектов. Для рассмотрения выделяются два типа флюктуаций. Первый тип связан с собственными флюктуация ми под воздействием ветра, волн или других факторов. Он характеризуется экспоненциальным видом автокорреляционной функции:

= (3)

Второй тип флюктуаций вызван скольжением луча ДНА по поверхности, состоящей из множества независимых отражателей. Чаше всего, он возникает в процессе сканирования пространства. Автокорреляционная функция этого типа флюктуаций имеет форму гауссовской кривой:

А(г) = ехр[^(ДГ!.г)2] (4)

Спектральные характеристики этих типов флюктуаций приведены на рис 3. Как видно, для первого типа характерно очень медленное спадание интенсивности спектральных составляющих, в то время как второй тип флюктуаций имеет очень быстрое затухание, которое практически ограничивает спектр. Как показано в дальнейшем, скорость затухания спектра флюктуаций играет ключевую роль в эффективности их компенсации. Для флюктуаций второго типа она значительно выше, чем для первого

Тт! ан 1 I ¡I

Т ; 1Т

■ ■ -.---

частота ЙЦ*»

Рис 3. Спектральная плотность мощности флюктуация двух типов

частоты. Влияние флюктуаций типа 2, имеющих существенно искажает ФР нефлюктуирующих источников отражений.

Флюктуации отражающей

поверхности приводят к изменению ФР. Результаты расчета показывают, что наиболее существенное влияние оказывают флюктуации первого типа.

В качестве примера на рис 4 показана ФР флюктуирующих источников отражений с эффективной шириной спектра флюктуацнй 200 Гц, характерной для взволнованной морской поверхности в состоянии сильного шторма. Все остальные характеристики такие же, как у ФР на рис 2. Как видно, за счет флюктуаций с малой скоростью спадания интенсивности

спектральных компонент произошло значительное «размывание»

отражений по доплеровскому сдвигу более компактный спектр, не так

Нормированная ФР, дБ

Нормированная ФР, дБ

коз

«с

Скорость а м/сек 5®

о

101

от Дальность км

•100

Скорость, м/сек 60 20

15 Дальность

а) бортовая самолетная РЛС 6> корабельная РЛС

Рис 4. Функции рассеяния отражающей поверхности с учетом флюктуаций (тип 1).

На основании ФН квази не прерывных сигналов и ФР отражений от поверхности разрабатывается методика расчета отношений сигнал/(шум+помеха), в которой учитываются специфические способы обработки квазинепрерывных сигналов с большой базой: сегментная свертка, временная режекция и нормировка сегментов, позволяющая улучшить селективные свойства сигнала по доплеровскому сдвигу частоты.

Разработанная методика позволила получить количественные оценки помехоустойчивости самолетной и корабельной РЛС в разнообразной обстановке Проведенный анализ показал, что без использования временной режекции в РЛС с квазинепрерывным сигналом не обеспечивается устойчивость к воздействию мешающих отражений за исключением полета на большой высоте и отсутствия контакта главного луча ДНА с поверхностью земли Применение временной режешии обеспечивает устойчивость к

воздействию мешающих отражений в корабельной РЛС и улучшает помехоустойчивость самолетной РЛС при малой высоте полета и отсутствии контакта главного луча ДНА с поверхностью В остальных случаях применение временной режекции оказывается недостаточно эффективным

Повышение помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным сигналом в указанных условиях может быть достигнуто путем когерентной компенсации мешающих отражений

В главе 2 обосновывается применение компенсационных методов обработки для решения задачи обнаружения слабых сигналов на фоне интенсивных мешающих отражений в РЛС с квазинепрерывным режимом излучения-приема Производится выбор двух традиционно различающихся методов компенсации - рекурсивного, основанного на адаптивной цифровой фильтрации непрерывного потока данных, и итерационного, предназначенного для блочной обработки сигналов фиксированной длительности Рассматриваются имитационные модели флюктуирующих источников мешающих отражений и выбираются критерии оценки эффективности подавления помех

На основе анализа обобщенной структурной схемы обнаружения-разрешения сигналов фиксированной длительности (рис 5) обоснован выбор итерационного алгоритма, по отношению к многоканальной схеме разрешения и рассогласованной обработки ввиду следующих преимуществ

• размер корреляционной матрицы меньше, так как он определяется только зоной, занимаемой мешающими отражениями,

• выполняется коррекция погрешностей, допущенных на предыдущих итерациях,

• существует возможность учета изменения структуры сигнала от итерации к итерации, возникающей вследствие временной режекции помех,

• имеется возможность учета нелинейности амплитудной характеристики

Входной

Рис 5 Обобщенная структурная схема устройства обнаружения-разрешения

Альтернативный вариант вычисления оценок комплексных амплитуд мешающих отражений и их последующей когерентной компенсации базируется на использовании адаптивного цифрового фильтра (рис 6) Здесь выделяется вопрос совместной обработки оценок амплитуд, вырабатываемых адаптивным фильтром и ошибки компенсации Выполнение указанного вида обработки необходимо для обнаружения малоразмерных скоростных целей на обработку которых не рассчитан адаптивный цифровой фильтр

Рис 6 Схема включения адаптивного фильтра для оценки амплитуд и обнаружения-разрешения сигналов

В завершение главы формулируются критерии оценки эффективности компенсации мешающих отражений

>7. =10 18

,дБ

/д - относительная среднеквадратическая ошибка компенсации, Е{) - символ статистического усреднения

(5)

,=10 18

■(к-4.Г)1

1 4я«2)

,дБ ш = 1, М^

(6)

1т т~ относительная среднеквадратическая погрешность оценки о„, комплексной амплитуды ат сигнала с дискретной задержкой т

, = Ю ^

к„.

А'

-1, « = 1, А/,,

(7)

относительная среднеквадратическая погрешность оценки Акт элемента матрицы рассеяния А, имеющего дискретный частотный сдвиг к и дискретную задержку т Для статистически однородных отражающих объектов удобно применять усреднение показателей (6) и (7) по диапазону задержек и сдвигов частоты, преобразуя их в скалярные

Глава 3 посвящена разработке рекурсивного метода компенсации мешающих отражений Для этого анализируются три наиболее распространенных алгоритма адаптивной цифровой фильтрации и обосновывается выбор одного по совокупности показателей ошибка компенсации - вычислительные затраты Далее производится подробный анализ характеристик выбранного алгоритма для различных параметров сигнала и мешающих отражений, предлагается модификация рекурсивного алгоритма компенсации, позволяющая учитывать априорные сведения о распределении интенсивности помех по дистанции или текущие оценки этого распределения Для обнаружения малоразмерных скоростных целей рассматривается алгоритм совместной обработки ошибки компенсации и оценок вырабатываемых адаптивным фильтром Исследуются потери в отношении сигнал/шум

Структурная схема исследуемой системы приведена на рис 7 В качестве адаптивного фильтра были рассмотрены алгоритм наименьших средних квадратов (НСК), алгоритм

Калмана и рекурсивный алгоритм наименьших средних квадратов (РНК). Все алгоритмы исследовались а условиях воздействия флюктуирующих мешающих отражений первого типа, мощность которых значительно (на 50 дБ и более) превосходила мощность аддитивного шума.

Рис 7. Структурная схема исследуемой системы

В результате исследований было установлено, что наименьшая ошибка компенсации (5) обеспечивается фильтром Калмана, но проигрыш алгоритма НСК составляет в среднем 0.7-Ю.8 дБ и не превышает 2 дБ при изменений параметров системы в широки;; пределах. Ввиду того, что вычислительная сложность алгоритма Калмана значительно выше, чем алгоритма НСК, для дальнейших исследовании был выбран алгоритм НСК.

Исследования алгоритма НСК для двух типов флюктуации позволили установить простую зависимость эффективности компенсации от «площади», занимаемой мешающими

отражениями в плоскости

«задержка-сдвиг частоты»

5г-и1=Аг-й/" Эта зависимость (рис 8) близка к линейной (в двойном логарифмическом масштабе) со скоростью спадания 3 дБ/окт и 6 дБ/о(ст. для первого и второго типа флюктуации, соответственно

Определены поправки к этим зависимостям, вызванные

изменением пи к-фактора сигнала.

Эффективность алгоритма НСК оказывается зависящей от диапазона возможного

распределения мешающих

отражений по дистанции, при этом реально существующая

неравномерность распределения

интенсивности отражений по дистанции не учитывается

Для устранении этого недостатка был предложен двухкаскадный адаптивный фильтр, реализующий пропорционально-нормализованный алгоритм НСК (ПН НСК). Первый каскад фильтра вычисляет оценки амплитуд мешающих отражений, а второй сглаживает их и использует для управления шагом адаптации на разных задержках. В этом алгоритме шаг

Рис 8. Относительная ошибка компенсации

1000 800 600 400 200 0

тыс.кл./мл

1

□ Пенный продует

□ Камерный продукт

4

ч

Рис. 6 Средняя численность (тыс.кл./мл) сапротрофных бактерий за год в пенном и камерном продуктах в процессе флотации I - основная флотация; 2 -контрольная флотация; 3 - 1-я перечистка; 4 - 2-я перечистка; 5 - 3-я перечистка.

5000 4000 3000 2000 100 0 0

тыс. кл./мл

—I_ш

АНОФ-2

АНОФ-3

Эзнма Оьосля Рлето Восемь

Рис. 7, Сезонная динамика численности (тыс. кл./мл) сапротрофных бактерий в сливе сгустителей,

В сливе сгустителей средняя численность сапротрофных бактерий за год на АНОФ-2 в 19 раз выше, чем на АНОФ-3 (рис. 7). Это объясняется тем, что сгустители на АНОФ-2 размещены в помещении, а на АНОФ-3 находятся на

этого параметра, выбираемых из условий устойчивости и минимизации ошибки компенсации мощных мешающих отражений, величина потерь составляет 3-4 дБ

В четвертой главе выполняется разработка итерационного алгоритма компенсационной обработки сложных сигналов фиксированной длительности Эффективность этого метода исследуется при вариации основных параметров сигнала, устройства обработки и мешающих отражений, как стационарных, так и флюктуирующих Предлагается приближенный метод анализа итерационного алгоритма, основанный на среднеквадратической оценке ФР и аппроксимации ФН, который позволяет получить простые условия эффективной компенсации помех В заключение главы приводится сравнительная оценка рекурсивного и итерационного методов компенсации с рекомендациями по применению в различных условиях

Итерационный алгоритм компенсационной обработки поясняется структурной схемой, приведенной на рис 11

Рис 1 \ Блок-схема итерационного алгоритма компенсационной обработки сигналов

Основными процедурами алгоритма являются.

* корреляционно-фильтровая обработка ошибки компенсации, в качестве которой перед началом итерационного никла выступает входной сигнал;

* пороговое обнаружение мешающих отражений и полезных сигналов, реализуемое по принципу контрастного выделения наиболее мощных сигналов на общем фойе,

* оценивание комплексных амплитуд обнаруженных сигналов, выполняемое путем устранения взаимных помех на основе расчета обратной корреляционной матрицы;

* формирование компенсационного сигнала иа основе полученных оценок комплексных амплитуд, задержек, сдвигов частоты и известной структуры модулирующих последователь!)остей;

* вычисление ошибки компенсации.

Выход из итерационного цикла осуществляется либо по достижению максимального количества итераций, либо при отсутствии обнаружения новых сигналов. Главным достоинством итерационного алгоритма является относительно небольшой размер корреляционной матрицы, который определяется не всем диапазоном анализируемых задержек и сдвигов частоты, а количеством сигналов, обнаруженных на ланней итерации Если задержки и доплсровские сдвиги частоты мешающих отражений постоянны или изменяются достаточно медленно, то расчет обратной корреляционной матрицы может быть выполнен заранее или обновление ее может производиться достаточно редко В этом случае требования к вычислительным ресурсам для реализации алгоритма существенно снижаются.

Исследование свойств алгоритма компенсации проводилось для статических н флюктуирующих мешающих отражений одинаковой и убывающей мощности На рис 12 приведены конечные результаты итерационного алгоритма в виде оценок ФР. Нижняя граница значений ФР, отображаемых на этом рисунке, соответствует порогу обнаружения. Критерием эффективности служила относительная ошибка компенсации (5), которая в данном случае соответствует снижению порога обнаружения, достигаемому в ходе итерационного процесса компенсации.

ргосаеешэ ге$ин5

дБ

З&держкй

а) отражения одинаковой мощности

Задержка

б) отражения убывающей мощности

Рис 12. Результаты обработки нефлюктуирующих отражений

Для статических помех убывающей мощное™ на рис 13 приведены графики зависимости относительной среднеквадратической ошибки компенсации от базы сигнала и количества итераций. Параметром семейства кривых служит отношение мощности помехи е минимальной задержкой к мощности шума в полосе частот сигнала Как следует из приведенных результатов, основной выигрыш за счет компенсации помех достигается за 2+7 итераций Отметим, что эти данные получены в условиях полного отсутствия априорной информации о параметрах мешающих отражений, которая, как правило, доступна в реальных

условиях ^пользование этой информации должно обеспечить сокращение длительности итерационного процесса и повышение качества компенсации.

я „. оИ

-10 , -I е.!_ -----

1бк N

20

а) зависимость от базы Рис 13.Относительная среднеквадратическан ошибка компенсации нсфлюктуирующих помех

б) зависимость от количества итераций

Аналогичные результаты компенсационной обработки, полученные при флюктуация* первого и второго типа, приведены на рис 14 для убывающей средней мощности мешающих отражений.

дБ

а) флюктуации типа 1

3 адерж к

б) флюктуации типа 2

Рис 14. Результаты обработки флюктуирующих отражений

Приведенные результаты наглядно демонстрируют, что более компактный спектр флюктуаций типа 2 позволяет получить значительно более высокую степень компенсации мешаюших отражений. В то время как для флюктуаций первого типа относительная Ореднеквадратическая ошибка компенсации составляет около 20 дБ, при компенсация помех со вторым типом флюктуаций этот показатель превышает 60 дБ, если эффективная ширина спектра флюктуаций невелика (Для сравнения, в X-диапазоне волн эффективная ширина спектра флюктуаций, зызваннзя сканированием антенны со скоростью 20 об/мин при ширине главного луча ДНА 1° составляет 42 Гц)

Зависимость относительной срелнеквадратической ошибки компенсации от количества итераций при различной базе сигнала и ширине спектра флюктуаций приведена на рис 15. Результаты расчета позволяют количественно оценить выигрыш, получаемый за счет

компенсационной обработки при вариации параметров мешающих отражений и базы сигнала

п.. дБ

2 4 6 8

а) флюктуации типа 1

5 10 15

б) флюктуации типа 2

Рис 15 Относительная среднеквадратическая ошибка компенсации флюктуирующих помех

Для исследования свойств итерационного алгоритма компенсации предложен приближенный метод анализа, основанный на среднеквадратических оценках ФР и аппроксимации ФН сложного сигнала Этот метод позволил получить простое условие (8) работоспособности итерационного алгоритма и условие (9) эффективной компенсации мешающих отражений

Х„ ДГ* (8)

где N - база сигнала, х1, " относительный среднеквадратический уровень БЛ ФН в зоне, занимаемой мешающими отражениями, Ск - относительный порог обнаружения, Л, Ап- общий объем и максимальное значение ФР, соответственно, ^ф (0) - площадь сечения ФР плоскостью «задержка-сдвиг частоты»

Важно подчеркнуть, что расширение области распределения параметров мешающих отражений, при которой возможно эффективное применение итерационного алгоритма компенсации, может быть достигнуто путем уменьшения уровня БЛ ФН модулирующих последовательностей в этой области, то есть за счет оптимизации структуры этих последовательностей

Завершает главу сравнительная характеристика рекурсивных и итерационных методов компенсации мешающих отражений, результаты которой для краткости сведены в таблицу 1 Анализ данных этой таблицы позволяет сделать вывод о том, что по совокупности показателей итерационный алгоритм компенсации несколько превосходит рекурсивный Однако это достигается в первую очередь за счет повышенных требований к вычислительным ресурсам Поэтому практическую реализацию разработанных алгоритмов целесообразно начинать с рекурсивного метода компенсации, который также имеет преимущество по устойчивости к нелинейным искажениям, присущим большинству практических ситуаций Конечно, при практической реализации возможны компромиссные варианты компенсационной обработки, сочетающие преимущества обоих методов

Таблица I Сравнение итерационных и рекурсивных методов компенсации

Показатель Рекурсивный метод Итерационный метод

Применимость для различных режимов обзора пространства и типов антенных систем Требуется непрерывный обзор пространства без переключения несущей частоты Применим при любом режиме обзора, но наиболее эффективен при дискретном сканировании

Влияние неопределенности задержек мешающих отражений на качество компенсации Эффективность НСК зависит от диапазона неопределенности ПН НСК-от количества реальных помех Эффективность зависит от количества реально присутствующих мешающих отражений

Чувствительность к погрешности доплеровского сдвига частоты Высокая чувствительность Низкая чувствительность

Устойчивость к нелинейным искажениям Повышенная устойчивость Низкая устойчивость

Требования к вычислительным ресурсам Относительно невысокие для НСК, повышенные - для ПН НСК Высокие

Пятая глава посвящена разработке методов синтеза модулирующих последовательностей, ориентированных на применение компенсационной обработки Вначале анализируются достижения в области синтеза сложных сигналов с большой базой, предназначенных для квазинепрерывного режима работы, подчеркиваются особенности, связанные с компенсационными методами обработки, и аргументируется перспективность исследований сигналов с многоуровневой фазовой манипуляцией Далее разрабатывается модификация алгоритма синтеза последовательностей «символ за символом» для рекурсивного компенсатора, оценивается эффективность оптимизации и выигрыш за счет применения синтезированных сигналов совместно с рекурсивным алгоритмом компенсации Задача синтеза модулирующих последовательностей для итерационного компенсатора решается двумя способами Один из них базируется на классическом алгоритме нелинейной оптимизации, другой - на предлагаемом быстродействующем алгоритме, который позволяет синтезировать последовательности с большой базой, но несколько уступает классическому Качество синтезированных сигналов оценивается для непрерывного и квазинепрерывного режима работы Результаты, полученные для непрерывного сигнала, могут быть распространены на режим амплитудной манипуляции сигнала регулярными импульсными последовательностями с высокой частотой повторения В последнем разделе главы рассматривается синтез сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной областях Квазинепрерывность спектра сигнала позволяет применить специальный способ подавления мешающих отражений - спектральную режекцию, которая является эффективным способом борьбы с помехами, распределенными по дистанции

Процедура синтеза модулирующих последовательностей для рекурсивного компенсатора базируется на алгоритме «символ за символом», разработанным при синтезе амплитудно-фазоманипулированных сигналов для РЛС с квазинепрерывным режимом работы Модификация этого алгоритма состоит в изменении весовых коэффициентов, которые используются при интегрировании результатов произведения модулирующей последовательности и ее задержанной копии, а также в расширении допустимых значений фазы активных символов до произвольных, выбираемых из диапазона [-л-,+л-]

На основании сходства корреляционных характеристик псевдослучайных сигналов и шума можно считать, что влияние некоррелированных мешающих отражений на оценки амплитуд, вырабатываемых адаптивным цифровым фильтром, эквивалентно воздействию

шума соответствующей интенсивности При этом спектральный состав оценок на выходе фильтра (см рис 10 б) указывает, что прохождение шума через адаптивный фильтр можно трактовать как низкочастотную фильтрацию Если ив - коэффициент авторегрессии фильтра нижних частот, эквивалентного адаптивному фильтру по спектральным характеристикам при воздействии шума, то критериальная функция 4'(/) определяет среднеквадратическую погрешность оценок амплитуд, возникающую из-за наличия мешающих отражений

*(')=%,.2мо|' = х, ¿ю-«.

) и<(;) + '"„('"О

->тт

(10)

/м. ¿-'У-УП - /МА -"■*.> "V) " '»V VI »<7)

Минимизация Ч/(/) за счет выбора значения каждого следующего символа иф) определяет последовательный алгоритм синтеза

(П) (12)

= *(/) ехр ] аг8 г„,(,-1) , *(|) = {1,0}

где х(()- заданная двоичная последовательность амплитудной манипуляции, гт(')~ значение «корреляционной функции» синтезируемой последовательности на задержке т = 1 Мл, вычисленной с учетом импульсной характеристикой эквивалентного фильтра нижних частот

Эффективность предлагаемого алгоритма синтеза можно характеризовать относительным снижением среднеквадратического значения критериальной функции, достигаемым за счет оптимизации структуры модулирующей последовательности *(;), дБ

ч б) зависимость от диапазона

а) зависимость от длины ч ма»™^!»«! д™"юип°

„и ™ „ задержек мешающих отражений

синтезируемой последовательности ->««►'

Рис 16 Эффективность алгоритма синтеза модулирующих последовательностей для рекурсивного компенсатора

На рис 16 приведены результаты расчета, позволяющие оценить эффективность предлагаемого алгоритма Из приведенных результатов следует, что при достаточной базе модулирующей последовательности выигрыш за счет оптимизации структуры слабо зависит от диапазона задержек и определяется пик-фактором р/ Наибольший выигрыш достигается при единичном пик-факторе и составляет 5 дБ При типичном значении пик-фактора, равном 5 выигрыш составляет 2 5 дБ Имитационное моделирование рекурсивного компенсатора мешающих отражений с использованием модулирующих последовательностей синтезированных по данному алгоритму подтверждает полученные оценки

Формулировка Задачи синтеза модулирующих последовательностей для итерационного алгоритма компенсации не имеет существенных отличий от задачи синтеза дискретных сигналов с минимальным срелнеквадрэтическим уровнем БЛ ФН в локальной области задержек и сдвигов частоты. Однако возможность произвольного выбора значений фазы активных символов позволяет применить разработанные методы нелинейной оптимизации, основанные на минимизации среднеквадратичного критерия.

Если » - |-ый символ синтезируемой последовательности, определяемый фазой <р и заранее заданной бинарной огибающей х1:

и>( = % е[-яг,+7г], х, = {1,0]; (11)

то значение БЛ ФН при дискретной задержке п и дискретном сдвиге частоты к определяется выражением:

= -»-,'.„-е*Р'

(14)

Тогда критериальная функция, подлежащая минимизации, имеет вид:

У= ^ £ |Л:(4;;я)|3 —¡->тш, (15)

где [*„„.*„,] и ] - диапазоны дискретных сдвигов частоты и дискретных

задержек, внутри которых требуется обеспечить минимизацию БЛФН

Эффективность оптимизации г) характеризуется отношением срсднеквадратичсского

уровня БЛ ФН в зоне оптимизации и за ее пределами. Как установлено в результате исследований, основным параметром, определяющим эффективность оптимизации, служит «площадь» области оптимизации:

-N-~('6)

На рис 17 приведены примеры ФН синтезированных сигналов при различном размере площади области оптимизации, а на рис 1К - зависимость эффективности оптимизации от количества итераций.

Функция неопределенности

Функция неопределенности

и

Сдвиг частоты

Задержка

а) площадь области оптимизации $ - у

20

Сдвиг частоты

во

60 20

о Задержка

б) площадь области оптимизации 5 =1

Рис 17. Вид ФН модулирующие последовательностей, синтезированных для итерационного алгоритма компенсации ( р/ = 1).

Двумерная ВКФ

л Б

Рис 18 Эффективность алгоритма синтеза модулирующих последовательностей для итерационного алгоритма компенсации

Из приведенных результатов следует, что при значениях плошали области оптимизации меньше й алгоритм синтеза позволяет получить низкий уровень БЛ ФН, ограниченный только точностью формирования и обработки сигналов. При увеличении площади области оптимизации существует предельное значение эффективности, которое не может быть повышено за счет увеличения количества итераций, и определяется размерами области оптимизации и пик-фактором сигнала (рис 18).

Данные характеристики получены для приема сигналов без учета бланкирований приемника на время излучеиия. Сигналы, синтезированные при единичном пик-факторе, после прореживания могут быть использованы в режимах коммутации приемно-передающего тракта рС1улнрными импульсными последовательностями с высокой частотой повторения (РИП-ВЧП). Учет особенностей квазинепрерывного режима работы может быть выполнен как путем анализа синтезированных сигналов, так и путем учета бланкирования приемника на этапе синтеза сигналов

а) зависимость от количества игераций

(ЙМВ

б) зависимость от плошали области оптимизации

Двумерная ВКФ

Рис 19 Двумерная ВКФ модулирующих последовательностей, рассчитанная с учетом бланкирования приемника в квазинепрерывном режиме работы

Помер канала

Задержки, отсчеты

а) без сдвига частоты

б)сдвиг частоты в пределах области оптимизации

На рис 19 показаны значения двумерной ВКФ принимаемых и опорных сигналов при нулевом и ненулевом относительном сдвиге частоты, который соответствует зоне оптимизации сигналов, синтезированных без учета бланкирования приемника Как следует из полученных результатов, зона оптимизации по задержке, установленная при синтезе сигнала, сохраняется и при бланкировании приемника, однако глубина подавления БЛ ФН в ней значительно уменьшается Кроме того, соотношение уровня БЛ ФН внутри зоны оптимизации и вне ее сохраняется одинаковым для всех доплеровских сдвигов частоты,

попадающих в зону оптимизации Это позволяет производить оценку эффективности оптимизации по одной или нескольким двумерным ВКФ с различными частотными сдвигами

На рис 20 показан график зависимости верхней границы эффективности оптимизации от пик-фактора, при условии, что выполняется бланкирование

приемника Пунктирной линией показана аппроксимирующая

функция 10 1§(р/), то есть пик-фактор, выраженный в децибелах Высокая степень совпадения этих графиков показывает, что в качестве верхней границы выигрыша в уровне БЛ ФН при квазинепрерывном режиме обработки, который можно получить за счет оптимизации без учета бланкирования приемника, можно принять пик-фактор

В алгоритме нелинейной оптимизации существует возможность учета бланкирования приемника, выполняемого в целях развязки приемно-передающего тракта В этом случае критериальная функция имеет три аргумента номер дальномерного канала, дискретная задержка сигнала и относительный сдвиг частоты Наличие дополнительной размерности существенно увеличивает требования к вычислительным ресурсам Поэтому в диссертационной работе рассматривается алгоритм синтеза модулирующих последовательностей, который минимизирует среднеквадратический уровень боковых лепестков корреляционной функции, а не функции неопределенности

Критериальная функция в этом случае в качестве аргументов содержит номер дальномерного канала и дискретную задержку сигнала

X ЕИ'Н3 <1Г>

Примеры двумерных взаимно-корреляционных функций (ВКФ) синтезированных сигналов приведены на рис 21 где хорошо прослеживается влияние размера зоны оптимизации по задержке на глубину подавления боковых лепестков

Зависимость эффективности оптимизации от размера области оптимизации и пик-фактора сигнала приведена на рис 22 Эта зависимость подобна приведенной на рис 186, однако площадь области оптимизации в данном случае определяется выражением

10 18(дГ)|

"10 Р/ Рис 20 Зависимость верхней границы эффективности оптимизации от пик-фактора, рассчитанная с учетом бланкирования приемника

=-Л--(18)

Параметром приведенного семейства кривых служит пик-фактор

Двумерная ВКФ

Двумерная ВКФ

Номер канала

Задержка, отсчеты

Рис 21 Двумерные ВКФ модулирующих поел ело нагель нос гей, синтезированных с учетом бланкирования приемника в квазинепрерывпом режиме работы

В последнем разделе главы рассматривается метод

спектральной режекции мешающих отражений и синтез сигналов с квазинепрсрывной огибающей спектральной плотности мощности Известные методы спектральной режекции отражений от поверхности: череспериодная

компенсация и уз ко полосная доплер о вс кая фильтрация

оказываются неприменимыми для широкополосных квазинепрерывных сигналов. Однако, подобно тому, как в этом случае временная режекнии является эффективным способом подавления мешающих отражений, локализованных по задержке, но распределенных по доплсровскому сдвигу частоты, спектральная режекиия предназначается для подавления мешающих отражений, сдвиг частоты которых локализован в узком диапазоне частот, а задержка варьируется в широких пределах. Квазинепрерывный характер огибающей спектра сложного сигнала необходим для реализации спектральной режекции мешаюших отражений Как временная, так и спектральная режекиия мешающих отражений выполняются до согласованной обработки сигнала и могуг обеспечить подавление двух главны* составляющих ФР отражений ог поверхности {рис 2, рис 4).

Для синтеза сигналов с квазинепрсрывной огибающей спектра можно применить метод нелинейной оптимизации с минимизацией среднеквадратичного критерия качества, однако для синтеза сигналов с большой базой он требует чрезмерно большого времени расчета. Поэтому в работе разработан алгоритм синтеза, блок-схема которого приведена на рис 23

Рис 22 Эффективность алгоритма синтеза модулирующих последовательностей для к ваз ине прерывного режима работы.

Рис 23 Блок-схема алгоритма синтеза сигналов с квазинепрерывной огибающей спектра

Алгоритм использует предопределенную форму огибающей сигнала во временной и спектральной области в виде двоичных псевдослучайных последовательностей (в частном случае - на основе разностных множеств Зингера) В качестве исходных условий задаются случайные начальные фазы активных (единичных) символов временной последовательности В итерационном цикле синтеза выполняется вычисление спектра, после чего в соответствии с заданной псевдослучайной огибающей спектра производится обнуление пассивных (нулевых) спектральных компонент и ограничение амплитуды активных (единичных) спектральных составляющих до заданной степени неравномерности Путем обратного преобразования Фурье вычисляется модифицированная последовательность и осуществляется переход на следующую итерацию

Итерационный цикл завершается после выполнения заданного количества итераций

Исследования показали, что предложенный алгоритм является сходящимся и не теряет устойчивости при нсех наборах исходных данных, представляющих практический интерес В качестве примера на рис 24 показаны огибающие сигнала; во временной и спектральной областях. Эти результаты получены при длине модулирующей последовательности N = 2", пик-факторе огибающей сигнала р, - 5 и пик-факторе огибающей спектра рг= 2 . В нижней части рис 246 показана заданная форма огибающей спектра

"{41-

0.81 0 6-

I

: Ю'

1 г з < 5 е а) огибающая сигнала

I Их 10'

2 3 Л Ь Е

б) огибающая спектра

Рис 24 Огибающая синтезированного сигнала во временной и спектральной области

Относительная глубина подавления пассивных спектральных компонент может быть принята в качестве показателя эффективности метода спектральной реже к ни и и алгоритма синтеза сигналов с квазинепрерывной огибающей спектра:

1„ = I о

(19)

где - А -ый символ заданной псевдослучайной последовательности, определяющей огибающую спектра;

р. - пик-фактор этой последовательности;

| - амплитуда к -ой спектральной компоненты синтезированного сигнала. Свойства модулирующих последовательностей, синтезированных с помощью рассмотренного алгоритма анализировались для случая непрерывных (с постоянной огибающей) и каазинспрсрыкных сигналов. Исследование непрерывных Сигналов связано с возможностью расирос-фанения их свойств па регулярные импульсные последовательности с высокой частотой повторения (РИ11-ВЧП), которые в этом случае сохраняют возможность, спектральной режекцин мешающих отражений, но приобретают все преимущества сложных широкополосных сигналов.

Изучение свойств непрерывных сигналов с квазинепрерывным спектром показало, что глубина подавления пассивных спектральных компонент определяется пик-фактором огибающей спектра и практически не завиеит от базы и коэффициента кратности квантов последовательностей амплитудной и фазоной манипуляции Изменение глубины подавления пассивных спектральных компонент а ходе итерационного процесса синтеза иллюстрируется на рис 25 Графики на рис 25а получены при р, - 2 и вариации базы N и коэффициента кратности квантов амплитудной и фазовой манипуляции к. в широких пределах Семейство кривых на рис 256 рассчитано при базе сигнала 40% н коэффициенте кратности квантов 128

200 г

а) р, = 2, N = уаг, кг = уаг

б) N = 4096, А, =128

Рис 25 Изменение глубины подавления пассивных спектральных компонент в ходе итерационного процесса синтеза

Приведенные результаты указывают на качественные различия итерационного процесса при пик-факторе огибающей спектра меньше 2 и при выполнении противоположного условия Если р,<2, то увеличение количества итераций позволяет получить любую глубину подавления пассивных спектральных компонент, удовлетворяющую разумным требованиям В противоположном случае существует предельное значение этого показателя, которое не может быть улучшено за счет продолжения итерационного процесса синтеза

Для базы сигнала N>100 и б коэффициента кратности квантов

кг > 10 пик-фактор огибающей спектра является фактически единственным параметром, определяющим

эффективность алгоритма синтеза Как следует из графика на рис 26, его изменение в диапазоне от 2-х до 5-ти позволяет получить глубину подавления пассивных спектральных компонент от 60 дБ до 23 дБ, соответственно А Полученные результаты можно

распространить на регулярные импульсные последовательности с высокой частотой повторения (РИП-ВЧП), активные импульсы которых манипулируются по фазе с соответствии с синтезированными

модулирующими последовательностями

При исследовании свойств сигналов, имеющих квазинепрерывную огибающую и во временной и в спектральной областях, был выполнен анализ влияния основных параметров сигнала базы N, пик-фактора огибающей сигнала р, и спектра р1, коэффициента

2Ь.

г 5

Рис 26 Зависимость глубины подавления пассивных спектральных компонент от пик-фактора огибающей спектра

кратности квантов огибающей сигнала кх и спектра к, - на глубину подавления пассивных спектральных компонент

Полученные результаты представлены в виде графиков на рис 27, рис 28 и рис 29 Как следует из анализа этих графиков, наиболее высокая эффективность достигается при низком пик-факторе и крупных квантах огибающей сигнала и спектра При часто используемом на практике значении пик-фактора сигнала рх = 5 и низком пик-факторе огибающей спектра р,=2 можно достигнуть глубины подавления пассивных спектральных компонент до 25-30 дБ

П., ДБ

7». дБ

1К 2К 4К 8К 16К 32К ВЧК 128К

Рис 27 Глубина подавления пассивных спектральных компонент в зависимости от базы сигнала при рх = 5 и р,=2

1024

Рис 28 Влияние коэффициента кратности квантов на глубину подавления пассивных спектральных компонент рх = 5 , рх=2,Ы = 4 К

П.-'7„. ДБ

Рис 29 Влияние пик-фактора огибающей сигнала и спектра на глубину подавления пассивных спектральных компонент (к,=к =1024, Ы = (АК)

3 4 5

Рис 30 Потери эффективности спектральной режекции, вызванные бланкированием приемника и воеменной оежекцией помех

Однако, приведенные результаты отражают только эффективность спектральной режекции, без учета бланкирования приемника на время излучения и временной реже к ци и мешающих отражений. Учет этих факгорон приводит к искажению спектральных характеристик синтезированных сигналов и снижению эффективности спектральной режекции. На рис 30 показаны потери, вызванные бланкированием приемника и временной режекцией отражений, распределенных но диапазону задержек, равному одному кванту огибаюшей сигнала. Из приведенных графиков следует, что наиболее сильным искажениям подвержены сигналы с низким пик-фактором огибающей сиг нала и спектра. Однако уже для р, > 3 и р. > 2 эти потери не превышают 2 дБ.

Таким образом, для параметров квазинепрерыиных Сигналов, используемых на практике, эффективность спектральной режекции может достигать 2СН-22 дБ при квазинепрерывном режиме работы и использовании временной режекции мешающих отражений.

В завершении главы 5 выполнен анализ характерных свойств функции неопределенности сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной области Типичный вид ФН таких сигналов показан на рис 3 [а, а па соседнем рисунке приведена ее аппроксимация.

АтыдиСу: ил

200

Сдвиг частоты

задержка

а) функция неопределенности (Один квадрант).

-250

Сдвиг частоты

задержка б) аппроксимация функции неопределенности (четыре квадпанта)

Рис 31. Функция неопределенности сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной областях и се аппроксимация.

Отличительным признаком сигналов этого класса служит «крестообразный» вид функции неопределенности с повышенным уровнем боковых лепестков в области нулевых задержек и нулевых значений сдвига частоты

В заключении обобщаются итоговые результаты, полученные в диссертационной работе Указывается их новизна, теоретическая значимость и практическая ценность.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основные научно-практические результаты, полученные в работе, состоят в том, что

1 Разработаны рекурсивные методы компенсации мешающих отражений, основанные на адаптивной цифровой фильтрации сложных квазинепрерывных сигналов На их основании реализованы рекурсивные алгоритмы компенсации и исследована их эффективность при подавлении статических и флюктуирующих пассивных помех

2 Разработан итерационный метод компенсации мешающих отражений, предназначенный для обработки сложных сигналов фиксированной длительности Определены условия эффективной компенсации помех на основании анализа функции рассеяния и параметров зондирующего сигнала Разработан алгоритм, реализующий данный метод, и получены количественные оценки эффективности компенсации статических и флюктуирующих мешающих отражений

3 Исследованы методы синтеза многофазных модулирующих последовательностей с квазинепрерывной огибающей и малой дискретностью изменения фазы Синтезированы сигналы с низким уровнем БЛ ФН в локальной области задержек и частотных сдвигов Определена взаимосвязь параметров сложного сигнала и размеров локальной области с достижимым уровнем БЛ ФН Предложен быстродействующий алгоритм синтеза сигналов с большой базой

4 Исследовано влияние квазинепрерывного режима приема многофазных сигналов на уровень БЛ ФН в локальной области частотно-временных сдвигов Предложен метод синтеза модулирующих последовательностей, обеспечивающий минимизацию боковых лепестков двумерной корреляционной функции в локальной области задержек при квазинепрерывной обработке сигнала

5 Предложен метод спектральной режекции мешающих отражений, основанный на использовании сложных сигналов с квазинепрерывной огибающей спектральной плотности мощности Метод предназначен для подавления мешающих отражений, распределенных по задержке, но локализованных по доплеровскому сдвигу частоты

6 Разработан алгоритм синтеза сложных сигналов с большой базой, обладающих квазинепрерывной огибающей спектральной плотности мощности Исследованы характеристики синтезированных сигналов с регулярной и псевдослучайной огибающей и выявлены специфические черты рельефа функций неопределенности такого класса сигналов

7 Разработана методика оценки помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным режимом работы, учитывающая квазиоптимальные методы обработки сигналов с большой базой, особенности рельефа функции неопределенности квазинепрерывных сигналов, характеристики носителя РЛС функцию рассеяния отражающей поверхности и ее флюктуации Методика реализована в виде программного обеспечения, не требующего большого времени расчета

СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монография

1 Гантмахер В Е , Быстрое Н Е , Чеботарев Д В Шумоподобные сигналы анализ, синтез, обработка - СПб Наука и техника, 2005, -400с

Статьи, входящие в перечень ВАК РФ

2 Чеботарев Д В Компенсатор мешающих отражений с блоковой обработкой данных Вестник НовГУ серия «Технические науки», №19,2001 г стр 88

3 Чеботарев Д В Выбор алгоритма адаптации для компенсации мешающих отражений в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом Известия ВУЗов России Радиоэлектроника Выпуск 2, том 81, 2003 - стр 72

4 Чеботарев Д В, Реганов В М Влияние амплитудного ограничения на эффективность компенсационной обработки сигналов Вестник НовГУ серия «Технические науки», №23, 2003г стр 80

5 Чеботарев Д В Анализ воздействия шума на обнаружитель сложных сигналов с компенсацией мешающих отражений Известия ВУЗов России Радиоэлектроника Выпуск 4, 2003 - стр 53-61

6 Быстрое Н Е, Чеботарёв Д В, Реганов В М Пропорционально нормализованный алгоритм адаптивной цифровой фильтрации сложных радиолокационных сигналов // Известия вузов России Радиоэлектроника 2004 Вып 1 С 64-73

7 Быстров Н Е, Чеботарев Д В Сегментная процедура синтеза амплитудно-фазоманипулированных сигналов по критерию минимума объема функции неопределенности в фиксированной зоне частотно-временной плоскости // Известия вузов России Радиоэлектроника 2004 Вып 2 С 9-17

8 Чеботарев Д В , В М Реганов Адаптивная временная режекция мощных мешающих отражений в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом // Вестник НовГУ №26, 2004 Серия «Технические науки» стр 87-94

9 Чеботарев Д В Анализ адаптивного алгоритма цифровой фильтрации для компенсации мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом //Вестник МВТУ им Н Э Баумана, серия «Приборостроение» №2, 2004, стр 95-103

10 Чеботарев ДВ, Реганов ВМ Ошибки предсказания и погрешности оценок в адаптивном цифровом фильтре Вестник НовГУ №28, 2004 Серия «Технические науки» стр 54-60

11 Чеботарев Д В, Чеботарев А Д Подавление нелинейных искажений в приемниках широкополосных сигналов с псевдослучайной модуляцией // Вестник НовГУ №30, 2005 Серия «Технические науки» стр 41-47

12 Чеботарев ДВ, Чеботарев АД Исследование влияния нелинейности на итерационный алгоритм обнаружения - разрешения сложных сигналов // Вестник НовГУ №39,2006 Серия «Технические науки» стр 37-41

Патенты и авторские свидетельства

13 Быстров Н Е , Комраков Е В , Чеботарев Д В , Жукова И Н Патент на полезную модель «Устройства обработки сложного сигнала» Л и № 34757 Ш, МПК7 0013 7/28, 2003

14 Быстров НЕ, Комраков ЕВ Чеботарев ДВ, Реганов ВМ, Савин ВМ Патент на полезную модель "Устройство для обработки сложного сигнала" ИГ! №44833 1)1, МПК7 С015 7/28, 2005

15 Быстров НЕ, Винокуров В И Гантмахер ВЕ, Чеботарев ДВ Радиолокационная станция с квазинепрерывным режимом работы Авторское свидетельство №234612 (СССР), 1986

16 Быстрое НЕ, Винокуров ВИ, Гантмахер ВЕ, Чеботарев ДВ Авторское свидетельство №255504 (СССР), 1987

17 Гантмахер ВЕ, Чернова ИЛ, Чеботарев ДВ Генератор импульсных последовательностей Авторское свидетельство (СССР) №1499445, 1989

18 Гантмахер ВЕ, Чернова ИЛ, Чеботарев ДВ, Генератор импульсных последовательностей Авторское свидетельство (СССР) №1622929, 1990

Материалы научно-технических конференций

19 Чеботарев ДВ, Реганов ВМ Автоматическая регулировка усиления приемника РЛС с квазинепрерывным сложнокодированным зондирующим сигналом Доклады XVII научно-технической конференции ГП НИИ приборостроения им В В Тихомирова Жуковский 2002 - стр 72

20 Быстрое НЕ, Жукова ИН, Чеботарев ДВ Перспективы и проблемы применения квазинепрерывных сигналов в дальностно-доплеровских РЛС // Научно-информационный сборник трудов XVII научно-технической конференции ГП НИИ Приборостроения им В В Тихомирова, 2002 г, стр 4149

21 Быстрое Н Е, Чеботарёв Д В Последовательная процедура синтеза фазоманипулированных сигналов с большой базой // Труды 1Х-ой международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», 22-24 апреля 2003г, г Воронеж, том 1, стр 133-140

22 Быстров Н Е , Чеботарев Д В Компенсационная обработка сложных сигналов с большой базой // Труды 1Х-ой международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», 22-24 апреля 2003г, г Воронеж, том 1 стр 140-151

23 Быстров Н Е , Чеботарев Д В , Реганов В М Адаптивная временная режекция мощных мешающих отражений в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом // Труды 10-ой международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», 13-15 апреля 2004 г, г Воронеж

24 Чеботарев Д В, Реганов В М Анализ адаптивного алгоритма цифровой фильтрации для компенсации мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом //Труды Российского научно-технического общества радиотехники электроники и связи Серия Цифровая обработка сигналов Выпуск У1-2, 2004, стр 90-93

25 Быстров Н Е, Чеботарев Д В Сложные фазомодулированные сигналы с частотной режекцией мешающих отражений // Труды ХУШ-ой научно-технической конференции НИИ Приборостроения им В В Тихомирова, г Жуковский, 16-18 февраль 2005г, стр 37-40

26 Быстров Н Е, Чеботарев Д В Адаптивное формирование дискретных модулирующих последовательностей// II Всесоюзная научно-техническая конференция «Развитие теории и техники сложных сигналов» Тезисы докладов, М Радио и связь, 1985

27 Чеботарев Д В Итерационный алгоритм обнаружения-разрешения сложных сигналов //Труды Российского научно-технического общества радиотехники электроники и связи имени А С Попова Серия Цифровая обработка сигналов и ее применение Выпуск У1П-1, стр 284-286 Москва, 2006

28 Чеботарев ДВ, Чеботарев АД Исследование влияния нелинейности на итерационный алгоритм обнаружения-разрешения сложных сигналов //Груды Российского научно-технического общества радиотехники электроники и связи имени А С Попова Серия Цифровая обработка сигналов и ее применение Выпуск VIII-!, стр 287-291 Москва, 2006

29 Чеботарев Д В , Быстрое Н Е , Крылов Ю В , Удальцов А В Широкополосные сигналы с квазинепрерывным спектром для частотной режекции мешающих отражений //Доклады 12-ой международной научно-технической конференции «Радиолокация навигация, связь», 18-20 апреля 2006 г, г Воронеж стр 339348

30 Чеботарев Д В, Чеботарев А Д Подавление нелинейных искажений в приемниках широкополосных сигналов с псевдослучайной модуляцией //Доклады 12-ой международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», 18-20 апреля 2006 г, г Воронеж, стр 326338

Публикации в ведомственных изданиях

31 Чеботарев ДВ, Бондаренко БП Цифровое моделирование нелинейного приема квазинепрерывных фазоманипулированных сигналов на фоне отражений от взволнованной морской поверхности // Научно-информационный сборник Радиооборудование кораблей ЛЭТИ, Вып 6, Ленинград. 1981

32 Чеботарев Д В Последовательное обнаружение сигналов неизвестной интенсивности // Научно-информационный сборник Радиооборудование кораблей ЛЭТИ, Вып 6, Ленинград, 1981

33 Чеботарев Д В Выбор решающих порогов при последовательном обнаружении сигналов с неизвестной амплитудой // Межвузовский сборник «Применение средств ВТ в радиотехнических системах со сложными сигналами», ЛЭТИ-НовПИ, Ленинград, 1982

34 Быстрое НЕ, Чеботарев ДВ Об одном способе адаптивного формирования последовательностей с заданной корреляционной функцией // Деп в ВИНИТИ, №6929-83, 1983 -с 14-20

35 Быстрое Н Е, Чеботарев Д В Алгоритм формирования квазинепрерывных сигналов для временной режекции подобных помех // Сборник «Устройства формирования и обработки сигналов на базе устройств функциональной электроники и цифровой техники» РРТИ, 1985

36 Чеботарев Д В Управляемый поиск сложных сигналов по задержке при наличии неопределенности по доплеровскому сдвигу частоты // Межвузовский сборник «Вычислительные устройства для формирования и обработки случайных и псевдослучайных сигналов», ЛЭТИ, Ленинград, 1985

37 Быстров Н Е , Чеботарев Д В Синтез бинарных ФМ-сигналов с пониженным уровнем боковых лепестков Ф Н // Межвузовский сборник Вопросы применения сложных сигналов ЛЭТИ, Вып 7, Ленинград, 1986

38 Быстрое Н Е Чеботарев Д В , Филиппов С В Ограничение уровня боковых лепестков К Ф троичных последовательностей в заданной области задержек // Научно-информационный сборник Радиооборудование кораблей ЛЭТИ, Ленинград Вып 7 1986

39 Быстров Н Е, Чеботарев Д В Фазоманипулированные сигналы с большой базой для дальностно-доплеровских РЛС //Межвузовский сборник Методы и средства цифровой обработки сигналов НПИ, 1990г

40 Быстров Н Е , Чеботарев Д В , Шинков Ю Е Когерентная компенсация боковых лепестков корреляционной функции сложных сигналов // Межвузовский сборник Методы и средства цифровой обработки сигналов НПИ, 1990

41 Быстров НЕ, Жукова ИН Чеботарев ДВ Исследование цифровой модели когерентного компенсатора помех // Межвузовский сборник - Математическое моделирование и его приложения - В Новгород НовГУ 1993 - с 9-15

42 Реганов В М , Чеботарев Д В Когерентная компенсация мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом Наука - производству №8 2000 г стр 47

Изд лиц ЛР №020815 от 21 09 98 Подписано в печать 22.^S-Бумага офсетная Формат60x84 1/16

Гарнитура Times New Roman Печать офсетная Уел Печ л 2 Уч-изд J1 2 Тираж ЮОэкз Зак Л Q

Издательско-полиграфический центр Новгородского государственного университета им Ярослава Мудрого 173003, Великий Новгород, ул Б Санкт-Петербургская, 41

Отпечатано в ИПЦ Нов ГУ им Ярослава Мудрого 173003, Великий Новгород, ул Б Санкт-Петербургская, 41

ВВЕДЕНИЕ.

1 МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ КВАЗИНЕПРЕРЫВНЫХ СИГНАЛОВ И ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТЬ РЛС К ВОЗДЕЙСТВИЮ МЕШАЮЩИХ ОТРАЖЕНИЙ.

1.1 Экономичные методы обработки сложных сигналов.

1.1.1 Сравнение методов согласованной обработки во временной и спектральной области.

1.1.2 Сегментная обработка.

1.1.3 Обработка сигналов при обнаружении высокоскоростных целей

1.2 Функция рассеяния отражений от поверхности.

1.2.1 Функция рассеяния для бортовых самолетных РЛС.

1.2.2 Функция рассеяния для наземных и корабельных РЛС.

1.2.3 Флюктуации сигналов, отраженных от поверхности, и их влияние на функцию рассеяния.

1.3 Анализ помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным сигналом к воздействию мешающих отражений и способы ее повышения.

1.3.1 Методика расчета помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным сигналом.

1.3.2 Оценки помехоустойчивости самолетной и корабельной РЛС

1.3.3 Временная режекция мешающих отражений.

1.3.4 Повышение эффективности доплеровской селекции.

1.4 Выводы по главе.

2 МЕТОДЫ КОМПЕНСАЦИОННОЙ ОБРАБОТКИ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ ПРИ НАЛИЧИИ МЕШАЮЩИХ ОТРАЖЕНИЙ.

2.1 Обнаружение-разрешение сложных сигналов с большой базой.

2.2 Компенсационная обработка сигналов фиксированной длительности.

5.2.3 Выводы по разделу.

5.3 Синтез сигналов для итерационного алгоритма компенсации.

5.3.1 Выбор и обоснование метода синтеза.

5.3.2 Синтез модулирующих последовательностей с минимизацией БЛ ФН в локальной области задержек и сдвигов частоты.

5.3.3 Анализ и синтез модулирующих последовательностей для квазинепрерывного режима обработки.

5.3.4 Алгоритмы синтеза квазинепрерывных сигналов с большой базой.

5.3.5 Выводы по разделу.

5.4 Спектральная режекция и синтез сигналов с квазинепрерывным спектром.

5.4.1 Сравнительный анализ и выбор метода синтеза.

5.4.2 Результаты синтеза непрерывных сигналов с квазинепрерывным спектром.

5.4.3 Результаты синтеза сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной области.

5.4.4 Функции неопределенности сигналов с квазинепрерывным спектром.

5.4.5 Выводы по разделу.

5.4.5 Выводы по разделу.

1. Квазинепрерывный характер огибающей спектральной плотности мощности сложного сигнала позволяет применять спектральную режекцию мешающих отражений, распределенных по задержкам, но локализованных в относительно небольшом диапазоне доплеровских сдвигов частоты. Критерием качества спектральной режекции можно считать степень подавления пассивных спектральных компонент по отношению к активным.

2. Сигналы с постоянной амплитудой излучаемых импульсов и квазинепрерывной огибающей в спектральной области могут быть синтезированы в классе многопозиционных фазоманипулированных сигналов с малым шагом изменения фазы. Для синтеза таких сигналов применим стандартный алгоритм нелинейной оптимизации по минимуму средних квадратов. На современных вычислительных средствах метод позволяет синтезировать сигналы с базой до нескольких тысяч.

3. Предложен итерационный метод синтеза сложных сигналов с квазинепрерывным спектром, позволяющий синтезировать сигналы с большой базой (до сотен тысяч и более) при приемлемых затратах времени вычислений. Предложенный метод уступает стандартному по эффективности не более 2 дБ.

4. Получены оценки эффективности спектральной режекции для непрерывных сигналов. Показано, что в этом случае определяющее влияние оказывает пик-фактор огибающей спектра. Для значений этого параметра, близкого к двум может быть получена высокая степень подавления пассивных спектральных компонент, ограниченная только точностью формирования сигнала. Данные результаты можно распространить на сигналы, огибающая которых является периодической последовательностью с высокой частотой повторения импульсов.

5. Исследована эффективность спектральной режекции для сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной областях в зависимости от основных параметров: базы, пик-фактора огибающей, коэффициента кратности квантов. Показано, что возрастание эффективности спектральной режекции связано с увеличением коэффициента кратности квантов огибающей сигнала во временной и спектральной областях. Для практических приложений эффективность спектральной режекции, с учетом искажений сигнала после выполнения временной режекции, достигает 20 дБ.

265

6. Исследованы особенности функций неопределенности сигналов, связанные с квазинепрерывным характером их огибающих во временной и спектральной областях. Предложена аппроксимация ФН сигналов такого вида и ее параметров.

Полученные оценки эффективности спектральной режекции основаны на использовании предопределенной структуры огибающей квазинепрерывного сигнала и его спектра. Отказ от жесткой структуры этих последовательностей и использование адаптивных алгоритмов их формирования представляется перспективным направлением дальнейшего повышения эффективности временной и спектральной режекции мешающих отражений.

266

Заключение

В диссертационной работе исследованы методы компенсационной обработки сигналов и синтеза многофазных модулирующих последовательностей, предназначенные для совместного использования в радиотехнических системах с квазинепрерывным режимом излучения и приема. Рассмотренные методы обеспечивают повышение помехоустойчивости к воздействию интенсивных мешающих отражений при обнаружении слабых отраженных сигналов в широком диапазоне задержек и доплеровских сдвигов частоты.

К основным научным и практическим результатам исследований можно отнести следующее:

1. Обосновано применение компенсационных методов обработки сложных квазинепрерывных сигналов при обнаружении слабых сигналов на фоне интенсивных отражений от подстилающей поверхности. Оно базируется на предположении о локализации задержек и доплеровских сдвигов частоты интенсивных мешающих отражений в относительно узком диапазоне. После измерения параметров и когерентной компенсации их влияние снижается во всем диапазоне задержек и частотных сдвигов. Такой подход уменьшает зону, где требуется обеспечить низкий уровень взаимных помех, повышает эффективность методов синтеза сложных сигналов и их рассогласованной обработки. Для исследований предложен рекурсивный метод компенсации непрерывного потока данных на основе адаптивной цифровой фильтрации и итерационный метод компенсационной обработки сигналов фиксированной длительности.

2. Разработан и исследован рекурсивный метод компенсации мешающих отражений на основе многоканального адаптивного цифрового фильтра, реализующего алгоритм наименьших средних квадратов. Показано, что эффективность компенсации определяется произведением диапазона задержек, занимаемых мешающими отражениями, на эффективную ширину спектра флюктуаций, а также зависит от типа флюктуаций. Например, для флюктуаций, вызванных вращением антенны со скоростью 20 об/мин, глубина компенсации мешающих отражений, распределенных на дистанции 15 км, достигает 30 дБ. Предложена модификация рекурсивного алгоритма компенсации, позволяющая учитывать распределение интенсивности мешающих отражений по дистанции, которая может повысить эффективность алгоритма более чем на 10 дБ при неравномерном распределении мощности помех. Показано, что потери в отношении сигнал/шум, связанные с компенсацией мешающих отражений, не превышают 3^-4 дБ.

3. Разработан и исследован итерационный метод компенсации мешающих отражений, основанный на последовательном выполнении операций обнаружения-измерения-разрешения сигналов фиксированной длительности. Показано, что для глубокой компенсации мешающих отражений площадь сечения функции рассеяния плоскостью «задержка-сдвиг частоты» должна быть значительно меньше 1, если оптимизация структуры модулирующих последовательностей не применяется. В отличие от рекурсивных методов компенсации эффективность итерационного алгоритма определяется размером области реально присутствующих мешающих отражений, а не размером области возможного распределения помех. Проведен сравнительный анализ рекурсивных и итерационных методов компенсации, а также выработаны рекомендации по их применению в различных условиях.

4. Исследованы методы синтеза многофазных модулирующих последовательностей с малой дискретностью изменения фазы для рекурсивного и итерационного алгоритма компенсации. Предложен экономичный алгоритм синтеза сигналов с большой базой по принципу «сегмент за сегментом». Синтезированы сигналы с низким уровнем боковых лепестков функции неопределенности в локальной области задержек и частотных сдвигов. Определена взаимосвязь параметров сложного сигнала и размеров локальной области с достижимым уровнем боковых лепестков функции неопределенности в этой области. Установлено, что высокая степень подавления боковых лепестков функции неопределенности достигается при площади области оптимизации меньше 0.5. При значениях этого параметра в диапазоне 1-2 эффективность оптимизации составляет 12-8 дБ соответственно.

5. Исследовано влияние бланкирования приемника на уровень боковых лепестков функции неопределенности синтезированных сигналов в локальной области частотно-временных сдвигов. Установлено, что с возрастанием пик-фактора снижается негативное влияние бланкирования приемника на глубину подавления боковых лепестков функции неопределенности. При пик-факторе 5-7 сохраняется эффективность оптимизации синтезированных сигналов до 7-9 дБ в широкой области задержек и частотных сдвигов. Предложен метод синтеза модулирующих последовательностей, обеспечивающий минимизацию боковых лепестков двумерной корреляционной функции в локальной области задержек при обработке в квазинепрерывном режиме.

6. Разработан способ спектральной режекции мешающих отражений, основанный на квазинепрерывном псевдослучайном характере огибающей спектра зондирующего сигнала. Предложен алгоритм синтеза многофазных модулирующих последовательностей с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной областях. Показано, что для непрерывных сигналов при пик-факторе огибающей спектра, близком к двум, может быть получена высокая эффективность спектральной режекции, ограниченная только точностью формирования. Эти результаты могут быть распространены на режим регулярной импульсной модуляции огибающей и высокой частотой повторения. Исследованы характеристики сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной областях. Для параметров сигналов, часто используемых на практике, эффективность спектральной режекции мешающих отражений, выполняемой в дополнение к временной, достигает 20 дБ.

7. Разработано и реализовано программное обеспечение методики расчета помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным режимом работы. В расчете учтены основные параметры движения носителя, основные характеристики РЛС, форма и параметры функции неопределенности квазинепрерывных сигналов, специфические методы временной и спектральной режекции, функция рассеяния источников мешающих отражений с различным типом флюктуаций, в том числе, возникающих за счет движения носителя и воздействующих по боковым лепесткам диаграммы направленности антенны. Разработанное программное обеспечение позволяет производить оптимизацию параметров квазинепрерывных сигналов с базой до 105-И06 и режимов их обработки для разнообразной радиолокационной обстановки.

Главный результат диссертационной работы заключается в высокой эффективности подавления мешающих отражений, достигаемой за счет совместного применения компенсационных методов обработки и модулирующих последовательностей, синтезированных в расчете на использование этих методов. Как следствие, наиболее полно реализуются

270 основные преимущества квазинепрерывного режима излучения и приема, обусловленные большой базой и высоким энергетическим потенциалом сложных сигналов.

1. Адаптивные фильтры, под ред. К.Ф.Н.Коуна и П.М.Гранта/пер. с англ. под ред. С.М.Ряковского.-М:.Мир,1988. 392 с.

2. Айфичер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание. : Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004, - 992с.

3. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. Пер. с англ. М.: Мир. 1989. -448 с.

4. Быстров Н.Е.Синтез сигналов с псевдослучайным законом амплитудно-фазовой манипуляции и методы их обработки в РЛС с квазинепрерывным режимом работы. — Диссертация на соискание ученой сткпени доктора технических наук. Великий Новгород, НовГУ, 2005.

5. Быстров Н.Е., Винокуров В.И., Гантмахер В.Е., Чеботарев Д.В. Авторское свидетельство (СССР) № 234612, 1986.

6. Быстров Н.Е., Жукова И.Н. Сегментная обработка сложных сигналов в ограниченном дальностно-доплеровском диапазоне. // Вестник НовГУ им. Ярослава Мудрого, № 19, В. Новгород, 2001, С.38-41.

7. Быстров Н.Е., Чеботарёв Д.В. Компенсационная обработка сложных сигналов с большой базой. Труды 1Х-ой международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», 22-24 апреля 2003г, г. Воронеж, том 1, стр.140-151.

8. П.Быстров Н.Е., Чеботарев Д.В. Сложные фазомодулированные сигналы с частотной режекцией мешающих отражений. // Труды ХУШ-ой научно-технической конференции НИИ Приборостроения им. В.В.Тихомирова, г. Жуковский, 16-18 февраль 2005г., стр. 37-40.

9. Вакман Д.Е. Сложные сигналы и принцип неопределённости в радиолокации: М.: Сов. радио, 1965, - 304 с.

10. Вакман Д.Е., Седлецкий P.M. Вопросы синтеза радиолокационных сигналов. М., «Сов. Радио», 1973, 312 с.

11. Варакин JI.E. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: 1985. -384с.

12. Винокуров В.И., Ваккер P.A. Вопросы обработки сложных сигналов в корреляционных системах. М.: Сов. радио, 1972.

13. Винокуров В.И., Гантмахер В.Е. Дискретно-кодированные последовательности. Ростов-на-Дону. -1990. -288с.

14. Винокуров В. И., Гантмахер В.Е., Быстров Н.Е., Калениченко С.П. Радиоприёмное устройство квазинепрерывной PJTC. A.c. № 141691 (СССР), 1980.

15. Винокуров В. И., Гантмахер В.Е., Быстров Н.Е., Калениченко С.П. Радиопередающее устройство квазинепрерывной РЛС. A.c. № 148030 (СССР), 1980.

16. Винокуров В. И., Гантмахер В. Е., Быстров Н.Е., и др. Многоканальная дальностно-доплеровская квазинепрерывная РЛС. A.c. № 156833 (СССР), 1981

17. Вопросы перспективной радиолокации. Коллективная монография / Под. ред. A.B. Соколова- М.: Радиотехника, 2003г., -512с.

18. Гантмахер В.Е. Применение дискретных модулирующих последовательностей в морских РЛС. // Вопросы судостроения. Сер. ВТ. -1982. -Вып.42. -с.22-40.

19. Гантмахер В.Е., Быстров Н.Е., Чеботарев Д.В. Шумоподобные сигналы. Анализ, синтез, обработка -СПб.: Наука и техника, 2005, -400с.

20. Гантмахер В.Е., Чернова И.Л. Троичные импульсные последовательности. // Радиотехника. -1991. -№11. -с.31-33.

21. Гантмахер В.Е., Чернова И.Л., Чеботарев Д.В. Генератор импульсных последовательностей. Авторское свидетельство (СССР) №1499445, 1989.

22. Гантмахер В.Е., Чернова И.Л., Чеботарев Д.В. Генератор импульсных последовательностей. Авторское свидетельство (СССР) №1622929, 1990.

23. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация: пер. с англ.- М.: Мир, 1985.-509с.

24. Защита радиолокационных систем от помех. Состояние и тенденции развития. // Под ред. А.И. Канащенкова и В.И. Меркулова.-М.: Радиотехника, 2003.-416 с.

25. Ипатов В.П., Казаринов Ю.М., Корниевский В.И. Синтез сигналов и фильтров в задачах разрешения. // Зарубежная радиоэлектроника.-1980.-№2-С.37-58.

26. Ипатов В.П. Периодические дискретные сигналы с оптимальными корреляционными свойствами. М.: Радио и связь. 1992, - 152 с.

27. Ипатов В.П. Троичные последовательности с идеальными периодическими автокорреляционными свойствами. // Радиотехника и электроника. -1979. -Т24, №10. -с.2053-2057.

28. Ипатов В.П., Платонов В.Д., Самойлов И.М. Новый класс троичных последовательностей с идеальными периодическими автокорреляционными свойствами. // Изв. Вузов СССР, Сер. Математика.-1983, -№3. С.47-50.

29. Калениченко С.П. Разрешающие свойства сигнала с модуляцией импульсной последовательности по фазе по псевдослучайному закону. // Изв. ЛЭТИ, 1977, вып 215, С. 25-29.

30. Калениченко С.П., Никандров Ю.В., Быстров Н.Е. Экспериментальное исследование сложных квазинепрерывных сигналов на макете корреляционной РЛС Зх-см. диапазона. // Научно-информационный сборник №5. Л.: ЛЭТИ, 1979.

31. Комраков Е.В., Быстров Н.Е., Чеботарев Д.В., Жукова И.Н. Патент на полезную модель устройства обработки RU № 34757 U1, МПК 7 GO IS 7/28, 2003.

32. Комраков Е.В., Чеботарев Д.В., Быстров Н.Е., Реганов В.М., Савин В.М. Патент на полезную модель «Устройство для обработки сложного сигнала» RU № №44833 Ul, G01S 7/28, дата регистрации 27.03.2005.

33. Кошевой В.М., Свердлик М.Б. Синтез пары сигнал-фильтр при дополнительных ограничениях. // Радиотехника и электроника.-1976,Т.21,№6,С. 1227-1234.

34. Кук Ч., Бернфельд М. Радиолокационные сигналы: Пер. с англ./Под ред. B.C. Кельзона. -М.: Советское радио, 1971. -568с.

35. Куприянов А.И., Сахаров A.B. Радиоэлектронные системы в информационном конфликте. М.: Вузовская книга, 2003.-528 с.

36. Кутузов В.М., Попов А.Г., Цветков Л.Л., Гантмахер В.Е., Авторское свидетельство (СССР) № 308982, 1990.

37. Мельников Ю.П. Воздушная радиотехническая разведка (методы оценки эффективности). -М.: Радиотехника, 2005.-304с.

38. Минимальный уровень боковых лепестков периодического дискретного сигнала в широкой конечной доплеровской полосе / В.П. Ипатов, В.И. Корниевский, В.Д. Платонов, И.М. Самойлов // Радиотехника и электроника 1984.-Т.29, №2-С.235-241.

39. Морская радио локация.//Под ред. В.И. Винокурова. Л.:Судостроение, 1986 256 с.

40. Нилов М.А. Разработка и исследование метода повышения помехоустойчивости радиолокаторов со сложными квазинепрерывными сигналами. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - Санкт-Петербург,2003.

41. Прокис Д. Цифровая связь. Пер. с англ. под ред. Д. Д. Кловского. -М.: Радио и связь. 2000.- 800 с.

42. Рабинер Л.Р., Голд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. Пер. с англ. под ред. Ю.И.Александрова. М.: Мир, 1978.- 848 с.

43. Радзиевский В.Г., Сирота A.A. Теоретические основы радиоэлектронной разведки. 2-е изд. М.: Радиотехника, 2004,-432с.

44. Свердлик М.Б. Оптимальные дискретные сигналы: М.: Сов. радио, 1975, - 200с

45. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение, 2-е издание.: Пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2003.-1104с.

46. Слока В.К. Вопросы обработки радиолокационных сигналов. М.: Сов. ради», 1970.- 180с.

47. Современная радиолокация. Анализ, расчет и проектирование систем. Пер с англ. под ред. Ю.Б. Кобзарева. М.: Сов. радио, 1969.-704 с.

48. Справочник по радиолокации. Под ред. М. Сколника. том1. Пер. с англ. под общ. Ред. К. Н. Трофимова. М.: Сов. радио, 1976. -456с.

49. Теоретические основы радиолокации. Под ред. Ширмана Я.Д. Учебное пособие для вузов. М.: Советское радио, 1970, -560с.

50. Трифонов А.П., Шинаков Ю.С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. М.: Радио и связь, 1986. -264 с.

51. Ушенин А.Б., Реганов В.М. Реализация устройства формирования и обработки сложно-кодированных сигналов с большой базой. //Электронные компоненты, 1998, № 5, с. 17-19.

52. Феер К. Беспроводная цифровая связь. Методы модуляции и расширения спектра.: пер. с англ./под ред. В.И.Журавлева.- М.: Радио и связь,2000.-520с.

53. Цифровая обработка сигналов/ А.Б. Сергиенко. СПб.: Питер, 2003, - 608с.

54. Чеботарёв Д.В. Адаптация структуры и мощности квазинепрерывных фазоманипулированных сигналов РЛС к радиолокационной обстановке. Диссертация, на соискание ученой степени кандидата технических наук. - ЛЭТИ, 1986.

55. Чеботарев Д.В. Анализ адаптивного алгоритма цифровой фильтрации для компенсации мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом. Вестник МВТУ им. Н.Э.Баумана, серия «Приборостроение» №2, 2004, стр.95-103.

56. Д.В.Чеботарев. Анализ воздействия шума на обнаружитель сложных сигналов с компенсацией мешающих отражений. Известия ВУЗов России. Радиоэлектроника. Выпуск 4, 2003.- стр. 53-61.

57. Чеботарев Д.В. Выбор алгоритма адаптации для компенсации мешающих отражений в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом//Известия ВУЗов России серия «Радиоэлектроника», выпуск 2. СПб, 2003.

58. Чеботарев Д.В. Компенсатор мешающих отражений с блоковой обработкой данных. Вестник НовГУ серия «Технические науки», №19, 2001г. стр.88.

59. Чеботарев Д.В., Быстров Н.Е., Реганов В.М. Пропорционально нормализованный алгоритм адаптивной цифровой фильтрации сложных радиолокационных сигналов. // Известия ВУЗов России серия «Радиоэлектроника», 2004, Вып. 1. С.64-72.

60. Чеботарев Д.В., Реганов В.М. Автоматическая регулировка усиления приемника РЛС с квазинепрерывнымсложнокодированным зондирующим сигналом. Доклады XVII научно-технической конференции. ГП НИИ приборостроения им. В.В.Тихомирова. Жуковский 2002. стр.72.

61. Чеботарев Д.В., Реганов В.М. Адаптивная временная режекция мощных мешающих отражений в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом. // Вестник НовГУ №26, 2004. Серия «Технические науки» стр.87-94.

62. Чеботарев Д.В., Реганов В.М. Влияние амплитудного ограничения на эффективность компенсационной обработки сигналов. Вестник НовГУ серия «Технические науки», №23, 2003г. стр.80.

63. Чеботарев Д.В., Реганов В.М. Когерентная компенсация мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом. Наука -производству №8 2000 г. стр.47.

64. Чеботарёв Д.В., Реганов В.М. Ошибки предсказания и погрешности оценок в адаптивном цифровом фильтре. Вестник НовГУ №28, 2004. Серия «Технические науки» стр.54-60.

65. Чеботарев Д.В., Чеботарев А.Д. Подавление нелинейных искажений в приемниках широкополосных сигналов с псевдослучайной модуляцией. // Вестник НовГУ №30, 2005. Серия «Технические науки» стр.41-47.

66. Чердынцев В.А. Проектирование радиотехнических систем со сложными сигналами. -Мн.: Высшая школа, 1979. -192с.

67. Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов. М.: Сов. радио. 1974, 360 с.

68. Ширман Я.Д., Голиков В.Н. Основы обнаружения радиолокационных сигналов и измерения их параметров. -М., 1963.281

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

70. Fawwaz Т. Ulaby. Handbook of Radar Scattering: Statistics for Terrain. Artech House Inc. 1989.

71. Haykin S. Adaptive Filter Theory. Forth Edition. Prentice Hall, 2003.920 p.

72. Hogenauer E.B. An Economical Class of Digital Filters for Decimation and Interpolation. // IEEE Transactions on acoustic, speech and signal processing, vol. ADSP-29, No. 2, april 1981, p.155-161.

73. Ipatov V.P. Spread Spectrum and CDMA. Principles and Applications. -Wiley, 2005.-364 p.

74. Jouko Vankka. Digital Synthesizers and Transmitters for Software Radio. Springer, 2005. - 357p

75. Levanon N., Mozeson E. Radar signals Hoboken NJ.: John Wiley & Sons Inc., 2004,-41 lp.

76. Maurice W. Long. Radar Reflectivity of Land and Sea. Third Edition. Artech House Inc. 2001.

77. Technical Tutorial on Digital Signal Synthesis.: Analog Devices Inc, 1999. -122p.

78. Сокращения и основные обозначения.

79. БЛ ФН боковые лепестки функции неопределенности (сложного сигнала).

80. РИП-ВЧП регулярная импульсная последовательность с высокой частотой повторения.

81. РИП-НЧП регулярная импульсная последовательность с низкой частотой повторения.

82. РЛС радиолокационная система. РНК - (алгоритм) рекурсивный наименьших квадратов. ФКМ - фазо-кодовая манипуляция. ФН - функция неопределенности. ФР - функция рассеяния. ЭПР - эффективная площадь рассеяния.

83. РРТС (•), РРТг (•) быстрое преобразование Фурье вдоль столбцов и строк матрицы, соответственно.

84. РРТС(-),1РРТГ (•) обратное быстрое преобразование Фурье вдольстолбцов и строк матрицы, соответственно. /0 несущая частота. К№ - размерность БПФ.

85. Ях{п,к)— значение периодической ФН при дискретной задержке п и дискретном частотном сдвиге к.

86. Яху(п,к)- значение периодической взаимной ФН при дискретнойзадержке п и дискретном частотном сдвиге к.