автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Методы повышения эффективности обнаружения и измерения параметров эхо-сигналов сверхманевренных объектов

На правах рукописи УДК 621.396

Белокуров Владимир Александрович

МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ И ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭХО-СИГНАЛОВ СВЕРХМАНЕВРЕННЫХ ОБЪЕКТОВ

05.12.04 - Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рязань 2006

Работа выполнена в ГОУВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Кошелев Виталий Иванович

Официальные оппоненты: Лауреат Государственной премии СССР, доктор технических наук, профессор, Толкалин Лев Николаевич

кандидат технических наук, доцент (г.Рязань)

Филатов Александр Дмитриевич

Ведущая организация: ОАО «Корпорация «Фазотрон-

НИИР» - НИИ «Рассвет» г.Рязань

Защита состоится 29 июня 2006 г. в 11.00 часов на заседании диссертационного совета Д212.211.04 в Рязанском государственном радиотехническом университете по адресу: 390005, г.Рязань, ул.Гагарина, 59/1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУВПО «РГРТУ»

Автореферат разослан "¿6 " ¿иид-Л 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета А.Г. Борисов

к.т.н., доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Развитие теории и практики авиационной науки, основанное на использовании достижений нестационарной аэродинамики, динамики полёта в неустановившемся движении и применение более совершенных алгоритмов и систем автоматического управления, обладающих существенно более высокой адаптацией к условиям полёта, привели к созданию нового типа летательных аппаратов, отличающихся свойствами сверхманевренности. Таким образом, сверхманевренными считаются те самолёты, в которых за счёт развитой механизации крыла, специальных органов непосредственного управления подъёмной и боковой силами и применения высокоэнергетических двигателей с управляемым вектором тяги возможно выполнение маневров, таких как «кобра Пугачёва», «колокол», «мангуст» и другие, с существенно более сложными пространственными эволюциями, приводящими к дополнительной частотной модуляции отражённых радиосигналов. Также важно отметить, что дополнительная частотная модуляция . отражённого сигнала проявляется и при равномерном прямолинейном движении объекта за счёт изменения ракурса. В той или иной степени элементами сверхманевренности обладают все истребители и многофункциональные самолёты четвёртого поколения: Р-15, Р-16, Е-18, МиГ-29, Су-27, Су-35, Су-37, а также многофункциональные самолёты пятого поколения (Р-22).

В техническом плане изменение доплеровской частоты или, что эквивалентно, наличие радиального ускорения объекта в процессе обнаружения приводит к нарушению когерентности принимаемого сигнала, выраженному в «размывании» спектра, и, как следствие, к снижению эффекта когерентного накопления, резкому уменьшению дальности обнаружения, потерям в пороговом отношении сигнал-шум. При небольшой дальности до маневрирующего объекта или большой эффективной площади рассеяния отражённый сигнал имеет большую мощность, «размывание» спектра за счёт дополнительной частотной модуляции, по нескольким фильтрам может привести к принятию ложного решения о наличии нескольких объектов. В свою очередь, при обнаружении группового объекта факт «размывания» спектра приводит к ухудшению разрешающей способности по скорости.

Данная проблема особенно актуальна для бортовых импульсно-доплеровских РЛС (ИД РЛС), в которых время когерентного накопления сигнала составляет сотни мс и при этом ракурс объекта в результате собственного движения носителя изменяется в больших пределах, чем для наземных РЛС.

Для решения задачи обнаружения, в том числе маневрирующих объектов, широкое распространение получили многоканальные

алгоритмы обнаружения, представленные в работах Лукошкина А.П., Самарина О.Ф., Кузменкова Ю.В, Логинова В.М., Аганина А.Г, Алексеева Ю.Я, Артемьева А.И, Томоса Д., Лихарева В.А., коллектива авторов корпорации LOCKHEED и др. Наряду с достоинствами — меньшее число вычислительных операций, затрачиваемых на реализацию, им присущи существенные недостатки, связанные с увеличением потерь в пороговом отношении сигнал-шум, пропорциональные диапазону измерения ускорения движения объекта. Это приводит к резкому снижению их эффективности в ряде режимов работы ИД РЛС, например в режиме средней частоты повторения импульсов, при которых диапазон анализируемого радиального ускорения достигает существенных величин (до 500 м/с2).

Одним из способов однозначного измерения дальности в ИД РЛС, работающей в режиме высокой частоты повторения импульсов (режим ВЧПИ), является использование сигналов с ЛЧМ-модуляцией, описанное в работах Бакулева П.А., Ширмана Я.Д., Винницкого A.C. При измерении дальности до маневрирующего объекта, за счёт появления дополнительной частотной модуляции, точность измерения дальности существенно ухудшается. Соответственно ухудшается точность оценки параметров движения объекта, выдаваемых в алгоритмы захвата и сопровождения.

Цель работы заключается в создании новых квазиоптимальных адаптивных и неадаптивных алгоритмов обнаружения маневрирующих объектов для ИД РЛС, отличающихся от известных более высокой эффективностью обнаружения маневрирующих объектов и меньшей погрешностью измерения дальности. -

Для достижения дайной цели необходимо решить следующие задачи:

• произвести детальный анализ влияния радиального ускорения объекта ' на вероятностные и энергетические характеристики многоканального доплеровского фильтра (МДФ), дальность обнаружения и использовать полученную информацию при синтезе алгоритмов обнаружения маневрирующих объектов;

• произвести анализ влияния числа каналов по ускорению на эффективность обнаружения при использовании многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения сигналов с целью определения числа каналов, при котором обеспечивается минимум средней величины порогового отношения сигнал-шум;

• произвести статистический синтез и анализ квазиоптимального неадаптивного алгоритма обнаружения маневрирующих объектов с секционированием последовательности входных отсчётов, требующего для реализации меньшее число вычислительных операций;

• разработать инвариантный к скорости объекта способ обнаружения маневрирующих объектов с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов, обеспечивающий выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум;

• произвести статистический синтез и анализ квазиоптимального адаптивного алгоритма обнаружения маневрирующих объектов с предварительной мультипликативной обработкой последовательности входных отсчётов;

• разработать алгоритм повышения точности оценки дальности до маневрирующего объекта частотным способом с использованием многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения на основе применения интерполяционных алгоритмов оценки частоты;

• произвести сравнение синтезированных алгоритмов обнаружения с известными по критерию вычислительной эффективности;

• рассмотреть возможности технической реализации синтезированных алгоритмов обнаружения маневрирующих объектов.

Методы анализа, используемые в диссертационной работе, основаны на методах статистической теории обнаружения, измерения параметров случайных процессов, методах доплеровской фильтрации, ЛЧМ-фильтрации, математическом моделировании. Основные числовые результаты получены в рамках методов максимального правдоподобия, собственных значений, экстремальных статистик, статистического моделирования, граничных оценок, определяемых неравенством Рао-Крамера.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) квазиоптимальный инвариантный к скорости объекта и многоканальный по ускорению алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой - последовательности входных отсчётов, обеспечивающий выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум в среднем до 4 дБ, по сравнению с известным многоканальным по скорости и ускорению алгоритмом обнаружения, и значительно превосходящий его по вычислительной эффективности;

2) квазиоптимальный неадаптивный алгоритм обнаружения: с секционированием входных отсчётов, позволяющий в 2,5 раза повысить вычислительную эффективность по сравнению с известным многоканальным по скорости и ускорению алгоритмом обнаружения;

3) квазиоптимальный адаптивный алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов, позволяющий многократно повысить вычислительную эффективность;

4) алгоритм повышения точности измерения дальности до маневрирующего объекта частотным методом, на основе применения интерполяционных алгоритмов, позволяющий в 2,5 раза снизить

среднеквадратическое отклонение (СКО) оценки дальности, по сравнению с широко применяемым на практике методе максимума параболической огибающей трёх дискретных отсчётов.

Научная новизна диссертации заключается в следующем:

• произведён анализ влияния радиального ускорения объекта на вероятностные и энергетические характеристики МДФ, а также на дальность его обнаружения;

• получены значения нижних границ дисперсий совместных оценок скорости и ускорения с применением неравенства Рао-Крамера;

• разработан квазиоптимальный неадаптивный алгоритм обнаружения с секционированием входных отсчётов, позволяющий снизить вычислительные затраты системы обработки;

• разработан квазиоптимальный инвариантный к скорости и многоканальный по ускорению способ обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой последовательности входных отсчётов, обеспечивающий выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум в среднем до 4 дБ, по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению алгоритмом обнаружения, и значительно превосходящий его по вычислительной эффективности;

• разработан квазиоптимальный адаптивный алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов, позволяющий многократно повысить вычислительную эффективность;

• усовершенствован алгоритм измерения дальности до маневрирующего объекта при использовании зондирующего ЛЧМ-сигнала.

Научное и практическое значение заключается:

• в проведении всестороннего анализа влияния радиального ускорения на вероятностные и энергетические характеристики МДФ;

• в анализе зависимости средней вероятности правильного обнаружения (СВПО) от числа каналов по ускорению многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения, позволяющего выбрать число каналов по ускорению, при котором обеспечивается минимум средней величины порогового отношения сигнал-шум;

• в разработке квазиоптимального инвариантного к скорости и многоканального по ускорению способа обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов, обеспечивающего выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум в среднем до 4 дБ по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению алгоритмом обнаружения для режима средней частоты повторения импульсов;

• в разработке квазиоптимального адаптивного алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой

входных отсчётов, позволяющего существенно сократить число вычислительных операций при реализации;

• в разработке алгоритма повышения точности оценки дальности до маневрирующего объекта при использовании зондирующего ЛЧМ-сигнала.

Внедрение научных результатов. Результаты диссертационной работы внедрены в опытно-конструкторские работы и промышленные разработки ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР» г.Москва '-(НИИ" йРяпсвет»), а также в учебный процесс Рязанского государственного радиотехнического университета при преподавании дисциплин «Теоретические основы радиоэлектронной борьбы» и «Средства радиоэлектронной защиты РЭС», в т.ч. в форме программно-методического обеспечения к лабораторной работе, что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Апробация работы произведена в форме научных докладов, дискуссий по основным результатам диссертационной работы, которые проходили на следующих научных конференциях УН-научно-технической конференции НИТ-2003, (г. Рязань); 12-й международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (г. Рязань); международных научно-технических конференциях В8РА-2003, ОБРА-2005 (г. Москва); 39-й научно-технической конференции РГРТА (г. Рязань).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных и 2 рукописных научных работы, в том числе 2 статьи в центральной печати, 5 тезисов докладов на конференциях, 2 статьи в межвузовских сборниках, 1 статья в «Вестнике РГРТА», 2 отчета по НИР, получено положительное решение о выдаче патента на способ обнаружения маневрирующих объектов.

Структура н объём диссертации. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения и приложений. Общий объём диссертации включает 135 страниц, библиографический список состоит из 102 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕТРАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, представлены основные положения, выносимые на защиту, определены цель и задачи исследования, изложены новые результаты, полученные при исследовании, их научное и практическое значение, а также реализация и практическое внедрение.

В первом разделе рассмотрен выбор диапазона изменения радиального ускорения объекта на основе анализа пространственных изменений дальности от носителя РЛС до объекта. Рассмотрено влияние

радиального ускорения объекта на усреднённый коэффициент улучшения отношения сигнал-(помеха+шум) МДФ, СВПО на фоне шумов и на фоне помех МДФ и дальность обнаружения. Рассмотрены существующие в настоящее время алгоритмы обнаружения маневрирующих объектов и измерения их параметров, классификация которых представлена на рис. 1. Определены направления диссертационного исследования.

Алгоритмы обнаружения маневрирующих объектов

Многоканальные по скорости и ускорению

Адаптивные

С разбиением входной выборки _на короткие гегменти

Без разбиения входной выборки на короткие сегменты_

С когерентной обработкой после накопления в МДФ

С оценкой скорости и многоканальностью по ускорению

С оценкой ускорения и многоканальностью по скорости

С оценкой скорости и ускорения

С некогерентной обработкой после накопления в МДФ

Рис. 1

Во втором разделе применены критерии статистического синтеза алгоритмов обнаружения радиолокационных сигналов, обоснованы методы анализа эффективности алгоритмов обнаружения, синтезирован и проанализирован оптимальный алгоритм обнаружения маневрирующих объектов, синтезированы и проанализированы неадаптивный, инвариантный к скорости и многоканального по ускорению и адаптивный алгоритмы обнаружения маневрирующих объектов. Найдено выражение для определения нижней границы Рао-Крамера оценок скорости и ускорения. На основании анализа СВПО многоканального алгоритма обнаружения определено наличие числа каналов по ускорению, при котором обеспечивается минимум средней величины в пороговом отношении сигнал-шум (сигнал-(помеха+шум)). Исследована возможность повышения точности оценки дальности до маневрирующего объекта частотным способом.

Оптимальная обработка согласно статистической теории обнаружения основана на вычислении отношения правдоподобия. Входной процесс является аддитивной смесью флюктуирующих по амплитуде отражений от маневрирующего объекта, внутреннего шума приёмника (некоррелированной составляющей). При этом совместная № мерная плотность распределение смеси сигнала и шума Рсш(и) при известных значениях доплеровской фазы сигнала рс и его первой производной у,' имеет вид:

^сш(и) = (ЗД^СЙсКК-)]-1 ехр(-1ин1Си) =

где и - вектор входной выборки; \УСШ - матрица, обратная корреляционной матрице Ксш с элементами:

Л-м ехр«/-*)^ +±((*0-у)2 -(г0 (1)

где 9 - отношение сигнала к шуму по мощности, р'.к— коэффициенты

межпериодной корреляции сигнала, <рс - межпериодный набег фазы сигнала за счёт скорости, (р'с - межпериодный набег фазы сигнала за счёт

ускорения, <ф - точка отсчёта скорости. Отношение правдоподобия с использованием Л^-мерных плотностей распределения для суммы сигнала и шума имеет следующий вид:

£(и) = С0ехр|1 ¿руЧ

где с0 =<1е1К111/ае1Ксп» ~~ матрица обработки, элементы которой

определяются как = Sjk — , £0 - порог обнаружения. Показано,

что эффективность оптимального алгоритма обнаружения маневрирующих объектов совпадает с эффективностью оптимального алгоритма обнаружения неманеврирующих объектов при полностью известных параметрах сигнала.

Точка отсчёта скорости определялась из анализа элементов матрицы Фишера. При гауссовской функции плотности распределения сигнала и шума элементы информационной матрицы Фишера примут следующий ВИД: те / '•> , „ 1г(В„Я'), ,с / -л гг(ВХ)' где

К — корреляционная матрица входного процесса (1), элементы матрицы Ъу имеют вид: Впи --(¡-Лгаи, элементы матрицы ВуА имеют вид:

BrAIJ=(~{i-jЖto-¡)г-(t,-jf)) а,у элементы матрицы Вл имеют вид:

в _ -/)*-(< -у)2)2 а ' а,1 ~ алгебраическое дополнение ('-го, у-го

элемента корреляционной матрицы Л. Показано, что при 10=№2 коэффициент корреляции оценок скорости и ускорения равен нулю.

В первом разделе отмечено, что недостатком существующих алгоритмов обнаружения является очень существенное число вычислительных операций на реализацию и отсутствие разрешения по ускорению, поэтому применение их на практике затруднительно, в связи

с чем, исследована зависимость СВПО0{Ма) от числа каналов по ускорению многоканального по скорости и ускорению алгоритма :

1

«V

1К

кш0 &<рс Aq>[ Гч fit

F iy'4(*«>

) »"'» dtp, d<p\

NM.

где Дрс - ширина канала по скорости, Др'с— ширина канала по ускорению, w - вектор обработки {wy}={exp(-i(/>c+l/2/Vc))},y=0,l.JV-l, I - единичная матрица, =9j+ \/2А<рс =<Pj- , <p'Kt = <р'к - 1/2Д<р'с,

<р'* =р;+1/2Д<г>;> Д?>с = 2n[{N -1)» ^„„-межпериодный

набег фазы сигнала за счёт ускорения, соответствующий максимальному значению ускорения, Ма — число каналов по ускорению.

На основе анализа изменения спектра отражённого сигнала при накоплении в МДФ синтезирован неадаптивный алгоритм обнаружения с разбиением входной выборки на короткие сегменты, длина которых выбирается таким образом, чтобы ширина канала короткого сегмента равнялась суммарной ширине каналов МДФ на всю пачку, в которых находится спектр сигнала. Достаточная статистика имеет вид:

з

£(р,т) =

"sJ'V.-l

2z.fr

Nm

(2)

где Mas~ количество сегментов БПФ в канале по ускорению; N„ — длина короткого БПФ, р — номер канала по скорости, т - номер канала по ускорению.

На основе анализа статистики (2) синтезирован неадаптивный алгоритм обнаружения маневрирующих объектов с разбиением входной выборки на короткие сегменты и прореживанием входных отсчётов. Длина сегмента выбирается аналогичным образом. Достаточная статистика имеет вид:

50?,/и) =

t=0 i=0

(3)

Анализ эффективности рассмотренных алгоритмов обнаружения производился с помощью метода собственных значений, при этом алгоритм обнаружения, вычисляющий статистику (2), проигрывает многоканальному по скорости и ускорению алгоритму обнаружения 4 дБ, алгоритм обнаружения, вычисляющий (3), проигрывает 4,1 дБ.

Другой подход к синтезу алгоритмов обнаружения . основан на разложении матрицы обработки многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения в ленточно-диагональной вид. При

этом также возможно введение многоканальное™ как по скорости, так и по ускорению. Достаточная статистика при этом имеет вид:

, (4)

у-о *•

где *?'„= 'Уст«» — настройка т-го канала по ускорению; Ма - число

каналов по ускорению;^ = 2лр/(ЛГ-1)- настройка р-го канала по

скорости; N - число каналов по скорости. Недостатком данного алгоритма обнаружения является большое (число каналов по скорости и ускорению равно числу каналов по скорости и ускорению в многоканальном по скорости и ускорению алгоритме) суммарное число каналов обнаружения, усложняющих реализацию.

Вычисление оценки максимального правдоподобия скорости и введение многоканальности по ускорению приводят к квазиоптимальному инвариантному к скорости и многоканальному по ускорению алгоритму обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой:

£<*...«) =|22£/^£/;ехР( 1 • (5)

Алгоритм обнаружения, вычисляющий статистику (5), инвариантен к межпериодному набегу фазы сигнала за счёт скорости и осуществляет накопление мультипликаций в каналах по ускорению. Канал по ускорению определяет значения фазовращающих множителей, на которые последовательно умножаются мультипликации. Особенностью алгоритма (5) является то, что спектральный анализ выполняется в диапазоне, существенно меньшем, чем 2я, поэтому применение для вычисления статистики (5) алгоритма БПФ нецелесообразно. Используем при вычислении достаточной статистики (5) алгоритм г-преобразования с использованием ЛЧМ-фильтрации:

£ (.Ф,. т ) =

ехр( -/(■!-- " Х'^Уш-',)

¡я о

(б)

£. '1

где — 2 , Ку = ТУ 2 . Таким образом, вычисление статистики

(6) заключается в вычислении взвешенной свёртки последовательностей {У} и {V} и умножении на соответствующие фазовращатели.. Причём все элементы последовательностей {А}, {у} (т~0...Ма-\) вычисляются заранее и хранятся в ПЗУ. На данный способ обнаружения маневрирующих объектов получено положительное решение из ФИПС.

Д?, дБ

Для анализа характеристик обнаружения применён метод собственных значений. Матрица обработки алгоритма (4) имеет вид: (91 у, л=ехр(-/( <?,,+(/+( 1 -Ы)12)<р'т)), если (наддиагональные элементы),

б1д=ехр0'(9>?+(Ы-(1-Л0/2)^т)), если ]-к= 1 (поддиагональные элементы). Элементы матрицы обработки алгоритма (5) имеют вид: =ехр(-/(^+0'+(1-ЛО/2) <р'„)), если Аг-у=1, 22^ =ехр(;( -Л/)/2) ,/>'„)),

если ]-к=\.

При использовании для анализа алгоритма с накоплением мультипликаций метода собственных значений при длительности пачки №>40 собственные значения матрицы КО близки, что приводит к неработоспособности метода из-за накопления вычислительной ошибки при расчёте. Поэтому для анализа эффективности данных алгоритмов при большом числе импульсов применено статистическое моделирование. Порог обнаружения определялся на основе метода экстремальных статистик при вероятностях ложной тревоги больше Ю"3.

На рис. 2 представлен выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум

инвариантного к скорости и многоканального по ускорению алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной ^ обработкой по сравнению с

многоканальным по скорости и ускорению. Кривая 1 соответствует №=1024, 2 - N=512, 3 - №=256. Из анализа зависимостей следует, что инвариантный к скорости и многоканальный по ускорению алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой проигрывает в пороговом отношении сигнал-шум многоканальному по скорости и ускорению, при равенстве числа каналов по скорости числу импульсов в пачке (N=N4): 2 дБ при №=1024, №=512, №=256. При уменьшении числа каналов по скорости в два раза ^=N/2 инвариантный к скорости и многоканальный по ускорению алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой выигрывает в пороговом отношении сигнал-шум у многоканального по скорости и ускорению около 6 дБ при №1024, №=512, №=256, - число каналов по скорости.

Неопределённость относительно ускорения, возможно устранить адаптацией по этому параметру. Синтезирован квазиоптимальный адаптивный алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой с оценкой скорости и ускорения:

5(Ф..ф:) =1 е'У ; .,-(7 + 1—(7)

у.о £ ±

Оценка ускорения определяется по правилу:

#=агс1В(1т(П/МП)> (8)

где у = ;

У=о

Эффективность алгоритма (7) определялась на . основе статистического моделирования. Квазиоптимальный адаптивный алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой с оценкой скорости и ускорения проигрывает многоканальному по скорости и ускорению в пороговом отношении сигнал-шум от 1 до 2,5 дБ: при №= 128, Ма-10, №=64 - 1 дБ; при №=512, Л/„=20, №=256 - 2,5 дБ.

Одним из основных методов измерения дальности в режиме ВЧПИ является частотный, при этом точность оценки дальности низкая. Измерение дальности производится в два этапа: на первом этапе достаточная статистика имеет вид - ио)н<Зотиш, где элементы

матрицы (2„5 имеют вид: = ехр(/ ((М) ((Л72-./)2-(ЛУ2-к)г)<р'с),

им - вектор входной выборки на первом этапе. После усреднения по доплеровской фазе получим максимально правдоподобную оценку <рс и ф'с с точностью до канала.

На втором этапе достаточная статистка имеет вид:

%{<Рс<Р'с,<Ря) = иган<2гаи,у, где элементы матрицы Од имеют вид: 2щ*=

=ехр(1((/-к)(<рс-<рк)+,А((М/2-])2-(М/2-к)2) ф'с )), иге - вектор входной выборки

на втором этапе, _ 4я- 1УГЯ _ дальномерный набег фазы сигнала, -* с N

девиация частоты излучаемого колебания, Я - дальность до объекта, с — скорость света. Для повышения точности оценки дальности до маневрирующего объекта частотным способом применён интерполяционный алгоритм повышения точности оценки частоты:

П<р) = *£а1(р '> <Рк.»Ь Ь=2М+\ - общее число спектральных

1-0

отсчётов, участвующих в алгоритме повышения точности. На рис. 3 представлены зависимости СКО оценки дальности при различных значениях девиации частоты, кривые 1 соответствуют девиации 25 кГц, кривые 2 - 60 кГц. Сравнение кривых на рис. 3 показывает, что применение интерполяционного алгоритма позволяет в 2,5 раза повысить точность измерения дальности по сравнению с известным алгоритмом повышения точности. Увеличение параметра окна приводит к

повышению точности измерения дальности, но при этом происходят расширение полосы пропускания доплеровского канала, уменьшение когерентного усиления в доплеровском канапе, что в свою очередь приводит к возрастанию порогового отношения сигнал-шум.

Потери в пороговом отношении сигнал-шум в зависимости от параметра окна проанализированы с помощью имитационного моделирования и представлены в таблицах 1 и ' 2. Сравнение данных таблиц 1 и 2 показывает, что при фиксированном значении' ширины основного лепестка можно добиться меньших

потерь в пороговом отношении сигнал-шум, применяя окно Дольфа-Чебышева. При увеличении параметра окна (уменьшении уровня боковых лепестков АЧХ доплеровских каналов) потери в отношении сигнал-шум могут превысить допустимые, что приведет к уменьшению дальности обнаружения.

Таблица 1 Таблица 2

\

, 1

-5 -3 -1 1 3 5 9, дБ

Рис. 3

а 3 4 5

А?. дБ 1,8 1,9 3,4

а 2,2 3 3,7 5,2

АЧ, ДБ 2 2,6 3,2 3,3

Поэтому данный алгоритм повышения точности оценки дальности целесообразно использовать не на предельных энергетических дальностях, при этом на первом этапе обнаружения-измерения дальности окно ДЧ выбирать с небольшим значением параметра окна (а = 2,5...3,0), на втором этапе - окно ДЧ с большим значением параметра "окна (а = 4,0...4,5). ; .:

В третьем разделе рассмотрены вопросы имитационного моделирования синтезированных алгоритмов обнаружения, а также вопросы вычислительной эффективности. Определение порога обнаружения осуществлялось по методу экстремальных статистик, вероятность правильного обнаружения определялась по определению. При вычислении дисперсии оценки межпериодного набега фазы за счёт скорости учтена цикличность оценки. Квадратурные проекции сигнала задавались в виде:

и1 = с°<У<Рс + - '<РС + ^Уг<Р'сУ) + гпогт(ЛЛОД),

= + ) + VI со^<рс + + гаогт(Дг,0,1)/ .

Расхождение теоретических характеристик обнаружения, полученных на основании метода собственных значений, с характеристиками, полученными при моделировании, не превосходит 0,2 дБ.

Суммарные вычислительные затраты, определяемые в элементарных операциях (ЭО), под которыми понимаются операции сложения и умножения, на реализацию алгоритмов обнаружения представлены в таблице 3.

Таблица 3

Алгоритм обнаружения Число ЭО, затрачиваемых на реализацию

Многоканальный по скорости и ускорению Ma(5N log2N+6N)+3Nv Ма

Неадаптивный с секционированием входных отсчётов 2 (5N/2 log2(N/2))+(N-1 )/2+3NJ2+5N+ +log ,(A0

Неадаптивный с секционированием и прореживанием входных отсчётов (5АУ2 log2(/V/2))+20V-l )/2+3jVv/2+5+ +Iog2(/V)

Инвариантный к скорости и многоканальный по ускорению с предварительной мультипликативной обработкой 6(N-2)+lO(N+ Ma -2)log2(<V+ Ma -2)+ +6{N+ Ma -2)+6 Ma +3 Ma

Адаптивный с предварительной мультипликативной обработкой 2{N-1 )+2(N-2)+12+3

Показано, что квазиоптимальный инвариантный к скорости и многоканальный по ускорению алгоритм обнаружения превосходит по вычислительной эффективности многоканальный в 10-11 раз и до 5 раз -известный с разбиением на секции. При этом выигрыш не зависит от числа каналов по скорости. Квазиоптимальный адаптивный алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой превосходит многоканальный в 108 раз (.N=512, M„=20, NV=N) и в 55 раз -известный с разбиением на секции. Квазиолтимальный неадаптивный алгоритм обнаружения с секционированием входных отсчётов по

вычислительной эффективности превосходит многоканальный по скорости и ускорению (при А^Л^в 3,2 раза, N=512, Ма=4).

Рассмотрена возможность реализации синтезированных алгоритмов на основе цифровых сигнальных процессоров.

В заключении подведены итоги диссертационной работы и сформулированы её основные научные и практические результаты, которые сводятся к следующему:

» исследовано влияние радиального ускорения объекта на вероятностные и энергетические характеристики систем межпериодной обработки радиолокационных сигналов;

• проанализировано изменение пространственных координат сверхманевренного объекта и носителя в процессе обнаружения, позволяющее определить реальный диапазон изменения радиального ускорения с учётом физических возможностей современных ЛА. Показано, что при зондировании пространства пачкой простых импульсных сигналов данный диапазон существенно меньше, чем значение первого «слепого» ускорения;

• проведён анализ влияния радиального ускорения объекта на энергетические характеристики МДФ, вероятностные характеристики, дальность обнаружения, показано, что наличие радиального ускорения приводит к потерям в КУ до 10 дБ, снижению дальности обнаружения в 2...3 раза;

• исследована и проанализирована зависимость СВПО от числа каналов по ускорению. Показано наличие числа каналов по ускорению для многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения сигналов, отражённых от маневрирующего объекта, при котором обеспечивается минимум средней величины- порогового отношения сигнал-шум (сигнал-(помеха+шум)), в частности при N=512, /*=10"7, Л/сГ=0,01,^=128;

• проведён статистический синтез квазиоптимального инвариантного к скорости и многоканального по ускорению алгоритма обнаружения ■ с предварительной мультипликативной обработкой, обеспечивающего выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум в среднем до 4 дБ по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению для ряда режимов работы ИД РЛС;

• проведён статистический синтез квазиоптимального адаптивного алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой, обеспечивающего многократный выигрыш в количестве вычислительных операций по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению;

• проведён статистический синтез квазиоптимального неадаптивного алгоритма обнаружения с секционированием входных

отсчётов, обеспечивающего выигрыш в количестве вычислительных операций в среднем в 2,5 раза по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению;

• исследована возможность применения интерполяционного алгоритма повышения точности оценки частоты для задачи повышения точности оценки дальности до маневрирующего объекта частотным способом и показано, что это позволяет снизить СКО оценки дальности в среднем в 2,5 раза по сравнению с применяемым на практике методом;

• разработан программный комплекс для анализа влияния радиального ускорения объекта на вероятностные и энергетические характеристики многоканальных обнаружителей.

В приложении приведёны список условных обозначений и аббревиатур, встречающихся в тексте диссертации, а также копии актов внедрения результатов, полученных в данной диссертационной работе.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах

1. КошелевВ.И., Белокуров В.А. Синтез и анализ обнаружителей радиолокационных сигналов, отражённых от маневрирующей цели // Изв. вузов. Радиоэлектроника. 2005. №3. С. 56-63.

2. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Адаптивное выделение маневрирующих целей // Цифровая обработка сигналов. 2005. №1. С. 41-46.

3. Кошелев В.И., Белокуров В.А., Горкин В.Н. Алгоритмы повышения точности измерения дальности в РЛС с квазинепрерывным линейно-частотно-модулированным сигналом // Вестник РГРТА. Вып. 16. 2005. С. 103-106.

4. Белокуров В.А. Характеристики обнаружения систем обработки отражённых сигналов от маневрирующей цели // Методы и устройства обработки сигналов в радиотехнических устройствах: Межвузовский сборник научных трудов. Рязань: РГРТА, 2004. С.48-51.

5. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Влияние эффекта маневрирования цели на обнаружение доплеровских сигналов // Методы и устройства обработки сигналов в радиотехнических системах: Межвузовский сборник научных трудов. - Рязань: РГРТА, 2003. С. 79-83.

6. Кошелев В.Й., Белокуров В.А. Алгоритм обнаружения маневрирующей цели // Цифровая обработка сигналов и её применение (08РА-2003): Тезисы докладов международной научно-техн. конф. Москва, 2003.

7. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Адаптивное выделение сигналов, отражённых маневрирующим объектом на фоне шумов // Цифровая обработка сигналов и её применение (08РА-2005): Тезисы докладов международной научно-техн. конф. Москва, 2005.

8. Белокуров В.А. Разработка программного комплекса «Стрела» для расчёта обнаружителя маневрирующих объектов // Новые информационные технологии (НИТ-2003): Тезисы докладов VII научно-техн. конф. Рязань: РГРТА, 2003. С. 53-55.

9. Кошелев В.И. Белокуров В.А. Анализ влияния радиального ускорения цели на вероятностные и энергетические характеристики многоканальных систем межпериодной обработки // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Тезисы докладов 12-й Международной научно-техн. конф. Рязань: РГРТА, 2003. С. 35-37.

10. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Алгоритмы обнаружения маневрирующей цели // Тезисы докладов 39-й научно-техн. конф. Рязань. 2003. С. 3.

11. Разработка методов и устройств первичной и вторичной обработки эхо-сигналов сверхманевренных объектов: Отчет о НИР (закл.) / РГРТА; Науч. рук. Кошелев В.И. Тема №10-04Г; №ГР01200410118. Рязань, 2004. 65 с. Соисполн.: Андреев В.Г., Алпатов Б.А., Белокуров В,А., Бохан К.А.

12. Технологии обработки видео- и радиолокационной информации в комплексах обнаружения, распознавания и сопровождения целей: Отчет о НИР (закл.) / РГРТА; Науч. рук. Алпатов Б.А. Тема № 9-05Г; №ГР01200501965. Рязань, 2005. 249 с. Соисполн.: Селяев A.A., Кошелев В.И., Кириллов С.Н., Белокуров В.А. и др.

БЕЛОКУРОВ ВЛАДИМИР АЛЕКСАНДРОВИЧ

Методы повышения эффективности обнаружения и измерения параметров эхо-сигналов сверхманевренных объектов

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 25.05.06. Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л.1,0.

Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ

Рязанский государственный радиотехнический университет. 390005, г. Рязань, ул. Гагарина, 59/1. Редакционно-издательский центр РГРТУ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОБЗОР ИСТОЧНИКОВ И ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Обзор алгоритмов обнаружения и измерения параметров эхо-сигналов маневрирующих объектов.

1.2. Влияние радиального ускорения объекта на энергетические характеристики систем первичной обработки радиолокационных сигналов.

1.3. Влияние радиального ускорения объекта на вероятностные характеристики систем первичной обработки радиолокационных сигналов.

1.4. Влияние радиального ускорения объекта на дальность обнаружения.

1.5. Выводы.

2. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ-ИЗМЕРЕНИЯ СВЕРХМАНЕВРЕННЫХ ОБЪЕКТОВ.

2.1. Критерии синтеза алгоритмов обнаружения и обоснование методики анализа их характеристик обнаружения.

2.2. Исследование свойств оценок скорости и ускорения.

2.3. Анализ оптимального алгоритма обнаружения маневрирующих объектов.

2.4. Синтез и анализ многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения маневрирующих объектов.

2.5. Синтез и анализ неадаптивных алгоритмов обнаружения эхо-сигналов сверхманевренных объектов с секционированием входных отсчётов.

2.6. Синтез и анализ квазиоптимального инвариантного к скорости и многоканального по ускорению алгоритма обнаружения эхо-сигналов сверхманевренных объектов с мультипликативной обработкой входных отсчётов.

2.7. Синтез и анализ квазиоптимального адаптивного алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой с оценкой скорости и ускорения.

2.8. Синтез и анализ квазиоптимального алгоритма обнаружения на фоне коррелированных помех.

2.9. Алгоритм повышения точности измерения дальности до сверхманевренного объекта при использовании сигналов с линейной частотной модуляцией.

2.10. Выводы.

3. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ СВЕРХМАНЕВРЕННЫХ ОБЪЕКТОВ.

3.1. Имитационное моделирование алгоритмов обнаружения маневрирующих объектов.

3.2. Оценка вычислительной эффективности алгоритмов обнаружения сверхманевренных объектов.

3.3. Реализация алгоритмов обнаружения сверхманевренных объектов.

3.4. Выводы.

Актуальность темы

Развитие теории и практики авиационной науки, основанное на использовании достижений нестационарной аэродинамики, динамики полёта в неустановившемся движении и применении более совершенных алгоритмов и систем автоматического управления, обладающих существенно более высокой адаптацией к условиям полёта, привели к созданию нового типа летательных аппаратов (ДА), так называемых сверхманевренных летательных аппаратов, далее по тексту - маневрирующий объект, а также беспилотных летательных аппаратов. Сверхманевренными считаются те самолёты [1, 2, 3], в которых за счёт развитой механизации крыла, специальных органов непосредственного управления подъёмной и боковой силами и применения высокоэнергетических двигателей с управляемым вектором тяги возможно выполнение маневров, таких как «кобра Пугачёва», «колокол», «мангуст» и другие, с существенно более сложными пространственными эволюциями, приводящими к дополнительной частотной модуляции отражённых сигналов. Также важно отметить, что дополнительная частотная модуляция отражённого сигнала проявляется и при равномерном прямолинейном движении объекта за счёт изменения ракурса [1]. В той или иной степени, элементами сверхманевренности обладают все истребители и многофункциональные самолёты четвёртого поколения [4, 5, 6]: F-15, F-16, F-18, МиГ-29, Су-27, Су-35, Су-37, а также многофункциональные самолёты пятого поколения: F-22. Несмотря на чрезвычайную важность этого свойства JIA в настоящее время, в литературе [4, 5, 6] отсутствует его чёткое определение.

В техническом плане изменение доплеровской частоты, или что эквивалентно, наличие радиального ускорения объекта, в процессе обнаружения приводит к нарушению когерентности принимаемого сигнала [7], выраженному в размывании спектра, и, как следствие, снижению эффекта когерентного накопления, уменьшению дальности обнаружения, потерям в пороговом отношении сигнал-шум.

При небольшой дальности до маневрирующего объекта или большой эффективной площади рассеяния, когда отражённый сигнал имеет большую мощность, «размывание» спектра, за счёт дополнительной частотной модуляции, по нескольким фильтрам может привести к принятию ложного решения о наличии нескольких объектов. В свою очередь, при обнаружении группы объектов факт «размывания» спектра приводит к ухудшению разрешающей способности по скорости [8].

Данная проблема особенно актуальна для бортовых импульсно-доплеровских PJIC (ИД PJIC), так как время когерентного накопления сигнала составляет порядка сотен миллисекунд [9], ракурс объекта изменяется в более существенных пределах, за счёт собственного движения носителя [10], чем для наземных PJIC.

Для решения задачи обнаружения [9, 11, 12], в том числе, маневрирующих объектов, широкое распространение получили многоканальные алгоритмы обнаружения, представленные в работах Лукошкина А.П. [13], Кузменкова Ю.В., Логинова В.М. [14], Самарина О.Ф., Артемьева А.И., корпорации Lockheed [15], Страховой [16] и др. Наряду с достоинствами: меньшее число вычислительных операций, затрачиваемых на реализацию, им присущи неявные недостатки, связанные с увеличением потерь в пороговом отношении сигнал-шум, которые пропорциональны диапазону измерения ускорения движения объекта. Последнее приводит к неэффективности их применения в ряде режимов работы ИД РЛС (например, режим средней частоты повторения импульсов (СЧПИ)), так как диапазон анализируемого радиального ускорения составляет существенную величину.

Одним из способов однозначного измерения дальности в ИД РЛС, работающей в режиме высокой частоты повторения импульсов (режим ВЧПИ), является использование сигналов с ЛЧМ — модуляцией [9], описанное в работах Бакулева П.А., Ширмана Я.Д., Винницкого А.С. При измерении дальности до маневрирующего объекта, за счёт появления дополнительной частотной модуляции, вызванной радиальным ускорением объекта, точность измерения дальности существенно ухудшается. Соответственно ухудшается точность оценки параметров движения объекта, выдаваемых в алгоритмы захвата и сопровождения.

Цель работы заключается в разработке новых квазиоптимальных адаптивных и неадаптивных алгоритмов обнаружения маневрирующих объектов и направлена на повышение эффективности обнаружения маневрирующих объектов и повышении точности измерения дальности до них для импульсно-доплеровской PJIC.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

• произвести детальный анализ влияния радиального ускорения объекта на вероятностные и энергетические характеристики многоканального допле-ровского фильтра (МДФ), дальность обнаружения и использовать полученную информацию при синтезе алгоритмов обнаружения маневрирующих объектов;

• произвести анализ влияния числа каналов по ускорению на среднею вероятность правильного обнаружения (СВПО) многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения сигналов с целью определения числа каналов по ускорению, при котором обеспечивается минимум средней величины порогового отношения сигнал-шум;

• произвести статистический синтез и анализ квазиоптимального неадаптивного алгоритма обнаружения маневрирующих объектов с секционированием последовательности входных отсчётов, требующего для реализации меньшего числа вычислительных операций;

• произвести статистический синтез и анализ квазиоптимальных инвариантного к скорости и многоканального по ускорению и адаптивного к ускорению алгоритмов обнаружения маневрирующих объектов с предварительной мультипликативной обработкой последовательности входных отсчётов, обеспечивающих выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум;

• разработать способ повышения точности оценки дальности до маневрирующего объекта частотным способом с использованием многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения на основе применения алгоритмов повышения точности оценки частоты с использованием интерполяционных полиномов;

• произвести сравнительный анализ вычислительной эффективности синтезированных алгоритмов обнаружения с известными;

• рассмотреть пути технической реализации синтезированных алгоритмов обнаружения маневрирующих объектов.

Методы анализа, используемые в диссертационной работе, основаны на статистической теории радиотехнических систем, ЛЧМ-фильтрации, математическом моделировании. Основные числовые результаты получены в рамках методов статистического синтеза, в частности, метода максимального правдоподобия, метода собственных значений, метода экстремальных статистик, неравенства Рао-Крамера, методов статистического моделирования.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) способ квазиоптимальной инвариантной к скорости и многоканальной по ускорению обработки сигнала с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов, обеспечивающий выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум в среднем до 4 дБ, по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению алгоритмом обнаружения, и значительно превосходящий его по вычислительной эффективности;

2) квазиоптимальный неадаптивный алгоритм обнаружения с секционированием входных отсчётов, позволяющий в 2,5 раза повысить вычислительную эффективность по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению алгоритмом обнаружения;

3) квазиоптимальный адаптивный алгоритм обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов с оценкой скорости и ускорения, позволяющий существенно повысить вычислительную эффективность;

4) алгоритм повышения точности измерения дальности до маневрирующего объекта частотным методом, на основе применения интерполяционных полиномов, позволяющий до 2,5 раз снизить СКО оценки дальности, по сравнению с широко применяемым на практике методе максимума параболической огибающей трёх дискретных отсчётов.

Научная новизна диссертации заключается в следующем:

• произведён анализ влияния радиального ускорения объекта на вероятностные и энергетические характеристики МДФ на дальность обнаружения;

• получены значения нижних границ дисперсий совместных оценок скорости и ускорения с применением неравенства Рао-Крамера;

• разработаны новые квазиоптимальные инвариантный к скорости и многоканальный по ускорению и адаптивный алгоритмы обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов;

• разработан квазиоптимальный неадаптивный алгоритм обнаружения с секционированием и прореживанием входных отсчётов, позволяющий снизить вычислительные затраты системы обработки;

• усовершенствован алгоритм измерения дальности до маневрирующего объекта при использовании зондирующего ЛЧМ-сигнала.

Научное и практическое значение заключается в:

• проведении всестороннего анализа влияния радиального ускорения объекта на вероятностные и энергетические характеристики МДФ;

• анализе зависимости СВПО от числа каналов по ускорению многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения, позволяющей выбрать число каналов по ускорению, при котором обеспечивается минимум средней величины порогового отношения сигнал-шум;

• разработке квазиоптимального инвариантного к скорости и многоканального по ускорению алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов, обеспечивающего выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум в среднем до 4 дБ по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению алгоритмом обнаружения для режима СЧПИ, позволяющего изменять диапазоны измерения ускорения, число каналов по ускорения без увеличения вычислительных затрат;

• разработке квазиоптимального адаптивного алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой входных отсчётов с оценкой скорости и ускорения, позволяющего существенно сократить число вычислительных операций при реализации;

• разработке алгоритма повышения точности оценки дальности до маневрирующего объекта при использовании зондирующего ЛЧМ-сигнала.

Внедрение научных результатов. Результаты диссертационной работы внедрены в опытно-конструкторские работы и промышленные разработки ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР» г. Москва, а также в учебный процесс Рязанского государственного радиотехнического университета при преподавании дисциплин «Теоретические основы радиоэлектронной борьбы» и «Средства радиоэлектронной защиты РЭС», в т.ч. в форме программно-методического обеспечения к лабораторной работе.

Апробация работы произведена в форме научных докладов, дискуссий по основным результатам диссертационной работы, которые проходили на следующих научных конференциях: VII-научно-технической конференции НИТ-2003, (г. Рязань); 12-й Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций», (г. Рязань); Международных научно-технических конференциях DSPA-2003, DSPA-2005, (г. Москва); 39-й научно-технической конференции РГРТА, (г. Рязань).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных и 2 рукописные научные работы, в том числе 2 статьи в центральной печати, 5 тезисов докладов на конференциях, 2 статьи в межвузовских сборниках, 1 статья в «Вестнике РГРТА», 2 отчета по НИР, кроме того, получено положительное решение из ФИПС о выдаче патента на способ обнаружения маневрирующих объектов.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения и приложений. Общий объём диссертации 135 страницы, включая библиографический список из 102 источников.

3.4. Выводы

В данном разделе диссертационной работы рассмотрены вопросы статистического моделирования и вычислительной эффективности синтезированных алгоритмов обнаружения сигналов, отражённых от маневрирующих объектов.

1. Результаты проведенного статистического моделирования подтверждают результаты теоретического анализа исследуемых систем обработки сигналов, отражённых от маневрирующих объектов, которые проведены во втором разделе. При этом отличия в пороговых сигналах, соответствующих теоретическим характеристикам обнаружения, полученных на основе метода характеристических функций, и экспериментальным характеристикам обнаружения, полученных методом статистического моделирования, для рассматриваемых систем обработки сигналов не превосходят 0,1-0,2 дБ.

2. Рассмотрены вопросы, связанные с вычислительной эффективностью синтезированных алгоритмов обнаружения. Показано, что на реализацию квазиоптимального инвариантного алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой входной последовательности с оценкой скорости и многоканальностью по ускорению, затрачивается в 5-10 раз меньше вычислительных операций по сравнению известными.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результатом исследований, проведённых в данной диссертационной работе, является:

• исследование влияния радиального ускорения объекта на вероятностные и энергетические характеристики систем межпериодной обработки радиолокационных сигналов; синтез и анализ квазиоптимальных адаптивных и неадаптивных систем обработки, позволяющих повысить эффективность ИД РЛС;

• на основе анализа изменения пространственных координат сверхманевренного объекта и носителя в процессе обнаружения определен реальный диапазон изменения радиального ускорения, с учётом физических возможностей современных JIA Показано, что при зондировании пространства пачкой простых импульсных сигналов данный диапазон существенно меньше, чем значение первого «слепого» ускорения;

• проведён анализ влияния радиального ускорения объекта на энергетические характеристики МДФ, вероятностные характеристики, дальность обнаружения, показано, что наличие радиального ускорения приводит к потерям в КУ до 10 дБ, снижению дальности обнаружения в 2.3 раза;

• проанализирована зависимость СВПО от числа каналов по ускорению. Показано наличие числа каналов по ускорению для многоканального по скорости и ускорению алгоритма обнаружения сигналов, отражённых от маневрирующего объекта, при котором достигается минимум величины порогового отношения сигнал-шум, в частности при N= 512, F=10"7, AfcT =0,01, Maopt= 128;

• проведён статистический синтез квазиоптимального инвариантного к скорости и многоканального по ускорению алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой, обеспечивающего выигрыш в пороговом отношении сигнал-шум в среднем до 4 дБ по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению в случае уменьшения числа каналов по скорости в средним до 3 раза;

• проведён статистический синтез квазиоптимального адаптивного алгоритма обнаружения с предварительной мультипликативной обработкой с оценкой скорости и ускорения, обеспечивающего существенный выигрыш в числе вычислительных операций по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению (до 50 раз);

• проведён статистический синтез квазиоптимального неадаптивного алгоритма обнаружения с секционированием входных отсчётов, обеспечивающего выигрыш в числе вычислительных операций в среднем в 2 раза по сравнению с многоканальным по скорости и ускорению;

• исследована возможность применения интерполяционного алгоритма повышения точности оценки дальности до маневрирующего объекта частотным способом и показано, что он позволяет снизить СКО оценки дальности в среднем в 2,5 раза по сравнению с применяемым на практике методом;

• разработан программный комплекс для анализа влияния радиального ускорения объекта на вероятностные и энергетические характеристики многоканальных алгоритмов обнаружения.

Таким образом в соответствие с целью работы произведён подробный анализ влияния радиального ускорения объекта на параметры МДФ, произведён синтез квазиоптимального неадаптивного алгоритма обнаружения, позволяющего снизить вычислительные затраты на реализацию, произведён синтез инвариантного к скорости и многоканального по ускорению и адартивного алгоритмов обнаружения, предназначенных для режимов работы средней частоты повторения импульсов, увеличена точности оценки дальности частотным способом до маневрирующих объектов.

1. Канащенков А.И., Меркулов В.И., Самарин О.Ф. Облик радиолокационной системы современного истребителя с учётом состояния и перспектив развития авиации // Радиотехника. 2000. - № 1. - С. 29-37.

2. Канащенков А.И., Кузьмин А.Б., Меркулов В.И., Самарин О.Ф. Облик радиолокационной системы современного истребителя с учётом влияния экономических факторов // Радиотехника. 2000. - № 11. - С. 8-15.

3. Канащенков А.И. Облик перспективной бортовой радиолокационной системы // Радиотехника. 2002. - № 8. - С. 73-87.

4. Бабич В.К., Баханов JI.E., Герасимов Г.П. и др. Авиация ПВО России и научно-технический прогресс. Боевые комплексы и системы вчера, сегодня, завтра. / Под ред. Е.А. Федосова М.: Дрофа, 2001.

5. Бабич В.К. Сверхманевренность истребителя // Зарубежное военное обозрение. 1994. - №2. - С. 22-25.

6. Баранов Н., и др Сверхманевренность средство побеждать // Авиапанорама. - 1999.-№ 1.-С. 10-15.

7. Черных М.М., Васильев О.В. Экспериментальная оценка когерентности радиолокационного сигнала, отражённого от воздушной цели // Радиотехника. -1999.-№2.-С. 75-78.

8. Черных М.М., Васильев О.В. и др. Экспериментальное исследование информационных свойств когерентных радиолокационных сигналов // Радиотехника. 2000. - №3. - С. 47-54.

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

10. Справочник по радиолокации / Под ред. М. Сколника Нью-Йорк, 1970: Пер. с англ. (в четырех томах); Под общей ред. К.Н. Трофимова - М.: Советское радио, 1978.

11. Вайнштейн JI.A., ЗубаковВ.Д. Выделение сигналов на фоне случайных помех.- М.: Советское Радио. 1960. 448 с.

12. Вопросы статистической теории радиолокации. Т. 1 / П. А. Бакут, И. А. Большаков, Б. М. Герасимов и др.; Под ред. Г. П. Тартаковского. М.: Советское радио, 1963. - 424 с.

13. Обработка сигналов в многоканальных РЛС. / Под ред. А.П. Лукошкина. М.: Радио и связь, 1983. - 328 с.

14. Кузменков Ю.В., Логинов В.М Способы и устройства совместного измерения радиальной скорости и радиального ускорения // Радиотехника и электроника. 1997.-Т.42.-№ 12.-С. 1465-1475.

15. US WOO 184178, Publication date 2001-11-08. Dual detection processing for detecting signals with high acceleration uncertainty, LOCKHEED CORP (US).

16. Страхова Л.А. Обнаружение сигнала движущейся цели но фоне пассивных помех с применением спектрального анализа // Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. 1988. - №4. - С. 8-15.

17. Захаров С.И., Корадо В.А. Объединение независимых каналов обнаружения сигнала на фоне помех с неизвестными интенсивностями по критерию максимального правдоподобия // Радиотехника и электроника. 1982. - № 1. — С. 61-64.

18. Корадо В.А. Оптимальное объединение независимых каналов обнаружения сигналов на фоне гауссовских помех с неизвестными интенсивностями // Радиотехника и электроника. 1972. -№ 12. - С. 618-620.

19. Тонконогов Ю.М. Поиск движущегося сигнала в многоканальнойсистеме II Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. 1982. - №7. - С. 3-7.

20. Темнышев Ю.В. Радиомониторинг нестационарных процессов // Цифровая обработка сигналов и ее применения (DSPA-2005): Материалы докладов 7-й Международной научно-технической конференции- Москва, 2005- Т. II-С. 9-12.

21. Пискорж В. В., Чумаченко А.А. Дискретная обработка при совместном измерении частоты сигнала и её производной // Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. -1981.-№Ц.-С. 40-45.

22. С.М. Зраенко, В.Г. Коберниченко Эффективный алгоритм обработки сигналов в радиолокаторе с синтезированной апертурой // Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. 1987. - №8. - С. 8-12.

23. Алексеев Ю.Я., и др. Эффективность алгоритмов обнаружения воздушных маневрирующих целей в РЛС на максимальной дальности // Радиотехника. -2004.-№8.-С. 80-83.

24. US 6538599, Publication date 2003-03-25. Noncoherent gain enhancement technique for non-stationary targets, DAVID GEORGE THOMAS (US).

25. Колтышев E.E, Петров B.B., Янковский B.T. Алгоритм измерения дальности в радиолокационных станциях с квазинепрерывным сигналами // Радиотехника.-2002.-№5.-С. 15-21.

26. Викентьев А.Ю, Колтышев Е.Е, Уханов Е.В., Янковский В.Т. Оптимизация алгоритма измерения дальности PJIC с квазинепрерывным частотно-модулированным сигналом // Радиотехника. 2004. - №10. - С. 73-79.

27. Радиотехнические средства ПВО // Военный парад. 1999. - №34. - С. 3-18.

28. Васильев О.В., Аганин А.Г., Замараев В.В., Новичёк А.Б. Распознавание групповой воздушной цели при увеличении длительности когерентной выборки отражённого сигнала // Радиотехника. 2003. - № 6. - С. 84 - 89.

29. Комаров В.М., Андреева Т.М., Яновицкий А.К. Бортовые импульсно-доплеровские PJIC // Зарубежная электроника. Ч. 1. - 1991. - № 9. - С. 103111, - Ч. 2, - 1991. -№ 10. - С. 26-59.

30. Оценивание дальности и скорости в радиолокационных системах. 4.1. / Под ред. А.И. Канащенкова, В.И. Меркулова М.: «Радиотехника», 2004. -с. 312.

31. Бобров Д.Ю, Доброжанский А.П., и др. Цифровая обработка сигналов в многофункциональных PJIC, 4.2 // Цифровая обработка сигналов. 2002. -№1. -С. 28-40.

32. Алексеев Ю.Я., Викулов О.В. и др. Способы и средства помехозащиты радиолокационных измерителей дальности и скорости в режимах сопровождения // Успехи современной радиоэлектроники. 2000. - №1. - С.3-65.

33. Kelli E. J. The radar measurement of range, velocity and acceleration. IRE Trans., 1961, Apr., MIL-5,№2,p.51-57.

34. Красногоров С.И. Совместная оценка амплитуды, фазы, расстояния и его производных радиолокационными методами // Радиотехника и электроника. -1964.-№ 1.-С. 78-86.

35. Финкелыитейн М.И. Основы радиолокации: Учебник для ВУЗов. М.: Радио и связь. 1983. - 536 с.

36. Capon J. Optimum weighting functions for the detection of samled signals in noise // IEEE Trans. 1964. V. IT-10. №2.

37. Попов Д.И., Кошелев В.И. Синтез систем когерентно-весовой обработки сигналов на фоне коррелированных помех // Радиотехника и электроника. — 1984.-№4.-С. 789-792.

38. Раммлер Д. Подавление мешающих отражений при помощи комплексной весовой обработки последовательности когерентных импульсов // Зарубежная радиоэлектроника. 1967. - №11. - С. 74-94.

39. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Влияние эффекта маневрирования цели на обнаружение доплеровских сигналов // Методы и устройства обработки сигналов в радиотехнических системах: Межвузовский сборник научных трудов. — Рязань: РГРТА, 2003. С. 79-83.

40. Белокуров В.А. Разработка программного комплекса «Стрела» для расчёта обнаружителя маневрирующих целей // Новые информационные технологиив образовании (НИТ 2003): Тезисы докладов VII-й научно-технической конференции. - Рязань: РГРТА, 2003. - С. 52-53.

41. Кошелев В.И. Параметры многоканального обнаружителя доплеровских сигналов // Вестник РГРТА. выпуск 8. Рязань, 2001. - С.18-21.

42. Кошелев В.И. Адаптивная обработка радиолокационных сигналов на базе процессора БПФ // Цифровая обработка сигналов. 2001. - №1. -С. 12-17.

43. Рабинер Б., Гоулд J1. Теория и применение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ.- М.: Мир, 1975. 848 с.

44. Кириллов С.Н., Соколов М.Ю., Стукалов Д.Н. Оптимальная весовая обработка при спектральном анализе сигналов // Радиотехника. 1996. — №6. — С. 36-38.

45. Попов Д.И., Кошелев В.И. Оптимизация цифровой когерентно-весовой обработки радиолокационных сигналов // Изв. ВУЗов. Радиоэлектроника. -1979. Т. 22. - №8. - С. 90-93.

46. Попов Д.И., Кошелев В.И. Оптимизация цифровых систем междупериод-ной обработки сигналов на фоне помех // Радиотехника. 1980. — Т.35. — №5. -С. 67-68.

47. Кошелев В.И. Синтез систем когерентно-весовой обработки при априорной неопределенности // Приборы и устройства электронных систем управления: Межвузовский сборник научных трудов Л.: ЛЭТИ, 1980. - С. 95-99.

48. Кошелев В.И. Синтез многоканального фильтра обработки сигналов с априорно неизвестной частотой // Радиоэлектронные устройства: Межвузовский сборник научных трудов Рязань: РРТИ, 1981. - С. 24-28.

49. Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983. -320 с.

50. Эдрингтон. Статистические характеристики амплитуд радиолокационных сигналов, отраженных от самолетов // Зарубежная радиоэлектроника. 1965. -№ 9.-С.41-51.

51. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорно неопределенности и адаптация информационных систем М.: Советское радио, 1977.-432 с.

52. Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи.-М.: Советское Радио, Том 2. 1962. 653 с.

53. Фединин В. В. Особенности оценки эффективности систем селекции движущихся целей с учетом некогерентного накопления импульсов // Радиотехника и электроника. 1981. -№ 5. - С. 955-961.

54. Лезин Ю.С. Оптимальные фильтры и накопители импульсных сигналов. — М.: Советское радио, 1969. 448 с.

55. Попов Д.И., Калинов С.А. Сравнение методов анализа характеристик обнаружения // Вестник РГРТА. вып.7. Рязань, 2000. - С. 114-117.

56. Крамер Г. Математические методы статистики: Пер. с англ. / Под ред. А.Н. Колмогорова М.: Мир, 1975. - 648 с.

57. Фалькович С.Е. Оценка параметров сигналов.- М.: Советское радио, 1970.-336 с.

58. Куллдорф Г. Введение в теорию оценивания. М.: Наука, 1966. - 430 с.

59. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Алгоритм обнаружения маневрирующей цели // Цифровая обработка сигналов и ее применения (DSPA-2003): Материалы докладов 5-й Международной научно-технической конференции Москва, 2003.

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

61. Кошелев В.И., Белокуров В.А., Алгоритмы обнаружения маневрирующей цели // Тезисы докладов 39-й научно-технической конференции. Рязань, 2003.

62. Латушкин В.В. Оценка эффективности накопления произведений импульсов когерентной пачки сигналов // Радиотехника и электроника. 1984. -№9.-С. 1832-1833.

63. Охрименко А.Е., Тосев И.Т. Анализ характеристик обнаружения систем междупериодной обработки // Радиотехника и электроника. 1971. - № 1. -С.67-75.

64. Бакулев П.А., Гуськов С.В. Оценка межпериодного сдвига фазы сигнала на фоне коррелированной помехи // Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. 1988. -№4.-С. 31-37.

65. Шлома A.M. Обнаружение импульсных сигналов на фоне нормальных помех с неизвестными корреляционными свойства // Радиотехника. 1977. -№7.-С. 3-9.

66. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Синтез и анализ обнаружителей радиолокационных сигналов, отражённых от маневрирующей цели // Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. 2005. - №3. - С. 56-63.

67. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Адаптивное выделение сигналов, отражённым маневрирующим объектом на фоне шумов // Цифровая обработка сигналов и ее применения (DSPA-2005): Материалы докладов 7-й Международной научно-технической конференции Москва, 2005.

68. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигнала на фоне помех. М.: Сов. радио. 1978. - 296 с.

69. Кошелев В.И. Вычислительный аспект анализа эффективности систем межпериодной обработки сигналов // Информационное и программное обеспечение автоматизированных систем: Межвузовский сборник научных трудов-Рязань: РРТИ, 1990. С. 58-61.

70. Лезин Ю.С. О распределении шума на выходе автокорреляционного устройства // Радиотехника. 1965. - № 3. - С. 60-65.

71. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь, 1989. - 656 с.

72. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Адаптивное обнаружение маневрирующих целей // Цифровая обработка сигналов. 2005. - №1. - С.41-46.

73. Кошелев В.И., Белокуров В.А., Горкин В.Н. Алгоритмы повышения точности измерения дальности в РЛС с квазинепрерывным линейно-частотно-модулированным сигналом // Вестник РГРТА, РГРТА. Выпуск 16, 2005. С. 103106.

74. Винницкий А.С. Очерк основ радиолокации при непрерывном излучении радиоволн.-М.: Сов. радио, 1961. — 489 с.

75. Кошелев В.И., Горкин В.Н. Повышение точности оценки центральной частоты узкополосного процесса в процессоре БПФ // Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. 2004. - №1. - С. 67-73.

76. Бусленко Н.П. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). — М.: Физматиз, 1963. 332 с.

77. Лихарев В.А. Цифровые методы и устройства в радиолокации.-М.: Советское радио, 1973. 456 с.

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

79. Архангельский А.Я. Программирование в Delphi 7 М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2003. - 1155 с.

80. Гумбель Э. Статистика экстремальных значений. М.: Изд-во «Мир», 1965.-432 с.

81. Абрамович Ю.И., Цыганов О.В. Адаптивные методы стабилизации вероятности ложной тревоги в условиях помех экспоненциального типа // Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. 1981. - №7. - С.81-83.

82. Архангельский А .Я. Приёмы программирования в Delphi. Изд. 2-е, пере-раб. и доп. М.: ООО «Бином-Пресс», 2004. - 848 с.

83. Кирьянов Д.В. Самоучитель MathCAD. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. -544 с.

84. Теория и проектирование радиосистем. Под ред. В.Н. Типугина. Учебное пособие для вузов. М.: Советское радио, 1977. — 448 с.

85. Шлеев С. Е. Элементная база и архитектура цифровых радиоприемных устройств // Цифровая обработка сигналов. — 1999. № 1. - С.36-47.

86. Бобров д.Ю., Доброжанский А.П., Зайцев Г.В. и др. Цифровая обработка сигналов в многофункциональных РЛС, Часть 3: Программируемый процессор сигналов // Цифровая обработка сигналов. 2002. - №2. - С. 43-50.

87. Гришин Ю.П., Казаринов Ю.М., Катков В.М. Микропроцессоры в радиотехнических системах / Под ред. Ю.М. Казаринова М.: Радио и связь. 1980. -280 с.

88. Руководство пользователя по сигнальным процессорам семейства SHARK ADSP2106x: Пер. с англ. Бархатов А.В., Коновалов А.А., Петров М.Н.- Спб, 2002.-684 с.

89. Аксёнов О.Ю. Задержка обработки информации в многопроцессорных вычислителях различной конфигурации // Цифровая обработка сигналов. — 2005.-№2.-С. 36-39.

90. Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС // Chip News. 1999. -№8-10, 2000. -№1.3-5.

91. Авиационные системы радиоуправления. Т.2. Радиоэлектронные системы самонаведения / Под ред. А.И. Канащенкова, В. И. Меркулова. М.: «Радиотехника», 2003. - 344 с.