автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.14, диссертация на тему:Повышение достоверности и точности измерения угловых координат целей моноимпульсным пеленгатором

На правах рукописи

УДК 621.396.96 БОГОСЛОВСКАЯ МАРИЯ АЛЕКСАНДРОВНА

ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ И ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ УГЛОВЫХ КООРДИНАТ ЦЕЛЕЙ МОНОИМПУЛЬСНЫМ ПЕЛЕНГАТОРОМ

Специальность 05.12.14 - Радиолокация и радионавигация

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

/

& л

1 6 0КТ2

Москва 2008

003448599

Работа выполнена на кафедре «Радиолокация и радионавигация» Московского авиационного института (государственного технического университета)

Научный руководитель доктор технических наук

ГавриловК Ю.

Официальные оппоненты. доктор технических наук,

профессор Юдин В.Н.

доктор технических наук, профессор Почуев С И

Ведущая организация - ОАО «Концерн радиостроения "Вега"»

Защита состоится « И » ноября 2008 г на заседании диссертационного совета Д ¿12.125.03 Московского авиационного института (государственного технического университета)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ.

Отзыв в двух экземплярах, заверенный печатью, просим направлять по адресу

125993, Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д 4, Учёный Совет МАИ

Ученому секретарю диссертационного совета Д 212.125 03

Автореферат разослан« "i » Октября 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета к т н, с н с i^jl^ry -- до и Сычев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Достоверность и точность измерения угловых координат (УК) целей являются одними из важнейших требований, предъявляемых к бортовым радиолокационным системам (БРЛС) различного назначения. При этом под достоверностью измерений УК моноимпульсным пеленгатором (МП) будем понимать вероятность обеспечения измерений с заданной точностью Повышение точности и достоверности измерений позволяет снизить размер строба, формируемого вокруг первичной отметки цели

Целесообразность повышения достоверности и точности измерения УК определяется взаимосвязью между показателями качества результатов первичных измерений и вторичной обработки В режиме слежения или сопровождения цели выбор размера строба, по которому определяется принадлежность отметки к той или иной траектории, определяет вероятность срыва сопровождения и вероятность перепутывания целей.

Актуальность повышения точности измерения УК обусловлена практически прямопропорциональной зависимостью между значением среднеквадратической ошибки (СКО) измерения УК цели и размером строба вторичной обработки Уменьшение размеров стробов при вторичной обработке приводит к сокращению времени захвата воздушной цели, что весьма актуально для БРЛС переднебокового обзора Повышение достоверности измерения УК приводит к уменьшению вероятности ложного захвата цели по боковому лепестку и, следовательно, к уменьшению вероятности перепутывания траекторий близко расположенных целей и срыва слежения

Моноимпульсный датчик, использующий для вычисления УК нормированные сигналы угловых ошибок (СУО), является оптимальным по критерию максимального правдоподобия при условии линейной связи между СУО и значениями УК. Однако пеленгационные характеристики (ПХ) являются линейными только в пределах рабочей зоны (РЗ), соответствующей половине ширины главного лепестка суммарной диаграммы направленности антенны (ДНА) Также неотъемлемым свойством ПХ, обусловленным многолепестковостью ДНА, является неоднозначность, приводящая к аномальным ошибкам измерения УК

В то же время между данными различных приемных каналов моноимпульсного пеленгатора существует корреляция, т к суммарная, азимутальная, угломестная и квадрупольная ДНА являются линейными комбинациями парциальных диаграмм, соответствующие ПХ - функциями как азимута, так и угла места Использование не учитываемых ранее

взаимосвязей между тремя СУО позволяет существенно повысить потенциальные возможности МП, т е повысить достоверность и точность угловых измерений

Цель и задачи исследований

Целью работы является синтез и анализ алгоритмов повышения достоверности и точности измерения УК на основе совместного использования многоканальных данных моноимпульсных измерений, те сигналов угловых ошибок.

Постановка научной проблемы

МП, ввиду относительной сложности, обусловленной его многоканальностью (наличием трех приемно-усилительных каналов при аддитивной обработке сигналов и четырех каналов при мультипликативной обработке) и трехмерностью сигналов каждого из каналов, содержащих информацию о дальности, азимуте и угле места, можно рассматривать в качестве объекта радиолокационной системотехники Согласно её теории, в результате функционального взаимодействия угломерных каналов и наличия взаимосвязи между ними, система приобретает ряд новых свойств, использование которых при решении различных радиолокационных задач позволяет наиболее полно раскрыть потенциальные возможности моноимпульсного метода Определение и использование таких связей для повышения достоверности и точности измерения УК составляет суть научной проблемы диссертации При этом следует учитывать, что ввиду многолепестковости и существенной нелинейности ПХ в большей части углов, установление аналитической зависимости между значениями СУО и достоверностью наблюдений труднодостижимо В связи с этим в работе для аппроксимации такой зависимости широко применялись методы теории информации, распознавания образов и статистического моделирования на ПК

Методы исследований

В диссертационной работе при разработке новых алгоритмов использовались методы теории вероятностей и математической статистики, статистической теории оценивания, теории информации, теории распознавания образов и статистического моделирования Для оценки значений информационных признаков (параметров ПХ) использовался метод максимального правдоподобия, а для определения взаимосвязи между СУО различных каналов - методы теории нейронных сетей

Достоверность результатов исследований подтверждается корректным применением математического аппарата при решении поставленных задач и широким применением метода статистического моделирования на ПК.

Научная новизна работы

1 Установлены новые признаки наличия цели в РЗ, вычисляемые по наблюдаемым данным МП на скользящем временном интервале в режиме сопровождения на проходе (СНП), позволяющие повысить достоверность измерения УК.

2 Установлены новые признаки наличия цели в РЗ для двухдиапазонного МП, вычисляемые по одиночным отсчетам СУО в режиме слежения за целью.

3 Для определения факта наличия цели в рабочей зоне ПХ при многоканальных измерениях впервые предложено использование обученной НС, функционирующей в качестве нелинейного фильтра Обучение НС должно проводиться по данным измерений МП внутри и за пределами РЗ

4. Для измерения УК МП в режиме СНП внутри РЗ впервые предложено использовать обученную динамическую НС с набором многоотводных линий задержки в качестве элементов краткосрочной памяти 5 Проведен анализ эффективности разработанных алгоритмов повышения достоверности и точности измерения УК МП и получены результаты их сравнения с известными методами

Научная новизна работы подтверждена шестью патентами, теоретические и прикладные результаты исследований изложены в статьях и научно-исследовательских отчетах

Практическая значимость работы

На основании предложенных в работе технических решений разработаны алгоритмы, позволяющие повысить достоверность и точность измерений УК целей моноимпульсным пеленгатором в различных режимах

Показана возможность применения нейронных сетей для решения этих задач, найдены структура и параметры нейронных сетей, позволяющие наиболее эффективно решать их

Техническая реализация и внедрение

Результаты диссертационных исследований использованы в четырех НИР, проводившихся в ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР»

Апробация работы

Результаты диссертационной работы докладывались на 1-й Всероссийской научно-технической конференции по проблемам создания перспективной авионики, проходившей в ОАО «Фазотрон-НИИР» в 2002 г, а также на XVII научно-технической конференции в НИИПриборостроения им Тихомирова В В. (г.Жуковский) в 2001 г.

Публикации

Основные результаты диссертационной работы изложены в трех научных статьях и в тезисах докладов двух научно-технических конференций Предложенные технические решения подтверждены шестью патентами РФ на изобретения

Положения, выносимые на защиту

1. Использование последовательных временных отсчетов СУ О позволяет существенно (более чем в 10 раз) повысить достоверность измерения УК моноимпульсным пеленгатором в режиме СНП.

2. В качестве эффективного аппроксиматора решающей функции для задачи повышения достоверности измерений моноимпульсным пеленгатором могут быть использованы НС, на вход которых подаются азимутальный, угломестный и квадрупольный СУО.

3. Повышение точности (в 2,5.. 4 раза в зависимости от значения отношения сигнал-шум) измерения УК моноимпульсным пеленгатором в режиме СНП может быть достигнуто путём использования последовательных временных отсчетов СУО, в частности, путем их обработки с помощью динамической НС

4 Наличие в БРЛС второго диапазона частот позволяет сформировать дополнительные информационные признаки для двухдиапазонных моноимпульсных пеленгаторов, позволяющие повысить достоверность измерения УК, по сравнению с однодиапазонным моноимпульсным пеленгатором

Структура и объём работы

Диссертационная работа изложена на 113 машинописных страницах и состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 51 наименования Иллюстративный материал представлен в

виде 77 рисунков В Приложениях приведены тексты компьютерных программ

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность разработки алгоритмов повышения достоверности и точности измерения УК моноимпульсным пеленгатором, сформулированы цель и задачи исследования, показаны научная новизна и практическая значимость работы, представлена структура диссертации

Первая глава содержит анализ достоверности и точности измерения УК моноимпульсным методом Рассмотрены основные принципы моноимпульсной пеленгации, причины снижения точности измерения УК при моноимпульсной пеленгации, такие как флюктуационные ошибки, обусловленные внутренними шумами приемных каналов, ошибки, обусловленные перекрестными связями приёмных каналов и аномальные ошибки, обусловленные неоднозначностью ПХ. Приведен обзор известных методов устранения аномальных ошибок- метод компенсации с помощью дополнительного приемного канала с широконаправленной антенной; метод сравнения сигналов суммарного и разностного каналов, алгоритмы углового стробирования с использованием заранее выявленных информационных признаков, известные по работам Ю.И Щура

Все перечисленные методы устранения аномальных ошибок измерения УК моноимпульсным пеленгатором предполагают формирование некоторого признака у нахождения цели А(ац,/3внутри РЗ П Значение у=\ соответствует решению А еП, а - решению А ёО При этом показателями эффективности того или иного метода являются вероятности ошибочного формирования признака у

еП) — вероятность ошибки 1-го рода - вероятность ошибки 2-го рода

Достоверность измерения УК характеризуется вероятностями Р/ и и может оцениваться двумя способами- величиной средневзвешенной ошибки

г=СгР,+С2 Р2, (1)

где С/ = С2 - 0,5 - весовые коэффициенты, - величиной вероятности Р2 при фиксированном значении Р/

В диссертационной работе использовались оба способа оценки достоверности

Основная задача алгоритмов углового стробирования заключается в выявлении признаков наличия цели в РЗ и за ее пределами на основе анализа форм двумерных ПХ. Решение этой задачи можно свести к сравнению между собой СУО и их линейных комбинаций Признаки принимают единичное значение при нахождении цели в РЗ, и нулевое - при нахождении цели за ее пределами.

[1 при ~П,а<иа<ПХа

У\а

(2)

>/> (3)

0 иначе

1 при -П,в<ир<П. О иначе

\\npu \иа+ир\<Л2 ^2* 10 иначе

Г1 при )иа-и/1 \<П2 ]0 иначе

Г1 при \ич\> Iиа 1 0 иначе

[1 при \ич\> Iи„\ Гзр 1 0 иначе

(4)

(5)

(6)

(7)

да

4 10 иначе

где иф Ц/, ич - СУО азимутального, угломестного и квадрупольного каналов соответственно, ПХа, ПХц, П2- пороговые значения,

выбираемые для каждого признака с учетом требований по соотношению вероятностей Р1 и Р2

Рис. 1. Структурная схема моноимпульсного пеленгатора с компенсационным каналом.

Рис. 2. Структурная схема моноимпульсного пеленгатора без компенсационного канала.

Вторая глава посвящена разработке алгоритмов повышения достоверности измерений УК МП в режиме слежения Разработанные алгоритмы основаны на использовании обученной нейронной сети, которая по одиночным отсчетам СУО определяет достоверность измерений МП, т е факт нахождения УК внутри РЗ

Постановка задачи повышения достоверности угловых измерений, основанная на байесовском подходе, сводится к выбору решающей функции 5{Ще{0,1}, где I/ = (иа,и^,ид), минимизирующей величину

средней ошибки г (1)

Определение вида функции 8(1)) представляется крайне сложным из-за существенно нелинейной связи между вектором V и УК, что обусловлено сложной формой ДНА В известных алгоритмах повышения достоверности угловых измерений для аппроксимации функции 3(11) используются различные эвристические подходы

Так, при использовании метода компенсационной антенны решающая функция принимает вид.

ДО) Л1 пРи ^-^кл>ипор ^

[О иначе

где 2 - суммарный сигнал МП, ^д - сигнал компенсационной антенны Этот метод базируется на использовании дополнительного приемно-усилительного канала с широконаправленной антенной, служащего для индикации наличия цели по направлению главного или боковых лепестков суммарной ДНА по соотношению уровней сигналов от основной и вспомогательной антенн Метод реализуется в МП, структурная схема которого представлена на рис 1.

В случае использования информационных признаков для повышения достоверности угловых измерений решающая функция равна

8(Ц) = п{Ц) у2(У) Г„т (9)

где ->Уп - заранее выявленные признаки нахождения цели в пределах и за пределами РЗ, принимающие значения 0 или 1 Этот подход, развитый в работах Ю И. Щура, получил название алгоритмов углового стробирования.

Следует отметить, что известные методы повышения достоверности угловых измерений, основанные на сравнении сигналов суммарного и разностного каналов МП, являются частным случаем алгоритмов углового стробирования с решающей функцией вида (9), содержащей лишь один информационный признак.

В диссертационной работе в качестве аппроксиматора решающей функции 3(11), определяющей достоверность моноимпульсных измерени"

10

УК, использована обученная НС Проведен анализ различных видов НС, на основе которого для рассматриваемой задачи выбрана НС типа многослойный персептрон. Путем компьютерных экспериментов определены параметры многослойной НС (МНС) (число слоев и число нейронов в слоях), обеспечивающие наилучшие показатели решающей функции по критерию минимума средней вероятности ошибки г Все расчеты по созданию, обучению и тестированию МНС проведены в среде МАТЬАВ

Проведенные исследования показали, что наилучшие показатели качества обеспечивает четырехслойная МНС, два скрытых слоя которой содержат по шесть нейронов (рис 4) Обучение МНС проводилось путем моделирования СУО при значениях отношении сигнал-шум (ОСШ) q=2(S ..25 дБ.

Результаты анализа рассмотренных в работе алгоритмов повышения достоверности угловых измерений, полученные путем компьютеного моделирования, представлены на рис. 3 в виде зависимостей средней вероятности ошибки г от значения ОСШ.

1 - метод использования компенсационной антенны,

2 - метод сравнения сигналов суммарного и разностного каналов,

3 - алгоритм углового стробирования при использовании признаков (2)-(5);

4 - алгоритм углового стробированил при использовании признаков (2)-(8), 5- метод повышения достоверности угловых измерений при использовании НС

Как видно из графиков предложенный в диссертационной работе метод использования НС (кривая 5) имеет наиболее высокую эффективность Значения эффективностей этого метода и алгоритма углового стробирования при использовании семи признаков (кривая 4) оказываются очень близки и практически совпадают при малых значениях ОСШ (менее 15 дБ) При этом оба метода (4 и 5) оказываются гораздо более эффективными по сравнению с традиционными методами повышения достоверности угловых измерений (методы 1, 2 и 3) - величина средней вероятности ошибки для них в 1,5. 2,5 раза меньше

В этой же главе предложен метод повышения достоверности измерений УК для двухдиапазонных РЛС Информационным признаком нахождения цели в РЗ может служить пропорциональная зависимость между СУО различных диапазонов частот вблизи главного РСН"

Гдд = [] ПРЫ I ~ Ш Ha.fi I- Пдд ~ 0 (\ 0)

[О в противном случае,

где {7/ и I]и - СУО первого и второго диапазонов, а Пад - порог

о

14

1а

18

20

22

24

28

28

30

q

Рис.З. Графики зависимостей средней вероятности ошибок от отношения сигнал-шум для разных методов повышения достоверности измерения УК.

Рис. 4. НС, аппроксимирующая оптимальную решающую функцию для задачи повышения достоверности измерения УК МП по одиночным отсчётам СУО

Повышение достоверности угловых измерений в двухдиапазонном радиолокаторе может осуществляться посредством совместного использования для каждого из диапазонов признаков, использованных

Г

ранее для однодиапазонных радиолокаторов Признак сравнения суммарного сигнала с разностным имеет вид ¡I приуПа-у1Па= 1

yi«<w4n (П)

[О в противном случае, где Yi\a,Yu\a - информационные признаки вида (2) для 1-го и 11-го диапазонов частот соответственно

Зависимость г от значения ОСШ для повышения достоверности измерений УК в двухдиапазонном МП с использованием признаков (10) и (11) представлена графиком 2 на рис.5. Для сравнения приведен аналогичный график 1 при применении признака (2) с использованием одного диапазона частот Как видно из рисунка, использование информационных признаков в двухдиапазонных PJIC позволяет уменьшить величину средней вероятности ошибки в 1,5 3 раза в зависимости от значения ОСШ

'0 35

03

0 25

02

015

01

005

012 14 16 18 20 22 24 26 28

Рис.5. Зависимость средней вероятности ошибки от значения ОСШ при использовании для повышения достоверности измерения УК МП двухдиапазонной БРЛС

Третья глава содержит описание и исследование метода устранения угловой неоднозначности по значениям сигналов угловых ошибок моноимпульсного пеленгатора в режиме СНП как с помощью заранее выявленных информационных признаков наличия цели в РЗ, так и с помощью нейронных сетей

В режиме СНП появляются дополнительные информационные преимущества, которые не могли быть использованы в вышеописанных алгоритмах повышения достоверности угловых измерений При строчном сканировании существует возможность рассмотрения не только единичных значений СУО в текущий момент времени, но и в предыдущие моменты. Создается возможность для формирования признаков по совокупности нескольких подряд идущих значений СУО, образующих скользящее временное окно

Постановка задачи повышения достоверности измерений УК для режима СНП аналогична вышеизложенной, с тем лишь отличием, что аргумент решающей функции содержит не три одиночных отсчёта азимутального, угломестного и квадрупольного СУО, а три последовательности подряд идущих отсчетов, т е.-

и=(иа „ иа,+1, иа ,+м 11р „ Ир 1+1, 1]р |+№ ид „ ид ,+;,. 11д Здесь N -размер скользящего окна, соответствующий размеру РЗ

В работе в качестве информационных признаков и /5 алгоритмов повышения достоверности измерений УК для СНП использованы такие свойства ПХ как нечетная симметрия и постоянство крутизны

при ] S4 |< S0

N/2

Y<=\n 0 > S4(n)= + (12)

[О в противном случае k=-N/2

N/2

\\ при u„ e \u,, 1 . 1 ,

при м у,,.*! -, (.3)

[0 при fia 0[//p //2], «0 J?n2

k=-N/2

где n - номер текущего отсчета СУО, а0 - угловой интервал поворота ДНА между соседними зондированиями Выражение для £ia в (13) представляет собой оценку крутизны ПХ, полученную методом максимального правдоподобия по совокупности N отсчетов СУО

В качестве третьего признака наличия цели в РЗ при СНП использовалась угловая протяженность единичного отрезка информационного признака по одиночным отсчетам СУО

1 fro(„+t),(14) в противном случае , k=-N/2

где , 5гаах - пороговые значения угловой протяженности признака, соответствующие размерам РЗ, /0 - информационный признак по одиночным отсчетам СУО

Проведено исследование метода повышения достоверности измерений УК при совместном применении трех предложенных информационных признаков /4, /5, у6. При вычислении информационного признака у6 рассмотрены два случая формирования параметра у0 .

см также соотношения (2)-(8) Расчет вероятностей Р{ и Р2 проведен путем компьютерного моделирования Результаты расчетов средней вероятности ошибки г в виде зависимостей от значения OCLII представлены на рис. 3 кривая 7 - при вычислении параметра у0 по формуле (15), кривая 8 - при вычислении параметра у0 по формуле (16) В режиме СНП алгоритмы углового стробирования (кривые 7, 8) за счет использования дополнительной информации позволяют существенно (в 5 . 30 раз) снизить вероятности ошибочных решений по сравнению со всеми рассмотренными алгоритмами повышения достоверности измерений УК по единичным отсчетам в режиме слежения (кривые 1-5).

Для решения задачи повышения достоверности угловых измерений в режиме СНП в диссертационной работе использованы динамические НС, на вход которых подаются динамические данные - значения СУО в последовательные моменты времени В качестве такой сети выбрана простейшая динамическая сеть типа TLFN (focused Time Lagged Feedforward Network), достоинством которой является возможность использования для ее обучения алгоритма обратного распространения ошибки, реализованного в среде MATLAB При этом входные сигналы сети - значения СУО - поступают через ^-элементные линии задержки, а сама сеть представляет собой многослойный персептрон Как и для статической НС, работающей по одиночным отсчетам СУО, наиболее эффективной для режима СНП оказалась четырехслойная НС с шестью нейронами в каждом из внутренних слоев Создание, обучение и тестирование такой сети проведено в среде MATLAB Путем компьютерного моделирования рассчитаны вероятности ошибок Pj и Р2, характеризующие качество работы обученной сети в режиме СНП На рис 3 под номером 6 представлен график зависимости средней ошибки г от значения ОСШ при определении достоверности измерений УК по динамическим данным с

У О = У\а ■ У\р ' У2+ • У2- • У За ' Узр Y\q >

(15)

(16)

использованием НС. Видно, что средняя вероятность ошибки примерно в 1,5 2 раза больше, чем при использовании трех информационных признаков в режиме СНП (кривые 7, 8) Однако, следует учесть, что при создании и обучении НС в отличие от алгоритмов углового стробирования не использовалась никакая априорная информация о виде и свойствах ПХ. Кроме того, при наличии динамических данных время обучения НС существенно возрастает, что сильно затрудняет поиск оптимальных параметров сети и подбор множества обучающих образов

Четвёртая глава содержит описание и исследование алгоритмов измерения азимута и угла места моноимпульсного пеленгатора с помощью НС.

В традиционном МП не до конца используются его информационные возможности, обусловленные многоканальностью. Так, для определения азимута используется только СУО по азимуту, а для определения угла места используется только СУО по углу места, квадрупольный СУО не используется, в то время как все три СУО являются функциями как азимута, так и угла места

Использование нескольких временных отсчётов позволяет существенно повысить ОСШ при измерении УК в режиме СНП, однако использование скользящего окна приводит к потере свойства линейной зависимости между СУО и УК, т е условие, при котором моноимпульсная обработка является оптимальной, нарушается

В работе предлагается для получения оптимальных измерений УК в режиме СНП аппроксимировать неизвестную решающую функцию, используя в качестве вычислителя УК обученную НС, входными сигналами которой являются три СУО МП

Для решения задачи измерения УК при СНП рассмотрены различные динамические сети, проведены исследования их эффективности для решения данной задачи, и выбрана сеть типа многослойный персептрон Произведен подбор параметров, в результате чего наиболее эффективной для решения задачи оказалась трехслойная НС типа ТЫТ^, внутренний слой которой содержит сто нейронов.

На рис 6 представлены графики зависимости СКО измерения УК, усредненной по РЗ от ОСШ для традиционного метода (1) и для измерения с помощью НС по динамическим данным трёх СУО (2) Как видно, в режиме СНП применение динамической НС для измерения УК, по сравнению с традиционным методом, позволяет в зависимости от значения ОСШ повысить точность в 2,5...4 раза При этом существенным достоинством применения НС является отсутствие требования априорных знаний о форме ПХ (крутизне)

1 )

\

\

Г о

-У

14 16 18 20 22 24 26 28 30 Ч

Рис.6 Графики зависимостей СКО измерения УК, усреднённого по РЗ, от значений ОСШ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рассмотрены принципы работы моноимпульсного пеленгатора (МП), проведен анализ основных источников ошибок измерения угловых координат (УК) и приведен обзор известных методов устранения аномальных ошибок Проведено компьютерное моделирование известных алгоритмов, и для них получены зависимости средней ошибки от отношения сигнал-шум Наиболее эффективным методом повышения достоверности угловых измерений оказалось использование заранее выявленных информационных признаков нахождения цели в рабочей зоне (РЗ) пеленгационной характеристики (ПХ) и за ее пределами

Для решения задачи повышения достоверности измерения УК моноимпульсным пеленгатором предложено использовать нейронные сети (НС) Проведен анализ различных видов НС, выбрана структура и параметры НС для эффективного решения поставленной задачи Показано, что применение для решения данной задачи обученных НС наиболее эффективно и позволяет в зависимости от значений ОСШ уменьшить величину средней вероятности ошибки в 1,5 3 раза

В диссертации рассмотрены двухдиапазонные МП. Предложено использовать сигнал от дополнительного диапазона частот в двухдиапазонных БРЛС для повышения достоверности измерения УК МП Выявлены признаки нахождения цели в РЗ ПХ на основе анализа форм ПХ 1-го и 2-го диапазонов, и на их основе разработаны алгоритмы повышения достоверности измерений УК МП. На основе анализа полученных в результате моделирования зависимостей средней вероятности ошибки от отношения сигнал-шум показано, что использование сигналов угловых ошибок (СУО) двух диапазонов частот позволяет повысить достоверность измерения УК МП (т.е уменьшить величину средней вероятности ошибки) более чем в 1,5 раза

Рассмотрена задача повышения достоверности измерений УК МП в режиме сопровождения на проходе (СНП) Показано, что в этом режиме появляются дополнительные информационные преимущества, которые не учтены в известных алгоритмах повышения достоверности угловых измерений по одиночным отсчетам СУО Для решения задачи в режиме СНП предложено использовать динамические данные МП Выявлены информационные признаки нахождения цели в РЗ и за её пределами на основании анализа свойств ПХ, которые проявляются при рассмотрении совокупности нескольких подряд идущих отсчетов СУО. Разработаны алгоритмы повышения достоверности угловых измерений с использованием выявленных в работе информационных признаков Проведены оптимизация параметров алгоритмов и анализ эффективности разработанных алгоритмов Результаты анализа показали, что применение предложенных алгоритмов по сравнению с теми, которые используют одиночные отсчеты СУО, позволяет снизить среднюю вероятность ошибки в 11 раз.

В режиме сопровождения на проходе для решения задачи повышения достоверности угловых измерений предложено использовать динамические НС В среде МАТЪАВ создана, обучена и протестирована динамическая НС прямого распространения (ТЪИЧ) и произведено исследование ее эффективности на основе оценки вероятностей ошибок первого и второго рода Показано, что применение для решения задачи повышения достоверности угловых измерений в режиме СНП обученных динамических НС эффективней, чем применение для решения данной задачи обученных статических НС, использующих только одиночные отсчеты СУО

Для решения задачи измерения УК в режиме СНП предложено использовать динамические НС Проведён анализ различных видов НС, выбрана структура НС для эффективного решения поставленной задачи В

среде MATLAB создана, обучена и протестирована такая НС и произведено исследование ее эффективности для решения поставленной задачи на основе значений СКО оценок азимута и угла места в пределах РЗ ПХ, полученных в результате компьютерного моделирования для различных отношений сигнал-шум На основе сравнения полученных СКО показано, что применение для решения задачи угловых измерений в режиме СНП обученных динамических НС в 3 раза эффективней при отношениях сигнал-шум 13 .30 дБ, чем применение для решения данной задачи обученных статических НС, использующих только одиночные отсчеты СУО

Публикации по теме диссертации

1 Щур Ю И, Богословская М А Оценка угловых координат целей по данным моноимпульсных измерений в обзоре // Радиоэлектронные комплексы, 2005, № 5, с. 55-56.

2 Гаврилов КЮ., Богословская МА Применение нейронных сетей в задачах пеленгации радиолокационных целей // Информационно-аналитический журнал «Фазотрон» № 3-4 2007 г

3 Гаврилов К Ю, Богословская М А Оценка угловых координат цели моноимпульсным радиолокатором при внеосевой пеленгации // Информационно-измерительные и управляющие системы, №9, т 6, 2008г

4. Щур Ю И, Богословская М А , Полилов А Н, Матюшин А С. Угловой селектор для двухдиапазонного моноимпульсного радиолокатора Патент РФ на изобретение №2200962 от 20 03 2003

5 Щур Ю.И, Богословская М А Угловой селектор для двухдиапазонного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2201600 от 27 03 2003

6 Щур Ю И, Богословская М А , Полилов А Н, Матюшин A.C. Угловой селектор для двухдиапазонного моноимпульсного радиолокатора Патент РФ на изобретение №2178183 от 10 01 2002.

7 Канащенков А И, Ратнер В Д, Щур Ю.И., Богословская М А. Угловой селектор для обзорного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2189048 от 10 09.2002

8 Щур Ю И, Богословская М А Угловой селектор для обзорного моноимпульсного радиолокатора Патент РФ на изобретение №2192654 от 10 11 2002

9. Щур Ю.И, Богословская М А. Угловой селектор для обзорного моноимпульсного радиолокатора Патент РФ на изобретение №2183020 от 27 05 2002

10 Щур ЮИ, Богословская МА Угловое стробирование моноимпульсных радиолокационных измерителей при многолепестковой

диаграмме направленности антенны Тезисы доклада на 1-й Всероссийской научно-технической конференции по проблемам создания перспективной авионики, ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР», 2002 г 11 Щур Ю.И, Богословская М А Угловое стробирование моноимпульсных радиолокаторов Тезисы доклада на ХУП-й научно-технической конференции в НИИПриборостроения им. Тихомирова В В (г Жуковский), 2001 г.

Соискатель

/

М.А Богословская

Введение.

ГЛАВА 1. Анализ достоверности и точности измерения угловых координат моноимпульсным методом.

1.1. Основные принципы моноимпульсной пеленгации.

1.2. Причины снижения точности измерения угловых координат.

1.2.1. Флюктуационные ошибки, обусловленные внутренними шумами приёмных каналов.

1.2.2. Ошибки, обусловленные перекрёстными связями приёмных каналов.

1.2.3. Аномальные ошибки, обусловленные неоднозначностью пеленгационных характеристик.

1.3. Обзор методов устранения аномальных ошибок (повышения достоверности измерения).

1.3.1. Метод компенсации с использованием дополнительного приёмного канала.

1.3.2. Метод сравнения сигналов суммарного и разностного каналов моноимпульсного пеленгатора.

1.3.3. Алгоритмы углового стробирования с использованием заранее выявленных информационных признаков.

Выводы.

ГЛАВА 2. Повышение достоверности измерения угловых координат моноимпульсным пеленгатором в режиме слежения.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Алгоритмы повышения достоверности угловых измерений с использованием нейронных сетей.

2.2.1. Обоснование выбора структуры нейронной сети для решения задачи повышения достоверности угловых измерений.

2.2.2. Создание, обучение и тестирование многослойных сетей для повышения достоверности измерения угловых координат.

2.2.3. Анализ работы нейронной сети, предназначенной для снижения угловой неоднозначности.

2.3. Алгоритмы повышения достоверности угловых измерений для двух диапазонных PJIC.

Выводы.

ГЛАВА 3. Повышение достоверности измерения угловых координат моноимпульсным пеленгатором в режиме сопровождения на проходе

3.1. Постановка задачи.

3.2. Алгоритмы повышения достоверности угловых измерений с использованием заранее выявленных информационных признаков.

3.3. Алгоритмы повышения достоверности угловых измерений с использованием НС.

Выводы.

ГЛАВА 4. Измерение угловых координат моноимпульсным пеленгатором с использованием нейронных сетей.

4.1. Постановка задачи.

4.2. Измерение угловых координат моноимпульсным пеленгатором с помощью нейронных сетей в режиме непрерывного слежения.

4.3. Измерение угловых координат моноимпульсным пеленгатором с помощью нейронных сетей в режиме сопровождения на проходе.

Выводы.

Актуальность работы

Достоверность и точность измерения угловых координат целей являются одними из важнейших требований, предъявляемых к бортовым радиолокационным системам (БРЛС) различного назначения. При этом под достоверностью измерений угловых координат моноимпульсным пеленгатором будем понимать вероятность обеспечения измерения в пределах рабочей зоны пеленгационной характеристики. Повышение точности и достоверности измерений позволяет снизить размер строба, формируемого вокруг первичной отметки цели.

Целесообразность повышения достоверности и точности измерения угловых координат определяется взаимосвязью между показателями качества результатов первичных измерений и вторичной обработки. В режиме слежения или сопровождения выбор размера строба, по которому определяется принадлежность отметки к той или иной траектории, определяет вероятность срыва сопровождения и вероятность перепутывания целей. Актуальность повышения точности измерения угловых координат обусловлена практически прямопропорциональной [1] зависимостью между значением среднеквадратической ошибкой (СКО) измерения угловых координат и размером строба вторичной обработки. Уменьшение размеров стробов при вторичной обработке приводит к сокращению времени захвата воздушной цели, что весьма актуально для БРЛС переднебокового обзора.

Повышение достоверности измерения угловых координат приводит к уменьшению вероятности ложного захвата цели по боковому лепестку и, следовательно, к уменьшению вероятности перепутывания траекторий близко расположенных целей и срыва слежения.

Современное состояние

Моноимпульсный датчик, использующий для вычисления угловых координат нормированные сигналы угловых ошибок является оптимальным по критерию максимального правдоподобия при условии линейной связи между сигналами угловых ошибок и значениями угловых координат, как показано в [2]. Однако пеленгационные характеристики являются линейными только в пределах рабочей зоны, соответствующей половине ширины главного лепестка суммарной диаграммы направленности антенны.

Также неотъемлемым свойством пеленгационных характеристик, обусловленным многолепестковостью диаграмм направленности, является неоднозначность, приводящая к аномальным ошибкам измерения угловых координат. Таким образом, измерения угловых координат являются оптимальными только в пределах рабочей зоны углов, и для сохранения оптимальности этих измерений угловых координат необходимо • определить, находится ли цель в рабочей зоне углов или за её пределами, т.е. определить, насколько полученное измерение достоверно.

Между данными различных приёмных каналов моноимпульсного -пеленгатора существует корреляция, т.к. суммарная, азимутальная, угломестная и квадрупольная диаграммы направленности являются линейными комбинациями парциальных диаграмм, соответствующие пеленгационные характеристики - функциями как азимута, так и угла места. Использование не учитываемых ранее взаимосвязей между тремя сигналами угловых ошибок позволяет существенно повысить потенциальные возможности моноимпульсного пеленгатора, а именно повысить достоверность и точность угловых измерений.

Цель и задачи исследований

Целью работы является синтез и анализ алгоритмов повышения достоверности и точности измерения угловых координат на основе совместного использования многоканальных данных моноимпульсных измерений, т.е. сигналов угловых ошибок.

Постановка научной проблемы

Моноимпульсный пеленгатор ввиду относительной сложности, обусловленной его многоканальностью (наличием трех приемно-усилительных каналов при аддитивной обработке сигналов и четырех каналов при мультипликативной обработке) и трёхмерностью сигналов каждого из каналов, содержащих информацию о дальности, азимуте и угле места, можно рассматривать в качестве объекта радиолокационной системотехники. Согласно её теории, в результате функционального взаимодействия угломерных каналов и наличия взаимосвязи между ними, система приобретает ряд новых свойств, использование которых при решении различных радиолокационных задач позволяет наиболее полно раскрыть потенциальные возможности моноимпульсного метода. При этом следует учитывать, что ввиду многолепестковости и существенной нелинейности пеленгационной характеристики в большей части углов, установление аналитической зависимости между значениями сигналов угловых ошибок и достоверностью наблюдений труднодостижимо. В связи с этим в работе для аппроксимации такой зависимости широко применялись методы теории информации, распознавания образов и статистического моделирования на ПК.

Методы исследований

Новые технические решения, приводящие к сокращению угловой неоднозначности и повышению точности, основаны на взаимном информационном дополнении сигналов приёмных каналов моноимпульсного пеленгатора.

В диссертационной работе при разработке новых алгоритмов использовались методы теории вероятностей и математической статистики, статистической теории оценивания, теории информации, теории распознавания образов и статистического моделирования.

Достоверность результатов исследований подтверждается корректным применением математического аппарата при решении поставленных задач и широким применением метода статистического моделирования на ПК. Поскольку объектом исследования являются алгоритмы вторичной обработки, реализуемые в цифровом виде, в данном случае математическое моделирование максимально приближено к физическому.

Научная новизна

В работе установлены новые признаки наличия цели в рабочей зоне и за её пределами на скользящем интервале для БРЛС в режиме сопровождения на проходе (СНП).

Также установлены новые признаки наличия цели в рабочей зоне и за её пределами для двухдиапазонных моноимпульсных пеленгаторов.

Для предотвращения аномальной ошибки измерения УК моноимпульсным пеленгатором в различных режимах впервые использованы нейронные сети (НС).

Для измерения УК моноимпульсным пеленгатором в различных режимах впервые использованы НС.

Научная новизна представленной работы подтверждена шестью патентами, теоретические и прикладные результаты исследований изложены в трёх статьях и четырёх научно-исследовательских отчётах.

Практическая значимость работы

На основании предложенных в работе технических решений разработаны алгоритмы, позволяющие повысить достоверность и точность измерений УК целей моноимпульсным пеленгатором в различных режимах.

Показана возможность применения НС для решения этих задач и в результате исследований найдены структура и параметры НС, позволяющие наиболее эффективно решать их.

Техническая реализация и внедрение

Результаты исследований были включены в отчёты по четырём НИР, проводившимся в ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР».

Апробация работы

Результаты исследований были представлены на 1-й Всероссийской научно-технической конференции по проблемам создания перспективной авионики, проходившей в ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР» в 2002 г. [3], а также на XVII научно-технической конференции в НИИПриборостроения им. Тихомирова В.В. (г.Жуковский) в 2001 г. [4].

Публикации

Представленные в работе результаты исследований были изложены в трёх научных статьях [5, 6, 7].

Предложенные технические решения подтверждены шестью патентами РФ на изобретения [8, 9, 10, 11, 12, 13].

Положения, выносимые на защиту

1. Использование последовательных временных отсчётов сигналов угловых ошибок позволяет существенно повысить достоверность измерения угловых координат моноимпульсным пеленгатором в режиме СНГ1.

2. В качестве эффективного аппроксиматора решающей функции для задачи повышения достоверности измерений моноимпульсным пеленгатором могут быть использованы нейронные сети, на вход которых подаются азимутальный, угломестный и квадрупольный сигналы угловых ошибок.

3. Повышение точности измерения угловых координат моноимпульсным пеленгатором в режиме СНП может быть достигнуто путём использования последовательных временных отсчётов сигналов угловых ошибок, в частности, путём их обработки с помощью динамической нейронной сети.

4. Наличие в БРЛС второго диапазона частот позволяет сформировать дополнительные информационные признаки для двухдиапазонных моноимпульсных пеленгаторов, позволяющие повысить достоверность измерения угловых координат, по сравнению с однодиапазонным моноимпульсным пеленгатором.

Структура и объём работы

Диссертационная работа изложена на 113 листах и состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка сокращений и обозначений, списка литературы из 51 наименования и приложений. Иллюстративный материал представлен в виде 77 рисунков.

Выводы

В четвёртой главе проведён анализ применения моноимпульсного метода измерения УК в режиме СНП и сделаны выводы о том, что в результате применения «скользящего окна» для обработки динамических данных теряется свойство оптимальности моноимпульсной обработки. Проведено исследование эффективности моноимпульсного метода измерения УК с помощью компьютерного моделирования.

Предложено использовать НС для измерения УК МП. С помощью проведённого компьютерного моделирования показано, что в режиме слежения выбранной в результате проведённых исследований НС (трёхслойный персептрон, скрытый слой которого содержит 100 нейронов) удаётся успешно аппроксимировать оптимальную решающую функцию, поскольку зависимость точности измерения УК с помощью выбранной НС от значений ОСШ практически совпадает с аналогичной зависимостью для традиционного метода.

Предложено использовать динамические НС для решения задачи измерения УК в режиме СНП. Проведён анализ различных видов НС, выбрана структура НС для эффективного решения поставленной задачи. Это трёхслойная НС типа TLFN, скрытый слой которой содержит 100 нейронов, на вход подаются динамические данные трёх СУО МП, а на выходе формируются две оценки: азимута и угла места. В среде MATLAB создана, обучена и протестирована такая НС, и произведено исследование её эффективности для решения поставленной задачи на основе значений СКО оценок азимута и угла места в пределах РЗ, полученных в результате компьютерного моделирования для различных ОСШ. На основе сравнения полученных СКО показано, что применение для решения задачи угловых измерений в режиме СНП обученных динамических НС в 2,5.4 раза эффективней при значениях ОСШ 13. .30 дБ, чем применение для решения данной задачи обученных статических НС, использующих только одиночные отсчёты СУО.

Заключение

Рассмотрены принципы работы моноимпульсного пеленгатора, проведён анализ основных источников ошибок измерения угловых координат и приведён обзор известных методов устранения аномальных ошибок:

- метод компенсации с помощью дополнительного приёмного канала с широконаправленной антенной,

- метод сравнения суммарного и разностного сигнала,

- метод углового стробирования, впервые предложенный в работах Ю.И. Щура.

Последний метод основан на использовании информационных признаков нахождения цели в рабочей зоне, которые принимают единичное значение при нахождении цели в рабочей зоне пеленгационной характеристики, и нулевое значение при принятии решения о нахождении цели вне рабочей зоны. Эти признаки были выявлены на основе анализа форм двумерных пеленгационных характеристик.

Различные алгоритмы повышения достоверности угловых измерений с качественной точки зрения характеризуются вероятностями ошибок 1 -го ошибочное принятие решения о нахождении цели вне рабочей зоны) и 2го рода (ошибочное принятие решения о нахождении цели внутри рабочей зоны). В работе различные алгоритмы сравниваются по величине средней ошибки, представляющей собой усреднённую сумму вероятностей ошибок

1-го и 2-го рода. С целью анализа эффективности различных методов повышения достоверности угловых измерений было проведено компьютерное моделирование рассматриваемых алгоритмов в среде

MATLAB (тексты программ представлены в Приложении). При моделировании использовались известные модели сигналов угловых ошибок, учитывающие внутренние шумы приёмных каналов моноимпульсного пеленгатора. В результате были получены зависимости средней ошибки от отношения сигнал-шум для каждого из алгоритмов. На основе сравнения полученных зависимостей наиболее эффективным из

101 трёх известных алгоритмов повышения достоверности угловых измерений оказалось использование заранее выявленных информационных признаков нахождения цели в рабочей зоне и за её пределами.

Для решения задачи повышения достоверности измерения угловых координат моноимпульсным пеленгатором предложено использовать нейронные сети. Проведён анализ различных видов нейронных сетей, выбрана структура нейронной сети для эффективного решения поставленной задачи — многослойная нейронная сеть прямого распространения. Путём компьютерного моделирования в среде MATLAB создана, обучена и протестирована такая нейронная сеть и произведено исследование её эффективности. На основе сравнения средних вероятностей ошибок для разных методов повышения достоверности угловых измерений показано, что применение для решения данной задачи обученных нейронных сетей наиболее эффективно.

В диссертации также рассмотрены двухдиапазоппые моноимпульсные пеленгаторы. Предложено использовать сигнал от дополнительного диапазона частот в двухдиапазонных БРЛС для повышения достоверности измерения угловых координат моноимпульсным пеленгатором. Выявлены признаки нахождения цели в рабочей зоне пеленгационной характеристики на основе анализа форм пеленгационных характеристик 1-го и 2-го диапазонов и на их основе были разработаны алгоритмы повышения достоверности измерений угловых координат моноимпульсным пеленгатором. Эффективность алгоритмов повышения достоверности угловых измерения была исследована на основе оценки вероятностей ошибок 1-го и 2-го рода с помощью компьютерного моделирования. На основе анализа полученных в результате компьютерного моделирования зависимостей средней вероятности ошибки от отношения сигнал-шум сделан вывод о том, что использование сигналов угловых ошибок двух диапазонов частот позволяет повысить достоверность измерения угловых координат моноимпульсным пеленгатором в двухдиапазонных БРЛС, по сравнению с использованием

102 для решения этой задачи сигнала угловой ошибки одного частотного канала, в частности при отношении сигнал-шум 15 дБ - более, чем в 1,5 раза.

В диссертационной работе рассмотрена задача повышения достоверности измерения угловых координат в режиме сопровождения на проходе. Показано, что в этом режиме появляются дополнительные информационные преимущества, которые не учтены в известных алгоритмах повышения достоверности угловых измерений по одиночным отсчётам. При < строчном сканировании возникает возможность рассмотрения не только одиночных отсчётов сигналов угловых ошибок, но и предшествующих. В диссертационной работе для решения задачи повышения достоверности угловых измерений в режиме сопровождения на проходе предложено использовать динамические данные -моноимпульсного пеленгатора. Выявлены информационные признаки нахождения цели в рабочей зоне и за её пределами на основании анализа свойств пеленгационной характеристики, которые проявляются при рассмотрении совокупности нескольких подряд идущих отсчётов сигнала угловой ошибки в пределах рабочей зоны пеленгационной характеристики: Это нечетная симметрия пеленгационной характеристики, постоянство её крутизны, а также известная угловая протяжённость единичного отрезка информационного признака по одиночным отсчётам СУО. Разработаны алгоритмы повышения достоверности угловых измерений с использованием этих информационных признаков.

Проведена оптимизация параметров алгоритмов — оценки крутизны, значений порогов и др. Проведён анализ эффективности разработанных алгоритмов. Результаты этого анализа показали, что применение предложенных алгоритмов по сравнению с теми, которые используют одиночные отсчёты сигналов угловых ошибок, позволяют снизить среднюю вероятность ошибки более чем в 10 раз.

В режиме сопровождения на проходе для решения задачи повышения достоверности угловых измерений также предложено юз использовать динамические нейронные сети. Проведён анализ различных видов нейронных сетей, выбрана структура нейронной сети для эффективного решения поставленной задачи — динамическая нейронная сеть прямого распространения типа TLFN. В среде MATLAB создана, обучена и протестирована такая нейронная сеть и произведено исследование её эффективностй для решения поставленной задачи на основе оценки вероятностей ошибок первого и второго рода. На основе сравнения средних вероятностей ошибок для разных методов повышения достоверности угловых измерений показано, что применение для решения задачи повышения достоверности угловых измерений в режиме сопровождения на проходе обученных динамических нейронных сетей эффективней в 3.5 раз в зависимости от отношения сигнал-шум, чем применение для решения данной задачи обученных статических нейронных сетей, использующих только одиночные отсчёты сигналов угловых ошибок.

Проведён анализ применения моноимпульсного метода измерения угловых координат в режиме сопровождения на проходе и сделаны выводы о том, что в результате применения «скользящего окна» для обработки динамических данных теряется свойство оптимальности моноимпульсной обработки. Проведено исследование эффективности моноимпульсного метода измерения угловых координат с помощью компьютерного моделирования.

Для измерения угловых координат моноимпульсным пеленгатором предложено использовать нейронные сети. С помощью проведённого компьютерного моделирования показано, что в режиме слежения с помощью многослойной нейронной сети удаётся успешно аппроксимировать оптимальную решающую функцию, поскольку полученные в результате проведённого моделирования зависимости СКО измерения угловых координат от отношения сигнал-шум для метода, использующего нейронную сеть и традиционного — практически совпадают.

Для решения задачи измерения угловых координат в режиме сопровождения на проходе предложено использовать динамические нейронные сети. Проведён анализ различных видов нейронных сетей, выбрана структура нейронной сети для эффективного решения поставленной задачи. В среде MATLAB создана, обучена и протестирована такая нейронная сеть и произведено исследование её эффективности для решения поставленной задачи на основе значений СКО оценок азимута и угла места в пределах рабочей зоны пеленгационной характеристики, полученных в результате компьютерного моделирования для различных отношений сигнал-шум. На основе сравнения полученных СКО показано, что применение для решения задачи угловых измерений в режиме сопровождения на проходе обученных динамических нейронных сетей в 2,5.4 раза эффективней при отношениях сигнал-шум 13.30 дБ, чем применение для решения данной задачи обученных статических нейронных сетей, использующих только одиночные отсчёты сигналов угловых ошибок.

Список сокращений и обозначений

АД — амплитудный детектор

АОРО - алгоритм обратного распространения ошибки АПЧ — автоматическая подстройка частоты АРУ - автоматическая регулировка усиления АФАР - активная фазированная антенная решётка БРЛС - бортовая радиолокационная станция Г - гетеродин

ДН — диаграмма направленности

ДНА - диаграмма направленности антенны

КА — компенсационная антенна

ЛЗ - линия задержки

МНС — многослойная нейронная сеть

МП - моноимпульсный пеленгатор

НС - нейронная сеть

ОСШ — отношение сигнал-шум

ПРВ — плотность распределения вероятностей

ПУ — пороговое устройство

ПХ - пеленгационная характеристика

ПЧ - пеленгационная чувствительность

РБФ — радиально-базисная функция

РЗ - рабочая зона

РЛС — радиолокационная станция

РСН — равносигнальное направление

СКО - среднеквадратическая ошибка

См - смеситель

СНП — сопровождение на проходе СУО - сигнал угловой ошибки УД - угловой дискриминатор УК — угловые координаты

УПЧ — усилитель промежуточной частоты ФД — фазовый детектор ФХ — флюктуационная характеристика TLFN - Time Lagged Feedforward Network a - азимут P - угол места ao - азимут положения антенны (РСН)

Jj'q - угол места положения антенны

8а - угол отклонения цели от РСН по азимуту

8р - угол отклонения цели от РСН по углу места в- ширина ДНА по уровню 0,5 у- признак нахождения цели в РЗ или за её пределами

1 - пеленгационная чувствительность (крутизна ПХ) ст- СКО измерения УК - сигнал суммарного канала МП

Ла - сигнал разностного канала МП по азимуту

Ар - сигнал разностного канала МП по углу места

Aq - сигнал квадрупольного канала МП

Uа - СУО по азимуту

Up - СУО по углу места

Uq - квадрупольный СУО

Ац={а,Р} - угловые координаты цели

О ={ao,fio}- угловые координаты РСН

Q - РЗ ПХ МП

U—(Ua, Up Uq) - вектор результатов измерений по одиночному импульсу U=(Uai, Uai+i, ••■ Uai+N; Uри Upi+i, . Upi+N; Uqi, Uqi [], . Uqi+N)- матрица результатов измерений совокупности N подряд идущих импульсов на скользящем окне (для режима СНП) 5(U) — решающая функция

Р], Р2 — вероятности ошибок первого и второго рода Л=Р(0| АцёП) Р2=Р{ 11 АцеП) q - значение ОСШ

N— размер временного скользящего окна (число отсчётов) г - средняя вероятность шибки

М[ ] - символ математического ожидания

0(х) — величина порядка малости х

1. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. - М.: Радио и связь, 1993.

2. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. -М.: Сов. Радио, 1971.

3. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловое стробирование моноимпульсных радиолокаторов. Тезисы доклада на XVII-й научно-технической конференции в НИИПриборостроения им. Тихомирова В.В. (г.Жуковский), 2001.

4. Гаврилов К.Ю., Богословская М.А. Применение нейронных сетей в задачах пеленгации радиолокационных целей // Информационно-аналитический журнал «Фазотрон», 2007, № 3-4.

5. Щур Ю.И., Богословская М.А. Оценка угловых координат целей по данным моноимпульсных измерений в обзоре // Радиоэлектронные комплексы, 2005, № 5

6. Гаврилов К.Ю., Богословская М.А. Оценка угловых координат цели моноимпульсным радиолокатором при внеосевой пеленгации // Информационно-измерительные и управляющие системы, №9, т.6, 2008г.

7. Щур Ю.И., Богословская М.А., Полилов А.Н., Матюшин А.С. Угловой селектор для двухдиапазонного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение № 2200962 от 20.03. 2003.

8. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловой селектор для двухдиапазонного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение № 2201600 от 27.03. 2003.

9. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловой селектор для обзорного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2192654 от 10.11. 2002.

10. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловой селектор для обзорного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2183020 от 27.05.2002.

11. М.Леонов А.И., Фомичёв К.И. Моноимпульсная радиолокация. М.: Сов. радио, 1970.

12. Ширман Я. Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. — М.: Радио и Связь, 1981.

13. Чкунин В. Н., Щур Ю.И. О перекрёстных связях в двухкоординатных импульсных пеленгаторах. Вопросы радиоэлектроники, вып.7, 1981 серия общетехническая.

14. Защита от радиопомех. Под ред. Максимова М.В. М.:Сов. радио, 1976.

15. Щур Ю.И., Ратнер В.Д, Филимошин Р.В. Дополнительные возможности моноимпульсных радиолокаторов при внеосевой пеленгации. Вопросы радиоэлектроники, серия Общие вопросы радиоэлектроники, вып.4, 1992 г.

16. Патент № 3943512 US МКИ G01S 9/22 НКИ 343-7.4, 1976.

17. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. Кн.1 Системы общения и экспертные системы: Справочник под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.

18. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. — М.: Вильяме, 2006.22.0совский С. Нейронные сети для обработки информации. -М.:Финансы и статистика, 2004.

19. Сирота О.А. Синтез системы многоцелевого сопровождения при работе БРЛС на «проходе». Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук. — М.:2000 г.N

20. Бартон Д., Вард Г. Справочник по радиолокационным измерениям. Пер. с англ. М.: Сов. радио, 1976.

21. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов / пер. с англ. под ред. Ю.И. Александрова — М.: Мир, 1978

22. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб: Питер, 2002

23. Дудник П.И., Чересов Ю.И. Авиационные радиолокационные устройства. М.: ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1986.

24. Антипов В.Н., Исаев С.А., Лавров А.А., Меркулов В.И. -Многофункциональные радиолокационные комплексы истребителей. Под ред. Кондратенкова Г.С. М.: Воениздат, 1994.

25. Финкельштейн М.И. Основы радиолокации. М.: Сов.Радио, 1973.

26. Обрезков Г.В., Разевиг В.Д. Методы анализа срыва сопровождения.

27. М.: Сов.Радио, 1972. 31.Горгонов Г.И. Автоматическое сопровождение целей в бортовой радиолокационной станции с ЭВМ. М.: ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1988.32.3уфрин A.M. Методы построения судовых автоматических угломерных систем. Л.: Судостроение, 1970.

28. Бакулев П.А. Радиолокационные системы. -М.: Радиотехника, 2004.

29. Справочник по радиолокации. Под ред. М.Сколника. Пер. с англ. в 4х томах. Под общей ред. К.Н.Трофимова. Том 3. Радиолокационныеinустройства и системы / Под ред. А.С. Винницкого. М.:Сов.радио, 1979.

30. Татарский Б.Г. Физические основы методов обнаружения и измерения координат целей. М.: ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1997.

31. Активные фазированные антенные решётки / Под ред. Д.И. Воскресенского и А.И. Канащенкова. — М.: Радиотехника, 2004.

32. Дудник П.И., Герасимов А.А., Татарский Б.Г. Авиационные радиолокационные комплексы и системы. Импульсно-доплеровские радиолокационные системы. М.: ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 2003.

33. Бартон Д. Радиолокационные системы. М.: Воениздат, 1967.

34. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн.1. -М: Сов. радио, 1966.

35. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн.2. — М: Сов. радио, 1968.

36. Теоретические основы радиолокации. Под ред. В.Е. Дулевича М.: Сов. радио, 1964.

37. Теоретические основы радиолокации. Под ред. Я.Д. Ширмана М.: Сов. радио, 1970.

38. Вакин С.А., Шустов Л.Н. Основы радиопротиводествия и технической разведки — М.: Сов. Радио, 1968.

39. Щур Ю.И., Осуль И.К. Преобразователи угловой информации двухкоординатных моноимпульсных пеленгаторов. Вопросы радиоэлектроники, сер. ОВР, 1993, вып.1.

40. Коростылёв А.А. Пространственно-временная теория радиосистем — М.: Радио и связь, 1987.

41. Сосулин Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации: Учебное пособие для вузов. — М.: Радио и связь, 1992.

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

43. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.:Радио и связь, 1982.

44. Роде Д.Р. Введение в моноимпульсную радиолокацию. М.: Сов. радио, 1960.51 .Дьяконов В.П. MATLAB6 Учебный курс СПб: Питер, 2002.