автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Повышение разрешающей способности по дальности декаметровой РЛС

Р Г ^ Г{ п

( ! и V Н

-2 НЮН 1538 На правах рукописи

Безуглов Александр Владимирович

ПОВЫШЕНИЕ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ ПО ДАЛЬНОСТИ ДЕКАМЕТРОВОЙ РЛС

Специальность: 05.12.04 - Радиолокация и радионавигация

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург -1998

Работа выполнена в Санкт-Петербургском Государственном электротехническом Университете.

Научный руководитель: заслуженный деятель науки и техники РФ,

профессор, д-р техн. наук Винокуров В.И.

Официальные оппоненты: д-р техн. наук, профЛОрченко Ю. С

канд. техн. наук Регинский В.Д.

Ведущая организация - АО Научно-производственный комплекс

НИИ дальней радиосвязи

Защита диссертации состоится " У" 06 _1998г. в/2 час, на заседании диссертационного совета СКК 063.14.04. С-Петербургского Государственного электротехнического Университета по адресу:

197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова д. 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института. Автореферат разослан " 5" " ^^ 1998 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Зюбенко В.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Достоинством радиолокационных станций (РЛС)' декаметрового СДКМ) диапазона радиоволн является их способность обнаруживать цели за пределами горизонта в области полутени и тени на дальностях до 300 км за счет распространения поверхностной волны и на дальностях от 800 до 4000 км за счет распространения пространственной волны при переограженни ее ионосферой. Создание таких РЛС позволяет вести наблюдение за воздушной и надводной обстановкой за пределами зоны видимости РЛС сверхвысокочастотного (СВЧ) диапазона.

В то же время,. ДКМ РЛС уступают РЛС СВЧ диапазона в разрешающей способности по дальности. Последнее не позволяет в настоящее время использовать данные средства для создания систем дальнего наблюдения и управления в местах интенсивного судоходства.

При традиционно применяемой согласованной обработке сигнала разрешение по дальности ограничивается выделенной полосой частот. Существующие ДКМ РЛС имеют ширину спектра зондирующего сигнала, не превышающую нескольких десятков кГц. Увеличение занимаемой полосы частот практически невозможно по техническим и организационным причинам: трудности обеспечения электромагнитной совместимости (ЭМС) в данном диапазоне радиоволн; нарушение когерентности широкополосного сигнала при переотражении от ионосферы или при распространении над морской поверхностью. Это обстоятельство диктует необходимость применения оптимальных методов обработки сигнала, позволяющих повысить разрешающую способность по его параметрам при ограниченном объеме исходных данных.

В настоящее время сдерживающим фактором применения оптимальных методов обработки сигнала является сложность их реализации. Поэтому часто используют субоптимальные методы, более простые, но имеющие худшие характеристики. Выбор конкретного метода и алгоритма его реализации определяется особенностями решаемой задачи.

Таким образом, актуальность темы определяется необходимостью повышения разрешающей способности ДКМ РЛС по дальности и недостаточной изученностью вопросов практического применения

методов с высоким разрешением для определения задержки сигнала в ДКМРЛС.

Цель работы состоит в разработке и исследовании алгоритма обработки сигнала, обеспечивающего повышение разрешающей способности по дальности при ограничениях на ширину его спектра.

В работе были решены следующие задачи:

- проведен анализ условий функционирования ДКМ РЛС и выработаны требования к устройству первичной обработки сигнала;

- выбран метод обработки сигнала с высоким разрешением по задержке, отвечающий требованиям к ДКМ РЛС поверхностной волны;

- описана и исследована модель используемая при обработке сигнала;

- разработан алгоритм обработки сигнала;

- выбран зондирующий сигнал, обеспечивающий потенциальные характеристики разработанного алгоритма;

- проведена модификация алгоритма для снижения вычислительных затрат;

- исследованы статистические характеристики обнаружения и разрешения разработанного алгоритма обработки сигнала;

- экспериментально проверена работоспособность разработанного алгоритма.

Методы исследования. Для решения поставленных задач применялись результаты теории оптимальных оценок, аналитический синтез алгоритмов с применением аппарата теории матриц и корреляционного анализа, статистическое моделирование на ЭВМ, постановка натурных экспериментов.,

Новые научные результаты:

обосновано применение параметрической модели для представления отраженного сигнала в ДКМ РЛС;'

- определены оценки максимального правдоподобия параметров модели отраженного сигала в ДКМ РЛС;

- предложен новый способ поиска корней полинома по производной его фазы;

получены сравнительные характеристики обнаружения алгоритмов на основе параметрической модели и согласованной обработки сигнала:

-5- полупены количественные оценки разрешающей способности разработанного алгоритма определения задержки сигнала;

- оценены факторы, влияющие на эффективность алгоритма определения задержки сигнала на основе параметрической модели.

Практическая ценность:

разработан алгоритм обработки сигнала ДКМ РЛС, позволяющий повысить разрешающую способность по дальности при ограничении на ширину спектра зондирующего сигнала;

- предложен тип сигналов, наиболее предпочтительных для алгоритма обработки на основе параметрической модели;

- на макете радиолокационной станции показаны - пути Практической реализации алгоритма на основе параметрической модели в устройстве'первичной обработки сигнала ДКМ PJ1C.

Основные результаты работы докладывались:

- на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПГЭТУ в 1990-\997г;

- на региональной конференции студентов , аспирантов, и молодых специалистов Северного Кавказа " Методы и средства цифровой обработки сигнала." Таганрог 1993 г.

- на шестой всероссийской научно - технической конференции. "Радиоприем и обработка сигналов" Нижний Новгород 1993г.

- на XI Всероссийском симпозиуме "Радиолокационное исследование природных сред " 1993 г. ГГО С-Петербург.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 6 печатных работ.

Структура и объем работы. Работа содержит введение, четыре раздела, заключение, приложения и список литературы, включающий в себя 86 наименований. Основная часть. работы изложена на 113 страницах машинописного текста. Работа содержит 45 рисунков и 1 таблицу. . :

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы диссертационной работы, сформулирована цель работы и задачи исследования, дана общая характеристика работы.

-6В первом разделе рассмотрены особенности применения декамегрового диапазона в радиолокации, что позволило сформулировать требования к сигналу и алгоритму его обработки для РЛС поверхностной волны.

Одной из основных проблем декаметровой радиолокации является недостаточная разрешающая способность по дальности. При согласованной обработке сигнала разрешение по дальности ограничивается выделенной полосой частот.

Увеличение занимаемой полосы частот практически невозможно по организационным и техническим причинам.

При отображении оперативной обстановки для декаметровой радиолокации характерна ситуация, когда необходимо обнаруживать ограниченное число точечных целей на фоне белого нормального шума.

Для решения данной задачи среди методов с высоким разрешением был выбран метод на основе представления отраженного сигнала параметрической моделью. Основным критерием выбора метода являлась минимизация вычислительных затрат.

В диссертационной работе была использована следующая модель отраженного сигнала

и(1) = 2;А1-ив(1-х,) + п(г) , (1)

4=1

где Ai - комплексная амплитуда сигнала, отраженного от ¡-той

цели;

и0(0 - излучаемый сигнал;

т4 - задержка отраженного сигнала от ¡-той цели;

п(1) - нормальный белый шум;

2Р - число целей.

Отраженный сигнал описывается конечным числом параметров.

Это множество комплексных амплитуд А» и задержек

Когда принята модель (1), обработка сигнала сводится к решению системы уравнений вида

2р •

и(1) = £Ари0(Д1-т1) + п(Д1)

1=1

2р •

и(2) = £А^и0(2-Д1-т4) + п(2-Д1)

и(Ы) = £'• А1 - т,) + п(Ы• ДО

1=1

где N - число известных отсчетов сигнала.

Найденные модули комплексных амплитуд Аз сравниваются с порогом. Те, которые превысили порог,, относятся к целям, - не превысившие порог соответствуют шуму.

Во втором разделе разрабатывается алгоритм обработки сигнала.

Система уравнений (2) при реально применяемых на практике зондирующих сигналах является нелинейной. Для нелинейной системы в общем случае не удается построить оптимальный алгоритм опенки параметров, минимизирующий средний риск. Это объясняется сложностью, а при произвольном сигнале невозможностью получения аналитического выражения для функционала апостериорной плотности вероятности параметров модели.

Использование метода наименьших квадратов (МИ К) не предполагает априорной информации о виде распределения случайных величин.

МНК оценка параметра А в линейной модели

согласно теореме Гаусса-Маркова, является оценкой максимального правдоподобия (МП), а следовательно асимптотически оптимальной, при выполнении следующих условий:

вектор помехи п нормально распределенный с нулевым средним

и = Х-А + п

(3)

соу п = ст21 , . (5)

система линейных уравнений получаемая при реализации метода наименьших квадратов имеет единственное решение

с1е1Х-Хн*0 . (6)

Обозначения: А - вектор параметров сигнала,

X - матрица коэффициентов,

и -вектор отсчетов сигнала.

(•)н - обозначение эрмитово сопряженной матрицы (все элементы матрицы заменены на комплексно сопряженные и произведено ее транспонирование).

Оценка по максимуму правдоподобия инвариантна к замене переменных. Если § = и § соответствует максимуму апостериорной плотности вероятности, то т, для которого § = Г(т), также соответствует максимуму апостериорной плотности вероятности.

То есть, если какие-либо промежуточные параметры сигнала связаны между собой системой линейных уравнений, то методу максимального правдоподобия эквивалентна процедура:

1) оценка по методу наименьших квадратов параметров в линейной задаче описываемой условиями (4-6).

2) пересчет параметров в искомые величины.

Если бы каким-либо образом удалось определить задержки составляющих сигнала т,, то после подстановки их. в систему уравнений (2), она стала бы линейной и оценка комплексных амплитуд Ai методом наименьших квадратов являлась бы МП оценкой.

Чтобы определить задержки ^, запишем выражение для комплексного спектра отраженного сигнала, описываемого моделью (1)

2Р •

х(к) = £А-х0(к)-ехрН-2-тг-ЛГк^) + Н(к) , (7)

ы

где х(к) - комплексные отсчеты спектра обрабатываемого сигнала и(п);

х0(к) - Комплексные о!счегы спектра излученного сигнала; Н(к) - комплексные отсчеты спекгра Шума; 2Р - число составляющих сигнала;

А| - комплексная амплиг ;а ьтой составляющей сигнала; г, - задержка ьтой составляющей сигнала; ■

ДГ - шаг по частоте дискретного спектра сигнала. Разделим левук) и правую часть выражения (7) на х0(к)

х0(к) ы х0(к)

Постановка задачи нахождения комплексных амплитуд Ai и задержек t, совпадает с постановкой задачи оценивания спектра

последовательности х(к) = — при наличии шума е(к) = ——

х0(к) х0(к)

модифицированным методом Прони.

Можно показать, что отсчеты в выражении (8) связаны между

собой соотношением

x(k) = - £(gP(m) -х(к + ш) + gp(m) -х(к - m)) , (9)

ta=!

где gp (1) являются коэффициентами полинома

G(Z) = g(P) ■ Z2P+..,4-g(l) ■ Z*4' + 7Ï 4 g*(l) - Zp~'+..,+g*(P). (10) Корни которого Zj определяются задержкой составляющих сигнала

Z, = exp(-j'2'rt-Af-т,) . (II)

Выбеленный отсчет спектра сигнала х(к) может быть вычислен двумя способами: 1) по временной реализации сигнала; 2) по предыдущим х(к-т)и последующим отсчетам х(к + ш) спектра сигнала и коэффициентам gp(m), согласно выражению (9).

Получается система уравнений, для которой при соответствующем выборе зондирующего сигнала выполняются условия (4-6)

*(Р) - ¿(gp(m) • х(Р + m) + gp(m) • х(Р - m)) + ер

га=1

Â(P + l)=2(gP(m)-x(P + lH-m) + gP(m)-x(P + l-in)) + Ep (J2)

Ш=1

р

х(К -Р) = ¿(gP (m) • х(К - Р + m) + gP im) - х( К - Р - m)} +■ ер

Ш=1

-10-

где К - число отсчетов спектра сигнала.

После решения методом наименьших квадратов системы уравнений (12) вычисляются корни полинома (10). Задержка сигнала определяется по соотношению

03)

2-л-ЛГ

При порядке полинома больше четвертого задача поиска его корней не имеет аналитического решения. Численный поиск корней требует значительных вычислительных затрат. Но особый вид полинома это - комплексно сопряженные коэффициенты, позволяет построить эффективную процедуру поиска его нулей перебором.

На практике модуль корня полинома Оф редко отличается от единицы. Поэтому при переборе значений функции следует

подставлять значения не всей комплексной плоскости, а только Ъ - е~->2'пЛ1т 1 Где х принимает значения от ттЬ до тшц.

При прохождении через нуль значения полинома его фаза претсрнерает скачок......—

Если построить производную фазы полинома 0(2.), то в нуле она будет равна 5-функции. При численном построении зависимости фазы полинома от задержки:

дт(о ччо-ччи-до

дг Дг

(14)

дхр~ П5)

""[0(^)1 |0(2,+д,)Г , '

пик производной однозначно говорит о том, что нуль находится меаду значениями I и 1+Д1.

Существенным преимуществом предложенной процедуры поиска нулей полинома С(?,) сравнительно с прямым перебором его значений является малая вероятность пропуска нуля или группы нулей при большом шаге перебора, так как величина скачка фазы слабо зависит от шага, с которым вычисляют значение полинома.

Корни полинома дают информацию о возможном положении целей. Решение о наличии или отсутствии сигнала с данной задержкой принимается по его амплитуде.

В случае, когда число отсчетов N сигнала больше числа, членов модели 2Р, апроксимация по методу наименьших квадратов приводит к матричному уравнению

Gn G2 t

VG2P1

G1 2 G2 2

g2p 2

G, 2P Л

G

2 2P

G

2P 2P /

Ai

a2

^A2pJ

w,

w,

Л

(16)

n n=l

(17)

т. с. является оценкой корреляционной функции зондирующего сигнала R(t). Значение функции R(t) могут быть заранее вычислены, и надо будет только .заполнить матрицу R значениями, соответствующими задержкам (т, -Tj).

Элемент столбца матрицы W определяется выражением

W(i)=Su(tn)-u;(tn-Ti) . (18)

п=}

W(i) является оценкой взаимной корреляционной функции (ВКФ) излучаемого сигнала и обрабатываемой реализации в ранее вычисленные моменты времени, равные задержкам составляющих сигнала, апроксимирующих принятую реализацию.

Разработанный алгоритм не накладывает ограничения на тип зондирующего сигнала., Однако, при ограничениях на ширину спектра сигнала максимальное отношения сигнал/шум на входе алгоритма определения задержек составляющих сигнала достигается при его равномерном спектре x0(k) =const. tj.

Для формирования такого сигнала следует применять различные виды модуляции, амплитудный спектр колебаний которых близок к прямоугольному: ЛЧМ, мшшмально-частотномодулированпые колебания и др..

При использовании миогочастотного сигнала, когда последовательно излучается несколько гармонических составляющих, и суммарный сигнал составляется непосредственно из гармоник, решается проблема искажения спектра сигнала из-за коммутаци прием/передача. Усечение сигнала из-за коммутации прием/передача изменит только

энергию каждой спектральной составляющей, а соотношение амплитуд и фаз остается постоянным. Следовательно не нарушается работа алгоритма определения задержек составляющих сигнала.

Если имитировать многочастотный сигнал фазовой модуляцией, то возможно сохранить с одной стороны полезные свойства многочастотного сигнала: прямоугольный спектр, неизменность спектра при усечении из-за квазинепрерывного режима работы РЛС, с другой стороны сохраняется простота формирования ФМ сигнала.

Сформировать такой сигнал можно одним аналоговым перемножителем, на один вход которого подается сигнал с задающего генератора, а на другой с синтезатора Частот. Так-как синтезатор частот работает на низкой частоте, то его реализация в цифровом виде уже не встречает такого затруднения как изготовление высокочастотного синтезатора при формировании мйогочастотного сигнала. Предлагаемый для разработанного алгоритма псевдомногочастотный сигнал по типу относится к ФМ сигналам с минимальной частотной модуляцией, ......

В третьем разделе рассматриваются статистические характеристики разработанного алгоритма обработки сигнала на основе его параметрической модели.

При нахождении задержек составляющих возможно появление компонент по задержкам близко расположенных друг "к другу. Если разница задержек мала, то матрица Коэффициентов при решении системы (16) получается плохообусловленной (имеет почти одинаковые строки). Это приводит к большим ошибкам в оценке амплитуд составляющих сигнала и, как следствие, к росту уровня ложных тревог.

Введенный в диссертационной работе множитель потерь

согласованной обработки на метод, основанный на параметрической модели сигнала, если будут рассчитываться амплитуды составляющих с разницей задержек Дт,

При малой разнице задержек Дт, Мп(Дт)-*«> и вероятность

ложной тревоги практически определяется вероятностью появления двух составляющих, имеющих разницу задержек Дт. Для того, чтобы ограничить множитель потерь М„(Дт) в диссертационной работе

предложено ограничить минимальное значение Дх. Для этого из двух составляющих с разницей задержек, меньшей чем ДттЬ, отбрасывается та, задержке которой соответствует меньшее значение ВКФ принятого и опорного сигнала. При таком построении системы ее разрешение не может быть лучше, чем Дтт^. В дальнейших исследованиях было принято, что Дтпй|=0.125-т11 , где т„ длительность по первым нулям зондирующего импульса с огибающей вида 5ш(х)/х. Зондирующий сигнал с огибающей вида зш(х)/х имеет прямоугольный спектр и полностью . эквивалентен предлагаемому псевдомногочастотному зондирующему сигналу.

По уровню вероятности правильного обнаружения 0=0.7, проигрыш в характеристиках обнаружения исследуемого метода согласованной обработке при рассматриваемом сигнале, составляет 1.1 дб при уровне ложной тревоги РЛТ = Ю"2 и возрастает до 3.3 дБ при Ртг = Ю-5. Этот проигрыш существенно меньше чем, значение множителя потерь Мп(Дтт1П), что объясняется малой вероятностью события - когда Дт«Дтт(п. С уменьшением вероятности ложной тревоги проигрыш в характеристиках обнаружения согласованной обработке растет, так как распределение шума на выходе алгоритма на основе параметрической модели сигнала имеет более "тяжелые хвосты".

Характеристикой, описывающей разрешающую способность метода является зависимость разницы задержек 2-х сигналов, обнаруживаемых раздельно с заданной вероятностью, от отношения сигнал/шум. При вероятности обнаружения полезного сигнала на фоне помехи с одинаковой амплитудой - 0.7, вероятности ложной тревоги КУ2 и разнице задержек Дт = 0.25-т„ отношение сигнал/шум должно быть равно 23 дБ. Данный алгоритм проигрывает оптимальному алгоритму разрешения 2-х сигналов с известными задержками 7:7 дБ. С увеличением уровня помехи отношение сигнал/шум для полезного сигнала может быть понижено, так как параметры помехи с большой амплитудой определяются точнее и ее влияние на точность определения параметров полезного сигнала снижается. При увеличении уровня помехи до +40 дБ относительно шума для обнаружения полезного сигнала достаточно отношения сигнал/шум 14.9 дБ.

Полученный результат показывает возможность разрешения нелеп, в том числе и разных по амплитуде, даже если их отметки при согласованной обработке перекрываются. Если отметки при

согласованной обработке не перекрываются (Дт>ти), то потерн в

характеристиках обнаружения практически не превышают потерь при

обнаружении одиночных целей.

В четвертом разделе рассмотрены практические аспекты

применения алгоритма на основе параметрической модели в ДКМ РЛС,

приведены результаты лабораторных измерений и натурных испытаний.

Согласованная обработка периодического сигнала заключается в

вычислении корреляционного интеграла (20) и сравнении его с порогом. тн

Я(т,1д) =/и(1)-и5(1-т)-е-*2'"-г'*А , (20)

где: ц(1) - входной сигнал;

11о(1) -комплексно сопряженный опорный сигнал; Тн - время накопления сигнала. Разобьем интеграл (20), соответствующий всему времени накопления сигнала, на сумму интегралов, каждый • из ко1:орых вычисляется только на одном периоде сигала

К(т,Г1)=2]и(Т-1 + 0-^(Т1 + 1-т)е-]-2йГ'(Т'+1>£11 . (21)

1=0 о . ..

Период сигнала Т выберем такой, что изменением множителя е'2"'"1 на интервале интегрирования [0,Т] можно пренебречь. Учитывая малую величину доплеровского смещения' отраженного сигнала в декаметровом диапазоне радиоволн, это условие практически всегда выполнимо для РЛС поверхностной волны.

Сигнал и*(0 периодический, поэтому -и -т) = и

выражение (21) можно записать в виде

К(^Гд) = 1(Би(Т^ + 0е-12,1Г'т').и;(1-т)(11 . (22)

О ¡=0

Согласно формуле (22), обработка сигнала делится на два этапа:

1) Вычисление суммы внутри интеграла, эквивалентной дискретному преобразованию Фурье. Это соответствует поиску спектра последовательности отсчетов, имеющих одинаковую задержку относительно начала периода сигнала.

2) Вычисление зависимости корреляционного интеграла К(т,Гд) от

т, для определения задержки сигнала в каждом доплеровском канале.

На втором этапе при недостаточной разрешающей способности согласованной обработки возможно применение любого иного метода, в

- Г5 -

частности разработанного в диссертационной работе алгоритма на основе параметрической модели сигнала.

Для алгоритма определения комплексных амплитуд составляющих принятого сигнала необходимо вычислить его ВКФ с опорным сигналом. При этом, задержки составляющих могут быть не кратными частоте дискретизации сигнала. Воспользуемся тем, что спектр сигнала уже рассчитан и целесообразно вести вычисление ВКФ в частотной области. Для оценки промежуточных отсчетов ВКФ дополним нулями последовательность произведений спектров опорного и принятого сигналов. После чего вычислим обратное преобразование Фурье.

Исходя из вышесказанного, составлена функциональная схема обработки сигнала.

В качестве спектра опорного сигнала х0 при многочастотном сигнале используется заранее промеренная сквозная АЧХ тракта РЛС.

нупхки

Рис.1.

Для иллюстрации высокой разрешающей способности алгоритма на основе параметрической модели были записаны реализации сигналов, состоящие из суммы 2-х радиоимпульсов и шума.

На рис. 2 представлены реализация входного,сигнала (а) и график, на которых обозначены вертикальными чертами определенные разработанным алгоритмом амплитуды и положения составляющих сигала (б). Там же изображен выходной сигнал согласованного фильтра. Амплитуда импульсов од: лаковая. Разница задержек равна гюловнне длительности импульса. Как видим, импульсы трудно разделить и при рассмотрении реализаций сигнала, и при согласованной обработке. В то же время алгоритм на основе параметрической модели выделяет две составляющие сигнала, амплитуда которых превышает уровень шума.

а) б)

Рис. 2.

Были проверены динамические свойства алгоритма. На рис. 3 а), изображена реализация входного сигнала, состоящая из двух импульсов с отношением амплитуд 26 дб. Разница задержек равна длительности импульса. Результат параметрической обработки (вертикальные линии) и, выходной сигнал согласованного фильтра представлены на рис.3, б) в логарифмическом масштабе.

"ДБ

а)

Рис. 3.

б)

На макете ДКМ РЛС были сделаны записи отраженного от моря сигнала. Зондирующий импульс имеет длительность 20 мкс. Время накопления 200 с. Для снижения уровня боковых лепестков в частотной области при нахождении доплеровского спектра сигнала применялось взвешивание амплитуды согласно функции Хемннга.

Отметка от цели при согласованной обработке имеет протяженность 6 км. При обработке алгоритмом на основе параметрической модели отраженного сигнала - отметка точечная с дискретом 600 м.

Море, являясь распределенной целью, отображается при алгоритме обработки сигнала на основе параметрической модели набором точечных целей, или игнорируется. При этом не возникает составляющих, которым не было бы соответствующих выбросов в выходном сигнале при согласованной обработке.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1) Разработан алгоритм обработки сигнала ДКМ РЛС, позволяющий повысить разрешающую способность по дальности при ограничении на ширину спектра зондирующего сигнала.

2) Проведено сравнение характеристик обнаружения алгоритмов на основе параметрической модели и при согласованной обработке сигнала.

3) Определены количественные оценки разрешающей способности алгоритма на основе параметрической модели сигнала.

4) Проведена оценка факторов, влияющих на эффективность алгоритма определения задержки сигнала на основе его параметрической модели.

5) Испытан макет радиолокационной станции, использующий алгоритм обработки сигнала на основе параметрической модели сигнал;!. Показаны пути практической реализации алгоритма в устройстве первичной обработки сигнала ДКМ РЛС.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ РАБОТЫ

Безуглов A.B. , Кутузов В.М., Рябухов И.Р. Принципы построения КВ РЛС со сложным зондирующим сигналом Для дистанционного зондирования морской поверхности . Тезисы доклада на XI Всероссийском симпозиуме "Радиолокационное исследование природных сред " 1993 г. ГГО C-IleTep6vpr.

Безуглов A.B. Учет дискретного представления входных и выходных данных при определении задержки зондирующего сигнала в РЛС. Тезисы доклада Региональной конференции студентов , аспирантов, и молодых специалистов Северного Кавказа. " Методы й средства цифровой обработки сигнала." Таганрог 1993г.

Безуглов A.B. , Кутузов В.М. Параметрические алгоритмы пространственно временной обработку сигцала. Тезисы доклада на шестой всероссийской - научно технической конференции, " Радиоприем и обработка сигналов." Нижний Новгород 1993 г,

Безуглов A.B. Кутузов В.М. Исследование авторегрессионных обнаружителей гармонических сигналов II Сб. науч. тр. Ленинградского электротехнического института им. В.И.Ульянова (Ленина), -Л. 1992. 7178 с. /Изв. ЛЭТИ; Вып 445,/

Безуглов А.В, Кутузов В.М. Применение авторегрессионных методов для определения задержки сигнала в навигационных системах II Известия Санкт-Петербургского электротехнического Университета им. В.И.Ульянова (Ленина). -Л. 1993г. 64-70 с. /Изв. ТЭТУ; Вып 460./

Кутузов В.М., Попов А.Г., Безуглов A.B., Рябухов И,Р. Мониторинг акваторий на основе загоризонтных радиолокационных систем декаметрового диапазона.// Мониторинг. -С-Пб. Спецвыпуск март 1996г. с. 18-20.