автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.17, диссертация на тему:Синтез и анализ алгоритмов оптимизации пространственных структур радиотехнических систем с нелинейной обработкой сигналов на фоне помех

РГ6 од

(.... .. - -

На правах рукописи Гусев Сергей Игоревич

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СТРУКТУР РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С НЕЛИНЕЙНОЙ ОБРАБОТКОЙ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ПОМЕХ

Специальность 05.12.17 "Радиотехнические и телевизионные системы и устройства"

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рязань 1999

Работа выполнена в Рязанской государственной радиотехнической академии

Научный руководитель: - кандидат технических наук, доцент

Паршин Ю.Н.

Официальные оппоненты: - доктор технических наук, профессор

Юдин В.Н.

- кандидат технических наук, доцент Езерский В.В.

Ведущая организация: - ОКБ завода "Красное знамя"

Защита состоится " М " ^¿-^¡Г/Л, 2000 г. в /Л часов на заседании диссертационного Совета Д 063.92.01 Рязанской государственной радиотехнической академии по адресу: г. Рязань, ГСП, 391000, ул. Гагарина, 59/1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГРТА Автореферат разослан " 1999 г.

Ученый секретарь !

диссертационного Совета, Ц

кандидат технических наук, доцент у—— Жулев В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В настоящее время в радиолокационных и телекоммуникационных радиотехнических системах (РТС) обнаружение, измерение параметров сигналов при устойчивом функционировании в условиях действия комплекса помех является традиционной и вместе с тем актуальной задачей, стоящей как при разработке радиолокационных систем, так и при проектировании и частотно - территориальном планировании телекоммуникационных систем. Большое значение данной проблемы связано с непрерывно возрастающим потоком передаваемой, принимаемой и обрабатываемой информации, сложностью пространственной конфигурации, интеграцией радиосистем, решающих различные задачи при непрерывно растущей интенсивности использования частотного диапазона, проблемой электромагнитной совместимости и радиопротиводействия. Решение этой задачи требует более полного учета всех характеристик сигналов и помех и, в частности, их пространственных и амплитудных распределений, использования дополнительных незадействованных возможностей повышения эффективности, помехоустойчивости и качества функционирования РТС. Основополагающие работы в области теории помехоустойчивого приема и пространственно-временной обработки сигналов были сделаны такими учеными, как Ширман Я.Д., Абрамович Ю.А., Кловский Д.Д., Ван Трис Г.,Монзинго P.A., Миллер Т.У., Уидроу Б. и др. Решению задач теории и техники нелинейной обработки сигналов посвятили свои работы Стратонович P.JL, Сосулин Ю.Г., Тихонов В.И., Калман Р., Сейдж Э., Меле Дж., Ярлыков М.С., Шмелев А.Б. и многие другие ученые. Предложенный Ю.Г.Сосулиным оценочно-ксрреляционно-компенсационный (ОКК) метод дает возможность синтезировать системы обработки сигналов, обладающие структурной инвариантностью, которая сохраняется при достаточно общих моделях сигналов и помех. Общность ОКК подхода позволяет охватить широкий спектр задачи обработки сигналов. Следует отметить, что в настоящее время не существует технических средств, позволяющих реализовать непрерывную по пространству нелинейную обработку полей. В настоящей диссертационной работе проводится оптимизация пространственных структур РТС и их геометрии при дискретизации непрерывного поля элементами антенной системы (АС), в частности с использованием элементов антенной решетки (АР).

В настоящее время не разработаны алгоритмы дискретизации поля совместно с ОКК обработкой сигналов, требует развития теория нелинейной обработки непрерывных полей в РТС. ОКК обработка сигналов представляется наиболее конструктивной в данной области и дает возможность решать задачи компенсации помех в целях повышения помехоустойчивости и качества функционирования РТС.

Алгоритмы оптимизации пространственной структуры при обработке непрерывных по пространству полей дают эффект при оптимизации

произвольной системы датчиков, используемой для измерения полей, в частности при обработке сигналов в системах, использующих адаптивные и неадаптивные АР. Поэтому предлагаемый подход, основанный на предварительной дискретизации поля, является перспективным с точки зрения технической реализации полученных алгоритмов.

Таким образом, на основании вышесказанного тема диссертации является актуальной и направленной на повышение помехоустойчивости и качества функционирования радиосистем.

Дсль и задачи работы

Основной целью диссертационной работы является повышение помехоустойчивости РТС путем получения оптимальных и квазиоптимальных пространственных структур РТС с использованием О ЮС обработки сигналов.

Поставленная цель предполагает решение следующих задач: анализ методов и алгоритмов оптимизации пространственных структур радиотехнических систем,

разработка метода синтеза оптимальных и квазиоптимальных пространственных структур системы ОКК обработки сигналов по критерию максимального правдоподобия,

анализ синтезированного алгоритма по различным критериям: с помощью вычисления границы Рао-Крамера, по критерию максимума отношения сигнал-помеха, а также анализ пеленгационных характеристик получаемых пространственных структур,

синтез робастного алгоритма оптимизации пространственной структуры РТС в целях устранения неустойчивости решений задачи, относящейся к классу некорректных, методом регуляризации с использованием метрики, оптимизация пространственной структуры РТС совместно с нелинейной обработкой сигналов в целях компенсации помех,

анализ возможности практической реализации синтезированных алгоритмов оптимизации пространственных структур в условиях действия помех с использованием ОКК подхода для адаптивной и робастной системы,

адаптация параметров алгоритмов фильтрации при неточно известных начальных условиях.

Научная новизна

1. Разработанный метод синтеза оптимальных и квазиоптимальных пространственных структур систем обработки непрерывных полей основан на их пространственной дискретизации. Проведенный синтез алгоритма оптимального приема сигналов совместно с вычислением максимально правдоподобной оценки пространственных координат элементов антенной системы позволяет определить оптимальную пространственную структуру

РТС. Задача оптимизации пространственной структуры поставлена и решена на основе ОКК метода.

2. Проведен анализ эффективности синтезированного алгоритма оптимизации пространственной структуры РТС по различным критериям: путем вычисления границы Рао-Крамера, по критерию максимума отношения сигнал-помеха, а также с точки зрения пеленгационных характеристик получаемых структур.

3. Вследствие высокой чувствительности структур к изменению пространственного положения источников помех предложено решение задачи сшггеза робасшых пространственных структур РТС методом регуляризации с использованием метрики, которое позволяет преодолеть проблемы, связанные с неустойчивостью получаемых решений некорректной задачи.

4. Полученный квазилинейный алгоритм адаптивной фильтрации негауссовской помехи, в котором в качестве модели негауссовской помехи использован ограниченный шум, дает возможность дополнительно оптимизировать радиосистемы путем подстройки уровня ограничения.

5. Проведен анализ адаптивной подстройки параметров алгоритма среднеквадратичной фильтрации случайных процессов на фоне белого шума, который позволяет решать широкий круг задач обработки сигналов в условиях априорной неопределенности.

6. Разработаны варианты технической реализации алгоритма оптимизации пространственной структуры РТС, алгоритма нелинейной компенсации негауссовской помехи.

Практическая значимость диссертационной работы

Представленные в диссертационной работе метод синтеза и анализ оптимальных пространственных структур радиотехнических систем совместно с нелинейной обработкой сигналов в целях компенсации комплекса помех могут быть использованы при разработке радиолокационных систем, а также проектировании и частотно-территориальном планировании телекоммуникационных систем. Реализация результатов исследований позволит улучшить качество функционирования РТС, в частности повысить помехоустойчивость систем в сложной помеховой обстановке.

Полученный квазилинейный алгоритм адаптивной фильтрации негауссовской помехи, в котором в качестве модели негауссовской помехи использован ограниченный шум, дает возможность дополнительно оптимизировать РТС путем подстройки уровня ограничения.

На основе синтезированного алгоритма квазилинейной компенсации негауссовской помехи разработана структурная схема устройства, позволяющего с высокой точностью определять фазовую структуру помехи и содержащего в блоке формирования опорного сигнала удвоитель частоты и амплитудный детектор с нелинейными характеристиками.

Практически важным является факт, что при симметризованной форме сходимость и высокая эффективность адаптивной фильтрации сохраняются и при небелом шуме наблюдений.

Применение оптимизации пространственных структур радиосистем совместно с нелинейной компенсацией помех позволяет эффективно реализовать адаптивное и робастное функционирование проектируемых систем.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Метод получения оптимальной пространственной структуры РТС, обеспечивающей подавление помех меньшим количеством элементов антенной системы или позволяющей увеличить число подавыляемых помех при заданных показателях помехоустойчивости.

2. Регуляризованный алгоритм оптимизации пространственной структуры РТС, позволяющий решить проблему неустойчивости решений -получать робастные, практически реализуемые с помощью интерполяции пространственных характеристик помех пространственные структуры, устойчивые как к неточностям задания начальных условий, так и априорной неопределенности сигнально-помеховой ситуации.

3. Комплексное применение нелинейной ОКК обработки сигналов совместно с оптимизацией пространственной структуры РТС, позволяющее решать задачу повышения помехоустойчивости путем перераспределения ресурсов в радиосистеме.

Методы проведения исследований

В диссертационной работе используются ОКК метод обработки сигналов, методы нелинейной фильтрации марковских процессов, теории решения некорректно поставленных задач, аналитической геометрии, вычислительные методы многомерной непрерывной оптимизации, статистического моделирования, теории матриц.

Апробация работы

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных [10, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 19] и Всероссийских [8, 9, 17] научных конференциях.

Внедрение результатов работы

Результаты диссертационной работы внедрены в ГУ НПО "Спецтехника и связь" МВД РФ, ГП ОКБ "Спектр", ЗАО ОКБ завода "Красное знамя", что подтверждено соответствующими актами.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 20 работ. Из них 2 статьи в центральной печати, 2 доклада в международных изданиях, 4 статьи в

вузовских и межвузовских сборниках, 11 полных докладов и тезисов докладов на конференциях, патент на изобретение, 3 отчета по НИР.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 119 наименований и 4 приложений. Диссертация содержит 148 страниц, в том числе 2 таблицы и 49 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы исследований, сформулированы цель работы и поставленные связанные с ней задачи, которые необходимо решить. Изложены новые научные результаты, полученные в диссертационной работе, ее практическая ценность и апробация. Сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проводится синтез алгоритма оптимального приема сигналов совместно с вычислением максимально правдоподобной оценки пространственных координат элементов АС, в том числе АР, и определение таким образом оптималыюй пространственной структуры системы обработки сигналов. Полагается, что непрерывное по пространству поле может быть представлено в виде ряда, коэффициентами в котором являются п пространственных отсчетов комплексных огибающих с координатами г,-:

п л п

х, (г) =Е х„ ф, {г, Г/) = 2 5„ (Э) ф/ (г, г,) + £ г|у, ф, (г, г,), ¿=1 /=1

где ф, - базисные функции при пространственной дискретизации поля, Хц = =Хц (0, г,), 5„ = 5, (9, г,), т|„ = г\, (г,) - комплексные огибающие пространственных отсчетов наблюдаемых полей сигнала и помехи, представляющие собой случайные процессы общего вида, на которые накладываются несущественные для практики ограничения физической реализуемости. Таким образом, непрерывное поле задается набором пространственных отсчетов и пространственных координат Г|„, /•„ г = =1,.., п. Взятие пространственного отсчета осуществляется, например, путем измерения напряженности электромагнитного поля с помощью элемента АР. При этом к пространственному отсчету поля добавляются собственные шумы системы обработки сигналов: уц = хи + = (0) + г|„ + / = 1,.., п, где - комплексные огибающие независимых белых гауссовских шумов с

диагональной матрицей интенсивностей N. В дальнейшем совокупность пространственных отсчетов обозначена векторами Y,,S,t Н,, 3,: Y,=X, +Е„ =S,+Н,.

Предположено, что разложение в ряд точное, и наблюдение многомерного процесса Y, эквивалентно наблюдению исходного непрерывного поля. Случайный процесс X, представлен линейной комбинацией сигнальной s, (6, R) и т помеховых компонент с„, вклад которых определяется матрицей комплексных коэффициентов, элементы которой зависят от пространственной корреляции сигнала и помех. Решаемая задача состоит в оценивании неизвестного параметра 8 сигнала по критерию максимального правдоподобия совместно с вычислением максимально правдоподобных оценок R координат пространственных отсчетов наблюдаемого поля. Последние по существу задают координаты пространственных отсчетов и, следовательно, пространственную структуру системы обработки сигналов. Искомые оценки получаются в результате совместного решения экстремальных задач:

6 = arg sup Л/(Л), Л -arg sup Л§ (R),

/=1.....L ReS

где условное отношение правдоподобия (ОП) A,{R) определяется ОКК методом.

При рассмотрении двоичной задачи (¿=2) - обнаружения сигнала или различения двух сигналов - достаточной статистикой является обобщенное отношение правдоподобия, а алгоритм оптимального оценивания параметров имеет вид:

Д, = arg sup Л0 (Я), Д = arg sup Л, (Я), 6 = > ^

RaS ReS [0,Л<1.

Показано, что в отличив от известных многомерных ОКК алгоритмов при оптимизации пространственной структуры возникает необходимость создания двух компенсаторов помех

имеющих различные модификации наблюдаемого процесса Y\t и У0/, что может вызвать трудности при технической реализации алгоритмов. Поэтому рассмотрены сигнально-помеховые ситуации, когда R, = Д,, например при малом отношении сигнал-помеха или неэнергетическом параметре 6. При этом Y\, = У0/ = Yt, а обобщенное ОП принимает обычный вид. В этом случае для определения оптимальной пространственной структуры также необходимо пользоваться статистикой A0(R) : R = argsupA0(Ä).

«eS

Для определения по наблюдению вектора информационных параметров 0, а и вектора неинформациошгых параметров R = гг,..., г„), которые задают координаты пространственных отсчетов и, следовательно,

пространственную структуру системы обработки сигналов, в рассмотрение вводятся две гипотезы:

- в наблюдаемом поле присутствуют сигнал с параметрами 0=1, а, Я и помеха с параметром Я;

- в наблюдаемом поле присутствует только помеха с параметром Я.

Так как обе проверяемые гипотезы зависят от оцениваемого параметра Я, то для использования метода максимального правдоподобия в качестве альтернативы вводится вспомогательная гипотеза: в наблюдаемом векторном сигнале присутствует только гауссовский шум. В соответствии с критерием максимального правдоподобия получены выражения ОП для каждой из гипотез. Результатом синтеза является алгоритм выбора решения в пользу одной из гипотез, а также получения оценки максимального правдоподобия информационного и неинформационного параметров:

(0,а К) = а^тах тах Ле(а, /?). е «.я

Для вычисления ОП используется ОКК подход. Вычисление отношения правдоподобия связано с фильтрацией суммы сигнала и помехи и в общем случае представляет собой нелинейный инерционный функционал. Для квазидетерминированного сигнала 5, (а) задача несколько упрощается - при гауссовской помехе алгоритм фильтрации линейный, что позволяет разделить обработку сигнальной и помеховой компонент:

(бЯ,+Н,)=65,(а)-ьЙ,, где Н, = М{Н, I (У, - 0 Я,У, а, Л} - оценка помехи.

Отмечено, что вычисление ОП Ле(а, Я) при наличии помехи требует больших вычислительных затрат по сравнению со случаем обработки сигнала в присутствии только белого шума. Это объясняется тем, что пространственная структура системы обработки влияет на пространственные отсчеты помехи и не влияет на значения белого шума Н,. Поэтому рассмотрены сигнально-помеховые ситуации, дающие более простые алгоритмы в предположении, что помеховая обстановка такова, что оценка помехи не зависит от координат пространственных отсчетов г,-, /= 1,.., и. В этом случае отношение правдоподобия Ао(Я) не зависит от Я, что позволяет сформулировать иначе проверяемые гипотезы:

- в наблюдаемом поле присутствуют сигнал с параметрами 0=1, а, Я и помеха;

- в наблюдаемом поле присутствует только помеха.

В соответствии с этим отношение правдоподобия записывается в более простом виде, а алгоритм обнаружения и измерения параметров определяется выражениями

11, при Л(а,Д) > 1,

(a,R) = arg max Л(а, R), 9 =

[0,при A(ä,R) < 1.

В этом случае оптимальная пространственная структура зависит только от пространственных характеристик сигнала.

Доказано, что в случае отсутствия сигнала при воздействии одиночной пространственно сосредоточенной помехи отношение правдоподобия До (Ä) не зависит от R. Рассмотрен случай воздействия т точечных помех на многоэлементную АР. От их пространственного расположения необходимо достаточное разнесение по углам прихода, угловой сектор между помехами должен превышать ширину главного лепестка диаграммы направленности (ДН) АР. Доказано, что при обработке в АР в указанной ситуации зависимость от пространственного расположения помех также исчезает. В остальных случаях для вычисления статистики необходимо использовать полученные общие выражения.

Во второй главе диссертации проведен анализ эффективности синтезированного алгоритма оптимизации пространственной структуры радиосистемы. Вычислена границы Рао-Крамера, которая является нижней границей дисперсии ошибки параметра координат D(Rt I Rs) > J1, где J информационная матрица Фишера.

Для оценки эффективности оптимизации пространственной структуры системы обработки сигналов определено выходное отношение сигнал-помеха: д(Д)= /к,2/ Di , где т, = M{ln MR)}, Di = M{(ln A(R)-m,) 2}. Исследована эффективность предложенного метода синтеза оптимальной пространственной структуры радиосистемы по критерию максимума отношения сигнал-помеха на модельной антенной системе, показан существенный выигрыш (6-11 дБ), получаемый за счет оптимизации пространственной структуры. Выигрыш несколько меньший по величине обеспечивается и при оптимизации геометрии антенной системы при обработке сигнала на фоне помех со случайным пространственным распределением.

Поскольку ОП Aq(R) имеет асимптотически нормальное распределение и при обеспечении условий высокой точности оценивания - большого отношения сигнал-шум или большого времени наблюдения Т - справедливо приближенное равенство

( 0, R) » arg max max М{1п Лд(Д)}.

в я

При исследовании пеленгационных свойств РТС на основе получаемых оптимальных структур доказано, что максимально правдоподобные оценки координат элементов антенной системы обеспечивают появление минимумов ДН в направлении на источники помех. Доказано, что полученные АС с оптимальной структурой позволяют обеспечить подавление большего числа помех, чем АС с фиксированным расположением элементов. Для случая m гауссовских широкополосных точечных помех выигрыш в отношении сигнал-помеха составляет 7,3...10,9 дБ по сравнению с эквидистантной АР. При заданном размере апертуры в процессе оптимизации система стремится использовать ее полностью, что позволяет создать большее число дифракционных минимумов ДН и компенсировать большее число помех. При

увеличении числа помех т>п наблюдается существенный - более 6 дБ -выигрыш в отношении сигнал-помеха при оптимальной пространственной структуре, причем одинаковый выигрыш для двумерной АР получается при большем числе помех, чем для линейной АР.

Доказана независимость оптимальной пространствешюй структуры от 0: R0 = Ä, при условии т«п для случая неэнергетического оцениваемого параметра. Использование алгоритма дает эффект и в том случае, когда сигнально-помеховая обстановка не обеспечивает независимости оценки помехи от координат элементов АР, причем в случае квазиоптимальной обработки обеспечивается выигрыш 7...16 дБ по сравнению с эквидистантной АР. Несколько меньший выигрыш 5,5 дБ достигается при целочисленной с шагом 7J2 оптимизации пространственной структуры АР, где X - дампа волны.

Решена задача синтеза робастных пространственных структур, обладающих пониженной чувствительностью к неточностям априорных данных о параметрах сигналов и помех, близких по эффективности к оптимальным. Особенностью решаемой методом регуляризации задачи оптимизации пространственной структуры, отнесенной к классу некорректных

R = argmm{s>(Ä)+аГ(д)}, а > 0,

является неустойчивость получаемых пространственных структур при малых отклонениях предположений о помехах. В условиях многоэкстремальности целевой функции решение определяется методом разбиения области нахождения максимума на кластеры с последующим уменьшением размеров подобласти и поиском экстремума градиентным методом на каждом кластере.

В качестве регуляризатора Г(Д) введена мера отличия одной пространственной структуры А от другой В, то есть метрика в пространстве векторов координат отсчетов R:

L(A,B)= min ¿Р^ A(*))f = Ам)[>

где p(a,b)= -хь)2 +(ya -yb)2 +(za -z„)2 - расстояние между элементами наборов А, В, а минимум берется по всем перестановкам из п элементов набора В.

Установлено, что для одной и той же сигнально-помеховой ситуации существуют несколько соизмеримых или равных локальных максимумов и соответствующих им пространственных структур. С введением регуляризатора при некотором критическом значении акр неустойчивость исчезает, структуры сходятся к единственной для каждого углового положения помех у. Устойчивость пространственной структуры обеспечивается при снижении отношения сигнал-помеха до 3 дБ, что дает выигрыш не менее 7 дБ по сравнению с эквидистантной АР. Установлено, что при увеличении у и а^ влияние помех на пространственную структуру

уменьшается, а с уменьшением у размер апертуры антенной системы растет, что объясняется необходимостью повышения углового разрешения при сближении в пространстве источников помех и сигнала.

Результаты исследования дают теоретическую основу для синтеза пространственных структур систем обработки сигналов при различных априорных сведениях о пространственных характеристиках наблюдаемых полей и позволяют получать оптимальные, адаптивные и робастные пространственные структуры. Особенности разнообразных технических приложений отражены путем наложения ограничений при решении задачи условной оптимизации: допустимый размер апертуры АС, дискретный или непрерывный характер изменения пространственных координат, а также возможность проведения оптимизации в реальном масштабе времени.

В третьей главе разработан алгоритм оптимизации пространственной структуры радиосистемы с нелинейной компенсацией помех.

Проведен синтез нелинейного алгоритма фильтрации случайного процесса, который частично восстанавливает форму искаженного в нелинейном радиотракте сигнала с учетом действия тепловых шумов; в качестве модели негауссовской помехи использован ограниченный гауссовский случайный процесс. Результат дает возможность дополнительной оптимизации радиосистем путем подстройки уровня ограничения сигнала. Полученные результаты моделирования подтвердили сходимость адаптивной подстройки уровня ограничения к оптимальному значению, проанализирована эффективность алгоритма адаптивной фильтрации и его чувствительность к точности подстройки параметра ограничения, а также исследовано поведение системы фильтрации ограниченного случайного гауссовского процесса при низких отношениях сигнал-шум.

Решена задача приема сигнала элементами АР с координатами К={гхьгу(,гхь г=1,...,«}, на выходе которых наблюдается векторный процесс Уи =65,, +Н„ +Н„, О<КТ, где5„ = {у,',",; = 1,...,п}- детерминированный полезный сигнал, НЛ={т|,(, 1=1,...,«} - негауссовская помеха; Еь - пространственно коррелированный белый гауссовский шум, описывающий широкополосные пространственно сосредоточенные помехи и тепловой шум системы обработки, 0=[О;1] - параметр обнаружения. Для узкополосных в радиотехническом смысле сигнала и помехи я, = Л,зш(а/ + ф„), т|, = Д, 8т(ш0/ + ч>п,) в необходимых случаях использованы их комплексные огибающие: 5„ 1,..,«}, Н„ = ..,«}, где -

комплексные коэффициенты, учитывающие амплитудно-фазовое распределение сигнала и помехи в элементах АР. Матрица пространственной корреляции Ы\ шума определена интенсивностью йк, Л^ и угловыми координатами а^ уь к=\,...,т, широкополосных помех и шума и факторизована с помощью процедуры разложения Холецкого в виде

Л^ = ЦЦ"; означает эрмитово сопряжение.

При обработке сигналов на фоне широкополосных гауссовских пространственно коррелированных помех использована пространственная декорреляция гауссовских помех, которая в силу линейности и обратимости не нарушает оптимальности последующей обработки. Декорреляция осуществлена с помощью линейного весового суммирования элементов комплексного вектора огибающих У, = > гДе

¡V = {и^'.г,/ = 1,...,/?]= -Ц'1)- комплексный весовой коэффициент декоррелятора, АГ1'2 = {¡^^и = 1,...,л|. В результате на выходе декоррелятора образован новый наблюдаемый процесс: У, = 85, + Н, + Е,, где Е, - белый гауссовский шум с диагональной матрицей интенсивностей N. На выходе декоррелятора формируются комплексные огибающие сигнала и помехи: ^ =Ь1')т\1, /=1,...,и, где коэффициенты яс°,Ь<0

характеризуют амплитудно-фазовое распределение на выходе декоррелятора.

При Т—>оо энергия считалась неслучайной величиной и отнесена в порог при принятии решения, что позволило использовать более простую статистику:

о о (-1 ^ о

где /=1,...,«, - порождающий процесс, имеющий статистические

характеристики, идентичные характеристикам шума Н,.

Проведен анализ эффективности алгоритма нелинейной обработки с оптимизацией пространственной структуры. В случае Т—»со статистика /1 имеет асимптотически нормальное распределение. Это позволило адекватно оценить эффективность алгоритма отношением сигнал-помеха: д = т?/Ц, в которое входят моменты статистики /1, определяемые выражениями:

Средняя энергия сигнальных компонент Е= ЕР + АЕР + содержит составляющие:

£(" = = Ца^Г, Л£« = 2 А=

о ^ о о

и позволяет вычислить выходное отношение сигнал-помеха.

Проведен синтез алгоритма обработки сигнала на фоне фазомодулированной помехи. Рассмотрена негауссовская помеха в виде гармонического колебания: т), = Ац .чт(ы0/ +х, )> модуляция которого осуществляется гауссовским марковским процессом х, с

параметрами: М{х,}=0, Л1(т)=М{дг(х,+г}=1)ле'а|Ч Корреляционная функция

помехи Г), имеет вид: А/{^С05(0(/ + х()Л1)соз(и/ + .)}= -/')со5[(а0(/ -/')],

где = ехр[-.0,(1-е "''')] - нормированная огибающая автокорреляционной функции помехи.

В предположении высокой мощности помехи для случая ФКМ сигнала с большой базой получено выражение

^ = -тау%ь" со5(ф» - ф,)со5ф<'> & ^(фДх^-.'л,

щ

2ЛГ,

где Я5(т) - нормированная огибающая корреляционной функции сигнала. Получено выражение для средней энергии сигнальных компонент

АА 0059« 005(9«-,.)-

4Л\,

4*»

N.

тщтьу***.

которое позволяет рассчитать выходное отношение сигнал-помеха

Проведен расчет зависимости отношения сигнал-помеха от величины центрального угла у сектора т+\ помех, где т помех гауссовские и одна негауссовская при различном числе п элементов АР. Помехи расположены в секторе шириной Ду с равным интервалом Ду/(ш + 1). Исходными данными также являются размер апертуры исходной эквидистантной решетки, отношение сигнал-шум, отношение негауссовская помеха-шум на входе декоррелятора, отношение времен корреляции сигнала и помехи, соотношение интенсивностей широкополосных помех и шума, база ФКМ сигнала. Расчет проводился для случаев линейной и нелинейной обработки с оптимизацией пространственной структуры АР и без таковой. При проведении оптимизации пространственной структуры положение первого элемента фиксировалось в нуле координатной сетки.

Расчеты показали, что наблюдается улучшение отношения сигнал-помеха (20 дБ) как в случае проведения оптимизации пространственной структуры, так и при нелинейной обработке. При линейной и нелинейной обработке сигнала оптимизация пространственной структуры антенной системы дает существенный выигрыш в отношении сигнал-помеха (17 дБ), который повышается с применением нелинейной обработки на 3-5 дБ. Необходимо отметить, что для каждого случая существует диапазон углов, где обеспечивается выигрыш не менее 10 дБ по сравнению с эквидистантным расположением антенных датчиков и линейной обработкой сигнала, что является важным техническим результатом. Обнаруженная особенность -колебательный характер зависимостей на начальном участке углов, которая

связана с прохождением помех через дифракционные лепестки диаграммы направленности АР.

Доказано, что оптимизация пространственной структуры РТС обеспечивает подавление помех меньшим количеством элементов антенной системы (п<т) или позволяет увеличить число подавляемых помех при заданном числе элементов. Применение нелинейной ОКК обработки сигналов совместно с оптимизацией пространственной структуры радиотехнической системы позволяет решать задачу повышения помехоустойчивости путем перераспределения ресурсов в РТС.

В четвертой главе проведена разработка вариантов технической реализации алгоритма оптимизации пространственной структуры РТС с нелинейной компенсацией негауссовской помехи.

Разработана структурная схема устройства компенсации негауссовской помехи по синтезированному в главе 3 алгоритму нелинейной компенсации ограниченного гауссовского процесса, позволяющему с высокой точностью определять фазовую структуру помехи. Данная особенность синтезированного алгоритма реализуется в блоке формирования опорного сигнала компенсатора помехи. Выигрыш в коэффициенте подавления помехи от применения нелинейного компенсатора составляет около 6 дБ и увеличивается при более жестком ограничении помехи. Предложен вариант цифровой реализации компенсатора негауссовской помехи.

Разработаны варианты практической реализации алгоритма оптимизации пространственной структуры системы ОКК обработки сигналов для адаптивной и робастной системы. Робастная система представляется наиболее перспективной для практического применения. Анализатор помеховой обстановки позволяет измерять в пассивном режиме пространственные и энергетические характеристики помех: мощность, азимут и угол места. В базе данных хранятся рассчитанные координаты элементов для фиксированного количества сигнально-помеховых ситуаций для любой, не обязательно робастной системы. Робастная система позволяет значительно снизить объем памяти, как минимум в 4 раза за счет малого отклонения решений при малых отклонениях в информации о помехах, а также применения интерполяции, осуществляемой в блоке интерполяции.

Проведен анализ адаптивной подстройки параметров алгоритма среднеквадратичной фильтрации случайных процессов на фоне белого шума, который позволяет решать широкий круг задач обработки сигналов в условиях априорной неопределенности. К их числу относятся задачи фильтрации гауссовских и негауссовских случайных процессов, синтез оценочно-корреляционных и оценочно-корреляционно-компенсационных алгоритмов обнаружения, различения и измерения параметров стохастических сигналов. Доказано, что как симметризованная, так и несимметризованная формы записи алгоритма адаптивной фильтрации при выборе соответствующего метода численного моделирования обеспечивают

сходимость процесса адаптации и в установившемся режиме дают оптимальные значения параметров алгоритмов. Практически важным является факт, что при симметризованной форме сходимость и высокая эффективность адаптивной фильтрации сохраняются и при небелом шуме наблюдений. Область применения предложенного метода адаптации охватывает фильтрацию как гауссовских, так и негауссовских случайных процессов.

В заключении приведены результаты диссертации, которые сводятся к следующему.

1. На основе оценочно-корреляционно-компенсационного подхода поставлена и решена задача синтеза и анализа алгоритма оптимизации пространственной структуры системы обработки непрерывных полей, основанного на их пространственной дискретизации, осуществляемой путем оптимизации координат элементов антенной системы.

2. При разработке алгоритма выявлены сигнально-помеховые ситуации, когда пространственная структура не зависит от пространственных характеристик сигнала, что позволило получить квазиоптимальный алгоритм обработки и существенно упростить алгоритм совместного обнаружения сигнала и оптимизации пространственной структуры радиосистемы, а также его техническую реализацию.

3. Решена задача синтеза робастных пространственных структур радиосистем, которая позволила преодолеть проблемы, связанные с неустойчивостью решений, и получить пространственные структуры, устойчивые к исходным предположениям о характеристиках помех.

4. Получен квазилинейный алгоритм адаптивной фильтрации негауссовской помехи с использованием марковской аппроксимации. Результат дает возможность оптимизации радаосистем путем подстройки уровня ограничения амплитуды помехи при обработке.

5. На основе синтезированного алгоритма квазилинейной компенсации негауссовской помехи разработана структурная схема устройства, позволяющего с высокой точностью определять фазовую структуру помехи и содержащего в блоке формирования опорного сигнала удвоитель частоты и амплитудный детектор с нелинейными характеристиками.

6. Для симметризованного алгоритма адаптации параметров алгоритмов фильтрации случайных процессов решена задача обеспечения сходимости параметров к оптимальным значениям при небелом шуме наблюдения.

7. На основе оценочно-корреляционно-компенсационного подхода поставлена и решена задача оптимизации пространственной структуры радиосистемы совместно с нелинейной обработкой сигнала. Доказана возможность перераспределения ресурсов радиотехнической системы в сложной помеховой обстановке.

8. Предложены варианты технической реализации разработанных алгоритмов оптимизации пространственной структуры радиосистемы.

Список основных работ по теме диссертации

1. Сосулин Ю.Г., Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Адаптация параметров алгоритмов фильтрации случайных процессов методом максимального правдоподобия // Радиотехника. 1999. №10. С.67-75.

2. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Адаптивная фильтрация негауссовского узкополосного процесса // Известия вузов. Радиоэлектроника. 1999. Т.42, №8. С. 34-41.

3. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Определение оптимальной пространственной структуры системы обработки сигналов по критерию максимального правдоподобия // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. Вып. 2. Рязань: РГРТА, 1997. С. 5-11.

4. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Формирование нулей диаграммы направленности антенной решетки методом максимального правдоподобия// Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. Вып. 3. Рязань: РГРТА, 1997. С. 9-15.

5. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Влияние сигнально-помеховой ситуации на оптимальную пространственную структуру антенной системы // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. Вып. 4. Рязань: РГРТА, 1998. С. 117-120.

6. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Синтез и анализ алгоритма адаптивной фильтрации ограниченного узкополосного процесса // Обработка сложных сигналов с применением цифровых устройств и функциональной электроники. Межвузовский сборник. Рязань: РГРТА, 1996. С. 35-40.

7. Патент №2137297. МПК 6 Н04Ы/10. Компенсатор шумовой помехи / Паршин Ю.Н., Гусев С. И. (Россия).

8. Гусев С.И. Вычислительный эксперимент в исследовании адаптивного компенсатора негауссовской помехи // Научно-техническая конференция "Новые информационные технологии в научных исследованиях радиоэлектроники". Тезисы докладов. Рязань: РГРТА, 1996. С. 19-20.

9. Гусев С.И. Оптимизация расположения элементов антенной решетки при оценочно-корреляционно-компенсационной обработке сигналов // ХШ Гагаринские чтения. Всероссийская молодежная научно-техническая конференция. Тезисы докладов. М.: РГТУ-МАТИ, 1997. С. 98-99.

10. Parshin Yu.N. Gusev S.I. Synthesis of spatial structure of estimation-correlation-compensation signal-processing system // 1-st International Conférence "Digital Signal-processing and Its Applications", Moscow, 1998. У.Ш-Е. P. 21-25.

И. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Синтез пространственной структуры системы оценочно-корреляционно-компенсационной обработки сигналов // 1-я международная конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применения". Доклады. Т. Ш. М.: МЦНТИ, 1998. С.29-36.

12. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Оптимизация геометрии решеток при оценочно-корреляционно-компенсационной обработке полей // 52-я научная сессия, посвященная Дню радио. Тезисы докладов.Ч.2. М.: РНТОРЭС, 1997.С.56.

13. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Квазиоптимальная обработка непрерывных полей с использованием пространственной дискретизации // 2-я международная

научно-техническая конференция "Перспективные технологии в средствах передачи информации". Сборник докладов. Владимир: ВлГУ, 1997. С.117-120.

14. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Исследование адаптивной фильтрации ограниченного гауссовского процесса // 2-я международная научно-техническая конференция "Теория и техника передачи, приема и обработки информации". Тезисы докладов. Туапсе: ХГТУРЭ, 1996. С.35.

15. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Оптимизация пространственной структуры системы оценочно-корреляционно-компенсационной обработки сигналов // 3-я международная научно-техническая конференция "Теория и техника передачи, приема и обработки информации". Тезисы докладов. Туапсе: ХГТУРЭ, 1997.

16. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Размещение датчиков измерения поля в системе электромагнитного мониторинга атмосферы // Международная научно-техническая конференция "К.Э.Циолковский - 140 лет со дня рождения. Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика". Тезисы докладов. Рязань: РГРТА, 1997. С. 154-156.

17. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Эффективность оптимизации геометрии антенной решетки при обработке сигнала в комплексе помех // Материалы НТК "Радиоволоконно-оптическая связь, локация и навигация". Воронеж: ВГТУ, 1997. T.I. С.112-115.

18. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Оптимизация геометрии антенной решетки при обработке сигнала на фоне помех со случайной пространственной структурой // Тезисы докладов МНТК "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем". Пенза: Пепзинский государственный университет, 1997. С.112-113.

19. Sosulin Yu.C., Parshin Yu.N., Gusev S.I. Synthesis and Analysis jf Digital Algorithms of Random Signals Adaptive Filtration at Presence of White and Quasiwhite Noises // 2-nd International Conference "Digital Signal-processing and Its Applications", Moscow, 1999. P. 551-552.

20. Сосулин Ю.Г., Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Синтез и анализ цифровых алгоритмов адаптивной фильтрации случайных сигналов на фоне белых и небелых шумов // 2-я международная конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применения". Доклады. М.: МЦНТИ, 1999. С.554-557.

С.31.

Соискатель

С.И. Гусев

ВВЕДЕНИЕ.

1.РАЗРАБОТКА МЕТОДА СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ ОЦЕНОЧНО-КОРРЕЛЯЦИОННО-КОМПЕНСАЦИОЬШОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

1.1. Вводные замечания. Анализ методов оптимизации пространственных структур радиотехнических систем.

1.2. Принципы ОКК обработки сигналов.

1.3. Синтез алгоритма оптимального приема сигналов с оптимизацией пространственной структуры радиотехнической системы.

1.4. Синтез квазиоптимальных пространственных структур радиолокационных и телекоммуникационных систем.

1.5. Выводы.

2. АНАЛИЗ АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ ОКК ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ. СИНТЕЗ РОБАСТНОГО АЛГОРИТМА

2.1. Вводные замечания.

2.2. Анализ эффективности алгоритма с помощью вычисления границы Рао-Крамера.

2.3. Анализ пространственной структуры оптимальной по критерию максимума отношения сигнал-помеха.

2.4. Формирование нулей диаграммы направленности антенной системы при оптимизации пространственной структуры.

2.5. Влияние сигнально-помеховой ситуации на оптимальную пространственную структуру.

2.6. Синтез робастных пространственных структур радиосистем с использованием метода регуляризации.

2.6.1. Конструирование метрического пространства.

2.6.2. Синтез регуляризованного алгоритма многоэкстремальной оптимизации пространственной структуры.

2.6.3. Анализ оптимальных пространственных структур с использованием метрики.

2.7.Вывод ы.

3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА НЕЛИНЕЙНОЙ АДАПТИВНОЙ КОМПЕНСАЦИИ НЕГАУССОВСКОЙ ПОМЕХИ СОВМЕСТНО С ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИЕЙ

3.1. Вводные замечания.

3.2. Синтез алгоритма фильтрации ограниченной узкополосной помехи.

3.3. Синтез алгоритма адаптивной подстройки уровня ограничения амплитуды помехи.

3.4. Синтез алгоритма фильтрации на примере двумерного марковского процесса.

3.5. Анализ эффективности алгоритма адаптивной фильтрации ограниченной помехи.

3.6. Оптимизация пространственной структуры радиосистемы совместно с нелинейной компенсацией помех.

3.7. Выводы.

4. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ РАДИОСИСТЕМЫ И НЕЛИНЕЙНОЙ ОКК ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ 4.1. Вводные замечания.

4.2. Симметризованная форма уравнений адаптивной подстройки в задаче адаптации параметров алгоритмов фильтрации случайных процессов методом максимального правдоподобия.

4.3. Разработка устройства компенсации негауссовской помехи в системе ОКК обработки сигналов.

4.4. Техническая реализация алгоритмов оптимизации пространственной структуры радиосистемы.

4.5. Выводы.

Актуальность темы

В настоящее время в радиолокационных и телекоммуникационных радиотехнических системах обнаружение, измерение параметров сигналов при устойчивом функционировании в условиях действия комплекса помех является традиционной и вместе с тем актуальной задачей, стоящей как при разработке радиолокационных систем, так и проектировании и частотно -территориальном планировании телекоммуникационных систем. Большое значение данной проблемы связано с непрерывно возрастающим потоком передаваемой, принимаемой и обрабатываемой информации, сложностью пространственной конфигурации, интеграцией радиосистем, решающих различные задачи при непрерывно растущей интенсивности использования частотного диапазона, проблемой электромагнитной совместимости и радиопротиводействия. Решение этой задачи требует более полного учета всех характеристик сигналов и помех и, в частности, их пространственных и амплитудных распределений, использования дополнительных незадействованных возможностей повышения эффективности, помехоустойчивости и качества функционирования РТС. Основополагающие работы в области теории помехоустойчивого приема и пространственно-временной обработки сигналов были сделаны такими отечественными и зарубежными учеными, как Ширман Я.Д., Абрамович Ю.А., Кловский Д.Д., Ван Трис Г., Монзинго P.A., Миллер Т.У., Уидроу Б. и др. Решению задач теории и техники нелинейной обработки сигналов посвятили свои работы Стратонович Р.Л., Сосулин Ю.Г., Тихонов В.И., Калман Р., Сейдж Э., Меле Дж., Ярлыков М.С., Шмелев А.Б. и многие другие ученые. Предложенный Ю.Г.Сосулиным оценочно-корреляционно-компенсационный метод дает возможность синтезировать системы обработки сигналов, обладающие структурной инвариантностью, которая сохраняется при достаточно общих моделях сигналов и помех. Общность ОКК подхода позволяет охватить широкий спектр задачи обработки сигналов. Следует отметить, что в настоящее время не существует технических средств, позволяющих реализовать непрерывную по пространству нелинейную обработку полей. В настоящей диссертационной работе проводится оптимизация пространственных структур РТС и их геометрии при дискретизации непрерывного поля элементами АС, в частности с использованием элементов АР.

В настоящее время не разработаны алгоритмы дискретизации поля совместно с ОКК обработкой сигналов, требует развития теория нелинейной обработки непрерывных полей в РТС. ОКК обработка сигналов представляется наиболее конструктивной в данной области и дает возможность решать задачи компенсации помех в целях повышения помехоустойчивости и качества функционирования РТС.

Алгоритмы оптимизации пространственной структуры при обработке непрерывных по пространству полей дают эффект при оптимизации произвольной системы датчиков, используемой для измерения полей, в частности при обработке сигналов в системах, использующих адаптивные и неадаптивные АР. Поэтому предлагаемый подход, основанный на предварительной дискретизации поля, является перспективным с точки зрения технической реализации полученных алгоритмов.

Таким образом, на основании вышесказанного тема диссертации является актуальной и направленной на повышение помехоустойчивости и качества функционирования радиосистем.

Цель и задачи работы

Основной целью диссертационной работы является повышение помехоустойчивости РТС путем получения оптимальных и квазиоптимальных пространственных структур РТС с использованием ОКК обработки сигналов.

Поставленная цель предполагает решение следующих задач: анализ методов и алгоритмов оптимизации пространственных структур радиотехнических систем, разработка метода синтеза оптимальных и квазиоптимальных пространственных структур системы ОКК обработки сигналов по критерию максимального правдоподобия, анализ синтезированного алгоритма по различным критериям: с помощью вычисления границы Рао-Крамера, по критерию максимума отношения сигнал-помеха, а также анализ пеленгационных характеристик получаемых пространственных структур РТС, синтез робастного алгоритма оптимизации пространственной структуры РТС в целях устранения неустойчивости решений задачи, относящейся к классу некорректных, методом регуляризации с использованием метрики, оптимизация пространственной структуры РТС совместно с нелинейной обработкой сигналов в целях компенсации помех, анализ возможности практической реализации синтезированных алгоритмов оптимизации пространственных структур в условиях действия помех с использованием ОКК подхода для адаптивной и робастной системы. адаптация параметров алгоритмов фильтрации при неточно известных начальных условиях

Научная новизна

1. Разработанный метод синтеза оптимальных и квазиоптимальных пространственных структур систем обработки непрерывных полей, основан на их пространственной дискретизации. Проведенный синтез алгоритма оптимального приема сигналов совместно с вычислением максимально правдоподобной оценки пространственных координат элементов антенной системы позволяет определить оптимальную пространственную структуру РТС. Задача оптимизации пространственной структуры РТС поставлена и решена на основе ОКК метода.

2. Проведен анализ эффективности синтезированного алгоритма оптимизации пространственной структуры РТС по различным критериям: путем вычисления границы Рао-Крамера, по критерию максимума отношения сигнал-помеха, а также с точки зрения пеленгационных свойств получаемых структур.

3. Вследствие высокой чувствительности структур к изменению пространственного положения источников помех предложено решение задачи синтеза робастных пространственных структур РТС методом регуляризации с использованием метрики, которое позволяет преодолеть проблемы, связанные с неустойчивостью получаемых решений некорректной задачи.

4. Полученный квазилинейный алгоритм адаптивной фильтрации негауссовской помехи, в котором в качестве модели негауссовской помехи использован ограниченный шум, дает возможность дополнительно оптимизировать РТС путем подстройки уровня ограничения.

5. Проведен анализ адаптивной подстройки параметров алгоритма среднеквадратичной фильтрации случайных процессов на фоне белого шума, который позволяет решать широкий круг задач обработки сигналов в условия априорной неопределенности.

6. Разработаны варианты технической реализации алгоритма оптимизации пространственной структуры РТС, алгоритма нелинейной компенсации негауссовской помехи.

Практическая значимость диссертационной работы

Представленные в диссертационной работе метод синтеза и анализ оптимальных пространственных структур радиотехнических систем совместно с нелинейной обработкой сигналов в целях компенсации комплекса помех могут быть использованы при разработке радиолокационных систем, а также проектировании и частотно-территориальном планировании телекоммуникационных систем. Реализация результатов исследований позволит улучшить качество функционирования РТС, в частности, повысить помехоустойчивость систем в сложной помеховой обстановке.

Полученный квазилинейный алгоритм адаптивной фильтрации негауссовской помехи, в котором в качестве модели негауссовской помехи использован ограниченный шум, дает возможность дополнительно оптимизировать РТС путем подстройки уровня ограничения.

На основе синтезированного алгоритма квазилинейной компенсации негауссовской помехи разработана структурная схема устройства, позволяющего с высокой точностью определять фазовую структуру помехи и содержащего в блоке формирования опорного сигнала удвоитель частоты и амплитудный детектор с нелинейными характеристиками.

Практически важным является факт, что при симметризованной форме сходимость и высокая эффективность адаптивной фильтрации сохраняются и при небелом шуме наблюдений.

Применение оптимизации пространственных структур радиосистем совместно с нелинейной компенсацией помех позволяет эффективно реализовать адаптивное и робастное функционирование проектируемых РТС.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Метод получения оптимальной пространственной структуры РТС, обеспечивающей подавление помех меньшим количеством элементов антенной системы или позволяющей увеличить число подавыляемых помех при заданных показателях помехоустойчивости.

2. Регуляризованный алгоритм оптимизации пространственной структуры РТС, позволяющий решить проблему неустойчивости решений -получать робастные, практически реализуемые с помощью интерполяции пространственных характеристик помех пространственные структуры, устойчивые как к неточностям задания начальных условий, так и априорной неопределенности сигнально-помеховой ситуации.

3. Комплексное применение нелинейной ОКК обработки сигналов совместно с оптимизацией пространственной структуры РТС, позволяющее решать задачу повышения помехоустойчивости путем перераспределения ресурсов в радиосистеме.

Методы проведения исследований

В диссертационной работе используются оценочно-корреляционно -компенсационный метод обработки сигналов, методы нелинейной фильтрации марковских процессов, теории решения некорректно поставленных задач, аналитической геометрии, вычислительные методы многомерной непрерывной оптимизации, статистического моделирования, теории матриц.

Апробация работы

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

1. Научно-техническая конференция "Новые информационные технологии в научных исследованиях радиоэлектроники". г.Рязань, Рязанская государственная радиотехническая академия, 1996 г.

2. Международная научно-техническая конференция "Теория и техника передачи, приема и обработки информации", г. Туапсе, ХГТУРЭ, 1996 г.

3. XIII Гагаринские чтения - Всероссийская молодежная научно-техническая конференция. г.Москва, РГТУ-МАТИ, 1997 г.

4. Научно-техническая конференция "Радиоволоконно-оптическая связь, локация и навигация". г.Воронеж, ВГТУ, 1997 г.

5. 2-я Международная научно-техническая конференция "Перспективные технологии в средствах передачи информации". г.Владимир, ВлГУ, 1997 г.

6. Международная научно-техническая конференция "Теория и техника передачи, приема и обработки информации", г. Туапсе, ХГТУРЭ, 1997 г. и

7. Международная научно-техническая конференция "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем", г. Пенза, ПГУ, 1997 г.

8. 52-я научная сессия РНТОРЭС им. A.C. Попова. Г.Москва, 1997 г.

9. Международная научно-техническая конференция "К.Э. Циолковский -140 лет со дня рождения. Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика". г.Рязань, 1997 г.

10.1-я Международная научно-техническая конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применение". г.Москва, 1998 г.

11.2-я Международная научно-техническая конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применение". г.Москва, 1999 г.

Внедрение результатов работы

Результаты диссертационной работы внедрены в ГУ НПО "Спецтехника и связь" МВД РФ, ГП ОКБ "Спектр", ЗАО ОКБ завода "Красное знамя", что подтверждено соответствующими актами. Публикации

По теме диссертации опубликовано 20 работ. Из них 2 статьи в центральной печати, 2 статьи в международных изданиях, 4 статьи в вузовских и межвузовских сборниках, И полных докладов и тезисов докладов на конференциях, патент на изобретение, 3 отчета по НИР.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 119 наименований и 4 приложений. Диссертация содержит 148 страниц, в том числе 2 таблицы и 49 рисунков.

Основные результаты опубликованы в работах [44, 45, 48-51, 65, 66, 77-87,112, 113, 114].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Chiba I., Мапо S. Null forming method by phase control of selected array elements using plane-wave synthesis // Antennas and propagation. Int. Symp. Dig. Blacksburg-III, June, 15-19, 1987, v.l, p.70-73.

2. Самойленко В.И., Грубрин И.В., Зарощинский О.И. Сокращение числа каналов адаптации АР //Изв.вузов СССР. Радиоэлектроника, 1983, т. 26, № 1. С.42-46.

3. Mayhan J.Т. Thinned array configuration for use with satellite-based adaptive antennas // IEEE. Transactions on antenna and propagation, AP-28,1980, p. 846-856.

4. Compton R. T. A method of choosing element patterns in an adaptive array // IEEE. Transactions on antenna and propagation, AP-30, 1982, p.489-493.

5. Копшович Л.E., Содин Л.Г Синтез двумерных неэквидистантных антенных решеток на основе теории разностных множеств // Радиотехника и электроника, 1994, №3. С.380-389.

6. Копшович Л.Е., Содин Л.Г. Линейные неэквидистантные антенны -решетки на базе разностных множеств // Радиотехника и электроника, 1989, №10. С.2059 2065.

7. Холл М. Комбинаторика. М.: Мир, 1970.- 424 с. Копшович Л.Е., Содин Л.ГЛДокл. АН УССР, сер.А, 1986, №9.

8. Копшович Л.Е., Содин Л.ГЛ Сб. науч. трудов. "Электродинамика мм- и субмм-диапазона", Харьков, ИРЭ АН УССР, 1991.

9. Kopilovich L.E., Sodin L.G.II IEEE Proc. Pt. H. 1991. vl38. №3.

10. Копилович JI.E., Содип Л.Г. Линейные неэквидистантные антенны -решетки на базе разностных множеств // Радиотехника и электроника, 1989, №10. С.2059-2065.

11. Копилович Л.Е., Содин Л.Г. Синтез двумерных неэквидистан тных антенных решеток на основе теории разностных множеств // Радиотехника и электроника, 1994, №3. С.380-389.

12. Бовкун В.П., Науменко С.Г. Линейные неэквидистантные решетки малой длины// Радиотехника, 1996, №7. С. 22-27.

13. Вермишев Ю.Х., Гмурман В.В., Заксон М.Б. Алгоритм выбора оптимального расположения излучателей линейной антенной решетки методом покоординатного перебора // Антенны. Сб. ст. под. ред. A.A. Пистолькорса. М.: Радио и связь., 1972. Вып.16. С. 93-101.

14. Мартынов H.A., Устинов Э.Д., Царапкин С. А. Применение математического программирования к синтезу антенных решеток// Антенны. Сб. ст. под. ред. A.A. Пистолькорса. М.: Радио и связь., 1968. В ып.З. С.17-29.

15. Skolnik M.I., Nemhauser G., Sherman J. W. Dynamic Programming Applied to Unequally Spaced Arrays // IEEE Transactions On Antennas And Propagation, 1964, v.AP-12, №1, pp 35-49.

16. Бялый Л.И. Оптимизация неэквидистантных плоских ФАР// Радиотехника, 1996, №7.С. 7-10.

17. Бялый Л.И. Оптимальный синтез линейных антенных решеток// Антенны.Сб. ст. под. ред. A.A. Пистолькорса. М.: Радио и связь., 1979. Вып.27. С.52-60.

18. Патент 55-13165 (Япония), МКИ H01Q 21/08 / H01Q 3/26. Антенное устройство для устранения электромагнитных помех / NHK. № 48117375; Опубл. 07.04.80. // Изобретения в СССР и за рубежом, 1980, № 19.

19. Патент 55-13166 (Япония), МКИ H01Q 21/22 / H01Q 3/01. Система устранения электромагнитных помех / NHK. № 48-88842; Опубл. 07.04.80. // Изобретения в СССР и за рубежом, 1980, № 19.

20. Ozaki Г.е.а.- NHK Techn.Rept., 1981, v.24, №9.

21. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции.-М.: Сов.радио, т. 1, 1972.-744 с.

22. Бурдзейко Б.П., Шахгшъдян В.В. Вопросы пространственно- временной обработки ФМ сигналов.- Методы помехоустойчивого приема 4M и ФМ сигналов. Тематический сборник статей.-М.: Сов. Радио, 1976. С.149-159.

23. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов.-М.: Сов. Радио, 1978. -320 с.

24. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Т.З. М.: Сов. радио, 1977. - 662 с.

25. Сосулин Ю.Г, Паршин Ю.Н. Оценочно корреляционно-компенсационная обработка многомерных сигналов // Радиотехника и электроника, 1981, т.26, № 8. С.1635-1643.

26. Mehrotra A. Cellular radio performance engineering. Artech House. Boston -London. 1994.

27. Ратынский M.B. Основы сотовой связи.- M.: Радио и связь., 1998. -248 с.

28. Ли. У. Техника подвижных систем систем связи.- М.: Радио и связь., 1985. -391 с.

29. Милое Л. Т. Многомерно-матричные производные и анализ чувствительности систем автоматического управления // Автоматика и телемеханика, 1979, № 9. С. 15-25.

30. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки.- М.:Радио и связь, 1986.-448 с.

31. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Эффективность оптимизации геометрии антенной решетки при обработке сигнала в комплексе помех // Материалы НТК "Радиоволоконно-оптическая связь, локация и навигация".- Воронеж: ВГТУ, 1997. Т.1. С.112-115.

32. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Связь, 1976. - 496 с.

33. Вермишев Ю.Х., Гмурман В.В., Заксон М.Б. Алгоритм выбора оптимального расположения излучателей линейной антенной решетки методом покоординатного перебора // Антенны. Сб. ст. под. ред. A.A. Пистолькорса. М.: Радио и связь., 1972. Вып.16. С. 93-101.

34. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Определение оптимальной пространственной структуры системы обработки сигналов по критерию максимального правдоподобия // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии, вып. 2, Рязань: РГРТА, 1997. С. 5-11.

35. Паршин Ю.Н., Гусев С. И. Формирование нулей диаграммы направленности антенной решетки методом максимального правдоподобия// Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии, вып. 3, Рязань: РГРТА, 1997. С. 9-15.

36. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Синтез пространственной структуры системы оценочно-корреляционно-компенсационной обработки сигналов // 1-я Международная конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применения". Доклады, т. III, М.: МЦНТИ, 1998. С.29-36.

37. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Влияние сигнально-помеховой ситуации на оптимальную пространственную структуру антенной системы // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии, вып. 4, Рязань: РГРТА, 1998. С. 117-120.

38. Куратовскш К.К. Топология. Том 1. М.: Мир, 1966. - 594 с.

39. Стронгин Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах. М.: Наука, 1978. - 240 с.

40. Поляк Б. Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983.-383 с.

41. Тихонов В.И., Кульман Н.К Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов М.: Советское радио, 1975. - 704с.

42. Lewis J.L. Bit Error Probability Of A Large Jammer Cancellation System. -NTS-78th.Am.National Telecommunic. Conference. Birmingham, 1978.

43. Патент США №4395779. Устройство режекции сигналов активных помех. МКИ Н04 b 1/12.

44. А.с. СССР, № 467482. Зыков Ю.В., Коломенский Ю.А., Чуркин В.В. Устройство подавления узкополосных помех. МКИ Н04 к 3/00.

45. А.с. СССР, № 497738. Вяткин М.Г., Муренький Г.И. Устройство подавления узкополосных помех с произвольным спектром. МКИ Н04 к 3/00, Н04Ь 1/10.

46. Патент США № 3949309. Нелинейный процессор для противопомехового функционирования. МКИ G01 s 7/36, Н04 b 1/10, НКИ 325 473. Изобретения за рубежом, 1976, №14, с.55.

47. Патент США № 3355668. Настраиваемый фильтр селекторной отметки. НКИ 328-167.

48. Валеев В.Г., Данилов В.А. Обнаружение сигналов на фоне одного класса негауссовских помех // Радиотехника и электроника, 1972, №10, т. 17, с.2192.

49. Патент США № 3633117, НКИ 328-166, 1972. Reilly Robert. Suppression of a phase-sensitive spectral component from a signal.

50. Ярлыков M. С. Применение марковской теории нелинейной фильтрации в радиотехнике. М.: Сов.радио, 1980. 360 с.

51. Parshin Yu.N. Gusev S.I. Synthesis of spatial structure of estimation-correlation-compensation signal-processing system // 1-st International Conference "Digital Signal-processing and Its Applications", Moscow, 1998. V.III-E, pp. 21-25.

52. Сосулин Ю.Г.,Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Адаптация параметров алгоритмов филтрации случайных процессов методом максимального правдоподобия // Радиотехника, 1999, №10. С.67-75.

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

54. Стратонович Р.Л. Принципы адаптивного приема М.: Сов. радио,1973.-143 с.

55. Первачев С.В., Перов А.И. Адаптивная фильтрация сообщений М.: Радио и связь, 1991.-160 с.

56. Шахггшьдян В.В., Лохвицкий М. С. Методы адаптивного приема сигналов. -М.: Связь, 1974.-159 с.

57. Сосулин Ю.Г., Паршин Ю.Н. Нелинейное оценивание стохастических сигналов с адаптацией параметров алгоритмов // Радиотехника и электроника, 1986, т.31, №5.С. 904-910.

58. Семушин И.В. Активная адаптация оптимальных дискретных фильтров// Известия АН СССР, Техническая кибернетика, 1975, № 5. С.192-198.

59. Сосулин Ю.Г. Оценочно корреляционный принцип приема сигналов на фоне помех и априорная информация // Радиотехника и электроника, 1971, №3. С. 281-291.

60. Сосулин Ю.Г. К теории обнаружения произвольных сигналов на фоне произвольных помех // Известия вузов СССР. Радиофизика, 1971, №10.С. 1526-1533.

61. Сосулин Ю.Г. Обнаружение сигналов на фоне произвольных помех и обеляющие фильтры // Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1974, №1. С. 188-195.

62. Сосулин Ю.Г., Костров В.В. Оптимальное и квазиоптимальное обнаружение сигналов на фоне произвольных помех методом обеляющего фильтра // Радиотехника и электроника, 1974, № 6 . С. 1195-1205.

63. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Исследование адаптивной фильтрации ограниченного гауссовского процесса // Тезисы докладов 2-й международной конференции «Теория и техника передачи, приема и обработки информации». 4.1. -Харьков-Туапсе: ХТУРЭ, 1996. С.35.

64. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Синтез и анализ алгоритма адаптивной фильтрации ограниченного узкополосного процесса // Обработка сложных сигналов с применением цифровых устройств и функциональнойэлектроники. Межвуз. сборник. Рязань: РГРТА, 1996. - С. 35-40.

65. Патент №2137297. МПК6 Н04Ы/10. Компенсатор шумовой помехи / Паршин Ю.Н., Гусев С. И. (Россия).

66. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Оптимизация геометрии решеток при оценочно-корреляционно-компенсационной обработке полей // 52-я научная сессия, посвященная Дню радио. Тезисы докладов. 4.2. М.: РНТОРЭС, 1997. - С. 56 .

67. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Оптимальный прием дискретных сигналов системой обработки с оптимальной пространственной структурой // Радиотехника и электроника. (в печати).

68. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Адаптивная фильтрация негауссовского узкополосного процесса // Известия вузов. Радиоэлектроника, 1999, т.42, №8. С. 34-41.

69. Ефименко B.C., Харисов В.Н. Оптимальная фильтрация в задачах пространственно-временной обработки и ее характеристики // Радиотехника и электроника, 1987, т.32, №8. С.1654-1662.

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

71. Паршин Ю.Н. Энергетическое подавление сложных сигналов в негауссовом обеляющем фильтре // Радиоэлектронные устройства. Вып.2,-Рязань: РРТИ, 1977.- С.18-22.

72. Тихонов В.И., Кульман Н.К Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов. М.: Сов. радио, 1975. -704 с.

73. Ахмед Н., Pao К Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. Пер. с англ. М.: Связь, 1980. -248 с.

74. Омелъченко В. А. Основы спектральной теории распознавания сигналов.- Харьков: Вища школа, 1983.- 156 с.

75. А.Н. Тихонов, Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач.-М.: Наука, 1986.-288 с.

76. Widrow В., Duval K.M., Cooch R.R., Newman W.C.II IEEE Trans. 1982. v.AP-30. №3. pp.469-478.

77. Cox H., Zeskind M., Owen M. Robust adaptive beamforming // IEEE Trans. Acoust., Speech and Signal Proc.1987. v.ASSP-35.№10. pp.1365-1375.

78. Steele А.К.//ШЕЕ Proc. 1983 .v.130, Pts. F and H, №1. pp.41-45.

79. Er M.H., Cantoni A. Derivative constraints for broadband element spaceantenna array processors // IEEE Trans. Acoust., Speech and Signal Proc.1983. v.ASSP-31. №6. pp. 1378-1393.

80. Ahmed К. M., Evans R.J. II IEEE Trans.1984. v.AP-32. №9. pp.944-950.

81. Марчук Л.А. Робастные алгоритмы адаптивной пространственной фильтрации сигналов с неточно известными параметрами // Радиотехника, 1997, №11. С.3-7.

82. Марчук Л.А. Метод синтеза робастных алгоритмов управления адаптивными антенными решетками // Известия вузов. Радиоэлектроника, 1996, №9. С.61-66.

83. Батищев Д.И. Поисковые методы оптимального проектирования, М.: Сов.радио, 1975.-216 с.

84. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. -М.: Наука, 1975.-526 с.

85. Мощу с КБ. Многоэкстремальные задачи в проектировании. -М.: Наука, 1967.-215 с.

86. Половинкин А.И. Оптимальное проектирование с автоматическим поиском схем инженерных конструкций// Техническая кибернетика, 1971, №5. С.29-38.

87. Растригин Л. А .Статистические методы поиска-М.: Наука, 1968.-242 с.

88. Неймарк Ю.И. Автоматная оптимизация// Изв. Вузов.Радиофизика,15, №7,1972. С.967-971.

89. Вайсборд Э.М., Юдин Д.Б. Многоэкстремальная стохастическая аппроксимация// Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, №5,1968. С.З-13.

90. Цыпкин Я.З. Сглаженные рандомизированные функционалы и алгоритмы в теории адаптации и обучения // Автоматика и телемеханика, №8, 1971. С.29-50.148

91. Неймарк Ю.И., Стронгин Р.Г. Информационный подход к задаче поиска экстремума функций// Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, №1, 1966. С. 17-26.

92. Иванов В.В. Об оптимальных алгоритмах минимизации функций некоторых классов// Кибернетика, №4, 1972. С.81-94.

93. Паршин Ю.Н., Гусев С.И. Исследование адаптивной фильтрации ограниченного гауссовского процесса // 2-я Международная научно-техническая конференция "Теория и техника передачи, приема и обработки информации": Тезисы докладов. Туапсе: ХГТУРЭ, 1996. С.35.