Антенная решётка с обработкой сигналов, отраженных от надводных объектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.14, кандидат технических наук Нгуен Ван Нам

• Нгуен Ван Нам
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Нгуен Ван Нам

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ.

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЬНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ.

1.1. Основные принципы пространственно-временной обработки радиолокационных сигналов.

1.2. Проблемы обнаружения низкорасположенных надводных объектов над морской поверхностью в радиолокации СВЧ-диапазона.

1.3. Обзор модельно-параметрических методов спектральной обработки сигналов.

1.4. Выбор и обоснование метода обработки сигналов с высоким разрешением по углу места.

Выводы по главе 1.

2. ОПИСАНИЕ СИГНАЛОВ И ПОМЕХ.

2.1. Физическая и математическая модель формирования отраженных сигналов НО.

2.1.1. Случай гладкой морской поверхности.

2.1.2. Случай взволнованной морской поверхности.

2.2. Рабочие статистики.

2.3. Разработка компьютерной модели для построения статистических характеристик обнаружения НО.

2.4. Результаты моделирования обработки сигналов на основе модельно-параметрических методов.

Выводы по главе 2.

3. ИССЛЕДОВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК.

3.1. Построение характеристик обнаружения.

3.2. Построение характеристик точности.

3.3. Построение характеристик помехоустойчивости.

3.4. Построение характеристик статистического разрешения по углу места при обнаружении низкорасположенных объектов.

Выводы по главе 3.

4. ВОПРОСЫ ТЕХНИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ.

4.1. Структурная схема РЛС с пространственно-временной обработкой сигналов с использованием модельно-параметрических методов.

Реализация алгоритмов ЦОС на базе ПЛИС.

4.2. Оценка требуемой производительности процессора и реализуемости, модельно-параметрических алгоритмов пространственной обработки сигнала.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Антенная решётка с обработкой сигналов, отраженных от надводных объектов»

В развитии радиолокации на современном этапе можно выделить несколько характерных тенденций.

Первая тенденция заключается в повышении помехоустойчивости радиолокационных средств в различной сигнально-помеховой обстановке и улучшении их традиционных качественных характеристик при решении задач обнаружения, разрешения и оценки параметров сигналов.

Вторая тенденция связана с расширением номенклатуры задач, решаемых радиолокационными средствами. Помимо традиционных задач по обнаружению и оценке траектории движения объектов в настоящее время на них возлагают задачи распознавания объектов, радиоразведки, метеороконтроля и пр.

Третья тенденция направлена на решение задач совместной обработки и обмена информацией в многодиапазонных и пространственно-разнесённых радиолокационных комплексах.

Прогресс в этих направлениях радиолокации тесно связан с развитием теории и практики пространственно-временной обработки сигналов. Прежде всего, он обусловлен появлением компонентной базы, позволяющей повысить качество технических средств формирования и приёма сигналов и реализовывать в режиме реального времени сложные математические алгоритмы.

В связи с этим важное теоретическое и практическое значение приобретает задача разработки унифицированных алгоритмов обработки радиолокационных сигналов, обеспечивающих, с одной стороны, высокую точность и разрешающую способность по информативным параметрам, а с другой-устойчивость к помехам различного происхождения. Однако, вследствие большого разнообразия решаемых радиолокационными средствами задач и различий в условиях их работы, поиск универсального алгоритма пространственно-временной обработки сигналов или пар «сигнал-алгоритм», удовлетворяющего любым радиолокационным ситуациям, представляется невыполнимым. Возможным путём разрешения этого противоречия является построение банка алгоритмов или пар «алгоритм-сигнал», каждый из которых может быть эффективно использован в определённой сигнально-помеховой обстановке.

В последние годы в задаче пространственно-временной обработки сигналов на фоне комбинированных помех широкое применение получили модель-но-параметрические методы, которые основаны на описании принимаемых сигналов с помощью математических моделей. При выполнении условия адекватности описания с помощью выбранной модели континииума принимаемых сигналов правильно выбранная модель вносит априорную информацию в задачу пространственно-временной обработки. Эта априорная информация позволяет получить улучшенные характеристики разрешения, что предопределяет повышенную помехоустойчивость этих методов. В настоящее время разработано и применяется на практике большое количество модельно-параметрических методов, которые различаются вычислительной сложностью и потенциальными возможностями разрешения. Прогресс в области цифровой обработки сигналов позволяет на сегодняшний день реализовывать более сложные алгоритмы, обладающие лучшими показателями качества. Среди таких алгоритмов выделяются методы спектрального анализа, основанные на анализе собственных чисел оценки корреляционной матрицы. Их применение может обеспечить улучшение характеристик точности, разрешающей способности и устойчивости к помехам различного происхождения при обработке сигналов в пространственной, временной и частотной областях.

Основной целью диссертационной работы является разработка и исследование модельно-параметрических алгоритмов для пространственной обработки сигналов, отражённых от воздушных низкорасположенных надводных объектов (НО) в условиях многолучевого (многотрассового) распространения зондирующего сигнала морских (корабельных, береговых) радиолокационных систем (РЛС) СВЧ - диапазона (А,= Зсм).

Исходя из цели работы, можно выделить следующие основные задачи исследования: следования:

1. Анализ и обобщение практики применения алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов, основанных на анализе собственных чисел оценки корреляционной матрицы.

2. Обоснование рабочих статистик и исследование статистических характеристик совместного обнаружения и оценивания параметров пространственно-временных сигналов.

3. Разработка и исследование методов обработки сигналов в эквидистантных антенных решётках для обнаружения НО.

4. Оценка возможностей практической реализации исследованных и синтезированных алгоритмов и формирование требований к программно-аппаратным средствам.

Диссертационная работа имеет следующую структуру

Первая глава содержит постановку задачи, обоснование актуальности темы диссертационной работы, а также основные определения, используемые в работе. Производится выбор наиболее перспективного подхода к решению поставленной задачи.

Во второй главе описываются методы компьютерного моделирования сигналов и помех в условиях многолучевого распространения радиоволн. Разрабатываются и обосновываются рабочие статистики, на основании которых будут приниматься решения и оцениваться информационные параметры сигналов в рамках выбранного подхода к решению поставленных в первой главе задач.

В третьей главе приводятся результаты исследований, полученные при помощи статистического моделирования. Показываются статистические характеристики качества обработки пространственно-временных сигналов: характеристики обнаружения, разрешения, помехоустойчивости и точности.

В четвёртой главе производится экспериментальная проверка работоспособности разработанных и исследованных в предыдущих главах методов пространственно-временной обработки сигналов. Также оценивается реализуемость данных методов с помощью современной элементной базы.

В заключении приводятся основные результаты, полученные в диссертационной работе, и формулируются рекомендации по практическому применению проанализированных и синтезированных алгоритмов в задачах обработки радиолокационных сигналов.

Заключение диссертации по теме «Радиолокация и радионавигация», Нгуен Ван Нам

Выводы по главе 4

1. Цифровая обработка пространственно-временных сигналов значительно упрощает построение радиолокаторов с использованием модельнопараметрических алгоритмов для оценивания угловых координат. Однако и здесь возникают некоторые трудности. Прежде всего, это значительный объем вычислений. Следующая проблема - увеличение сложности РЛС с увеличением числа элементов антенной решетки. Решение первой проблемы может быть произведено путем применения высокоскоростных современных электронно-вычислительных средств различной архитектуры.

2. Поскольку модельно-параметрические алгоритмы не требуют большого объема данных для достижения высокого качества обработки, то вторая проблема тоже легко решается путем снижения общего числа элементов антенной решетки.

3. Развязка каналов РЛС может осуществляться несколькими основными способами: по времени, по частоте и с помощью квазиортогональных кодов. Последний способ в ряде практических ситуаций оказывается наиболее предпочтительным.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В работе были подробно освещены вопросы обнаружения сигналов, отраженных от точечных радиолокационных целей в условиях многолучевого распространения над взволнованной морской поверхностью. Решение проблемы выделения низкорасположенного точечного объекта на фоне переотражений от морской поверхности было осуществлено применением для обработки в антенных решётках методов спектрального оценивания, обладающих высоким разрешением по частотному параметру. Благодаря раздельному приему по направлению прихода сигналов, отраженных от цели и от взволнованной морской поверхности поставленную задачу удалось решить более эффективно по сравнению с традиционными методами спектрального оценивания, основанными на преобразовании Фурье. Здесь следует оговориться, что рассмотренный подход является целесообразным при малоэлементных эквидистантных антенных решётках с числом элементов М порядка 32. При дальнейшем увеличении числа элементов преобразование Фурье начинает выигрывать по разрешению и обнаружению у рассмотренных методов спектрального оценивания.

Все рассмотренные в данной работе методы спектрального оценивания с повышенным разрешением относятся к группе модельно-параметрических методов. Обладая улучшенными характеристиками качества обработки коротких выборок данных, они создают некоторые дополнительные трудности. Например, как было установлено в рамках данной работы, результат модельно-параметрической обработки начинает существенным образом зависеть от дополнительного параметра, называемого порядком модели К. В идеале, этот параметр должен соответствовать числу сигнальных составляющих в обрабатываемой реализации. При этом условии удается достичь характеристик качества максимально близких к потенциально возможным. При завышении параметра К в спектральных оценках появляется множество ложных спектральных максимумов, которые могут быть восприняты алгоритмом обработки как сигнальные. Это приводит к увеличению ложной тревоги. При заниженном значении порядка модели разрешающая способность модельно-параметрического метода снижается и он становится не в состоянии разделить несколько близкорасположенных объектов.

Таким образом, оставленные в работе задачи были решены в ходе проведенных исследований. Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. В работе исследованы вопросы обнаружения сигналов, отраженных от точечных НО в условиях многолучевого распространения над взволнованной морской поверхностью. Показано что, при решении этих вопросов одной из важнейших проблем является проблема реальной цели и её виртуальных изображений антиподов.

2. Предложено решение проблемы выделения низкорасположенного точечного объекта на фоне переотражений от морской поверхности за счёт применения для обработки в антенных решётках модельно-параметрических методов спектрального оценивания, обладающих высоким разрешением по частотному параметру.

3. Предложено и проанализировано несколько эмпирических статистик, на основе которых возможно адекватное оценивание порядка модели и выделение полезного сигнала.

4. Выбраны наиболее перспективные модельно-параметрические методы: авторегрессионный метод, основанный на анализе собственных значений матриц данных, называемый методом собственных векторов, и сравнительно новый метод, основанный на анализе собственных чисел матрицы данных, метод собственных чисел.

5. В работе показано, что в задачах обнаружения возможно и эффективно использование рабочих статистик, основанных на анализе собственных векторов и чисел. При этом, показатели качества зависят от порядка модели и оптимальным является порядок К= 10.15. Методы АР и МСЧ сохраняют высокую устойчивость к воздействию пассивных помех, что подтверждается характеристиками обнаружения сигнала, построенными при наличии пассивной помехи с относительным уровнем 40 дб.

6. Сравнение выбранных методов показало, что все они в той или иной степени решают поставленную задачу, но наилучшими характеристиками обладает метод собственных чисел.

7. Выполнение оценки практической реализуемости рассмотренных модельно-параметрических методов, которая показала, что методы, обладающие наилучшими характеристиками, труднее реализовать на практике, но современное состояние высокоскоростных электронно-вычислительных средств различной архитектуры позволяет сделать это уже сейчас.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Нгуен Ван Нам, 2007 год

1. Журавлёв, А.К. Адаптивные радиотехнические системы с антенными решётками / А.К. Журавлев, В.А. Хлебников, А.П. Родимов и др..- Л.: Изд-во ЛГУ, 1991.- 544с.

2. Обнаружение сигналов / под ред. А.А. Колосова.- М.: Радио и связь, 1989.- 192 с.

3. Ширман, Я.Д. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне поме / Я.Д. Ширман, Манжос М.: Радио и связь, 1981. -416 с.

4. Кремер, И.Я .Пространственно-временная обработка сигналов / И. Я.Кремер, И.А. Кремер, В.М. Петров и др.; под ред. И.Я. Кремера.- М.: Радио и связь, 1984.- 224 с.

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

6. Казаринова, Ю.М. Радиотехнические системы: учеб. для вузов ЛО. М. Казаринова, Ю.П. Гришин. М.: Высш. шк., 1990. -496 с.

7. Ширман, Я.Д. Теоретические основы радиолокации: учеб. пособ. для вузов / Я.Д. Ширман .-М.: Сов. радио, 1970. 560 с.

8. Пестряков, В.Б. Радиотехнические системы: учеб. для вузов / В. Б. Пестряков , В.Д. Кузенков -М.: Радио и связь, 1985. 376 е.: ил.

9. Дженкинс Г. Спектральный анализ и его приложения / Г. Джен-кинс ДВатте . -М.: Мир, 1971-1972.- Вып. 1.2.

10. Робинсон, Э.А. История развития теории спектрального оценивания / Э.А. Робинсон // ТИИЭР. -Т. 70, № 9. С. 1982

11. Марпл, С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С. Л.Марпл. М.:Мир, 1990 .-584 с.

12. Фалькович, С.Е. Оптимальный прием пространственно-временных сигналов в радиоканалах с рассеянием/С.Е. Фалькович, В.И. Пономарев , Ю.В. Шкварко; под ред. С.Е. Фальковича.- М.: Радио и связь. -1989.

13. Джонсон, Д.Х. Применение методов спектрального оцениванияк задачам определения угловых координат источников излучения /Д.Х. Джонсон //ТИИЭР.- Т. 70, №9. С . 1982.

14. Грант, П.М. Адаптивные фильтры / П.М. Грант, К.Ф.Н. Коуэн, Б.Фридлендер и др.; под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. М.: Мир, 1988.

15. Караваев, В.В. Статистическая теория пассивной локации / В.В.Караваев, В.В. Сазонов. М.: Радио и связь, 1987.

16. Корн, Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн, Т. Корн.- М.: Наука, 1974.

17. Безуглов, A.B., Параметрические алгоритмы пространственно-временной обработки сигнала / A.B. Безуглов, В.М. Кутузов // Радиоприем и обработка сигналов: тез. докл. 6-ой Всеросс. науч. -техн. конф., г. Нижний Новгород, 1993 г. Н.Новгород, НГТУ, 1993.

18. Гирко, B.JI. Спектральная теория случайных матриц/B.JI. Гир-ко.-М.: Наука, 1988.

19. Тафте, Д.У. Оценивание частот суммы нескольких синусоид: модификация метода линейного предсказания, сравнимая по эффективности с методом максимального правдоподобия / Д.У. Тафте, Р. Кумаресан //ТИИЭР.- Т.70, №9. С. 1982.

20. Мюнье, Ж. Пространственный анализ в пассивных кационных системах с помощью адаптивных методов / Ж. Мюнье, Ж.Ю. Делиль //ТИИЭР.- 1987. -Т. 75, №Ц.

21. Красюк, Н.П. Влияние тропосферы ипод-стилающей поверхности на работу PJIC / Н.П. Красюк, B.JI. Коблов, В.Н. Красюк. М.: Радио и связь,1988.

22. Кутузов, В.М. Мониторинг акваторий на основе загоризонтных радиолокационных станций декаметро-вого диапазона/ В.М. Кутузов, А.Г. Попов, И.Р. Рябухов, A.B. Безуглов //Мониторинг. Безопасность жизнедеятельности: спец. вып., 1996.

23. Шишкин, И.Ф. Теоретические основы измерения параметров морского волнения судовыми радиолокационными средствами/ И.Ф. Шишкин, И.Е. Ушаков, М.С. Каплина, Г.Ф. Сергушев // Судостроение за рубежом.-1982.-№12.

24. Реутов, А.П. Радиолокационные станции бокового обзора / А.П. Реутов ,Б.А. Михайлов, Г.С .Кондратенков и др.. -М.: Сов. радио, 1970.

25. Гришин, Ю.П. Радиотехнические системы / Ю.П. Гришин, В.П. Ипатов, Ю.М. Казаринов и др. ;под ред. Ю.М. Казаринова. М.: Высш. шк., 1990.

26. Ширман, Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов / Я.Д. Ширман. -М.:Сов. радио, 1974.

27. Леонтьев, В.В. Характеристики радиолокационного рассеяния морских объектов/ В.В. Леонтьев: учеб. пособие / СПб ГЭТУ "ЛЭТИ".- СПб., 1999. -160с.

28. Кутузов, В.М. Проблемы и перспективы применения параметрических методов обработки радиолокационной информации / В.М. Кутузов // Радиоэлектроника в СПбГЭТУ: сб. науч. тр.- СПб.:СПбГЭТУ, 1996.-Вып. 2.- С.86.98.

29. Кутузов, В.М. Пространственная авторегрессионная обработка сигналов в радиолокационных станциях с механическим сканированием антенны/ В.М. Кутузов // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. -2002.- №2. С.79-84.

30. Морской энциклопедический словарь: В 3 т./ под ред. В.В. Дмитриева.- Л: Судостроение, 1991.-Т.1.

31. Загородников, A.A. Радиолокационная съемка морского волнения с летательных аппаратов / А. А. Загородников. -Л., Гидрометеоиздат, 1978-240с.

32. Матушевский, Г.В. О некоторых важных вопросах измерения волн неконтактными методами/ Г.В. Матушевский //Неконтактные методы измерения океанографических параметров: сб. ст. -М.: Моск. отд-е Гидрометеоиздата, 1977.- С. 96-99.

33. Кутузов, В.М. Авторегрессионная обработка в квазиконформных кусочно-непрерывных антенных решётках / В.М. Кутузов // Изв. Вузов России. Электроника.- 2001.- Вып. 4.- С. 93.

34. Кутузов, В.М. Многосегментная авторегрессионная обработка пространственно временных сигналов/ В.М. Кутузов, И.Р. Рябухов, A.B. Безуглов // Изв. вузов России,- 1998,- Вып. 2 .-С. 75 - 88.

35. Сотников, A.A. Применение метода собственных векторов в задачах обнаружения сигналов / A.A. Сотников. // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». -2003.-Вып.2.-С. 37-39.

36. Аникин, А.П. Рабочие статистики модельно-параметрического метода собственных векторов в задачах обработки радиолокационных сигналов / А.П. Аникин, В.М. Кутузов // Изв. вузов России.- 2006 .- Вып. 2.- С. 59 68.

37. Гирко, В.Л. Спектральная теория случайных матриц / В.Л. Гирко.-М: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. -376 с. (Теория вероятностей и мат. статистика).

38. Ушаков, И.Е. Радиолокационное зондирование морской поверхности / И. Е. Ушаков, И. Ф. Шишкин М.: РИЦ «Татьянин день», 1997. - 264 с.

39. Ермавков, С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование / С.М. Ермавков, Г.А Михайлов. М.: Наука, 1982. -296 с.

40. Ван Трис, Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции/ Г.Ван Трис. -М.: Сов. радио, 1972.- Т.1.

41. Lang, S.W. Frequency estimation with maximum entropy spectral estimators/ S.W. Lang, J.M. McClellan //IEEE Transact, on acoustics, speech and sign, proc. V. ASSP-28.- 1980.-№6.

42. Куликов, Е.И. Оценка параметров сигналов на фоне помех/ Е.И. Куликов, А.П. Трифонов. -М.: Сов. радио, 1978.

43. Перспективы реализации алгоритмов цифровой фильтрации на основе ПЛИС фирмы ALTERA / Д.А. Губанов, В.Б. Стешенко, В.Ю. Храпов, С.Н. Шипулин // Chip News.-1997.- № 9-10.-С. 26 33.

44. Higgins, R.J. Digital signal processing in VLST/ R.J. Higgins. -USA, N.J.: Prentice Hall, 1990.

45. Стешенко, В. Б. ПЛИС фирмы «Altera» элементная база, система проектирования и языки описания аппаратуры/ В. Б. Стешенко.-М.: Идат. дом «Додэка-ХХ1», 2003. -576с.

46. Марков, С. Цифровые сигнальные процессоры / С. Марков. -М.: Микроарт, 1996.-Кн. 1.

47. Артамонов, Е.И. Специализированные алгоритмы и устройства обработки массивов данных / Е.И. Артамонов, М.А. Исмаилов, О.Г. Кокаев, В.М. Хачумов.- Махачкала: Даг. кн. изд., 1993.

48. Варакин, Л.Е. Системы связи с шумоподобными сигналами / Л.Е. Варакин .-М.: Сов. радио, 1985.

49. Шумоподобные сигналы в системах передачи информации / В.Б.

50. Пестряков, В.И. Афанасьев, B.J1. Гурвиц и др.; под ред. В.Б.Пестрякова. -М.: Сов. радио, 1973.

51. Designer's referensce manual -1996. Analog Devices, Inc. -USA, 1996.

52. User'sguide TMS320C4x. -USA, Техаз Instruments Inc.,1995.

53. Транспьютеры Архитектура и пограммное обеспечение /под ред. Г.Харпа. -М.: Радио и связь, 1993.5 5. Haykin S. Neural networks. IEEE Press, 1991.

54. Zhang Xun. Automatic HRR target recognition based on Prony model, wavelet and probability neureal network/ Zhang Xun, Shen Ronghui, Guo Guirong //1996 CIE Int. Conference of Radar "CICR-96" Proceedings.Beijing, China, 8-10 October, 1996.

55. Digital signal processor TVS320. Texas Instruments Inc. October, 1996.

56. Schweber, B. Floating-point DSP leads in memory, interconnectivity,performance / B. Schweber //Analog Dialogue.-1994.- V.28,

57. The Digital Signal Processing Applications Newsletter.- 1994.- №29.

58. New Products Showcase. Texas Instruments Inc., issue 25, november,1996.

59. DSP Solutions. Texas Instruments Inc., november, 1996.

60. Веремьев, В.И. Разработка методов и средств радиолокационного мониторинга территорий и акваторий / В.И. Веремьев, И.Г. Горбунов, С.П. Калениченко, В.И. Ральников / Мониторинг. Безопасность жизнедеятельности.-1996.- N3.

61. Kay, S. Detection of a sinusoid in white noise by autoregressive spectrum analysis/ S. Kay // Int. conf. ICASP-80. Proceed, Denver. N.Y.,1980.-Vol. 1.

62. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигн-лов /под ред. С. Гуна, X. Уайтхауса и Т. Кайлата.- М.: Радио и связь, 1989.

63. Кручинин, С. Архитектура компьютера/ С. Кручинин //Hard Soft.-1995.-№4.

64. Блейхут, Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов/ Р. Блейхут. -М.: Мир, 1989.