Когерентная компенсация пассивных помех на основе адаптивной фильтрации в РЛС с квазинепрерывным режимом работы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.14, кандидат наук Реганов, Владислав Михайлович

• Реганов, Владислав Михайлович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Реганов, Владислав Михайлович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ

ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ РЛС С КВАЗИНЕПРЕРЫВНЫМ РЕЖИМОМ ИЗЛУЧЕНИЯ И ПРИЁМА СИГНАЛОВ

1.1 Математическая модель описания квазинепрерывных сигналов

1.2 Математическая модель корреляционно-фильтровой обработки квазинепрерывных сигналов

1.3 Энергетические показатели квазинепрерывного режима излучения и приёма сигналов

1.4 Модель корреляционно-фильтровой обработки квазинепрерывных сигналов

1.5 Оценка помехоустойчивости квазинепрерывных РЛС

1.6 Анализ эффективности методов повышения помехоустойчивости квазинепрерывных РЛС

1.7 Выводы по главе

Глава 2 КОМПЕНСАЦИОННАЯ ОБРАБОТКА РАДИОЛОКАЦИОННЫХ

СИГНАЛОВ

2.1 Основные принципы обработки квазинепрерывных сигналов на основе когерентной компенсации

2.2 Критерии эффективности компенсационной обработки

2.3 Виды флуктуаций мешающих отражений и их моделирование

2.4 Выбор алгоритма адаптации когерентного компенсатора

2.5 Анализ алгоритма на основе МНК

2.6 Выводы по главе

Глава 3 МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКУРСИВНОЙ

КОМПЕНСАЦИОННОЙ ОБРАБОТКИ

3.1 Расширение полосы доплеровских частот в математической модели когерентного компенсатора мешающих отражений

3.2 Компенсация мешающих отражений с учётом их априорного распределения

3.3 Пропорционально-нормализованный алгоритм

3.4 Совместная обработка сигнала ошибки и оценок когерентного компенсатора

3.5 Влияние инерционности формирователя компенсационного сигнала

3.6 Выводы по главе

Глава 4 ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ

КОГЕРЕНТНОЙ КОМПЕНСАЦИИ

4.1 Экспериментальные исследования компенсационных методов подавления помех от подстилающей поверхности в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом

4.2 Структурная схема устройства обработки на основе алгоритма рекурсивной компенсации

4.3 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Когерентная компенсация пассивных помех на основе адаптивной фильтрации в РЛС с квазинепрерывным режимом работы»

ВВЕДЕНИЕ

Данная работа посвящена исследованию методов когерентной компенсации мощных мешающих отражений на основе применения цифровых адаптивных фильтров в радиолокационных системах с квазинепрерывным режимом излучения и приёма сложных сигналов.

Актуальность работы. Расширение области применений сложных сигналов связано с их разнообразными преимуществами, которые в радиолокационных приложениях определяются, в первую очередь, большой базой, достигающей нескольких сотен тысяч, и «игольчатой» функцией неопределенности.

Наиболее удачно такие сигналы в радиолокации реализуются в квазинепрерывном режиме (КНР), когда зондирование пространства производится отдельными фазоманипулированными посылками длительность и интервал следования которых носят псевдослучайный характер, а приём отраженных сигналов производится в паузах излучения при работе на общую антенну. Излучаемый при этом квазинепрерывный сигнал (КНС) обеспечивает сочетание высокой чувствительности импульсного режима с большим энергетическим потенциалом и помехоустойчивостью непрерывного излучения. Впервые КНР излучения и приема сложных сигналов с псевдослучайным законом амплитудно-фазовой манипуляции был предложен научным коллективом под руководством профессора В.И. Винокурова (кафедра "Радиооборудования кораблей" ЛЭТИ). Многолетний опыт применения РЛС с КНР на практике доказал их высокую эффективность [7, 11,36]. Вместе с этим, в ряде ситуаций отчётливо проявляется основная проблема таких зондирующих сигналов - маскирование слабых целей мощными мешающими отражениями, обусловленных боковыми лепесткам функции неопределенности (БЛ ФН). Это затрудняет решение таких важных радиолокационных задач, как, например, обнаружение на взволнованной морской поверхности малоразмерной цели или обнаружение с летающего аппарата низколетящего объекта на фоне подстилающей поверхности. В таких условиях требование к уровню БЛ ФН может достигать величин 80 дБ и выше [33, 68, 72].

Основным направлением повышения помехоустойчивости является увеличение базы сигнала. Однако, на практике длительность сигнала ограничена десятками миллисекунд, а ширина спектра - десятками мегагерц. Таким образом, предельно достижимые величины базы составляют 105-106, что позволяет обеспечить уровень боковых лепестков не ниже 40-50 дБ.

В ряде случаев достаточно эффективным оказывается традиционный подход к решению данной проблемы, который заключается в оптимизации модулирующего сложного сигнала или пары сигнал-фильтр, минимизирующих объём уровня БЛ ФН в заданной области частотно-временных сдвигов. Исследованию этих методов и разработке алгоритмов их реализации посвящен целый ряд работ [5, 8, 12, 13, 14, 22, 23, 27, 33, 34, 59, 60, 61]. Однако, зачастую, их применение оказывается недостаточным для устранения влияния мощных отражений, особенно распределённых по задержке и частоте.

Известны также методы повышения помехоустойчивости [20, 23, 35, 39, и др.], основанные на устранении влияния помех путём декорреляции за счёт рассогласования обработки. Однако, для этого требуется рассчитывать в реальном времени обратную взаимную корреляционную матрицу, которая имеет большие размеры и оказывается несимметричной в виду бланкирования приёмного тракта.

Можно отметить направление к решению этой проблемы, предложенное в докторской диссертации Чеботарёва Д. В. Оно включает в себя группу компенсационных методов, сущность которых основана на когерентном вычитании помех из входного воздействия на основании их оценок. Д.В. Чеботарёв в своей работе произвёл выбор и обоснование применения этих методов при обработке сложных квазинепрерывных сигналов в большом диапазоне частотно-временных сдвигов при наличии мешающих отражений, разработал и выполнил исследования эффективности итерационных и рекурсивных процедур компенсации помех.

В данных исследованиях непосредственное участие принимал и автор кандидатской диссертационной работы, выносимой на защиту, в которой в развитие общих подходов когерентной компенсации помех исследуется метод на основе получения оценок с помощью цифровой адаптивной фильтрации. Разработанная Д.В.

Чеботарёвым теория когерентной компенсации помех стала основой проводимых исследований, а обозначенные проблемные вопросы положены в основу теоретических изысканий настоящей диссертационной работы.

Цель и задачи работы. Целью данной диссертационной работы является разработка и исследование эффективности методов когерентной компенсации пассивных помех на основе цифровой адаптивной фильтрации применительно к РЛС с квазинепрерывным режимом излучения и приёма сложных сигналов с большой базой.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ проблем повышения помехоустойчивости квазинепрерывных РЛС к воздействию мощных мешающих отражений.

2. Обоснование систем с когерентной компенсацией помех на основе адаптивной фильтрации, оптимизация параметров и сопоставление эффективности применения известных методов оценивания.

3. Поиск путей повышения эффективности разработанных методов компенсации помех с помощью адаптивных фильтров.

4. Экспериментальная проверка эффективности когерентной компенсации в реальной помеховой обстановке и анализ путей схемотехнической реализации предложенных методов.

Методы исследования. Для решения поставленных в диссертационной работе задач были использованы методы теории обнаружения и разрешения сигналов, теории оптимального оценивания, теории адаптивной цифровой фильтрации, теории цифровой обработки сигналов и методов математического моделирования.

Научная новизна. В диссертационной работе исследован метод компенсационной обработки квазинепрерывных сигналов на основе адаптивной фильтрации, позволяющий снизить влияние пассивных помех на обнаружение слабых отражений. В частности, новыми являются следующие результаты:

1. Получена оценка эффективности алгоритмов модификации оценок на основе фильтра Калмана, рекурсивных наименьших квадратов (РНК) и МНК для решения задачи когерентной компенсации помех в РЛС с квазинепрерывным режимом работы. Обоснована целесообразность применения МНК.

2. Произведён анализ влияния параметров зондирующего сигнала, устройства обработки и помеховой обстановки на эффективность работы алгоритмов когерентной компенсации на основе МНК.

3. Предложены метод оценивания комплексных амплитуд на основе гребёнки фильтров и пропорционально-нормализованный МНК, позволяющие повысить эффективность подавления пассивных помех.

4. Определена процедура совместной обработки сигнала ошибки с оценками адаптивного фильтра и предложен способ её упрощения с незначительными потерями эффективности компенсации помех.

5. Выполнен анализ влияния инерционности формирования оценок в адаптивном фильтре на эффективность когерентной компенсации МНК.

Практическая значимость работы заключается в предложенных методах когерентной компенсации пассивных помех, повышающих помехоустойчивость РЛС с КНР излучения и приёма сложных сигналов с большой базой.

Основными результатами, представляющими практическую ценность являются:

1. Аппроксимирующие зависимости, позволяющие оценить среднеквадрати-ческую ошибку компенсации для флуктуаций мешающих отражений гауссовской и экспоненциальной функцией корреляции.

2. Упрощенный способ совместной обработки сигнала ошибки и оценок, который при незначительном ухудшении качества компенсации позволяет существенно снизить вычислительные затраты при реализации.

3. Результаты экспериментальной проверки эффективности предложенных алгоритмов при воздействии реальных мешающих отражений от морской поверхности и городской застройки.

4. Схема компенсационной обработки МНК на базе ПЛИС и оценка аппаратных затрат, показывающая возможность практической реализации устройства обработки.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов подтверждена результатами имитационного моделирования предложенных алгоритмов и экспериментальной проверкой их эффективности при обработке реальных отражённых радиолокационных сигналов.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Метод когерентной компенсации помех на основе адаптивной фильтрации с модификацией оценок по алгоритму МНК (метод наименьших квадратов);

2. Метод повышения эффективности компенсационной обработки на основе гребёнки фильтров, обеспечивающий подавление помех с расширенным спектром флуктуаций;

3. Пропорционально-нормализованный МНК, обеспечивающий более высокую эффективность компенсации по сравнению с методом наименьших квадратов с нормализацией;

4. Способы упрощения реализации разработанных компенсационных методов за счёт введения инерционности формирования оценок и модификации процедуры совместной обработки;

5. Экспериментальная проверка эффективности разработанных компенсационных методов путём обработки реальных отражённых сигналов;

6. Принципы схемотехнической реализации устройства компенсационной обработки методом наименьших квадратов.

Внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты диссертационной работы были использованы в НИР, выполняемых по следующим научным федеральным целевым программам:

1. Фундаментальная НИР "Исследование методов синтеза сложных сигналов, видов модуляции и способов обработки для перспективных радиолокационных систем" по научно-технической программе Рособразования «Развитие научного потенциала высшей школы», гос. per. № 0120.0 603815, 2006-2008 г.

2. Фундаментальная НИР "Теория анализа, синтеза и, обработки, шумопо-добных сигналов в радиотехнических системах различного назначения" по заданию Рособразования, гос. per. № 0120.0 503550, 2005-2009 г.

Также результаты работы использованы научно-исследовательской лабораторией цифровой обработки сигналов НовГУ при разработке и модернизации цифровых устройств формирования и обработки сигналов, входящих в состав следующих систем:

1. Радиолокационные станции комплексов «Фрегат», СЧ ОКР в рамках ФЦП «Пирс» - ОАО «НПП «Салют», г. Москва.

2. Стенд функционального программного обеспечения Н-036ЕВС -ОАО «НИИП", г. Жуковский.

3. Опытный образец навигационной PJIC «К-10СМ» - ЗАО «Транзас», г. Санкт-Петербург.

4. Береговая PJ1C загоризонтного обнаружения в рамках СЧ ОКР в рамках ФЦП «Озон», ЗАО «Морские испытания», г. Геленджик.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

- V ВНТК студентов, молодых ученых, специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании", г. Рязань, 2000 г.;

- XVII, XVIII и XX научно-технические конференции. НИИ приборостроения им. В.В. Тихомирова, г. Жуковский, 2002, 2006 и 2010 гг.;

- 9-я и 10-я международные научно-технические конференции «Радиолокация, навигация, связь», г. Воронеж, 2003 и 2004 гг.;

- 6-я и 9-я международные научно-технические конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» - DSPA-2004 и DSPA-2007, г. Москва, 2004 и 2007 гг.;

- ежегодные научные конференции преподавателей, аспирантов и студентов НовГУ, В. Новгород, 2000-2013 гг.

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано 13 работ. Из них 6 статей в центральных рецензируемых научных журналах, рекомендованных перечнем ВАК, 4 - содержатся в сборниках материалов научных конференций, 2 - в других изданиях. Получен один патент на полезную модель. При участии автора написано восемь отчётов по НИР по теме диссертационной работы.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения и библиографического списка. Она изложена на 138 страницах машинописного текста, содержит 58 рисунков, 2 таблицы. Библиографический список включает 73 наименования.

В главе 1 приводится краткое математическое описание квазинепрерывных сигналов, их основных характеристик и процедур обработки. Приводится оценка помехоустойчивости существующих методов обработки КНС. Традиционный подход согласованной обработки ведёт к проблеме маскирования слабых целей мощными мешающими отражениями. Проводится краткий аналитический обзор существующих методов повышения помехоустойчивости РЛС с КНР к мощным мешающим отражениям и проблем их применения.

В главе 2 детально описывается предлагаемый метод обработки КНС на основе когерентного компенсатора с алгоритмом оценивания комплексных амплитуд сигналов на основе адаптивных фильтров. Задаются критерии оценок эффективности работы алгоритмов когерентной компенсации для проведения сравнений между собой и с классическими процедурами обработки. Определяется вид и характеристики помех, специфичных для радиолокационных приложений, используемые для исследований в работе. Производится выбор алгоритма адаптации, наиболее подходящего по критериям эффективность-сложность для обработки сложных сигналов в КНР. Для выбранного алгоритма МНК исследуется влияние параметров сигнала и обработки, а также мешающих отражений на его эффективность.

Глава 3 посвящена поиску способов повышения эффективности предлагаемых процедур обработки. Исследуемые алгоритмы обладают инерционностью, которая сказывается на глубине компенсации быстро флуктуирующих помех. Пред-

лагаются модификации алгоритмов, позволяющие повысить точность оценок амплитуд скоростных мешающих отражений. В последнем разделе описывается процедура совместной обработки сигнала ошибки и оценок, и предлагается упрощённый способ её выполнения при приемлемых потерях.

Глава 4 затрагивает вопросы реализации представленных алгоритмов. Для этого проводится оценка потерь эффективности когерентной компенсации и характера влияния определённых упрощений вычислений в процедурах компенсационной обработки. Приводятся описание и результаты экспериментальной проверки эффективности алгоритмов. Предлагается схема устройства компенсационной обработки на основе цифровых адаптивных фильтров. Даётся оценка вычислительных затрат и аппаратных ресурсов, требуемых для реализации данного устройства на базе программируемых логических интегральных схем.

В заключении обобщаются результаты, полученные в диссертационной работе.

ч

Глава 1 ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ РЛС С КВАЗИНЕПРЕРЫВНЫМ РЕЖИМОМ ИЗЛУЧЕНИЯ И ПРИЁМА СИГНАЛОВ

Пусть зондирующий сигнал большой длительности излучается отдельными фазоманипулированными посылками, длительность и интервал следования которых носят псевдослучайный характер. Приём отражённых сигналов ведётся в паузах работы передатчика. В дальнейшем под квазинепрерывным сигналом будем понимать зондирующий сигнал с псевдослучайной структурой амплитудно-фазовой манипуляцией. В силу псевдослучайного характера огибающей зондирующего сигнала некоторые активные посылки отражённого сигнала попадают на такие моменты времени, когда приёмный тракт закрыт. Вследствие этого часть энергии теряется при приёме сигналов. Величина энергетических потерь зависит от пик-фактора квазинепрерывного сигнала, и, в меньшей степени от задержки обрабатываемых сигналов [17].

В отличие от применения сигналов с регулярным периодом повторения импульсов в этом случае обеспечивается однозначность измерения параметров в большом дальностно-доплеровском диапазоне, хотя и с незначительными энергетическими потерями. Исследованию квазинепрерывного режима излучения и приема сигналов с псевдослучайной структурой посвящён ряд работ [17,19,33,34, 59], а опыт их применения отражен в [7, 36, 42].

1.1 Математическая модель описания квазинепрерывных сигналов

Далее, в работе будем полагать, что комплексная огибающая зондирующего сигнала, состоящего из N элементарных амплитудно-фазоманипулированных импульсов длительностью А, задаётся троичной модулирующей последовательностью "и>(/) £ |0,±1}, / = О.-.А^ — 1 с псевдослучайной структурой:

ад-д) <1Л)

/=0

где: и0(/) - комплексная огибающая элементарного импульса прямоугольной формы длительностью А.

Закон амплитудной манипуляции зондирующего сигнала можно описать двоичной последовательностью х(7) = |и>(/)|, х(г) е {0,1}. Поскольку приём отражённого сигнала возможен только в паузах работы передатчика, то сигнал управления коммутацией приёмного тракта будет описываться выражением:

^(0 = ^(0 •«<>('-»•■ А)

;=0

где *(/) = 1 -- инверсная двоичная последовательность, определяющая закон коммутации приёмника.

В силу специфики дискретных сигналов и без потери общности примем, что задержка т и доплеровский сдвиг частоты ^ будут принимать также дискретные значения: т3 = 5 • А; 5 = 1,2,...; Ри = N• А), и = 0, ± 1,.... В этом случае комплексная огибающая принятого сигнала, отражённого от точечного объекта будет иметь вид:

ЛМ _ (1.3)

/=о

где: ат г = а;.и-ъщ>(-]271рит$} - комплексная амплитуда огибающей сигнала, отражённого от точечной цели; ази - некоторый коэффициент, учитывающий интенсивность принятого сигнала.

Следует отметить, что вследствие бланкирования приёмного тракта принятый сигнал 5 будет отличаться от зондирующего не только амплитудой,

доплеровским сдвигом частоты и задержкой, но и структурой огибающей, которая будет зависеть от задержки сигнала. Тем не менее, в силу статистических свойств псевдослучайной последовательности и>(/) при больших длинах N (как это бывает

в реальных системах с квазинепрерывным режимом) энергия принимаемого сигнала практически не зависит от его задержки [17].

Будем полагать, что обработка при квазинепрерывном режиме излучения и приёма сигналов с набором информационных параметров по задержке тс=с-А (с = 1,2,... ) и доплеровскому сдвигу частоты (у = 0,±1,... )

в частотно-временной области ведётся многоканальным корреляцион-

ным устройством согласно выражению:

Тс

(1.4)

где - опорный сигнал корреляционного приемника для за-

держки тс и частоты ^;

* - означает операцию комплексного сопряжения. В задаче обнаружения сигнала найденный максимум корреляционного интеграла сравнивают с порогом. В задаче оценивания информативных параметров вычисляют абсолютный максимум модуля корреляционного интеграла в пространстве этих параметров. На точность определения информативных параметров при обработке сигналов кардинально влияют свойства частотно-временной функции неопределенности. Поэтому предметом дальнейшего изложения будет математическое описание функции отклика многоканального корреляционного устройства обработки при квазинепрерывном режиме излучения и приёма сигналов.

1.2 Математическая модель корреляционно-фильтровой обработки квазинепрерывных сигналов

Модель квазинепрерывных амплитудно-фазоманипулированных сигналов в дискретной форме позволяет выразить описание отклика многоканального корреляционного устройства обработки при КНР излучения и приёма сигналов через их комплексные огибающие. Действительно, подставляя в (1.4) выражения комплексных огибающих Хпрм (1.2) и £ (1.3), несложно показать, что отклик многоканального устройства корреляционной обработки сигналов может быть выражен в виде произведения двух составляющих [13]:

где В0( 0,^-^) =

о

N-1

а

, и • £ м>(г - 5) • х(0 • IV* (/ - с) • ехр

1=0

-]

2т(р - у)

N

(1.5)

(1.6)

(1.7)

Первая составляющая (1.6) в выражении (1.5) представляет собой реакцию устройства обработки на воздействие элементарного импульса щ (V). Вторая составляющая (1.7) описывает отклик дискретного корреляционного устройства обработки согласованного с задержкой тс и частотным сдвигом Еу на сигнал, отражённый от точечного объекта с задержкой т5 и доплеровским сдвигом частоты с учётом квазинепрерывного режима излучения и приёма. Поскольку качество извлечения информации о задержках и частотных сдвигах целиком определяется свойствами кодовых последовательностей, то в дальнейшем целесообразно анализировать характеристики дискретной функции (1.7).

Произведённое математическое описание отклика многоканального корреляционного устройства обработки при КНР излучения и приёма сигналов показывает, что корреляционная обработка обладает своей спецификой, связанной с псевдослучайным характером амплитудной огибающей зондирующих сигналов и

зависимостью структуры принятых сигналов от их задержки вследствие коммутации приёмно-передающего тракта. Кроме того, псевдослучайный сигнал большой длительности всегда перекрывается по времени и спектру с мешающими сигналами, которые создают на выходе многоканального по задержке и доплеровскому сдвигу частоты корреляционного устройства обработки дополнительный к уровню шума фон помех, препятствующих обнаружению полезных сигналов. Как известно, мощность помех определяется уровнем боковых лепестков функции неопределённости сигналов. Исходя из вышесказанного, эффективность обработки псевдослучайных квазинепрерывных сигналов характеризуется, как правило, двумя показателями. Первый характеризует потери в отношении сигнал/шум. Вторым показателем является среднеквадратический уровень боковых лепестков ФН сигналов, определяющий потенциальную помехоустойчивость при воздействии пассивных отражений.

1.3 Энергетические показатели квазинепрерывного режима излучения и приёма сигналов

Определим основные энергетические показатели КНР излучения и приёма сигналов и установим их взаимосвязь с корреляционными свойствами сигналов коммутации приёмно-передающего тракта квазинепрерывной РЛС.

Будем полагать, что двоичная последовательность х(г'), задающая закон коммутации передатчика имеет корреляционную функцию вида:

где: К - главный пик, который определяется числом единичных символов на длине N последовательности;

(1.8)

Я(т) - уровень бокового лепестка, характеризующий число совпадений единичных символов в исходной и сдвинутой на т символов последовательности.

Важнейшим энергетическим показателем будет являться пик-фактор квазинепрерывного сигнала, имеющий в данном случае смысл средней скважности сигнала:

N

= ^ (1-9)

Очевидно, чем больше пик-фактор р/, тем меньше энергия излучаемого сигнала. Величину энергетических потерь при приёме можно оценить по коэффициенту приёма сигналов [13, 17, 19]:

Л„(с) = ^М (1.10)

К

В структуре выражения (1.10) числитель характеризует энергию принимаемого сигнала в с -ом дальномерном канале обработки, а знаменатель - энергию исходного зондирующего квазинепрерывного сигнала. Усреднённое по всем дально-мерным каналам значение коэффициента приёма может быть найдено по формуле:

Ап «1——, при больших ТУ и К (1-11)

Р/

Другой важной характеристикой является коэффициент наложения, отражающий степень совпадения во времени импульсов квазинепрерывных сигналов с различными задержками. Усреднённое по всем корреляционным каналам обработки значение коэффициента наложения определяется из соотношения:

Л"ср «

V14

~~ (1.12)

Р/

Р/.

Функции неопределённости кодовых последовательностей отводится роль качественной характеристики при оценке потенциального разрешения по неэнергетическим параметрам: при сравнении сигналов предпочтение следует отдать сигналу с меньшим уровнем боковых лепестков в интересующей разработчика области измерения параметров. Приведём лишь основные характеристики ФН квазинепрерывных сигналов, важные для дальнейшего изложения.

Представим модуль дискретной функции отклика (1.7) Яс v (я,и) через относительные задержки т = с-Б и сдвиги частоты к = и-у Положив а , =1 и выполнив нормировку придём к выражению:

Хс{т,к)= 1

К

N-1

У м>(г) • х(г + с) • и>(/ - т) • ехр

2 пЫЛ

1=о

.2 7гИл \ N у

>!>(/) • м>(/ - га) • ехр -у- - ^ >ф") • х(/ + с) • - га) • ехр

1=0

( .2яЫЛ

N

(1.13)

^ ; ,=0

Данное равенство описывает дискретную взаимную функцию неопределенности (ВФН) для с -го дальномерного канала в зависимости от относительного запаздывания га и частотного смещения к. Первая составляющая в этой формуле описывает функцию неопределенности (ФН) при согласованной обработке, а вычитаемое - отражает суть её модификации при КНР излучения и приёма сигналов. В силу этого в каждом дальномерном канале ВФН будет иметь индивидуальные характеристики, и поэтому следует анализировать целое семейство ВФН для всех дальномерных каналов обработки.

Приведём основные характеристики ВФН квазинепрерывных сигналов и оценки среднестатистических значений боковых лепестков в плоскости «задержка-частота».

Величина главного пика ВФН в с -том дальномерном канале задаётся соотношением:

N-1

1=0

^й-Нс)

(1.14)

Приведённое выражение показывает, что величина главного пика ВФН при квазинепрерывной обработке определяется коэффициентом приёма Ап(с) (1.10)

сигнала в с-том дальномерном канале обработки. Поскольку Ап (с) < 1, то при описываемой обработке возникают потери в главном пике ВФН. В соответствии с (1.11) средние потери в главном пике ВФН при обработке КНС зависят только от пик-фактора р/ сигнала.

Весьма важной характеристикой является интегральная и среднеквадрати-ческая оценка боковых лепестков ВФН в ограниченной области «задержка-частота»: т е. [l, N -1], к е [-N/2, +N/2]. Для этого выразим объём ВФН в этой области, как разность полного объема и его значения в частотном сечении ВФН:

N-1 N/2

Vrai(<0 = E Z ХсЫ) =(N-pf)-An{c) (1.15)

т=1 k=-N/2

Используя выражения объёма ВФН (1.15), получим оценку среднеквадрати-ческого уровня боковых лепестков ВФН в ограниченной плоскости «задержка-частота»:

Как следует из полученного выражения (1.16), коэффициент приёма Ал (с)

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Реганов, Владислав Михайлович, 2013 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Адаптивные фильтры / Под ред. К.Ф.Н. Коуна и П.М. Гранта; пер. с англ. под ред. С.М. Ряковского. - М. : Мир, 1988. - 392 с.

2. Айфичер, Э. С. Цифровая обработка сигналов: практический подход / Эммануил С. Айфичер, Барри У. Джервис - 2-е издание.; пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. - 992 с.

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

4. Быков, В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике / В.В. Быков. - М.: Советское радио, 1971. - 328 с.

5. Быстрое, Н. Е. Сегментная процедура синтеза амплитудно-фазоманипулирован-ных сигналов по критерию минимума объема функции неопределенности в фиксированной зоне частотно-временной плоскости / Н.Е. Быстров, Д.В. Чеботарев // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. - 2004. -Вып. 2.-е. 9-17.

6. Быстров, Н.Е. Методы обработки квазинепрерывных сигналов и пути повышения эффективности доплеровской селекции / Н.Е. Быстров, И.Н. Жукова // Доклады XVII научно-технической конференции ГП НИИ приборостроения им. В.В.Тихомирова. - Жуковский, 2002. - с. 49-58.

7. Быстров, Н.Е. Обработка квазинепрерывных сигналов в ограниченном даль-ностно-доплеровском диапазоне / Н.Е. Быстров, И.Н. Жукова, В.П. Тимофеев // Пограничник содружества. - М.: ВМС ФПС - 1998. - №5. - с. 11-16.

8. Быстров, Н.Е. Последовательная процедура синтеза фазоманипулированных сигналов с большой базой / Н.Е. Быстров, Д.В. Чеботарев // Труды 1Х-ой международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь». - Воронеж, 2003. - том 1.-е. 133-140.

9. Быстров, Н.Е. Пропорционально нормализованный алгоритм адаптивной цифровой фильтрации сложных радиолокационных сигналов / Н.Е. Быстров, В.М.

Реганов, Д.В. Чеботарев // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника - СПб, 2004. - вып. 1-е. 64-72. Ю.Быстров, Н.Е. Режекция мешающих отражений при квазинепрерывном режиме излучения и приема сигналов с псевдослучайным законом амплитудной манипуляции /Н.Е. Быстров // Вестник Новгородского государственного университета. - 2004. - №28. - с. 44-50.

11. Быстров, Н.Е. PJTC с квазинепрерывным режимом излучения сложных сигналов. / Н.Е. Быстров, И.Н. Жукова, В.П. Тимофеев // Пограничник содружества.

- М.: ВМС ФПС. - 1999. -№1. - с. 7-12.

12. Быстров, Н.Е. Синтез амплитудно-фазоманипулированных сигналов по критерию минимума среднеквадратического уровня боковых лепестков функции неопределённости в ограниченном диапазоне задержек и доплеровских сдвигов частоты / Н.Е. Быстров // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. - 2003. - Вып. 2. -с. 3-11.

13.Быстров, Н.Е. Синтез сигналов с псевдослучайным законом амплитудно-фазовой манипуляции и методы их обработки в PJ1C с квазинепрерывным режимом работы: дис. д.т.н.: 05.12.14 / Быстров Николай Егорович. - Великий Новгород, 2005.-260 с.

14. Быстров, Н.Е. Сложные фазомодулированные сигналы с частотной режекцией мешающих отражений / Н.Е. Быстров, Д.В. Чеботарев // Труды XVIII-ой научно-технической конференции НИИ Приборостроения им. В.В. Тихомирова

- Жуковский, 2005. - с. 37-40.

15. Вакман, Д.Е. Вопросы синтеза радиолокационных сигналов / Д.Е. Вакман, P.M. Седлецкий - М.: Советское радио, 1973 - 312 с.

16. Винокуров, В.И. Дискретно-кодированные последовательности / В. И. Винокуров, В.Е. Гантмахер. - Ростов-на-Дону. - 1990. - 288с.

17.Гантмахер, В.Е. Шумоподобные сигналы. Анализ, синтез, обработка / Н.Е. Быстров, В.Е. Гантмахер, Д.В. Чеботарев. - СПб.: Наука и Техника, 2005. -400 с.

18.Гольденберг, JI.M. Цифровая обработка сигналов: справочник / Л.М. Гольден-берг, Б.Д. Матюшкин, М.Н. Поляк. - М.: Радио и связь, 1985. - 312 с.

19. Жукова, И.Н. Эффективные методы обработки квазинепрерывных сигналов и способы их реализации: дис. к.т.н: 05.12.17 / Жукова Ирина Николаевна. - Новгород, 1999. - 164 с.

20. Зарецкий, C.B. Метод подавления боковых лепестков сигнала в виде бинарной фазоманипулированной последовательности / C.B. Зарецкий, Е.А. Сельменов // Электронный научный журнал «Исследования в России», с.846. URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2008/078.pdf (Дата обращения 14.10.2013).

21. Зубкович, С. Г. Статистические характеристики радиосигналов, отраженных от земной поверхности / С.Г. Зубкович - М.: Сов. радио, 1968. - 224 с.

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

23. Ипатов, В.П. Широкополосные системы и кодовое разделение сигналов. Принципы и приложения: пер. с англ./ под ред. В.П. Ипатова. - М.: Техносфера, 2007. -488 с.

24. Исследование методов синтеза сложных сигналов, видов модуляции и способов обработки для перспективных радиолокационных систем: отчёт по проекту «Исследование методов синтеза сложных сигналов, видов модуляции и способов обработки для перспективных радиолокационных систем» / Гантмахер В.Е. -Великий Новгород, гос. per. № 0120.0 603815, 2006-2008.

25. Исследование эффективности применения квазинепрерывных зондирующих сигналов в самолетных РЛС: отчёт по НИР (этап 1 и 2). - Новгород, 2000.

26. Кондратенков, Г.С. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли. Учебное пособие для вузов / Г.С. Кондратенков, А.Ю. Фролов; под ред. Г.С. Кондратенкова. -М.: "Радиотехника", 2005. -368 с.

27. Кошевой, В.М. Синтез пары сигнал-фильтр при дополнительных ограничениях / В.М. Кошевой, М.Б. Свердлик // Радиотехника и электроника. - 1976. - Том 21. -№6. - с. 1227-1234.

28. Кук, Ч. Радиолокационные сигналы / Ч. Кук, М. Бернфельд; пер. с англ. под ред. B.C. Кельзона. - М.: Советское радио, 1971. - 568 с.

29. Кустов, С.М. Влияние инерционности формирователя компенсационного сигнала на эффективность работы рекурсивного компенсатора мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом / С.М. Кустов, В.М. Реганов, А.Д. Чеботарев // Вестник Новгородского государственного университета. - 2011. - №65. -с. 55-60.

30. Кустов, С.М. Экспериментальная проверка эффективности компенсационной обработки в РЛС с квазинепрерывным режимом работы / С.М. Кустов, В.М. Реганов, А.Д. Чеботарев // Вестник Новгородского государственного университета. - 2010. - №60. - с. 73-77.

31. Лобач, В.Т. Методы и средства радиолокационного контроля пространственно-временной структуры водной поверхности / В.Т. Лобач. - Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2008. - 294 с.

32. Макс, Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: в 2-х томах / Ж. Макс. - Пер. с франц. - М.: Мир, 1983.

33. Морская радиолокация / под ред. В.И. Винокурова. - Л.: Судостроение, 1986. -256 с.

34. Нилов, М.А. Разработка и исследование метода повышения помехоустойчивости радиолокаторов со сложными квазинепрерывными сигналами: дис. к.т.н: 05.12.04. / Нилов Михаил Александрович. - Санкт-Петербург, 2003. - 157 с.

35. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов модуляцией несущей псевдослучайной последовательностью / В.И. Борисов, В.М. Зинчук, А.Е. Лимарев, Н.П. Мухин, Г.С. Нахмансон; под ред. В.И. Борисова. - М.: Радио и связь, 2003. - 640 с.

36. Построение радиолокаторов со сложными квазинепрерывными сигналами / A.B. Безуглов, Н.Е. Быстров, М.А. Нилов, А.Б. Ушенин. // Радиотехника: Радиосистемы — 1997. - Вып. 25. - с. 52-56.

37. Прокис, Д. Цифровая связь / Д. Проксис; пер. с англ. под ред. Д. Д. Кловского. - М.: Радио и связь, 2000. - 800 с.

38. Рабинер, Л.Р. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л.Р. Раби-нер, Б. Голд; пер. с англ. под ред. Ю.И. Александрова. - М.: Мир, 1978. - 848 с.

39. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория. Справочник Изд. 2-е, перераб. и доп./ Под ред. Я.Д. Ширмана. - М.: Радиотехника, 2007. - 512 с.

40.Реганов, В.М. Автоматическая регулировка усиления приемника РЛС с квазинепрерывным сложнокодированным зондирующим сигналом / В.М. Реганов, Д.В. Чеботарев // Доклады XVII научно-технической конференции. ГП НИИ приборостроения им. В.В. Тихомирова. - Жуковский, 2002. - с. 72.

41. Реганов, В.М. Анализ адаптивного алгоритма цифровой фильтрации для компенсации мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом / В.М. Реганов, Д.В. Чеботарев // Труды Российского научно-технического общества радиотехники электроники и связи. Серия: Цифровая обработка сигналов. - 2004. - Выпуск У1-2.-С. 90-93.

42. Реганов, В.М. Реализация устройства формирования и обработки сложно-кодированных сигналов с большой базой / В.М. Реганов, А.Б. Ушенин // Электронные компоненты. - 1998. - № 5. - с. 17-19.

43. Реганов, В.М., Чеботарев Д.В. Когерентная компенсация мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом / В.М. Реганов, Д.В. Чеботарев // Наука - производству. - 2000. - № 8(33) - с. 47-50.

44. Слока, В.К. Вопросы обработки радиолокационных сигналов / В.К. Слока. - М.: Сов. радио, 1970. - 256 с.

45. Современная радиолокация. Анализ, расчет и проектирование систем / Пер с англ. под ред. Ю.Б. Кобзарева. - М.: Сов. радио, 1969. - 704 с.

46. Трифонов, А.П., Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех / А.П. Трифонов, Ю.С. Шинаков. - М.: Радио и связь, 1986. - 264 с.

47. Уидроу, Б. Адаптивная обработка сигналов / Б. Уидроу, С. Стирнз; пер. с англ. под ред. В.В. Шахгильдяна. - М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.

48. Устройство для обработки сложного сигнала : пат. на полезную модель № 44833 Рос. Федерация: МПК7 0018 7/28 / Быстров Н.Е., Комраков Е.В., Реганов В.М., Савин В.М., Чеботарев Д.В. - дата регистрации 27.03.2005.

49. Фильтр подавления боковых лепестков сложного радиолокационного сигнала: пат. на полезную модель № 110502 Рос. Федерация: МПК7 G01S7/292 (2006/01) / Сокольников В.А., Калениченко С.П. - дата регистрации 09.04.2013

50. Чеботарев, Д.В. Адаптация структуры и мощности квазинепрерывных фазома-нипулированных сигналов PJIC к радиолокационной обстановке: дис. к.т.н. / Чеботарев Дмитрий Владимирович - JL: ЛЭТИ, 1986.

51. Чеботарев, Д.В. Адаптивная временная режекция мощных мешающих отражений в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом / Д.В. Чеботарев, В.М. Ре-ганов // Вестник Новгородского государственного университета. - 2004. - №26. -с. 87-94.

52. Чеботарев, Д.В. Анализ адаптивного алгоритма цифровой фильтрации для компенсации мешающих отражений в РЛС со сложным сигналом / Д.В. Чеботарев // Вестник МВТУ им. Н.Э. Баумана, серия «Приборостроение». - 2004. - №2. -с. 95-103.

53. Чеботарев, Д.В. Анализ воздействия шума на обнаружитель сложных сигналов с компенсацией мешающих отражений / Д.В. Чеботарев // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. - 2003. - Вып. 4. - с. 53-61.

54. Чеботарев, Д.В. Влияние амплитудного ограничения на эффективность компенсационной обработки сигналов / Д.В. Чеботарев, В.М. Реганов // Вестник Новгородского государственного университета. - 2003. - №23. - с. 80-85.

55. Чеботарев, Д.В. Итерационный алгоритм обнаружения-разрешения сложных сигналов / Д.В. Чеботарев // Труды Российского научно-технического общества радиотехники электроники и связи им. A.C. Попова. Серия: Цифровая обработка сигналов и ее применение. - 2006. - Вып. VIII-1. - с. 284-286.

56. Чеботарев, Д.В. Компенсатор мешающих отражений с блоковой обработкой данных / Д.В. Чеботарев // Вестник Новгородского государственного университета. - 2001. - №19. - с. 88-92.

57. Чеботарев, Д.В. Компенсационные методы обработки сложных квазинепрерывных сигналов с большой базой: дис. докт. техн. наук: 05.12.04, 05.12.14 / Чеботарев Дмитрий Владимирович. - Великий Новгород, 2007. - 285 с.

58. Чеботарев, Д.В. Ошибки предсказания и погрешности оценок в адаптивном цифровом фильтре / Д.В. Чеботарев, В.М. Реганов // Вестник Новгородского государственного университета. - 2004. - №28. - стр. 54-60.

59. Чернова, И.Л. Повышение помехоустойчивости многоканальной РЛС со сложными амплитудно-фазоманипулированными сигналами и временной режек-цией мощных мешающих отражений от подстилающей поверхности: дис. канд. техн. наук / Чернова Ираида Львовна - Новгород: НПИ, 1988.

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

61. Широкополосные сигналы с квазинепрерывным спектром для частотной режек-ции мешающих отражений / Н.Е. Быстров, Ю.В. Крылов, A.B. Удальцов, Д.В. Чеботарев // Доклады 12-ой международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь». - Воронеж, 2006. - с. 339-348.

62. Экспериментальная проверка эффективности компенсационной обработки радиолокационных сигналов на основе метода МНК / Д.В. Чеботарёв, В.М. Реганов, И.Н. Жукова, Н.В. Вахлачёв // Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи им. A.C. Попова. Сер.: Цифровая обработка сигналов и ее применение. - 2007. - Вып. IX-1. - с. 263-266.

63. Экспериментальные исследования методов подавления помех от подстилающей поверхности в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом / С.М. Кустов, В.М. Реганов, А.Д. Чеботарев // Радиолокационные системы специального и гражданского назначения. 2010-2012 / Под. Ред. Ю.И. Белого. - М.: Радиотехника, 2011.-с. 343-350.

64. Gustafsson, F. Adaptive Filtering and Change Detection / F. Gustafsson. - Wiley, 2000. - 500 p.

65. Haykin, S. Adaptive Filter Theory /Simon O. Haykin. - 4th Edition. - Prentice Hall, 2003.-920 p.

66. Hogenauer, E.B. An Economical Class of Digital Filters for Decimation and Interpolation / E.B. Hogenauer // IEEE Transactions on acoustic, speech and signal processing. Vol. ADSP-29. - April 1981. - №2. - p. 155-161

67. Koren, I. Computer Arithmetic Algorithms /1. Koren. - A K Peters/CRC Press, 2001. -296 p.

68. Long, M.W. Radar Reflectivity of Land and Sea / Maurice W. Long. - Third Edition. - Artech house library, 2001. - 534 p.

69. Meyer-Baese, U. Digital Signal Processing with Field Programmable Gate Arrays / Uwe Meyer-Baese. - Springer, 2001. - 422 p.

70. Nathanson, F.E. Radar Design Principles: Signal Processing and the Environment / Fred E. Nathanson, J. Patrick Reilly, Marvin N. Cohen. - 2nd revised and enlarged edition. - New York, McGraw-Hill, Inc., 1991. - 733 p.

71. Parhami, B. Computer Arithmetic: Algorithms and Hardware Designs / Behrooz Par-hami - 2nd edition, Oxford University Press, New York, 2010.-641 p.

72. Radar Handbook / Merrill I. Skolnik Editor in Chief. -Third Edition. - McGraw-Hill, 2008.- 1352 p.

73. Ulaby, F.T. Handbook of Radar Scattering: Statistics for Terrain / Fawwaz T. Ulaby, M. Craig Dobson. - Artech House Inc., 1989. - 357 p.