Обнаружение сверхширокополосных радиолокационных сигналов отраженных от сложных целей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.14, кандидат технических наук Зиганшин, Эдуард Гусманович

  • Зиганшин, Эдуард Гусманович
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2006, Москва
  • Специальность ВАК РФ05.12.14
  • Количество страниц 170
Зиганшин, Эдуард Гусманович. Обнаружение сверхширокополосных радиолокационных сигналов отраженных от сложных целей: дис. кандидат технических наук: 05.12.14 - Радиолокация и радионавигация. Москва. 2006. 170 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Зиганшин, Эдуард Гусманович

Введение.

1. Обзор известных алгоритмов обнаружения сигналов и анализ их применения для обнаружения СШП радиолокационных сигналов.

2. Алгоритмы обнаружения СШП радиолокационных эхосигналов неизвестной формы.

2.1 Синтез оптимального алгоритма обнаружения периодического сигнала неизвестной формы.

2.2 Квазиоптимальные алгоритмы обнаружения периодического сигнала неизвестной формы.

2.3 Определение параметров распределения величин на выходе оптимального и квазиоптимальных обнаружителей СШП радиолокационных сигналов.

2.3.1 Определение параметров распределения величин на выходе оптимального обнаружителя периодических сигналов неизвестной формы.

2.3.2 Определение параметров распределения величин на выходе энергетического обнаружителя с накоплением.

2.3.3 Определение параметров распределения величин на выходе ЧПКО с накоплением.

2.3.4 Параметры распределения величин на выходе оптимального алгоритма обнаружения детерминированного сигнала.

2.4 Выводы по результатам второй главы.

3. Математическое и имитационное моделирование процессов на выходе обнаружителей СШП радиолокационных сигналов.

3.1 Описание математической модели.

3.2 Описание имитационной модели.

3.2.1 Модель шума.;.,„.

3.2.2 Модель сигналов.

3.2.3 Интерфейс программы моделирования.

3.4 Исследование ошибок математической модели.

3.5 Исследование ошибок имитационной модели.

3.6 Анализ сигналов и их распределений на выходе устройств обработки сигнала при помощи имитационного моделирования.

3.6.1 Анализ осциллограмм сигналов на выходе устройств обнаружения.

3.6.2 Качественные показатели распределения процессов на выходе устройств обнаружения ООНС, ЧПКО и ЭО.

3.7 Анализ характеристик обнаружения.

3.7.1 Постановка задач моделирования характеристик обнаружения.

3.7.2 Влияние длительности импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты математического моделирования.

3.7.3 Влияние длительности импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты имитационного моделирования.

3.7.4 Влияние количества импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты математического моделирования.

3.7.5 Влияние количества импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты имитационного моделирования.

3.7.6 Влияние корреляции импульсов пачки на характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО. Результаты имитационного моделирования.

3.8 Выводы по результатам моделирования.

4. Описание проведения экспериментов и анализ полученных экспериментальных данных.

4.1 Технические трудности реализации экспериментов по обработке сигналов по алгоритмам ООНС и ЧПКО.

4.2 Эксперимент по зондированию имитируемой многоточечной цели коротким СШП импульсом.

4.2.1 Описание эксперимента.

4.2.2 Обработка и анализ результатов эксперимента.

4.3 Эксперимент по измерению движущихся объектов с помощью импульсно-доплеровского короткоимпульсного СШП радиолокационного измерителя.

4.3.1 Описание радиолокационного измерителя.

4.3.2 Описание эксперимента.

4.3.3 Обработка и анализ результатов эксперимента.

4.4 Выводы по результатам проведенных экспериментов.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Радиолокация и радионавигация», 05.12.14 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обнаружение сверхширокополосных радиолокационных сигналов отраженных от сложных целей»

Актуальность работы

Традиционно в радиолокации в качестве зондирующих сигналов применяются импульсные или непрерывные сигналы с узкой полосой частот. Стремление улучшить характеристики PJIC с целью получения большей информации о зондируемых объектах привело к использованию в радиолокации широкополосных и сверхширокополосных сигналов, обладающих большой относительной полосой частот. Относительная полоса f - f частот сигнала Г| определяется выражением: tj = ———, где fB, fbi - верхняя и в + /н нижняя граничные частоты в спектре сигнала.

Согласно определению DARPA1 сигналы, имеющие значение относительной ширины полосы частот: Tf>0.25, считаются сверхширокополосными (СШП).

Существует несколько типов сигналов, способных удовлетворять данному условию. Одним из самых распространенных типов СШП сигналов являются импульсы малой длительности (порядка наносекунды или долей наносекунды). Такие сигналы формируются путем возбуждения сверхширокополосной передающей антенны коротким видео или биполярным импульсом. Примеры осциллограмм таких СШП сигналов, полученные экспериментальным путем, представлены на рисунке 1. Далее проблемы, рассматриваемые в этой работе, относятся именно к этому типу СШП сигналов. Такие сигналы сложно характеризовать параметрами, свойственными узкополосным сигналам (например, несущей частотой). В общем случае такие сигналы

1 Управление перспективных исследований и разработок министерства обороны США, The Defense Advanced Research Projects Agency (www.darpa.mil).

3.0 4.0 5.0 S.O 2.0 4.0

Рис. 1. Примеры короткоимпульсных сверхширокополосных сигналов. характеризуются формой - зависимостью напряженности поля сигнала от времени.

Особенностью использования СШП сигналов в качестве зондирующих импульсов PJIC является непредсказуемое изменение формы и длительности эхосигнала в процессе зондирования цели, в том случае, когда частотные и поляризационные характеристики одного или нескольких разрешаемых по дальности отражателей существенно отличаются от спектра и поляризации сигнала. Такая цель в дальнейшем

Эхосигнал именуется сложной целью. На рисунке 2 приведены примеры отражений от двух блестящих точек, имеющие разную форму при облучении одним и тем же импульсом зондирования.

Цели, зондируемые СШП сигналами, как правило, являются

СШП импульс зондирования

•I \i I I л

I \ к / \

Рис. 2. СШП эхосигналы, от отражателей с частотными характеристиками, отличными от спектра сигнала. сложными и состоят из нескольких разрешаемых по дальности отражателей. Это приводит к увеличению длительности эхосигнала x=2L/c, где L -радиальная (относительно РЛС) протяженность цели. Такой сигнал называют также портретом цели.

Так как портрет цели на входе приемника из-за неизвестных характеристик отражателей неизвестен, то применение алгоритмов обнаружения сигнала, основанных на априорных знаниях о форме сигнала (корреляционная обработка, согласованная фильтрация) или использующих его некоторые формообразующие параметры (например, значение несущей частоты), в данном случае невозможно. Таким образом, задача оптимального обнаружения сигнала неизвестной формы требует поиска новых алгоритмов обработки.

В связи с вышесказанным, поиск и анализ алгоритмов, способных решать задачу оптимального обнаружения сигналов неизвестной формы является актуальным.

Цель работы

Поиск и исследование новых алгоритмов обнаружения периодических сверхширокополосных радиолокационных эхосигналов неизвестной формы.

Основные задачи работы:

1. Анализ существующих алгоритмов обнаружения сигналов и возможности их использования для обнаружения радиолокационных эхосигналов неизвестной формы.

2. Синтез оптимального алгоритма обнаружения периодического сигнала неизвестной формы на фоне белого гауссова шума. Анализ полученного алгоритма и синтез квазиоптимальных алгоритмов обнаружения периодического сигнала неизвестной формы. Определение параметров распределения величин на выходе обнаружителей при гауссовом приближении. Создание компьютерной программы математического и имитационного моделирования алгоритмов обнаружения периодических сигналов неизвестной формы. Анализ ошибок и погрешностей моделей, реализованных в программе.

3. Математическое и имитационное моделирование обнаружителей периодического сигнала неизвестной формы на фоне белого гауссова шума при различных параметрах сигнала. Анализ полученных результатов моделирования.

4. Проведение экспериментов с использованием сверхширокополосных радиолокационных устройств. Описание радиолокационных устройств, анализ результатов экспериментов.

Предмет исследования

Предметом исследования является обработка эхосигналов неизвестной формы в приемнике сверхширокополосной радиолокационной системы.

Объект исследования

Объектом исследования являются алгоритмы обнаружения периодических радиолокационных эхосигналов неизвестной формы на фоне белого гауссова шума.

Методы исследования

Решение поставленных задач осуществляется с использованием методов статистической радиотехники и корреляционного анализа, математического и имитационного моделирования, экспериментальными исследованиями.

Научная новизна

1. Описаны новые оптимальный и квазиоптимальный алгоритмы обнаружения периодических эхосигналов неизвестной формы не фоне белого гауссова шума. Получены параметры распределений на выходе обнаружителей, реализующих данные алгоритмы при гауссовом приближении.

2. Создана программа, сочетающая в себе возможности математического и имитационного моделирования обнаружителей периодических эхосигналов неизвестной формы на фоне белого гауссова шума. В программе, наряду с известными алгоритмами генерации шумовых последовательностей, предложен новый алгоритм генерации гауссова шума, позволяющий получить точное соответствие распределения заданного и имитируемого шумов при малой длине выборки. Наряду с этим в модели реализован новый алгоритм формирования периодического сигнала с заданным уровнем корреляции соседних импульсов.

3. Получены качественные показатели и количественные значения эффективности предложенных алгоритмов обнаружения периодического эхосигнала неизвестной формы на фоне белого гауссова шума при различных параметрах сигнала: длительности импульсов, количестве импульсов в пачке, уровне корреляции соседних импульсов пачки.

4. Приведены новые экспериментальные результаты, полученные с использованием сверхширокополосных радиолокационных систем.

Практическая ценность и значимость

Предложены алгоритмы, позволяющие наиболее эффективно решить задачу обнаружения периодических эхосигналов неизвестной формы на фоне белого гауссова шума.

Исследование предложенных алгоритмов с помощью математического и имитационного моделирования позволяет сравнить их эффективность в различных ситуациях. Получены оценки эффективности применения того или иного алгоритма, позволяющие оценить выигрыш или потери в эффективности выбранного алгоритма по отношению к другим алгоритмам в зависимости от параметров сигнала (длительности импульсов, количества импульсов, корреляции соседних импульсов).

Реализованные в программе моделирования алгоритмы обработки сигнала позволяют оценить вычислительные затраты на обработку сигнала. Это имеет большое значение при выборе алгоритма с учетом вычислительных ресурсов системы и при реализации потокового (в реальном времени) процесса обработки сигнала.

Достоверность

Обоснованность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационной работе, подтверждается использованием апробированных методов статистического анализа и высокой степенью совпадения результатов математического и имитационного моделирования.

Использование результатов работы

Предложенные алгоритмы и результаты математического и имитационного моделирования использовались в следующих научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах, выполненных в Московском авиационнои институте:

1. НИР «Обоснование технических решений и технологий создания сверхширокополосных радиолокаторов с электронно-управляемыми характеристиками антенн». Шифр «Спрос-1». Заказчик: в/ч 44386.

2. НИР «Поисковые исследования по разработке новых методов распознания объектов при зондировании мощными импульсами сверхширокополосного излучения». Шифр «Штарк». Заказчик: Секция прикладных проблем при президиуме РАН.

3. НИР «Исследование возможностей формирования и приема сверхширокополосных сигналов». Шифр «Нуклон». Заказчик: в/ч 71330.

4. НИР «Экспериментальное исследование возможности получения дальностных портретов целей с высоким разрешением на макете сверхширокополосной PJTC». Шифр «Слон-М». Заказчик: НИИРЛ МГТУ им. Баумана.

5. ОКР «Радиолокационная станция для поиска людей в условиях отсутствия прямой оптической видимости». Шифр «Заболонь-АР». Заказчик: в/ч 11135.

Апробация работы

Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

1. 2-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применения». Россия, Москва, 21-24 сентября 1999.

2. 5-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применения». Россия, Москва, 12-14 марта 2003.

3. Всероссийская научная конференция «Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике». Россия, Муром, 1-3 июля 2003.

4.2-я международная конференция «Сверхширокополосные и сверхкороткие импульсные сигналы». Украина, Севастополь, 19-22 сентября 2004.

5. 1-я международная конференция «Сверхширокополосные сигналы и сверхкороткие импульсы в радиолокации, связи и акустике». Россия, Суздаль, 27-29 сентября, 2005.

Публикации

По основным результатам выполненных в диссертации исследований опубликовано шесть печатных работ - материалы докладов на международных и всероссийских конференциях.

Положения, выносимые на защиту

1. Приведенные результаты экспериментов обосновывают изменение формы сверхширокополосного сигнала при его отражении от цели, блестящие точки которой имеют частотные и поляризационные характеристики, отличные от спектра и поляризации зондирующего сигнала.

2. Синтезированные оптимальный и квазиоптимальный алгоритмы обнаружения пачки сверхширокополосных эхосигналов неизвестной формы обеспечивают наиболее высокое качество обнаружения по сравнению с другими известными методами обнаружения неизвестных сигналов.

3. Разработанные математическая и имитационная модели систем оптимальной и квазиоптимальной обработки пачки сверхширокополосных сигналов неизвестной формы позволяют провести сравнительный анализ предложенных и известных алгоритмов обнаружения при различных параметрах сигнала.

4. Экспериментально показана эффективность использования сверхширокополосных сигналов для решения задач обнаружения, распознавания и точного измерения скорости и местоположения движущихся объектов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 60 источников. Основная часть работы изложена на 170 страницах машинописного текста. Работа содержит 130 рисунков, 14 таблиц и 125 формул.

Похожие диссертационные работы по специальности «Радиолокация и радионавигация», 05.12.14 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Радиолокация и радионавигация», Зиганшин, Эдуард Гусманович

4.4 Выводы по результатам проведенных экспериментов

Описаны два эксперимента с использованием в PJIC короткоимпульсных СШП зондирующих сигналов. Оба эксперимента показали возможность получения портретов целей при использовании СШП зондирующего сигнала с разрешающей способностью в несколько раз выше, чем размеры зондируемых объектов.

Первый из описываемых экспериментов - зондирование коротким СШП импульсом имитируемой многоточечной цели. На полученных осциллограммах эхосигнала наблюдались отражения от каждой из блестящих точек имитируемых целей на фоне отражений от подстилающей поверхности (рис. 4.11). Заметно, что эхосигналы от различных блестящих точек имеют различную форму. Это связано с тем, что имитируемые блестящие точки обладали различными отражательными свойствами (импульсными характеристиками).

При изменении ракурса облучения имитируемой цели менялся и эхосигнал (табл. 4.2, 4.3). Отражения от блестящих точек изменяли форму, меняли положение на оси времени относительно друг друга, сливались друг с другом, интерферировали между собой. Совокупность таких отражений от блестящих точек на временной оси называют дальностным портретом цели. Этот портрет позволяет получить дополнительную информацию о зондируемом объекте. Первичная траекторная обработка позволит спрогнозировать текущий ракурс цели. Полученный дальностный портрет цели при известном ракурсе может эффективно использоваться для распознавания объекта. В дальнейшем можно изучить характер отражений от каждой блестящей точки, что бы распознать тип каждой блестящей точки, что увеличит точность распознавания зондируемого объекта.

Вторая часть эксперимента посвящена возможности дальностного и углового разрешения блестящих точек при имитировании многопозиционной СШП PJ1C. Высокая разрешающая способность по дальности СШП зондирующих сигналов позволяет эффективно использовать алгоритмы совместной обработки сигнала с разнесенных приемных позиций с целью получения разрешения по угловым координатам для построения двумерной радиолокационной картины зондируемого пространства. Как показали результаты обработки эхосигналов, полученных в ходе эксперимента, при построении многопозиционной СШП радиолокационной системы возможно разрешение объектов не только по дальности, но и по азимуту (рис. 4.19 - 4.27).

Второй эксперимент демонстрирует использование СШП сигналов с высокой разрешающей способностью в импульсно-доплеровской радиолокационной системе. Традиционное построение доплеровских PJ1C подразумевает использование в качестве зондирующих сигналов непрерывные гармонические колебания. Такие системы либо не обладают, либо (при использовании специальных модуляций сигнала) обладают плохой разрешающей способностью по дальности. Это ограничивает применение таких PJIC только как систем обнаружения и сопровождения целей при достаточно простой радиолокационной обстановке (в основном при работе в свободном пространстве). Использование коротких СШП сигналов позволяет получить высокую разрешающую способность по дальности, превышающую в несколько раз (или на порядок) геометрические размеры зондируемых объектов. Это позволяет использовать PJ1C на коротких дистанциях в сложной радиолокационной обстановке.

Эксперимент показал особенности зондирования объектов доплеровской СШП PJ1C с высокой разрешающей способностью по дальности. Показаны так называемые «доплеровские портреты» объектов (рис. 4.42), маневрирование объектов в стробе PJ1C (рис. 4.46), прохождение через строб PJ1C объектов со сложным движением (рис. 4.47). Все измерения проводились в сложной радиолокационной обстановке с наличием множества отражающих объектов (рис. 4.37). Тем не менее, результаты показывают, что высокая разрешающая способность PJ1C по дальности не только позволяет получить дополнительную информацию о цели, но и проводить измерения в широком угловом секторе при наличии множества отражающих двигающихся и неподвижных объектов.

Заключение

Как было показано во введении, задача эффективного обнаружения СШП эхосигналов, обладающих свойством непредсказуемо менять свою форму при зондировании ими сложных целей, исследована недостаточно подробно и на сегодняшний момент, в виду повышенного интереса к СШП технологиям, является достаточно актуальной.

В первой главе проведен обзор современной литературы, рассмотрены различные способы обработки сигнала и дан анализ их применения для обнаружения СШП эхосигналов.

Проведенный анализ современных зарубежных статей, прямо или косвенно рассматривающих вопросы обнаружения СШП сигналов в радарах и коммуникационных системах [38, 39, 47 - 50, 52 - 55, 58, 59], показал, что авторы абстрагируются от проблем связанных с изменением формы одиночного СШП импульса и используют для их обработки согласованные фильтры (корреляторы) или энергетические детекторы. В работе [53] указывается на необходимость учета при построении обработки фактора изменения (distortion) СШП сигнала при распространении и переотражении. В рабочей группе «1ЕБЕ 802.15.4а Task Group» ведутся обсуждения по внесению описания данной проблемы в стандарт СШП связи.

Классический согласованный фильтр (рис. 1.2), как обнаружитель детерминированного сигнала, может использоваться в качестве обнаружителя СШП эхосигнала от отдельных «блестящих» точек цели при условии известности на приемной стороне её импульсной характеристики (что в практических приложениях бывает крайне редко).

Энергетический обнаружитель (рис. 1.4) способен обнаруживать СШП радиолокационные эхосигналы неизвестной формы.

При обнаружении когерентных пачек СШП импульсов применяются схемы, состоящие из СФОИ и линейного накопителя (рис. 1.5) [36, 37]. Накопление некогерентной пачки СШП импульсов потребует применения перед накопителем детектора огибающей сигнала (рис. 1.6). При этом оптимальным образом выбирается характеристика детектора, и оцениваются вносимые им потери [5, 26, 27, 36, 37, 60].

В случае обнаружения пачек импульсов неизвестной формы невозможно использование СФОИ. В этом случае, исходя из предлагаемых в литературе решений, необходимо использовать алгоритм некогерентного накопления результатов обработки каждого импульса с помощью энергетического обнаружителя. При этом неизбежно возникают из за вынужденного некогерентного накопления когерентной пачки импульсов неизвестной формы.

Основным выводом первой главы является отсутствие в настоящее время оптимального алгоритма обнаружения когерентной пачки импульсов неизвестной формы.

Во второй главе приведено решение задачи статистического синтеза оптимального алгоритма обнаружения периодического сигнала неизвестной формы на фоне аддитивного стационарного белого шума. Применялся критерий обобщенного отношения правдоподобия [3, 28]. Существо подхода заключается в использовании алгоритма, оптимального при известных параметрах сигнала, в который вместо неизвестных параметров подставляются их максимально правдоподобные оценки. В данном случае оценивались не отдельные параметры сигнала, а сигнал в целом как функция времени.

Получен алгоритм оптимального алгоритма обнаружения неизвестного сигнала - ООНС (2.14) и приведена его схема (рис. 2.1). Оптимальный алгоритм обнаружения периодического сигнала неизвестной формы сводится к суммированию отрезков принятой реализации на тех интервалах времени, где ожидаются сигналы, вычислению энергии этой суммы и сравнению полученной энергии с порогом, определяемым заданной вероятностью ложной тревоги (по критерию Неймана-Пирсона). Синтезированный обнаружитель сходен с известным энергетическим обнаружителем гауссовского стохастического сигнала [19]. Аналогичный результат получен в [30] на основе оценочно-корреляционного метода для сигналов с полной априорной неопределенностью.

Отличие здесь состоит в том, что синтезированный обнаружитель использует априорную информацию о периоде повторения и одинаковой форме принимаемых импульсов.

Алгоритм (2.14) обнаружения в шуме периодического сигнала неизвестной формы, оптимален для обнаружения цели с известной радиальной длиной. Этот гипотетический случай рассмотрен в качестве эталонного, позволяющего оценивать эффективность обнаружения в различных условиях. В реальных ситуациях, когда протяженность и скорость цели априори неизвестны, необходимо многоканальное построение системы и по длительности сигнала и по скорости цели.

Анализ ООНС позволил предложить квазиоптимальный алгоритм обнаружения периодических сигналов неизвестной формы - ЧПКО (рис. 2.4). Данный алгоритм аналогичен коррелятору с опорным сигналом (КОС) с той разницей, что в качестве опорного сигнала для обработки текущего импульса используется импульс принятый в предыдущем периоде зондирования, (т.е. в опорном канале присутствует шум).

Распределение процессов на выходе ООНС, ЧПКО и ЭО в некоторых случаях сильно отличается от нормального. Это осложняет поиск точного аналитического решения задачи по поиску распределения величин на их выходе. Для ООНС и ЭО такое решение возможно с использованием %2 распределения. Для упрощения задачи предложено решение для частного случая, условием которого является нормализация процессов в интеграторах обнаружителей при достаточной для этого длительности импульсов и соответствующей модели эхосигнала. Для обнаружителей ЧПКО и ЭО условием нормализации так же является достаточное количество накапливаемых импульсов пачки. Для такого гауссова приближения найдены параметры распределения процессов для случаев наличия и отсутствия полезного сигнала во входной реализации (табл. 2.1). Это позволило провести статистический анализ эффективности работы данных обнаружителей.

В третьей главе описаны математическая и имитационная модели, представлены результаты моделирования. Математическая модель базируется на гауссовом приближении в статистическом описании процессов на выходе обнаружителей ООНС, ЧПКО и ЭО и создана для анализа эффективности данных алгоритмов при параметрах требующих для имитационной модели больших вычислительных ресурсов. Имитационная модель базируется на модели шума и модели сигналов и создана для анализа эффективности алгоритмов обнаружения при параметрах не обеспечивающих требуемой для математической модели нормализации процесса на выходе обнаружителей.

Началу моделирования предшествовал анализ математической и имитационной модели на предмет выдаваемых ими ошибок, связанных с соблюдением параметров для обеспечения принятых допущений математической модели и с конечным количеством опытов в имитационной модели (длина шумовой реализации).

Показателем ошибки (отклонения) математической модели принята разница А между достоверной и анализируемой кривой характеристики обнаружения на уровне РПо=0.5 (рис. 3.16). Как видно из рис. 3.17, ошибка падает до 0.5 дБ у ЧПКО при обнаружении 8-точечной цели, у ЭО при 40-точечной, у ООНС при 60-точечной. При использовании накопления пачки импульсов ошибка падает до 0.5дБ у ЧПКО при накоплении 20 импульсов, у ЭО при накоплении 55 импульсов.

Показателем ошибки имитационной модели принят разброс характеристик обнаружения построенных при одних и тех же условиях (рис. 3.19). На этот разброс влияют такие параметры как длина шумовой реализации (рис. 3.20), количество элементов разрешения цели (рис. 3.21), количество накапливаемых импульсов (рис. 3.22). С учетом проведенных исследований, исходя из требований к быстродействию современного персонального компьютера, для получения разброса менее 0.5 дБ(р-р), необходимо проводить моделирование о для значений: Рлт не менее 10"', количества импульсов в пачке М < 20 и длины импульсов п < 50.

Проведен анализ осциллограмм сигналов на выходе устройств КОС, ООНС, ЧПКО и ЭО при обнаружении пачки импульсов. На выходе КОС наблюдается знакопеременный сигнал с остроконечным пиком, повторяющий форму автокорреляционной функции полезного сигнала (рис. 3.27). В отсутствии сигнала процесс имеет нулевое среднее. На выходе ООНС и ЭО наблюдается огибающая полезного сигнала пологой формы (рис. 3.29, 3.30). В отсутствии полезного сигнала процесс имеет ненулевое среднее. На выходе ЧПКО (рис. 3.28) так же наблюдается огибающая полезного сигнала пологой формы за исключением момента обработки первого импульса пачки, когда отсутствует опорный сигнал. В этот момент наблюдается увеличение дисперсии шумового процесса. В отсутствии сигнала процесс имеет нулевое среднее.

Проведено исследование качественных показателей процесса на выходе обнаружителей ООНС, ЧПКО и ЭО. Исследовались асимметрия и отклонение от нормального закона распределения процессов на выходе обнаружителей в зависимости от длительности импульсов, количества импульсов пачки, отношения сигнал/шум при наличии и отсутствии полезного сигнала во входной реализации. В таблице 3.6 показано влияние указанных параметров на характеристики процессов на выходе различных обнаружителей.

С ростом количества импульсов пачки, длительности импульсов, отношения сигнал шум происходит нормализация процессов на выходе обнаружителей (рис. 3.31 - 3.38). В большинстве случаев характер нормализации носит более быстрый характер при малых значениях параметров и более пологий с выходом на насыщение при больших значения параметров. Отдельно хочется отметить изменение асимметрии и отклонения процесса на выходе ЧПКО от отношения сигнал/шум на входе устройства (рис. 3.39 - 3.40). При нулевом значении энергии сигнала асимметрия близка к нулю, отклонение имеет определенное начальное значение. При увеличении сигнал/шум асимметрия и отклонение начинают расти, а затем, достигнув определенного значения начинают уменьшаться. У ООНС и ЭО характер этого изменения имеет монотонный характер.

Исследовались характеристики обнаружения устройств ООНС, ЧПКО и ЭО при обнаружении пачки импульсов. Исследовались влияние на качество обнаружения таких параметров как количество импульсов пачки, длительность импульсов и корреляции соседних импульсов пачки. Показателем эффективности являлся проигрыш А относительно КОС в отношении сигнал/шум при тех же параметрах сигнала на уровне РПо=0.5 (рис.3.15).

С ростом длительности импульсов (количества элементов разрешения цели) наблюдается рост проигрыша обнаружителей ООНС, ЧПКО и ЭО (рис. 3.42 - 3.45, 3.47 - 3.48). Абсолютные отклонения между кривыми сначала растут, а затем стабилизируются и остаются неизменными. Ухудшение показателей обнаружения объясняется большим накоплением шума, что приводит к поднятию порога обнаружения для удержания на заданном уровне вероятности ложных тревог и, как следствие, уменьшению вероятности правильного обнаружения. При этом, как известно, КОС не подвержен влиянию длительности импульсов на показатели обнаружения (его характеристики зависят только от энергетических параметров сигнала).

Исследовалось влияние количества импульсов пачки. Как показало моделирование (рис. 3.50 - 3.53, 3.55 - 3.56) алгоритм ООНС не подвержен влиянию данного параметра, так как использует когерентное накопление сигнала до детектирования. Его проигрыш КОС постоянен и определяется только длительностью импульсов. Алгоритмы ЧПКО и ЭО с ростом количества импульсов пачки ухудшают показатели. Это объясняется некогерентным накоплением импульсов при обработке. При двух импульсов пачки эффективность алгоритмов ЧПКО и ЭО одинакова, а проигрыш КОС минимален. С ростом количества импульсов пачки алгоритм ЭО начинает отставать в эффективности от ЧПКО, затем это отставание стабилизируется.

Исследовалось влияние декорреляции соседних импульсов пачки dr на качество обнаружения по алгоритмам ООНС и ЧПКО (эффективность работы алгоритма ЭО не зависит от этого параметра). Стоит отметить, что в данных условиях ООНС уже не является оптимальным. При двух импульсах в пачке ЧПКО начинает проигрывать ЭО при dr=4%, ООНС начинает проигрывать ЭО при dr=50% (рис. 3.58 - 3.61). При 5 импульсах в пачке эти цифры становятся равными 28% и 37% соответственно. При 20 импульсах ЧПКО становится более эффективным, чем ООНС: 20% у ООНС против 30% у ЧПКО. Это связано с тем, что в ЧПКО в обработке участвуют только два соседних импульса пачки, корреляция между которыми всегда наибольшая. ООНС суммирует формы всех импульсов пачки и потеря когерентности неизбежно ведет к потерям с ростом количества импульсов.

ООНС показал себя как самый эффективный из трех рассмотренных алгоритмов обнаружения когерентных пачек импульсов неизвестной формы на фоне аддитивного белого гауссова шума. Выигрыш ООНС перед традиционным ЭО уже заметен при обнаружении пачки из двух импульсов. Его независимость от количества импульсов в пачке делает его наилучшим для обнаружения больших пачек когерентных эхосигналов. При этом необходимо учитывать многоканальное построение системы обработки по скорости, для учета доплеровского смещения периода повторения сигнала.

ЧПКО показал себя как алгоритм, эффективность которого выше чем ЭО. Он более устойчив к потере когерентности импульсов в пачке чем ООНС.

ЭО показал себя как алгоритм с наихудшими показателями. Исключение составляет случай обнаружения пачки некогерентных импульсов, при котором ЭО не теряет своей эффективности. Системы обработки на базе ЭО является наиболее простыми и дешевыми в реализации.

Четвертая глава посвящена экспериментальной части. Начало главы посвящено трудностям реализации устройств обработки по алгоритмам ООНС и ЧПКО в аналоговом виде. Сделан вывод о том, что наиболее рационально реализовать данные алгоритмы в цифровом виде. К сожалению, разработка систем приема и цифровой обработки сигнала со скоростями преобразования от гигагерца и выше в настоящее время реализуются пока достаточно сложно и поэтому они дороги и мало доступны для массового применения. Поэтому предложенные алгоритмы ООНС и ЧПКО, реализованные в цифровом виде, являются перспективными для будущих разработок, когда скоростные АЦП станут более дешевыми и доступными.

Описаны два эксперимента с использованием в PJIC короткоимпульсных СШП зондирующих сигналов. Оба эксперимента показали возможность получения портретов целей при использовании СШП зондирующего сигнала с разрешающей способностью в несколько раз выше, чем размеры зондируемых объектов.

Первый из описываемых экспериментов - зондирование коротким СШП импульсом имитируемой многоточечной цели. На полученных осциллограммах эхосигнала наблюдались отражения от каждой из блестящих точек имитируемых целей на фоне отражений от подстилающей поверхности (рис. 4.11). Заметно, что эхосигналы от различных блестящих точек имеют различную форму. Это связано с тем, что имитируемые блестящие точки обладали различными отражательными свойствами (импульсными характеристиками).

При изменении ракурса облучения имитируемой цели менялся и эхосигнал (табл. 4.2, 4.3). Отражения от блестящих точек изменяли форму, меняли положение на оси времени относительно друг друга, сливались друг с другом, интерферировали между собой. Совокупность таких отражений от блестящих точек на временной оси называют дальностным портретом цели. Этот портрет позволяет получить дополнительную информацию о зондируемом объекте. Первичная траекторная обработка позволит спрогнозировать текущий ракурс цели. Полученный дальностный портрет цели при известном ракурсе может эффективно использоваться для распознавания объекта.

Вторая часть эксперимента посвящена возможности дальностного и углового разрешения блестящих точек при имитировании многопозиционной СШП PJIC. Высокая разрешающая способность по дальности СШП зондирующих сигналов позволяет эффективно использовать алгоритмы совместной обработки сигнала с разнесенных приемных позиций с целью получения разрешения по угловым координатам для построения двумерной радиолокационной картины зондируемого пространства. Как показали результаты обработки эхосигналов, полученных в ходе эксперимента, при построении многопозиционной СШП радиолокационной системы возможно разрешение объектов не только по дальности, но и по азимуту (рис. 4.19 - 4.27).

Второй эксперимент демонстрирует использование СШП сигналов с высокой разрешающей способностью в импульсно-доплеровской радиолокационной системе. Традиционное построение доплеровских PJ1C подразумевает использование в качестве зондирующих сигналов непрерывные гармонические колебания. Такие системы либо не обладают, либо (при использовании специальных модуляций сигнала) обладают плохой разрешающей способностью по дальности. Это ограничивает применение таких PJ1C только как систем обнаружения и сопровождения целей при достаточно простой радиолокационной обстановке (в основном при работе в свободном пространстве). Использование коротких СШП сигналов позволяет получить высокую разрешающую способность по дальности, превышающую в несколько раз (или на порядок) геометрические размеры зондируемых объектов. Это позволяет использовать PJ1C на коротких дистанциях в сложной радиолокационной обстановке.

Эксперимент показал особенности зондирования объектов доплеровской СШП PJ1C с высокой разрешающей способностью по дальности. Показаны так называемые «доплеровские портреты» объектов (рис. 4.42), маневрирование объектов в стробе PJ1C (рис. 4.46), прохождение через строб PJ1C объектов со сложным движением (рис. 4.47). Все измерения проводились в сложной радиолокационной обстановке с наличием множества отражающих объектов (рис. 4.37). Тем не менее, результаты показывают, что высокая разрешающая способность PJ1C по дальности не только позволяет получить дополнительную информацию о цели, но и проводить измерения в широком угловом секторе при наличии множества отражающих двигающихся и неподвижных объектов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Зиганшин, Эдуард Гусманович, 2006 год

1. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. - М.: Советское радио, 1971.

2. Ван дер Спек Г. Обнаружение пространственно-распределенной цели. Зарубежная радиоэлектроника № 9, 1972.

3. Ван Трис Г. J1. Теория обнаружения, оценок и модуляций: В 4 т.: Пер. с англ. Под ред. В. И. Тихонова. М.: Советское радио, 1972.

4. Вовшин Б.М. СШП РЛС с безинерционным обзором пространства. -В сб.: Труды 2-го Международного радиоэлектронного форума. МРФ-2005.

5. Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития», т. 2, Харьков, 2005, с 20-33.

6. Григорин-Рябов В.В. Радиолокационные устройства. М.: «Советское радио». 1970.

7. Гуткин Л.С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуационных помехах. М.: Советское радио, 1972.

8. Дулевич В.Е. Теоретические основы радиолокации. М.: Советское радио, 1978.

9. Ю.Иммореев И.Я. Сверхширокополосная (СШП) локация: основные особенности и отличия от традиционной радиолокации. -Электромагнитные волны и электронные системы, 1997, т.2, №1.

10. Иммореев И.Я. Сверхширокополосные радары: новые возможности, необычные проблемы, системные особенности. Вестник МГТУ им. Баумана, Серия Приборостроение, Выпуск 4, 1998.

11. Иммореев И.Я., Федотов Д.В. Оптимальная обработка радиолокационных сигналов с неизвестными параметрами. Радиотехника, №10, 1998.

12. Иммореев И.Я. Features of Signal Processing in Ultra Wide Band (UWB) Radars. Progress in Electromagnetics Research Symposium (PIERS'98). Italy, Baveno, Iuly 20-22, 1998.

13. Иммореев И.Я. Correlation Processing of Radar Signals with Unknown Parameters. International Radar Symposium (IRS'98). Germany, Munich, 15-17 September, 1998.

14. Иммореев И.Я. Signal Processing in Ultra Wide Band (UWB) Radars. Fifth International Conference on Radar Systems (RADAR'99). France, Brest, 18-20 May, 1999.

15. Иммореев И.Я. Optimal Processing of Ultra-Wideband Radar Signals. 3-rd European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR). Germany, Munich, 23-25 May, 2000.

16. Иммореев И.Я., Федотов Д.В. Detection of ultra -wideband radar signals scattered from complex targets. "Радиофизика и радиоастрономия" том 7, № 4, декабрь, 2002, издание Национальной академии наук Украины.

17. Казаринов. Ю.М. Радиотехнические системы. М.: Советское радио, 1968.

18. Казаринов Ю.М. Радиотехнические системы. М.: Высшая школа, 1990.

19. Кошелев В.И., Сарычев В.Т., Шипилов С.Э. Параметрическое распознавание при сверхширокополосном зондировании. Муром, USRCA 2003.

20. Ланге Ф.Г. Статистические аспекты построения измерительных систем. -М.: Радио и связь, 1981.

21. Левин Б.Р. Теория случайных процессов и ее применение в радиотехнике. -М.: Советское радио, 1960.

22. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Советское радио, 1966.

23. Макаренко А.В. Об одном подходе к описанию и анализу формы сигнала. -Суздаль, USUIRCA 2005.

24. Маркум Д.И. Статистическая теория обнаружения целей импульсной радиолокационной станцией. Зарубежная радиоэлектроника, 1960, № 10, стр. 3 - 10.

25. Маркум Д.И. Математическое приложение к статистической теории обнаружения целей импульсной радиолокационной станцией. Зарубежная радиоэлектроника, 1960, № 10, стр. 11 -28.

26. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Советское радио, 1977.

27. Сколник М. Справочник по радиолокации. Том 1. М.: Советское радио, 1976.

28. Сосулин Ю.Г. Оценочно-корреляционный принцип приема сигналов на фоне помех и априорная информация. Радиотехника и электроника, 1971, № 3.

29. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983.

30. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств. М.: Радио и связь, 1991.

31. Тучков Л.Т. Радиолокационные характеристики летательных аппаратов. -М.: Радио и связь, 1986.

32. Черняк B.C. Получение радиоизображений объектов. -М.: Радиотехника иэлектроника, 1979, №12. 35.Черняк B.C. Многопозиционная радиолокация. М: Радио и связь. 1993.

33. Ширман Я.Д. Теоретические основы радиолокации. М.: Советское радио, 1970.

34. Ширман Я.Д. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория. -М.: ЗАО «МАКВИС», 1998.

35. Alaeddine El Fawal, Jean Yves Le Boudec. A Power Independent Detection Method for UltraWide Band (UWB) Impulse Radio Networks. // IEEE International Conference on Ultra-Wideband (ICU 2005), Zurich, 5-8 Sep 05.

36. Alaeddine El Fawal and Jean-Yves Le Boudec. A Robust Signal Detection Method for Ultra Wide Band (UWB) Networks with Uncontrolled Interference. // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques (MTT), 2006.

37. Chernyak V., Immoreev I. Detection of Extended Targets by Ultra-Wideband Radars. International Radar Symposium IRS 2003, 30 сентября 02 октября, Дрезден, Германия.

38. D. Brennan. Linear diversity combining techniques. // Proceedings of IRE, vol. 47, pp. 1075-1102, June 1959.

39. Dennis C. Cooper. The probability density function for the output of a correlator with band-pass input waveforms. IEEE transactions on information theory. Vol11, Issue2, April 1965, pages 190-195.

40. Fedotov D., Immoreev I. Detection of UWB Signals Reflected from Complex Targets. IEEE Conference on Ultra Wideband Systems and Technologies UWBST 2002 Baltimore, USA 20-23 May 2002.

41. Fedotov D., Immoreev I. Detection of Ultra -Wideband Radar Signals Scattered from Complex Targets. IEEE International Workshop The Ultra Wideband and Ultra Short Impulse Signals (UWBUSIS'02) Kharkov, Ukraine, 01 October 2002.

42. James D. Taylor. Introduction to Ultra-Wideband Radar Systems. CRC Press. Boca Raton, Ann Arbor, London, Tokyo, 1995.

43. James D. Taylor. Ultra-Wideband Radar Technology. CRC Press, Boca Barton, London, New York, Washington D.C. 2000.

44. Guy Schiavone, Parveen Wahid, Ravi Palaniappan, Judd Tracy, Eric Vandoorn, Paulis Micikevicius, Charles Hughes. Intruder Detection and tracking using UWB Technology. Proceedings of SPIE Int. Soc. Opt. Eng. Volume 5431, pp. 106116, August 2004.

45. H. A. Khan, D. J. Edwards, C. J. Stevens. Ultra Wideband impulse backscatter using time domain techniques. // Proc. PGNET 2005, Liverpool ,UK.

46. H. A. Khan, D. J. Edwards, and W. Q. Malik. Ultra wideband MIMO radar. // Proc. IEEE Intl. Radar Conf. Arlington, VA, USA, 9 May 2005.

47. Kentaro Taniguchi. Design and Analysis of Synthesized Template Waveform for Receiving UWB Signals. IEICE TRANS. FUNDAMENTALS, VOL.E88-A, N0.9 SEPTEMBER 2005.

48. Min Wang, Shuyuan Yang, Shunjun Wu. UWB radar target identification based on linear RBFNN. // ESANN 2005.

49. H. A. Khan, Z. Tarique, D. J. Edwards, C. J. Stevens. On Merits of using Spatial and Waveform Diversity for Target Detection in Ultra Wideband Radars. // Proc. European Radar Conference, Paris, France, Oct. 2005.

50. L. Wu, X. Wu, Z. Tian. Asymptotically Optimal UWB Receivers with Noisy Templates: Design and Comparison with RAKE. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 24, 2006.

51. S. Zhao, H. Liu, and Z. Tian. Decision Directed Autocorrelation Receivers for Pulsed Ultra-Wideband Systems. IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 5, 2006.

52. Van der Spec G.A. Detection of distributed Target. IEEE Trans. AES-7, № 5 pp 922-931, 1971.

53. Y.W. Lee, T.P. Cheatham, J.B. Wiesner. Application of correlation analysis to the detection of periodic signals in noise. PJRE 38, 1165, 1950.

54. Ye (Geoffrey) Li, Andreas F. Molisch and Jinyun Zhang. Channel Estimation and Signal Detection for UWB. A MITSUBISHI ELECTRIC RESEARCH LABORATORY. TR-2003-74 November 2003.

55. Z. N. Low, J. H. Cheong, C. L. Law, W. T. Ng, Y. J. Lee. Pulse Detection Algorithm for Line-of-Sight (LOS) UWB Ranging Applications. IEEE ANTENNAS AND WIRELESS PROPAGATION LETTERS, VOL. 4, 2005.

56. Zhi Tian, Brian M. Sadler. WEIGHTED ENERGY DETECTION OF ULTRA-WIDEBAND SIGNALS. // Proceedings of IEEE Signal Processing Workshop on Advances in Wireless Communications (SPAWC'2005), New York, NY, pp. 158-162, June 6-8,2005.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.