Пространственная фильтрация сигналов при радиопеленгации и местоопределении источников радиоизлучения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Горовой Андрей Вадимович

• Горовой Андрей Вадимович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Горовой Андрей Вадимович

ВВЕДЕНИЕ

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

2. МЕТОДЫ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ И МЕСТООПРЕДЕЛЕНИЯ ИРИ

2.1. Фазированные и цифровые антенные решетки

2.2. Оценивание угловых координат источников радиоизлучения при перекрытии спектров сигналов

2.2.1. Метод Кейпона

2.2.2. Метод MUSIC

2.2.3. Метод ESPRIT

2.3. Методы местоопределения источников радиоизлучения

2.4. Обоснование выбора методов с учетом поставленной задачи

3. ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ ПРИ НЕТОЧНОМ ЗАДАНИИ АМПЛИТУДНО-ФАЗОВОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ АНТЕННОЙ РЕШЁТКИ

3.1. Влияние неточности задания амплитудно-фазового распределения на точность оценивания угловых координат источников радиоизлучения

3.2. Влияние неточности задания амплитудно-фазового распределения на качество пространственной фильтрации сигналов

3.3. Дополнительная режекция мешающих сигналов

3.4. Результаты пеленгования источников радиоизлучения и пространственной фильтрации их сигналов с дополнительной режекцией по реальным записям

Выводы по главе

4. ПРИМЕНЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ПРИ МЕСТООПРЕДЕЛЕНИИ ПЕРЕКРЫВАЮЩИХСЯ ПО СПЕКТРУ СИГНАЛОВ

4.1. Обнаружение сигналов источников радиоизлучения при низком отношении сигнал-шум

4.2. Определение многолучевых запаздывающих компонент и взаимное сопоставление линий положения источников радиоизлучения

4.3. Имитационная модель системы местоопределения источников радиоизлучения

4.4. Результаты моделирования

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Пространственная фильтрация сигналов при радиопеленгации и местоопределении источников радиоизлучения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. При радиомониторинге, радиоконтроле требуется определять направления прихода сигналов источников радиоизлучения (ИРИ) и выделять интересующие сигналы для последующей демодуляции и идентификации ИРИ [1], [2]. Наличие нескольких разнесенных пунктов приема (ПП) позволяет определить местоположение ИРИ угломерным методом по пересечению линий положения, задаваемых оценками направления прихода сигналов ИРИ в каждом ПП. Угломерный метод не чувствителен к частотным и временным расстройкам между ПП, но требует особых условий размещения антенной решетки (АР).

Полезный сигнал ИРИ при отсутствии перекрытия со спектрами сигналов других ИРИ выделяется частотной фильтрацией и местоположение ИРИ однозначно определяется единственной областью пересечения линий положения разных ПП. При перекрытии спектров сигналов разных ИРИ, многолучевом распространении сигналов одного и того же ИРИ для выделения сигналов ИРИ требуется применение пространственной фильтрации (ПФ), основанной на пространственных параметрах - направлениях прихода сигналов в виде угловых координат (УК) - азимута 0 и угла места в, которые косвенно или непосредственно оцениваются до ПФ. Перекрытие спектров сигналов обусловлено особенностями частотно-территориального планирования систем связи, преднамеренными и непреднамеренными помехами и др.

Любой метод ПФ совместим с угломерным методом местоопределения, использующим оценки УК ИРИ в ПП для построения линий положений и поиска областей их пересечений. Основной недостаток классического угломерного метода местоопределения при перекрытии спектров сигналов и многолучевом распространением сигналов без ПФ - появление нескольких ложных точек и областей местоположения ИРИ при частичном или полном перекрытии спектров сигналов ИРИ и их многолучевом распространении, обусловленных пересечениями линий положения разных ИРИ. Устранение ложных областей при угломерном местоопределении из-за перекрытия спектров сигналов - важная

задача, решаемая идентификацией линий положения разных ИРИ. ПФ сигналов позволяет идентифицировать линии положения в разных 1111.

Коэффициенты пространственного фильтра рассчитываются на основе ожидаемого амплитудно-фазового распределения (АФР) АР для направлений прихода полезного и мешающих сигналов так, чтобы подавить все мешающие сигналы и выделить полезный сигнал. Если фактическое АФР не соответствует ожидаемому, то рассчитанные коэффициенты пространственного фильтра не обеспечивают достаточное подавление с направлений прихода мешающих сигналов, что приводит к их просачиванию в оценку сигнала, формируемую при ПФ.

Невозможность точного задания фактического АФР АР в эксплуатирующихся комплексах препятствует практической реализации ПФ в реальных системах и не позволяет эффективно идентифицировать ИРИ и защититься от преднамеренных помех. Даже при калибровке АР в безэховой камере нельзя гарантировать, что АФР будет таким же в реальных условиях эксплуатации. Поэтому требуется очень точная непрерывная калибровка в процессе эксплуатации или совершенствование методов ПФ, устойчивых к неточности задания АФР.

Работа посвящена разработке и исследованию метода ПФ с дополнительным подавлением мешающих сигналов, присутствующих в выделенных оценках сигналов интересующих ИРИ из-за неточного задания АФР, и применению этого метода при местоопределении ИРИ с учетом многолучевого распространения сигналов.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки методов ПФ перекрывающихся по спектру сигналов, обеспечивающих высокие значения показателей качества при демодуляции и при местоопределении ИРИ при априорной неопределенности параметров ИРИ и неточном задании АФР АР.

Степень разработанности. Для условий априорной неопределенности сигналов ИРИ и направлениях их прихода разработаны методы ПФ перекрывающихся по спектру сигналов, использующие оценки направлений

прихода полезного и всех мешающих сигналов, полученные методами подпространств [3]-[7]: MUSIC в предположении точно заданного АФР АР, ESPRIT, требующего идентичности подрешеток в АР, и Кейпона, требующего знания или оценку направления прихода только полезного сигнала. Также известно, что погрешность задания АФР АР существенно ухудшает эффективность ПФ Кейпона для полезного сигнала среднего и сильного уровней [7]. Угломерный метод применяется для местоопределения положения ИРИ с неперекрывающимися по спектру сигналами. Информации о местоопределении ИРИ с сигналами, перекрывающимися по спектру, в открытой печати и рекомендациях МСЭ-R Comparison of time-difference-of-arrival and angle-of-arrival methods of signal geolocation [8] не содержится.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов повышения качества оценок сигналов, полученных пространственной фильтрацией при неточной калибровке АР, при априорной неопределенности сигнально-помеховой обстановки с перекрытием спектров сигналов, и их реализация в системах радиомониторинга и угломерного местоопределения источников радиоизлучения.

Задачами диссертационного исследования являются:

1. Разработка метода режекции мешающих сигналов ИРИ, присутствующих из-за неточности задания АФР АР в оценках сигналов после ПФ.

2. Разработка методов идентификации линий местоположения на основе сформированных оценок сигналов ИРИ, полученных ПФ с дополнительной режекцией мешающих сигналов, и исключения линий местоположения многолучевых составляющих.

3. Исследование разработанного метода ПФ с дополнительной режекцией статистическим имитационным моделированием и по записям реальных сигналов при демодуляции сигналов ИРИ и их местоопределении.

Методы исследования. Оценка УК ИРИ в зависимости от конфигурации АР проводилась на основе известных методов MUSIC и ESPRIT. Коэффициенты ПФ рассчитывались методом наименьших квадратов (НК) при оценивании УК ИРИ по

MUSIC и на основе методов ESPRIT и Кейпона. Для преодоления неточности задания АФР АР применялась режекция мешающих сигналов. Для местоопределения ИРИ использовался угломерный метод, дополненный ПФ. Исследование разработанных методов выполнено статистическим имитационным моделированием в MATLAB и обработкой записей реальных сигналов, полученных в разнообразных экспериментах при различных условиях.

Научная новизна заключается:

1. В развитии метода дополнительной режекции неподавленных априорно неизвестных мешающих сигналов с помощью базиса, образованного из оценок сигналов, полученных ПФ.

2. В дополнении угломерного метода местоопределения ИРИ с перекрывающимися по спектру сигналами их пространственной фильтрацией с дополнительной режекцией для предотвращения появления ложных оценок местоположения ИРИ и повышения вероятности местоопределения слабых ИРИ.

3. В разработке и реализации метода идентификации линий положения, задаваемых УК ИРИ, на основе вычисления взаимной корреляционной функцией (ВКФ) между оценками сигналов, сформированных ПФ с дополнительной режекцией в разных ПП.

4. В идентификации многолучевых компонент сигнала ИРИ, выделенных ПФ с дополнительной режекцией, в каждом ПП и определении компоненты с минимальной задержкой за счет вычисления ВКФ.

На основе полученных результатов сформулированы следующие положения, выносимые на защиту:

1. Для повышения качества оценок разноуровневых сигналов перекрывающихся по спектру источников радиоизлучения, используемых для демодуляции и идентификации линий положения при местоопределении, из-за неточного задания амплитудно-фазового распределения антенной решетки требуется применение дополнительной режекции мешающих сигналов, базис которых образован предварительными оценками сигналов источников радиоизлучения, сформированных пространственной фильтрацией.

2. Для предотвращения появления ложных оценок местоположения источников радиоизлучения с перекрывающимися по спектру сигналами при угломерном методе местоопределения требуется идентификация линий положения поиском максимально коррелированных оценок сигналов, сформированных пространственной фильтрацией с дополнительной режекцией, на основе вычисления их взаимных корреляционных функций в разных пунктах приема.

3. Устранение ложных линий положения, обусловленных наличием отраженных многолучевых компонент сигнала одного и того же источников радиоизлучения, проводится вычислением взаимных корреляционных функций между всеми оценками сигналов, сформированных пространственной фильтрацией с дополнительной режекцией, в каждом пункте приема и отсеиванием задержанных коррелированных оценок.

Теоретическая значимость результатов работы заключается:

1 . В преодолении неточного задания амплитудно-фазового распределения при расчете коэффициентов пространственного фильтра в зависимости от оценок направления прихода сигналов ИРИ за счет дополнительной режекции их мешающих сигналов базисом, сформированным пространственной фильтрацией.

2. В преодолении основного недостатка угломерного метода местоопределения ИРИ - формирование ложных областей местоопределения при перекрытии спектров сигналов разных ИРИ и в условиях многолучевого распространения - за счет идентификации линий положения оценками сигналов ИРИ, полученных пространственной фильтрацией.

Практическая ценность и внедрение результатов работы состоит:

1. В повышении качества оценок перекрывающихся по спектру сигналов, формируемых ПФ фильтрацией с дополнительной режекцией при неточном задании амплитудно-фазового распределения и априорной неопределенности параметров ИРИ. Это позволяет использовать ПФ в реальных системах и обеспечить высокие значения показателей качества при демодуляции и местоопределении слабых ИРИ на фоне сильных.

2. В предотвращении появления ложных оценок местоположения ИРИ в условиях многолучевости и при перекрытии спектров сигналов разных ИРИ за счет идентификации линий положения ИРИ при угломерном местоопределении.

3. В повышении вероятности правильного местоопределения слабых ИРИ, перекрывающихся по спектру с сильными ИРИ.

Достоверность результатов

Все использованные при разработке методы оценивания направлений прихода сигналов (MUSIC, ESPRIT), расчета коэффициентов пространственного фильтра (НК, Кейпон, ESPRIT) и ортогонализация Грамма-Шмидта являются общепризнанными при обнаружении и оценивании параметров множества ИРИ. Статистическое имитационное моделирование выполнено в лицензионном пакете MATLAB c применением встроенных функций модулятора, демодулятора, и его результаты подтверждаются корректным применением математических моделей и методов статистической радиотехники. Результаты натурных экспериментов получены на сертифицированном оборудовании и соответствуют ожидаемым теоретическим результатам.

Реализация результатов работы. Результаты работы: 1) метод дополнительной режекции неподавленных мешающих сигналов на основе оценок базиса сигналов, полученного при пространственной фильтрации; 2) метод пространственной фильтрации с режекцией при угломерном методе местоопределения ИРИ с перекрывающимися по спектру сигналами; 3) метод идентификации линий положения, задаваемых угловыми координатами на источник радиоизлучения, на основе вычисления ВКФ между оценками сигналов и их программно-аппаратная реализация использованы в деятельности ООО НПП «НТТ» при разработке системы определения местоположения источников радиоизлучения.

Апробация результатов. Результаты работы были доложены и обсуждены на международных конференциях: «Antennas Design and Measurement Intern. Conf. (ADMInC), 2021; 2022 IEEE Intern. Multi-Conf. on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON, Yekaterinburg); и всероссийских:

«Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий» - (РЭУС-2020, с международным участием, Москва), «Антенны и распространение радиоволн» (2021, Санкт-Петербург); на конференции Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А. С. Попова, посвященной Дню радио, СПбНТОРЭС: 2022 и на заседании секции «Радиоэлектроника» Дома учёных имени М. Горького РАН (2025) (Санкт-Петербург)

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 5 работ в рецензируемых журналах из списка ВАК РФ, 2 - в материалах конференций, рецензируемых в Scopus, и 3 - в материалах всероссийских конференций.

Структура и объем диссертации.

Структурно диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Работа изложена на 113 страницах и содержит 85 рисунков, 12 таблиц и список литературы из 49 наименований.

В 1 главе сформулирована постановка задачи и математическая модель наблюдаемых данных в многопозиционном комплексе радиомониторинга и местоопределения ИРИ. 1111 должны располагаться выше среднего рельефа, поскольку даже при отсутствии луча прямой видимости и большом расстоянии между ИРИ и приемником основное поле приходит с направления на ИРИ. Для определения местоположения ИРИ выбран угломерный метод местоопределения. Метод является универсальным и не чувствителен к частотным и временным расстройкам между ПП. Точность угломерного метода определяется параметрами АР в заданной полосе частот и взаимным расположением ПП.

В главе 2 проведен обзор известных методов пространственной фильтрации, пеленгации при перекрытии спектров сигналов ИРИ и местоопределения ИРИ. Рассмотрены известные методы ПФ сигналов на основе фазированных антенных решеток (ФАР) и цифровых антенных решеток (ЦАР), реализующих принципы многолучевых и адаптивных антенных решеток (ААР). Проведен сравнительный анализ угломерного и разностно-дальномерного методов местоопределения. Обоснован выбор угломерного метода местоопределения для решаемой задачи,

поскольку линии положения угломерного метода задаются оценками УК ИРИ и его точность не зависит от вида сигнала.

В главе 3 подробно рассмотрены проблемы пространственной фильтрации при неточном задании АФР АР и предложен метод дополнительной режекции мешающих сигналов. Все рассматриваемые методы ПФ в условиях точного задания АФР обеспечивают примерно одинаковые значения вероятности битовой ошибки в зависимости от ОСШ при фиксированной конфигурации АР. При несоответствии ожидаемого АФР АР фактическому все методы ПФ не позволяют сформировать точные оценки полезного сигнала, что выражается в ухудшении характеристик помехоустойчивости. Установлено, что ПФ по методу НК после оценки УК ИРИ по MUSIC при равноуровневых сигналах обеспечивает более точную пространственную фильтрацию при неточном задании АФР АР в широком диапазоне ОСШ, чем ПФ по методу Кейпона. При неточном задании АФР АР и разноуровневых сигналах ИРИ требуется дополнительная режекция остатков неподавленных мешающих сигналов с помощью базиса, сформированного из оценок сигналов, полученных первичной ПФ на основе оценок УК ИРИ.

В главе 4 показано применение пространственной фильтрации в задачах местоопределения ИРИ при многопозиционной радиомониторинге для устранения ложных областей местоопределения при перекрытия спектров сигналов разных ИРИ.

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Система местоопределения состоит из К разнесенных пунктов приема, оборудованных М -элементной АР, подключенной к М -канальному синхронному, когерентному приемнику.

В к -м ПП наблюдаемыми данными являются выборки принятых процессов

Хкт =( Хь^", ХктМ ) от М- элементной АР:

й? Цк _ _

^ = + ^ т = ЪМ, к = \К, (1.1)

7=1 1=1

где й - число перекрывающихся по спектру сигналов ИРИ; Цк - число лучей распространения сигнала г -го ИРИ; 8 ка - выборка из отсчетов сигнала г -го ИРИ I -го луча в к -м ПП , 0ка - азимут; вкй -угол места сигнала г -го ИРИ по I -му лучу в к -м 1111; - фактический амплитудно-фазовый отклик т-й антенны на

направление (0кп ,вкп); \кт - шумовая выборка. Предполагается, что общее число

сигналов ИРИ с учетом их многолучевых составляющих = ^ Цк < М -1 и

г=1

многолучевые компоненты от одного и того же ИРИ некоррелированы (8^8кц « 0). Для упрощения выражение (1.1) переписано в виде

Ал ___

+ ^ т = ЪМ, к = \К, (1.2)

7=1

где 8к - выборка из отсчетов г -го сигнала в к -м ПП; 0к - азимут; вк - угол места г -го сигнала в к -м ПП.

х,,

Выборки (1.1) образуют матрицу наблюдаемых данных Хк =

41

ХкМ .

Пункты приема располагаются выше среднего рельефа и далеко от ИРИ, поэтому даже при отсутствии сигнала прямой видимости, основное поле приходит с направления, на котором располагается ИРИ [9].

В наблюдаемых данных (1.1), (1.2) содержится достаточная информация о сигналах ИРИ и их направлениях прихода для формирования совместных оценок

8к, 0к, вк [10],[11].

В исследовании используется круговая АР, обладающая свойством широкополосности [12] - [14] и обеспечивающая равномерную точность пеленгования в односигнальном режиме со всех направлений [15]. В многосигнальном режиме при перекрытии спектров сигналов точность пеленгования при круговой АР зависит от числа сигналов и углового расстояния между ними.

Амплитудно-фазовое распределение круговой АР ат(0г Д) на направление прихода г -го сигнала от ИРИ, определяются азимутом 0г и углом места Рг

представлен вектор-столбцом а(0, Д ) = (а1 (0г Д )ат (0г,р,)ам (0гД))Т,

г

2 пг

г

2 пт Л

а--, т=0, M -1.

где am (а Д ) = exP J т cos Рг cos г

\ A V M yy

Матрица A(0, P) = [a(a, Pi),..., a(0rf, )] содержит отклики на все поступающие источники радиоизлучения и зависит от конфигурации антенны.

Несоответствие фактического АФР АР <Зт(0гД) ожидаемому б//)г(0;Д)

^»ДЭ/Д^чДЭ/Д) сказывается на точности оценивания УК ИРИ и влияет на

качество ПФ сигналов, поскольку весовые коэффициенты ПФ (3) рассчитываются на основе измеренного АФР.

Поскольку точно измерить ат (б;, Р;) невозможно, то рассчитанные

коэффициенты не создают зануления в направлении мешающих сигналов, что приводит к их просачиванию в оценку полезного сигнала.

Для определения местоположения ИРИ используется угломерный метод местоопределения. Он является универсальным, его точность определяется параметрами антенной решетки в заданной полосе частот и взаимным расположением пунктов приёма и ИРИ [16] - [18], а не шириной спектра сигнала. Метод не чувствителен к частотным и временным расстройкам между пунктами приёма (ПП), но требует высоко размещенной, качественно откалиброванной АР.

Однако недостатком угломерного метода местоопределения является невозможность однозначного местоопределения ИРИ в случае частичного или

полного перекрытия спектров их сигналов из-за чего появляются ложные точки и области местоположения, как показано на рисунке 1.1.

м 10000

8000 6000 4000 2000

0

Рисунок 1.1. Ложные точки и области местоположения при использовании угломерного метода местоопределения

Задача местоопределения ИРИ на основе данных (1.2) для К разнесенных ПП состоит в определении точек или областей местоположения ИРИ в условиях перекрытия спектров сигналов и их многолучевого распространения. Для этого требуется:

1. Оценить во всех ПП УК: Щ$, / = 1,1)]к, к = \К ИРИ с перекрывающимися по спектру сигналами в*",/ = 1,1)]к .

2. Выделить сигнал каждого источника излучения (сформировать оценки

I = 1, Оьк, к = 1, К) для идентификации линий положения и отсеивания запаздывающих многолучевых компонент.

3. Найти области пересечения идентифицированных линий положения.

Линии положения

------- ИРИ1

------- ИРИ2

ИРИЗ

\

\

/

/

3 ПП \ /|\ /

\/ I V

2 ИРИ

/ Ж \ / / \ \ Ложные области

местоопределения

7 I . \\

// /л ИРУ-

местоопределения

\

3 ИРИ ---

-

2000

4000

6000

8000

10000

м

0

2. МЕТОДЫ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ И

МЕСТООПРЕДЕЛЕНИЯ ИРИ

К настоящему времени пространственная фильтрация сигналов, перекрывающихся по спектру, но различающихся разными направлениями прихода, реализуется с использованием фазированных антенных решеток (ФАР), адаптивных, антенн цифровых антенных решеток (ЦАР) по типу многолучевых или адаптивных антенных решеток (ААР).

2.1. Фазированные и цифровые антенные решетки

ФАР состоит из излучателей, подключенных к радиоприемному устройству через фазовращатели (ФВ), которые управляют направлением, шириной, интенсивностью боковых лепестков результирующей диаграммы направленности.

Взаимное расположение антенн является линейным, поверхностным или объемным и определяется требуемой ДН [19]. На рисунке 2.1 изображена структурная схема ФАР.

Диаграмма направленности ФАР формируется изменением фаз, подаваемых на антенные элементы (АЭ). Процессы, принятые разными АЭ, приобретают дополнительные фазовые сдвиги, зависящие от значений поданных с фазовращателей фаз, при суммировании сигналы с одного направления усиливаются, а с других взаимно подавляются. Поэтому в результирующем принятом процессе, принимаемом одноканальным приемником, присутствуют сигналы только с одного направления, определяемого узким лучом диаграммы направленности ФАР. Если в принятом процессе обнаружен сигнал, то оценкой направления прихода сигнала считается параметры сформированного луча.

Преимуществом ФАР является её помехозащищенность за счёт узкого луча диаграммы направленности, однако сканирование происходит последовательно для каждой угловой координаты (УК). Для формирования узкой диаграммы необходимы тысячи антенных элементов, что делает такой вид антенных решеток дорогим.

В радиолокационных станциях применяются ФАР с цифровым формированием диаграммы направленности без и с разбиением АР на подрешетки [20] с подключением к многоканальному приемнику.

Адаптивная антенна состоит из многоэлементной АР и адаптивного процессора, с помощью которого осуществляется автоматическое изменение амплитудного фазового распределения в раскрыве антенны. С помощью диаграммо-образующего устройства формируется реальная физическая диаграмма направленности, такая чтобы выделить полезный сигнал и занулить мешающие исходя из анализа или предварительной информации об сигнально-помеховой обстановки. Адаптивная антенна подключается к одноканальному приемнику. В результате при воздействии нескольких сигналов ИРИ на входе приемника должен присутствовать только 1 полезный сигнал, а все мешающие в идеале должны быть подавлены [21].

Цифровая антенная решётка (ЦАР) состоит из антенной решетки, подключенной к многоканальному цифровому РПУ с диаграммообразующей

системой (ДОС) [22], в которой формирование диаграммы направленности осуществляется в цифровом виде, без использования фазовращателей [23], [24].

При использовании ЦАР в отличии от ФАР и Адаптивной антенны принимаются одновременно все перекрывающиеся по спектру сигналы ИРИ со всех направлений. ЦАР можно реализовать по типу многолучевой антенны, когда одновременно или последовательно формируются несколько фиксированных переключаемых виртуальных ДН и по типу адаптивной антенной решетки.

Сигнал интересующего ИРИ принимается и отслеживается одним из главных лепестков многолучевой антенны. Решение о том, к какому лучу обращаться в любой момент времени, принимается на основе дополнительной обработки. Однако мешающий сигнал может быть принят через главный или боковой лепестки ДН, что приведет к маскированию полезного сигнала и снижению качества приема.

Рисунок 2.2. Структурная схема ЦАР

Цифровая адаптивная антенная решетка (ЦААР) представляет собой М-элементную АР, подключенную к М-канальному цифровому приемному устройству, в котором на основе анализа сигнально-помеховой обстановки

рассчитываются весовые коэффициенты так, чтобы выделить полезный сигнал и подавить мешающие.

Именно расчет весовых коэффициентов определяет виртуальную диаграмму направленности ЦАР, ее максимумы и минимумы.

Предложено несколько способов расчета весовых коэффициентов исходя из имеющейся априорной информации, такой как известный вид сигнала, например тестовая последовательность в известном масштабе времени. Если известны направления прихода полезного и мешающего сигналов используют метод Кейпона, если известен вида полезного сигнала или его АКФ используют алгоритмы Гриффитса или Фроста представленные на рисунках 2.3 и 2.4 [25]-[27].

ДОС

Оценки сигналов ИРИ

1

ЛЗ 1

Вычисление весовых коэффициентов

Рисунок 2.3. Алгоритм Гриффитса

Алгоритм Гриффитса основан на методе наименьших квадратов с использованием алгоритмов поиска для расчёта весовых коэффициентов в реальном времени. Весовые коэффициенты рассчитываются итерационно по следующей формуле: Жк+1 = Жк + Я^ - якХк), где -взаимная корреляционная функция отсчетов известного сигнала ^ и входных данных X, к - номер итерации,

параметр ц определяет устойчивость и скорость сходимости при поиске весовых коэффициентов [25], [27].

В алгоритме Фроста фиксируется отклик антенной решетки в определенном направлении, который минимизирует мешающие составляющие сигнала. Для вычисления оптимальных коэффициентов используется следующая формула: Ж = -Я_1СХ, где С набор весовых коэффициентов, максимизирующий мощность сигнала с определённого направления, X - множитель Лагранжа [25], [26].

Рисунок. 2.4. Алгоритм Фроста

Если априорная информация о направлениях прихода полезного и мешающего сигналов отсутствует, но доступны их оценки, то можно рассчитать весовые коэффициенты так, чтобы выделить полезный сигнал и подавить все мешающие, т.е. максимизировать отношение сигнал-помеха. Адаптивные решетки позволяют направлять луч в любое интересующее направление с одновременным подавлением мешающих сигналов [23], [24] (рисунок 2.5б). Конфигурация АР и направления прихода мешающих сигналов определяют коэффициент направленного действия в направлении полезного сигнала, причем максимизируется отношение сигнал-помеха, а не уровень полезного сигнала.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Горовой Андрей Вадимович, 2026 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Рембовский А. М., Ашихмин А. В., Козьмин В. А. Радиомониторинг: задачи, методы, средства/ Под ред. А. М. Рембовского. — 3-е изд., перераб. и доп. — М: Горячая линия-Телеком, 2012.

2. Липатников, В.А. Радиопеленгация. Теория и практика // В.А. Липатников, А.И. Соломатин, А.В. Терентьев. - СПб.: ВАС, 2006. - 356 с.

3. Application of MUSIC and ESPRIT methods in adaptive smart antennas / Shevchenko M.E., Malyshev V.N., Gorovoy A.V., Soloviev S.N., Kelian A.H. В сборнике: Proceedings of 2021 Antenna Design and Measurement International Conference, ADMINC 2021. 2021. С. 71-74.

4. Особенности применения методов MUSIC и ESPRIT в адаптивных смарт-антеннах. Шевченко М.Е., Малышев В.Н., Горовой А.В., Соловьев С.Н., Кельян А.Х. В сборнике: Антенны и распространение радиоволн. Сборник докладов Всероссийской научно-технической конференции. Санкт-Петербург, 2021. С. 99102.

5. Шевченко М. Е., Горовой А. В., Соловьев С. Н. Пространственная фильтрация перекрывающихся по спектру сигналов // Вопросы радиоэлектроники. 2019. № 12.

6. Fernandez-Prades С., Arribas J., Closas P. Robust GNSS receivers by array signal processing: Theory and implementation // Proc. of the IEEE. 2016. Vol. 104, No. 6. P. 1207-1220. DOI: 10.1109/JPR0C.2016.2532963.

7. Robust Adaptive Beamforming / Ed. by J. Li and P. Stoica. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2006. 445 p.

8. REPORT ITU-R SM.2211-2 Comparison of time-difference-of-arrival and angle-of-arrival methods of signal geolocation https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/rep/R-REP-SM.2211 -2-2018-PDF-E.pdf/ (дата обращения 22.06.2025).

9. Гавриленко В.Г., Яшнов В.А. Передача информации по беспроводным сетям в условиях пересеченной местности. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Новые подходы к проблемам генерации, обработки, передачи, хранения, защиты информации и их применения». Нижний Новгород, 2007, 112 с.

10. Коростелев А. А. Пространственно-временная теория радиосистем. М.: Радио и связь, 1987. 320 с.

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

12. Исследование характеристик широкополосных малоэлементных однокольцевых антенных решеток с использованием функций Бесселя / А. В. Ашихмин, А. Д. Виноградов, М. Г. Мазлов, Л. А. Минин // Антенны. 2006. № 8(111). С. 8-14.

13. Виноградов А. Д., Зибров Г. В., Леньшин А. В. Структуры и свойства пеленгаторных кольцевых антенных решеток с нечетной симметрией диаграмм направленности антенн // Антенны. 2013. № 5(192). С.4-17.

14. Шевченко М. Е., Малышев В.Н., Файзуллина Д. Н. Пеленгование источников радиоизлучения в широкой полосе частот с использованием круговой антенной решетки.// Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2018. № 6. С.30-40.

15. Виноградов А. Д., Дмитриев И. С. Потенциальная точность многоканального пеленгатора с антенной решеткой из ненаправленных невзаимодействующих антенных элементов // Антенны. 2008. № 3(130). С. 60-63.

16. Handbook of position location: Theory, Practice, and Advances / S.A. Zakavat, R.M. Buehrer // Wiley-IEEE. - 2011. - P. 1281. - ISBN 978-0-470-94342-7.

17. Липатников Валерий Алексеевич. Методы радиоконтроля: теория и практика / Липатников В.А., Царик Олег Владимирович; ГНИИ «Нацразвитие». — СПб.Нацразвитие, 2018. — 607 с.

18. Еремеев И.Ю., Печурин В.В., Саниев Р.Р. Сравнение точностей угломерной и разностно-дальномерной систем определения местоположения с минимальным числом приемных станций // Электромагнитные волны и электронные системы. 2022. Т. 27. № 04. С. 19-26. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202204-03

19. Вендик О.Г., Парнес М.Д. Антенны с электрическим сканированием: введение в теорию / под. ред. Л.Д. Бахраха. M.: Радио и связь, 2001. 252 с

20. Григорьев Л.Н. Цифровое формирование диаграммы направленности в фазированных антенных решетках. Москва, Радиотехника, 2010.

21. Адаптивные антенные решетки. Учебное пособие в 2-ух частях. Часть 1.В.А. Григорьев, С.С. Щесняк, В.Л. Гулюшин, Ю.А. Распаев, О.И. Лагутенко, Щесняк А.С./ под общ. ред. В.А. Григорьева. - СПб: Университет ИТМ0,2016. - с. 179. .

22. ГОСТ 23282-91. Решетки антенные. Термины и определения. Часть 3: Сб. стандартов. М.: Стандартинформ, 2005.

23. А Balanis C. A., Ioannides, Ioannides P. I. Introduction to smart antennas Berlin: Springer, 2007. 183 p. / Synthesis Lectures on Antennas. Vol. 5.

24. Smart Antenna Systems for Mobile Communications FINAL REPORT Ivica Stevanovi'c, Anja Skrivervik and Juan R. Mosig January 2003 Laboratoired'Electromagn'etisme et d'AcoustiqueEcolePolytechniqueF'ed'erale de Lausanne CH-1015 Lausanne Suisse https://www.academia.edu/24560455/Smart Antenna Systems for Mobile Communic ations FINAL REPORT ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSAN NE (дата обращения 22.06.2025).

25. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.

26. L.J. Griffiths, "A simple adaptive algorithm for real-time processing in adaptive arrays," Proc. IEEE, vol. 57, Oct. 1969.

27. O. Frost, "An Algorithm for Linearly Constrained Adaptive Array Processing," Proceedings of the IEEE, Vol. 60, No. 8, 1972, pp. 926-935.

28. Roy R., Kailath T. ESPRIT-Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques // IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing, 1989. Vol. ASSP-37, № 7. P. 984-995. DOI: 10.1109/29.32276

29. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Методы оценивания параметров источников сигналов и помех, принимаемых антенной решеткой. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Новые подходы к проблемам генерации, обработки, передачи, хранения, защиты информации и их применение». Нижний Новгород, 2007, 98 с.

30. Classical And Modern Direction-Of-Arrival Estimation; ed by T. E. Tuncer, B. Friedlander. New York: Elsevier Inc., 2009. 456 p.

31. Кейпон, Д. Пространсвенно-временной спектральный анализ с высоким разрешением / Д. Кейпон // ТИИЭР. - 1969. - Т. 51. - С. 69-79.

32. Особенности применения метода ESPRIT при различных конфигурациях антенных решеток /М.Е. Шевченко, А.В. Горовой, В.М. Балашов, С.Н. Соловьев // Вопросы радиоэлектроники. 2020. № 12. С. 30-37, DOI 10.21778/2218-5453-202012-30-37

33. M. E. Shevchenko, V. N. Malyshev and A. V. Gorovoy, "Direction Finding of Multipath Signals," 2022 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Yekaterinburg, Russian Federation, 2022, pp. 1060-1063, doi: 10.1109/SIBIRC0N56155.2022.10017107.

34. Козьмин, В.А. Сравнение угломерного и разностно-дальномерного методов местоопределения по критерию охвата территории при радиоконтроле / В.А. Козьмин, А.П. Павлюк, А.Б. Токарев // Электросвязь. - 2014. - № 2. - С. 3740.

35. Отчет МСЭ-R SM.2211-1 (06/2014). Сравнение методов определения географического местоположения источника сигнала, основанных на разнице во времени прихода и угле прихода сигнала. - Женева, МСЭ-R, 2015.

36. Богданович В. А., Вострецов А. Г. Теория устойчивого обнаружения, различения и оценивания сигналов. 2-е изд. М.: Физматлит, 2004. 320 с.

37. Богданович В. А. Асимптотические инвариантные алгоритмы обнаружения и различения сигналов // Электросвязь. 1992. № 10. С. 9-12.

38. Богданович В. А., Вострецов А. Г. Асимптотически робастные алгоритмы демодуляции сигналов с подавлением помех множественного доступа // Радиотехника и электроника. 2010. Т. 55, № 8. С. 953-960.

39. Шевченко М.Е., Малышев В.Н., Горовой А.В., Черепанов А.С. Пространственная фильтрация сигналов при неточной калибровке антенной решетки. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2023;26(6):27-40. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2023-26-6-27-40

40. Устинов К. В. Алгоритм оценки координат источников радиоизлучений, тождественных по частоте IV Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь» - ИРЭ РАН, 29 ноября -3 декабря 2010 г. 30-32

41. Радиотехнические системы: учеб. для студентов вузов / под ред. Ю. М. Казаринова. М.: Изд. центр "Академия", 2008. 592 с.32.

42. Репин В.Г., Тартаковский ГЛ. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. 1977. 432 с

43. М.Е. Шевченко, А. О. Чемаров Обнаружение и оценивание параметров источников радиоизлучения в широкой полосе обзора. Монография. СГО.: Изд-во СГОГЭТУ «ЛЭТИ», СГО: Изд-во СШГЭТУ «ЛЭТИ», 2011.

44. Шевченко М.Е., Малышев В. Н., Соколов С.С., Горовой А.В., Соловьев С.Н., Стенюков Н.С. Интервальное и точечное пеленгование источников радиоизлучения при широкополосном радиомониторинге. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2020;23(6):28-42.

45. Исследование методов интервального и точечного пеленгования перекрывающихся по спектру сигналов при частотном радиомониторинге. Шевченко М.Е., Горовой А.В. В сборнике: Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий - РЭУС-2020. Москва, 2020. С. 31-35.

46. Обнаружение и пеленгование источников радиоизлучения при низком отношении сигнал-шум. Горовой А.В., Шевченко М.Е. Научно-техническая конференция Санкт-1етербургского НТО РЭС им. А.С. Шпова, посвященная Дню радио. 2022. № 1 (77). С. 13-16.

47. М. В. Мамченко, В. А. Зорин, М. А. Романова, Эмпирическая модель расчета затухания сигнала с учетом коэффициента застройки местности Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2022, выпуск 1, 59-73.

48. Шпов А. С. Лрименение методов Окамура-Хата и Введенского для расчета зон покрытия цифровых телевизионных передатчиков / А. С. Шпов // Доклады ТУСУР. - 2010. - № 2(22). - Ч. 2. - С. 176-179.

49. Сайбель А. Г. «Основы радиолокации». Учебник. — М.: Советское радио, 1961. - 384 с.