Алгоритм поляризационной селекции беспилотных летательных аппаратов Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Key words: adaptive algorithm of detecting, antenna directivity, discrimination of moving targets, monopulse measuring.

Akinshin Nikolai Stepanovich, doctor of technical science, head of department, rts a cdhae.ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Apparatus Engineering,

Lepin Vladimir Nikolaevich, doctor of technical science, chief designer, in-foatsniitochmash. ru, Russia, Klimovsk, " TSNIITOCHMASH ",

Khomiakov Aleksandr Viktorovich, candidate of technical science, first deputy director general - chief designer of radio systems, rtsacdhae.ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Apparatus Engineering

УДК 681.7.06

АЛГОРИТМ ПОЛЯРИЗАЦИОННОЙ СЕЛЕКЦИИ БЕСПИЛОТНЫХ

ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

Р.Н. Акиншин, В. Л. Румянцев, А.В. Чендаров

Дана классификация поляризационной селекции радиолокационных объектов. Предложен алгоритм поляризационной селекции беспилотных летательных аппаратов с оценкой его эффективности.

Ключевые слова: поляризационная селекция, матрица рассеяния, ошибка предсказания, обработка сигнала.

В настоящее время для разведки и целеуказания широко применяются беспилотные летательные аппараты (БПЛА). БПЛА обладают широким спектром как размеров и конфигурации, так и диапазонов скоростей и представляют собой маловысотные воздушные объекты, действующие вблизи границы раздела воздушной и земной сред, что затрудняет их доп-леровскую селекцию.

Поэтому большой интерес представляет разработка алгоритмов поляризационной селекции БПЛА, инвариантных к скорости движения воздушного объекта и чувствительных к их форме и конфигурации [1-3].

По принципу действия радиотехнические системы с поляризационной селекцией БПЛА можно разделить на следующие группы [3]:

- по количеству каналов приема: одноканальные и двухканальные (с приемом отраженных сигналов на двух ортогональных поляризациях);

- основанные на оптимизации поляризационных параметров (ПП)

антенн: при излучении и приеме, только при излучении, только при приеме, при совпадении поляризаций излучения и приема;

- основанные на выборе постоянных ПП антенн и с управляемой поляризацией (адаптивные);

- когерентные и некогерентные;

- по типам зондирующих сигналов: монополяризованные, при постоянных ПП антенн и с использованием поляризационно-модулированных сигналов, для РЛС с непрерывным и импульсным излучением;

- по количеству антенн: с общей антенной на излучение и прием и с различными передающей и приемной антеннами;

- ориентированные на типы помех: от подстилающей поверхности, гидрометров, дипольных отражателей, внутренних неполяризованных шумов, активных помех;

- с совмещением поляризационной селекции (ПС) с другими видами селекции;

- по критериям оптимизации: максимизация отношения сигнал/помеха, минимизация мощности помехи, оптимизационные критерии теории статистических решений.

Изложенные факторы позволяют классифицировать известные методы поляризационной селекции. Результаты анализа представлены на рис. 1. Предложенная классификация может служить для рассмотрения известных методов по классификационным группам.

Рис. 1. Классификация известных методов поляризационной

селекции

14

Рассмотрим ряд возможностей, которые дает поляризационная обработка сигналов для улучшения обнаружения БПЛА на фоне мешающих отражений, под которыми, в первую очередь, будем понимать сигналы, отраженные от земной поверхности и дождя [3].

Пусть в процессе наблюдения осуществляется измерение трех характеристик, определенных матрицей рассеяния элемента разрешения. Это могут быть |^12|, |£22| или Ец, Е12, или ое, £. Е и т. д. - три случайные функции времени Х(0, ДО и Z(t).

Тогда набор признаков для классификации поляризационной окраски БПЛА может быть следующим: длина сегмента N экстраполятор сиг-

ÍX X \ ) V V \

01,4 ,...,чк ], в канале V -р2,41 ,...,Чк , в канале

Z -"рз,,. .,4к }, где Sj, ( у = 1,3) - выборочная среднеквадратичная амплитуда ошибки предсказания (ОП) по каждому из поляризационных каналов.

Алгоритм обработки сигнала, отраженного от БПЛА, представленного временным рядом {ит}, включает следующие этапы:

Этап 1. С помощью формулы

~ к

ит = I ХРт-], (1)

j=1

где ^ - коэффициенты экстраполятора (при этом по определению ^ = 1), а к - длина фильтра, по значениям и-т,..., и0 вычислим автокорреляционную функцию (АКФ) порядка к.

Этап 2. Используя алгоритм

3 0 = Н (0);

Н = -

К (г) + I1 $-1) К (г - j)

7=1 3 (г ) = Н •

гг

3г -1;

= $<'-1) + НгХ^}, 1 < j <г -1; 3г =(1 - Н2 ^-1,

определим линейный предсказующий фильтр (ЛПФ) порядка к.

~ к

Этап 3. Используя выражение Ат = ит - ит = I Х jUm- j , по зна-

j=0

чениям и-т,..., и0 вычислим ОП Ат+к,..., А0, а при помощи формулы (1) определим текущую кратковременную АКФ ошибки предсказания:

1 М-п п) = — I А т+ /А т

М ,

;=-М+к 15

4т+]^т+]+п-

Этап 4. Определим а(0, n) для n = 0,N (адаптируемый участок), а затем для каждого последующего значения сигнала выполним следующие операции:

4.1. Вычислим a(m, n) по рекуррентной формуле (скользящее окно)

a(m,n) = a(m -1 n) + Dm+MDm+M-n - Dm-M-1Dm+n-M-1.

4.2. Определим матрицу спектральных ошибок в момент времени m в соответствии с формулой

/ ../„ „•; л2 K Л ЛЛ2

С m

a(0;0) a(m;0)

-1

+ 2 * Г a(m; j) a(0; j)' Ь ^ a(0;0)

^ а(т;0)

4.3. Проверим выполнение условия

Ст >С0. (2)

Если условие (2) не выполняется, необходимо увеличить т на 1, найти Дт+1 и вновь вернуться к шагу 1 (1). Если неравенство (2) выполняется в момент времени т, т. е. обнаружена граница сегмента, то процедура начинается заново, для чего сдвигается временная ось путем замены (т + +Р) на (Р - М) и все операции повторяются снова с первого шага.

На рис. 2, а, 3, а и 4, а приведены изменения поляризационных характеристик во времени (соответственно пар X, У; X, Т и У, Т), а на рис. 2, б, 3, б, 4, б - соответствующие им изменения меры спектральной ошибки.

а б

Рис. 2. Изменение во времени поляризационных характеристик пары Х-У (а) и соответствующее изменение МСО (б)

а б

Рис. 3. Изменение во времени поляризационных характеристик пары У-1 (а) и соответствующее изменение МСО (б)

16

г

мсо

К

мсо

а

б

Рис. 4. Изменение во времени поляризационных характеристик пары Х-1 (а) и соответствующее изменение МСО (б)

Из рисунков видно, что предлагаемый алгоритм уверенно осуществляет поляризационную селекцию двух сигналов с мало различающимися характеристиками.

1. Акиншин Н.С., Румянцев В.Л., Процюк С.В. Методы построения систем обнаружения негауссовских сигналов. Тула: ЗАО НПФ «Лидар», 1999. 233 с.

2. Миллиметровая радиолокация: методы обнаружения негауссовских сигналов / Н.С. Акиншин [и др.]. Под ред. Р.П. Быстрова. М.: Радиотехника, 2010. 528 с.

3. Акиншин Н.С., Румянцев В.Л., Процюк С.В. Поляризационная селекция и распознавание радиолокационных сигналов. Тула: ЗАО НПФ «Лидар», 2000. 316 с.

Акиншин Руслан Николаевич, д-р техн. наук, доц., Россия, Москва, Секция прикладных проблем при Президиуме Российской академии наук,

Румянцев Владимир Львович, д-р техн. наук, зам. нач. отдела, vlroom@yandex.т, Россия, Тула, ОАО ««Центральное конструкторское бюро аппара-тостроения»,

Чендаров Андрей Владимирович, начальник отдела, Россия, Москва, Министерство промышленности и торговли

ALGORITHM OF POLARIZATION DISCRIMINATION OF UNMANNED FLYING

Classification of radar objectives polarization discrimination has been presented. An algorithm of unmanned flying vehicles polarization discrimination has been offered with its efficiency assessment.

Key words: polarization discrimination, scattering matrix, prediction error, signal processing.

Список литературы

VEHICLES

R.N. Akinshin, V.L. Rumiantsev, A.V. Chendarov

Akinshin Ruslan Nikolayevich, doctor of technical science, docent, Russia, Moscow, Section of applied problems under the Presidium of the Russian academy of science,

Rumiantsev Vladimir Lvovich, doctor of technical science, assistant head of department, [email protected], Russia, Tula, JSC «Central Design Bureau of Apparatus Engineering»,

Chendarov Andrey Vladimirovich, head of department, Russia, Moscow, Ministry of industry and trade

УДК 681.5

КОНТРОЛЬ КАНАЛА ИЗМЕРЕНИЯ МОДУЛИРУЮЩЕГО ФАКТОРА В СИСТЕМАХ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ

А.Ю. Андросов, А.А.Горшков, В.В. Котов

Показано, что основным параметром систем технического зрения на базе ТУ-модулей является их светосигнальная характеристика. Разработаны метод контроля подсветки сцены и метод определения параметров статической передаточной характеристики канала измерения модулирующего фактора.

Ключевые слова: система технического зрения, ТУ-модуль, светосигнальная характеристика, модулирующий фактор, освещенность, статический коэффициент передачи.

Система технического зрения является одной из основных сенсорных систем, по которой мобильный робот получает значительные объемы информации об окружающей среде [1, 2, 3, 4]. Система включает два канала: канал измерения модулирующего фактора и канал измерения пространственного положения. От качества функционирования указанных каналов зависит достоверность создаваемого образа сцены [5, 6, 7, 8].

Канал измерения модулирующего фактора включает в себя подсистему подсветки и TV-модуль. При этом подсветка сцены источниками с контролируемыми параметрами позволяет получать более достоверные данные о предметах, расположенных на сцене [9]. В состав осветителей, входящих в подсистему подсветки, входят расположенные последовательно рефлектор, источник света, конденсор, световой фильтр. Световой поток, создаваемы подсистемой подсветки, должен в пределах наблюдаемой сцены обеспечивать равномерную яркость по пространственным координатам. При оценке качества функционирования подсистемы подсвечивается плоскость, расположенная перпендикулярно главной оптической оси ^-модуля и имеющая белую диффузную отражающую поверхность. Ти-

18