CC BY
24
Peteshov Andrey Viktorovich, candidate of technical sciences, professor, head of the Department, D-john post@,mail.ru, Russia, Cherepovets, Cherepovets Higher Military Engineering Order of Zhukov School of Radio Electronics,
Pykhtunkin Aleksey Viktorovich, teacher, niri-opaii@,mail.ru, Russia, Penza, Branch of the Military Academy of Logistics,
Rumyantsev Vladimir Lvovich, doctor of technical Sciences, professor, deputy head of department, cdbaeacdbae. ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Apparatus Engineering,
Denis Borisovich Karandin, head of department, [email protected], Russia, Tyumen, Tyumen Higher Military Engineering Command School named after Marshal of Engineering Troops A.I. Proshlyakova
УДК 621.396
МЕТОДИКА И СХЕМЫ ОБРАБОТКИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ, ОТРАЖЁННЫХ ОТ НАДВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ
В. Л. Румянцев, О.Н. Акиншин, С. А. Курбатский
Представлены характеристики обнаружения надводных целей для модели помехи, основанной на К- распределении при различных ее параметрах, характеризующих состояние моря, а также характеристика обнаружения для модели помехи, основанной на Рэлеевском распределении. Определена процедура согласованной обработки радиолокационных сигналов, а также алгоритм формирования порога.
Ключевые слова: модель сигнала, радиолокационные отражения, порог обнаружения.
При выборе методики и схем обработки радиолокационных сигналов, определенный интерес представляет исследование характеристик обнаружения малоразмерных целей, наблюдаемых на фоне морской поверхности, применительно к когерентно-импульсной РЛС с высоким разрешением с учетом условий радиолокационного наблюдения, приближенных к реальным условиям окружающей среды (высота волны, направление ряби, направление ветра, скорость ветра).
Сравнение характеристик обнаружения целей, полученных для гауссовской модели помех (Рэлеевское распределение огибающей), с характеристиками для негауссовской модели, основано на К-распределении огибающей отраженного сигнала [1, 2].
Плотность распределения вероятностей (ПРВ) К-распределения имеет вид:
Р(Е) = --Е' *М(2) (1)
где ^ - параметр формы К-распределения; Ь- масштабный коэффициент К-распределения; ') - модифицированная функция Бесселя.
195
На рис. 1 представлены характеристики обнаружения [1, 3, 6] для модели помехи, основанной на ^-распределении при различных параметрах ¡л и Ь (при остальных одинаковых условиях), характеризующих различное состояние моря (кривые 2-9), а также характеристика обнаружения для модели помехи, основанной на Рэлеевском распределении (кривые 1).
На рис. 1 кривые 1 совпадает с кривой 2. Это является следствием того, что кривые Рэлеевского распределения и К-распределения при ^ = 7 и Ь = 7 (при остальных одинаковых условиях) близки по форме.
По рис. 1 можно сделать вывод, что при модели помехи от взволнованной морской поверхности, основанной на К-распределении, характеристики обнаружения получаются менее оптимистичными, чем при модели помехи, основанной на распределении Рэлея. Поскольку, как показано в монографии [1], К-распределение огибающей радиолокационных отражений наиболее адекватно описывает структуру принимаемых помех от поверхности для РЛС с высоким разрешением.
2 - К-распределение при ц =7 и Ь = 7; 3 - К-распределение при ц = 1 и Ь = 0,5; 4 - К-распределение при ц = 0,7 и Ь = 0,35; 5 - К-распределение при ц = 0,4 и Ь = 0,2; 6 - К-распределение при ц = 0,1 и Ь = 0,05;
7 - К-распределение при ц = 0,07 и Ь = 0,035; 8 - К-распределение при ц = 0,04 и Ь = 0,02; 9 - К-распределение при ц = 0,01 и Ь = 0,005
Характеристики обнаружения, представленные на рис. 1, были построены при следующих параметрах математической модели: доплеров-ский сдвиг принимаемого сигнала от цели - 0 рад/с; период повторения импульсов - 3,33^ 10-5 с; наклонная дальность Я = 5000 м; количество накапливаемых импульсов - 10; заданная вероятность ложной тревоги -0,01.
В таблице показана вероятность правильного обнаружения шлюпки с ЭПР 1 м2 при Рэлеевской модели помехи и при модели помехи, основанной на К-распределении [1, 2, 6]. При этом количество накапливаемых импульсов - 10, дальность до цели 2000 м, вероятность ложной тревоги - 0,01 и высота антенны над уровнем моря - 30 м. Сравнение проводится для четырех различных высот волн и при остальных одинаковых условиях.
Вероятность правильного обнаружения шлюпки
Высота волн, м 0,3 1,0 1,7 2,7
Вероятность обнаружения (Р/а = 0,01) Рэлеевская модель 1 0,62 0,42 0,29
К - распределение 0,99 0,03 0,02 0,01
Определим процедуру согласованной обработки радиолокационных сигналов, а также алгоритм формирования порога.
Соотношение для отражённых от надводных объектов представляется в виде [1, 3-5]:
т
Я(т,/д) = |и(:) и0 (: - т)• е-2 • *•/д • , (2)
0
где и(:) - принятая реализация сигнала; и0 (:) а - опорный сигнал (излученный сигнал); Т - время накопления сигнала; т - задержка обнаруживаемого сигнала; / - предполагаемой доплеровское смещение обнаруживаемого сигнала.
Если в течение времени Тс изменением фазы сигнала и(:) из-за до-плеровского смещения можно пренебречь, то зависимость (1) преобразуется к виду:
N-1Тс • ('+1) ,0 , .
Я(т,/д) = I 5и(:)«0(: - т•е-2 • * • fд■1 . (3)
I = 0 Т • I 1 с '
Как видно из выражения (3), всю принятую реализацию сигнала можно разделить на N сегментов. Длительность сегмента Тс определяется временем, в течение которого изменением фазы сигнал из-за доплеровско-го смещения частоты можно пренебречь. Число N как правило, равно результату деления числа импульсов излученного сигнала на время накопления, то есть N = Т/Тс, а длина сегмента равна периоду сигнала. Внутренний интеграл в (3) является взаимно-корреляционная функция (ВКФ) принятого и опорного сигналов на сегменте сигнала. ВКФ может быть определена как во временной, так и в частотной области.
Внешняя сумма в (3) это дискретное преобразование Фурье:
Я(т,/д )= I1 ЯС1 (т)• е-; •2 • * • ^ ', (4)
I = 0
Тс • ('+1)
где (т )= | и (: )• и0 (: -т)Ш - ВКФ излученного и принятого сигнала на
Тс• •
одном периоде.
Входными параметрами алгоритма согласований обработки является оцифрованная реализация отраженного сигнала, а результатом обработки выступает комплексная матрица «дальность - номер доплеровского канала».
Выделение доплеровского канала по скорости для малоподвижных целей. Учет собственного движения носителя
Формирование пороговых матриц дальность-скорость
Экстрактор целей локальный максимум скорость-дальность
Уточнение угловых координат экстрагированных целей
Вторичная обработка
индикатор
Рис. 2. Структурная схема первичной обработки с использованием суммарно разностной диаграммы
Вариант построения первичной обработки с использованием суммарно-разностной диаграммы представлен на рис. 2. Например, при частоте дискретизации 2,5 МГц, длительности сигнала 12 мс, входные данные алгоритма согласованной обработки имеют максимальный размер 30000 комплексных отсчетов.
Порог строится независимо для каждого доплеровского канала. Для сокращения объема вычислений доплеровские каналы могут быть объединены по правилу замены группы отсчетов - максимальным отсчетом.
Алгоритм вычисления порога по шумам, блок схема которого приведена на рис. 3, является статистическим квантильным. Применение квантильного метода, в отличие от усреднения, позволяет исключить влияние очень мощных, но редких выбросов в сигнале. Величина порога устанавливается в зависимости от вероятности превышения ее сигналом.
Для каждого из доплеровских каналов вычисляется нестационарная составляющая, которая является индивидуальной для каждого зондирования. Вычисляется среднее значение по рекуррентной формуле при переборе отсчетов слева и справа соответственно:
198
Sl[i] = Sl[i -1] • (1 - K) + u[i] • K; = Sp[i +1] • (1 - K) + u[i] • K. (5)
Алгоритм расчета по рекуррентной формуле имеет недостаток: после скачка сигнала с большой амплитудой образуется зона с повышенным порогом в сторону движения вычислений.
Входная реализация
Сравнение с порогом и
очищенной от шумов и помех матрицы дальность-скорость для работы экстрактора
Рис. 3. Блок- схема алгоритма формирования порога
Именно поэтому производится расчет слева направо и справа налево по исходному массиву. Результирующее значение выбирается как минимальное значение из 2-х кривых.
Sn[i] = min(Sp[i], Sl[i]). (6)
Таким образом, убирается зона тени перед и за одиночными крупными целями (рис. 4).
Коэффициент K определяет насколько быстро производится адаптация. Чем коэффициент K ближе к 0, тем медленнее происходит изменение уровня среднего и, следовательно, только протяженные объекты приводят к повышению уровня порога.
целями
По результатам исследования можно сделать следующие выводы.
1. При малых значениях ^ ошибка в определении порога может достигать значительной величины (при ^ = 1,6-8 дб.)
2. Характеристики обнаружения чувствительны к виду модели, применяемой для описания помехи, при небольшом количестве накапливаемых импульсов. При накоплении больших пачек импульсов, ввиду нормализации статистики обнаружения, чувствительность к виду модели снижается.
3. Модель с Рэлеевским распределением даёт завышенные значения вероятности правильного обнаружения, по сравнению с более точной моделью, основанной на К-распределении.
4. Для построения процедур обнаружения целей на фоне морской поверхности целесообразно использовать непараметрические (ранговые) процедуры, инвариантные в виду распределения помехи.
Список литературы
1. Ward K., Tough R., Watts S. Sea clutter: scattering, the K-distribution and radar performance. 2ndedition. Croydon.: CPIGroupLtd, 2013. 586 p.
2. Румянцев В.Л., Хомяков А.В., Акиншин О.Н. Аппроксимация порога обнаружения цели на фоне отражений от морской поверхности // Сб. трудов 13 НТК "Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования земли". Сочи, 2016. С. 311-314.
3. Bocquet S. Calculation. Radar Probability of Detection in K-Distributed Sea Clutter and Noise: DSTO Defence Science and Technology Organisation, 2011. 35 p.
4. Abraham D.A. Detection-Threshold Approximation for Non-Gaussian Backgrounds // IEEE Journal of Oceanic Engineering. Vol. 35. No. 2, 2010. P. TBD.
5. Alban E.X., Magaña M.E., Skinner H.A. Low Sample Size Estimator for K Distributed Noise // Journal of Signal and Information Processing. 2012. No. 3. P. 293-307.
6. Милащенко Е.А., Валеев В.Г. Исследование характеристик обнаружения мелких морских целей с учетом негауссовских морских отражений // VII Всероссийская научно-техническая конференция «Радиолокация и радиосвязь». Сборник трудов, 2013. С. 88-92.
Румянцев Владимир Львович, д-р техн. наук, профессор, заместитель начальника отдела, cdhaeacdhae.ru, Россия, Тула, АО Центральное конструкторское бюро аппаратостроения,
Акиншин Олег Николаевич, канд. техн. наук, заместитель начальника отдела, cdhaeacdhae.ru, Россия, Тула, АО Центральное конструкторское бюро аппарато-строения,
Курбатский Сергей Алексеевич, начальник отделения, cdhaeacdhae.ru, Россия, Тула, АО Центральное конструкторское бюро аппаратостроения
METHODS AND SCHEMES FOR PROCESSING RADAR SIGNALS REFLECTED FROM
SURFACE OBJECTS
V.L. Rumyantsev, O.N. Akinshin, S.A. Kurhatsky
The characteristics of the surface target detection for noise model hased on K - dis-trihution for different parameters characterizing the sea state, as well as feature detection for noise model hased on Releascom distrihution. The procedure for coordinated processing of radar signals, as well as the algorithm for forming the threshold, is defined.
Key words: model of the signal and the radar reflections, a detection threshold.
200
Rumyantsev Vladimir Lvovich, doctor of technical sciences, professor, deputy head of department, cdbaeacdbae. ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Apparatus Engineering,
Akinshin Oleg Nikolaevich, candidate of technical sciences, deputy head of the d epartment, cdbaeacdbae. ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Apparatus Engineering,
Sergey Alekseevich Kurbatsky, head of the department, cdbae@,cdbae.ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Apparatus Engineering
УДК 621.396.67
ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПЛАНАРНЫХ АНТЕНН СИСТЕМ ФИКСИРОВАННОГО ШИРОКОПОЛОСНОГО БЕСПРОВОДНОГО ДОСТУПА
Д.Ю. Шеянов, Н.Ю. Ключко, М.Е. Елесин, А.А. Горшков
В статье исследуется возможность использования элементов теории модально-матричного анализа антенных решеток применительно к планарным антеннам. Приводится математическое описание основных энергетических характеристик планарной антенны с потерями, как многовходовой излучающей системы на базе теории диссипативных матриц физических многополюсных СВЧ-устройств. Сформулирована задача максимизации энергетических характеристик планарной антенны и аналитически обоснована возможность ее решения.
Ключевые слова: планарная антенна, коэффициент усиления, характеристика направленности, матрица рассеяния, вектор возбуждения.
Энергетическая эффективность современных радиотехнических систем, реализующих технологии фиксированного широкополосного беспроводного доступа (ШБД) в СВЧ диапазоне, во многом зависит от такой структуры применяемой планарной антенны (ПА), при которой будет решена задача достижения в фиксированной полосе рабочих частот максимального значения коэффициента направленного действия (КНД) или коэффициента усиления (КУ).
Технологически и конструктивно ПА представляет собой плоскую антенную решетку, в которой на общем металлическом рефлекторе с нанесенной на него диэлектрической подложкой, располагаются в определенном порядке и на установленном расстоянии друг от друга антенные элементы или элементарные излучатели, имеющие различную форму и соответствующие рабочему диапазону частот размеры (рис. 1). Элементарные излучатели, называемые обычно патч-элементами или патч-антеннами (patch antenna), выполняются с использованием микрополосковой технологии печатного монтажа. Достоинствами использования патч-элементов в массиве плоской антенной решетки являются значительная надежность, связанная с высокой точностью изготовления элементов небольших
