CC BY
7№ 4 (168) - 2024
MEANS OF COMMUNICATION EQUIPMENT
УДК 621.396
DOI: 10.24412/2782-2141 -2024-4-69-76
Методы моделирования в создании систем и средств вторичной радиолокации
Буткевич Ю. Р., Логинов С. С., Смолин А. Ю., Яруллин Р. Р.
Аннотация. В данной статье приведен анализ существующих множества моделей, позволяющих существенно снизить затраты на разработку радиоэлектронных систем и средств вторичной радиолокации. Постановка задачи представленной статьи, заключается в перечислении существующих методов моделирования радиоэлектронных систем, их классификации по объединяющим признакам и приведении предполагаемых результатов, которых с их помощью можно достичь, с целью оптимального проектирования систем и средств вторичной радиолокации. Методы: Используя аналитический метод исследования, определены основные типы моделей, их свойства и полученные результаты, и предложена соответствующая классификация. Полученные результаты представляют собой подробную и полную классификацию моделей различных видов, позволяющих решить задачи квазиоптимального проектирования отдельных схем, устройств, средств и системы в целом. Модели: модель ситуации, модель радиоэлектронного противодействия, модель нарушителя, модель распределения объектов в зонах, их движения и порядка применения средств системы, модели условий распространения радиоволн, модели противодействия средствам системы, модели функционирования устройств, входящих в состав средств вторичной радиолокации, модели функционирования средств, модель воспроизведения условий функционирования средств, установка полунатурного моделирования условий применения системы и средств, модель оценки характеристик антенных систем, комплекс облета и оценки технических решений по сопряжению приемо-передающих средств вторичной радиолокации при размещении на объектах и информационно-регистрирующий комплекс определения условий функционирования и контроля применения средств вторичной радиолокации подробно описаны и поделены на пять уровней Практическая значимость: Представленные результаты могут быть использованы при проектировании радиоэлектронных систем и средств связи вторичной радиолокации.
Ключевые слов: классификация моделей, натурные модели, полунатурные модели, типы моделей.
Создание сложных радиоэлектронных систем, является комплексной задачей. При проектировании системы в целом и входящих в нее средств должны использоваться модели различных видов, позволяющие существенно снизить затраты на разработку, выявить существенные недостатки, неточности реализации закладываемых алгоритмов на ранних стадиях разработки. Проектирование любых радиоэлектронных систем ведется на разных уровнях описания реальных устройств, требующих построения различных моделей: электромагнитных, схемотехнических, системотехнических [1-4]. Создание обобщенной модели всех процессов, протекающих в реальных устройствах, несмотря на развитие современных вычислительных средств, в настоящее время представляется невозможным. Поэтому возникает необходимость развития различных видов моделей, позволяющих решить задачи квазиоптимального проектирования отдельных схем, устройств, средств и системы в целом. Таким образом, целью данной статьи является классификация моделей, которые необходимо использовать при проектировании систем и средств вторичной радиолокации.
На начальном этапе проектирования любой системы, прежде всего, должны формулироваться требования, которые к ней предъявляются. Данные описания являются фактически моделями первого уровня (табл. 1) проектирования систем вторичной радиолокации.
Постановка задачи
Основная часть
Modeling of complex organizational and technical systems
69
Таблица 1 - Классификация моделей, необходимых при создании систем и средств опознавания
№ Тип модели Наименование модели Результаты на выходе модели
1. Описательные модели применения и противодействия системе Модель ситуации Описание порядка применения системы и средств
Модель радиоэлектронного противодействия Описание способов радиоэлектронного противодействия, включая способы провоцирования и имитации
Модель нарушителя Описание нарушителя и путей парирования угроз от его действий
2. Аналитические и компьютерные модели применения систем Модель распределения объектов в зонах, их движения и порядка применения средств системы Оценки плотностей вероятностей распределений сигналов на входе средств
Модели условий распространения радиоволн
Модели противодействия средствам системы Оценки плотностей вероятностей распределений помех на входе средств
3. Аналитические и компьютерные модели функционирования средств Модели функционирования устройств, входящих в состав средств опознавания Оценки вероятностей прохождения сигналов в устройствах
Модели функционирования средств Оценки вероятностей прохождения сигналов в средствах и системных характеристик
4. Полунатурные модели Модель воспроизведения условий функционирования средств Оценка прохождения сигналов в реальных устройствах и средствах
Установка полунатурного моделирования условий применения системы и средств Оценка соответствия тактико-технических (системных) характеристик средств
Модель оценки характеристик антенных систем Оценка характеристик антенных систем
5. Натурные модели и комплексы Комплекс облета и оценки технических решений по сопряжению запросчиков системы государственного опознавания при размещении на объектах ВВТ Оценка выполнения вероятностных характеристик средств при размещении на объектах вооружений и военной техники (ВВТ)
Информационно-регистрирующий комплекс определения условий функционирования и контроля применения средств опознавания Оценка реальных условий функционирования и контроля применения средств опознавания
В качестве моделей данного уровня должны использоваться: модель ситуации, модель радиоэлектронного противодействия и модель нарушителя. В качестве общей задачи описательных моделей можно рассматривать формирование порядка применения проектируемой системы и методов противодействия различного вида.
Описательные модели применения и противодействия системе позволяют перейти к моделям второго уровня - аналитическим и компьютерным моделям применения систем (табл. 1). Модели применения предполагают описание распределения объектов в зонах их движения и порядка использования средств проектируемой системы. Такое описание требует определения размеров моделируемой зоны, задания плотностей распределения объектов по высотам, координатам, введения классификации типов средств системы (по дальностям действия, линиям взаимодействия и др.). Важным элементом подобных моделей является определение алгоритмов применения средств системы от наиболее простого задания коэффициентов включения до определения признаков или условий взаимодействия средств, происходящих в моделируемой ситуации. Радиоэлектронные системы функционируют в сложных условиях распространения радиоволн. В радиотехнике в течение всего периода существования были разработаны различные модели, позволяющие учитывать распространение
радиоволн в различных условиях. Не претендуя на полноту всех используемых моделей, необходимо отметить следующие: распространение радиоволн с учетом затенения, модели мелко- и крупномасштабных замираний [5], модели отражений от винтов вертолета [6-10], модели отражений от турбин самолета [11-15], модели отражений от поверхности моря [16-20], модели распространения в условиях городской застройки [21-25], модели распространения в условиях пересеченной местности [26-30]. Модели распределения объектов в зонах, их движения и порядка применения средств системы, а также модели распространения радиоволн позволяют оценить многомерные плотности вероятностей распределения сигналов на входе средств. Использование модели радиоэлектронного противодействия с учетом моделей распространения радиоволн позволяет сформировать оценки плотностей вероятностей распределений помех на входе средств.
Оценки многомерных плотностей вероятностей сигналов и помех позволяют перейти к третьему уровню моделирования радиоэлектронных систем - созданию аналитических и компьютерных моделей функционирования средств. Радиоэлектронные устройства, входящие в состав средств вторичной радиолокации, представляют собой совокупность линейных, нелинейных, инерционных и безынерционных элементов, описываемых известными аналитическими выражениями [31]. В то же время развитие компьютерного моделирования позволило создать целый ряд программных средств системо- и схемотехнического уровня, используемых разработчиками. Модели функционирования устройств, входящих в состав средств вторичной радиолокации позволяют оценить вероятности прохождения сигналов в условиях действия смесей сигналов и помех, полученных на втором уровне моделирования. В свою очередь модели функционирования устройств позволяют синтезировать модели функционирования средств как совокупности устройств. Такие модели позволяют производить оценку системных характеристик средств вторичной радиолокации в заданных условиях применения. Фактически на данном уровне моделирования оценивается возможность выполнения основополагающих требований к системным характеристикам.
В качестве четвертого уровня моделирования предлагается использовать полунатурные модели условий функционирования и условий применения средств системы (табл. 1). Модель воспроизведения условий функционирования средств может быть единой с моделью условий применения средств системы. В то же время у приведенной в табл. 1 классификации имеется определенный смысл. Под моделью воспроизведения условий функционирования средств предполагается совокупность полунатурных моделей сложных условий сигнально-помеховой обстановки и условий распространения радиоволн. В то же время полунатурная модель применения предполагает сосредоточение основного внимания на вопросах порядка применения системы и средств.
Антенные системы значительно влияют на результирующие характеристики радиоэлектронных систем. Для оценки характеристик антенн необходимо использование полунатурных моделей, представляющих собой безэховые камеры, предназначенные для оценки характеристик направленности и уровней боковых лепестков антенн. Оценки, получаемые в данных моделях, могут использоваться для уточнения моделей третьего уровня.
Натурные модели и комплексы (табл. 1) позволяют оценить вероятностные характеристики средств при их размещении непосредственно на объектах. Одной из основных проблем при сопряжении приемо-передающих устройств с комплексами обнаружения является оценка вероятностных характеристик вторичной радиолокации при различных высотах и дальностях полета опознаваемого объекта. В подобных случаях обычно использовались пилотируемые летательные аппараты. Развитие беспилотных летательных аппаратов и улучшение массогабаритных характеристик приемо-передающих устройств системы вторичной радиолокации позволяет в настоящее время по-новому подойти к процессам натурного моделирования сопряжения приемо-передающих устройств с комплексами обнаружения. Оценка реальных условий функционирования и контроля применения средств вторичной радиолокации является важным этапом оценки эффективности их применения. Подобные оценки должны
выполняться с помощью информационно-регистрирующих комплексов определения условий функционирования и контроля применения средств вторичной радиолокации. Подобные комплексы позволяют получить необходимые данные для уточнения и корректировки моделей практически всех анализируемых в данной работе уровней, уточнить требования к перспективным системам и средствам вторичной радиолокации.
Выводы
1) Предложена классификация моделей, которые необходимо использовать при проектировании систем и средств вторичной радиолокации.
2) Описательные, аналитические, компьютерные, полунатурные и натурные модели применения и функционирования позволяют сформировать единый комплексный подход к проектированию систем и средств вторичной радиолокации от корректного задания требований до всесторонней оценки получаемых характеристик.
Литература
1. Плотницкая Е. С., Веремьев В. И., Воробьев Е. Н. Теоретическая модель сигнала, отраженного от вращающихся винтов вертолета // Доклады 22 международной НТК DSPA-2020. IEEE, 2020. С. 327-331.
2. Гейстер С. Р., Нгуен Т. Т. Математические модели радиолокационного сигнала, отраженного от несущего винта вертолета, в приложении к обращенному синтезу апертуры // Известия вузов России. Радиоэлектроника. Т. 22. 2019. № 3. С. 74-87.
3. Poonle A. A., and Owolabi O. J. Path Loss Modelling Of UHF Radio Wave Propagation in Ado-Ekiti, Nigeria. ABUAD Journal of Engineering Research and Development (AJERD), 2019. V. 2 (1). Pp. 90-102.
4. Ogbulezie J. C., Akonjom N. A., Ojomu S. A., Ezugwu A. O., and Igajah I. E. A Review of Path Loss Models for Uhfradiowaves Propagation: Trends and Assessment. International Journal of Research in Engineering and Science. 2016. V. 4 (7). Pp. 67-75.
5. Ebhota C. V., Isabona J., and Srivastava V. M. Base Line Knowledge on Propagation Modelling and Prediction Techniques in Wireless Communication Networks. Journal of Engineering and Applied Sciences. 2018. V. 13 (7). Pp. 1919-1934.
6. Nazmat T. S. B., Nasir F., Segun I. P., Muhammed A. S., Abdulkarim A. O., and Carlos T. C., "Path Loss Predictions For Multi-Transmitter Radio Propagation In VHF Bands Using Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System", Engineering Science and Technology, an International Journal, Elsevier. Pp 679-691, 2018.
7. Saakian A. S. Radiowave Propagation Fundamentals. Artech House. 2011.
8. Sizun H. Radio Wave Propagation for Telecommunication Applications. 2011.
9. Нгуен Тьен Тхай, Нгуен Чунт Тхань, Нгуен Тьен Тай. Устранение влияния сигнала, отраженного от корпуса летательного аппарата, на каналы построения изображений его винтов // Евразийский Союз Ученых. 2020. Т. 2. № 71. С. 32-37.
10. Si Tran Nguyen Nguyen, et al. Signal Separation of Helicopter Radar Returns Using Wavelet-Based Sparse Signal Optimisation. Edinburgh. National Security and ISR Division Defence Science and Technology Group, 2016. 70 p.
11. Banczyk M. K., Samczynski P., Kulpa K., Misiurewicz J. Micro-Doppler signatures of helicopters in multistatic passive radars // IET Radar Sonar Navigation. 2015. V. 9. № 9. Pp. 1276-1283.
12. Богданов А. В., Лобанов А. А., Кучин А. А., Голубенко В. А. Метод комплексного распознавания воздушных целей в импульсно-доплеровских РЛС воздушного базирования на этапе первичной обработки сигналов // Журнал СФУ. Техника и технологии. 2020. № 13 (3). С. 311-327.
13. Воробьев Е. Н. Распознавание воздушных целей в пассивном когерентном локаторе: дис. канд. техн. наук: 2.2.16. СПб., 2022. 120 с.
14. Lim H., Myung N. High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation Analysis of Aircraft Models // Journal of Electromagnetic Waves and Applications. 2011. № 25 (8-9). Pp. 1092-1102.
15. Надточий В. Н. Математическая модель отраженного сигнала от воздушной цели с турбореактивным двигателем // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал. 2017. № 4 (19). С. 1-9.
16. Слюсарь Н. М. Частотные спектры сигналов, отраженных от самолетов с турбореактивными двигателями // Информационные радиосистемы и радиотехнологии. 2020. Материалы Республиканской научно-практической конференции. - Минск: БГУИР, 2020. - С. 257-261.
17. Малиновский В. В., Кориненко А. Е., Кудрявцев В. Н. Эмпирическая модель радиолокационного рассеяния в диапазоне длин волн 3 см на морской поверхности при больших углах падения // Известия вузов. Радиофизика. 2018. № 61 (2). С. 110-121.
18. Ерёмка В. Д., Кабанов В. А., Логвинов Ю. Ф., Мыценко И. М., Разсказовский В. Б., Роенко А. Н. Особенности распространения радиоволн над морской поверхностью. - Севастополь: Вебер, 2013. - 217 с.
19. Милащенко Е. А., Валеев В. Г. Прогнозирование характеристик обнаружения мелких морских целей с учетом негауссовских морских отражений применительно к когерентно-импульсной РЛС // Журнал Радиоэлектроники. 20 14. № 3. С. 1-12.
20. Пирогов А. А., Жураковский В. Н. Моделирование сигналов, отраженных от взволнованной морской поверхности // Инженерный Вестник. 2017. № 5. С. 26-41.
21. Шебалкова Л. В. Моделирование сигнала, отраженного от морской поверхности // Интерэкспо ГЕО-Сибирь - 2017: 13 междунар. науч. конг. и выставка «Наука. Оборона. Безопасность - 2017»: сб. матер. национ. науч. конф. Новосибирск, 17-21 апр. 2017 г. - Новосибирск: СГУГиТ, 2017. - С. 81-84.
22. Тихомиров А. В., Омельянчук Е. В., Семенова А. Ю., Михайлов В. Ю. Прогнозирование параметров распространения радиоволн в условиях городской застройки при использовании низко расположенных антенн // Труды МАИ. 2017. № 97. С. 1-20.
23. Асотов Д. В., Авдеев В. Б., Сладких В. А., Матвеев Б. В. Моделирование процессов распространения радиоволн в условиях городской застройки // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2013. № 9 (4). С. 1-5.
24. Затучный Д. А., Сладь Ж. В. О влиянии на распространение радиоволн в городе профиля его застройки // Научный Вестник МГТУ ГА. 2015. № 222. С. 37-43.
25. Коврегин В. Н., Коврегина Г. М. Метод активного радиолокационного наблюдения дронов при мешающих отражениях в условиях городской застройки // Системный анализ и логистика. 2023. Вып. №2 (36). С. 11-19. DOI: 10.31799/2077-5687-2023-2-11-19.
26. Corre Y. Yves Lostanlen Three-Dimensional Urban EM Wave Propagation Model for Radio Network Planning and Optimization Over Large Areas // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2009. № 58 (7). Pp. 3112-3123.
27. Дятко А. А., Костромицкий С. М., Шумский П. Н. Математическая модель сигнала, отраженного от земной поверхности, при сопровождении РЛС низколетящей цели // Доклады БГУИР. 2015. № 8 (94). С. 17-23.
28. Смирнов Н. В. Исследование работы радиовысотомера с линейной частотной модуляцией над лесной поверхностью. Пояснительная записка магистра. - Екатеринбург: УрФУ, 2015. - 143 с.
29. Якута К. И. Математическая модель радиовысотомера. - Минск: УО «Белорусская государственная академия авиации», 2021. - 18 с.
30. Фомин А. Н., Тяпкин В. Н., Дмитриев Д. Д. и др. Теоретические и физические основы радиолокации и специального мониторинга / под общ. ред. И. Н. Ищука. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2016. 292 с.
31. Bokov A., MarkovY., Vazhenin V., MargilevskyS. Universal mathematical model of SAR signals for natural surfaces // ITM Web Conf. Volume 30, 2019 29th International Crimean Conference "Microwave & Telecommunication Technology" (CriMiCo'2019). 2019. Pp. 1-7.
References
1. Plotnitskaya E. S., Veremyev V. I., Vorobyov E. N. Teoreticheskaya model' signala, otrazhennogo ot vrashchayushchihsya vintov vertoleta [Theoretical model of a signal reflected from rotating helicopter rotors]. Doklady 22-j mezhdunarodnoj konferencii DSPA2020 [Proceedings of the 22-nd international conference DSPA-2020]. IEEE, 2020. Pp. 327-331. (In Russian)
2. Geister S. R., Nguyen T. T. Matematicheskie modeli radiolokacionnogo signala, otrazhennogo ot nesushchego vinta vertoleta, v prilozhenii k obrashchennomu sintezu apertury [Mathematical models of a radar signal reflected from a helicopter main rotor as applied to inverse aperture synthesis]. Izvestiya vuzov Rossii. Radioelektronika [Bulletin of Russian Universities. Radio Electronics]. 2019. V. 22. No. 3. Pp. 74-87. (In Russian)
3. Poonle A. A., and Owolabi O. J. Path Loss Modelling Of UHF Radio Wave Propagation in Ado-Ekiti, Nigeria. ABUAD Journal of Engineering Research and Development (AJERD), 2019. V. 2 (1). Pp. 90-102.
4. Ogbulezie J. C., Akonjom N. A., Ojomu S. A., Ezugwu A. O., and Igajah I. E. A Review of Path Loss Models for Uhfradiowaves Propagation: Trends and Assessment. International Journal of Research in Engineering and Science. 2016. V. 4 (7). Pp. 67-75.
5. Ebhota C. V., Isabona J., and Srivastava V. M. Base Line Knowledge on Propagation Modelling and Prediction Techniques in Wireless Communication Networks. Journal of Engineering and Applied Sciences. 2018. V. 13 (7). Pp. 1919-1934.
6. Nazmat T. S. B., Nasir F., Segun I. P., Muhammed A. S., Abdulkarim A. O., and Carlos T. C. Path Loss Predictions For Multi-Transmitter Radio Propagation In VHF Bands Using Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System. Engineering Science and Technology, an International Journal, Elsevier. 2018. Pp. 679-691.
7. Saakian A. S. Radiowave Propagation Fundamentals. Artech House. 2011.
8. Sizun H. Radio Wave Propagation for Telecommunication Applications. 2011.
9. Nguyen Tien Thai, Nguyen Chunt Thanh, Nguyen Tien Thai Ustranenie vliyaniya signala, otrazhennogo ot korpusa letatel'nogo apparata, na kanaly postroeniya izobrazhenij ego vintov [Elimination of the influence of a signal reflected from an aircraft body on the channels for constructing images of its rotors]. Evrazijskij Soyuz Uchenyh (ESU) [Eurasian Union of Scientists (ESU)]. 2020. V. 2. No 71. Pp. 32-37.
10. Si Tran Nguyen Nguyen, Sandun Kodituwakku, Rocco Melino. Hai-Thanh Tran Signal Separation of Helicopter Radar Returns Using Wavelet-Based Sparse Signal Optimisation. Edinburgh. National Security and ISR Division Defence Science and Technology Group. 2016. 70 p.
11. Banczyk M. K., Samczynski P., Kulpa K., Misiurewicz J. Micro-Doppler signatures of helicopters in multistatic passive radars. IET Radar Sonar Navigation. 2015. V. 9. No 9. Pp. 1276-1283.
12. Bogdanov A. V., Lobanov A. A., Kuchin A. A., Golubenko V. A. Metod kompleksnogo raspoznavaniya vozdushnyh celej v impul'sno-doplerovskih RLS vozdushnogo bazirovaniya na etape pervichnoj obrabotki signalov [Method of integrated recognition of air targets in air-based pulse-Doppler radars at the stage of primary signal processing]. ZHurnal SFU. Tekhnika i tekhnologii [Journal of SFU. Engineering and Technology]. 2020. No. 13 (3). Pp. 311-327. (In Russian)
13. Vorobyov E. N. Raspoznavanie vozdushnyh celej v passivnom kogerentnom lokatore: dis. kand. tekhn. nauk: 2.2.16. [Recognition of air targets in a passive coherent radar: diss. cand. sciences: 2.2.16]. St. Petersburg. 2022. 120 p. (In Russian)
14. Lim H., Myung N. High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation Analysis of Aircraft Models. Journal of Electromagnetic Waves and Applications. 2011. No 25 (8-9). Pp. 1092-1102.
15. Nadtochiy V. N. Matematicheskaya model' otrazhennogo signala ot vozdushnoj celi s turboreaktivnym dvigatelem [Mathematical Model of the Reflected Signal from an Air Target with a Turbojet Engine]. Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. Nauchnyj zhurnal [Modeling, Optimization and Information Technology. Scientific Journal]. 2017. No. 4 (19) (In Russian)
16. Slyusar N. M. CHastotnye spektry signalov, otrazhennyh ot samoletov s turboreaktivnymi dvigatelyami [Frequency Spectra of Signals Reflected from Aircraft with Turbojet Engines]. Informacionnye radiosistemy i radiotekhnologii [Information Radio Systems and Radio Technologies]. 2020. Proc. Rep. scientific-practical. conf. Minsk. BSUIR, 2020. Pp. 257-261. (In Russian)
17. Malinovsky V. V., Korinenko A. E., Kudryavtsev V. N. Empiricheskaya model' radiolokacionnogo rasseyaniya v diapazone dlin voln 3 sm na morskoj poverhnosti pri bol'shih uglah padeniya [Empirical Model of Radar Scattering in the 3 cm Wavelength Range on the Sea Surface at Large Angles of Incident]. Izvestiya vuzov. Radiofizika [News of Universities. Radiophysics]. 2018. No. 61 (2). Pp. 110-121. (In Russian)
18. Eremka V. D., Kabanov V. A., Logvinov Yu. F., Mytsenko I. M., Razskazovsky V. B., Roenko A. N. Osobennosti rasprostraneniya radiovoln nad morskoj poverhnost'yu [Features of radio wave propagation over the sea surface]. Sevastopol. Weber, 2013. 217 p. (In Russian)
19. Milashchenko E. A., Valeev V. G. Prognozirovanie harakteristik obnaruzheniya melkih morskih celej s uchetom negaussovskih morskih otrazhenij primenitel'no k kogerentno-impul'snoj RLS [Forecasting the detection characteristics of small sea targets taking into account non-Gaussian sea reflections as applied to a coherent pulse radar]. ZHurnal Radioelektroniki [Journal of Radio Electronics]. 2014. No. 3 (In Russian)
20. Pirogov A. A., Zhurakovsky V. N. Modelirovanie signalov, otrazhennyh ot vzvolnovannoj morskoj poverhnosti [Modeling signals reflected from a rough sea surface]. Inzhenernyj Vestnik [Engineering Bulletin]. 2017. No. 5. Pp. 26-41 (In Russian)
21. Shebalkova L. V. Modelirovanie signala, otrazhennogo ot morskoj poverhnosti [Modeling of a signal reflected from the sea surface]. Interekspo GEO-Sibir' - 2017: 13 mezhdunar. nauch. kong. i vystavka «Nauka. Oborona. Bezopasnost' - 2017»: sb. materialov nacion. nauch konf. [Interexpo GEO-Siberia-2017. 13-th
international scientific congress and exhibition «Science. Defense. Security - 2017». Election of materials of the national scientific conf]. Novosibirsk. April 17-21, 2017. Novosibirsk. SGUGiT, 2017. Pp. 81-84 (In Russian)
22. Tikhomirov A. V., Omelyanchuk E. V., Semenova A. Yu., Mikhailov V. Yu. Prognozirovanie parametrov rasprostraneniya radiovoln v usloviyah gorodskoj zastrojk pri ispol'zovanii nizko raspolozhennyh antenn [Forecasting the parameters of radio wave propagation in urban areas using low-lying antennas]. Trudy MAI [Proceedings of MAI]. 2017. No. 97 (In Russian)
23. Asotov D. V., Avdeev V. B., Sladkikh V. A., Matveev B. V. Modelirovanie processov rasprostraneniya radiovoln v usloviyah gorodskoj zastrojk [Modeling of radio wave propagation processes in urban development]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of the Voronezh State Technical University]. 2013. No. 9 (4) (in Russian)
24. Zatuchny D. A., Slad Zh. V. O vliyanii na rasprostranenie radiovoln v gorode profilya ego zastrojki [On the influence of the development profile on radio wave propagation in the city]. Nauchnyj Vestnik MGTU GA [Scientific Bulletin of Moscow State Technical University of Civil Aviation]. 2015. No. 222. Pp. 37-43 (in Russian)
25. Kovregin V. N., Kovregina G. M. Metod aktivnogo radiolokacionnogo nablyudeniya dronov pri meshayushchih otrazheniyah v usloviyah gorodskoj zastrojki [Method of active radar surveillance of drones with interfering reflections in urban development]. Sistemnyj analiz i logistika [Systems analysis and logistics: journal]. 2023. Is. No. 2 (36). St-Petersburg. GUAP. Pp. 11-19. DOI: 10.31799/2077-5687-2023-211-19 (in Russian)
26. Corre Y. Yves Lostanlen Three-Dimensional Urban EM Wave Propagation Model for Radio Network Planning and Optimization Over Large Areas. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2009. No. 58 (7). Pp. 3112-3123.
27. Dyatko A. A., Kostromitsky S. M., Shumsky P. N. Matematicheskaya model' signala, otrazhennogo ot zemnoj poverhnosti, pri soprovozhdenii RLS nizkoletyashchej celi [Mathematical model of a signal reflected from the earth's surface when tracking a low-flying target by radar]. Doklady BGUIR [Reports of BSUIR]. 2015. No. 8 (94). Pp. 17-23 (in Russian)
28. Smirnov N. V. Issledovanie raboty radiovysotomera s linejnoj chastotnoj modulyaciej nad lesnoj poverhnost'yu. Poyasnitel'naya zapiska magistra [Study of the operation of a radio altimeter with linear frequency modulation over a forest surface. Explanatory note of the master's degree]. Ekaterinburg. UrFU. 2015. 143 p. (in Russian)
29. Yakuta K. I. Matematicheskaya model' radiovysotomera [Mathematical model of a radio altimeter]. Minsk. UO "Belarusian State Aviation Academy". 2021. 18 p. (in Russian)
30. Fomin A. N., Tyapkin V. N., Dmitriev D. D. [et al.]. Teoreticheskie i fizicheskie osnovy radiolokacii i special'nogo monitoringa [Theoretical and physical foundations of radar and special monitoring]. Krasnoyarsk. Sib. federal. un-t, 2016. 292 p. (in Russian)
31. Bokov A., Markov Y., Vazhenin V., Margilevsky S. Universal mathematical model of SAR signals for natural surfaces. ITM Web Conf. Volume 30, 2019 29-th International Crimean Conference "Microwave & Telecommunication Technology" (CriMiCo'2019). 2019. Pp. 1-7.
Статья поступила 17 сентября 2024 г.
Информация об авторах
Буткевич Юрий Рудольфович - аспирант кафедры Электронных и квантовых средств передачи информации (ЭКСПИ). Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ. Область научных интересов: полунатурное моделирование, динамических хаос. Тел.: 8-986-929-15-91. E-mail: [email protected].
Логинов Сергей Сергеевич - доктор технических наук, профессор кафедры ЭКСПИ Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ. Область научных интересов: динамический хаос. Тел.:8-905-023-67-99. E-mail: [email protected].
Смолин Андрей Юрьевич - ведущий инженер. АО «НПО «Радиоэлектроника» им. В.И. Шимко». Область научных интересов: теория вероятностей. Тел.: 8-939-397-97-25.
Яруллин Раушан Разапович - главный конструктор по системным вопросам. АО «НПО «Радиоэлектроника» им. В.И. Шимко». Область научных интересов: полунатурное моделирование, система вторичной радиолокации. Тел.: 8-904-763-79-48.
Адрес: 420029, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Журналистов, д. 50.
Modeling methods in the creation of secondary radar systems and facilities
Yu. R. Butkevich, S. S. Loginov, A. Yu. Smolin, R. R. Yarullin
Annotation. This article provides an analysis of the existing set of models that can significantly reduce the cost of developing radio-electronic systems and secondary radar facilities. The task of the presented article is to list the existing methods of modeling radioelectronic systems, classify them according to unifying features and bring the expected results that can be achieved with their help, in order to optimally design secondary radar systems and facilities. Methods: uing the analytical research method, the main types of models, their properties and the results obtained are determined, and an appropriate classification is proposed. The results obtained represent a detailed and complete classification of models of various types that allow solving the problems of quasi-optimal design of individual circuits, devices, tools and the system as a whole. Models: a model of the situation, a model of electronic countermeasures, an intruder model, a model of the distribution of objects in zones, their movement and the order of application of system means, models of radio wave propagation conditions, models of countering system means, models of the functioning of devices that are part of secondary radar means, models of the functioning of means, a model for reproducing the conditions of functioning of means, installation of semi-natural modeling conditions of application of the system and facilities, a model for evaluating the characteristics of antenna systems, the complex of overflight and evaluation of technical solutions for the coupling of secondary radar receiving and transmitting facilities when placed on facilities and the information and recording complex for determining the conditions of operation and monitoring the use of secondary radar facilities are described in detail and divided into five levels of practical significance: the presented results can be used in the design of radio electronic systems and communications of secondary radar.
Keywords: classification of models, full-scale models, semi-natural models, types of models.
Information about the authors
Butkevich Yuri Rudolfovich - postgraduate student of the Department of EQMIT "Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev - KAI", scientific director Loginov S.S. Research interests: semi-natural modeling, dynamic chaos. Tel.: 89869291591. E-mail: [email protected]
Loginov Sergey Sergeevich - Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Electronic and Quantum Means of Information Transmission (EQMIT) of the Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev - KAI. Research interests: dynamic chaos. Tel.: 89050236799. E-mail: [email protected]
Smolin Andrey Yuryevich - Leading Engineer of JSC NPO Radioelectronics named after V.I. Shimko. research interests: probability theory. Tel.: 89393979725
Yarullin Raushan Razapovich - Chief Designer for System Issues of JSC NPO Radioelectronics named after V.I. Shimko. research interests: semi-natural modeling, secondary radar system. Tel.: 89047637948. Address: 420029, Russia, Republic of Tatarstan, Kazan, Zhurnalistov Street 50.
Библиографическая ссылка на статью:
Буткевич Ю. Р., Логинов С. С., Смолин А. Ю., Яруллин Р. Р. Методы моделирования в создании систем и средств вторичной радиолокации // Техника средств связи. 2024. № 4 (168). С. 69-76. DOI: 10.24412/2782-2141-2024-4-69-76
Reference for citation:
Butkevich Yu. R., Loginov S. S., Smolin A. Yu., Yarullin R. R. Modeling methods in the creation of secondary radar systems and facilities. Means of Communication Equipment. 2024. № 4 (168). Pp. 69-76. DOI: 10.24412/2782-2141-2024-4-69-76 (in Russian).
