Содержание к диссертации
Введение
Обзор известных приборов, предназначенных для обнаружения и наблюдения за живыми объектами, методов обработки данных и анализ их применения 18
Обзор известных приборов, предназначенных для обнаружения и наблюдения за людьми 18
Обзор методов селекции подвижных целей на фоне отражений от МП 36
1 Особенности построения СШП РЛС для обнаружения людей 36
2 Бланкирование сигналов, пришедших после первого 41
3 Сравнение частот сигналов Доплера цели и помехи 41
4 Корреляция сигналов радиолокатора, отраженных от цели и от помехи 47
Выводы по первой главе 57
Метод обнаружения подвижной цели на фоне помеховых переотражений от МП 59
Восстановление траектории движения по двум квадратурам 60
Выводы по второй главе 66
Математическое и имитационное моделирование процессов на выходе системы обработки 68
Модель системы СДЦ 68
1 Используемые методы моделирования 68
2 Структура модели системы обработки 71
Модель шума 72
Модель сигналов, отраженных от МП 73
Модель сигнала 73
Показатели функционирования. Условия их расчета
6 Описание программы моделирования 74
7 Результаты моделирования
7.1 Моделирование без шума 76
7.2 Моделирование с шумом 80
7.3 Выбор порогового значения коэффициента корреляции 82
8 Выводы по результатам моделирования 85
Описание проведения экспериментов и анализ полученных экспериментальных данных 87
1 Описание радиолокатора 87
1.1 Структурная схема радиолокатора 88
1.2 Принципы функционирования радиолокатора 91
2 Анализ шума в цепях системы СДЦ 99
2.1 Анализ шума на выходах квадратурных каналов 99
2.2 Анализ шума на выходе системы обработки 101
3 Эксперименты по наблюдению подвижного человека на фоне местных предметов 104
3.1 Общее описание экспериментов 104
3.2 Результаты экспериментов
4 Эксперименты по наблюдению двух подвижных людей 114
5 Выводы по результатам экспериментов 123
Заключение 128
Библиографический список
- Бланкирование сигналов, пришедших после первого
- Математическое и имитационное моделирование процессов на выходе системы обработки
- Показатели функционирования. Условия их расчета
- Принципы функционирования радиолокатора
Введение к работе
Актуальность работы
В последние годы во всем мире наблюдается интерес к такому направлению
радиотехники, как радиолокация биологических объектов. Это направление в
настоящее время начинает применяться в различных отраслях жизнедеятельности
человека и интенсивно развивается. Задача обнаружения движения человека за
непрозрачными преградами стоит перед спецслужбами и армией. Обнаружение
людей под обломками разрушенных зданий является одной из основных задач
спасательных операций после терактов и разрушений, вызванных землетрясениями.
Решать задачу обнаружения движения человека за оптически непрозрачными
препятствиями часто требуется внутри помещений, обычно не очень больших
размеров. Это приводит к тому, что цель (совершающий движение человек) может
находиться на фоне мешающих отражающих поверхностей, в том числе с
характеристиками отражения большими, чем у человека. В итоге слабый полезный
сигнал от человека может быть потерян на фоне отражений от местных предметов
(МП). Применение селекции движущихся целей позволяет в общем случае разделить
подвижные и неподвижные объекты, но так как отражения от МП интенсивные, то
возможен случай, когда переотраженные целью или МП сигналы будут по своей
интенсивности и характеру соответствовать реальной цели, так как получат
дополнительную модуляцию движением цели. Что приведет к ложному решению об
обнаружении еще одной, «ложной» цели (рис. 1).
Местный предмет
Помещение
Дополнительной проблемой при
радиолокационном обнаружении целей за
оптически непрозрачными преградами
является случай, когда в зоне обзора могут
находиться несколько подвижных людей, что
усложняет задачу обнаружения и определения
истинного количества реальных подвижных
целей.
п л т-г ~ Для решения поставленных задач
Рисунок I - Появление ЛОЖНОЙ гл V «
цели в результате модуляции наиболее широко применяются методы
сигнала, отраженного от МП
частотной модуляции и фазового детектирования. Использование широкополосных (ШП) и сверхширокополосных (СШП) импульсов позволяет осуществлять пространственную селекцию, что увеличивает точность и чувствительность используемых методов. Исследования в этой области ведутся и в России, и за рубежом и направлены на создание новой аппаратуры и новых теоретических моделей. Рассмотрение процессов распространения электромагнитной волны дает возможность построения математических моделей радиоустройств. Создание таких моделей позволит разрабатывать оптимальные алгоритмы обработки, даст возможность извлечения большей информации из сигналов, классифицировать и анализировать состояния целей, поможет сформулировать требования к аппаратным средствам радиолокаторов и определить наиболее перспективные направления развития рассматриваемой технологии.
Разработка методов разделения сигналов реальных целей и переотраженных сигналов от МП при сложном движении цели позволит синтезировать более эффективные схемы селекции движущейся цели, а также алгоритмы идентификации типа объекта.
Таким образом, задача разработки алгоритмов устранения ложных целей при обнаружении целей, совершающих сложное движение, является актуальной.
Цель работы
Разработка алгоритма идентификации перотраженных от МП сигналов при наличии в зоне обзора подвижной цели для их исключения из результатов обработки, что позволит устранить при радиолокационном наблюдении ложные цели.
Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи
-
Анализ существующих алгоритмов селекции движущихся целей на фоне отражений от МП применительно к целям, совершающим сложные движения, с целью устранения ложных целей.
-
Построение математических моделей наблюдения импульсного сверхширокополосного радиосигнала, отраженного от объекта, совершающего сложные движения, с целью анализа и выявления особенностей при наблюдении такой цели.
-
Синтез алгоритма принятия решения о наличии ложной цели при обнаружении подвижного объекта, совершающего сложные движения, при
использовании метода построения траектории подвижного объекта по двум квадратурам фазового приемника.
-
Создание программной модели и математическое моделирование разработанных методов в условиях наличия шумов и сигналов, отраженных от МП, с целью проверки их работоспособности.
-
Проведение экспериментов с использованием сверхширокополосных радиолокационных устройств для апробации предложенных алгоритмов в реальных условиях.
Предмет исследования
Предметом исследования является алгоритм обработки импульсных сигналов сверхширокополосных радиолокаторов с фазовым приемником, обеспечивающий идентификацию переотраженных от МП сигналов и устранение ложных целей при обнаружении подвижного человека.
Объект исследования
Объектом исследования является алгоритм принятия решения о наличии ложной цели при обнаружении подвижного человека при использовании метода построения траектории подвижного объекта по двум квадратурам фазового приемника с коррекцией нелинейных искажений.
Методы исследования
Решение поставленных задач осуществляется с использованием методов
статистической радиотехники и математического анализа, аналитического и
имитационного стохастического моделирования, экспериментальными
исследованиями.
Научная новизна
Радиолокационные методы обнаружения человека являются дистанционными и не требуют визуального контакта с целью, что обуславливает их неоспоримые преимущества перед традиционными контактными и визуальными средствами наблюдения. Радиолокационное обнаружение подвижного и, особенно, малоподвижного человека открывает новые возможности и ставит новые задачи. К ним относятся задачи обработки сигналов, отраженных от подвижного человека и
переотраженных МП, сигналов, отраженных от МП и переотраженных подвижным человеком.
Разработаны новые алгоритмы идентификации переотраженных от МП сигналов и алгоритмы устранения ложных целей при обнаружении подвижного человека при использовании метода построения траектории движения человека по двум квадратурам фазового приемника.
Созданы программные модули для сверхширокополосного радиолокатора, реализующие предложенные алгоритмы. Программные модули сочетают в себе возможности обработки данных, полученных как от реального радиолокатора, так и сгенерированных при помощи программы.
Получены качественные и количественные результаты, подтверждающие работоспособность предложенных алгоритмов и эффективность их использования.
Приведены новые экспериментальные результаты, полученные с использованием предложенных алгоритмов.
Практическая ценность и значимость
Предложены алгоритмы, позволяющие эффективно решить задачу принятия решения о наличии ложной цели по восстановленной траектории движения при радиолокационном обнаружении биологического объекта.
Исследование предложенных алгоритмов с помощью математического и имитационного моделирования позволяет сравнить их эффективность в различных ситуациях.
Реализованные в программе моделирования алгоритмы обработки сигнала позволяют оценить вычислительные затраты на обработку сигнала. Это имеет большое значение при выборе алгоритма с учетом вычислительных ресурсов системы обработки сверхширокополосного радиолокатора и при реализации потокового (в реальном времени) процесса обработки сигнала.
Достоверность
Обоснованность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационной работе, подтверждается использованием апробированных методов статистического анализа и высокой степенью совпадения результатов математического и имитационного моделирования, а также проверка предложенных алгоритмов на реальных данных в ходе проведенных экспериментов.
Проведенные экспериментальные исследования показали эффективность использования предложенного алгоритма в сверхширокополосных радиолокаторах для решения задач обнаружения биологических объектов на фоне переотражений от МП с устранением возникающих ложных целей.
Использование результатов работы
Предложенные методы и результаты математического и имитационного моделирования использовались в следующих научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах, выполненных в Московском авиационном институте:
-
СЧ ОКР «Создание аппаратно-программного комплекса, реализующего импульсное электромагнитное воздействие на технические средства и измерение характеристик отраженных от них сигналов», шифр «Воланд-М», контракт № 40460-14440/018/Ю-2010 от «10» июня 2010 года - заказчик ЗАО «Группа Защиты-ЮТТА».
-
СЧ НИР «Исследование возможности определения местоположения персонала, работающего на объекте с повышенной опасностью» Государственный контракт от 01 февраля 2008 года № 1649-03/35580-14440 СЧ НИР «Мокасин», шифр «Мокасин-МАИ», заказчик - Федеральное государственное унитарное предприятие «Научно-исследовательский институт «Квант».
3. Грант Российского фонда фундаментальных исследований «Обнаружение и
измерение параметров живых малоподвижных и неподвижных объектов с
использованием сверхширокополосных радиолокационных систем малой дальности».
Шифр «09-02-13581-офи_ц».
-
Грант Российского фонда фундаментальных исследований «Исследование особенностей работы и методов построения сверхширокополосных радиосистем с большими антеннами с учетом деформации структуры сигналов и диаграмм направленности, возникающей в процессе излучения и приема». Шифр «11-07-00732-а».
-
ОКР «Создание ряда высокоточных аппаратно-программных комплексов для дистанционного обнаружения и наблюдения живых объектов в интересах медицины, охраны и безопасности», шифр «2011-2.4-524-043-001», государственный контракт № 07.524.11.4011 от «3» ноября 2011 года - заказчик Министерство образования и науки Российской Федерации.
Апробация работы
Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
-
Международная конференция «Ultra wideband and Ultra short Impulse Signals». Ukraine, Sevastopol, 15-19 September, 2008.
-
3-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации». Россия, Суздаль, 22-24 сентября, 2009.
-
Международная научно-техническая конференция «Радиолокационные системы малой и сверхмалой дальности». Россия, Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, 28 января, 2013.
Публикации
По основным результатам выполненных в диссертации исследований опубликовано пять печатных работ, из них три научные статьи в журналах, находящихся в перечне ВАК, и тезисы двух докладов.
Положения, выносимые на защиту
-
Совмещение пространственной селекции и корреляционной обработки позволяет на основе предложенного алгоритма эффективно устранить ложную цель, возникающую из-за переотражений от местных предметов при радиолокационном обнаружении биологических объектов.
-
Для увеличения эффективности идентификации ложных целей адаптированы алгоритмы системы обработки к свойствам биологических объектов.
-
Разработанные математическая и имитационная модели систем обработки сигналов, принятых от квадратурного приемника, позволяют провести сравнительный анализ предложенных и известных алгоритмов при различных параметрах сигнала.
-
Разработаны программные модули для сверхширокополосного радиолокатора, реализующие идентификацию ложных целей по предложенному алгоритму.
Структура и объем диссертации
Диссертационная работа изложена на 140 страницах машинописного текста и состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 50 источников.
Бланкирование сигналов, пришедших после первого
Автономное устройство прислоняется к стене и активировано одним нажатием кнопки - время отображения деятельности внутри в течение 2 секунд.
Сегодня Cambridge Consultants анонсирует второе поколение своей застенной радиолокационной техники, которая выйдет на новый уровень качества изображения и простоту использования. Предоставление 3D обратной связи от места расположения и перемещения людей внутри здания, система в настоящее время переработана как отдельное портативное устройство, и будет предлагаться в стильном футляре со своим цветным дисплеем.
В этой новой версии радара Prism 200, Cambridge Consultants исключили необходимость внешнего управления и человеко-машинного интерфейса. Это достигнуто за счет интеграции мощного процессора, который сочетает в себе высокую производительность возможностей цифровой обработки сигнала с универсальным драйвером дисплея. Результаты выводятся сразу на встроенный в устройство 6.4-дюймовый цветной дисплей - или передаются на удаленный ноутбук.
Удерживаемый на стене или на штативе до 2 метров, Prism 200 излучает сверхширокополосные импульсы низкой частоты (UWB), которые проходят через строительные материалы толщиной более 40 см, для выявления активности в радиусе до 15 метров. Уникальной особенностью нового интеллектуального радара является множество антенн, что дает ему большое поле зрения - около 140 градусов в вертикальной и горизонтальной плоскостях - в сочетании с 3D-распознованием объекта и отслеживанием движения. Операторы могут использовать 3D возможности для определения позы людей: стоя, сидя или лежа, или отличать в обнаруженном объекте человека или животного.
Prism 200 в состоянии предоставить план и высоты просмотра. Бортовая обработка сигнала может быть настроена для широкого диапазона целевых приложений. Программируемые параметры включают в себя диапазон, скорость сканирования и назначение, а на дисплее информация может быть адаптирована для оптимизации представления данных для конкретных целей.
Система идентифицирует тело человека как совокупность целей одного цвета, чтобы дать ясное представление о движении каждого человека в пространстве. Однако многое еще можно доработать, в том числе способность сосредоточиться на живых/движущихся объектах, чтобы отслеживать историю перемещения отдельных людей и для создания картины статических объектов в комнате.
Cambridge Consultants сейчас находится на продвинутой стадии развития с ядром радара и разработки в различных климатических исполнениях. Готовая продукция, как ожидается, будет весить около Зкг вместе с литий-ионным аккумулятором, который предоставит около двух часов непрерывной работы. Благодаря тонкой форме и ручкам, устройство будет легко переносимым для солдат или работников аварийных служб. Радар может быть введен в эксплуатацию почти мгновенно: все, что требуется, чтобы начать мониторинг - одно нажатие кнопки, результат появится на встроенной системе отображения в течение 2 секунд. Радиолокатор TNO Physics and Electronics Laboratory В Лаборатории физики и электроники (TNO Physics and Electronics Laboratory) г. Гаага, Нидерланды, разрабатывается недорогой портативный радар для зондирования через стену, который предназначен для применения в ходе антитеррористических и военных операций [16] (рис. 3). Был разработан макет устройства, работающий на частоте 2.48 ГГц, сопряженный с персональным компьютером. В радиолокаторе использована частотная модуляция, а сам он работает в непрерывном режиме. Стоимость компонент, из которых изготовлен радар, составляет 500 евро.
В ходе проведения лабораторных испытаний была продемонстрирована осуществимость задачи обнаружения людей за препятствиями. Переносное устройство будет включать приемопередатчик, жидкокристаллический дисплей, устройство обработки сигнала и систему батарей.
Согласно имеющейся информации разрабатываемый радиолокатор будет способен обнаруживать людей на расстоянии до 25 - 50 метров за стеной, в зависимости от материала и толщины стены. В свободном пространстве дальность обнаружения может составлять до 125 метров. Радар будет способен работать, находясь в руках оператора на удалении от стены на расстояние до 4 - 5 метров, что исключит необходимость его расположения непосредственно на стене. При использовании дополнительных сенсоров (например, GPS), будет возможно осуществлять более точное определение расположения людей за стеной.
В настоящее время прототип устройства может не только давать визуальное представление о движении рук и ног человека, но и получать информацию о его дыхании и сердцебиении. Последнее обстоятельство может быть использовано для обнаружения отдельных людей в толпе, которые проявляют заметное беспокойство, о чем можно будет судить по их учащенному пульсу. Аналогичный радар, работающий на более высокой частоте 9.68 ГГц, может быть использован для наведения телевизионных камер обзора на подозрительных лиц в толпе, совершающих резкие движения. Еще одним его применением может быть обнаружение носимого под одеждой оружия.
Одно из направлений исследований заключается в разработке программного обеспечения, осуществляющего обработку радиолокационного сигнала для оценки характеристик цели и последующего построения трехмерного образа зондируемого объекта. Измерения в реальном времени параметров движения человека уже были продемонстрированы в экспериментах. Supervision 1601
Радар для обнаружения живых объектов «Supervision 1601» фирмы Tianying (рисунок 4), использует электромагнитные волны, которые могут проникать через обычные деревянные стены, бетонные стены, чтобы обнаружить наличие живых людей под завалами зданий. По обнаружению жизненно важных для человека показателей, таких как дыхание. сердцебиение и другой информации, можно определить наличие жизни или человека за стеной.
Математическое и имитационное моделирование процессов на выходе системы обработки
Каждый из эхосигналов, принятых приемником, создает напряжение, изменяющееся по синусоидальному закону с частотой зондирующего сигнала (при условии, что цель мало подвижна, и приращением доплеровской частоты можно пренебречь) и с амплитудой, пропорциональной эффективной площади рассеянья (ЭГГР). Так как ЭПР целей неизвестны, то амплитуды эхосигналов можно считать меньшими, чем амплитуда зондирующего сигнала, на неизвестную величину. Фаза отраженного от цели сигнала определяется отношением длины волны к расстоянию до объекта. Результат сложения отраженных сигналов представлен на рис. 27. Сигнал, вызванный отражениями от нескольких целей, вызывает в приемнике напряжение, изменяющееся по синусоидальному закону с частотой зондирующего сигнала, фаза и амплитуда которого зависят от расстояний до целей и их ЭПР.
Сложение отражений от местных предметов На основе рассмотренной модели можно сделать следующие выводы о пригодности использования фазового метода для задач распознавания помехи: 1. Линейная зависимость изменения выхода приемника от смещения грудной клетки существует только вблизи R1 = пАо/4 (п = !, 2, 3, ...) при условии, что смещение AR1 мало по сравнению с длиной волны V В этом случае возможно распознавание помехи. 2. Выходное напряжение приемника приобретает дополнительные гармоники с кратными частотами в случае, когда AR1 7ц). В этом случаем распознавание помехи по частотному признаку не возможно. 3. Помимо частотных изменений сигнала, происходит появление постоянной составляющей (полезная ПС), когда расстояние до объекта отклоняется от оптимального.
Сделанные выводы говорят о том, что фазовый метод, использующий один квадратурный выход для определения частотных характеристик цели, подходит лишь небольшого ряда случаев. Метод может применяться только в условиях, когда амплитуда колебания цели во много раз меньше длины волны сигнала, расстояние до цели определено близко к оптимальной точке.
Корреляция является методом временного анализа сигналов. Допустим, что имеется сигнал s(t), в котором может быть (а может и не быть) некоторая последовательность x(t) конечной длины Г, временное положение которой нас интересует. Для поиска этой последовательности в скользящем по сигналу s(t) временном окне длиной Т вычисляются скалярные произведения сигналов s(t) и x(t). Тем самым мы "сравниваем" искомый сигнал x(t) с сигналом s(t), скользя по его аргументу, и по величине скалярного произведения оцениваем степень сходства сигналов в точках сравнения. Корреляционный анализ дает возможность установить в сигналах (или в рядах цифровых данных сигналов) наличие определенной связи изменения значений сигналов по независимой переменной. То есть, когда большие значения одного сигнала (относительно средних значений сигнала) связаны с большими значениями другого сигнала (положительная корреляция), или, наоборот, малые значения одного сигнала связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух сигналов никак не связаны (нулевая корреляция).
В функциональном пространстве сигналов эта степень связи может выражаться в нормированных единицах коэффициента корреляции, т.е. в косинусе угла между векторами сигналов, и, соответственно, будет принимать значения от 1 (полное совпадение сигналов) до -1 (полная противоположность) и не зависит от значения (масштаба) единиц измерений.
Взаимная корреляционная функция [8, 9] (ВКФ) разных сигналов /?в(т) описывает как степень сходства формы двух сигналов, так и их взаимное расположение друг относительно друга по координаче (независимой переменной). Обобщая формулу (2) автокорреляционной функции на два различных сигнала s(t) и u(t), получаем следующее скалярное произведение сигналов: Ri;(r) = Cms(t)u(t + r)dt (9) Взаимная корреляция сигналов характеризует определенную корреляцию явлений и физических процессов, отображаемых данными сигналами, и может служить мерой «устойчивости» данной взаимосвязи при раздельной обработке сигналов в различных устройствах. Для конечных по энергии сигналов ВКФ также конечна. При замене переменной t=t-x в формуле (9), получаем: Яв(т) = 0(t - T)u(t)dt = Cmu(t)s(t - x)dt = В„(-т) (10)
Отсюда следует, что для ВКФ не выполняется условие четности, Вй(г) Ф „(—т), и значения ВКФ не обязаны иметь максимум при т = 0. Все свойства ВКФ аналоговых сигналов действительны и для ВКФ дискретных сигналов. При этом для них действительны и особенности дискретных сигналов. В частности, при At=const=\ для сигналов х(к) иу(к) с числом отсчетов К: y (n) = - =Sxkyk-n (И) При нормировании в единицах мощности: Rxy 00 = \ ELo ХкУк-п (12) Особенности селекции цели, совершающей сложное движение Оценим эффективность схемы СДЦ (рис. 14) для селекции объекта, совершающего сложное движение (например, случайное движение человека) на фоне местных предметов. Излученный сигнал является гармоническим колебанием с амплитудой EQ и частотой со0: u0(t) = 0sin( o0t) (13)
В корреляторе сигнал Uux(t), отраженный от объекта и принятый с задержкой tn, перемножается с опорным (излученным) сигналом «о(/). Полученное произведение сигналов интегрируется в течение времени Т (Т » Г0, где Г0 - период несущего колебания).
Если объект неподвижен, то отраженный сигнал UBX(t) вернется к радару с амплитудой Et через время tR=2R\lc (с - скорость света, R, — расстояние до объекта), со случайной фазой отражения р (3):
Показатели функционирования. Условия их расчета
Электротехнические системы, их составные части - высокочастотные компоненты, компоненты цифровой обработки сигналов, антенные системы и комплексы относятся к числу тех современных систем, разработка и внедрение которых как правило сопровождаются проведением значительного объема моделирования. Основные причины такого положения следующие: - моделирование позволяет оценить результаты обработки для сложных систем и реализуемых процессов, развитых способов обработки сигналов; - натурные испытания, подтверждающие правильность предлагаемых решений, ограничены ввиду их стоимости и времени изготовления и отработки электрических схем. В зависимости от поставленных перед моделированием исследовательских задач используются различные методы моделирования: - математические модели; в настоящее время это понятие совпадает с понятием компьютерных моделей, так как сложные математические операции, как правило, выполняются с использованием компьютера; математические модели включают в себя: - расчетные модели, позволяющие оценить требуемые от исследования показатели, описывающие функционирование системы, без проведения непосредственного моделирования процессов в динамике их развития; - имитационные модели, позволяющие определить требуемые показатели путем непосредственного компьютерного моделирования процессов и обработкой получаемых при этом результатов; - статистические модели, в которых оценки параметров выполняются с помощью введения псевдослучайных процессов (для моделирования шумов); - полунатурное моделирование, при котором часть исследуемой системы представлена математической моделью, а другая часть — реальными блоками или их макетами.
Большая группа задач радиосвязи, радиолокации, радионавигации связана с синтезом обнаружителей, систем селекции движущейся цели, которые должны работать в условиях активных и неактивных помех, а также шумов.
Анализ сигналов, проходящих различные блоки обработки, при известной математической модели входных сигналов и известных передаточных функциях можно проводить без применения имитационного моделирования, с помощью расчетного моделирования. Когда блоки сложные и они зависят от большого числа входных параметров, неизвестны или достаточно сложны аналитические способы, используется имитационное моделирование.
Далее будет представлена имитационная модель системы селекции движущейся цели с различными методами подавления сигналов, отраженных от МП, описанными выше, при разных параметрах движения цели.
Системы обработки сигналов могут рассматриваться состоящими из двух частей: аналоговой и цифровой, разделенных АЦП. С усовершенствованием технической базы электронных средств аналоговая часть становится все меньше, все больше операций выполняются с помощью микроконтроллеров, тем самым АЦП «передвигается» все ближе к антенне. Вся оставшаяся обработка сигналов происходит в цифровом виде. Для оценки функционирования системы с помощью компьютерного моделирования достаточно подать на вход цифровой части (АЦП) модель аналогового сигнала, а также добавить блок анализа результатов обработки. Цифровая часть реальной системы уже сама по себе представляет собой модель обрабатывающего блока, т.е. программа обработки сигнала может участвовать в полученной модели в своем реальном виде. При этом нельзя забывать о специфике реализации программы на конкретных цифровых схемах (вопросы разрядности, памяти, быстродействия).
Это также обуславливает использование имитационного моделирования системы цифровой обработки сигналов.
Таким образом моделирование цифровой обработки сигнала делается достаточно простым, а использование «реальной» программы обработки повышает адекватность модели, ее соответствие моделируемой системе.
Поэтому моделированию в этой отрасли уделяется особое значение. Пакеты математических программ уже давно имеют в своей структуре элементы моделирования электро- и радиотехнических схем.
С ростом мощи компьютеров и развитием ПО все больше аспектов можно вложить в модель: взять более длинную выборку сигнала, более детально смоделировать каждый блок модели, более наглядно представить результаты моделирования (3-хмерная графика, интерактивное управление и интерфейс моделей).
Отметим, что использование реального блока формирования сигнала и блока цифровой обработки с добавлением блока анализа результатов может рассматриваться и как проведение моделирования на полунатурной модели и как проведение эксперимента с реальной системой. Программа обработки сигналов предоставляет возможности как проведения имитационного моделирования с подачей на вход сигнала, представленного математической моделью, так и проведения реального эксперимента с оцифрованным сигналом от реального радиолокатора на входе. Эти возможности программы обработки сигналов описаны в разделе 3.6, а проведение экспериментов — в главе 4.
В данной работе используется также следующий метод исследования. Реализована возможность сохранения реальных данных, полученных от радиолокатора, с последующим использованием этих записанных данных в качестве входного воздействия на систему обработки сигналов. Это дает возможность сравнивать разные алгоритмы обработки в реальных, но абсолютно одинаковых условиях, что очень важно для сравнения алгоритмов.
Статистическое моделирование
Представленная модель включает в себя моделирование шумов. Это делает каждую реализацию случайным процессом. Оценка параметров таких моделей производится с помощью статистических методов.
Для решения рассматриваемых задач используется метод Монте-Карло [22], основанный на получении большого числа реализаций случайного процесса. Случайный процесс формируется таким образом, чтобы вероятностные характеристики шума совпадали с аналогичными характеристиками реальных шумов. Значение показателя функционирования вычисляется осреднением значений, получаемых в каждой реализации.
Принципы функционирования радиолокатора
Система синхронизации отвечает за временное согласование работы приемного и передающего трактов. Основным блоком системы является генератор синхронизирующей последовательности. Частота генерируемых им колебаний определяет период следования зондирующих импульсов, излучаемых передатчиком. Период зондирования должен оставаться неизменным в течение всего времени работы радиолокатора, поэтому генератор синхроимпульсов должен иметь хорошую стабильность по частоте. Обеспечить требуемую стабильность может генератор с кварцевой стабилизацией.
По переднему фронту синхроимпульса должно происходить излучение сигнала в пространство, т.е. должен срабатывать быстродействующий управляемый ключ в составе передатчика. Время, в течение которого открыт этот ключ, определяет длительность излучаемого радиоимпульса. Соответственно управляющий импульс должен быть довольно коротким. Синхрогенератор же генерирует длинные импульсы типа меандр, с помощью которых не получится сформировать требуемый короткий зондирующий сигнал. Для формирования короткого управляющего импульса применяется одновибратор.
Одновибратор срабатывает по переднему фронту синхроимпульса, генерируя короткий импульс заданной длительности. Минимальная длительность такого импульса ограничивается быстродействием логических элементов, на которых построен одновибратор.
Аналогичным образом формируется управляющий сигнал для ключа в составе приемника. С тем лишь отличием, что на этот ключ, управляющий сигнал подается с задержкой. Она создается с помощью цифровой линии задержки, которая обеспечивает запаздываггие прихода синхросигнала на одновибратор 1. Таким образом, создается временной сдвиг в работе ключей передатчика и приемника. Значение сформированного сдвига меняется для осуществления последовательного обзора охраняемой зоны. Временные диаграммы, поясняющие работу системы синхронизации, показаны на рисунке 66.
Блок передатчика отвечает за формирование и подачу на антенну короткого радиоимпульса. Как отмечалось ранее, формирование короткого радиоимпульса осуществляется «вырезанием» короткого отрезка из непрерывного гармонического СВЧ колебания. Источником опорного СВЧ сигнала частотой 3,5 ГГц является генератор, управляемый напряжением. Уровня сигнала, генерируемого ГУН недостаточно для работы устройства, поэтому сигнал усиливается с помощью усилителя до необходимого уровня. Непосредственно «вырезание» из непрерывного колебания короткого импульса происходит с помощью ключа, который по короткому управляющему сигналу, поступающему с блока синхронизации, кратковременно подключает выход усилителя мощности к антенному переключателю. Антенный переключатель реализован на аналогичном ключе и основную часть времени коммутирует выход передатчика на антенну локатора. Таким образом, происходит формирование и излучение СШП радиоимпульса в пространство. По приходу сигнала управления, ключ кратковременно коммутирует антенну локатора на вход приемного тракта. Общий вид зондирующего радиоимпульса представлен на рисунке 77.
В приемный тракт входит два усилительных каскада: малошумящий усилитель и управляемый усилитель, позволяющий при необходимости включать и отключать каскад. Усиленный сигнал поступает на устройство развязки, которое пропускает сигнал только в коротком временном окне. Дополнительная развязка необходима из-за недостаточной развязки, обеспечиваемой антенным переключателем. Основным узлом приемника является квадратурный фазовый детектор. На первый вход детектора поступает сигнал, принятый приемником в определенном временном окне. На второй вход постоянно подается эталонный сигнал, за исключением моментов излучения зондирующего импульса. Ыа один из перемножителей детектора опорный сигнал приходит без изменений, а на другой - со сдвинутой на 90 фазой. Таким образом, на выходах детектора имеем две квадратуры, которые не равны нулю только тогда, когда на входах одновременно присутствуют сигнал с антенны и эталонный сигнал. Нетрудно видеть, что сигнал на выходе перемножителя появляется только в строго определенном временном окне, положение которого во времени и длительность, определяются задержкой и длительностью управляющего сигнала антенного переключателя. Изменяя значение задержки и длительность управляющего сигнала можно осуществлять пространственную селекцию сигнала радиолокатора. При этом время задержки сигнала определяет расстояние до участка обзора, а его длительность - ширину этого участка. Принцип формирования сигнала на выходе перемножителя изображен на рисунке 78.
Особенность работы локатора состоит в необходимости обнаружения медленно движущихся целей. Длительность зондирующего импульса слишком мала, чтобы в приемнике можно было выделить из него доплеровскую составляющую частоты. Применение метода череспериодной компенсации для селекции движущихся целей также невозможно, так как алгоритм работает только при высоких скоростях движения цели. Единственным способом отследить медленное перемещение цели В контрольной зоне является фазовый метод.
Когда в контрольной зоне нет движения, разность фазы между отраженным и эталонным сигналами от периода к периоду не меняется, и амплитуда и полярность импульсов на выходе перемножителя неизменны. Появление в зоне наблюдения движущегося объекта приводит к изменению фазы отраженного от цели колебания и как следствие к изменению сигнала на выходе перемножителя. Таким образом, амплитуда выходного сигнала перемножитсля медленно изменяется от периода к периоду. Частота огибающей выходного сигнала перемножителя пропорциональна скорости движения цели и равна частоте доплеровского смещения. Таким образом, с помощью фазового детектирования принятого сигнала можно выделить из него доплеровскую составляющую.
Пример сигналов на выходе коррелятора Можно сделать вывод, что задача обнаружения движущейся цели сводится к выделению огибающей сигнала с ненулевой частотой на выходе перемножителя. Конкретные значения минимальной и максимальной частоты огибающей определяются разбросом скоростей движения цели.
