Содержание к диссертации
Оглавление 2
Используемые сокращения 4
Используемые обозначения 5
1. Разрешение сигналов по времени запаздывания 14
1.1. Проблема повышения разрешающей способности по времени запаздывания 14
1.2. Способы повышения разрешающей способности по времени запаздывания 19
1.3. Характеристики статистического разрешения и оценивания 25
1.4. Выводы к главе 1 31
2. Повышение разрешающей способности с помощью модельно параметрического метода анализа собственных значений матрицы данных .33
2.1. Выбор и обоснование метода спектральной обработки гармонических
сигналов с высоким разрешением 33
2.2. Модельно-параметрический метод анализа собственных значений матриц данных в задачах сжатия сигналов во временной области 37
2.3. Оценивание задержки сигнала 2.4. Разработка решающих статистик 42
2.5. Выбор сигнала 50
2.6. Выводы к главе 2 61
3. Исследование характеристик качества статистического разрешения метода АСЗ 63
3.1. Характеристики обнаружения 63
3.2. Характеристики разрешения при обнаружении 69
3.3. Характеристики помехоустойчивости при обнаружении 72
3.4. Характеристики точности 77
3.5. Выводы к главе 3 82
4. Вопросы практической реализации 84
4.1. Классификация цифровых микропроцессорных устройств для реализации модельно-параметрических алгоритмов обработки сигналов..84
4.2. Основные принципы работы ДКМ РЛС с цифровой обработкой данных 88
4.3. Описание макета ДКМ РЛС 94
4.4. Результаты экспериментальных исследований 98
4.5. Экспериментальная проверка работоспособности метода собственных векторов с помощью РЛС СВЧ диапазона 103
4.6. Выводы к главе 4 114
Заключение 115
Список литературы 117
Введение к работе
Для развития современной радиолокации характерно расширение спектра областей применения и функциональных задач, решение которых требует поиска оптимальных или подоптимальных в рамках выбранных критериев качества методов и алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов в сложной и изменяющейся сигнально-помеховой обстановке [1].
Вследствие большого многообразия радиолокационных задач и ситуаций невозможно найти единый универсальный алгоритм оптимальной обработки сигналов. Поэтому в современных радиолокационных системах, использующих гибкие цифровые методы обработки сигналов, наблюдается тенденция использования наборов сигналов и алгоритмов их обработки, из которых оперативно выбирается наиболее предпочтительная в данной ситуации пара. Задача, таким образом, сводится к пополнению набора зондирующих сигналов и алгоритмов теми сигналами и алгоритмами, которые наилучшим образом работают в различных встречающихся на практике радиолокационных ситуациях.
Развитие и прогресс техники цифровой обработки сигналов, наблюдающиеся в последнее десятилетие, дают возможность перейти к практическому использованию в радиолокации достаточно сложных и трудоемких методов и алгоритмов пространственно-временной обработки. К таким методам относятся известные адаптивные и моделыю-параметрические методы [2,3].
В данной работе в качестве основной рассматривается задача повышения разрешающей способности и устойчивости РЛС к сигналоподобным помехам при совместном оценивании времени задержки и доплеровского сдвига частоты когерентных сложномодулированных сигналов. Эта задача решается в приложении к радиолокации метрового и декаметрового диапазона волн [4]. Ее актуальность объясняется жесткими ограничениями на ширину спектра зондирующего сигнала [5] и требованиями по обеспечению электромагнитной совместимости [8, 9] РЛС этого диапазона с другими радиоэлектронными средствами. Тем не менее, полученные в работе результаты могут быть использованы в радиолокации других диапазонов волн, а также в задачах радиосвязи и радионавигации при использовании сложномодулированных сигналов.
Существует достаточно много способов повышения разрешающей способности и устойчивости к сигналоподобным помехам. Тривиальным является подход, основанный на синтезе сигналов, обладающих необходимыми корреляционными свойствами (пониженным уровнем боковых лепестков, малой шириной главного лепестка) [8-10], однако упоминавшиеся уже ограничения в совокупности с квазинепрерывным режимом работы приемника и передатчика РЛС на одну антенну делают такой подход неэффективным [11].
Другой распространенный подход связан с применением рассогласованной обработки (рассогласованных фильтров), которые получаются путем модификации согласованной обработки с целью минимизации боковых лепестков (БЛ) функции неопределенности (ФН) [12] или сужения главного лепестка ФН [13]. Рассогласованная обработка обычно связана с энергетическими потерями, особенно существенными при сужении главного лепестка ФН.
Большую группу методов, обеспечивающих повышенные помехоустойчивость и разрешение, составляют так называемые адаптивные методы [14, 15]. Основные ограничения в потенциальных характеристиках помехоустойчивости и разрешающей способности этих методов связаны с постановкой задачи в рамках теории квазиполного разрешения [16], когда последовательно один из разрешаемых сигналов считается полезным, а остальные рассматриваются как помехи, подлежащие подавлению. Такой подход принципиально не позволяет достичь характеристик и показателей качества полного статистического разрешения. Кроме того, адаптивным методам сопутствуют дополнительные энергетические потери в зависимости отуровняБЛФН[11].
В данной работе рассматривается возможность применение модельно-параметрических методов для сжатия сложномодулированных квазинепрерывных сигналов по задержке с целью повышения точности измерения и разрешения по задержке, а также помехоустойчивости к сигналоподобным помехам [17-19]. Основным критерием приемлемости модельно-параметрических алгоритмов являются потери в отношении сигнал-шум (ОСШ) при сопоставлении основных статистических характеристик и показателей качества [17].
Модельно-параметрические методы принято относить к методам спектрального оценивания [3]. В этих методах предполагается, что сигнал может быть адекватно описан определенной математической моделью (уравнением) с помощью конечного набора параметров (коэффициентов) модели. В реальных ситуациях модель используется для описания наблюдаемых ограниченных выборок зашумленных сигналов. Если модель выбрана адекватной возможному континууму сигнальных ситуаций, то, оптимально подбирая ее параметры, можно восстановить с определенной точностью наблюдаемый сигнал или его корреляционную последовательность на любом, в том числе, неограниченном интервале. Поскольку точность аппроксимации сигнала моделью зависит как от размера доступной для измерений выборки, так и от отношения сигнал/шум, реальное разрешение по информационному параметру также оказывается зависимым от этих двух величин.
На выбор конкретной модели влияет множество факторов, главными из которых являются условия адекватности, обеспечения требуемых показателей качества и технической реализуемости. Следует учитывать, что модель несет в себе априорную информацию о типах сигналов, на которые она рассчитана, причем тем большую, чем уже круг возможных типов сигналов. Это сказывается на потенциальных характеристиках разрешения, которые обеспечивает та или иная модель при прочих равных условиях. Если разрешаемые сигналы сосредоточены (или «узкополосны» в терминах спектрального оценивания) по разрешаемому параметру, из всех известных модельно-параметрических методов лучшим релеевским разрешением обладают методы, основанные на анализе собственных значений оценки корреляционной матрицы данных [3]. До недавнего времени их практическое применение в радиолокации сдерживалось высокой сложностью технической реализации, однако прогресс в области цифровой обработки сигналов практически снял эти ограничения.
Ключевой операцией в этих методах является разделение информации, содержащейся в матрице данных, на два векторных подпространства -подпространство сигнала и подпространство шума. В указанных подпространствах можно определять различные функции от векторов сигнала и шума для получения оценок информационных параметров сигналов. Однако эти функции не сохраняют непосредственную информацию о мощности анализируемого сигнала, передавая в лучшем случае относительные значения отдельных составляющих [3J.
Конкурирующим алгоритмом в группе модельно-параметрических методов является ковариационный алгоритм или алгоритм Берга, который основан на авторегрессионных (АР) моделях [20]. Незначительно проигрывая в разрешении по критерию Релея, ковариационный алгоритм проще в реализации.
Важной особенностью рассматриваемых в работе модельно-параметрических алгоритмов является то, что они предназначены для работы с сосредоточенными по задержке целями. Протяженные в пространстве объекты, размеры которых соизмеримы с элементом разрешения по дальности, могут отображаться неадекватно. Это не означает, что рассматриваемые алгоритмы не могут эффективно работать в присутствие мешающих сигналов, отраженных протяженными объектами. В этом случае неадекватное описание мешающего сигнала не всегда является препятствием для приема и эффективного сжатия полезного сигнала.
Основной целью диссертационной работы является разработка и исследование алгоритмов сжатия сложномодулированных радиолокационных сигналов по задержке на основе разложения корреляционной матрицы по собственным значениям, обеспечивающих повышенные характеристики разрешающей способности и устойчивости к активным и пассивным сосредоточенным сигналоподобным помехам естественного и искусственного происхождения, анализ их потенциальных возможностей и показателей качества.
Исходя из цели работы, к основным задачам исследований можно отнести:
1. Анализ потенциальных возможностей и областей применения модельно-параметрического метода, основанного на анализе собственных значений матриц данных (далее - метода АСЗ) в задачах обработки сложных сигналов с высоким разрешением по задержке.
2. Обоснование рабочих статистик совместного обнаружения и оценивания частотно-временных параметров сигналов.
3. Обоснование выбора показателей качества и исследование статистических характеристик метода АСЗ при обработке различных типов сложных сигналов на фоне шумов и сигналоподобных помех.
4. Обоснование выбора типа и структуры зондирующего сигнала в паре
«сигнал-алгоритм» на основании выбранных показателей качества.
5. Экспериментальная проверка алгоритма в реальной сигнально-помеховой обстановке.
6. Оценка реализуемости алгоритма и требований к аппаратно-программным средствам процессоров пространственно-временной обработки сигналов.
Данная цель и решение перечисленных задач на единой теоретической и методологической основе достигаются за счет использования теории статистической радиотехники, теории спектрального оценивания, теории статистического разрешения и вытекающих из них показателей качества для оценки эффективности анализируемых алгоритмов.
Основные новые научные результаты, полученные в работе и выдвигаемые на защиту, состоят в том, что:
1. Исследован модельно-параметрический метод АСЗ в приложении статистического разрешения радиолокационных сигналов по времени запаздывания, впервые получены его основные показатели качества, определены потенциальные характеристики;
2. Разработаны и исследованы рабочие статистики обнаружения сигналов, основанные на анализе собственных чисел ковариационных матриц.
3. Показана высокая статистическая разрешающая способность метода АСЗ и слабая, по сравнению с согласованной обработкой, чувствительность к воздействию сигналоподобных помех, поступающих по боковым лепесткам функции неопределенности на плоскости «время запаздывания - частота».
4. Показана возможность применения модельно-параметрического метода АСЗ в задачах совместного частотно-временного сжатия сложных сигналов.
Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры «Радиотехнические системы» С.-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» в курсе «Современные методы спектральной и корреляционной обработки сигналов» для студентов 5 курса (лекции, курсовое проектирование и цикл лабораторных работ).
Диссертационная работа содержит четыре главы. Первая глава носит обзорно-постановочный характер. В ней приводятся основные определения и модели сигналов, используемых в дальнейшем при исследовании алгоритмов обработки и анализе их показателей качества. В первой главе проводится анализ проблемы повышения качества обработки радиолокационных сигналов. Рассматриваются различные подходы к решению и обосновывается актуальность этой проблемы и, как следствие, всей работы в целом. Вырабатывается и обосновывается стратегия дальнейших исследований, проводимых в данной работе.
Во второй главе рассматриваются критерии выбора и обоснования параметрических методов спектральной обработки сигналов на фоне помех, подробно излагаются основы модельно-параметрической обработки как наиболее перспективной в рамках критерия «сложность-эффективность». В этой же главе рассмотрены вопросы выбора или назначения порядка параметрической модели, который сложным образом влияет на основные показатели качества алгоритмов обработки.
Третья глава посвящена исследованию статистических характеристик модельно-параметрического метода АСЗ в приложении к разрешению сигналов по времени запаздывания. Для исследуемого алгоритма получены характеристики обнаружения сигнала со случайной задержкой, начальной фазой и фиксированной или случайной амплитудой, характеристики точности измерения времени запаздывания сигналов, характеристики разрешения-обнаружения двух сигналов равной интенсивности, а так же характеристики помехоустойчивости при воздействии сигналоподобных помех. Рассмотрен случай с высокой степенью спектральной неравномерности.
В четвертой главе рассматриваются вопросы технической реализации параметрических алгоритмов обработки сигналов. Дан краткий анализ состояния и перспектив развития программируемых цифровых сигнальных процессоров, на базе которых предпочтительна реализация обработки сигналов в современных РЛС. Завершают четвертую главу результаты практических испытаний разработанного алгоритма.
В заключении перечисляются основные результаты, полученные в диссертационной работе, формулируются рекомендации по их практическому использованию, а так же выводы по работе в целом.
