Содержание к диссертации
Введение
1 Синтез автокомпенсатора активных шумовых помех на базе «малоэлементной» антенной решетки 28
1.1 Основные требования, предъявляемые к системе компенсации шумовых помех и модель сигнала, поступающего на антенну малогабаритной РЛС 28
1.2 Адаптивная пространственная обработка сигналов в многоканальном компенсаторе помех в условиях произвольной помеховой обстановки 32
1.2.1 Метод непосредственного обращения выборочной корреляционной матрицы помехи 35
1.3 Синтез схемы формирования приемных каналов авто компенсатора на базе «малоэлементной» антенны радиолокационной системы 37
1.3.1 Формирование основного и вспомогательных каналов автокомпенсатора 37
1.3.2 Схема формирования вспомогательных каналов автокомпенсатора с использованием трех приемников 38
1.3.3 Анализ работы автокомпенсатора, вспомогательные каналы которого сформированы по схеме с использованием трех приемников 40
1.3.4 Схема формирования вспомогательных каналов автокомпенсатора с использованием четырех приемников 43
1.3.5 Анализ работы автокомпенсатора, вспомогательные каналы которого сформированы по схеме с использованием четырех приемников 45
1.3.6 Схема формирования вспомогательных каналов автокомпенсатора с использованием пяти приемников 56
1.3.7 Анализ работы автокомпенсатора, вспомогательные каналы которого сформированы по схеме с использованием пяти приемников 59
1.4 Исследование влияния случайных ошибок процессора управления на эффективность автокомпенсатора 61
1.5 Выводы 67
2 Моделирование канала распространения переотраженных радиолокационных сигналов 69
2.1 Трехкомпонентная модель сигнала на входе РПУ 69
2.1.1 Моделирование прямой компоненты сигнала 70
2.1.2 Моделирование квазизеркально отражённой компоненты сигнала...72
2.1.3 Моделирование диффузно рассеянного сигнала 75
2.2 Многокомпонентная модель сигнала в случае активной радиолокации 77
2.3 Описание программного обеспечения для имитационного моделирования радиоканала и результаты моделирования 81
2.3.1 Возможности программного обеспечения 81
2.3.2 Параметры модели радиоканала 83
2.3.3 Результаты моделирования канала распространения переотраженных радиолокационных сигналов, излученных радиопередающей системой 87
2.3.4 Результаты моделирования канала распространения переотраженных радиолокационных сигналов в случае активной радиолокации 96
2.4 Выводы 104
3 Методы обнаружения и измерения параметров низколетящей цели в условиях переотражений 106
3.1 Метод режекции переотражённых сигналов 107
3.2 Метод прямого и обратного линейного предсказания ill
3.3 Метод максимального правдоподобия 116
3.4 Результаты натурного эксперимента 120
3.5 Использование особенностей переотражения излучения для распознавания и классификации летящих и зависших вертолетов 123
3.5.1 Алгоритм обнаружения сигнала, отраженного несущими винтами вертолета, на фоне сигнала, отраженного от корпуса 125
3.5.2 Анализ эффективности распознавания при различных темпах обзора РЛС 127
3. 6 Выводы 131
Заключение 133
Список литературы 136
Перечень сокращений 148
- Адаптивная пространственная обработка сигналов в многоканальном компенсаторе помех в условиях произвольной помеховой обстановки
- Схема формирования вспомогательных каналов автокомпенсатора с использованием четырех приемников
- Многокомпонентная модель сигнала в случае активной радиолокации
- Результаты моделирования канала распространения переотраженных радиолокационных сигналов в случае активной радиолокации
Введение к работе
Актуальность работы
Одной из важнейших задач радиолокационной станции (РЛС) является измерение угловых координат источника излучения полезного сигнала, которое основано на определении направления прихода электромагнитных волн, излученных или отраженных целью. Однако характерное для радиолокации многолучевое распространение радиоволн и невозможность строгого учета влияния конкретного рельефа на зоны обнаружения делают поставленную задачу особо актуальной. Мощные отражённые земной поверхностью лучи приводят к искажениям оценок угла прихода полезного сигнала, а в ряде случаев и к обнаружению ложной цели при сканировании по углу места. Сильнее всего этот нежелательный эффект проявляется при обнаружении низколетящих целей, т.е. целей с малыми углами места.
Для обеспечения высокой мобильности (возможности ручной переноски РЛС расчетом из трех-четырех человек) к современным станциям предъявляют жесткие ограничения по массе, габаритным размерам и энергопотреблению, которые исключают применение мощных передающих устройств и ограничивают размеры полотна антенной решетки. Наложение на малогабаритные РЛС данных ограничений, а также исключительная сложность электромагнитной обстановки, приводят к новой, требующей детального исследования задаче синтеза на базе «малоэлементной» антенны алгоритмов цифровой обработки, обеспечивающих эффективные характеристики подавления различного рода помех и высокое качество обработки радиолокационных сигналов.
Цель и задачи работы
Целью работы является разработка алгоритмов пространственной обработки радиолокационных сигналов для повышения эффективности работы малогабаритной РЛС в условиях множественных переотражений радиолокационных сигналов на фоне активных шумовых помех (АШП).
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
-
Синтез на базе «малоэлементной» антенны системы обработки радиолокационных сигналов, обеспечивающей эффективное подавление АШП.
-
Исследование эффективности работы автокомпенсатора в зависимости от числа приемных элементов, необходимых для формирования компенсационных каналов на базе «малоэлементной» антенной решетки.
-
Разработка алгоритма имитационного моделирования и проведение компьютерного моделирования канала распространения радиосигнала с целью определения степени и характера влияния земной поверхности на принимаемый РЛС сигнал.
-
Исследование путем компьютерного моделирования эффективности использования методов матричной режекции, максимального правдоподобия и прямого и обратного линейного предсказания для оценки угловых координат цели в условиях множественных переотражений от земной поверхности.
Методы исследования
Проведенные в работе исследования базируются на методах математической статистики, статистической радиофизики, теории матриц, теории вероятностей, теоретической радиолокации, а также на методах аналитической геометрии, математического и имитационного моделирования с использованием разработанных автором программ и натурных экспериментах.
Научная новизна работы
1. Обоснована возможность и разработана методика построения системы ав
токомпенсации АШП на базе «малоэлементной» антенной решетки малога
баритной РЛС.
2. Приведены сравнительные характеристики подавления автокомпенсатора
в зависимости от числа приемников, используемых для формирования ком
пенсационных каналов на основе «малоэлементной» антенны малогабарит
ной РЛС.
-
Установлено, что для эффективного подавления АШП при синтезе автокомпенсатора на основе антенной решетки малогабаритной РЛС необходимо ввести дополнительное ограничение на число обусловленности корреляционной матрицы помехи в компенсационных каналах, которое должно быть около 10-20.
-
Разработаны модель и алгоритм имитационного моделирования канала распространения сигнала в системе активной радиолокации, учитывающие динамику движения цели и многолучевой характер распространения сигнала.
-
Обоснована возможность использования методов максимального правдоподобия и прямого и обратного линейного предсказания для оценки угловых координат при малых углах места цели в малогабаритной РЛС при наличии множественных переотражений от земной поверхности.
-
Предложен метод обнаружения и классификации вертолетов по сигналу, отраженному несущими винтами. В отличие от существующих, данный алгоритм дает принципиальную возможность для РЛС кругового обзора с высоким темпом вращения антенны (15-30 оборотов в минуту) выделять сигналы, отраженные от лопастей винта вертолета (в том числе и зависшего). Проведен анализ эффективности работы малогабаритной РЛС при разных темпах обзора, для различных моделей винтовых летательных аппаратов.
Основные результаты, выносимые на защиту
-
Введенное дополнительное ограничение на число обусловленности корреляционной матрицы помехи при синтезе автокомпенсатора АШП на основе антенной решетки малогабаритной РЛС, позволяющее получить эффективное подавление помехи и обеспечить условия приема полезного сигнала.
-
Методика построения системы автокомпенсации в малогабаритной РЛС, позволяющая определить количество приемных устройств, необходимых для формирования компенсационных каналов на базе «малоэлементной» антенной решетки.
-
Синтезированный алгоритм моделирования канала распространения радиолокационного сигнала в системе активной радиолокации, позволяющий
учесть динамику движения цели и многолучевой характер распространения сигнала.
4. Предложенный алгоритм обнаружения и классификации вертолетов по радиолокационному сигналу, отраженному несущими винтами, позволяющий малогабаритной РЛС малой дальности обнаруживать и распознавать вертолеты (в том числе зависшие).
Теоретическая и практическая значимость работы Теоретическая значимость работы заключается в следующем:
-
Обоснована возможность синтеза системы автокомпенсации АШП на основе «малоэлементной» антенной решетки малогабаритной РЛС.
-
Проведен анализ влияния числа обусловленности корреляционной матрицы помехи в компенсационных каналах автокомпенсатора на эффективность подавления АШП и условия приема полезного сигнала в малогабаритной РЛС.
-
Обоснована возможность применения методов максимального правдоподобия и прямого и обратного линейного предсказания при наличии множественных переотражений от земной поверхности для оценки угловых координат при малых углах места цели в малогабаритной РЛС.
-
Проведен анализ эффективности работы малогабаритной РЛС при разных темпах обзора пространства по распознаванию различных моделей винтовых летательных аппаратов.
Практическая значимость работы состоит в разработанной системе моделирования канала распространения сигнала в системе активной радиолокации, позволяющей уменьшить материальные затраты на проведение испытаний РЛС. Предложенный принцип построения системы автокомпенсации, а также алгоритм обнаружения, распознавания и классификации вертолетов могут быть использованы в практической радиолокации при разработке малогабаритных РЛС малой дальности, функционирующих в условиях множественных переотражений от земной поверхности и воздействия активных шумовых и пассивных помех.
Внедрение полученных результатов
Основные результаты диссертации использовались при проектировании и создании малогабаритной РЛС 1Л122, ее модификации (1Л122-1) и модернизаций (ІЛІ22М, 1ЛІ22М-1), разрабатываемых в Нижегородском НИИ радиотехники.
Вклад автора
-
Обосновал возможность построения системы компенсации помех при наличии общих элементов в антеннах основного и вспомогательных каналов малогабаритной РЛС малой дальности.
-
Проанализировал работу автокомпенсатора в зависимости от числа приемников, используемых для формирования компенсационных каналов на основе «малоэлементной» антенной решетки малогабаритной РЛС.
-
Установил необходимость дополнить новым условием традиционные требования, предъявляемые к построению систем автокомпенсации на основе «малоэлементных» антенных решеток.
-
Исследовал влияние случайных ошибок адаптивного процессора управления на эффективность подавления шумовых помех в трехканальном автокомпенсаторе малогабаритной РЛС при прямом формировании весовых коэффициентов.
-
Разработал систему моделирования канала распространения радиолокационных сигналов в системе активной радиолокации и провёл моделирование каналов «РЛС - цель - РЛС» и «удаленный объект - РЛС» для некоторых практически важных ситуаций.
-
Исследовал возможность использования методов матричной режекции, максимального правдоподобия и прямого и обратного линейного предсказания в условиях многолучевого характера распространения сигнала для оценки угловых координат при малых углах места цели в малогабаритной РЛС.
-
Разработал алгоритм и провел компьютерное моделирование системы по распознаванию и классификации вертолетов. Рассчитал вероятность определения скорости вращения несущего винта вертолета и провел анализ эффективности работы малогабаритной РЛС при разных темпах обзора пространства по распознаванию различных моделей винтовых летательных аппаратов.
Публикации и апробация результатов работы
Результаты диссертационной работы представлялись на 10-й, 12-й и 13-й научных конференциях по радиофизике (Нижний Новгород, 2006, 2008, 2009), ХП-й и XIV-й Нижегородской сессии молодых ученых (Нижний Новгород, 2007, 2009), XIV международной научно-технической конференции «Радиолокация. Навигация. Связь» (Воронеж, 2008).
По результатам работы опубликовано 4 статьи в рецензируемых центральных журналах из списка ВАК, 1 статья в трудах международной научно-технической конференции.
Работа выполнена в рамках Ведущей научной школы РФ «Физика нелинейных и случайных волн в приложении к проблемам акустики и радиофизики» (НШ 3700.2010.2), в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 гг. (тема «Разработка новых способов повышения помехоустойчивости информационно-измерительных систем против мощных помех» - госконтракт № П1239).
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Объем диссертации составляет 148 страницу. Список использованных источников содержит 110 наименований и приведен на 12 страницах.
Адаптивная пространственная обработка сигналов в многоканальном компенсаторе помех в условиях произвольной помеховой обстановки
Сравнение градиентных и прямых методов по числу операций комплексного умножения, требуемых для вычисления весовых коэффициентов, показывает, что наиболее экономичными по числу операций на одну выборку являются градиентные алгоритмы, наименее экономичными — алгоритмы, основанные на выборочной оценке и последующем обращении КМ. Однако представляющий наибольший практический интерес объем вычислений, требуемых для получения заданного уровня подавления помех, зависит также от требуемого числа выборок. Последнее же у прямых методов значительно меньше, чем у градиентных. Поэтому в ряде случаев суммарный объем вычислений, требуемых для обеспечения заданного уровня подавления помех при использовании прямых методов, может оказаться меньше, чем для градиентных методов, обладающих медленной сходимостью. Важным достоинством прямых методов является независимость скорости сходимости алгоритмов от соотношения мощностей и пространственного распределения источников помех [19, 20]. Ещё одной важной проблемой является негативное влияние множества отражённых от земной поверхности лучей в радиотехнических системах связи и радиолокации. На практике земная поверхность имеет значительно более сложный вид, чем плоская поверхность. Строгий учет влияния конкретного рельефа на зоны обнаружения является очень сложной задачей, поэтому представляют интерес разработка и реализация компьютерной модели процесса распространения радиосигналов, которая учитывала бы общие особенности рельефа. Данная модель необходима для исследования пространственно-временной структуры и компонентного состава смеси радиолокационных сигналов, поступающих на вход АР РЛС и уменьшения материальных затрат на проведение испытаний станции. Полученные на основе компьютерного моделирова ния данные позволят оценить степень влияния переотраженных лучей на точность измерения малых углов места цели и будут использованы при моделировании алгоритмов измерения угломестной координаты цели. При обосновании модели основная трудность заключается в выборе компромисса между адекватностью модели и сложностью алгоритма, а также в необходимости учитывать множество разнообразных факторов: взаимное расположение цели и РЛС, траекторию движения цели, характер неровностей подстилающей поверхности и её диэлектрические и проводящие свойства, появление доплеровского сдвига за счет движения цели относительно РЛС. Известная методика расчета напряженности поля с учетом влияния земной поверхности основана на использовании интерференционных формул [25-29], однако такая методика непригодна в случае импульсных сигналов, если временное запаздывание отраженного сигнала соизмеримо или превышает длительность импульса. Кроме того, эта методика не учитывает влияния неровностей подстилающей поверхности, наличие которых во многих случаях приводит к диффузному характеру отражения. Мощность диффузно рассеянного излучения характеризуется удельной эффективной площадью (ЭПР) рассеяния и зависит как от характера неровностей подстилающей поверхности, так и ширины ДН антенных систем и длительности импульса сигнала[30-32].
Теоретическая оценка ЭПР различных типов неровных поверхностей базируется на использовании различных электродинамических моделей, отличающихся различной степенью детализации [27, 29-33]. Простейшие модели используют закон Ламберта, согласно которому коэффициент обратного рассеяния не зависит от направления падения луча [26]. Однако экспериментальные данные не согласуются с данным законом в дециметровом и сантиметровом диапазонах [27]. Фацетная модель [27] предполагает, что неровная поверхность состоит из хаотически расположенных плоских площадок (фацет) рассеивающих падающее излучение по закону зеркального отражения. Фацетная модель достаточно адекватно описывает отражение от гористой местности. Модели Кирхгофа-Гюйгенса [27, 33] разработаны наиболее детально. В этих моделях поле, рассеянное неровной поверхностью, рассчитывается с учетом фазовых сдвигов, вносимых вследствие отклонения реальной поверхности от плоскости. Необходимо отметить, что в отличие от случая зеркального отражения диффузно отраженный сигнал рассеивается в широком телесном угле, поэтому интенсивность рассеянного поля зависит от направления на приемную антенну [31], что тоже должно быть учтено при моделировании рассеянной составляющей сигнала. Таким образом, известные модели не в состоянии адекватно описать характеристики рассеяния различных типов подстилающих поверхностей [27, 28], поэтому при моделировании рассеянной компоненты необходимо ориентироваться на результаты экспериментальных исследований. В работе [34] рассмотрена математическая модель входных сигналов от сложных радиолокационных сцен, внешняя поверхность которых задана в виде полигональной модели. Однако данная модель пригодна для систем ближней радиолокации, когда обнаружение и измерение параметров радиолокационных объектов происходит на дальностях, сопоставимых с геометрическими размерами самих объектов [34]. В работах [35-37] предложена трех-компонентная модель канала связи гиперзвукового летательного аппарата с измерительным пунктом. Данная модель пригодна для проведения имитационного моделирования и учитывает основные механизмы распространения сигнала: прямое прохождение сигнала, квазизеркальное отражение от подстилающей поверхности и диффузное рассеяние неоднородностями поверхности. В условиях множественных переотражений от земной поверхности появляется проблема измерения малых углов места цели в системе активной радиолокации. Особо актуальным становится этот вопрос для малогабаритных РЛС, когда ограничения по массе, габаритам и т.д. не позволяют создать узкую ДН на прием и передачу.
Схема формирования вспомогательных каналов автокомпенсатора с использованием четырех приемников
В [38] уже показано, что и сам метод Кейпона обладает высокой чувствительностью к различного рода ошибкам и для того, чтобы механизм поиска и оценки угла прихода сигнала работал, АР не должна вносить амплитудные и фазовые неопределенности (например, из-за ошибок измерения или шума приемника) в принятые сигналы. Достаточно небольшого отклонения принятого сигнала от управляющего вектора, характеризующего идеальную плоскую волну в точках расположения антенных элементов, чтобы АР стала подавлять этот сигнал. Эксперименты [44] с известными алгоритмами спектрального анализа Берга и Юла-Уолкера, MUSIC и EV («собственный» вектор) [39] показали, что для синусоидальных пространственных сигналов и помех лучшими характеристиками по разрешению сигналов и устойчивости в шумах обладают EV и MUSIC. В [39, 44] показано, что наилучшее измерение пеленгов в фазированных АР с малым числом элементов обеспечивает применение оценки EV, близкое качество — MUSIC. Пороговым отношением сигнал/шум в канале пространственной обработки для применения оценок EV и MUSIC следует считать значения 12...14 дБ. Необходимо учитывать возможную неустойчивость сверхразрешающих оценок при числе сигналов M NI 3, где N - число элементов АР. Проведенные в [61] исследования метода MUSIC, выполненные на шес-тиэлементной АР, выявили его следующие слабые стороны: разрешение ИИ по спектральной характеристике снижает его чувствительность при малых значениях отношения сигнал/шум (ОСШ); при высоких значениях ОСШ уединенные ИИ формировали узкие максимумы, что требовало для их обнаружения применения процедуры сканирования с чрезмерно малым шагом, что приводило к затягиванию процедуры их поиска; для малых угловых расстояний между ИИ в рабочей характеристике метода образовался сильно вытянутый гребень, по направлению наиболее медленного изменения которого формировались группы ложных оценок направлений на ИИ. Последнее об стоятельство, по-видимому, делает данный метод малопригодным для низколетящих целей с малыми углами места. Метод SDS-MUSIC, являющийся модификацией метода пространственного разрешения ИИ MUSIC, предложенный в этой же работе, позволяет преодолеть указанные недостатки за счет отказа от однопроходного режима в процессе формирования спектральной характеристики. Организацию пространственно-временной обработки принимаемых сигналов предлагается осуществлять в три последовательных этапа, что, возможно, сделает данный алгоритм непригодным для работы в реальном времени. Установлено, что методы MUSIC и ESPRIT (метод поворота пространства) мало чувствительны к точности аппроксимации фоновых шумов и обеспечивают примерно одинаковое угловое разрешение [62]. При исследовании чувствительности алгоритмов MUSIC и ESPRIT и др. к ошибкам антенных элементов, связанных с погрешностями оценивания амплитуд и фаз сигналов, неточностью расположения и т.д., худшие характеристики отмечены у алгоритма MUSIC [63]. Следует отметить, что имеются данные, обосновывающие положение о большей устойчивости алгоритма MUSIC к отклонениям положения отдельных элементов АР от своего номинального положения [64]. Однако в [39] же указано, что метод EV порождает меньше ложных пиков, чем метод MUSIC.
Для методов MUSIC, ESPRIT и минимальной нормы среднеквадратиче-ская ошибка (СКО) измерения угла обратно пропорциональна числу временных отсчетов. Установлено, что СКО обратно пропорциональна квадрату углового расстояния между ИИ, когда величина углового разноса имеет малое значение. При увеличении числа антенных элементов СКО уменьшается для всех трех методов [43]. Следует отметить, что в [44] утверждается, что методы EV и MUSIC особо эффективны при синусоидальной модели пространственной помехи, например, при зеркальном переотражении, а при диффузном отражении их эффективность снижается. В то же время в [38] указано, что метод MUSIC предполагает некоррелированность сигналов источников между собой, что в реальных условиях ввиду многолучевости, выполняется далеко не всегда. Коррелирующие между собой лучи уменьшают ранг КМ, так что число шумовых собственных значений превышает (N-M) [41]. При уменьшении ОСШ имеет место увеличение смещения оценки угла, получаемой методом MUSIC, при этом смещение зависит от коррелированности сигналов ИИ и числа элементов АР. Корреляция сигналов действует одинаково на алгоритмы MUSIC, ESPRIT и минимальной нормы. При стремлении коэффициента взаимной корреляции к единице СКО углового оценивания существенно возрастает, а при равенстве единице алгоритмы становятся неработоспособными [43]. Наличие указанных противоречий о возможности использования вышеописанных методов в случае многолучевого распространения радиоволн показывают необходимость более детального анализа данных методов. Алгоритм MUSIC обладает, как и все последовательные алгоритмы, тем недостатком, что он требует поиска максимумов пеленгационной характеристики, что в случае высокоинтенсивных уединенных источников весьма «дорого» с вычислительной точки зрения. Одним из путей выхода из этого затруднения является применение многошагового алгоритма поиска максимумов [61]. В этой работе предлагается проводить грубый поиск максимумов пеленгационной характеристики метода MUSIC с дальнейшим уточнением координат этих максимумов, уменьшая шаг сканирования. В методе ROOT-MUSIC для нахождения угловых координат ИИ также используется ортогональность собственных сигнальных и шумовых векторов. Однако он позволяет проводить параллельное пеленгование за счет нахождения корней полинома, а, следовательно, и углов прихода всех находящихся в поле наблюдения ИИ в рамках одной вычислительной процедуры. В методе Smooth-MUSIC [41] N элементов решетки разделяют на/, перекрывающихся подрешеток, каждая из Р элементов. КМ вычисляются для каждой из подрешеток и усредняются. Этот метод позволяет пеленговать до L-1 сигналов, а, следовательно, больше подходит для АР с большой апертурой.
Многокомпонентная модель сигнала в случае активной радиолокации
Использование в вышеописанных алгоритмах оценки КМ, а также последующее ее обращение, либо разложение по собственным векторам, является вычислительно сложной процедурой, заметно влияющей на скорость обработки. Это обусловило разработку «нестатистического» метода, известного как Matrix Pencil [65]. Однако, в условиях, когда число элементов АР невелико (например, в силу массогабаритных ограничений), применение метода Matrix Pencil нецелесообразно, так как число ИИ, которые можно разрешить с его помощью, меньше, чем с помощью других методов. При применении же малобазовых пеленгаторов преимущество Matrix Pencil в вычислительном отношении оказывается менее значимым фактором. Среди методов линейного предсказания, используемых при авторегрессионных моделях, наиболее эффективным оказался метод прямого и обратного линейного предсказания (ПОЛП) или метод «вперед-назад» [66]. Благодаря простоте вычислений метод линейного предсказания для оценивания угловых координат в задаче разрешения сигналов с близкими пространственными частотами привлекательнее метода МП. Однако этот метод при оценивании близко расположенных гармоник в присутствии шума менее эффективен, чем методы оценивания Кейпона и MUSIC [67]. Поэтому был предложен модифицированный метод линейного предсказания, сравнимый по эффективности с методом МП, детально описанный в [68]. Данный метод является одним из наиболее эффективных среди методов спектрального сверхразрешения [68]. Что касается метода МП, то отсутствие необходимости оценивать КМ, по-видимому, делает его наиболее пригодным среди всех остальных алгоритмов в случае многолучевого распространения радиолокационных сигналов [69]. Непосредственное оценивание углов по методу МП эффективно [68], но предполагает решение нелинейной задачи аппроксимации в смысле наименьших квадратов, и в общем случае для нахождения углов требуется поиск в многомерном пространстве. Относительно низкий темп обзора является главным недостатком метода МП. Таким образом, разработке и исследованию алгоритмов оценивания угловых координат ИИ посвящены многочисленные публикации отечественных и иностранных авторов в различных научных журналах. Данные методы позволяют эффективно выделять полезный сигнал и измерять его параметры на фоне некоррелированных помех при углах места, больших половины ширины ДН АР РЛС. При этом в литературе практически отсутствуют данные о возмолшости применения известных методов при малых углах места, когда необходимо учитывать наличие естественных помех, обусловленных особенностями распространения сигналов в околоземном пространстве и водной среде, приводящих к многолучевости в точке приема.
Учитывая все вышесказанное, несмотря на достаточно исчерпывающую информацию по отдельным рассмотренным вопросам, в литературе отсутствуют алгоритмы и методики проектирования РЛС, предполагающие комплексный подход к синтезу систем цифровой обработки сигналов РЛС с заданными тактико-техническими характеристиками (ТТХ). При этом, комплексный подход подразумевает жесткую взаимосвязь алгоритмов обработки, режимов работы РЛС, особенностей построения передающей и приемной систем РЛС, пропускной способности каналов связи, вычислительной мощности специализированной цифровой вычислительной машины изделия, мас-согабаритных характеристик, стоимостных показателей и т.д. А при проектировании малогабаритных РЛС (с ограничениями по массе, габаритам, энергопотреблению и т.д.) решение задач направленных на реализацию данного подхода, становится особенно актуальным. Таким образом, молено сформулировать цель данной работы. Целью работы является разработка алгоритмов пространственной обработки радиолокационных сигналов для повышения эффективности работы малогабаритной РЛС в условиях мнолсественных переотралсений радиолокационных сигналов на фоне АТТТП. 1. Синтез на базе «малоэлементной» антенны системы обработки радиолокационных сигналов, обеспечивающей эффективное подавление АШП. 2. Исследование эффективности работы АК в зависимости от числа приемных элементов, необходимых для формирования компенсационных каналов на базе «малоэлементной» АР. 3. Разработка алгоритма имитационного моделирования и проведение компьютерного моделирования канала распространения радиосигнала с целью определения степени и характера влияния земной поверхности на принимаемый РЛС сигнал. 4. Исследование путем компьютерного моделирования эффективности использования методов матричной режекции, МП и ПОЛП для оценки угловых координат цели в условиях множественных переотражений от земной поверхности. 1. Введенное дополнительное ограничение на число обусловленности КМ помехи при синтезе АК АШП на основе АР малогабаритной РЛС, позволяющее получить эффективное подавление помехи и обеспечить условия приема полезного сигнала. 2. Методика построения системы автокомпенсации в малогабаритной РЛС, позволяющая определить количество приемных устройств, необходимых для формирования компенсационных каналов на базе «малоэлементной» АР. 3. Синтезированный алгоритм моделирования канала распространения радиолокационного сигнала в системе активной радиолокации, позволяющий учесть динамику движения цели и многолучевой характер распространения сигнала. 4. Предложенный алгоритм обнаружения и классификации вертолетов по радиолокационному сигналу, отраженному несущими винтами, позволяющий малогабаритной РЛС малой дальности обнаруживать и распознавать вертолеты (в том числе зависшие).
Результаты моделирования канала распространения переотраженных радиолокационных сигналов в случае активной радиолокации
В случае горизонтального движения передающей системы при H»h количество площадок, участвующих в формировании рассеянного сигнала остается неизменным, однако при этом в диффузно рассеянном сигнале в области радиогоризонта приемника (рис. 2.13) наблюдается скачок (для наглядности здесь приведены графики в зависимости не от угла места Epsilon, а от расстояния (distance) между УО и РЛС). Данный скачок связан с довольно резким уменьшением средних значений углов скольжения Д,- и p2i падающих и отражённых от элементарных площадок волн в формуле (2.14) при прохождении границы радиогоризонта приемника, которое приводит к увеличению мощности диффузно рассеянного сигнала при приближении к РЛС. В свою очередь, отношение мощности сигнала прямого луча к мощности рассеянного сигнала, как видно из рис. 2.14 находится в пределах от 12 до 26. При этом данное отношение снижается с ростом угла Epsilon (уменьшением distance), свидетельствуя о том, что увеличение мощности рассеянного сигнала при приближении УО к РЛС по горизонтальной траектории происходит быстрее, чем увеличение мощности прямого сигнала. С ростом высоты h происходит удаление относительно РЛС положения скачка в отношении сигнал/шум за счет увеличения радиуса радиогоризонта приемника (рис. 2.14, 2.15). Также происходит возрастание количества рассеивающих площадок, приводящее к снижению отношения сигнал/шум за счет возрастания мощности диффузно рассеянной компоненты. отношения сигнал/шум начинают проявляться глубокие и быстрые замирания принимаемого сигнала. Однако следует заметить, что если учесть направленные свойства приёмной антенны РЛС, то доля шумовой компоненты в принимаемом сигнале может резко снизиться, что приведёт к увеличению отношения сигнал/шум. На рис. 2.16 и 2.17 приведены результаты моделирования для той же модельной ситуации, что и на рис. 2.8, но с учётом ДН приёмной антенны, коэффициент усиления которой равен G= 13, а форма нормированной ДН F2(9,cp) показана на рис. 2.5 (для угловых координат УО 6= р = 45). Ширина ДН по уровню половинной мощности в азимутальной плоскости равна 40, в угло-местной - 20. Локальные максимумы и минимумы на рис. 2.16 и 2.17 объясняются из-резанностью ДН приёмной антенны.
Из сравнения графиков на рис. 2.16 и 2.17 с соответствующими зависимостями на рис. 2.8, 2.10, 2.11 (кривые 2) и 2.9 б видно, что при учёте ДН антенны РЛС на приём снижается глубина замираний принимаемого сигнала вследствие более быстрого убывания мощности квазизеркально отражённого луча с ростом угла места излучателя, а также существенно повышается отношение сигнал/шум при обоих типах подстилающей поверхности. Отношение (прямой сигнал)/(рзссеяннь й сигнал) В отличие от ситуации, когда приемная ДН не учитывалась, на малых дальностях соотношение сигнал/шум при учёте ДН преимущественно растет с ростом угла места передающей системы (рис 2.7) Это связано с тем, что с ростом угла места всё меньшая доля рассеянного подстилающей поверхностью излучения принимается основным лепестком ДН и все большая доля приходится на слабые боковые лепестки. При этом даже в случае водной поверхности отношение сигнал/шум становится приемлемым для осуществления качественного обнаружения сигнала при значениях углов места, превышающих 20 для рассмотренной горизонтальной траектории. Более подробно результаты моделирования канала связи с УО и их анализ представлены в [108]. На рис. 2.18 показаны результаты моделирования канала РЛС - цель -РЛС в соответствии с описанной выше моделью для случая горизонтального движения цели на высоте Н—\ км в условиях водной подстилающей поверхности, высота подъема фазового центра антенны РЛС h = 1,5 м. Данные результаты представляют собой различные компоненты (и некоторые их отношения) суммарного сигнала на выходе АФС РЛС, образуемые отражённым от цели гармоническим сигналом при его прохождении через среду распространения. Антенны приемной и передающей систем являются изотропными с горизонтальной поляризацией, с единичным коэффициентом усиления. На графиках на рис. 2.18 представлены следующие зависимости от угломестной координаты цели на выходе: а) суммарная мощность сигналов лучей, распространяющихся от цели к РЛС по линии прямой видимости (луч (а) и (б) на гшс. 2.4). Для удоб ства данную сумму далее будем называть прямым лучом по отноше нию к РЛС. б) суммарная мощность сигналов лучей, на пути распространения от цели к РЛС квазизеркально отражённых от подстилающей поверхности (луч (в) и (г) на рис. 2.4). Далее - квазизеркально отраженный луч по отно шению к РЛС. в) мощность когерентной суммы сигналов прямого и квазизеркально от ражённого лучей; г) отношение мощности сигнала квазизеркально отражённого луча к мощности сигнала прямого луча; д) мощность шумового сигнала, образуемого множеством рассеянных подстилающей поверхностью лучей, имеющего следующий путь рас пространения РЛС - цель - рассеяние подстилающей поверхностью
