Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Модель автоматизированных комплексов радиомониторинга 13
1.1. Общие сведения о радиомониторинге и структура автоматизированных комплексов радиомониторинга 13
1.2. Рабочие модели электромагнитной обстановки при проведении радиомониторинга 20
1.3. Систематизация и унификация задач радиомониторинга на основе использования теории распознавания образов 29
1.4. Выводы 46
ГЛАВА 2. Исследование принципов построения экспресс-анализаторов, реализованных на основе методов панорамного спектрального анализа
2.1. Оценка количества и параметров компонент электромагнитной обстановки при проведении радиомониторинга на основе панорамного последовательно-параллельного спектрального анализа 48
2.2. Анализ основных характеристик экспресс-анализаторов, реализованных на основе методов панорамного спектрального анализа ...58
2.3. Повышение эффективности экспресс-анализаторов, реализованных на основе методов панорамного спектрального анализа 78
2.4. Выводы
ГЛАВА 3. Исследование принципов построения экспресс-анализаторов, реализованных на основе методов корреляционного анализа 94
3.1. Сравнительный анализ обнаружителей сигналов с расширенным спектром 94
3.2. Алгоритм и структура корреляционно-фильтрового классификатора вида модуляции связных сигналов 104
3.3. Корреляционный классификатор и измеритель средней частоты ФМ сигналов 120
3.4. Выводы 126
ГЛАВА 4. Экспериментальные исследования и моделирование экспресс-анализаторов 128
4.1. Экспериментальные исследования 128
4.2. Моделирование обнаружителя и измерителя средней частоты ФМ сигналов 145
4.3. Выводы 152
Заключение 153
Литература
- Рабочие модели электромагнитной обстановки при проведении радиомониторинга
- Анализ основных характеристик экспресс-анализаторов, реализованных на основе методов панорамного спектрального анализа
- Алгоритм и структура корреляционно-фильтрового классификатора вида модуляции связных сигналов
- Моделирование обнаружителя и измерителя средней частоты ФМ сигналов
Введение к работе
Актуальность проблемы.
Бурное развитие научно-технического процесса, глобальный характер использования радиоэлектронных и телекоммуникационных средств обуславливает существенное усложнение электромагнитной обстановки (ЭМО) при проведении радиомониторинга (РМ). Плотность потока источников радиоизлучений (ИРИ) на входе в УКВ диапазоне составляет в настоящее время до 10~5 * КГ6 1/Гц и продолжает нарастать, что приводит к необходимости принятия специальных мер с целью повышения пропускной способности и быстродействия автоматизированных комплексов радиомониторинга (АКР).
Большое многообразие процессов на входе АКР, их динамичность и большой уровень априорной неопределенности затрудняет обеспечение высокого уровня достоверности обрабатываемой информации. С целью решения указанной проблемы необходима разработка мер, связанных с увеличением количества используемых при РМ информативных признаков процессов и повышению помехоустойчивости АКР. Необходимо отметить, что уровень информативной неопределенности при решении задач РМ оказывается значительно большим, чем при решении задач в радиолокации, радионавигации и связи. Это обстоятельство приводит к дополнительным затруднениям при определении принципов построения АКР.
Состояние вопроса. Анализ существующего положения в РМ показывает, что при построении АКР используется большое количество принципов, методов, алгоритмов и вариантов реализации. Это многообразие обусловлено тем, что, с одной стороны, имеет место постоянное увеличение потока входной информации за счет расширения областей применения РМ и увеличения сложности и номенклатуры функциональных задач, а, с другой стороны, происходит постоянное совершенствование методологической и конструктивно-технологической базы.
В последние годы российскими предприятиями (КБ Навигатор, Иркос, Радиосервис, Нелк) и зарубежными компаниями (ESL (США), Delfin Systems (США), AOR (Япония), Rohde Schwarz (ФРГ), Thomson (Англия) и т. д.) разра-
ботана широкая номенклатура автоматизированных комплексов различного назначения.
При этом АКР реатизуются в аппаратно-программном виде с использованием супергетеродинных приемников с узкополосными линейными трактами обеспечивающих скорость перестройки по частоте порядка (107 ч- 108) Гц/с, обладающих небольшими весо-габаритными характеристиками и потребляемой мощностью. Однако необходимо учитывать, что использование стационарных, мобильных и портативных АКР типа АРК-ПК-П, АРК-МК1, АРК-ПА2 обеспечивает успешное решение различных задач РМ только при приеме квазинепрерывных узкополосных сигналов с постоянной частотно-временной структурой.
Параллельно с развитием теории и практики РМ происходит развитие систем и средств связи с повышенной скрытностью, в которых широкое применение получили сигналы с расширенным спектром и ограниченной длительностью. Попытки применения существующих технических средств РМ при приеме сигналов с расширенным спектром и ограниченной длительностью из-за недостаточной скорости анализа и узкополосности линейного тракта сопровождается пропусками и сушественными искажениями, что не позволяет обеспечивать необходимый уровень достоверности обработки информации.
Для преодоления вышеуказанного недостатка требуется проведение дополнительных исследований и разработка принципов, методов, алгоритмов и структур, обеспечивающих модернизацию существующих технических средств РМ с целью повышения их оперативности и достоверности.
Цель работы. Целью данной диссертационной работы является разработка и исследование экспресс-анализаторов электромагнитной обстановки в УКВ диапазоне, построенных на основе совместного использования спектральных и корреляционных методов обработки информации. Разрабатываемые экспресс-анализаторы должны обеспечить повышение оперативности и достоверности РМ в условиях многокомпонентной ЭМО, в составе которой могут присутствовать сигналы с расширенным спектром, например, ДЧ, ЛЧМ и ФМ сигналов.
Для реализации сформулированной цели были поставлены и решены следующие задачи:
разработка функциональной и информационной моделей автоматизированного комплекса радиомониторинга, использующих совокупность спек-
тральных и корреляционных информативных признаков для повышения достоверности и быстродействия;
построение метода систематизации и унификации задач радиомониторинга на основе использования теории распознавания образов;
построение алгоритмов и структур экспресс-анализаторов электромагнитной обстановки при совместном использовании методов спектрального и корреляционного анализа;
разработка метода анализа пропускной способности, быстродействия и достоверности предложенных экспресс-анализаторов;
" исследование путей повышения эффективности экспресс-анализаторов электромагнитной обстановки;
проверка разработанных в диссертации теоретических положений на
основе экспериментальных исследований и моделирования.
Метод исследования. Исследования проведены с использованием методов имитационного моделирования систем, теории цепей и сигналов, теории вероятностей, статистической радиотехники, вычислительной математики.
Научная новизна работы. Научная новизна диссертационной работы определяется поставленными задачами, методами их решения и впервые полученными результатами.
-
Разработаны принципы построения экспресс-анализатора электромагнитной обстановки, обладающего высокими оперативностью и достоверностью радиомониторинга.
-
Предложены методы систематизации и унификации задач радиомониторинга на основе использования теории распознавания образов, обеспечивающие единообразие процедуры анализа помехоустойчивости при различных функциональных преобразованиях.
-
Исследованы алгоритмы оценки количества и параметров компонент ЭМО в режиме панорамного спектрального анализа, обеспечивающие высокую пропускную способность.
-
Предложены и исследованы алгоритмы классификации компонент ЭМО на основе внутри и межцикловой обработок, обладающие высокими помехоустойчивостью и быстродействием.
-
Предложены и исследованы алгоритмы и структуры корреляционных обнаружителей, классификаторов и измерителей, обеспечивающих высокий уровень достоверности РМ сигналов с расширенным спектром.
-
Разработаны методы анализа основных характеристик экспресс-анализатора (ЭА) обеспечивающие оптимизацию их помехоустойчивости и быстродействия при различных исходных данных.
Основные положения, выносимые на защиту .
-
Метод систематизации и унификации задач радиомониторинга на основе использования теории распознавания образов. Данный метод, по сравнению с известными, обеспечивает упрощение процесса проектирования и облегчает возможность сравнительного анализа различных вариантов построения экспресс-анализатора.
-
Алгоритмы и структура экспресс-анализатора, реализованного на основе панорамного спектрального анализа, обеспечивающие повышение оперативности и достоверности радиомониторинга.
-
Алгоритмы и структуры корреляционных обнаружителей, классификаторов и измерителей сигналов с расширенным спектром, обеспечивающие повышение помехоустойчивости при обработке в реальном масштабе времени.
-
Алгоритмы с использованием внутрицикловой и межцикловой спектральной обработки информации, обеспечивающие достоверный прием сигналов с прыгающими частотами (ДЧ сигналов).
5. Метод анализа и пути оптимизации основных характеристик экспресс-
анализатора, обеспечивающие выбор оптимального варианта построения при
многокритериальной оценке эффективности.
Практическая ценность.
-
Развиты принципы построения экспресс-анализаторов на основе теории распознавания образов, обеспечивающие прием сигналов с ограниченной длительностью ("пакетных" ДЧ сигналов).
-
Разработанные принципы построения, алгоритмы и структуры ЭА повышают их эффективность за счет повышения оперативности и достоверности РМ и возможности их использования для выделения сигналов с расширенным спектром при малом входном отношении сигнал/помеха (gm < 1).
-
Разработанные методы анализа основных характеристик ЭА и оптимизации их помехоустойчивости и быстродействия обеспечивают эскизное проектирование и оптимизацию существующих и перспективных АКР.
-
Полученные результаты могут быть использованы для построения нового поколения экспресс-анализаторов ЭМО.
Реализация результатов работы. Результаты работы использованы в разработках ГУЛ КБ РТС ВНИИ "Градиент", Ростовского военного института ракетных войск (РВИРВ), Новочеркасского военного института связи (НВИС), а также в Ростовском государственном университете путей сообщения (РГУПС), что подтверждено соответствующими документами.
Апробация работы. Диссертационная работа и ее отдельные разделы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
МНТК "Проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта", Ростов н/Д, 1999;
отраслевая НТК, Ростов н/Д, 1998;
- 57, 58 и 59 НТК РГУПС, Ростов н/Д, 1998, 1999, 2000.
Межвузовская НТК "Пути развития теории и техники связи", Новочеркасск, НВИС, 1999.
VI МНТК "Радиолокация, навигация, связь", Воронеж, 2000.
Публикации. Основные материалы диссертации опубликованы в 17 печатных работах.
Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения. Общий объем - 163 страницы. Работа содержит 28 рисунков и ссылки на литературу из 59 наименований на 7 страницах.
Рабочие модели электромагнитной обстановки при проведении радиомониторинга
Для обеспечения ЭМС РЭС различного назначения необходимо осуществлять комплекс мер, одной из которых является проведение РМ, обеспечивающего анализ ЭМО.
В процессе РМ возникает необходимость в осуществлении широкого круга статистических функциональных преобразований, например, таких как, обнаружение, селекция, классификация, оценивание информативных параметров, распознавание.
Все многообразие перечисленных выше функциональных преобразований гармонично объединяется при формулировке задач РМ как задач распознавания образов, описывающих исследуемую ЭМО.
В данном подразделе формулируется набор рабочих моделей ЭМО, соответствующих задачам РМ, выполняемым при различных уровнях априорной информации о сложности и параметрах ЭМО.
Важной составной частью исследований методов и средств РМ является этап формализации ЭМО путем разработки для ее описания математических моделей.
При разработке математических моделей ЭМО могут использоваться различные подходы, например, волновой или феноменологический. При использовании феноменологического подхода для составления модели ЭМО целесообразно использовать параметрические модели, что обеспечивает получение достаточно полного представления об исследуемых процессах при допустимом уровне сложности и громоздкости исследований. В общем случае описание ЭМО применительно к условиям работы средств РМ можно представить в виде многокомпонентного процесса, отображающего совокупность сигналов, естественных и искусственных помех, а также внутренних шумов. При этом многокомпонентный процесс представляет собой совокупность процессов, которые имеют различные временной характер (импульсный или непрерывный), степень детерминированности (квазидетерминированные, случайные), характеристики случайности (гауссовые и негауссовые, стационарные и нестационарные), объем априорной неопределенности (полное отсутствие, частичное наличие, параметрическая априорная неопределенность).
Для наиболее сложной ситуации при проведении РМ, соответствующей полному отсутствию априорной информации, модель ЭМО может быть представлена в виде следующего многокомпонентного процесса сопутствующими параметрами а, характеризующими уровень априорной неопределенности и влияние мультипликативной помехи; t,j{t,ax) — j помеха, сосредоточенная по спектру; r\t(t,a[) — t помеха, сосредоточенная по времени; N(t)— флюктуационная помеха, представляющая аддитивную смесь естественных и искусственных помех, а также внутреннего шума средств РМ; а={аь ..., am} — совокупность сопутствующих параметров; E/t) и r\t(i)— являются частными случаями коррелированной помехи Многообразие сигналов и помех, сосредоточенных по спектру и времени, может быть представлено детерминированными, квазидетерминированными и случайными процессами на основе использования аналитического описания процессов X(t,l,ax) X{tJ,ax)= U(() cos [со/ + ф(/) + фо], где Щ) — огибающая процесса; о — угловая средняя частота процесса; ф(/) — закон изменения фазы; ф0 — начальная фаза.
В связных РЭС широко используются квазинепрерывные аналоговые и цифровые сигналы с различными видами модуляции (AM, ЧМ, ФМ и т.д.) с базой В, равной 1 (простые сигналы), и базой, значительно больше 1 (сложные сигналы).
В УКВ частотном диапазоне случайные изменения коэффициента затухания в канале распространения электромагнитных волн и их интерференция приводят к появлению замираний сигналов, которые соответствуют мультипликативным помехам. Подробное описание замираний сигналов приведено в работе /11/.
Помехи, сосредоточенные по спектру и времени, могут быть организованными и непреднамеренными. При ширине спектра упомянутых помех сравнимом с шириной спекіра сигнала их можно объединить в класс коррелированных помех P(t, бц ).
Подробное описание естественных и искусственных флюктуационных помех, а также их классификация приведены в работе /12/.
Внутренние шумы средств РМ обусловлены хаотическим тепловым движением носителей заряда. Статистические характеристики компонент ЭМО могут иметь разнообразный характер.
В случае полного отсутствия априорной информации об ЭМО воспользоваться для решения задач РМ приведенной в соотношении (1.1) моделью не представляется возможным, поскольку нет ясности по количеству, составу, виду компонент ЭМО и диапазону изменений их параметров по пространству, частоте и времени.
Решение задач статистической обработки в условиях полной априорной неопределенности рекомендуется осуществлять на основе адаптивного подхода с самообучением /13/. При этом процесс РМ целесообразно разбить на ряд последовательных этапов, включающих подготовительный этап, экспресс-анализ (ЭА) и детальный анализ. Первые два этапа РМ предназначены для уменьшения априорной неопределенности и доведения ее до такого уровня, при котором появляется возможность использования существующего аппарата теории статистических решений для выполнения синтеза и анализа оптимальных и квазиоптимальных алгоритмов и структур средств РМ по критерию помехоустойчивости.
С учетом вышеизложенного в ходе подготовительного этапа необходимо обеспечить переход от ситуации с полной априорной неопределенности к ситуации с частичной априорной неопределенностью путем уточнения в ЭМО классов сигналов и помех, максимально возможного количества компонент ЭМО NM, набора их информативных признаков {/,}, диапазонов изменений пространственных (Л6), энергетических (D), частотных (Д/п), временных (Л7) характеристик компонент ЭМО, а также основных статистических гипотез об их природе. В случае наличия в составе ЭМО нескольких полезных сигналов подготовительный этап представляет собой совокупность сеансов наблюдения, при этом в калсдом сеансе осуществляется наблюдение за одним из олшдаемых сигналов на основе методов последовательного или параллельного анализа
Анализ основных характеристик экспресс-анализаторов, реализованных на основе методов панорамного спектрального анализа
Оперативность экспресс-анализа зависит от быстродействия ЭА Y G, которое в случае использования последовательно-параллельного анализа, определяется из следующего соотношения /30/: где 7 ц — длительность одного цикла частотного панорамного анализа; пп — количество циклов; А/ст — ширина частотного поддиапазона, соответствующего одной частотной ступеньке линейноступенчатого закона перестройки СЧ ПрУ ЭА; пк — количество каналов в ПСА; А/к — полоса пропускания одного канала ПСА; Т — постоянная интегрирования в канале ПСА.
Быстродействие ЭА ТС) определяется набором частотных и временных характеристик. К частотным характеристикам относятся рабочий частотный диапазон РПрУ Д/п; рабочий частотный диапазон ПСА, соответствующий величине частотной ступеньки СЧ, AfCT; полоса пропускания одного канала ПСА А/к.
Границы рабочего частотного диапазона АКР определяются его назначением и частотным распределением ИРИ РЭС, подлежащих РМ, а также возможностями элементной базы, технологии и производства, используемыми при создании широкодиапазонных панорамных приемных устройств.
Как следует из обзора современных универсальных АКР, используемых для РМ в KB и УКВ частотных диапазонах /1/, нижняя граница рабочего частотного диапазона АКР fH начинается с единиц МГц, а верхняя граница/в простирается до 2600 МГц, с наращиванием в ближайшее время за счет использования конвертеров до 5000 МГц. Для обеспечения требований, предъявляемых к величине динамического диапазона АКР и исключения комбинационных каналов приема типа верхняя и нижняя границы частотного поддиапазонов. Далее полагаем, что при использовании в ЭА одного ПрУ РМ в течение одного сеанса экспресс-анализа осуществляется в одном из поддиапазонов АКР. Приведенные выше соображения определяют максимальную величину рабочего частотного диапазона. Величина минимальнодопустимого рабочего частотного диапазона ЭА при приеме сигналов с расширенным спектром определяется максимальноожидаемой шириной спектра при приеме ФМн и ЛЧМ сигналов и границами банка частот при приеме ДЧ и ДСЧ сигналов.
С целью повышения быстродействия ЭА необходимо ширину рабочего частотного диапазона А/п выбирать минимальнодопустимой, а рабочий частотный диапазон ПСА Д/ст максимальновозможным.
При использовании в ЭА панорамных ПрУ выбор Д/ст производится не только исходя из требований к быстродействию, но также исходя из требований к динамическому диапазону и допустимой сложности реализации ПСА.
Как следует из III в современных АКР максимальная величина А/сТ определяется полосой пропускания линейного тракта ПрУ, которая находится в пределах 0,2 ... 2МГц при необходимости обеспечения динамического диапазона Д 60дБ.
Полоса пропускания канала ПСА А/к зависит от требований к быстродействию, разрешающей способности по частоте, характеристикам по 64 мехоустойчивости при обнаружении и погрешности оценивания несущей частоты сигнала, а также к сложности и стоимости ПСА.
При фиксированной величине Д/п и одноканальном ПСА с целью уменьшения динамических искажений эффекта на выходе ПрУ до пренебрежимо малого уровня полоса пропускания канала ПСА должна выбираться из следующего соотношения /27/ реальная чувствительность ПрУ ЭА; Nn — спектральная плот ность шума на входе ПрУ; gBX — входное отношение сигнал/шум по мощности; Рпо , J}m. — вероятность правильного обнаружения и ложных тревог в канале ПСА.
При определении несущей частоты ИРИ/по номеру частотной ступеньки и номеру канала ПСА для обеспечения требуемой среднеквадратичной погрешности оценивания частоты q/0 необходимо, чтобы
При фиксированной величине А/ т и ограничениях на сложность и стоимость ПСА, заданных максимальнодопустимым количеством используемых в ПСА каналов пш, имеем Окончательно величина полосы пропускания канала ПСА Л/к выбирается на основе компромисса между вышеперечисленными требованиями с учетом тактико-технических требований к АКР.
К временным характеристикам ЭА относятся длительность ИРИ 7 с; быстродействие ЭА 7 б; период частотной панорамы Уц; длительность анализа одной частотной ступеньки Т.
При РМ квазинепрерывных ИРИ Тс выбирается в пределах (10ч-100) секунд, а при РМ кратковременных ИРИ их длительность 7кр находится в пределах от (0,1-ьЗ) секунд. Особый случай представляет собой РМ ИРИ с переменной частотно-временной структурой, к которым относятся ДЧ и ДСЧ сигналы. Важной характеристикой этих сигналов является длительность посылки Тэ, соответствующая интервалу стационарности частотно-временной структурой и находящаяся в пределах от единиц до десятков мсек.
Алгоритм и структура корреляционно-фильтрового классификатора вида модуляции связных сигналов
Анализ тенденций развития техники связи свидетельствует о том, что наряду с широко распространенными "традиционными" узкополосными сигналами (с шириной спектра не более 25 кГц.), все более широкое применение находят такие сигналы с расширенным спектром (например, ФМН и ЛЧМ) у которых ширина спектра может составлять единицы и даже десятки МГц. Доля ИРИ, использующих сигналы с расширенным спектром имеют тенденцию расти, поскольку при их использовании одновременно решаются такие проблемы, как повышение помехоустойчивости, помехозащищенности, скрытности и электромагнитной совместимости РЭС. При проведении РМ сигналов с расширенным спектром на (СРС) ЭА, реализованных на основе методов спектрального анализа, имеется возможность решения ограниченного набора статистических задач (обнаружение, оценивание уровня средней частоты и ширины спектра), поскольку из-за наличия прохождения через ПСА линейных искажений структура СРС сильно видоизменяется.
Для повышения достоверности РМ при приеме за счет использования особенностей как энергетической, так и фазовой структуры необходимо использовать методы корреляционного анализа. Структура ЭА, реализованного на основе совместного использования методов спектрального и корреляционного анализа, приведена на рисунке 3.1, где ПФ — полосовой фильтр; КУ — корреляционное устройство; РФ режекторный фильтр; Упр — управитель.
Принцип действия ЭА, реализованного на основе методов спектрального анализа, описан в подразделе 2.1. Отличие принципа действия ЭА, структура которого приведена на рисунке 3.1, состоит в том, что к выходу УПЧ параллельно с ПСА подключены ПФ, РФ, КУ и РУ2. ПФ предназначен для согласования линейного тракта со спектром СРС, которое осуществляется на основе оценок средней частоты /с и ширины спектра А/с, которые получаются в результате обработки информации в ПСА. РФ предназначены для подавления узкополосных ИРИ, спектр которых перекрывается со спектром СРС на основе целеуказаний от РУг. КУ должно обеспечивать выполнение набора функциональных преобразований СРС обеспечивающих их обнаружение, классификацию и оценивании параметров. Прежде всего остановимся на сравнительном анализе обнаружителей СРС Sc(t, I, а).
В общем случае на этапе экспресс-анализа на выходе УПЧ имеется многокомпонентный процесс т є где Pj(l, а,) — у коррелированная помеха, соответствующая квазинепрерывному узкополосному ИРИ, спектр которого перекрывается со спектром сигнала; Кр — максимально ожидаемое количество коррелированных помех.
Спектральное распределение процесса y(t) может быть представлено на рисунке 3.2, где G(f) — спектральная плотность по мощности; /„, /п — нижняя и верхняя границы частотного диапазона УПЧ; Д/пч — полоса пропускания УПЧ; А/с — ширина спектра сигнала SJJ, /, a); 7VC, Nn — спектральная плотность сигнала Sc(t, /, а) и шума «(/); 1\, ..., 1), ..., 7 кр — коррелированные помехи, соответствующие узкополосным ИРИ.
Дальнейший анализ проводится при выполнении следующих ограничений: спектральные распределения шума n{t) и сигнала SK(l, /, d) полагаются прямоугольными; ширина спектра сигнала Д/с не превышает полосы пропускания УПЧ /ут; коррелированные помехи имеют квазинепрерывный характер, спектральную плотность Gpi(f) значительно большую, чем Ns и Nn и ширину спектра А/с значительно меньшую, чем А/с; количество коррелированных помех Kv определяется плотностью потока сигналов в частотном диапазоне и частотой пропускания УПЧ А/упч; режекция коррелированных помех осуществляется на основе целеуказаний, полученных на предварительном этапе экспресс-анализа и количество режекции полагается идеальным; влиянием режекции на структуру и энергетику СРС можно пренебречь.
С учетом вышеизложенного многокомпонентный процесс у{1) на входе КУ и выходе ПСА превращается в двухкомпонентный Уо(0= $c(t, /, ос) + n0(f). Для обнаружения СРС, который представляет сигнал с неизвестной формой рекомендуется использовать многоканальный некогерентный, энергетический и автокорреляционный обнаружитель /36/.
Для безошибочного обнаружения СРС необходимо, чтобы в процессе обработки информации были приняты гипотезы Н0( во всех каналах ПСА, частотный диапазон которых перекрывается со спектром ПСА. Следует отметить, что при многокомпонентном характере процесса у(() на входе ПСА из процесса обработки информации исключаются Kv каналов, в которых на предварительном этапе были обнаружены квазинепрерывные узкополосные компоненты. Однако вследствие влияния флюктуационной помехи n{t) в процессе обнаружения появляются ошибки, обусловленные пропуском фрагментов СРС в одном или нескольких каналах (до Ь), что приводит к перепутыванию СРС с двумя или несколькими узкополосными или широкополосными компонентами.
Моделирование обнаружителя и измерителя средней частоты ФМ сигналов
Полученные результаты позволяют составить базу компонент ЭМО и проследить за динамикой компонент. Будем считать, что компоненты ЭМО, соответствующие базовой спектрограмме, приведенные на рисунке 4.4 а, относятся к классу "старых" компонент. При этом как следует из экспериментальных данных за сеанс экспресс-анализа Гэл = 10 Г1( = 40 сек появляется 10 компонент ЭМО {Hi, Ню}, которые относятся к классу "новых" компонент. Кроме того, анализируя длительность существования "старых" и "новых" компонент ЭМО по спектрограммам оператор производит их классификацию по признакам "кратковременные" и "долговременные". Однако при этом для вышеприведенной классификации в условиях ЭМО с высокой плотностью ИРИ (v/ 10 ИРИ/МГц) оператор не справляется с решением задачи в реальном масштабе времени, а переход к обработке по записям спектрограмм требует чрезмерно большого времени (сотни секунд).
Детальное ознакомление с комплексом АРК-ПА2 и проведенных на его основе экспериментальных исследований, позволили оценить возможности современных АКР и сформулировать предложения по их модернизации и разработке нового поколения АКР. К основным недостаткам современных АКР следует отнести:
С целью повышения уровня автоматизации обработки информации в ЭА целесообразно использовать при модернизации АКР набор автоматических классификаторов, построенных на основе разработанных в разделах 2 и 3 диссертации алгоритмов. Для обеспечения достоверного РМ такой разновидности СРС как ДЧ сигналы необходимо, чтобы ширина рабочего диапазона панорамы Afn, скорости панорамы у и период перестройки 7 ,, выбирались из условий где А/в дч, А/н дч — верхняя и нижняя границы диапазона изменения частоты ДЧ сигналов; Тэ дч — длительность элемента ДЧ сигнала. В существующих АКР у/2тг є (106 ч- 108) Гц/сек, тогда как при А/в дч - Д/н дч = Ю8 Гц и 7 э дЧ = 2-10-3 сек требуется у/2 л = 5 10l Гц.
Увеличение скорости панорамы у можно достичь переработкой СЧ или комплексированием в АКР нескольких панорамных ПрУ с разбиением частотного диапазона на ряд примыкающих участков.
Для обеспечения достоверного РМ такой разновидности СРС как ФМ или ЛЧМ сигналы при малом входном отношении сигнал/помеха (#1)Х 1) необходимо увеличить полосу пропускания линейного тракта ПрУ с 200 кГц до 2 МГц, а также использовать совместно с ПСА корреляционные устройства, построенные на основе алгоритмов, разработанных в 3 главе диссертации.
Анализ путей построения ЭА, выполненный в 3 главе, показывает необходимость использования корреляционных устройств (КУ) с целью повышения эффективности обнаружения, классификации и оценивания параметров сигналов с расширенным спектром (СРС) при малом входном отношении сигнал/помеха (gnx 1), поскольку ЭА, реализованный на основе использования методов спектрального анализа при этом не обеспечивает соответствующей достоверности РМ. В данном подразделе на основе имитационного моделирования производится проверка разработанных выше теоретических положений, показывающих возможность эффективно 146
го обнаружения и оценивания средней частоты СРС на примере ФМ сигналов при малых отношениях сигнал/помеха (gm 1).
Моделирование осуществлялось на основе ППП "Microcap V" с доработанной библиотекой функциональных узлов /59/ при следующих исходных данных: сигнал представляет собой фазоманипулированный процесс ФМ-2 с шириной спектра А/с = 2 МГц, длительностью 7с = 10 с и неизвестной средней частотой/є (9,9; 10,1) МГц, для формирования которого используется специально разработанный макрос; помеха представляет квазибелый шум с известной корреляционной функцией /?„(т) = з\ sine (яА/„т) cos сопт, где &1— дисперсия шума;/п = (дц/2п = 10 МГц — средняя частота помехи; А/и = 2,2 МГц — ширина спектра помехи, для формирования которой также используется специально разработанный макрос.
При обнаружении ФМ сигналов на основе использования энергетического обнаружителя (ЭО) структура модели имеет вид соответствующей рисунке 4.5, где ГС — генератор сигнала; ГП — генератор помехи; Ком — коммутатор; Сум — сумматор; Ус — усилитель; ПФ — полосовой фильтр; Кв — квадратор; ФНЧ — фильтр нижних частот; К — компаратор; РУ — решающее устройство; ГТИ — генератор тактовых импульсов. совместно с ПФ имеют коэффициент передачи по напряжению Кц = 10, прямоугольную АЧХ со средней частотой /0 = 10 МГц и полосой пропускания Д/ф = 2,2 МГц. ФНЧ имеет коэффициент передачи по напряжению Кц = 10 и постоянную времени Т= 10 сек. ГТИ совместно с РУ обеспечивает статистическую обработку смеси сигнала и помехи при определении вероятностей правильного обнаружения сигнала Рш и ложной тревоги Рлт на выходе ЭО. При статистической обработке на каждом этапе используются Np реализаций входного процесса Х0 = (0 + w(0 ПРИ /о + (/ - 1)7; / t0 + /Тс, / є [1, 1000]; Np = 1000. На первом этапе за время 70б = Np Тс= Ю 1 сек при отсутствии сигнала {S(t) = 0} определяется уровень порога срабатывания К, при котором обеспечивается необходимая величина Р1П. Поскольку Рлт определяется из соотношения
