Содержание к диссертации
Введение
1. Адаптивное измерение параметров радиосигналов в условиях существенной априорной неопределённости 14
1.1 Постановка задачи 14
1.2 Общие закономерности измерения параметров радиосигналов в условиях априорной неопределённости 16
1.3 Измерение энергетических параметров радиолокационных сигналов при ограниченных априорных данных 22
1.3.1 Адаптивное многоканальное измерение энергетических параметров радиолокационных сигналов с детерминированной временной структурой 25
1.3.2 Адаптивное многоканальное измерение энергетических параметров не когерентных во времени радиолокационных сигналов 43
1.4 Выводы к главе 1 — 53
2. Синтез и анализ адаптивных многоканальных узме рителей угловых параметров радиолокационных сигналов в РЛС с плоской фар 55
2.1 Постановка задачи 55
2.2 Адаптивные измерители угловых параметров радиолокационных сигналов по максимуму выходного эффекта 56
2.3 Синтез и анализ адаптивных угловых дискриминаторов 61
2.3.1 Адаптивные угловые дискриминаторы для сигналов с детерминированной временной структурой 61
2.3.2 Адаптивные угловые дискриминаторы некогерентных во времени сигналов 89
2.3.3 Особенности измерения угловых координат прикрываемой цели при воздействии широкополосных помех з
2.3.4 Синтез и анализ адаптивных измерителей угловых координат нешумящей цели при распределении амплитуды отражённого сигнала по обобщённо му закону Релея 103
2.4 Выводы к главе 2 115
3. Способ повышения точности измерения угловых координат прикрываемых целей при нарушении га уссовости функции правдоподобия 117
3.1 Постановка задачи 117
3.2 Оценка функции распределения энергии сигнала прикрываемой цели в условиях существенной априорной неопределённости .118
3.3 Оценивание угловых параметров радиолокационного сигнала 123
3.4 Выводы к главе 3 131
Заключение .133
Список используемой литературы
- Измерение энергетических параметров радиолокационных сигналов при ограниченных априорных данных
- Адаптивное многоканальное измерение энергетических параметров не когерентных во времени радиолокационных сигналов
- Особенности измерения угловых координат прикрываемой цели при воздействии широкополосных помех
- Оценка функции распределения энергии сигнала прикрываемой цели в условиях существенной априорной неопределённости
Измерение энергетических параметров радиолокационных сигналов при ограниченных априорных данных
В реальных условиях приёма радиолокационных сигналов на фоне внешних помех характерной является неопределённость относительно параметров как полезных, так и помеховых составляющих принимаемых колебаний. При этом степень априорной неопределенности может быть различной. В задачах с полной априорной неопределенностью неизвестны ни виды, ни параметры законов распределения вероятностей воздействия, информация о которых приводит к выполнению системой ее функций. В действительности степень априорной неопределенности может быть и не такой высокой, так как доопытные данные могут следовать из сложившейся обстановки, данных предшествующих измерений, данных других радиолокационных средств. К тому же, принятие гипотез об условиях работы создаваемого объекта является естественным и неотъемлемым элементом любого инженерного проектирования[ 1, 2, 12, 19].
При известном виде распределений неопределенность заключается в том, что указанные распределения известны не полностью, а с точностью до конечного числа некоторых дополнительных параметров [1 - 3, 12, 19, 59]. При этом возникает задача получения оптимального по выбранному критерию решающего правила, в соответствии с которым преодолевается априорная неопределенность оценки параметров сигналов, несущих полезную информацию.
Поскольку в теоретических исследованиях обычно имеют дело не с самими явлениями, а с их математическими моделями, выбор которых всегда связан с введением некоторых допущений, зададимся моделью описания априорной неопределённости. Одним из универсальных способов такого описания является введение параметрической модели, в которой, наряду с вектором информативных параметров ут = \\fi,s\ [16, 19], в рассмотрение вводят дополнительный мешающий параметр І, называемый иногда параметром обстановки [3, 12, 63]. Этот параметр включает в себя неизвестные величины, учет которых в условиях выбранной модели позволил бы определить функцию правдоподобия. Пусть на фиксированном интервале наблюдения te(Tl,T2) на вход измерительной системы поступает колебание u(t), состоящее из аддитивной смеси помехи щ,Я\) и принимаемого сигнала Щ,у,Я2), являющегося некоторой функцией времени и информативных параметров (5 и є. При этом xr=/MI- Мешающие параметры Х\,Я2єЯ. Применительно к байесовской трактовке полагаем параметры у и Я случайными многомерными величинами с неизвестными, в общем случае законами распределения р(у) и р\Я). Статистические характеристики помех полагаем в общем случае также неизвестными. Требуется определить оператор оптимальной системы, обеспечивающий получение наилучшей (в смысле минимума среднего риска при квадратичной функции потерь) оценки у вектора информативных параметров у =\/3,є\ в условиях существенной априорной неопределённости относительно параметра обстановки Я и рассчитать показатели качества полученной оценки (величины систематической и флюктуационной ошибок измерения каждой координаты, а также их корреляцию). При этом под существенной априорной неопределенностью задачи оценки вектора информативных параметров у, относительно параметра Я, будем понимать ситуацию, при которой оценка вектора информативных параметров / по функции правдоподобия р\иу,Л) существенно зависит от составляющих вектора параметра обстановки Я.
Таким образом, решение задачи совместного измерения параметров сигнала на фоне помех заключается в нахождении последовательной или параллельной процедуры (оптимального решающего правила) снятия существенной априорной неопределённости относительно параметров внешних помех и некоторых параметров сигналов с последующей совместной оценкой собственно информативных параметров сигнала. После нахождения совместных оценок информативных параметров оценка одного из параметров или оценки каждого параметра (в случае необходимости) определяются по совместной апостериорной плотности вероятности как условные оценки каждого измеряемого параметра. 1.2. Общие закономерности измерения параметров радиосигналов в условиях априорной неопределённости
Возможность отыскания общей структуры оптимальных правил решения, охватывающих большой класс задач, отличающихся заданием функции потерь, видом функции правдоподобия р\иу,Х) и доопытных распределений параметров р,є,Л, обеспечивает байесовский подход [1-3, 6, 12, 15-18, 37 и др.]. Для последовательного применения байесовского подхода в задачах статистического синтеза оптимальных систем оценки вектора информативных параметров / сигнала u\t,y,X) необходимы априорные сведения, которые позволили бы определить функцию правдоподобия р\ру,Л) и доопытные плотности вероятности р(у) и р[Х). В условиях регулярных измерений, характерных для систем оценки параметров, функция правдоподобия по всем параметрам у и X имеет резко выраженный максимум, а априорное распределение этих параметров р(у,Я) в области максимума функции правдоподобия изменяется сравнительно медленно и не оказывает заметного влияния на расположение максимума послёопытной плотности вероятности р[у,Я\й). По этому, положив р\у,Л)= const для всех у и Я, в качестве послеопытного распределения параметров у и Я при проведении байесовского подхода в дальнейшем будем использовать соответствующим образом нормированную функцию правдоподобия этих параметров [2, 3, 12, 15, 38 и др.]:
Адаптивное многоканальное измерение энергетических параметров не когерентных во времени радиолокационных сигналов
Таким образом, применяя решающее правило (1.16)...(1.19) к задаче измерения энергетических параметров квазидетерминированного сигнала, приходим к адаптивному алгоритму (1.59), (1.60), подобному адаптивному алгоритму (1.36), (1-37) измерения энергетических параметров детерминированного сигнала. Алгоритм (1.59), (1.60) позволяет получить несмещенную оценку вектора энергетических параметров у и, следовательно, несмещенные оценки энергетических параметров є и /3 с существенно меньшими по сравнению с алгоритмом (1.58) потенциальными флюктуационными ошибками измерения. Последнее объясняется приближением алгоритма (1.60) (по мере усреднения однократных оценок Э5 в соответствии с (1.59)) к алгоритму (1.49) с известным значением энергии ожидаемого сигнала.
Другим основным видом некогерентных сигналов являются стационарные процессы с нулевым средним значением и неизвестным энергетическим спектром сигнала - т.е. стохастические сигналы. Будем полагать также, что интервал наблюдения Гн значительно превышает время корреляции и принимаемых полезных, и помеховых колебаний, т. е. Я»—, где П - полоса частот рас и. сматриваемых сигналов. Известно, что при быстрых флюктуациях принимаемых сигналов решающая матрица LA(s,9) может быть найдена путем преобразования левой и правой части интегрально-матричного уравнения (1.26) по Фурье. В связи с этим, введем блочные матрицы N(a ) взаимных энергетических спектров помехи и Nc(co) взаимных энергетических спектров сигнала [60]. Полагая, что полезный сигнал, распространяясь от своего источника, подвергается только регулярным линейным преобразованиям, представим блочную матрицу сигнала Nc(a ) размером М2хМ2 с подматрицами размера МІхМІ в виде Nc(co) = Nc-Sc(cO)-(p0(a))-(p;r(co), (1.66) где Nc и Sc(a ) - соответственно спектральная плотность мощности помехи и нормированный энергетический спектр полезного сигнала на выходе приемных элементов; ф0(а) - блочный вектор-столбец размера М2х1 с элементами в виде простых вектор-столбцов размером Mlxl (т. е. 0,(СУ) = 0;а, где /=1...М2; 7=1...Ml), преобразованный из матрицы Q размером М2хМ1 ожидаемого ам-плитудно-фазочастотного распределения полезного стохастического сигнала. Тогда блочная матрица N(co) размера М2хМ2 с подматрицами размера MlxMl взаимных энергетических спектров помех и собственных шумов элементов плоской ФАР примет вид: ад= шЫ+Е ( пЬ(а )й!;м, (1-67) где Йш (со) - блочная матрица размером М2хМ2 взаимных энергетических спектров собственных шумов приёмных элементов с блочными элементами в виде матриц размера MlxMl, Nk(co) - энергетический спектр к-го помехового сигнала, фПк(со) - блочный вектор-столбец размера М2х1, составленный из матрицы Gk размера М2хМ1, характеризующий амплитудно-фазочастотное распределение к-то \к-\..1) источника помех, причём элементы фПк(со) представляют собой вектор-столбцы размером Mlxl, т. е. фпк(со) = рпк = Gk_ .В этом случае, достаточная статистика в виде логарифма отношения правдоподобия принимает вид м= ) ЇЇ ( )Ш У»Л4-х7(« І -ти]Цд») , (1.68) где Ас{со) = 1 + NcSc TJ{со) {со)- ЛГ1 {со))-X J {со), D0{со) - блочный вектор-столбец размера М2х1 с элементами DQ.(й))=ц,{соІ, составленный из значений матрицы принимаемых колебаний U0{со) = \u{t)-e ja dt\ Yc{co)- вектор-столбец размера M2xl, характеризующий ожидаемое амплитудно-фазочастотное распределение полезного стохастического сигнала в плоскости ", Хс {со) - вектор-строка размером 1хМ1, характеризующий ожидаемое амплитудно-фазочастотное распределение полезного стохастического сигнала в плоскости /3.
Обозначив через hc {t) огибающую импульсной характеристики линейно го фильтра с частотной характеристикой ]sc{co)/Ac{co) и вводя скалярный сигнал Для преодоления априорной неопределённости относительно неизвестной спектральной плотности мощности полезного сигнала применим к алгоритму (1.69), как и в предыдущих случаях, решающее правило (1.16)...(1.19). Для этого продифференцируем выражение (1.68) по Nc и, опуская промежуточные выкладки, запишем уравнение правдоподобия: М] т{ш,е)-(51{ф)-М-[{со где у{со,у) г{со,а)-[ф1{со,/)-Ы 1{со))-Х {со, ) - пространственное амплитудно-фазочастотное отношение сигнал/(помеха + шум). Из выражения (1.70) находится общее выражение для оценки спектральной плотности мощности Nc: 2n Сравнивая выражения (1.36), (1.59) и (1.71) нетрудно заметить, что при Sc(a )=\ и V{ O,Y) постоянным во всей полосе частот П, соотношение (1.69) является Фурье-аналогом выражений (1.36) и (1.59). В случае, когда данные условия не выполняются, нахождение оценки (1.71) в явном виде затруднено, что, в свою очередь, затрудняет получение адаптивного алгоритма для рассматриваемой модели сигнала. Полагая, в связи с этим, нормированный энергетический спектр полезного сигнала прямоугольным в рассматриваемой полосе частот П, а, также считая обработку разделяющейся на пространственную и временную (т. е. Sc(co)=l, v{ca,f)-v(f), а время запаздывания фронта плоской волны между крайними элементами ФАР /3«—), получим выражение для однократной оценки Nc спектральной плотности стохастического сигнала
Особенности измерения угловых координат прикрываемой цели при воздействии широкополосных помех
Синтез и анализ адаптивных измерителей угловых координат, в том числе и моноимпульсных, на базе ФАР при энергетическом характере измеряемых параметров применительно к неадаптивному решающему правилу (1.7) впервые проведён Н.Я. Кузем в [22]. При этом были получены сравнительно простые измерители угловых координат, обеспечивающие не смещённое оценивание угловых параметров при большом отношении сигнал/помеха. М.И. Ботовым в [12] впервые проведён синтез и анализ адаптивных алгоритмов измерения одного параметра радиолокационного сигнала, принимающего существенно энергетический характер, в соответствии с адаптивным алгоритмом (1.16)...(1.19). Анализ результатов адаптивных измерителей, синтезированных по указанным алгоритмам, показывает на практическое отсутствие систематической и минимальную величину флюктуационной ошибок измерения одной угловой координаты РЛС с линейной ФАР при отношении сигнал/(помеха + шум) близком к пороговому значению в сложной помеховой обстановке. В работе [7] приведён анализ адаптивного алгоритма совместной фильтрации информативного (измеряемого) параметра радиолокационного сигнала и его амплитуды, а также по результатам математического моделирования показано значительное уменьшение величины флюктуационных ошибок измерения при адаптации к воздействию помех.
Однако все эти работы были рассмотрены для измерения одного углового параметра. В теоретическом плане это допустимо при условии, что другая угловая координата источников полезного и мешающего сигналов постоянна и точно известна или изменяется по известному закону. В тех случаях, когда неизвестными являются две угловые координаты, такой подход недопустим, т. к.: во-первых, нарушение селекции по любому из угловых параметров делает невозможным выделение информации по другому параметру, что, в большинстве случаев, требует создания второго измерителя для другого параметра; во-вторых, из-за статистической взаимосвязи оценок измеряемых параметров между собой, приводящей, в ряде случаев, к смещению максимума характеристики направленности плоской ФАР одновременно по обеим координатам. Такая ситуация может возникнуть, например, при сокращении углового расстояния между направлением на цель и источником помех меньше интервала согласованного (релеевского) разрешения.
В результате этого возникает необходимость в создании адаптивных измерителей угловых параметров радиолокационных сигналов в РЛС с плоской ФАР, учитывающих результаты дополнительной совместной фильтрации оценок угловых координат нешумящей цели в сложной помеховой обстановке за счет расширения вектора состояния.
Для начала рассмотрим адаптивный измеритель двух угловых координат нешумящей цели по максимуму выходного эффекта для сигнала со случайной, равномерно распределённой начальной фазой и случайной релеевски распределённой амплитудой. Исходным алгоритмом для синтеза данного измерителя является система уравнений (1.34), (1.37), анализируя которую приходим к выводу, что адаптивный измеритель угловых координат должен содержать: блок получения оценки блочной матрицы Ф-1 ), на основе которой по матрице входных воздействий U(t) должны быть сформированы величины Z[t,f) и v(f), блок оценки энергии сигнала, блоки, реализующие выражение (1.37), а также блок, позволяющий сформировать оценки по каждой из измеряемых координат. При этом из матрицы входных воздействий V{t) предварительно должен быть сформирован блочный вектор D(t), а получение оценки матрицы Ф (/) может осуществляться одним из известных способов [2, 5, 31 и др.]
Структурная схема одного из возможных вариантов измерителя угловых координат с плоской ФАР представлена на рис. 2.1.
Структурная схема измерителя угловых координат по максимуму выходного эффекта, реализующая алгоритм (1.37).
По оценке блочной обратной корреляционной матрицы помех Ф„, в блоке оценки отношения сигнал/(помеха + шум) (БОС/П), формируется сигнал пропорциональный v(f), а в блоке скалярно-матричного перемножения - матри 59 ца ,в сигналах которой произведена компенсация помех. Последующая обработка в блоке векторно-матричного перемножения (БВМП), согласованном фильтре (СФ) и умножителе, формирует напряжение, пропорциональное квадрату модуля корреляционного интеграла - \z{t,f . На основе полученных выходных эффектов, пропорциональных z(/, )2 и v{f), в других блоках осуществляется обработка в соответствии с адаптивным алгоритмом (1.34), (1.37), с последующим возможным разделением информации по составляющим вектора у (как, например, в [19]). На выходе устройства деления формируется напряжение пропорциональное — Ц- используемое при формировании пеленга на ис \z(t,r) точник помехи. Блок селекции каналов (БСК), являющийся типичным элементом навигационных устройств, формирует оценку каждого из измеряемых параметров /3 и є на основании выходного эффекта измерителя (1.37), расширяя тем самым возможности измерителя.
Отличительной особенностью данного измерителя угловых координат от известных (приведённых, например, в [6, 18, 20, 21, 31]) является наличие блока оценки энергии сигнала (БОЭС), а также то, что в формировании выходных эффектов J3 и є участвует вся схема измерителя, что практически соответствует совместной фильтрации оценок энергетических угловых параметров нешумя-щей цели в сложной помеховой обстановке. При этом на оценку каждого из информативных параметров одновременно оказывает влияние оценка энергии сигнала.
Следует заметить, что, как указывалось выше, при подстановке в достаточную статистику (1.37) однократной оценки энергии сигнала (1.31), получаем алгоритм инвариантный к энергии сигнала, в котором при q2(t,y)/2))l \z(t,yf \z(t,f] 1 , »In , . В результате адаптивный алгоритм измерения вектора утлого v(f) 2-v(y) вых параметров используют в виде достаточной статистики (1.33), который, как указывалось в первой главе, имеет большую величину дисперсии, а при отношении сигнал/(помеха + шум) близком к пороговому значению и систематическую ошибку измерения вектора угловых параметров /, чем алгоритм (1.37). Однако, при q2J2)}\, целесообразно использовать алгоритм (1.33), по причине значительно более простой технической реализации: вместо блока векторно-матричного перемножения осуществляющего вычисление отношения сиг-нал/(помеха + шум) можно использовать квадратичный детектор с постоянной времени значительно больше, чем длительность полезного сигнала; значительно меньше элементов для вычисления статистики (1.33); более простой реализации схемы вычисления отношения (пеленг на постановщик помехи). Но в данной схеме измерителя должно быть реализована схема, позволяющая сформировать провал в направлении полезного сигнала, для исключения влияния последнего на оценку матрицы Ф-1. К тому же расширение выходного эффекта измерителя по достаточной статистике (1.33), позволяет повысить вероятность взятия цели на сопровождение. Один из возможных вариантов структурной схемы адаптивного измерителя, разработанного в соответствии со статистикой (1.33) представлен на рис. 2.2.
Оценка функции распределения энергии сигнала прикрываемой цели в условиях существенной априорной неопределённости
Заметим, что угловые дискриминаторы для детерминированного и стохастического сигналов отличаются лишь некоторыми элементами временной обработки. Из этого следует, что для сопровождения источников детерминированного и стохастического сигналов с незначительными изменениями может быть применён один и тот же угловой дискриминатор.
Последнее особенно важно в сложной помеховой обстановке, когда источник помех входит в область главного лепестка диаграммы направленности и может возникнуть необходимость перехода от сопровождения нешумящей цели к сопровождению источника помех. В последнем случае элементы оптимального углового дискриминатора, учитывающие энергетический характер угловой координаты отключать нецелесообразно, иначе, при действии в области главного лепестка характеристики направленности измерителя второго источника помех, измерение угловых координат первого будет осуществляться с ошибкой.
Как было показано ранее, в результате адаптации в пространственной области, адаптивная плоская ФАР позволяет получить результирующую диаграмму направленности с «нулем» (провалом) в направлении на источник помех. До тех пор, пока помеха является «узкополосной» (ширина спектра помехи не превосходит ширину спектра сигнала и в основном определяется только частотой /о), результирующая диаграмма направленности плоской ФАР будет обеспечивать ее подавление [5, 16, 29]. Однако, в случае приема полезного сигнала на фоне широкополосной помехи (наиболее типичная ситуация) формирование устойчивого провала в диаграмме направленности плоской ФАР в направлении источника помех происходить не будет, т.к. в данном случае случайное изменениє частоты помехи приводит к случайным оценкам пространственной корреляционной матрицы и, следовательно, к формированию случайным образом провалов в различных участках диаграммы направленности [31, 47, 59]. Из этого следует, что информация о характере воздействия широкополосной помехи на плоскую ФАР в прошлом, мало, что дает для предсказания его в будущем, кроме ближайших к концу интервалов наблюдения моментов времени, а именно -отстоящих не более чем 1/(2 Я) от конца интервалов наблюдения (Я - ширина спектра широкополосной помехи). Так как алгоритмы пространственной обработки разработаны в основном для частотных интервалов АЯ « /0, то для формирования оценки каждой корреляционной матрицы целесообразно раздробление ширины спектра Я на частотные интервалы, не превышающие АЯ. При этом можно ограничиться шириной каждого частотного интервала АЯ, равной ширине спектра полезного сигнала.
Из сказанного выше следует, что каждая оценка пространственной корреляционной матрицы помех представляет собой результат накопления корреляционных матриц в частотной области за время At = 1/(2 АЯ) -разности временных запаздываний до крайних точек измерительной системы (в рассматриваемом случае - расстоянием до крайних точек решётки), т.е. (/ n) = zW/)- (f/) 7(f/)5 (2.31) здесь H(fi) - интенсивность /-ой (1=1...L) спектральной составляющей помехи; L - количество частотных интервалов спектральной составляющей помехи; Ai (7„і)" блочный размера М2 вектор-столбец с элементами в виде векторов размера Ml, составленный из значений матрицы амплитудно-фазочастотного распределения U„i(t) /-ой спектральной составляющей широкополосной помехи.
В некоторых важных для практики случаев, когда при стационарной помехе за время наблюдения Тнп, значительно превышающее интервал стационарности полезного сигнала, появляется возможность в более точной оценке пространственной корреляционной матрицы (2.31). Это обстоятельство позволяет также использовать результаты предыдущих оценок корреляционной матрицы Фл (/ /„) Для адаптации измерителя к помеховой обстановке за время превышающее At, т.е. использовать пространственную обработку в ее обычном виде. Возможность накопления оценок пространственных корреляционных матриц (2.31) позволяет сформировать в результирующей диаграмме направленности плоской ФАР устойчивые провалы на каждую спектральную составляющую широкополосной помехи, подобно формированию провала в направлении отдельного независимого источника узкополосной помехи. Количество данных провалов будет зависеть от ширины спектра помехи и ширины частотного интервала ЛЯ, на которые будет разбит ожидаемый спектр помехи, т. е. от количества обрабатываемых её спектральных составляющих. Известно [31], что количество сформированных провалов при подавлении широкополосной помехи п эквивалентно формированию провалов на 2/+1 ортогональных источников помехи, действующих на частоте сигнала
При частотных интервалах АЛ, равных ширине спектра полезного сигнала, провалы в результирующей диаграмме направленности на спектральные составляющие помехи будут находиться друг от друга на угловом расстоянии, равном полуширине диаграммы направленности, а при уменьшении данного частотного интервала произойдёт пропорциональное сокращение данных угловых расстояний, что в свою очередь приведёт к формированию сплошного провала в направлении источника помехи, но значительно увеличит аппаратурные затраты. При этом формируемые провалы, на все спектральные составляющие широкополосной гауссовой помехи, в сумме будут формировать один более широкий провал в результирующей диаграмме направленности с центром в направлении на источник помехи (за исключением импульсных помех), изрезан-ность которого будет зависеть от ширины частотного интервала А/7. В виду того, что спектр помехи, принимаемой плоской ФАР (в силу известных причин [2, 4, 17, 30, 31,41 - 44, 52, 53, 58 и др.]) является ограниченным по ширине, то и общая ширина провала в результирующей диаграмме направленности антенны, охватывающая все формируемые случайным образом провалы, будет представлять собой какой-то интервал углов, прямо пропорциональный относительной ширине спектра помехи - П//0. Ширина провала в направлении источника широкополосной помехи будет также зависеть от числа элементов решётки в данной плоскости и направления действия источника на частоте /0 [31]. В силу того, что количество выборок сигнала значительно меньше количества выборок помех, то на основе критерия асимптотической оптимальности примем ширину спектра помехи постоянной за время действия сигнала. Тогда общая ширина провала в диаграмме направленности на все спектральные составляющие помехи будет также постоянной, а изменение углового расстояния между прикрываемой целью и источником широкополосной помехи будет приводить к соответствующему изменению положения данного провала относительно главного лепестка.
При этом возможно три случая:
1. Источник широкополосной помехи находится в области дальних боковых лепестков диаграммы направленности, что соответствует воздействию белого шума на приемную систему, и приводит к эквивалентному уменьшению отношения сигнал/(помеха + шум).
2. Вторым наиболее известным случаем является воздействие мощной широкополосной помехи, источник которой находится в области главного лепестка диаграммы направленности. Такое воздействие приводит к полному подавлению информации о направлении на не шумящую (прикрываемую) цель. При этом, как известно [12, 19 и др.], целесообразно перейти от измерения направления на не шумящую цель к пеленгованию источника помехи. Воздействие широкополосной помехи малой интенсивности в области главного лепестка диаграммы направленности позволяет измерить угловые координаты нешумящей цели на фоне помехи, подобно измерению на фоне «белого шума», в случае достоверно обнаруженного сигнала.
