Содержание к диссертации
Введение
Алгоритмы обработки и способы построения структуры цифрового приемника траєкторного сигнала 14
1.1. Математические модели траєкторного сигнала 14
1.2. Алгоритм обработки траєкторного сигнала в режиме реального времени (РЛ) 20
1.3. Алгоритм обработки траєкторного сигнала в режиме доплеровского обужения луча (ДОЛ) 23
1.4. Алгоритм обработки траєкторного сигнала в режиме фокусированного синтезирования апертуры (ФСА) 28
1.5. Алгоритм обработки траєкторного сигнала в режиме селекции наземных движущихся целей (СНДЦ) 32
1.6. Способ построения структуры адаптивного цифрового приемника узкополосного траєкторного сигнала в режимах ДОЛ и ФСА с одновременной селекцией НДЦ 36
1.7 Способы построения структуры адаптивного цифрового приемника широкополосного траєкторного сигнала в режимах ДОЛ и ФСА панорамного обзора 44
1.8. Основные результаты. Задачи исследований 51
Разработка и исследование алгоритмов адаптивной многоскоростной обработки узкополосного траєкторного сигнала 53
2.1. Разработка алгоритмов адаптации узкополосного фильтра-дециматора к уходу доплеровских частот 53
2.2. Оптимальное проектирование на сигнальных процессорах многоступенчатой структуры адаптивного узкополосного фильтра- дециматора предварительной-обработки траєкторного сигнала 58
2.2.1. Введение. Общая постановка задачи 58
2.2.2. Постановка и формализация задачи оптимального проектирования адаптивного узкополосного фильтра-дециматора 60
2.2.3. Решение задачи оптимизации структуры и параметров цифрового приемника узкополосного траєкторного сигнала 69
2.2.3.1. Оптимальный синтез двухступенчатой структуры 69
2.2.3.2. Оптимальный синтез трехступенчатой структуры 77
2.2.3.3. Многоступенчатая реализация набора цифровых фильтров 83
2.3. Основные результаты 85
3. Разработка и исследование алгоритмов адаптивной многоскоростной обработки широкополосного траєкторного сигнала 87
3.1. Разработка алгоритмов адаптации к структуре широкополосного траєкторного сигнала 87
3.1.1. Общая структура адаптивного цифрового приемника широкополосного траєкторного сигнала 87
3.1.2. Два подхода к построению схем адаптивной обработки широкополосного траєкторного сигнала 88
3.2. Математическая формализация и решение задачи оптимальной многоскоростной обработки широкополосного траєкторного сигнала 93
3.2.1. Общая постановка задачи оптимального проектирования 93
3.2.2. Оптимальное проектирование многоступенчатой пирамидальной структуры набора фильтров-дециматоров на сигнальных процессорах 96
3.2.2.1. Постановка и методика формализации задачи оптимального проектирования 96
3.2.2.2. Формализация и решение задачи оптимального синтеза двухступенчатой структуры набора фильтров-дециматоров 99
3.2.2.3. Формализация и решение задачи оптимального синтеза трехступенчатой структуры набора фильтров-дециматоров 107
3.3. Способы и алгоритмы многоступенчатой адаптации на основе многоскоростной обработки траєкторного сигнала 117
3.3.1. Способ многоступенчатой адаптации по верхней границе полосы частот траєкторного сигнала 117
3.3.2. Способ многоступенчатой адаптации на основе квазиоптимальной комбинированной структуры набора фильтров-дециматоров и алгоритма фильтрации в частотной области 119
3.4. Основные результаты 121
4. Моделирование и анализ эффективности алгоритмов много скоростной адаптивной обработки траєкторного сигнала 124
4.1. Моделирование алгоритмов многоскоростной адаптивной обработки узкополосного траєкторного сигнала 124
4.1.1. Моделирование работы адаптивного фильтра-дециматора 124
4.1.2. Контрольная задача и модель траєкторного сигнала 130
4.1.3. Адаптивный цифровой фильтр-дециматор: основные функции и их реализация 133
4.1.4. Формирование РЛИ: основные этапы обработки, результаты моделирования 137
4.1.5. Моделирование процесса адаптации 139
4.2. Моделирование алгоритмов многоскоростной адаптивной обработки широкополосного траєкторного сигнала 143
4.2.1. Моделирование работы адаптивной древовидной структуры фильтрации-децимации траєкторного сигнала 143
4.2.2. Контрольная задача и модель траєкторного сигнала 146
4.2.3. Формирование РЛИ: основные этапы обработки, результаты моделирования 152
4.2.4. Моделирование процесса адаптации к уходу полосы доплеровских частот широкополосного траєкторного сигнала 154
4.3. Анализ эффективности алгоритмов многоскоростной адаптивной обработки траєкторного сигнала 156
4.3.1. Вычислительные затраты на процедуру адаптивной фильтрации-децимации и выигрыш от использования много скоростной обработки сигнала 156
4.3.2. Эффективность адаптивной фильтрации-децимации в режиме панорамного обзора 160
4.4. Основные результаты моделирования и экспериментальных исследований 167
Заключение 168
Библиографический список 173
Приложения
- Алгоритм обработки траєкторного сигнала в режиме фокусированного синтезирования апертуры (ФСА)
- Постановка и формализация задачи оптимального проектирования адаптивного узкополосного фильтра-дециматора
- Два подхода к построению схем адаптивной обработки широкополосного траєкторного сигнала
- Моделирование работы адаптивной древовидной структуры фильтрации-децимации траєкторного сигнала
Введение к работе
Актуальность работы. Современные бортовые радиотехнические системы наблюдения за земной поверхностью, в режиме «воздух-земля», и окружающей воздушной обстановки, в режиме «воздух-поверхность», решают целый комплекс задач радиовидения путем обработки принимаемого траєкторного сигнала и формирования радиолокационного изображения (РЛИ) в реальном времени. Эффективное решение задач радиовидения стало возможным благодаря оснащению РЛС нового поколения бортовым вычислительным комплексом (БВК) с полностью цифровой обработкой траєкторного сигнала. Появление цифровых сигнальных процессоров (ЦСП) и модулей обработки сигналов (МОС) на их основе с вычислительной производительностью до нескольких миллиардов операций в секунду позволило от общетеоретических положений перейти к разработке реального программно-алгоритмического обеспечения работы БВК в различных режимах формирования и обработки РЛИ.
Значительный вклад в решение задач радиовидения и разработку теории, методов и эффективных алгоритмов обработки траєкторного сигнала внесли отечественные ученые и специалисты, среди которых можно выделить работы: Антипова В.Н., Горяинова В.Т., Клочко В.К., Кондратенкова Г.Ф., Лаврова А.А., Орлова М.С., Самарина О.Ф., Фролова А.Ю. Вместе с тем, все более сложные алгоритмы формирования и обработки РЛИ, направленные на повышение разрешающей способности в условиях траекторных нестабильностей носителя БВК и возмущающих воздействий, их реализация в реальном времени с достаточно высокой скоростью смены кадров, требуют значительных вычислительных ресурсов, памяти данных и коэффициентов. Поэтому актуальной остается проблема устойчивой работы алгоритмов формирования РЛИ путем саморегулирования и адаптации к изменению параметров траєкторного сигнала, а также минимизации вычислительных затрат на их реализацию.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов и алгоритмов адаптивной многоскоростной обработки траєкторного сигнала в задачах радиовидения, направленных на повышение качества и скорости формирования РЛИ при одновременной минимизации вычислительных затрат и памяти данных.
Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач.
Анализ методов и алгоритмов обработки траєкторного сигнала в различных режимах картографирования земной поверхности и формирования РЛИ на основе многоскоростной адаптивной фильтрации.
Разработка алгоритмов адаптации узкополосного фильтра-дециматора к уходу доплеровских частот и фазовым искажениям траєкторного сигнала.
Разработка и оптимизация структуры адаптивного узкополосного фильтра-дециматора блока предварительной обработки траєкторного сигнала в режиме секторного обзора.
Разработка способов и алгоритмов адаптации набора полосовых фильт-ров-дециматоров блока предварительной обработки широкополосного траєкторного сигнала в режиме панорамного обзора.
Разработка и оптимизация структуры адаптивного цифрового приемника широкополосного траєкторного сигнала.
Моделирование и исследование эффективности алгоритмов многоскоростной адаптивной обработки траєкторного сигнала и формирования РЛИ в режимах секторного и панорамного обзоров.
Разработка аппаратных модулей и программно-алгоритмического обеспечения БВК, ориентированных на эффективное решение задач формирования РЛИ в реальном времени с учетом влияния траекторных нестабиль-ностей и автоматической фокусировки.
Методы исследований. При решении поставленных задач использовались теория и методы цифровой обработки сигналов, включающие в себя: методы частотно-временной селекции и спектрального анализа, многоскоростной и адаптивной фильтрации, оптимального проектирования многопроцессорных систем ЦОС на сигнальных процессорах. Теоретические исследования проводились с применением математического аппарата статистической радиотехники, радиолокации и радиовидения, методов оптимизации и имитационного моделирования.
Научная новизна. В процессе исследований получены следующие новые научные результаты.
Разработаны алгоритмы адаптации узкополосного фильтра-дециматора к уходу доплеровских частот и фазовым искажениям траєкторного сигнала с применением многоскоростной обработки и набора формирующих фильтров с автофокусировкой в частотной области.
Предложен метод и проведена оптимизация параметров многоступенчатой структуры адаптивного узкополосного фильтра-дециматора блока предварительной обработки траєкторного сигнала, реализуемого на ЦСП заданного семейства.
Разработаны способы и алгоритмы адаптации к структуре широкополосного траєкторного сигнала на основе многоступенчатой многоскоростной обработки и оптимизации параметров цифрового приемника.
Предложена методика многокритериальной оптимизации и проведен оптимальный синтез двух- и трехступенчатых структур цифрового приемника широкополосного траєкторного сигнала, реализуемого на ЦСП заданного семейства.
Проведены исследование и оценка эффективности новых способов и алгоритмов адаптивной многоскоростной обработки траєкторного сигнала в задачах радиовидения.
Достоверность полученных результатов определяется корректным использованием математического аппарата при выводе аналитических выражений, экспериментальной проверкой предложенных способов и алгоритмов обработки траєкторного сигнала с использованием имитационного моделирования и созданием опытного образца цифрового приемника.
Практическая значимость. Предложенные способы и алгоритмы многоскоростной адаптивной обработки траєкторного сигнала и разработанные цифровые устройства на их основе позволяют:
обеспечить устойчивую работу цифрового приемника траєкторного сигнала при уходе (смещении) доплеровских частот, обусловленном траекторными не-стабильностями и возмущающими воздействиями;
многократно (в 10-20 раз для контрольных примеров) уменьшить вычислительные затраты при одновременном снижении требований к скорости обработки и формирования РЛИ, а также емкости памяти данных и коэффициентов;
создать семейство цифровых модулей обработки сигналов и программное обеспечение, ориентированное на эффективное решение задач радиовидения в реальном времени.
Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены на предприятии ФГУП «ГРПЗ» при модернизации серийно выпускаемых бортовых радиолокационных комплексов (БРЛК) систем управления вооружением для самолетов и вертолетов нового поколения.
Основные положения, выносимые на защиту.
Алгоритмы адаптации узкополосного фильтра-дециматора к уходу (смещению) доплеровских частот и фазовых искажений траєкторного сигнала, отличающиеся многоступенчатой многоскоростной реализацией набора формирующих фильтров с применением автофокусировки в частотной области, которые позволяют уменьшить приведенные вычислительные затраты более чем в 10 раз и памяти данных в 2-4 раза.
Способы и алгоритмы адаптации цифрового приемника к структуре широкополосного траєкторного сигнала, отличающиеся многоступенчатой многоскоростной реализацией набора перестраиваемых фильтров-дециматоров с поэтапной оценкой смещения и трансформации полосы доплеровских частот, которые позволяют уменьшить приведенные вычислительные затраты в 16-20 раз и памяти данных в 3-7 раз.
Методы многокритериальной оптимизации параметров многоступенчатой структуры адаптивного цифрового приемника блока предварительной обработки траєкторного сигнала, отличающиеся новой постановкой и математической формализацией задачи оптимального проектирования, которая позволяет минимизировать приведенные вычислительные затраты на реализацию с учетом всех установленных ограничений для заданного семейства цифровых сигнальных процессоров.
Многопроцессорные устройства цифровой обработки траєкторного сигнала, ориентированные на решение задач радиовидения в реальном времени.
Апробация работы. Основные результаты и положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на: 7-й, 8-й, 9-й, 11-й и 12-й МНТК «Цифровая обработка сигналов и ее применение-DSPA» (г. Москва, ИПУ РАН, 2005 г., 2006 г., 2007 г., 2009 г., 2010 г.); МНТК «Радиолокация, навигация, связь» (г. Воронеж, 2005 г.); 19-й, 21-й НТК НИИ приборостроения имени В.В. Тихомирова (г. Жуковский, 2005 г., 2007 г.).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 22 работы, среди которых: 5 статей в периодических изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 5 патентов, 12 докладов в трудах и тезисах международных и отраслевых конференций.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии из 69 наименований, 12-ти приложений. Содержание работы изложено на 179 стр. основного текста, включая 80 иллюстраций, 7 стр. библиографии и 87 стр. приложений.
Алгоритм обработки траєкторного сигнала в режиме фокусированного синтезирования апертуры (ФСА)
Получение высокого разрешения по азимуту на больших дальностях обеспечивается при картографировании в режиме ФСА. Существенное повышение разрешения по азимуту в режиме ФСА достигается за счет компенсации ухода доплеровских частот и увеличения времени синтезирования.
Бортовой радиолокатор в данном режиме обеспечивает получение РЛИ местности с расположенными на ней объектами с разрешением, близким по качеству к аэрофотоснимкам. В режиме ФСА возможно получение азимутального разрешения до 40 см на дальности 100 км при длине волны 3 см [58], что обеспечивает эффективное обнаружение, прицеливание и применение вооружения при уничтожении малоразмерных целей.
Режим ФСА преодолевает ограничение режима ДОЛ, связанное с уходом доплеровских частот. Закон изменения доплеровской частоты со временем учитывается в алгоритме обработки и компенсируется, позволяя существенно повышать время синтезирования и, как следствие, увеличивать азимутальное разрешение РЛИ (рис. 1.10).
Значение доплеровского ухода частоты определяется линейным и квадратичным членами этой-формулы. Кубический и другие старшие члены в-режиме ФСА игнорируются. Отсюда, также как и в режиме ДОЛ, возникает ограничение максимального допустимого интервала синтезирования. Однако в большинстве случаев время синтезирования и качество РЛИ ограничиваются не этим аспектом, а другим - требованиями к стабильности параметров движения летательного аппарата. Обеспечить их на большом интервале времени оказываетсявесьма проблематично.
Итак, в режиме ФСА отраженный радиосигнал отличается от зондирующего сигнала амплитудой, задержкой во времени, доплеровским смещением несущей частоты и наличием ухода доплеровской частоты (в действительности структура самого траєкторного сигнала одинакова для всех режимов обзора и содержит все члены разложения; изменяется только наша модель описания этого сигнала). Задача обработки в режиме ФСА включает уже три подзадачи: согласованную фильтрацию во временной области, обеспечивающую оптимальный прием на фоне белого шума и высокое разрешение по дальности, компенсацию ухода доплеровских частот на интервале синтезирования и спектральный анализ, выполняемый методом дискретного преобразования Фурье (ДПФ) и обеспечивающий высокое азимутальное разрешение. Блок-схема цифровой обработки радиолокационного сигнала в режиме ФСА представлена на рис. 1.11.
Согласованный фильтр реализуется аналогично обработке в режимах реального луча и ДОЛ: Выход этого этапа внутрепериодной обработки записывается в память и образует матрицу промежуточных данных: где M[NC,F] = mUn - матрица NcxF элементов; Nc - число каналов дальности (длина входного сигнала в одном периоде повторения); F - число периодов повторения.
На этапе межпериодной обработки происходит загрузка набора опорных функций h%0[ri\, п = 0, F-1, т = 0,3 и загрузка траєкторного сигнала для текущего канала дальности п: sMno[ri\ = mln. Фокусировка - или компенсация ухода доплеровских частот - производится домножением элементов траєкторного сигнала на элементы каждой из набора опорных функций в соответствии с выражением:
Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) анализирует спектральный состав сигнала, в котором на этапе фокусировки устранено влияние ухода частот, и формирует выходные азимутальные отсчеты. Их количество обычно меньше общего числа точек ДПФ и равно W. Поскольку на выходе этапа
фокусировки имеется набор из 4 сигналов яДи], т = 0,3, то процедура ДПФ делится на соответствующее число отдельных ДПФ преобразований, каждое из которых формирует WIA выходных отсчетов: где знак ; соответствует конкатенации, то есть дополнению одного массива элементами другого массива справа.
Модуль выхода ДПФ вычисляется по формуле, аналогичной ранее используемой в режимах реального луча и ДОЛ:
Для-упрощения вычислений в программной реализации можно вычислять сумму квадратов:
Каждый отсчет сигнала $][,[] - это один азимутальный элемент в текущем /- ом канале дальности. Последовательно получая эти элементы для всех каналов дальности и всех направлений обзора, формируем в памяти процессора матрицу изображения РЛИ.
Алгоритм обработки сигнала.в режиме селекции наземных движущихся целей Часто при атаке наземных объектов особый интерес вызывают движущиеся цели. Поэтому в радиовидении выделяется отдельный класс задач, называемый селекцией наземных движущихся целей (СНДЦ) и связанный с разделением всех наблюдаемых наземных целей на движущиеся и неподвижные. Режим СНДЦ используется одновременно с картографированием земной поверхности одним из выше рассмотренных способов. На карту местности наносятся отметки движущихся объектов и параметры их движения. В процессе селекции движущихся целей происходит обнаружение перемещающихся объектов и измеряется их скорость.
Постановка и формализация задачи оптимального проектирования адаптивного узкополосного фильтра-дециматора
Перейдем к рассмотрению непосредственно алгоритмов подстроки к полосе траєкторного сигнала. Здесь также возможен ряд подходов. Рассмотрим два из них: слежение за полосой по максимуму мощности и адаптация с корреляцией в частотной области.
Метод слежения за полосой по максимуму мощности сигнала (рис. 2.3) подразумевает наличие набора каналов обработки. В примере на рис. 2.3 показано 3 канала, но их число может быть расширено как вверх (смещение полосы сигнала влево), так и вниз (смещение полосы сигнала вправо). Структура фильтра-дециматора в каждом канале остается аналогичной структуре, не использующей адаптацию к полосе. Различие состоит в том, что в каждом канале смещение спектра на нулевую частоту осуществляется с различных центральных частот. Если 0-ой канал, соответствующий каналу обработки сигнала при отсутствии смещения полосы, по-прежнему, использует в коммутатор У[п] качестве центральной частоты величину а о, то соседние каналы принимают за центральные частоты величины а \, отстоящие от исходной частоты на і хАсщ. Шаг Аа о определяет точность настройки на частоту, а количество каналов - диапазон частот, в котором схема остается работоспособной. Работу адаптивного фильтра-дециматора, построенного по описанному принципу, поясняет рис. 2.4.
Пусть полоса траєкторного сигнала отклонилась от расчетного положения, так что центральная частота стала равной fQ+Af (верхний рисунок). Пусть в системе обработки присутствуют три канала фильтрации-демодуляции: первый с переносом спектра с частоты /о — А/ (канал с индексом -1), второй - с частоты /0 (центральный канал с индексом 0) и третий - с частоты /о + 4/" (канал с индексом 1). Таким образом, смещение спектра сигнала, в каждом канале будет происходить так, как показано на нижнем рисунке жирной линией (соседние каналы показаны, пунктиром). Низкочастотный фильтр, АЧХ которого показана на рисунке тонкой линией, имеет одинаковый вид для всех каналов обработки и выделяет полосу частот заданной ширины в области нулевой частоты.
Для удобства фильтр считается идеальным НЧ-фильтром. Тогда спектр сигнала на выходе НЧ-фильтра в каждом канале будет иметь вид, показанный на рисунке в виде заштрихованных областей. Мощность сигнала на выходе фильтра равна площади этих областей. Очевидно, что максимальная мощность сигнала после фильтрации наблюдается в канале с индексом -1. Схема поиска максимума мощности принимает такое решение и заставляет коммутатор «заводить» на дальнейшую обработку сигнал именно с этого канала. Остается только понизить частоту дискретизации до возможного значения и выдать на блоки основной обработки в режимах ДОЛ или ФСА сигнала с компенсированным уходом доплеровских частот и на пониженной частоте дискретизации.
К достоинствам предложенной структуры следует отнести простоту проектирования и надежность работы. Кроме того, адаптация здесь происходит независимо от предыдущих состояний системы и без задержек. Недостатком можно считать избыточность схемы и, как следствие, повышенную вычислительную сложность.
Альтернативным подходом является метод на основе корреляции в частотной области. Этот метод похож на известные в радиовидении способы так называемой автофокусировки. Однако при автофокусировке фазовые искажения компенсируются в пределах одного интервала синтезирования1 уже в процессе фокусировки. В нашей же задаче осуществляется предварительная компенсация ухода всей полосы частот траєкторного сигнала, имеющая место от одного интервала синтезирования к другому. Это может быть полезно; когда наблюдения-в одном, направлении повторяются многократно с целью некогерентного накопления и повышения отношения сигнал/шум и борьбе со спекл-шумом. считать, что при очередном наблюдении полоса частот траєкторного сигнала сместилась так, что центральная частота стала равной f0+Af. Структуру адаптации к полосе можно разделить на две части: схему оценки смещения спектра Af (или Ай) ) и схему компенсации этого смещения. Первая часть включает блоки БПФ и корреляции. БПФ переводит сигнал в частотную область и показывает его спектр. Если осуществляется первое наблюдение, то считается, что полоса частот еще не сместилась, и спектр на этом этапе принимается за эталонный. Выход БПФ записывается в буфер (начальный спектр). При последующих зондированиях выход БПФ сравнивается с эталонным спектром, и процедура корреляции в частотной области показывает величину смещения полосы траєкторного сигнала относительно исходного положения А/ (или Ай) ). Эта поправка вносится в блок демодулятора, который и составляет основу компенсирующей части схемы адаптации работая во временной области. Остальные блоки структуры работают точно так. же, как и в случае отсутствия адаптации к полосе.
Достоинством предложенного подхода можно считать относительно небольшой уровень вычислительной сложности и, возможно, большую гибкость за счет процедуры корреляции, работающей по принципу максимума. «схожести» формы спектра, а не максимума мощности. В качестве недостатка можно отметить необходимость знания эталонного спектра. Такая, схема может применяться только при многократно повторяющихся наблюдениях в одном направлении в режиме слежения:
В данной работе основное внимание уделяется схеме адаптации на этапе предварительной фильтрации-децимации. За основу принят метод построения адаптивного приемника, совмещающий этапы адаптации и фильтрации, и структура адаптации на основе оценки максимума мощности траєкторного сигнала на выходах набора формирующих полосовых фильтров.
Предполагается, что форма спектральной огибающей (амплитудного спектра) траєкторного сигнала априорно известна, в частном случае, это может быть обычный полосовой фильтр, а центральная частота полосы пропускания. может принимать непрерывный ряд значений в некотором диапазоне частот. Поэтому для поиска и настройки АФЦД должен использоваться набор из М формирующих фильтров с заданным коэффициентом перекрытия характеристик частотных каналов.
Два подхода к построению схем адаптивной обработки широкополосного траєкторного сигнала
Обработка сигнала в режиме панорамного обзора, фактически, имитирует обработку узкополосного сигнала, но выполняет ее одновременно для всех азимутальных полос, отличаясь лишь разделением на отдельные азимутальные каналы в частотной, а не в пространственной области. Таким образом, эффективность схем предварительной фильтрации с адаптацией к структуре входного сигнала оказывается в данном случае также эффективна, как и в системах обработки узкополосного траєкторного сигнала. Траекторные нестабильности и другие источники искажений оказывают существенное влияние на положение полосы сигнала на оси частот, вызывая уход доплеровских частот и расстройку системы обработки, что уменьшает отношение сигнал/шум и приводит к искажению РЛИ. Компенсация ухода полосы доплеровских частот может быть естественным образом произведена на этапе предварительной фильтрации. Древовидная структура фильтрации-децимации становится адаптивной, осуществляющей не просто выделение заранее известной полосы частот, но и предварительный ее поиск. При этом адаптация может вестись независимо в каждом азимутальном канале обработки, или осуществляться предварительно для всей широкой полосы доплеровских частот.
Общая структура цифрового приемника широкополосного траєкторного сигнала представлена на рис. 3.1. В нее включены этапы согласованной фильтрации и обеспечения высокого разрешения по дальности, формирования РЛИ в режимах ДОЛ и ФСА, блоки селекции НДЦ.
Входной сигнал системы обработки поступает на блок согласованной фильтрации (СФ), обеспечивающий оптимальный прием сигнала на фоне шумов и требуемое разрешение по дальности. Последующее стробирование (С) согласует входную частоту дискретизации с требуемым числом элементов РЛИ по вертикали и повышает отношение сигнал/шум, используя пере-дискретизацию. На древовидную структуру фильтрации-децимации поступает матрица сигнала обработки, строки которой представляют собой траек-торные сигналы в соответствующем канале дальности. Каждая строка матрицы (траекторный сигнал) проходит все азимутальные каналы обработки в древовидной структуре фильтрации-децимации. Выходом структуры является в каждом азимутальном канале матрица, строки которой представляют траекторные сигналы на пониженной частоте дискретизации в соответствующем канале дальности. Далее выполняется анализ спектра траєкторного сигнала (ДПФ) с предварительной фокусировкой в режиме ФСА.
Два подхода к построению схем адаптивной обработки широкополосного траєкторного сигнала На предыдущем этапе работ нами рассматривались схемы адаптации к полосе узкополосного траєкторного сигнала на основе двух методик: по мак 89 симуму мощности и с корреляцией в частотной области. Эти же подходы.будут справедливы и для схем.адаптивной обработки широкополосного сигнала. Здесь, однако, возможна еще одна классификация задачі Можно рассматривать уход полосы частот траєкторного сигнала, как смещение всей широкой полосы доплеровских частот на входе цифрового приемника и компенсировать это смещение до выполнения разбиения на каналы адаптации или параллельно с ним. При другом подходе адаптация осуществляется независимо в: каждом азимутальном канале и для полосы частот только текущего канала (относительно узкой полосы). Первый подход проще в реализации и с позиции вычислительных затрат. Второй - в общем случае является более точным и универсальным, но требует существенного увеличения вычислительной нагрузки. В любом случае, в основе самой адаптации лежат все те же методы максимума мощности и корреляции в частотной области. Ниже рассматриваются две из возможных схем построения адаптивного цифрового приемника широкополосного траєкторного сигнала.
Первая схема построения блока адаптации, а также структуры фильтрации-децимации, раскрывается на рис. 3.2 [18]. В данном случае используется принцип, аналогичный настройке по максимуму мощности, но в данном контексте правильнее его будет назвать многоканальной фильтрацией. Широкополосный входной сигнал поступает на блок адаптации и распределяется на N - 5 каналов оценки положения входной полосы частот. В каждом таком канале помещается относительно узкополосный полосовой фильтр (ЦПФ) и пороговое устройство. Задача полосовых фильтров состоит в детектировании «границы» полосы входного сигнала по смещению которой определяется смещение всей доплеровской полосы.
Принцип действия схемы адаптации поясняет рис. 3.3. Полоса входного сигнала оказалась в таком положении, что она полностью или частично перекрывает полосы пропускания трех из пяти полосовых фильтров ЦПФ и не перекрывает полосы двух оставшихся ЦПФ.
Моделирование работы адаптивной древовидной структуры фильтрации-децимации траєкторного сигнала
. Поскольку оптимизация каждой группа набора фильтров рассматривалась не зависимо друг от друга, а полосы частот ФД первых ступеней преобразования соседних групп фильтров могут перекрываться, то дальнейшая процедура оптимизации должна учитывать потенциальную возможность использования общих ФД соседних групп фильтров на первых ступенях преобразования. Это позволит уменьшить общие затраты на реализацию. Рассмотрим методику оптимального сочетания ФД первых ступеней преобразования для двух- и трехступенчатых оптимизированных структур набора фильтров на частном примере, представленном выше. В соответствии с расчетами, приведенными в Приложениях 1.1. и 1.2, поддиапазоны частот первой, второй и третьей групп ФД перекрываются друг с другом в значительной степени, в первую очередь это относится к третьей группе фильтров, включающей два узкополосных фильтра переднего обзора, полосы частот которых фактически полностью лежат в поддиапазоне частот второй группы ФД (рис. 3.10).
Поддиапазоны частот первой {М = 8) и второй {М =4) групп набора фильтров перекрываются на 217 Гц, что составляет 48 % от ширины второго под иапазона и, при соответствующей реализации первой и второй групп ФД, потребует расширения общей полосы частот цифрового приемника на первой ступени преобразования всего на 14,8 %.
Поддиапазоны частот второй и третьей (М =2) групп ФД перекрываются почти полностью (на 96 Гц, составляет 86 % от ширины полосы частот третьего поддиапазона), и при совместной реализации всех трех групп фильтров потребуется расширение общей полосы частот цифрового приемника всего на 16 Гц, что составляет не более 1 %.
Таким образом, целесообразно объединить на первой ступени преобразования все три группы фильтров, используя один вхдной ФД с суммарной полосой частот шириной 1718 Гц от 1201 Гц до 2919 Гц, понижающий частоту дискретизации в V\ =3 раза. Как показывают расчеты (Приложение 1.2), это приведет к увеличению порядка первого ФД в 1,5 раза (Nx =45 ), но увеличение затрат на его реализацию окупается существенным уменьшением общих затрат на реализацию последующих наборов ФД второй, третьей и, возможно, четвертой ступеней преобразования.
Вторая группа ФД, с учетом предварительного понижения частоты дискретизации в У\ =3 разами расширения полосы частот от 452 Гц до 468 Гц, реализуется по трехступенчатой структуре с коэффициентами децимации =3 раза на второй и з =2 раза на третьей ступенях преобразования.
Третья группа ФД, с учетом предварительного понижения частоты дискретизации в У\ 2 " Р может быть, реализована также по трехступенчатой структуре, но с понижением частоты дискретизации на третьей ступени децимации в з 6 раз. Однако, принимая во внимание, что полосы частот четвертого ФД второй группы фильтров и полностью третьей группы ФД практически совпадают (достаточно верхнюю частоту среза полосы пропускания четвертого ФД второй группы фильтров увеличить всего на 16 Гц с 2903 Гц до 2906 Гц), целесообразно использовать четырехступенчатую структуры, в которой указанный ФД одновременно выполняет роль ФД третьей ступени децимации для третьей групп фильтров. На четвертой ступени преобразований на частоте дискретизации, уменьшенной в 18 раз, реализуются самые узкополосные фильтры с коэффициентом децимации Kj =3.
Результаты комбинированной оптимизации приведены в таблице 3.4. Здесь же, для сравнения, представлены полученные ранее результаты расчета оптимальной двухступенчатой структуры.
