Содержание к диссертации
Введение
1. Общие принципы поляризационной селекции радиолокационных целей 13
1.1 Постановка задачи 13
1.2 Управление радиолокационным контрастом. 22
2. Методы повышения радиолокационного контраста 37
2.1 Метод ортогонализации 37
2.2 Влияние угла ссо, 45
2.3 Поляризационно-компенсационный метод . 64
2.4 Поляризационно-модуляционный метод. 73
3. Применение аффинного поляризационного базиса для разрешения двух радиосигналов и увеличение радиолокационного контраста 82
3.1 Разложение поляризованных волн в аффинных поляризационных базисах 82
3.2 Применение аффинного поляризационного базиса для разрешения двух радиосигналов . 91
3.3 Методы увеличения радиолокационного контраста. 94
4. Статистические характеристики поляризационных параметров радиолокационных сигналов, от раженных от зондируемых объектов 117
4.1 Применение радиолокационных средств для решения задач дистанционного зондирования 118
4.2 Поляризационно-радиолокационная модель подстилающей поверхности 126
4.3 Статистические характеристики элементов матрицы рассеяния подстилающих поверхностей 132
4.4 Статистические характеристики элементов матрицы рассеяния зондируемого объекта. 137
5. Обнаружение объектов дистанционного зондирования с помощью методов поляризационной селекции 144
5.1 Обнаружение объекта дистанционного зондирования на фоне подстилающей поверхности с помощью одноканальной по поляризации РЛС. 144
5.2 Обнаружение объекта зондирования на фоне подстилающей поверхности с помощью двухканальной по поляризации РЛС. 147
5.3 Сравнительный анализ эффективности обнаружения объектов зондирования одно- и двухканальной по поляризации РЛС 184
5.4 Использование поляризационной селекции радиолокационных сигналов для улучшения угловой разрешающей способности РЛС 190
6. Результаты практической реализации приемников с поляризационной селекцией радиолокационных сигналов 206
6.1 Разработка лабораторного макета для реализации поляризационной селекции радиолокационных сигналов 208
6.2 Результаты экспериментов и их анализ 217
7. Методы поляризационной селекции для определения координат протяженных радиолокационных целей 246
7.1 Вероятностные модели протяженных наземных объектов. 246
7.2 Влияние применения поляризационной селекции на угловой шум. 253
Заключение 271
Литература
- Управление радиолокационным контрастом.
- Поляризационно-компенсационный метод
- Применение аффинного поляризационного базиса для разрешения двух радиосигналов
- Статистические характеристики элементов матрицы рассеяния подстилающих поверхностей
Управление радиолокационным контрастом.
При решении различных радиолокационных задач широко применяют методы селекции для выделения полезных объектов по отношению к мешающим. К таким методам селекции относят: амплитудную, частотную, временную, пространственную, поляризационную и другие.
Наименее исследованной на данный момент является поляризационная селекция как в теоретическом плане, так и в практическом. Количество работ, касающихся вопросов поляризационной селекции крайне незначительно, а сведения о практически реализованных промышленных радиолокационных системах, использующих поляризационную селекцию, в известной и доступной литературе отсутствуют.
Имеются разрозненные сведения об отдельных лабораторных и экспериментальных образцах. Это связано с недостатком проработки теоретических вопросов по указанной тематике. Поэтому представленное исследование рассматривает основные принципы поляризационной селекции и тесно связанные с ними методы увеличения радиолокационного (поляризационного) контраста между двумя и более радиолокационными объекта 14 ми [64,142,172].
Для решения поставленной задачи используем поляризационные характеристики принимаемых радиолокационных сигналов. В качестве таких характеристик рассматриваются элементы матрицы рассеяния, коэффициенты анизотропии и попяризации [10, 31, 47, 48]. Основное внимание уделяется приему частично поляризованных радиоволн, поэтому предлагаемые и исследуемые методы увеличения радиолокационного контраста оперируют с мощностными характеристиками, т.е. с мощностями полезных сигналов, помех и собственного шума приемников.
При рассмотрении различных методов увеличения радиолокационного контраста, их условно можно разбить на две группы: детерминированные и стохастические. Детерминированные методы являются частными случаями стохастических и применяются ввиду их простоты реализации и анализа. Тем не менее, основное внимание в предлагаемом материале уделено ситуациям, когда рассматриваемые поляризационные параметры описываются выбранными стохастическими моделями. При этом следует отметить, что среди поставленных задач большинство формулируется впервые и предоставляют достаточно широкое поле деятельности в дальнейших исследованиях.
Увеличение радиолокационного контраста была, есть и, по-видимому, всегда будет одной из основных задач радиолокации. Поиск путей решения этой проблемы представляет собой актуальную теоретическую и практическую задачу.
Радиолокационный контраст подразумевает выделение одного объекта на фоне другого. Существует достаточно широкий класс радиолокационных целей, которые в рамках классической радиолокации не могут быть обнаружены из-за наличия больших отражений от различных сторонних объектов (радиолокационный фон или просто "фон"). Такие цели называются слабо контрастными, и возникает задача повышения их контраста относительно фона.
Под термином контрастность будем понимать наличие различий в структуре принимаемого сигнала, отраженного от обнаруживаемого объекта, по отношению к структуре сигнала, отраженного от фона. Это различие сигналов может быть заложено в каких-то параметрах сравниваемых сигналов. Следует еще раз подчеркнуть, что, в конечном счете, проблема селекции радиолокационных целей, т.е. их различимости между собой, напрямую связана с проблемой увеличения радиолокационного контраста. Именно это определяет практическую значимость всех методов увеличения радиолокационного контраста.
Вопросы селекции сигналов в различных радиосистемах привлекают огромное внимание исследователей во всем мире. Появляется большое количество как теоретических, так и экспериментальных работ, среди кото 16 рых в последние годы появились работы по поляризационной селекции. Следует отметить, что вопросам поляризационной селекции уделялось внимание и ранее, точнее с 80-х годов. Однако количество публикаций по данному вопросу во всем мире заметно выросло к концу 90-х годов и продолжает расти по настоящее время. Это, прежде всего, связано с резким качественным скачком в развитии техники построения систем с управляемой поляризацией излучения электромагнитных волн на передающей стороне и разработкой различных оптимальных (квазиоптимальных) схем приема поляризованных сигналов в приемных устройствах и развитием вычислительной техники.
Использование поляризационного анализа позволяет расширить разнообразие приемов для улучшения различимости радиолокационных целей на фоне мешающих отражений. При этом существующие и предлагаемые в данной работе методы можно объединить в ряд групп. Во-первых, это прямые методы, опирающиеся на увеличение эффективной поверхности рассеяния (ЭПР) цели или на уменьшение ЭПР фона и увеличении их отношения. Вторые методы опираются на различие матриц рассеяния или каких-либо числовых характеристик образованных из комбинаций их элементов. Третья группа близка к проблеме обнаружения, т. к. она базируется на способах, связанных с обработкой принимаемых сигналов.
Поляризационно-компенсационный метод
Случайный характер процесса радиолокационного наблюдения земной поверхности требует статистического подхода при оценке эффективности РЛС дистанционного зондирования. В качестве критерия эффективности РЛС не представляется возможность принять какой-то один показатель, так как радиолокационная информация может использоваться для решения различных задач навигации, воздушной разведки, картографирования и т.д. [31-34].
При решении каждой из перечисленных задач определяющее значение могут представлять различные показатели эффективности РЛС. Однако можно выделить наиболее общие характеристики получаемой радиолокационной информации, к которым относятся вероятность обнаружения объектов на фоне поверхности (или вероятность принятия правильного решения), вероятность их распознавания и точность определения координат.
Вероятность обнаружения объектов является важнейшим показателем, определяющим эффективность бортовых РЛС наблюдения за местностью. Определяется этот показатель с учетом разрешающей способности РЛС, которая определяется размерами площади разрешаемого элемента на местности, в изображении не разделяются.
Местность, на фоне которой производится обнаружение объектов, с радиолокационной точки зрения часто можно представить в виде совокупности большого числа случайно распределенных и хаотически перемещающихся элементарных отражателей и отдельных местных предметов.
Отраженный сигнал является суммой сигналов, соответствующих отдельным элементарным отражателям и объектам, находящимся в пределах разрешаемого элемента РЛС. Изменение фазы и амплитуды элементарных сигналов, которые всегда имеют место вследствие изменения взаимного положения отражателей, приводит к амплитудным и фазовым флюктуаци-ям результирующего отраженного сигнала.
Таким образом, сигналы, отраженные от объектов, всегда принимаются з условиях действия мешающих отражений от фона местности. Если объекты являются малоразмерными, интенсивность отражений от фона местности может быть соизмерима и даже больше мощности сигналов, отраженных от объекта. Поэтому обнаружение малоразмерных объектов представляется наиболее сложной задачей при дистанционном зондировании.
Известно, что отражающая способность фона местности в пределах разрешения РЛС определяется эффективной отражающей площадью Q0. В первом приближении можно считать, что Qo=Y(cp)5x5ysincp, (4.1) где: у(ф) - коэффициент отражения фона местности, зависящий от уг ла визирования р, под которым облучается местность; 6х и Ьу - размеры элемента разрешения в двух взаимно-перпендикулярных направлениях.
Очевидно, что для повышения вероятности правильного обнаружения малоразмерных объектов РЛС должна иметь высокую разрешающую способность с тем, чтобы отраженные сигналы, соответствующие фону местности, были меньше сигналов от зондируемых объектов. Если же разрешающая способность РЛС является величиной постоянной, то повышение вероятности обнаружения малоразмерной цели можно достичь путем использования различий в поляризационных характеристиках объектов и фонов.
Важной характеристикой, определяющей эффективность РЛС дистанционного зондирования, является вероятность правильного распознавания образов обнаруженных объектов. Сущность распознавания заключается в принятии решения, к какому классу из возможных относится обнаруженный объект.
Процесс распознавания образов объектов характеризуется вероятностью правильного распознавания и вероятностью ложного распознавания или перепутывания. Под вероятностью правильного распознавания понимается вероятность того, что по характеру отметки на радиолокационном изображении будет правильно определен класс обнаруженного объекта. Под вероятностью ложного распознавания понимается вероятность неправильного ответа на вопрос о том, к какому классу объектов принадлежит полученное изображение.
В качестве опознавательных признаков радиолокационных изображений часто используют их геометрические размеры и (или) конфигурацию. Поэтому при решении задачи дистанционного зондирования все зондируемые объекты можно разделить на точечные, протяженные, сложные и групповые [35,157,159,166,165].
К точечным относятся объекты, размеры которых меньше размеров разрешающего элемента РЛС. Объекты, у которых отношение длины к ширине значительно больше единицы, а длина в несколько раз превышает разрешаемое расстояние, принято условно относить к протяженным. Объекты с характерно выраженной конфигурацией обычно называют сложными. Совокупность сложных, протяженных и точечных объектов или каждого из них в отдельности, разнесенных на расстояния, превышающих разрешающую способность РЛС, можно рассматривать как групповой объект.
С помощью современных РЛС дистанционного зондирования достоверное распознавание может быть достигнуто только по отношению к крупноразмерным объектам, к которым относятся сложные и групповые объекты, когда на их площадь приходится насколько десятков элементов разрешения. Большинство же объектов относится к классу точечных.
Можно считать, что многие групповые объекты состоят из совокупности точечных объектов. Поэтому основным требованием, предъявляемым к современным РЛС дистанционного зондирования, является обеспечение высокой вероятности обнаружения малоразмерных объектов. Тогда задача распознавания сложных и групповых объектов может решаться по определению взаимного расположения обнаруженных элементов.
Детальность радиолокационного изображения оказывает также существенное влияние на точность определения местонахождения (координат) обнаруженных объектов. Поэтому одним из основных направлений модернизации существующих РЛС дистанционного зондирования является введение поляризационных методов обработки сигналов, позволяющих повысить отношение сигнал/фон на выходе приемного устройства, а следовательно, и вероятность обнаружения малоразмерных объектов.
Применение аффинного поляризационного базиса для разрешения двух радиосигналов
Настоятельная практическая потребность в знании параметров радиолокационного сигнала, рассеянного земной поверхностью, привела к тому, что буквально с момента появления радиолокации были предприняты и предпринимаются попытки тем или иным способом смоделировать отражательные характеристики земной поверхности как в энергетическом, так и в других аспектах. Однако, среди множества работ, посвященных моделированию рассеяния электромагнитных волн земной поверхностью, практически отсутствуют работы, учитывающие поляризационные свойства отражающих поверхностей [141,147,148].
В настоящее время широко распространенной моделью поверхности земли является модель в виде системы независимых отражателей, случайным образом ориентированных в пространстве. Эта модель рассеяния электромагнитных волн связана с измерениями, проводимыми на одном виде поляризации зондирующего сигнала. Ясно, что такая модель рассеяния электромагнитных волн в случае линейных видов поляризации зондирующего сигнала не зависит от ориентации вектора поляризации волны по отношению к земле.
При такой модели поверхности земли, как известно, квадрат модуля коэффициента отражения распределен по экспоненциальному закону, а модуль коэффициента отражения - по релеевскому закону. Это позволяет строить в качестве первичной модели, учитывающей поляризационные свойства земли, модель в виде совокупности двух простейших. Тогда по радиолокационным измерениям коэффициентов отражения горизонтально и вертикально поляризованных зондирующих сигналов можно получить максимально возможный объем информации об элементе разрешения РЛС, заложенной в его матрице рассеяния [8]:пределах которой объекты или элементы объектов на радиолокационном 128
Так как в процессе наблюдения поверхность земли с борта летательного аппарата происходит смена отражений, элементы разрешения РЛС являются случайными функциями времени. Следовательно, элементы статистической поляризационной матрицы Яф флюктуируют во времени и случайным величинам Rjko и ц ]кФ соответствуют определенные законы распределения вероятностей W(RjM)) и l/%yW ).
В силу предположения о случайном характере изменений элементов матрицы Кф при случайных изменениях положения элементарных отражателей и возможном перемещении фона и РЛС можно считать равновероятным появление любых значений фаз рдо в интервале [0,2л:]. Следовательно, статистические свойства этой величины описываются равномерным законом распределения вероятностей
Вклад каждого элементарного отражателя в суммарное поле отраженной волны незначителен. Как правило, здесь отсутствуют элементы, дающие устойчивое отражение, поэтому справедлива центральная предельная теорема теории вероятностей, в соответствии с которой распределение коэффициентов Rjk0 на каждом виде поляризации падающей волны будет нормальным. Нормальный закон распределения будет иметь и многомерный вектор - столбец ЯФ, составленный из элементов матрицы рассеяния (4.2). Обобщение модели состоит во введении корреляционных связей между элементами матрицы рассеяния R0. Корреляция между элементами матрицы рассеяния существует в том случае, если имеет место взаимозависимость пространственного расположения отражателей в элементах разрешения РЛС, а средние значения отличны от нуля.
Подобными свойствами обладает элемент матрицы рассеяния некоторых земных покровов. Так, для поверхностей вида пустыни, дорог, водной поверхности в отсутствие ветра, коэффициент корреляции К основных элементов матрицы рассеяния R0 близок или равен единице в сантиметровом и дециметровом диапазонах волн [15,36].
С другой стороны, как показывают экспериментальные исследования [1,9], для той же водной поверхности при наличии ветра элементы матрицы рассеяния (4.2), расположенные на ее главной диагонали, не коррелирова-ны как друг с другом, так и с двумя другими элементами, а дисперсии основных элементов матрицы рассеяния R0 равны между собой.
Поэтому в дальнейшем при использовании модели поверхности земли ограничимся двумя предельными случаями:
1 .Коэффициент корреляции основных диагональных элементов матрицы рассеяния R0 равен нулю и дисперсии основных диагональных элементов матрицы рассеяния равны между собой.
2.Коэффициент корреляции основных диагональных элементов матрицы рассеяния Кф равен единице и дисперсии основных диагональных элементов матрицы рассеяния равны между собой. Чаще всего обнаружение малоразмерной цели на фоне земли проводят по одному элементу матрицы рассеяния, что существенно ограничивает и обедняет возможности обнаружения. Следующий шаг состоит в использовании поляризационного анализа, который обеспечивает реализацию дополнительных возможностей, потенциально заложенных в матрице рассеяния.
В последние годы появилась литература, посвященная именно данному переходу [37-44]. В этих работах проведен анализ возможностей статистических методов поляризационной селекции и сделан вывод о том, что наиболее перспективными из статистических методов поляризационной селекции сигналов являются те, которые основаны на использовании инвариантов матрицы рассеяния.
Одним из инвариантов матрицы рассеяния является коэффициент поляризационной анизотропии объекта т, численно равный отношению разности квадратов собственных значений матрицы рассеяния к полной ЭПР объекта [10] где: Я, и Хг - собственные значения матрицы рассеяния объекта, А,2+Л22 - полная ЭПР объекта.
При определении коэффициента поляризационной анизотропии объекта в произвольном поляризационном базисе антенны получим f?2l \R2\ ( 2- )cOS2Q где: qk - коэффициент "кажущейся" поляризационной анизотропии объекта. В выражении (4.5) 2Q - угол между точками на сфере Пуанкаре, соответствующими поляризационному базису, где матрица рассеяния диаго-нальна, и базису, где проводятся измерения.
Согласно общей теории поляриметрии, симметричным целям, к которым относится большинство малоразмерных объектов, в качестве собственного поляризационного базиса выступает базис "вертикальная горизонтальная поляризация" волн [8]. При работе РЛС в базисе "вертикальная - горизонтальная поляризация" зондируемых сигналов имеем q = qh Поэтому в работе будет проведено сравнение характеристик обнаружения малоразмерных целей на фоне земли по коэффициентам их поляризационной анизотропии с характеристиками обнаружения традиционной радиолокации, под которыми понимаются характеристики обнаружителя по квадрату модуля 7?ц2 диагонального элемента матрицы рассеяния.
Статистические характеристики элементов матрицы рассеяния подстилающих поверхностей
На практике, при рассеянии сигнала протяженной целью происходит преобразование его вида поляризации [5]. При этом для различных локальных отражателей (БТ) будут иметь место существенные различия в деполяризации сигнала. Эти различия будут приводить к изменению амплитудно-фазовых соотношений сигналов, отраженных от БТ цели, что в свою очередь будет оказывать существенное влияние на флюктуации фазового фронта ЭМВ, которые обусловлены сложным многоточечным характером цели. Данное обстоятельство способствовало появлению научных работ, направленных на исследование возможностей минимизации влияния угловых шумов сигналов путем использования поляризационных эффектов.
Наклон фазового фронта ЭМВ, определяющий направление наблюде 254 ния, зависит от амплитудно-фазовых соотношений сигналов, отраженных от БТ протяженной цели. Поэтому для анализа влияния алгоритмов поляризационной обработки сигналов на вероятностные характеристики ошибок определения координат, определяемых угловым шумом, необходимо использовать выражения для амплитуд и фаз отраженных от БТ сигналов как функции поляризационных характеристик БТ и поляризационных параметров приемопередающей антенны измерителя. Такие соотношения известны [45] и здесь не приводятся.
В данном случае исследовалось, каково влияние поляризационной обработки сигнала, отраженного от протяженной цели, на подавление (или снижение углового шума). Используя известное выражение для алгоритмов поляризационной обработки (селекции по отношению к шуму) было выполнено математическое моделирование указанного процесса с целью оценки его эффективности.
В данном случае использовался поляризационно-модуляционный метод, описанный во 2-м разделе. Разработанный алгоритм позволил достаточно просто получить усредненные значения угловых флюктуации сигналов за время линейного сканирования вектора поляризации антенны измерителя.
Полагая, что поляризационное сканирование осуществлялось за время излучения зондирующего импульса, можно считать, что частота сканирования выше максимальной частоты спектра шумов отраженного сигнала. В этом случае, рассматривая каждый «шаг» моделирования как излучение зон 255 дирующего импульса и прием отраженного сигнала, за время которого параметры сигнала остаются практически постоянными, усредненные значения угловых шумов сигналов можно определить путем арифметического усреднения.
В результате моделирования были получены следующие результаты, причем рассматривались четыре разных протяженных объекта, которые далее называем цель №1, цель №2, цель №3, цель №4.
Некоторые экспериментальные гистограммы и аппроксимирующие их законы приведены на рис. 7.1 - 7.3. Анализ представленных рисунков показывает высокую точность аппроксимации экспериментальных гистограмм теоретическому распределению (7.4).
Была также проведена проверка на соответствие экспериментальным данным экспоненциального распределения и гамма-распределения ЭПР цели, которым соответствуют распределения Релея и Накагами для огибающей отраженного сигнала. Проверка показала, что для данных распределений наблюдаются более частые расхождения с экспериментальными данными, так как для распределений Накагами и Релея такое соответствие наблюдалось в 60 % и менее 50 % случаев соответственно.
Распределение фазы суммарного сигнала (рис. 7.4) удовлетворительно аппроксимируется равномерным законом распределения С помощью алгоритма быстрого преобразования Фурье [7] получены усредненные по десяти реализациям нормированные спектральные плотности угловых шумов сигналов исследуемых целей в горизонтальной и вертикальной плоскостях при различных ракурсах наблюдения и фиксированной дальности до цели, равной 100 м. Из рис. 7.5 и 7.6 видно, что спектры угловых шумов сигналов носят ярко выраженный низкочастотный характер и их эффективная ширина составляет единицы Гц.
В ходе статистического анализа угловых шумов сигналов были рассчитаны экспериментальные распределения относительных ошибок определения координат vE в горизонтальной и вертикальной плоскостях и их статистические характеристики при работе на фиксированном виде поляризации и при использовании поляризационной обработки. В качестве примера на рис. 7.7 и 7.9 приведены гистограммы относительных ошибок в угломестной плоскости W(vE), а на рис. 7.8 и 7.10 приведены гистограммы относительных ошибок при выполнении поляризационной обработки.
