• Українська
  • English
  • Русский
ISSN 2415-3400 (Online)
ISSN 1028-821X (Print)

Алгоритм обработки сигналов в многоканальной РЛС для спасателей

Сытник, ОВ
Organization: 

 

Институт радиофизики и электроники им. А. Я. Усикова НАН Украины
12,
 ул. Акад. Проскуры, Харьков, 61085, Украина
E-mail: ssvp11@ire.kharkov.ua

Язык: русский
Аннотация: 

 

Предмет и цель работы. Предметом исследования является система когерентной цифровой обработки сигналов радара, включающая ряд пространственно-разнесенных приемных пунктов и предназначенная для обнаружения подвижных объектов, скрытых за оптически непрозрачными препятствиями. Целью работы является синтез оптимальной в смысле минимума среднего байесовского риска структуры системы обработки сигналов, оценка эффективности ее работы и выработка рекомендаций по выбору параметров системы предварительной обработки сигналов.

Методы и методология работы основаны на анализе вероятностных характеристик полезных сигналов и помех, синтезе алгоритма обработки наблюдаемых реализаций сигналов по единому критерию качества – минимуму среднего значения потерь от неправильных решений. Задача обнаружения, оценивания числа и угловых координат подвижных объектов формулируется как статистическая задача. Алгоритм углового разрешения точечных целей строится по принципу проверки статистических гипотез. Априорная информация о характеристиках сигналов и помех при перемещении цели, а также об их вероятностных свойствах позволяет построить процедуру обработки сигналов, обеспечивающую разрешающую способность, превышающую энергетический предел разрешения, путем пространственного синтезирования апертуры системы наблюдения.

Результаты работы. Получены аналитические соотношения для процедуры, осуществляющей совместно операции обнаружения и измерения угла прихода сигнала. Оценки углового положения целей используются в алгоритме синтезирования апертуры. Показано, что при относительно высоких отношениях сигнал/шум и линейном однонаправленном перемещении целей возможно синтезирование апертуры в реальном масштабе времени.

Заключение. Разработан двухканальный алгоритм наблюдения за подвижными целями. На основе априорной информации о характере движения целей, оценках их углового положения и числа построена процедура пассивного синтезирования апертуры системы наблюдения. Приведены рекомендации по реализации алгоритмов для работы в реальном времени. 

Ключевые слова: алгоритм, байесовский риск, белый шум, выборка, дискретная обработка, критерий, радиолокационная станция, спектральная функция, частота дискретизации

Статья поступила в редакцию 19.09.2019
PACS: 42.30.sy
УДК 621.396:621.391.82
Radiofiz. elektron. 2020, 25(2): 
Полный текст (PDF)

References: 
  1. Sytnik O.V. Methods and Algorithms of Signal Processing for Rescuer’s Radar. Riga: Palmarium Academic Publishing, 2018. 73 p. ISBN 978-3-659-72434-3.
  2.  Sytnik O.V. Invariant Transformation in Identification Theory. Telecommunications and Radio Engineering. 2003. Vol. 60, Iss. 10–12. P. 20‑32. DOI: 10.1615/TelecomRadEng.v60.i1012.30.
  3. Sytnik O.V. Adaptive Radar Techniques for Human Breathing Detection. J. Mechatron. 2015. Vol. 3, N 4. P. 1–6. DOI: 10.1166/jom.2015.1114.
  4. Sytnik O.V. Digital Signal Processing in Doppler Radar for Rescuers to Detection of Human Breathing. Radar Science and Technology. 2013. Vol. 11, Iss. 2. P. 111–117. ISSN 1672-2337 CN 34-1264/TN.
  5. Sytnik O.V., Vyzmitinov I.A., Myroshnychenko Ye.I., Kogut A.Ye. Rescue Radar’s Signal Processing Method Based On Doppler Features of Phase Structure An Echo-Signal. Proc. of 2011 IEEE CIE Int. Conf. on Radar [Oct. 24–27, 2011, Chengdu, China]. Vol. 1. P. 246–249. DOI: 10.1109/CIE-Radar.2011.6159522.
  6. Тартаковский А.Г. Последовательные методы в теории информационных систем: монография. Москва: Радио и связь, 1991. 280 с.
  7. Хармут Х.Ф. Несинусоидальные волны в радиолокации и радиосвязи: монография. Москва: Радио и связь, 1985. 376 с.
  8. Ахмед Н., Рао К.Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов: монография. Москва: Связь, 1980. 248 с.
  9. Autrey S.W. Passive Synthetic Arrays. J. Acoustic. Soc. Am. 1988. Vol. 84, Iss. 2. P. 592–598.
  10. Harmuth H.F. Fundamental Limits for Radio Signal with Large Bandwidth. IEEE Trans. Electromagn. Compat. 1981. Vol. 23, Iss. 1. P.37–43. DOI: 10.1109/TEMC.1981.303919.
  11. Dixon W.G., Massey F.J. Introduction to Statistical Analysis. N.Y.: McGraw-Hill, 1968. 536 p.
  12. Biguesh M.; Gershman A. Training-based MIMO Channel Estimation: a Study of Estimator Tradeoffs and Optimal Training Signals. IEEE Trans. Signal Process. 2006. Vol. 54, Iss. 3. P. 884–893. DOI: 10.1109/TSP.2005.863008.
  13. Lo N., Falconer D.D., Sheikh, A.H. Adaptive Equalization and Diversity Combining for Mobile Radio Using Interpolated Channel Estimates. IEEE Trans. Veh. Technol. 2018. Vol. 40, Iss. 3. P. 636–645. DOI: 10.1109/25.97518.
  14. Otnes R.K., Enochson L. Applied Time Series Analysis. N.Y.: J. Willey, 1982. 428 p.
  15. Proakis J., Salehi M. Digital Communications. 5th ed. McGraw-Hill Higher Education, 2013. 118 p.
  16. Lathi B.P., Ding Z. Modern Digital and Analog Communication Systems. 4th ed. Oxford University Press, 2019. 325 p.