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

ШУМ І СИГНАЛ В РАДІОЛОКАЦІЙНИХ СТАНЦІЯХ ВИЯВЛЕННЯ ЛЮДЕЙ ПІД ЗАВАЛАМИ

Рубрика: 
ПОШИРЕННЯ РАДІОХВИЛЬ, РАДІОЛОКАЦІЯ ТА ДИСТАНЦІЙНЕ ЗОНДУВАННЯ
Ситнік, ОВ
Organization: 

Інститут радіофізики та електроніки ім. О. Я. Усикова НАН України
12, вул. Акад. Проскури, Харків, 61085, Україна
E-mail: ssvp11@ire.kharkov.ua
https://doi.org/10.15407/rej2017.01.038
Мова: російська
Анотація: 

Для розв’язання актуальної задачі синтезу апаратно-програмних засобів оперативного виявлення людей, які постраждали в техногенних або природних катастрофах, розроблено адекватні моделі інформаційних сигналів і завад. Показано, що в області низьких частот, де зосереджені спектральні компоненти інформаційного сигналу, породженого диханням і серцебиттям, адекватною моделлю флуктуаційної завади є модель флікер-шуму, яка побудована на основі рекурентних рівнянь оператора Перрона-Фробеніуса. Досліджено спектральні характеристики завад та інформаційного сигналу. Модель інформаційного сигналу побудовано на базі теорії періодично-корельованих випадкових процесів і верифіковано на експериментальних даних. Запропоновано алгоритм накопичення сигналу, який використовує черезперіодні вибірки процесу. В якості критерію для оцінки тривалості періоду сигналу обрано залежність дисперсії спостережуваного сигналу від періоду решітчастої функції, за якою здійснюються миттєві вибірки сигналу. Статистичні характеристики цього процесу обчислюються на еквідистантній решітці, період якої дорівнює періоду кореляції процесу. Запропоновано стохастичний критерій для оцінки періоду кореляції. Теоретично доведено і експериментально підтверджено властивість ергодичності процесу на еквідистантній решітці. Через полімодальність критерію оптимальною оцінкою запропоновано вважати  аргумент максимуму глобального екстремуму цієї функції. Результати моделювання підтверджені експериментальними даними.
Ключові слова: алгоритм, ергодичний процес, оператор Перрона, радіолокаційна станція, стохастичний критерій, флікер-шум, Фробеніуса, черезперіодні вибірки

Стаття надійшла до редакції 28.02.2017
УДК 621.396:621.391.82
Radiofiz. elektron. 2017, 22(1): 38-44
Повний текст (PDF)

 

References: 
  1. Sytnik O. V. Adaptive Radar Techniques for Human Breathing Detection. Journal of Mechatronics. 2015. Vol. 3, N 4. P. 1–6.
  2. Бугаев А. С., Васильев И. А., Ивашев С. И., Разевиг В. В., Шейко А. П. Обнаружение и дистанционная диагностика состояния людей за препятствиями с помощью РЛС. Радиотехника. 2003. № 7. С. 42–47.
  3. Щербаков Г. Н. Обнаружение объектов в укрывающих средах. Москва: Арбат-Информ, 1998. 15 с.
  4. Бугаев А. С., Васильев И. А., Ивашов С. И., Чапурский В. В. Радиолокационные методы выделения сигналов дыхания и сердцебиения. Радиотехника и электроника. 2006. Т. 51, № 10. С. 1224–1239.
  5. Вязьмитинов И. А., Мирошниченко Е. И., Сытник О. В. Статистические свойства спектральных оценок информационных сигналов при зондировании малоподвижных объектов. Физические основы приборостроения. 2012. Т. 1, № 4. С. 78–85.
  6. Murao K., Kohda T. Intermittancy with 1/f Power Spectrum in One-Dimensional Discrete Dynamycal Systems. Proc. of the International Symposium on Noise and Clutter Rejection in Radars and Image Sensors. Japan, Tokyo, 1984. P. 94–99.
  7. Аникин В. М., Ремизов А. С., Аркадакский С. С. Собственные функции и числа оператора Перрона–Фробениуса кусочно-линейных хаотических отображений. Изв. вузoв. Прикладная нелинейная динамика. 2007. T. 15, № 2. С. 62–75.
  8. Малахов А. Н. Флуктуации в автоколебательных системах. Москва: Наука, 1967. 660 с.
  9. Renyi A. Representation for Real Numbers and their Ergodic Properties. Acta. Math. Acad. Sci. Hungar. 1957. N 8. P. 474–493.
  10. Sytnik O. V. Problems of Low Doppler Targets Identification.  Radar Science and Technology. 2011. Vol. 9, N 6. P. 387–398.
  11. Woodward P. M. Probability and Information Theory with Applications to Radar. New York: Pergamon Press, 1953.
  12. Wilson R., Richter J. Generation and Performans of Quadraphase Welty Codes for Radar and Synchronization of Coherent and Differentially Coherent PSK. IEEE Trans. Comm. 1979. Vol. 27, N 9. P. 641–647.
  13. Драґан Я. П. Енергетична теорія лінійних моделей стохастичних сигналів. Львів: Центр стратегічних досліджень еко-біо-технічних систем, 1997. – 333 с.
  14. Gardner W. A. Spectral Correlation of Modulated Signals. Part I. Analog Modulation. IEEE Transactions on Communications. 1987. Vol. 35, N 6. P. 584–594.