Адаптивные алгоритмы снижения уровня боковых лепестков отклика на выходе фильтра сжатия ФКМ радиолокационных сигналов

• Автор: Бабур, Галина Петровна
• Шифр специальности: 05.12.14
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 122 с. : ил.

Список сокращений З

Глава 1 - Мег оды обработки цифровых ФКМ-сигналов

1.1 І Іостаповка задачи 12 1.2 Классификация методов подавления боковых лепестков сжатого сги нала

1.2.1 Методы первичной и методы вторичной обработки

1.2.2 Методы обработки в спектральной и временной области

1.2.3 Методы итерационной и реитсрационной обработки

1.2.4 Адаптивные методы

1.3 Описание исходного алгоритма адаптивною сжатия импульсов

1.4 Выводы по главе 1

Глава 2 - Математическое описание системы

2.1 Обобщенное представление системы

2.2 Описание зондирующего ФКМ-сиг нала
2.2.1 Описание зондирующего сигнала для одноканальной РЛС
2.2.2 Описание векторного зондирующего сиг нага для поляризационной РЛС
2.3 Моделирование радиолокационных объектов
2.3.1 Импульсная характеристика радиолокационного объекта для одноканальной РЛС
2.3.2 Описание моделей радиолокационных объектов для поляризационной РЛС
2.4 Факторы, влияющие на точность оценки импульсной характеристики радиолокационного объекта
2.5 Шум системы
2.6 Критерии оценки уровня боковых лепестков сигнала па выходе фильтра сжатия
2.7 Выводы но главе 2
Глава 3 - Алгоритмы адаптивной фильтрации
3.1 Использование адаптивной обработки при фильтрации сиг налов
3.2 Адаптивный алгоритм для одноканальной РЛС
3.2.1 Использование согласованною фильтра в составе адаптивною фильтра для одноканальной РЛС
3.2.2 Описание адаптивного алгоритма для одноканальной РЛС
3.2.3 Описание адаптивної о фильтра для одноканальной РЛС

3.3 Адаптивный алгоритм для поляризационной РЛС
3.3.1 Использование согласованною матричною фильтра в составе ^ адаптивною фильтра для поляриыционной РЛС
3.3.2 Описание адаптивною алюритма для поляризационной РЛС
3.3.3 Описание адаптивної о фильтра для поляризационной РЛС
3.4 Выводы но главе 3
Глава 4 - Исследование предложенных адаптивных алгоритмов
4.1 Применение адаптивною аігоритма для одноканальной РЛС
4.1.1 Применение апоритма для разных моделей радиолокационных объектов
4.2 Применение адаптивного алюритма дія поляризационной РЛС
4.2.1 Применение алюритма для разных моделей радиолокационных объектов
4.3 Рекомендации по использованию разработанных шноритмов
4.4 Выводы по їлаве 4
Заключение
Список литературы
Приложение А
Приложение Б
Список сокращений
АКФ - автокорреляционная функция;
АСИ - адаптивное сжатие импульсов;
АФ - адаптивный фильтр;
ВКФ - взаимокорреляционная функция;
ДД - динамический диапазон;
ИХ - импульсная характеристика;
ЛЧМ - линейно-частотио-модулированный; МСО - минимум среднеквадратической ошибки; РЛ - радиолокационный;
РЛС - радиолокационная станция;
СКО - среднеквадратическое отклонение;
УБЛ - уровень боковых лепестков;
ФКМ - фазокодоманипулированный;
ФН - функция неопределенности;
ОПР - эффективная поверхность рассеяния.

Итот для математического моделирования используем модель дискретною аддитивного гауссовою шума. Программно параметром задается среднеквадратическое отклонение, математическое ожидание принято ранным нулю.
2.6 Критерии оценки уровни боковых лепестков сишала на выходе фильтра сжатии
Действие представленных в данной работе алгоритмов направлено в первую очередь на увеличение динамическою диапазона (ДД) амплитуд полезных сишалов, обрабатываемых РЛС. Полезный эффект получается за счет снижения боковых лепестков сигнала с выхода фильтра, «мласованнот с используемым сложным ФКМ-сигначом.
Динамический диапазон - это соотношение максимальною уровня параметра, к минимальному измеряемому значению этого параметра. Обычно динамический диапазон измеряется в единицах децибел (дБ). Он описывается формулой:
где хтах - уровень максимальною значения, а хтт - минимальное измеряемое значение.
Естественно, что чем больше динамический диапазон амплитуд полезных принимаемых сишалов с выхода фильтра, тем более подробной будет информация о радиолокационном объекте.
В нашем случае сравниваются сигналы на выходе фильтра, соответственно хта* будет представлять максимальное значение полезного сигнала в анализируемых моделях, а хтт -максимальный уровень боковых лепестков, определяющий минимальное измеряемое значение полезною сигнала.
1акже для оценки работы фильтра существуют критерии уровня боковых лепестков. В отечественной литературе [23] выходные сигналы фильтра характеризуются нижеперечисленными параметрами.
Отношение значения наибольшею бокового лепестка к значению главною пика:
ДД - 20 * 1о^10(хпш/хтг), дБ
(2.16)
(2.17)
Отношение среднеквадратическою отношения боковых лепестков к модулю основною значения: