Когерентная компенсация пассивных помех на основе адаптивной фильтрации в РЛС с квазинепрерывным режимом работы

• Автор: Реганов, Владислав Михайлович
• Шифр специальности: 05.12.14
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 138 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ

ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ РЛС С КВАЗИНЕПРЕРЫВНЫМ РЕЖИМОМ ИЗЛУЧЕНИЯ И ПРИЁМА СИГНАЛОВ

1.1 Математическая модель описания квазинепрерывных сигналов

1.2 Математическая модель корреляционно-фильтровой обработки квазинепрерывных сигналов

1.3 Энергетические показатели квазинепрерывного режима излучения и приёма сигналов

1.4 Модель корреляционно-фильтровой обработки квазинепрерывных сигналов

1.5 Оценка помехоустойчивости квазинепрерывных РЛС

1.6 Анализ эффективности методов повышения помехоустойчивости квазинепрерывных РЛС

1.7 Выводы по главе
Глава 2 КОМПЕНСАЦИОННАЯ ОБРАБОТКА РАДИОЛОКАЦИОННЫХ
СИГНАЛОВ
2.1 Основные принципы обработки квазинепрерывных сигналов на основе когерентной компенсации
2.2 Критерии эффективности компенсационной обработки
2.3 Виды флуктуаций мешающих отражений и их моделирование
2.4 Выбор алгоритма адаптации когерентного компенсатора.
2.5 Анализ алгоритма на основе МНК
2.6 Выводы по главе
Глава 3 МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКУРСИВНОЙ
КОМПЕНСАЦИОННОЙ ОБРАБОТКИ

3.1 Расширение полосы доплеровских частот в математической модели когерентного компенсатора мешающих отражений
3.2 Компенсация мешающих отражений с учётом их априорного распределения
3.3 Пропорционально-нормализованный алгоритм
3.4 Совместная обработка сигнала ошибки и оценок когерентного компенсатора
3.5 Влияние инерционности формирователя компенсационного сигнала
3.6 Выводы по главе
Глава 4 ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ
КОГЕРЕНТНОЙ КОМПЕНСАЦИИ
4.1 Экспериментальные исследования компенсационных методов подавления помех от подстилающей поверхности в РЛС со сложным квазинепрерывным сигналом
4.2 Структурная схема устройства обработки на основе алгоритма рекурсивной компенсации
4.3 Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ВВЕДЕНИЕ
Данная работа посвящена исследованию методов когерентной компенсации мощных мешающих отражений на основе применения цифровых адаптивных фильтров в радиолокационных системах с квазинепрерывным режимом излучения и приёма сложных сигналов.
Актуальность работы. Расширение области применений сложных сигналов связано с их разнообразными преимуществами, которые в радиолокационных приложениях определяются, в первую очередь, большой базой, достигающей нескольких сотен тысяч, и «игольчатой» функцией неопределенности.
Наиболее удачно такие сигналы в радиолокации реализуются в квазинепре-рывном режиме (КНР), когда зондирование пространства производится отдельными фазоманипулированными посылками длительность и интервал следования которых носят псевдослучайный характер, а приём отраженных сигналов производится в паузах излучения при работе на общую антенну. Излучаемый при этом ква-зинепрерывный сигнал (КНС) обеспечивает сочетание высокой чувствительности импульсного режима с большим энергетическим потенциалом и помехоустойчивостью непрерывного излучения. Впервые КНР излучения и приема сложных сигналов с псевдослучайным законом амплитудно-фазовой манипуляции был предложен научным коллективом под руководством профессора В.И. Винокурова (кафедра "Радиооборудования кораблей" ЛЭТИ). Многолетний опыт применения РЛС с КНР на практике доказал их высокую эффективность [7, 11, 36]. Вместе с этим, в ряде ситуаций отчётливо проявляется основная проблема таких зондирующих сигналов - маскирование слабых целей мощными мешающими отражениями, обусловленных боковыми лепесткам функции неопределенности (БЛ ФН). Это затрудняет решение таких важных радиолокационных задач, как, например, обнаружение на взволнованной морской поверхности малоразмерной цели или обнаружение с летающего аппарата низколетящего объекта на фоне подстилающей поверхности. В таких условиях требование к уровню БЛ ФН может достигать величин 80 дБ и выше [33, 68, 72].

входной информации в адаптивный фильтр. Поэтому, такие алгоритмы когерентной компенсации далее будем именовать рекурсивными.
2.2 Критерии эффективности компенсационной обработки
Рассматриваемый компенсационный метод обработки сигналов направлен на решение задачи обнаружения слабых сигналов при наличии мешающих отражений. Конечными критериями его эффективности должны служить вероятностные характеристики обнаружения. Для их расчёта необходимо знание распределения вероятности процесса на выходе устройства обработки при наличии и отсутствии сигнала, а также требуется соблюдение условия линейности системы.
Однако, применяемые в диссертационной работе цифровые адаптивные фильтры, по своей природе являются принципиально нелинейными. Действительно, для линейных систем свойственно постоянство их параметров независимо от входных воздействий. В предлагаемых же алгоритмах задача фильтра заключается в подстройке своих коэффициентов под параметры помех. Так что, в общем случае, здесь принцип суперпозиции не выполняется, так как отклик адаптивного фильтра на суммарный сигнал нескольких мешающих отражений не будет равен сумме откликов при воздействии каждого из этих отражений по-отдельности. Однако, в процессе настройки, параметры адаптивного фильтра стремятся к установившимся значениям, и в случае их постоянства его структура остаётся неизменной, а саму систему можно считать линейной. Именно исходя из этого, такие системы в литературе называют линейными адаптивными фильтрами [47], соответственно облегчая математический аппарат их описания и анализа.
Тем не менее, применительно к исследуемой задаче, мешающие отражения, на компенсацию которых настраивается фильтр, как правило, флуктуируют, так что устройство оценивания следит за их изменением, подстраивая при этом коэффициенты фильтра. В этой связи возможно проявление нелинейных свойств в части отклонения распределения вероятности выходного процесса фильтра от нормального, оценить которые оказывается достаточно проблематичным. Так что получить