Компенсационные методы обработки сложных квазинепрерывных сигналов с большой базой

• Автор: Чеботарев, Дмитрий Владимирович
• Шифр специальности: 05.12.04, 05.12.14
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Великий Новгород
• Количество страниц: 285 с. : ил.

1 МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ КВАЗИ1 НЕПРЕРЫВНЫХ СИГНАЛОВ И ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТЬ РЛС К ВОЗДЕЙСТВИЮ МЕШАЮЩИХ ОТРАЖЕНИЙ

1.1 Экономичные методы обработки сложных сигналов.

1.1.1 Сравнение методов согласованной обработки во временной и спектральной области.

1.1.2 Сегментная обработка.

1.1.3 Обработка сигналов при обнаружении высокоскоростных целей

1.2 Функция рассеяния отражений от поверхности

1.2.1 Функция рассеяния для бортовых самолетных РЛС

1.2.2 Функция рассеяния для наземных и корабельных РЛС.

1.2.3 Флюктуации сигналов, отраженных от поверхности, и их влияние па функцию рассеяния
1.3 Анализ помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным сигналом к воздействию мешающих отражений и способы ее повышения

1.3.1 Ме тодика расчета помехоустойчивости РЛС с квазинепрерывным сигналом

1.3.2 Оценки помехоустойчивости самолетной и корабельной РЛС .
1.3.3 Временная рсжскция мешающих отражений
1.3.4 Повышение эффективности доплеровской селекции
1.4 Выводы по главе.
2 МЕТОДЫ КОМПЕСАЦИОННОЙ ОБРАБОТКИ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ ПРИ НАЛИЧИИ МЕШАЮЩИХ ОТРАЖЕНИЙ
2.1 Обнаружениеразрешение сложных сигналов с большой базой
2.2 Компенсационная обработка сигналов фиксированной длительности
2.3 Обнаружениеразрешение сложных сигналов с рекурсивным оцениванием их параметров.
2.4 Имитационные модели стационарных и флюктуирующих отражений.
2.5 Критерии качества компенсационной обработки сигналов.
2.6 Выводы по главе.
3 КОМПЕНСАЦИОННАЯ ОБРАБОТКА СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОЙ ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ
3.1 Выбор алгоритма адаптивной цифровой фильтрации.
3.2 Исследование эффективности алгоритма НСК.
3.3 Адаптация к распределению мешающих отражений по дистанции
3.4 Анализ совместной обработки ошибки компенсации и оценок амплитуд.
3.5 Выводы по главе
4 ИТЕРАЦИТНЫЕ МЕТОДЫ КОМПЕНСАЦИОННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ФИКСИРОВАННОЙ ДЛИТЕЛЬНОСТИ
4.1 Итерационный алгоритм компенсационной обработки
4.2 Компенсация нефлюктуирующих отражений
4.3 Эффективность компенсации флюктуирующих помех
4.4 Анализ итерационного алгоритма компенсации помех.
4.5 Сравни тельная характеристика итерационных и рекурсивных методов компенсации
4.6 Выводы по главе
5 СИНТЕЗ СИГНАЛОВ ДЛЯ КОМПЕНСАТОРОВ МЕШАЮЩИХ ОТРАЖЕНИЙ
5.1 Конкретизация задач синтеза модулирующих последовательностей для компенсационных методов обработки сигналов.
5.2 Синтез сигналов для рекурсивного компенсатора
5.2.1 Алгоритм синтеза модулирующих последовательностей для рекурсивного компенсатора
5.2.2 Эффективность применения синтезированных сигналов в рекурсивном компенсаторе.
5.2.3 Выводы по разделу
5.3 Синтез сигналов для итерационного алгоритма компенсации
5.3.1 Выбор и обоснование метода синтеза.
5.3.2 Синтез модулирующих последовательностей с минимизацией
Б Л ФН в локальной области задержек и сдвигав частоты
5.3.3 Анализ и синтез модулирующих последовательностей для квазинепрерывиого режима обработки.
5.3.4 Алгоритмы синтеза квазинепрерывных сигналов с большой базой
5.3.5 Выводы по разделу
5.4 Спектральная режекция и синтез сигналов с квазинепрерывным спектром
5.4.1 Сравнительный анализ и выбор метода синтеза
5.4.2 Результаты синтеза непрерывных сигналов с квазинепрерывным спектром
5.4.3 Результаты синтеза сигналов с квазинепрерывной огибающей во временной и спектральной области
5.4.4 Функции неопределенности сигналов с квазинепрерывным спектром.
5.4.5 Выводы по разделу
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Библиографический список.
Сокращения и основные обозначения
ВВЕДЕНИЕ


Ясно, что чем больше протяженность локальной области частотновременных сдвигов по сдвигу частоты, тем более эффективным будет БПФ в выражении 1. БПФ по выражению 1. Если же локальная зона имеет форму квадрата, то вычисления по обоим выражениям будут приблизительно равноценны по затратам вычислительных ресурсов. Приведем оценки требуемого количества операций в рассмотренном выше случае, когда площадь локальной области частотновременных сдвигов равна I. Будем полагать, что используется классический алгоритм КулиТыоки 3,1 вычисления БПФ по основанию 2 размерности , а излишние результаты вычислений просто игнорируются. Некоторое увеличение количества операций при вычислениях в частотной области связано с предварительным вычислением спектра принятого сигнала. Для 0 ООО достигается выигрыш по сравнению с прямым методом вычисления приблизительно в раза. В предельном случае, когда вся локальная зона вытянута вдоль оси задержек или доплеровских сдвигов частоты, достигается максимальная эффективность БПФ, поскольку вычисляется только одно сечение ФН и полностью используются все отсчеты БПФ. Для приведенного примера выигрыш в количестве операций превышает , но практическое значение такого случая невелико. Заметим, что в приведенных оценках не накладывались ограничения на вид модуляции сложного сигнала, в то время как использование относительно простых видов модуляции может радикально упростить как формирование, гак и обработку. Исключительное положение в этом смысле занимают сигналы с линейной частотной модуляцией ЛЧМ. Уникальные свойства ЛЧМ сигнала позволяют игнорировать доплеровский сдвиг частоты, выполняя обработку только в заданном диапазоне задержек. Фактически согласованная обработка ЛЧМ сигнала сводится к перемножению принимаемого и эталонного сигнала или их спектров и процедуре БПФ над полученным произведением. В совокупности с достаточно низким уровнем боковых лепестков корреляционной функции, достигаемой при использовании взвешивания , это обусловило широкое применение ЛЧМ сигналов в радиолокации ,,. Платой за отмеченные выше достоинства ЛЧМ сигнала, или точнее, основным свойством, которое позволяет их получить, является неоднозначность измерения задержки и доплеровского сдвига частоты. Основные достоинства простота обработки, хорошие корреляционные свойства и возможность выполнения селекции движущихся целей сохраняются только при использовании регулярной периодической псевдопериодической последовательности идентичных ЛЧМ импульсов. Как следствие, в этом случае остаются и все проблемы периодических импульсных сигналов. Другим распространенным простым видом модуляции зондирующего сигнала является бинарная фазовая манипуляция, как правило, выполняемая со сдвигом фазы на 0 ,,. Фактически эта модуляция соответствует смене знака одной элементарной посылки по отношению к другой, что существенно упрощает обработку принимаемых сигналов, позволяя заменить операцию комплексного умножения при демодуляции на простейшую операцию инверсии знака обеих квадратурных компонент. Такое упрощение возможно только при обработке во временной области 1. БПФ для каждой анализируемой задержки. По сравнению с выражением 1. ООО выигрыш составляет около . Сегментная обработка. Сегментная обработка 5,8, представляет собой способ квазисогласованной обработки сложных сигналов в ограниченной области задержек и сдвигов частоты, предназначенный для сокращения размерности БПФ и соответствующего уменьшения количества операций. Среди известных фильтров дециматоров наиболее экономичными являются так называемые СЮфильтры . Самый простой и экономичный вариант СЮфильгра первого порядка может быть представлен как интегратор со сбросом. Он выполняет интегрирование одного сегмента сигнала, длительность которого определяется шириной полосы анализируемых частот или количеством К,, спектральных отсчетов внутри этой полосы. В сегментной обработке КИС можно выделить два этапа. Второй этап эго дискретное преобразование Фурье размерности которое вычисляется но алгоритму БПФ для каждой анализируемой задержки. Заметим, что при вычислении 1. Если длина сегмента выбирается из соотношения 1. Ч. п . М 1 0К, 1.