Синтезовані квазіоптимальний алгоритм оцінювання і вимірювач доплеровской фази многочастотного радіолокаційного сигналу, а також система обробки з адаптивним накопиченням сигналу. Моделюванням на ЕОМ проведено аналіз синтезованих вимірювача і системи обробки многочастотного сигналу.

Анотація наукової статті з електротехніки, електронної техніки, інформаційних технологій, автор наукової роботи - Попов Дмитро Іванович


Adaptive processing of multifrequency signals

The quasi-optimum estimating algorithm and measuring instrument of multifrequency radar signal dopler phase and processing system with adaptive accumulation of signal are synthesized. The analysis of the synthesized measuring instrument and processing system of multifrequency signal modeling on the computer is carried out.


Область наук:
  • Електротехніка, електронна техніка, інформаційні технології
  • Рік видавництва діє до: 2013
    Журнал
    Известия вищих навчальних закладів Росії. Радіоелектроніка
    Наукова стаття на тему 'АДАПТИВНА ОБРОБКА багаточастотного набору'

    Текст наукової роботи на тему «АДАПТИВНА ОБРОБКА багаточастотного набору»

    ?УДК 621.396.96: 621.391

    Д. І. Попов

    Рязанський державний радіотехнічний університет

    | Адаптивна обробка багаточастотних сигналів

    Синтезовані квазіоптимальний алгоритм оцінювання і вимірювач доплеровской фази многочастотного радіолокаційного сигналу, а також система обробки з адаптивним накопиченням сигналу. Моделюванням на ЕОМ проведено аналіз синтезованих вимірювача і системи обробки многочастотного сигналу.

    Адаптація, доплеровская фаза, багаточастотні сигнали, обробка сигналів, пасивні перешкоди

    Апріорна невизначеність при виділенні сигналів рухомих цілей на тлі пасивних (корельованих) перешкод вимагає побудови адаптивних систем обробки. При цьому з огляду на значне перевищення сигналу перешкодою адаптація зазвичай здійснюється тільки до параметрів перешкоди. Оптимальна обробка многочастотного сигналу в цьому випадку в кожному частотному каналі реалізується на основі адаптивного (до параметрів перешкоди) матричного фільтра (АМФ) і неадаптивного багатоканального (по доплеровской фазі сигналу) фільтра, що обчислює дискретне перетворення Фур'є (ДПФ) зважених вихідних відліків АМФ [1] . Принципові важко -сті адаптації до параметрів сигналу за даними вихідної вибірки долаються в разі використання вихідних відліків АМФ. Досить ефективне придушення перешкоди в результаті матричної обробки відкриває можливості для адаптивного накопичення сигналу, що дозволяє уникнути традиційного багатоканального по Доплера-ської фазі сигналу побудови системи обробки в кожному частотному каналі. Представляють інтерес системи з адаптацією до параметрів перешкоди і до до-плеровской фазі многочастотного сигналу.

    Мета цієї статті - синтез і аналіз вимірювача доплеровской фази многочастотного сигналу і системи обробки з адаптацією до параметрів перешкоди і до доплеровской фазі сигналу.

    Синтез вимірювача доплеровской фази многочастотного сигналу. Сигнал від мети на тлі перешкоди в одному елементі дозволу по дальності кожного з Ь частотних каналів надходить з періодом повторення Т у вигляді N відліків

    і. / = х. / + 1У / \, / = 1, N, / = 1, Ь [1]. Оптимальна обробка даних відліків в кожному частотному каналі зводиться до обчислення випливає з від-

    носіння правдоподібності мінімальної достатньої статистики щ (9 /) = | Х / (9 /) | 2 [1], в основі якої лежить алгоритм оптимальної лінійної фільтрації:

    N

    XI (9 /) =! =

    к = 1

    N N "_

    = Х е-К9 / X ^ (/, к) е- / Ф п і /, / = 1, Ь, (1) к = 1 / = 1

    N

    де 9 / = Фс / -Фп /; ТИ = X (/, к) е- / Ф п / в. / - ви - / = 1

    хідні відліки АМФ; м>/ (/, К) - оцінки модулів елементів матриці, зворотної кореляційної матриці перешкоди, причому ФС / і фп / - доплив-ровськ зрушення фаз сигналу і перешкоди відповідно за період повторення сигналу Т.

    Використання вихідних відліків АМФ дозволяє подолати труднощі адаптації до параметрів сигналу. В результаті матричної обробки перешкода досить ефективно пригнічується. На виході АМФ формується безліч частотних каналів, якi характеризуються різними значеннями

    доплерівського зсуву фази 9 /, / = 1, Ь, що дає

    можливість адаптуватися до цього параметру.

    Для реалізації адаптивного накопичення сигналу, який спрощує побудову систем обробки в частотних каналах, необхідно оцінити до-плеровскіе зрушення фази. У зв'язку з тим, що оцінки максимальної правдоподібності значень 9 / по вихідним отсчетам АМФ в явному вигляді отримати не вдається, шуканий алгоритм знайдемо евристичним шляхом.

    Представивши вираз для оптимальної вирішальною статистики в кожному частотному каналі через вихідні відліки АМФ Ук /, знайдемо

    © Попов Д. І., 2013

    15

    ui (0 /) = | X (е,) | 2

    N

    Z 7kl e

    -?ке,

    N

    = Z e

    j, к = 1

    к = 1 (-к) е

    l, l = 1, L.

    (2)

    Ядром квадратичної форми (2) є # -заходи-ва матриця ||?>/ (У, до)) = || ег (у к) 9 / ||. Виділивши співмножники з параметром 9 /, розкладемо матрицю | .0 / (у, к) || в статечної ряд:

    N-1,

    D (Л к) | = | 8 jk \ + Z (e-in0i || S j, k-11n +

    n = 1

    -1, до || п), l = 1Д, (3)

    + ein0l

    де'аь - символ Кронекера.

    Обмежившись в розкладанні (3) членами при п = 1, прийдемо до стрічково-діагональної матриці:

    І (У, к) || = Цбук + е-9 8У, к-1 +? 9> 8У-1, к / = .

    Вираз для вихідний статистики / -го частотного каналу тепер приймає спрощений вигляд:

    N N

    щ (9 /) = X171 / + X (е-г9 / ^ 7-1, /? у / + у = 1 У = 2

    _1, /? 7 /), / = 1П. (4)

    + Ei0 / 7,-

    Алгоритм одноканального вимірювання доплив-ровськ фази 9 / знайдемо з умови максимуму статистики (4). вирішивши рівняння

    5ui (0l l / 50 / lel = e

    = 0, l = 1, L,

    отримаємо квазіоптимальний алгоритм оцінювання доплеровской фази в l-му частотному каналі:

    01 = arg л, = arctg (Im A, / Re Al), l = 1, L, (5)

    N

    де A / = Z 7; -1, l7jl • j = 2

    Значення функції арктангенса знаходяться в межах [-тс / 2, тс / 2]. Розширення діапазону однозначного виміру 0 / до інтервалу [-тс, тс] здійснюється на основі логічних операцій [2]:

    arg Ai, Re A, > 0; 01 = J (sgnImAj) (ТС | argA, \), ReA, <0; l = T ^ L; (6) (sgnIm Ai) (тс / 2), Re A, = 0.

    Структурна схема вимірювача доплерівського зсуву фази (ІДСФ) 9 / приведена на рис. 1. Вимірювач містить реалізують квазіоптимальний алгоритм оцінювання (5) блоки комплексного сполучення (7), комплексні перемножителя (х), суматор (Е), дільник Д і обчислювач арктангенса (аг ^), а також логічний блок ЛБ, що розширює діапазон однозначного виміру 9 / до інтервалу [-тс, тс] відповідно до логічними операціями (6). Реалізація логічного блоку захищена патентом [3].

    Розглянемо точність оцінювання, яка характеризується математичним очікуванням оцінки 9 / і

    l -01) 2.

    її дисперсією ст »=

    01

    У зв'язку з тим, що

    алгоритм оцінювання 9 / синтезований на основі спрощеної статистики (4), а фазові зрушення на виходах АМФ різні, математичне очікування 9 / виявляється зміщеним. Визначивши 9 / як реакцію вимірювача на детерміноване вхідний вплив {иу /} = {егу9 /}, у = 1, N,

    при фіксованій настройці АМФ на поставлені параметри перешкоди, знайдемо зміщення

    _ Г N Л

    Д0 / = 0 j-0 / = arg

    Z j, lYji -0l = j = 2)

    N N

    = Arg Z Z wl (-1, к) x

    j = 2 до, n = 1

    wi (j, n ^ -n | 0j] -0j.

    (7)

    Аналіз співвідношення (7) показує, що зміщення Д9 / пов'язано з формою амплітудно-годину-

    1

    1

    х

    il

    1Ni_

    X

    Z

    Д arctg ЛБ

    Мал. 1

    2

    7

    *

    Тотнем характеристики (АЧХ) АМФ, відповідної висловом

    2

    N

    Н (9 /) Г = Е

    / = 1

    N

    X щ (/ к 1

    к = 1

    Ш

    У смузі пропускання АЧХ зміщення відсутній, а в смузі непропусканія, що відповідає розташуванню спектральних складових перешкоди в околиці 9 / = 2лк ± 0.25л, к = 0, 1, 2, ..., Д9 / ф 0 і залежить від "глибини" загасання АЧХ в цій околиці, яка визначається формою спектра перешкоди і ставленням "шум / перешкода" А.

    Результати імітаційного статистичного моделювання на ЕОМ, проведеного при N = 20, гауссовской функції кореляції перешкоди р / (/, к) =

    (.-К) 2. 4

    = Р / ', р / = 0.99 і А = 10, показують, що

    при малих відносинах "сигнал / перешкода" математичне очікування оцінок 9 / групується в околиці л, що пов'язано з нерівномірністю спектральної щільності залишків перешкоди на виході АМФ, має максимум в точці 9 / = л. Зі збільшенням д / оцінка сходиться до істинного значення параметра з точністю до Д9 /. Крім того, точність оцінювання залежить від значення 9 /. Найкраща точність спостерігається при 9 / = л, при цьому оцінка виявляється несмещенной при будь-якому значенні. В цілому асимптотичні властивості

    оцінок 9 / прийнятні з точки зору їх використання при адаптивному накопиченні сигналу.

    Синтез системи обробки з адаптивним

    накопиченням сигналу. Використання оцінок 9 /

    дозволяє відмовитися від побудови системи обробки, що передбачає в кожному окремому каналі багатоканальну по доплеровской фазі сигналу обробку в інтервалі невизначеності [-л, л] значень 9 /, і перейти до одноканальний-му побудови системи з адаптивним накопиченням сигналу, структура якої аналогічно (1) визначається алгоритмом

    N

    X / (9 /) = Х е '

    -гк9

    IV - / Ук / =

    к = 1

    N ~ N "_

    = Х е-1 X видання (/, к) е "/ фп Щ} 1, / = 1, Ь.

    Представлений алгоритм поєднує адаптацію до параметрів перешкоди і до доплеровской фазі сигналу. Однак похибки оцінювання 9 / при одноканальному побудові системи призводять до втрат в ефективності виявлення. Для зменшення цих втрат використовуємо кілька каналів узгодженої обробки, в сукупності що перекривають діапазон розкиду значень

    оцінки 0 / і описуваних векторами

    {^ "^ {Ехр [-. (До -1) (9 / + р8)]},

    к = р = - Р, Р.

    Вибір расстройки 8 і числа каналів М = 2Р +1 визначається вимогами до допустимих втрат в ефективності виявлення. Алгоритм обробки для р-го каналу має вигляд

    N _ _

    Х / р (9 /) = х, / = 1, Ь, р = - Р, Р, (8) к = 1

    де У / р = ехр [-р (9 / + р8)].

    Структурна схема системи з адаптивним накопиченням сигналу відповідно до алгоритму (8) для одного (/ -го) частотного каналу представлена ​​на рис. 2. Адаптація до параметрів перешкоди здійснюється в АМФ, по вихідним отсчетам Ук / якого відповідно до алгоритму (5) і логічними операціями (6) в ІДСФ (див. Рис. 1) обчислюється оцінка 9 /. За значеннями 0 / + р8,

    р = Р, Р, в багатоканальних функціональних перетворювачах адаптивного когерентного накопичувача АКН обчислюються вектори {Ур ,

    к = 1

    / = 1

    р = Р, Р, проекції яких використовуються в вагових суматорах ВС вихідних відліків Ук матричного фільтра.

    Адаптивне накопичення сигналу може бути використано також в системі квазіоптимальний обробки, яка витікає з розглянутої в [1] оптимальної системи при марковских апроксимації перешкоди, зокрема для перешкоди у вигляді односвяз-ної марковської послідовності рп (/, к) =

    = Р (/, к) = РР к. В цьому випадку

    w (1, 1) = w N N) = 1 / (1 - р 2);

    w (k, к) = (1 + р 2) / (1 - р 2), 1 < до < N;

    і у

    АМФ

    ІДСФ

    ВС

    Р8

    X

    "X

    Р

    {Р1}

    ВС

    {О1}

    -Р8

    ВС

    АКН Рис. 2

    X {р}

    'X,

    - р

    и (до, до +1) = и (до +1, к) = -р / (1-р 2), 1 < до < N -1, а решта значення ч>ук = 0.

    Перейшовши до оцінним значенням р / = р / (1, 2) і до позначення ср / = ср п /, відповідно до внутрішньої сумою алгоритму (1) для вихідних відліків АМФ знайдемо

    ?1 / = [1 / (1-Р 2)] (Ц-р / е-2ср 'і 2 /);

    ?N1 = [1 / (1 -р2)) х [-р / е-(N -1) ср 'UN-1, / + е ^ р / їм];

    ?к / = а (1 -р2)] х

    х [-р / е-(до -1) ср Ц-1, / + (1 + р 2) е "гк (р Ц / --р / е-(до + 1) ср Ц + 1, /] , 1 <до < N.

    Нехтуючи крайовими ефектами при к = 1 і N і здійснивши ковзне обчислення відліків? К / с допомогою векторного фільтра з подальшою їх затримкою при когерентном накопиченні, прийдемо в кожному частотному каналі до традиційної квазіоптимальний структурі "режекторний фільтр - до -герентний накопичувач". При цьому режекторний фільтр є адаптивним і одноканальним, а

    когерентний накопичувач - як і раніше багатоканальним. З ростом зв'язності марковської послідовності порядок режекторного фільтра відповідно збільшується.

    Адаптивний режекторний фільтр (АРФ) використовується і в разі довільних кореляційних властивостей перешкоди [4], [5]. Змінна обробка в АРФ описується відповідно до алгоритму

    = X & к / е 1 Цу-к, /, у = т +1, N, / = 1, I, до = 0

    де т - порядок АРФ; &к / - коефіцієнти імпульсної характеристики АРФ. При канонічної формі реалізації АРФ & к / є його ваговими коефіцієнтами і визначаються в кожному частотному каналі за допомогою адаптивних алгоритмів за оцінками коефіцієнтів межпері-

    однією кореляції перешкоди р / (1, 5), 5 = 2, т [4], [5], що при т > 2 відповідає числу оцінюваних коефіцієнтів кореляції, який дорівнює т -1.

    Оцінки р / (1, 5) і e "р 'знаходяться у відповідності з максимально правдоподібними алгоритмами оцінювання [6], причому оцінки р / (1, 5)

    визначаються окремо в кожному частотному каналі з огляду на їх нелінійної залежності від спектральних параметрів перешкоди. Оцінки e "р 'визначаються при спільному використанні даних

    Дд, дБ 4 3

    1 -

    0.5 1.0

    Мал. 3

    8 / Ду

    різних частотних каналів за допомогою міжканального усереднення з урахуванням лінійного зв'язку значень ф / між собою, що призводить до відповідного підвищення точності оцінювання [6].

    Алгоритм адаптивної квазіоптимальний обробки з урахуванням виключення з обробки т відліків перехідного процесу АРФ в р-м доплив-ровськ каналі / -го частотного каналу аналогічний по виду алгоритму (8):

    N _ _

    Х / р (9 /) = X Ур-т-Ч /, / = 1, Ь, р = Р, Р.

    / = Т + 1

    Оцінки 0 / в кожному частотному каналі визначаються по вихідним отсчетам X.// відповідного АРФ і використовуються при адаптивному накопиченні сигналу аналогічно рис. 2.

    Аналіз системи обробки з адаптивним накопиченням сигналу. Розглянемо вибір числа каналів М = 2 Р +1 і їх розладу 8. На рис. 3 для адаптивної системи (див. Рис. 2) з числом до-плеровскіх каналів М = 5 в одному частотному каналі зображені результати моделювання залежності втрат в пороговому щодо "сигнал / перешкода" ДД / від значення нормованої расстройки 8 / Ду (Ду = 2л / N - расстройка каналів ДПФ) при числі оброблюваних відліків N = 20, ймовірності правильного виявлення

    -2

    О = 0.7, ймовірності помилкової тривоги Е = 10 і колишніх параметрах перешкоди. З рис. 3 випливає, що існує оптимальне значення расстройки 8, приблизно відповідне розладі каналів ДПФ Ду. Однак основним фактором, що дозволяє забезпечити заданий рівень втрат, є число каналів. Залежності втрат від цього числа при оптимальній розладі 8 при-

    Дд, дБ 4 3 2 1 0

    9 / = * / 2

    _1_

    _1_

    13 5 М

    Мал. 4

    наведені на рис. 4. З малюнка слід, що при допустимому рівні втрат до 2 дБ число Доплера-ських каналів може бути скорочено в чотири рази. З іншого боку, при числі каналів М «N за рахунок скорочення расстройки до значень 8 = (0.3. 0.5) Ду втрати на кордонах Доплера-ських каналів практично виключаються, а ефективність обробки наближається до граничної, відповідної сигналу з відомою Доплера-ської фазою.

    Аналогічні результати спостерігаються для квазіоптимальний системи на основі АРФ і адаптивного когерентного накопичувача. При цьому в

    відміну від властивостей оцінок 9 / в оптимальній системі при оцінюванні фази сигналу по вихідним отсчетам АРФ зміщення оцінки Д9 / відсутня, а середньоквадратичне відхилення

    дещо зростає.

    В цілому результати моделювання підтверджують достовірність синтезованих алгоритмів обробки в частотних каналах і запропонованих принципів побудови відповідних систем адаптивної обробки багаточастотних сигналів.

    Таким чином, синтезований квазіоптимальний алгоритм оцінювання і відповідний йому ІДСФ многочастотного сигналу по вихідним отсчетам АМФ або АРФ в кожному частотному каналі дозволяють отримувати оцінки, дослідження властивостей яких показало можливість їх використання в системах обробки з адаптивним накопиченням сигналу. Це дозволило скоротити число доплеровских каналів в кожному частотному каналі або при колишньому числі доплеровских каналів зменшити расстройку між ними, виключивши міжканального втрати.

    2

    0

    СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

    1. Попов Д. І. Оптимальна обробка багаточастотних сигналів // Изв. вузів Росії. Радіоелектроніка. 2013. Вип. 1. С. 32-39.

    2. Попов Д. І. Синтез обнаружителей-вимірювачів допплеровских сигналів // Изв. вузів. Радіоелектроніка. 1999. Т. 42, № 4. С. 11-17.

    3. Пат. RU 2165627. МПК 7 G01R25 / 00. Доплера-ський фазометр багаточастотних сигналів / Д. І. Попов, А. Г. Бєлокрилов. Опубл. 20.04.2001. Бюл. № 11.

    D. I. Popov Ryazan state radio engineering university

    4. А. с. 934816 СРСР, МПК6 601Б7 / 36, 601Б13 / 52. Режекторний фільтр / Д. І. Попов. Опубл. 27.11.1998. Бюл. № 33.

    5. Попов Д. І. Адаптація нерекурсивних ре-жекторних фільтрів // Изв. вузів. Радіоелектроніка. 2009. Т. 52, № 4. С. 46-55.

    6. Попов Д. І. Оцінювання параметрів пасивних перешкод // Изв. вузів. Радіоелектроніка. 2003. Т. 46, № 3. С. 71-80.

    Adaptive processing of multifrequency signals

    The quasi-optimum estimating algorithm and measuring instrument of multifrequency radar signal dopler phase and processing system with adaptive accumulation of signal are synthesized. The analysis of the synthesized measuring instrument and processing system of multifrequency signal modeling on the computer is carried out.

    Adaptation, dopler phase, multifrequency signals, signals processing, clutter

    Стаття надійшла до редакції 11 грудня 2013 р.

    УДК 627.722.6

    М. Р. Бібарсов, Ю. М. Островський Військова академія зв'язку

    | Модель розрахунку основних параметрів системи спостереження

    Розглянуто модель розрахунку ймовірності виявлення і визначення основних параметрів об'єкта засобами спостереження з використанням апарату напівмарковських процесів.

    Система спостереження, джерело радіовипромінювання, напівмарковських процес, ймовірність виявлення, функція розподілу часу, ймовірність переходу, ймовірність електромагнітної доступності

    В даний час існують різні комплекси радіомоніторингу стану і діяльності несанкціонованих джерел радіовипромінювання. Для цього створюються сучасні системи радионаблюдения (комплекси радіомоніторингу) [1]. Зазвичай такі системи функціонують в умовах апріорної невизначеності, тому в цій статті пропонується використання апарату напівмарковських процесів для адекватного опису роботи систем спостереження з метою визначення основних параметрів і підвищення ефективності систем радіомоніторингу.

    При визначенні параметрів типових об'єктів комплекс засобів спостереження через задані проміжки часу по сеансах веде пошук (спостереження) джерел радіовипромінювання (ІРІ) в заданому діапазоні частот.

    20

    Модель повинна забезпечувати розрахунок показника ефективності засобів спостереження, т. Е. Ймовірності виявлення і визначення параметрів ІРІ об'єкта засобами спостереження за час t.

    Математичний апарат напівмарковських процесів (ПМП), що описує процес виявлення (розтину) об'єкта і виявлення його параметрів засобами спостереження, має на увазі чотири стану [2], [3]:

    - в1 - засоби спостереження не обслуговують заданий діапазон частот;

    - е2 - засоби спостереження обслуговують заданий діапазон частот;

    - в3 - засоби спостереження виявили ІРІ

    об'єкта і почався процес визначення його параметрів;

    © Бібарсов М. Р., Островський Ю. М., 2013


    Ключові слова: АДАПТАЦІЯ / ADAPTATION / Доплеровське ФАЗА / DOPLER PHASE / багаточастотного набору / MULTIFREQUENCY SIGNALS / ОБРОБКА СИГНАЛІВ / SIGNALS PROCESSING / ПАСИВНІ ПЕРЕШКОДИ / CLUTTER

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити