Розглянуто модель системи компенсації заважають віддзеркалень в радіолокаційної станції зі складним амплітудно-фазоманіпулірованних сигналом, що працює в квазінепреривном режимі випромінювання і прийому відбитих сигналів. Запропоновано дві схеми спільної обробки помилки компенсації і оцінок заважають віддзеркалень, реалізують обробку, близьку до оптимальної, для виявлення сигналів на тлі "білого" гауссовского шуму. Проведено порівняння запропонованих схем, здійснено вибір кращого варіанту і приведена оцінка втрат у відношенні сигнал / шум, що виникають внаслідок компенсації заважають віддзеркалень.

Анотація наукової статті з електротехніки, електронної техніки, інформаційних технологій, автор наукової роботи - Чеботарьов Д.В.


Analysis of Noise Influence on Pseudo-Random Signal Detector with Clutter Compensation

Clutter compensation system model for radar with pseudo-random phase shift-keying signal have considered. Radar operates in quasi-continues mode of signal emitting and receiving. Two processing schemes combined compensation error and clutter estimations have proposed. It realizes processing close to optimal for signal detection against background of white Gaussian noise. Comparison of these scheme have done, preferred variant have decided and SNR loss have evaluated caused by clutter compensation.


Область наук:
  • Електротехніка, електронна техніка, інформаційні технології
  • Рік видавництва: 2003
    Журнал
    Известия вищих навчальних закладів Росії. Радіоелектроніка
    Наукова стаття на тему 'АНАЛІЗ ВПЛИВУ ШУМУ НА Обнаружитель СКЛАДНИХ СИГНАЛІВ З компенсації заважає відображенням'

    Текст наукової роботи на тему «АНАЛІЗ ВПЛИВУ ШУМУ НА Обнаружитель СКЛАДНИХ СИГНАЛІВ З компенсації заважає відображенням»

    ?Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4 ======================================

    Радіолокація і радіонавігація

    УДК 621.396.967; 621.396.962

    Д. В. Чеботарьов

    Новгородський державний університет ім. Ярослава Мудрого

    Аналіз впливу шуму на обнаружитель складних сигналів з компенсацією заважають віддзеркалень

    Розглянуто модель системи компенсації заважають віддзеркалень в радіолокаційної станції зі складним амплітудно-фа-зоманіпулірованним сигналом, що працює в квазінепреривном режимі випромінювання і прийому відбитих сигналів. Запропоновано дві схеми спільної обробки помилки компенсації і оцінок заважають віддзеркалень, що реалізують обробку, близьку до оптимальної, для виявлення сигналів на тлі "білого" гауссовского шуму. Проведено порівняння запропонованих схем, здійснено вибір кращого варіанту і приведена оцінка втрат у відношенні сигнал / шум, що виникають внаслідок компенсації заважають віддзеркалень.

    Радіолокаційна станція, шумоподібний сигнал, що заважають відображення, адаптивний цифровий фільтр

    Відомі переваги складних сигналів з великою базою в радіолокаційних додатках не можуть бути реалізовані в повній мірі до тих пір, поки не подолана їх основний недолік - недостатньо висока стійкість до впливу заважають віддзеркалень, які маскують слабкі сигнали, впливаючи по бічних пелюстках функції невизначеності (БЛФН) . Навіть в квазінепреривном режимі випромінювання і прийому [1], коли значення бази складного сигналу досягає десятків - сотень тисяч, рівень БЛФН недостатній для придушення маскує впливу заважають віддзеркалень. Методи синтезу складних сигналів з мінімізацією рівня БЛФН в заданій області затримок і зрушень частоти, а також методи неузгоджені обробки сигналів виявляються недостатньо ефективними для виконання сучасних вимог до виявлення сигналів в широкому діапазоні частотно-тимчасових зрушень.

    Одним з можливих способів зниження впливу заважають віддзеркалень є їх когерентная компенсація, яка може бути реалізована на основі адаптивної циф-

    Ў

    54

    © Д. В. Чеботарьов, 2003

    ====================================== Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4

    ровой фільтрації [2] - [4]. В принципі, для вирішення цього завдання може бути застосований будь-який адаптивний цифровий фільтр, включений в режимі стеження за комплексними амплітудами заважають віддзеркалень, розподілених по затримці (дальності). Однак порівняння трьох різних типів адаптивних фільтрів [5], проведене за критерієм мінімуму помилки компенсації з урахуванням складності реалізації в реальному часі, дозволяє віддати перевагу алгоритму найменших середніх квадратів (НСК). Саме цей алгоритм адаптивної цифрової фільтрації розглядається далі в цій статті.

    В результаті компенсаційної обробки утворюються два різних сигналу, що несуть корисну інформацію про радіолокаційної обстановці: оцінки амплітуд компенсуються відображень з різною затримкою і помилка передбачення, що містить відбиті сигнали, для яких не сформовані достовірні оцінки або тому, що вони малі на тлі шуму, або з- за доплерівського зсуву їх частоти. Остання причина пов'язана з тим, що компенсатор налаштовується, як правило, на нерухомі джерела відображень і не здатний достовірно оцінювати і компенсувати сигнали, відбиті від об'єктів, що рухаються. У присутності неминучого адитивного шуму і помилка передбачення, і оцінки повинні бути оптимально оброблені для забезпечення достовірного виявлення всіх відображених сигналів. Більш того, необхідно передбачити об'єднання результатів обробки оцінок і помилки передбачення до прийняття рішення (порівняння з порогом), щоб уникнути втрат, що виникають через недостовірних оцінок, і отже, неповної компенсації заважають віддзеркалень.

    Метою даної статті є аналіз двох варіантів спільної обробки оцінок і помилки передбачення в компенсаторі заважають віддзеркалень і визначення втрат у відношенні сигнал / шум, пов'язаних з компенсаційною обробкою.

    Опис моделі. Розглянемо математичну модель компенсатора заважають віддзеркалень, що знаходиться під впливом широкосмугового "білого" гауссовского шуму. Дотримуючись специфіці дискретно-кодованих сигналів і цифрових методів обробки, будемо розглядати їх математичний опис в дискретному часі, позначивши через I порядковий номер поточного часового відліку.

    Нехай і - потрійна дискретна модулирующая послідовність з пік-фактором Рх, що визначає закон амплітудної і фазової маніпуляцій зондуючого сигналу. Кожен символ Иi цієї послідовності може приймати одне з трьох значень: и1 е [-1, 0, +1].

    У загальному випадку сигнал ^ на вході приймача являє собою суму заважають віддзеркалень, набору корисних сигналів, відбитих від цілей, і "білого" гауссовского шуму

    V з нульовим середнім і дисперсією а2. Однак в рамках даної статті аналізується випадок, коли на вхід аналізованої системи впливає чистий шум. Тому в подальшому будемо вважати, що вхідний сигнал містить тільки шумову компоненту. Тоді 1-й відлік вхідного сигналу приймача визначається виразом ^ =, де - комплексні значення шумового процесу V в 1-й момент часу.

    Для забезпечення тимчасової розв'язки приймача і передавача приймач бланкіруючими-ється (закривається) на час випромінювання, т. Е. Дії ненульового символу иг- модулюється-

    Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4 ======================================

    такій послідовності. Таким чином, на обробку надходить сигнал d, i-й відлік якого має вигляд d? = (L - | u; - |) Si, де Щ - абсолютне значення (амплітуда) символу Ui.

    Вважаючи, що адаптивний фільтр виробляє передбачений вхідний сигнал y, запишемо вираз помилки передбачення e в момент часу i:

    ei = di - yi (1 - | ui |) = (1 - | ui |) (si - yi).

    Відзначимо, що оскільки на вхід пристрою обробки надходить сигнал, бланки-руемой послідовністю 1 - \ щ \, то передбачений сигнал y і помилка передбачення

    e теж повинні бути помножені на цю послідовність.

    Функціонування адаптивного фільтра, що реалізує НСК-алгоритм з нормалізацією, описується двома виразами [2], [3]. Перше з них - рівняння модифікації оцінок амплітуд відбитих сигналів з різними затримками w, а друге - рівняння фільтрації передбаченого сигналу y. Значення цих процесів в момент часу i визначаються наступним чином:

    де I-1 - значення вектора оцінок в попередній (г -1) -й момент часу; иг- - значення вектора, що містить М останніх відліків модулирующей послідовності, т. е. від і ^ -м до голок-_1 включно; ц - крок адаптації, який вибирається з діапазону

    значень (0, 1) з міркувань стійкості; і - символи транспонування і комплексного сполучення вектора відповідно.

    Слід зазначити, що внаслідок впливу шуму оцінки чу амплітуд відображень, що не існують в даному випадку, все одно не будуть свідомо нульовими.

    Розглянуті варіанти спільної обробки оцінок чу амплітуд відображень і помилки передбачення е засновані на таких положеннях:

    • Помилка прогнозу може містити некомпенсовані або частково компенсовані сигнали з різними затримкою і доплеровским зрушенням частоти разом з адитивним "білим" гауссовским шумом. Для виявлення цих сигналів слід застосувати кореляційно-спектральну обробку у всьому діапазоні частотно-тимчасових зрушень виявляються сигналів.

    • Оцінки чу амплітуд відображень можуть мати складний спектральний склад внаслідок флуктуацій джерел відображень та інших дестабілізуючих факторів. Тому вони повинні бути піддані спектральної обробці в заданому частотному діапазоні.

    • Результати кореляційно-спектральної обробки помилки передбачення е і спектральної обробки оцінок чу амплітуд лінійно підсумовуються при співпадаючих частотно-тимчасових зрушеннях з урахуванням впливу пік-фактора сигналу до виконання операції порівняння з вирішальним порогом.

    Перший варіант спільної обробки містить наступні операції.

    1. Демодуляція помилки передбачення в заданому діапазоні затримок:

    ====================================== Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4

    Ei = U? E ?, (1)

    де Ег- - значення вектора демодулювати помилки передбачення в i-й момент часу (компоненти вектора відповідають M дискретним затримок сигналу).

    2. Амплітудна модуляція оцінок w амплітуд відповідно до закону амплітудної модуляції випромінюваних сигналів і комутацією приймача:

    Wi = (1 - u |) | Ui | w i, (2)

    де Wi - значення вектора амплітудно-модульованих оцінок амплітуд сигналів в i-й момент часу.

    Кожна компонента вектора W має такий же закон амплітудної модуляції, як і відповідна компонента вектора Е, що дозволяє виконати їх підсумовування і подальшу спектральну обробку.

    3. Низькочастотна фільтрація суми векторів Е і W з проріджуванням відліків, призначена для виділення діапазону частот, в якому виконується спектральний аналіз. Дана операція є розбиття часовій послідовності векторів Е і W на сегменти довжиною L відліків і обчислення суми відліків кожного сегмента [6]:

    (N + 1) L, "\ (n + 1) Lr

    Sn = I (Ei + W) = I [uie + (1 - u |) | Ui | wW i], n = 0, 1, ..., N-1, (3)

    i = nL + 1 i = nL + 1

    де Sn - результат когерентної обробки n-го сегмента сигналу для кожної дискретної

    затримки (вектор з розмірному M); N - кількість когерентно-оброблюваних сегментів сигналу, що визначає розмірність подальшого швидкого перетворення Фур'є.

    4. Спектральна обробка згорнутих сегментів Sn за допомогою швидкого перетворення Фур'є розмірності N:

    N-1

    Rk = X Sne ~ j2nkn! N; k = 0, 1, ..., N-1,

    n = 0

    де Rk - значення кореляційного інтеграла при k-му дискретно частотному зсуві.

    Оскільки вектор Rk для кожного k, як і вектори S, Е і W, визначений для M дискретних затримок, сукупність цих векторів для всіх k = 0, 1, ..., N -1 являє собою матрицю з розмірному M х N. Підкреслимо це, ввівши індекс m = 1, ..., M дискретної затримки. З урахуванням (1) - (3) кожен елемент Rm k цієї матриці визначається виразом

    N-1 (n + 1) L

    Rmk = Z Z [Ume + (1 - H) \ um? \ Wm? ] E-i 2nkn? N; (4)

    n = 0 i = nL + 1

    m = 1, ..., M; k = 0, "., N-1.

    Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4 ======================================

    Як зазначалося раніше, об'єднання оцінок комплексних амплітуд і помилки передбачення має виконуватися з урахуванням квазінепереривних характеру зондуючого сигналу. У наведеному виразі (4) це здійснюється за рахунок множення вектора w на

    затримані сигнали модуляції передавача ит ^ і сигнал бланкирования приймача 1 - | иг |. Якщо пік-фактор зондуючого сигналу дорівнює Рх, то середнє значення пік-фактора Рр сигналів з урахуванням комутації приймача визначається виразом

    Рпр = Рх / (Рх -1) (5)

    Це співвідношення використовується в другому варіанті спільної обробки. В цьому

    випадку замість виразу (2), що визначає вектор Щ, використовується більш простий вислів, що враховує середньостатистичну оцінку (5):

    Щ ='г / Р пр = [(Рх-1) / Рх2]. (6)

    Остаточне вираз для елементів матриці Я, аналогічне (4), але для другого варіанту обробки, набуває вигляду

    N-1 (п + 1) Ь

    = Е Е \ Urne + [(Рх-1) 1 р 2]} е-] 2пкп / и; (7)

    т = 1, ..., М; к = 0, ..., 1.

    У цьому варіанті об'єднання помилки передбачення і оцінок комплексних амплітуд виконується без точного обліку закону амплітудної маніпуляції сигналу, а тільки на підставі його усереднених енергетичних характеристик.

    Наведена модель була реалізована в середовищі візуального моделювання БтіНік Майа 6.5, що містить засоби відображення тимчасових і спектральних характеристик сигналів, а також кошти генерування і статистичної обробки випадкових процесів.

    Порівняльний аналіз варіантів обробки. Проаналізуємо спектральні характеристики процесів, що об'єднуються для спільної спектральної обробки, т. Е. Де-модульованої помилки передбачення Е і оцінки амплітуд сигналів, при впливі на вхід досліджуваної системи "білого" гауссовского шуму. На рис. 1 наведені оцінки спектральних густин потужності В. Добре видно, що в демодулювати сигналі помилки передбачення Е пригнічені низькочастотні спектральні компоненти вхідного "білого" шуму, що еквівалентно проходженню його через фільтр верхніх частот. Оцінка спектральної щільності потужності випадкового процесу показує, що цей процес містить низькочастотні компоненти спектра вхідного шуму, що відповідає його проходженню через фільтр нижніх частот. Очевидно, що наведені спектральні оцінки є взаємно доповнюють, т. Е. Компенсаційна обробка розділяє вихідний рівномірний спектр вхідного шуму на дві частини. Їх об'єднання відповідно до виразами (4) і (7) може відновити рівномірний спектральний склад шуму після обробки. 58

    = Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4

    0

    0.5

    1.0

    1.5 2.0 f МГц

    - 5 - 10

    - 15

    - 20 - 25

    В, дБ

    Результат об'єднання за першим варіантом обробки наведено на рис. 2, а, а по другому - на рис. 2, б. На цьому малюнку представлені спектральні оцінки, обчислені за виразами (4) і (7) відповідно, усереднені по затримках (індекс т). Наочно видно, що спектральна щільність шумів після точної обробки відповідно до вираження (4) стала ідеально рівномірної, в той час як для спрощеного варіанту (7) спостерігається нерівномірність приблизно в 1.5 дБ.

    Наявність цієї нерівномірності впливає на точність установки порога, стабілізуючого ймовірність фіктивних тривог, вносить втрати сигналу в залежності від зміщення його центральної частоти і в кінцевому рахунку погіршує якість виявлення. З цієї точки зору, перший варіант обробки виглядає краще. Однак другий вари-

    0.5 1.0 1.5 2.0 / МГц 0.5 1.0 1.5 2.0 / МГц

    Мал. 1

    0

    - 5 В, дБ

    a

    - 5 В, дБ

    б

    Мал. 2

    ант, незважаючи на більш просту реалізацію також має свої переваги. Справа в тому, що порівняно повільні і гладкі флуктуації заважають віддзеркалень мають досить компактний спектр, який не маскує своїми бічними пелюстками виявлення швидкісних цілей, якщо на оцінки вектора амплітуд відбитих сигналів не накладається високошвидкісна модуляція (6). Навпаки, швидка комутація оцінок амплітуд по псевдослучайному закону (2), яка використовується в першому варіанті, призводить до розширення спектра і маскування слабких сигналів у всьому діапазоні частот. Цей недолік може бути усунутий введенням додаткової процедури нормування результатів згортки $ п кожного п-го сегмента до числа активних символів на цьому сегменті [6]. (Відзначимо, що нормує коефіцієнт буде залежати від дискретної затримки сигналу т). Однак це, по-перше, істотно ускладнює технічну реалізацію пристрою обробки, а по-друге, вносить додаткові втрати у відношенні сигнал / шум, які можуть становити кілька десятих часток децибела [6].

    За якістю виділення слабкого сигналу на тлі шуму і заважають віддзеркалень обидва варіанти обробки практично не відрізняються один від одного. Проілюструємо це за допомогою результатів моделювання, коли на вході приймача присутні потужні заважають відображення і слабкий сигнал, відбитий від високошвидкісний мети. Спектральна оцінка 1, наведена на рис. 3, отримана з використанням обох варіантів для випадку виявлення слабкого сигналу з доплерівським зсувом частоти 10 кГц при впливі заважають

    Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4 =

    В, дБ 0 - 10 - 20

    - 30

    - 40

    - 50

    - 60 - 70

    відмітка мети

    _L

    0

    10

    20 Рис. 3

    30

    / кГц

    відображенні, рівномірно розподілених по всій дистанції і мають спектр флуктуації поблизу нульового доплерівського зсуву частоти. У цьому прикладі потужність адитивного шуму становить - 50 дБ, потужність сигналу - 70 дБ, база (довжина) оброблюваного сигналу 128 000, пік-фактор 5. Відзначимо, що без використання компенсаційної обробки (рис. 3, крива 2), інтегральний рівень перешкод по бічних пелюстках функції невизначеності склав для даного випадку - 23 дБ, що практично виключає можливість виявлення цілі.

    Розглянувши переваги і недоліки розглянутих варіантів обробки, можна сказати, що втрати від нерівномірності спектральної щільності шуму в другому варіанті мають порівнянну величину з втратами у відношенні сигнал / шум, супутніми процедурі нормування сегментів, яку необхідно застосовувати в першому варіанті. Однак складність реалізації обробки за другим варіантом значно нижче, що дозволяє віддати їй перевагу в більшості практичних застосувань.

    Аналіз втрат у відношенні сигнал / шум. Проведемо аналіз втрат у відношенні сигнал / шум, пов'язаних з компенсацією заважають віддзеркалень, на підставі обраної схеми обробки.

    На рис. 4 наведені результати моделювання, які ілюструють зростання потужності шуму, що пройшов систему компенсації. У припущенні, що компенсаційна обробка повільно флюктуірующее відображень не вносить втрат в обробку сигналу високошвидкісний мети, ці результати дозволяють оцінити втрати у відношенні сигнал / шум п. Відомо [3], що зменшення кроку адаптації ц знижує статистичні помилки в оцінках параметрів. Саме цей факт відображає зменшення втрат у відношенні сигнал / шум при малому кроці адаптації. Однак динамічні характеристики системи стеження при цьому погіршуються, наслідком чого є низька ефективність компенсації потужних флюктуірующее заважають віддзеркалень, які маскують виявлення слабких сигналів. Тому найбільший практичний інтерес представляють оцінки втрат при максимальному кроці адаптації, який з міркувань стійкості не

    П, дБ 3 2 1 0

    П, дБ 3 2

    ц = 1

    V2 1/4 1/8 116 1/32

    1/64 1/32 1/16 1/8 1/4 1/2 Рис. 4

    16 32 Рис. 5

    1

    0

    Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4

    повинен перевищувати 1. Як випливає з наведених на рис. 4 результатів, максимальні втрати не перевищують 4 дБ і залежать від порядку адаптивного фільтра M .

    Порядок фільтра визначає кількість відбитих сигналів, яке може бути піддано компенсаційної обробці. Іншими словами, це кількість дискретних елементів дистанції, на яких можуть перебувати джерела відображень. З практичних міркувань ясно, що дана величина може змінюватися в дуже широких межах. Залежність втрат п у відношенні сигнал / шум від порядку фільтра M показана на рис. 5. Параметром сімейства кривих є крок адаптації ц. Результати, наведені на рис. 4 і 5, отримані при пік-факторі сигналу, що дорівнює 5. Криві на рис. 5 мають плавний слабо виражений екстремум. Різниця між мінімальним і максимальним значеннями кожної кривої не перевищує 1 дБ навіть для максимального значення кроку адаптації. Максимум досягається при порядку фільтра M = 10, що збігається з подвоєним значенням пік-фактора сигналу, при якому отримані ці результати.

    міру зростання пік-фактора спостерігається повільне збільшення максимальних втрат (на 0.5 дБ при зміні пік-фактора від 2 до 128). Але, взагалі кажучи, вплив як порядку фільтра, так і пік-фактора сигналу на втрати по шумів не можна визнати істотними, оскільки зміни цих параметрів в дуже широкому діапазоні не призводять до зміни втрат більш ніж на 1.2 дБ. Мабуть, саме існування такої залежності є наслідком застосування спрощеного варіанту обробки, який не враховує тонку тимчасову структуру амплітудної маніпуляції сигналу.

    Таким чином, на підставі отриманих результатів можна зробити наступні висновки.

    • Запропоновано дві схеми спільної обробки помилки передбачення і оцінок заважають віддзеркалень, що забезпечують виявлення сигналів і заважають віддзеркалень на тлі шуму.

    • В результаті порівняльного аналізу виявлено, що за якістю обробки обидві схеми мають близькі показники, але з технічної реалізації кращий спрощений варіант.

    Для з'ясування спільного впливу пік-фактора і порядку фільтра на величину втрат на рис. 6 представлені результати, отримані при максимальному кроці адаптації ц = 1. Дані представлені у вигляді функції двох аргументів - порядку фільтра M і пік-фактора Px. Загальний вигляд цієї функції наочно показуючи-

    4 ТТ4

    2 + 2 'Рис. 6

    ет, що максимальне значення втрат у відношенні сигнал / шум досягається при пік-факторі сигналу, вдвічі меншому порядку фільтра. Крім того, за

    Известия вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 4 ======================================

    • На основі результатів моделювання встановлено, що застосування спрощеної схеми обробки призводить до незначної нерівномірності (~ 1.5 дБ) спектральної щільності потужності шуму на виході пристрою обробки, що не робить помітного впливу на якість виявлення сигналів при наявності заважають віддзеркалень.

    • Для спрощеної схеми обробки отримані залежності втрат у відношенні сигнал / шум від основних параметрів системи компенсації: кроку адаптації, порядку адаптивного фільтра і пік-фактора квазінепереривних сигналу.

    • Показано, що втрати у відношенні сигнал / шум для максимального кроку адаптації знаходяться в діапазоні 3.0 ... 4.2 дБ при зміні порядку фільтра і пік-фактора сигналу в широких межах.

    бібліографічний список

    1. Морська радіолокація / Под ред. В. І. Винокурова. Л .: Суднобудування, 1986. 256 с.

    2. Адаптивні фільтри / Под ред. К. Ф. Н. Коуна і П. М. Гранта; Пер. з англ .; Під ред. С. М. Ряковско-го. М .: Світ, 1988. 392 с.

    3. Haykin S. Adaptive Filter Theory. Forth Edition: Prentice Hall, 2003. 920 p.

    4. Перешкодозахищеність систем радіозв'язку з розширенням спектра сигналів модуляцією несучої псевдослучайной послідовністю / В. І. Борисов, В. М. Зінчук, А. Е. Лимарев і ін .; Під ред. В. І. Борисова. М .: Радио и связь, 2003. 640 с.

    5. Чеботарьов Д. В. Вибір алгоритму адаптації для компенсації заважають віддзеркалень в РЛС зі складним квазінепереривних сигналом // Изв. вузів Росії. Радіоелектроніка. 2003. Вип. 2. С. 73-81.

    6. Бистров Н. Е., Жукова І. М. Методи обробки квазінепереривних сигналів і шляхи підвищення ефективності доплеровской селекції // Докл. XVII наук.-техн. конф. ДП НДІ приладобудування ім. В. В. Тихомирова. Жуковський, 24-26 жовтня 2001 р Жуковський. Вид-во ТОВ "Авіаційний Друкований Двір", 2002. С. 49-58.

    D. V. Chebotarev

    Novgorod state university named by Ja. Mudry

    Analysis of Noise Influence on Pseudo-Random Signal Detector with Clutter Compensation

    Clutter compensation system model for radar with pseudo-random phase shift-keying signal have considered. Radar operates in quasi-continues mode of signal emitting and receiving. Two processing schemes combined compensation error and clutter estimations have proposed. It realizes processing close to optimal for signal detection against background of white Gaussian noise. Comparison of these scheme have done, preferred variant have decided and SNR loss have evaluated caused by clutter compensation.

    Radar, pseudo-random signal, clutter, adaptive digital filter

    Стаття надійшла до редакції 20 жовтня 2003 р.


    Ключові слова: радіолокаційні станції / RADAR / шумоподобного СИГНАЛ / PSEUDORANDOM SIGNAL / заважає ВІДДЗЕРКАЛЕННЯ / АДАПТИВНИЙ ЦИФРОВИЙ ФІЛЬТР / ADAPTIVE DIGITAL FILTER / CLUTTER

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити