Главная
Коллекция "Revolution"
Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Методы математического моделирования радиолокационных систем терагерцового диапазона радиоволн
Методы математического моделирования радиолокационных систем терагерцового диапазона радиоволн
Имитационное моделирование работы радиолокационной системы терагерцового диапазона радиоволн с разработкой численных моделей и программно-алгоритмического обеспечения исследований распространения электромагнитного импульса в волноводных трактах.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.11.2018 |
| Размер файла | 1,8 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Методы математического моделирования радиолокационных систем терагерцового диапазона радиоволн
Р.П. Быстров, В.Н. Корниенко, В.Н. Пожидаев,
С.А. Соколов, В.А. Черепенин,
Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН
В.Е. Кузьмичев,
Центральный научно исследовательский институт МО РФ
Аннотации
Анализируются возможности имитационного моделирования работы радиолокационной системы терагерцового (ТГц) диапазона радиоволн с разработкой численных моделей и программно-алгоритмического обеспечения исследований распространения электромагнитного импульса в волноводных трактах с конечной проводимостью стенок и процесса дифракции электромагнитного импульса на объектах с дисперсией диэлектрической проницаемости. Рассматривается математическая модель вариантов построения устройств первичной обработки в РЛС ТГц диапазона радиоволн, подтверждающих обоснованность схемотехнических решений и достижения ими заданных характеристик. Предложены алгоритмы оптимальной обработки сигналов РЛС ТГц диапазона для решения задач обнаружения и распознавания физических объектов.
Ключевые слова: диапазон радиоволн, радиолокационная система, электромагнитный импульс, обнаружение (распознавание) объекта, обработка радиолокационного сигнала, численная модель, программное обеспечение, алгоритмы.
The possibilities of a computer simulation of radar systems in terahertz (THz) range as the development of numerical models, software and algorithmic support, are investigated. The propagation of electromagnetic pulses in waveguides with finite wall conductivity and the diffraction of electromagnetic pulses on objects with the dispersion of dielectric permittivity are also analyzed. The mathematical model of the devices design for primary processing in modern THz radars, confirming chosen circuit solutions and achieving their desired characteristics, is considered. The complex algorithms are proposed for optimal processing of radar THz range signals to solve problems of detection and recognition of physical objects.
радиолокационная система терагерцовый диапазон
Keywords: frequency band, radar system, electromagnetic pulse, detection (recognition) of an object radar signal processing, numerical model, software, algorithms.
Основное содержание исследования
В последние годы повысился интерес к исследованиям особенностей распространения миллиметровых и субмиллиметровых радиоволн в атмосфере, что связано с рядом новых применений их при изучении космического пространства, природных ресурсов Земли, в локации и связи. При создании, например перспективных радиотехнических систем это, прежде всего, связано с совершенствованием радиолокационной техники с высоким разрешением и систем радиосвязи. Применительно к военной технике это вызвано, прежде всего, с тем, что современные боевые действия, чаще стали проводятся в ночных условиях, при задымлениях и в пыли от движущейся техники и разрывов снарядов, что в значительной степени снижается, а иногда и совсем исключается обнаружение и распознавание наземных объектов с помощью оптико-электронных устройств.
Находящиеся в эксплуатации РЛС обнаружения наземных объектов и наведения управляемого оружия, работающие в сантиметровом (СМ) и длинноволновой части миллиметрового (ММ) диапазонах волн, не всегда являются эффективными в распознавании малоразмерных наземных объектов (НО), особенно малоподвижных. Поэтому в подтверждение к выше сказанному требуется создание радиолокационных систем со сверхвысоким разрешением, которые способны на относительно небольших дальностях ~ 1000 - 4500 м, эффективно распознавать медленно движущиеся и неподвижные НО в условиях плохой оптической видимости. Такие радиолокационные системы могут быть базовыми также для систем наведения высокоточного оружия (ВТО) на небольших дальностях или на конечном участке траектории полета боевого баллистического объекта.
Такими более информационными участками СВЧ диапазона радиоволн, располагающиеся в интервалах: в короткой части миллиметрового (ММ) диапазона (длины волн - короче 3 мм: в "окнах прозрачности": 2.15мм и 1, 3 мм) и в длинноволновой части субмиллиметрового (СБММ) диапазона (длины волн: "в окнах прозрачности": 0,96 мм; от 0,88мм, 0,34 мм). Данный диапазон волн в указанных “окнах прозрачности” в современной научно-технической литературе стали называть часто терагерцовым (ТГц) диапазоном радиоволн [1-3]. Поэтому и по тексту в данной статье в качестве интересующего нас диапазона волн будем обращаться к ТГц диапазону радиоволн (интервал частот ~ 0,1 - 1 ТГц). Может быть правильнее в дальнейшем такой участок радиоволн и называть, как гигагерцовый (ГГц) диапазон.
Для систем (датчиков ближнего действия) обнаружения (распознавания) объектов и наведения на дальностях не более сотни метров не исключается также возможность исследований с целью освоения и “окон прозрачности” в СБММ диапазоне с длиной волны в районе 0,34 мм. Но это последующая задача.
Данная статья посвящается одному из современных проблемных вопросов в освоении ТГц высокоточных радиолокационных систем, относящихся к разработке методы математического моделирования радиолокационных систем ТГц радиоволн.
Известно, что математическое моделирование, при ответственном его применении, может быть достаточно эффективным инструментом при исследовании вновь создаваемых высокоточных радиолокационной системы. Такое моделирование может позволить не только оценить основные показатели качества работы РЛС еще до создания его экспериментального образца, но и сделать более обоснованным выбор функциональной схемы проектируемого устройства, а также алгоритмов принимаемых им решений.
Однако создание программы моделирования работы РЛС - достаточно сложная и трудоемкая задача. Она сводится к разработке математических моделей тех основных преобразований, которым подвергается р/л сигнал в ходе его обработки различными устройствами РЛС с целью оценки (измерения) тех его параметров, которые несут полезную информацию о цели. Так как любые радиотехнические измерения всегда проводятся на фоне шумов той или иной природы (например, собственного шума приемника), то задачи радиолокационного обнаружения цели и/или измерения ее координат и параметров движения необходимо рассматривать с привлечением статистических методов. Это означает, что математическое моделирование работы РЛС носит характер статистического моделирования.
В данной статье авторами предлагаются для рассмотрения и при необходимости будущей критики ряд научных вопросов, которые, по мнению авторов, являются на данном этапе освоения ТГц диапазона волн, а именно:
имитационное моделирование работы радиолокатора:
математические модели вариантов построения устройств первичной обработки в РЛС ТГц диапазона, подтверждающих обоснованность схемотехнических решений и достижения ими заданных характеристик;
алгоритмы оптимальной обработки сигналов РЛС ТГц диапазона для решения задач обнаружения и распознавания (селекции) объектов техники.
1. Имитационное моделирование работы радиолокатора
Для разработки программы математического моделирования работы РЛС должны быть известны (заданы):
зондирующий сигнал, который предполагается использовать в системе, т.е. должны быть заданы законы его амплитудной и, возможно, фазовой (частотой) модуляции;
характеристики рассеивающих (отражающих) свойств возможных целей (например, ЭПР целей);
те или иные характеристики среды распространения зондирующего и отраженного от цели сигналов;
те или иные вероятностные характеристики тех помех, которые сопровождают прием полезного сигнала, отраженного от цели;
структурная схема РЛС, т.е. последовательность тех математических преобразований (линейных и нелинейных), которым подвергается, при обработке, отраженный от цели сигнал, а также сопровождающая его помеха. Конечным результатом таких преобразований должно быть: либо решение о наличии (или отсутствии) отраженного от цели сигнала (в случае задачи обнаружения), либо измеренные значения тех параметров сигнала, которые несут информацию о положении цели в пространстве и/или о ее состоянии (при решении задачи измерения, например, дальности и скорости цели).
В ходе статистического моделирования работы РЛС могут быть получены оценки следующих основных характеристик качества работы РЛС:
в случае обнаружения цели: вероятности правильного обнаружения и ложной тревоги, которые обеспечиваются данной системой;
в случае измерения: среднеквадратические отклонения измеренных значений полезных параметров сигнала от их истинных значений, что однозначно характеризует точность измерения положения и скорости цели.
Компьютерное моделирование может быть проведено на основе комплексной модели, которая должна включать в себя отдельные (вообще говоря, автономные) блоки, описывающие следующие физические процессы:
формирование и излучение электромагнитного сигнала;
распространение прямого сигнала до цели;
рассеяние сигнала на цели и окружающих ее объектах
распространение рассеянного сигнала в направлении приемной антенны;
особенности поведения сигнала в приемных трактах устройства.
Кроме того, на основе полученных данных о характеристиках принятого сигнала модель должна обеспечивать проведения обработки данных, позволять осуществлять оптимизацию этой обработки и, при необходимости, вырабатывать управляющие сигналы, направленные как на оптимизацию формы излучаемого сигнала для конкретной радиолокационной обстановки, так и на улучшение работы автоматизированной системы принятия решения.
В связи с этим предлагается следующий состав численной модели:
блок моделирования прохождения широкополосного электромагнитного сигнала по антенно-фидерным устройствам приемного и передающего трактов;
блок моделирования распространения сигнала в атмосфере, содержащей гидрометеоры и пр.;
блок вычисления характеристик рассеивателей различной природы.
В данном разделе дано описание численных алгоритмов, которые могут быть использованы при реализации перечисленных выше блоков.
1.1 Численный алгоритм моделирования распространения электромагнитного импульса в волноводных трактах с конечной проводимостью стенок
Рассмотрим задачу определения пространственно-временных распределений электромагнитного поля в вакуумном объеме V, ограниченном проводящими поверхностями сложной формы. Поле в рассматриваемой системе возбуждается заданным набором источников с известными характеристиками.
Предположим, что диэлектрическая и магнитная проницаемости среды равны единице.
Для решения задачи временной динамики электромагнитного поля можно использовать дифференциальные уравнения Максвелла в пространственно-временном представлении, которые в Гауссовой системе единиц имеют вид:
, , ,
, ,
.
Рассмотрим три вида граничных условий:
часть объема V ограничена идеально проводящими поверхностями. При этом тангенциальные составляющие электрического поля на границе области обращаются в ноль. Данное условие может быть использовано в случае, если проводимость ограничивающих объем поверхностей достаточно велика;
на некоторых границах V выполнено условие излучения плоских волн, т.е. считается справедливым предположение, что структура электромагнитного поля вблизи границы области соответствует структуре плоской волны, волновой вектор которой параллелен нормали к поверхности. Такой вид граничных условий используется при описании открытых концов волноведущих трактов;
объем содержит тела с конечной проводимостью. В этом случае на границе тел следует учитывать возбуждаемые поверхностные токи, величина которых, согласно закону Ома, пропорциональна действующему значению напряженности электрического поля.
Составим конечно-разностную аппроксимацию системы уравнений. Для каждой из компонент введем в объеме V пространственную сетку , узлы которой удовлетворяют следующим рекурентным соотношениям:
для Bx компоненты
для By компоненты
для Bz компоненты
для Ex компоненты
для Ey компоненты
для Ez компоненты
где - шаг пространственной сетки, ,, - количество узлов сетки по координатам x, y, и z соответственно.
Такое расположение сеток дает возможность использовать центрированную схему аппроксимации пространственных производных. Взаимное расположение пространственных сеток представлено на рис.1.
Узлы пространственных сеток компонент плотности тока совпадают с узлами соответствующих компонент электрического поля.
Рис.1. Пространственное расположение узлов сеток компонент электромагнитного поля.
Введем шаг по времени , величина которого удовлетворяет условию Куранта:
где - безразмерный коэффициент, величина которого зависит от конкретной конфигурации проводников и характерных частот рассматриваемых процессов. Значения сеточных функций компонент магнитного поля вычисляются в моменты времени , такие, что:
Электрическое поле определяется в моменты времени
Используя описанный сдвиг временных сеток, можно получить следующие конечно-разностные соотношения:
Здесь верхний индекс обозначает момент времени, нижний индекс до открывающейся круглой скобки - компоненту поля, нижние индексы в круглых скобках обозначают номер узла пространственной сетки.
Для решения задачи формирования электромагнитного поля в большинстве случаев используются нулевые начальные условия: значения компонент электромагнитного поля во всех точках рассматриваемого объема равны нулю, и сторонние токи в системе отсутствуют.
1.2 Численная модель процесса дифракции электромагнитного импульса на объектах с дисперсией диэлектрической проницаемости
Рассмотрим прямоугольную область свободного пространства, содержащую набор диэлектрических тел со сложной границей (рис.2).
Рис.2. Общий вид рассматриваемой системы:
1 - область построения решения, 2 - диэлектрические тела.
Пусть в направлении положительных значений координат оси х распространяется импульс микроволнового излучения с известной частотой заполнения и заданной формой огибающей. Зависимость действительной и мнимой частей диэлектрической проницаемости тел от частоты считается известной. Характерные линейные размеры тел лежат в диапазоне от нескольких десятых долей длины волны до десятков длин волн падающего излучения.
Расстояния же между рассеивателями произвольны. В этих условиях необходимо определить динамику полного (т.е. падающего и рассеянного) электромагнитного поля. Для описания нестационарной динамики электромагнитного поля воспользуемся системой уравнений Максвелла в пространственно-временном представлении:
(1) (2)
где , - напряженность электрического и магнитного поля соответственно, - индукция магнитного поля.
Для рассматриваемого класса диэлектриков магнитная проницаемость с хорошей точностью равна единице, поэтому .
В (1,2) учтена связь между векторами электрической индукции , напряженности электрического поля и поляризацией среды (дипольным моментом единицы объема) :
. (3)
Для вычисления дипольного момента единицы объема будем использовать осцилляторную микроскопическую модель среды [4], т.е. дипольный момент будет определяться отклонениями зарядов-осцилляторов от положения равновесия под действием внешней силы, а именно:
, (4)
где - количество электронов в единице объема вещества.
Уравнение движения одного осциллятора с учетом потерь имеет вид
, (5)
где k - эффективная жесткость; - коэффициент затухания; m, e - масса и заряд электрона.
Совместное решение (1, 2, 4,5) дает возможность определить динамику поля с учетом дисперсии комплексной диэлектрической проницаемости объектов, входящих в рассматриваемую систему.
Решение полученной системы уравнений будем проводить численно. Частные производные в уравнениях электромагнитного поля аппроксимируем конечными разностями. Для удобства моделирования открытых (с точки зрения излучения) границ области удобно дополнить (2) членом, содержащим ток проводимости. Тогда на границах области построения решения можно будет ввести неоднородный поглощающий слой, характеристики которого обеспечат практически полное отсутствие отражений электромагнитных волн от границ.
В прямоугольной области для каждой из компонент электромагнитного поля введем пространственную сетку , координаты узлов которой удовлетворяют следующим рекуррентным соотношениям:
для Bz компоненты
.
,
для Ex компоненты
,
,
для Ey компоненты
,
,
где - шаг пространственной сетки, , - количество узлов сетки по координатам x, y соответственно. Такое взаимное расположение сеток дает возможность использовать центрированную схему конечно-разностной аппроксимации пространственных производных и обеспечивает устойчивость разностной схемы.
Введем шаг по времени , величина которого удовлетворяет условию Куранта:
,
где - безразмерный коэффициент, величина которого зависит от конкретной конфигурации проводников и характерных частот рассматриваемых процессов.
Значения сеточных функций компонент магнитного поля вычисляются в моменты времени , такие, что:
.
Электрическое поле определяется в моменты времени
.
При таком сдвиге по времени между вычислениями магнитных и электрических составляющих поля, конечно-разностная аппроксимация уравнений Максвелла имеет вид:
,
,
.
Здесь верхний индекс обозначает момент времени, нижний индекс до открывающейся круглой скобки - компоненту поля, нижние индексы в круглых скобках обозначают номер узла пространственной сетки.
Величина определяется скоростью осцилляторов в текущий момент времени
Для численного интегрирования уравнения (5) удобно использовать схему "с перешагиванием".
1.3 Программа расчета импульсной переходной характеристики
Алгоритм расчета импульсной характеристики уединенного рассеивателя основан на использовании численной схемы, описанной в п.2. и состоит из следующих шагов.
1. Задание геометрической формы рассеивающего тела. Форма задается с точностью до долей длины волны падающего на тело электромагнитного поля.
2. Задание электромагнитных свойств материала тела. На данном шаге по известным экспериментальным данным о дисперсионных свойствах диэлектрической проницаемости рассматриваемого объекта выбираются параметры осцилляторов, описывающих реакцию среды на внешний электромагнитный импульс.
3. Задание характеристик зондирующего импульса микроволнового излучения, которые выбираются исходя из значений излучаемой длины волны и поляризации падающего поля.
А именно, зондирующий импульс должен содержать в себе один период колебаний электромагнитного поля, его длительность должна быть короче на порядок по сравнению с периодом реально излучаемого поля. В этом случае с хорошей степенью точности можно утверждать, что воздействие на рассеиватель выбранного импульса близко к воздействию дельта-образного возмущения.
Т.е. полученное в результате рассеянное поле будет близко к искомой импульсной характеристике.
4. Проведение моделирования динамики полного поля с использованием описанной в п.2. модели.
5. Выделение из общего поля рассеянного.
Шаги 4-5 повторяются для различных значений углов падения зондирующего импульса на исследуемый объект.
На рис.3 приведена блок-схема программы, реализующей предложенный выше алгоритм.
Рис.3. Блок-схема программы.
Для определения рассеянного поля используется набор точек наблюдения, которые располагаются на поверхности воображаемой сферы, центр которой совпадает с геометрическим центром рассеивающего тела. Радиус сферы должен быть много больше характерных линейных размеров рассеивателя и может составлять много длин волн.
В выбранных точках фиксируются значения компонент электромагнитного поля в каждый момент времени. По полученным временным реализациям строится импульсная характеристика, которая является функцией четырех угловых координат (центр системы координат располагается в геометрическом центре рассеивающего тела): азимутального угла и угла места прихода зондирующего импульса, азимутального угла и угла мета направления, в котором распространяется рассеянное волновое поле.
Программа имитационного моделирования рассеивания короткого электромагнитного импульса. Рассмотрим процесс формирования электромагнитного поля, возникающего в результате отражения заданного зондирующего импульса микроволнового излучения на наборе тел произвольной формы. Предположим, что импульсные характеристики рассеяния для каждого тела, включенного в набор, уже известны (например, в результате работы программы, описанной выше).
Если тела, входящие в набор, достаточно удалены друг от друга, то допустимо предположение о слабом влиянии переотражений рассеянного поля на каждом из тел рассматриваемого набора.
В этом случае суммарное волновое поле, образованное за счет однократного рассеяния зондирующего импульса на каждом из тел, и распространяющееся в заданном направлении (например, в направлении приемной антенны), вычисляется при помощи следующего алгоритма.
1. В точке расположения каждого из тел набора определяется значение падающего поля (временные зависимости компонент электромагнитного поля).
2. При помощи алгоритма быстрого преобразования Фурье вычисляется комплексный спектр падающего излучения.
3. Полученный спектр умножается на спектр импульсной характеристики для заданного направления распространения как зондирующего импульса, так и рассеянного волнового поля.
4. Используя обратное преобразование Фурье, получаем временную реализацию рассеянного поля, созданного одним объектом.
Выполнив шаги алгоритма 1-4 для каждого из тел набора, с учетом фазовых сдвигов, определяемых взаимным расположением тел, проводится суммирование временных реализаций рассеянного поля.
Если пренебречь многократными отражениями невозможно, программа имитационного моделирования использует итерационный алгоритм, основанный на процедуре, описанной ранее, а именно, в качестве первого приближения вычисляется поле однократного рассеяния. Далее проводится суммирование рассеянного поля и поля зондирующего импульса в каждой точке, соответствующей положению тел набора. Полученное в результате суммарное волновое поле выступает в качестве поля зондирующего импульса процедуры, описанной ранее. Выход из итерационной процедуры осуществляется при достижении заранее заданной точности вычисления рассеянного поля.
Таким образом, предложенный набор алгоритмов позволяет проводить предварительный анализ волновых полей широкого диапазона частот, образованных в результате рассеяния зондирующего импульса произвольной формы на наборе тел различной природы.
Примерная структура программы для имитационного моделирования на ПК. Необходимо создать программу для расчета на персональном компьютере имитации работы радара для различных погодных условий, параметров цели и моментов времени. Программа на первом этапе моделирует временной ход сигнала, регистрируемого приемником радара. На втором этапе этот сигнал анализируется и по нему делаются выводы о наличии цели и ее характеристиках. По структуре программа разделяется на пять блоков.
Блок ввода входных параметров для расчета, который сам разделяется на три части:
параметры радара: (длина волны ? [мкм], длительность импульса ? [нс], время между импульсами T [c], расходимость радиолуча ? [мрад] или диаграмма направленности антенны G, эффективная площадь приемной антенны SA, мощность в импульсе РТ [Вт], минимальная принимаемая приемником мощность [Вт];
параметры объекта: индекс цели (1-танк, 2-орудие и т.д.), индекс фона (1-лес, 2-поле и т.д.), дальность до цели L [км], вектор скорости цели V0 [м/c] и азимут ? [град];
параметры атмосферы: давление Р, температура ?, влажность воздуха W, модель атмосферы (М=0 - чистая, М=1 - туман, М=3 - дождь, М=4 - снегопад, М=5 - пыль, М=6 - дым), интенсивность метеоявления (в зависимости от величины М вводим: водность тумана qT [г/м3], интенсивность дождя R [мм/час], интенсивность снегопада I [мм/час], запыленность воздуха qП [г/м3], задымленность воздуха qД [г/м3].
Блок промежуточных расчетов, где рассчитываются: ЭПР цели, ЭПР фона, удельная ЭПР метеоявления (при его наличии), коэффициент ослабления радиоволн в чистой атмосфере, коэффициент ослабления радиоволн в замутненной атмосфере.
Здесь используются соответствующие банки данных и инженерные алгоритмы расчетов требуемых величин.
Блок основного расчета, где в цикле по времени находится принимаемая радаром мощность при реализации всех входных параметров, а также рассчитывается отношение сигнал/шум (о. с. ш.). При желании на экран монитора выводится, например, график, показывающий величину (о. с. ш.) в зависимости от времени, прошедшего с момента излучения импульса. Параметры шумового сигнала можно варьировать.
Блок анализа, где делается обработка результатов основного расчета с целью нахождения параметров цели и ее распознавания. Определяется (о. с. ш.), обеспечивающее обнаружение с заданной вероятностью при заданном уровне ложных тревог. Оцениваются вероятностные критерии полученной информации.
Блок вывода результатов расчета.
По окончании расчета выдается запрос на повтор вычислений с изменением входных параметров.
2. Математическая модель вариантов построения устройств первичной обработки в РЛС терагерцового диапазона
Компьютерная модель позволяет рассчитывать величину отношения принимаемой мощности к мощности импульсного передатчика на выбранных длинах волн в исследуемом диапазоне в зависимости от дальности до цели и различных метеорологических условиях, а также путем корреляционного анализа принимаемого и излученного импульсов находить дальность до цели. В первоначальном проекте предполагалось задавать различный вид излучаемого импульса и различные методы первичной обработки информации, а также движение цели. Но из-за приостановки финансирования эти варианты в программе реализованы не были, хотя при задании входных параметров эти возможности упоминаются.
В данной реализации программы математического моделирования расчет проводится по стандартной формуле радиолокации. Параметры атмосферы задаются следующим образом. Пользователь может выбрать один из сезонов года (определяя тем самым поглощение радиоволн в газах атмосферы) с добавлением (при желании) различных осадков или аэрозолей с разной интенсивностью. Данные о молекулярном поглощении приняты для г. Дубна Московской области. Наличие на трассе РЛС, например, дождя создает распределенную ложную цель, параметры которой также рассчитываются. Делается описание самой программы и инструкций для пользователя.
Программа имитационного моделирования (ПИМ) предназначена для проведения расчетов интенсивности (мощности) принятого радиолокационным комплексом сигнала при заданных характеристиках: излучаемого импульса; передающего тракта; излучающей антенны; трассы распространения сигнала, включая метеоявления и сезонность; импульса, отраженного от цели, включая подстилающую поверхность; приемной антенны; приемного тракта; приемника [1]. Также ПИМ выполняет корреляционный анализ огибающей принятого сигнала.
2.1 Общая структура программы
ПИМ состоит из трех основных блоков (рис.4): блок задания параметров; вычислительный блок; интерфейс пользователя.
Первый блок предназначен для формирования полного списка параметров, необходимых для проведения имитационного моделирования. Эти параметры описывают характеристики генератора, передающего тракта, излучающей антенны, открытой трассы, цели, приемной антенны, приемного тракта, собственно приемника.
Вычислительный блок обеспечивает расчет интенсивности электромагнитного поля, формируемого излучающей антенной с учетом ее диаграммы направленности, в окружающем пространстве. Здесь же проводится вычисление поля, отраженного от цели, от осадков и от подстилающей поверхности. Временная зависимость интенсивности принятого сигнала используется для проведения корреляционной обработки.
Третий блок обеспечивает взаимодействие пользователя с ПИМ, обрабатывает задаваемые им команды и пр.
Рис.4. Основные блоки программы и их взаимодействие
2.2 Программная реализация
При разработке ПИМ был использован объектно-ориентированный подход с учетом требований возможной межплатформенной переносимости исполняемого кода. В связи с этим было принято решение об использовании технологии".net".
Приложение написано на языке программирования C# и содержит набор модулей, список и функциональное назначение которых приведены в табл.1.
Таблица 1. Список основных модулей ПИМ
|
№№ п/п |
Название |
Размер (кБайт) |
Назначение |
|
|
1 |
Program. cs |
21 |
Содержит основной цикл приложения, класс описания глобальных переменных, общие процедуры обработки параметров и данных |
|
|
2 |
main_frame. cs |
22 |
Основное окно интерфейса пользователя. Содержит панель задания параметров и панель вычислений |
|
|
3 |
main_frame. Designer. cs |
63 |
Содержит описание примитивов, использованных в main_frame. cs |
|
|
4 |
param_emm_form. cs |
7 |
Диалоговое окно задания параметров передатчика |
|
|
5 |
param_emm_form. Designer. cs |
13 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_emm_form. cs |
|
|
6 |
param_emm_trakt_form. cs |
6 |
Диалоговое окно задания параметров передающего тракта |
|
|
7 |
param_emm_trakt_form. Designer. cs |
10 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_emm_trakt_form. cs |
|
|
8 |
param_emm_ant_form. cs |
7 |
Диалоговое окно задания параметров передающей антенны |
|
|
9 |
param_emm_ant_form. Designer. cs |
15 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_emm_ant_form. cs |
|
|
10 |
param_recv_form. cs |
6 |
Диалоговое окно задания параметров приемника |
|
|
11 |
param_recv_form. Designer. cs |
11 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_recv_form. cs |
|
|
12 |
param_recv_trakt_form. cs |
6 |
Диалоговое окно задания параметров приемного тракта |
|
|
13 |
param_recv_trakt_form. Designer. cs |
10 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_recv_trakt_form. cs |
|
|
14 |
param_recv_ant_form. cs |
7 |
Диалоговое окно задания параметров приемной антенны |
|
|
15 |
param_recv_ant_form. Designer. cs |
15 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_recv_ant_form. cs |
|
|
16 |
param_trassa_form. cs |
6 |
Диалоговое окно задания параметров трассы распространения сигнала |
|
|
17 |
param_trassa_form. Designer. cs |
21 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_trassa_form. cs |
|
|
18 |
param_target_form. cs |
6 |
Диалоговое окно задания параметров цели |
|
|
19 |
param_target_form. Designer. cs |
18 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_target_form. cs |
|
|
20 |
calc. cs |
9 |
Содержит функции обработки принятого сигнала |
|
|
21 |
param_procs_form. cs |
2 |
Диалоговое окно задания параметров обработки принятого сигнала |
|
|
22 |
param_procs_form. Designer. cs |
6 |
Содержит описание примитивов, использованных в param_procs_form. cs |
Описание интерфейса пользователя приведено в [1]. Там же приводится и примерный порядок работы пользователя.
3. Алгоритмы оптимальной обработки сигналов РЛС терагерцового диапазона для решения задач обнаружения и распознавания (селекции) объектов техники
Так как предполагается, что благодаря особенностям ТГц диапазона радиочастот радиолокационной (РЛ) системы она способна строить радиоизображения объектов, находящихся в заданной области пространства, то технически наиболее целесообразно получать их путем сканирования этой области с помощью узкой диаграммы направленности. В результате сканирования вся исследуемая область разбивается на отдельные угловые элементы разрешения. Анализируя колебание, приходящее от каждого такого элемента, приемник РЛ системы должен принять решение о том есть ли в нем сигнал, отраженный от цели, или его нет. В случае обнаружения цели ей приписываются угловые координаты, соответствующие положению того элемента разрешения, для которого было принято это решение, а также измеряются ее дальность и, возможно, скорость. При этом если угловые размеры цели меньше соответствующих размеров элемента разрешения, то цель считается сосредоточенной. Если же обнаруживаемый объект занимает несколько угловых элементов разрешения, то можно говорить о протяженной цели. В последнем случае появляется возможность определения ее формы и размеров. Таким образом, одним из центральных моментов при разработке РЛ системы является нахождение алгоритмов обработки РЛ сигналов, позволяющих обнаруживать и измерять координаты и параметры движения цели.
Так как только небольшая часть энергии зондирующего сигнала, отразившегося от цели, достигает приемного устройства РЛС, то процесс РЛ наблюдения должен рассматриваться с учетом шумов, которые всегда сопровождают сигнал и которые представляют собой реализации тех или иных случайных процессов. Отсюда следует, что теория синтеза систем РЛ наблюдения должна, по необходимости, опираться на известные положения математической статистики, то есть являться статистической теорией. В настоящее время существует достаточно развитая статистическая теория синтеза систем РЛ наблюдений, позволяющая находить алгоритмы обработки радиолокационных сигналов оптимальные с точки зрения выбранных критериев качества их работы [5-12].
Для решения задачи синтеза оптимальных систем обнаружения и измерения должны быть заданы:
1) вид зондирующего сигнала и соответствующее выражение для сигнала, отраженного от цели;
2) вероятностные характеристики помех (шумов), сопровождающих прием полезного сигнала;
3) критерии качества работы РЛ системы в режимах обнаружения и измерения. Кратко рассмотрим каждый из этих пунктов.
Зондирующий сигнал представляет собой узкополосный сигнал, модулированный, в общем случае, как по амплитуде, так и по фазе (частоте), который может быть записан в следующем виде:
, (6)
где - несущая частота зондирующего сигнала; и - известные функции, описывающие возможные амплитудную и фазовую (частотную) модуляции, соответственно.
Зондирующий сигнал (6) удобно записывать в комплексной форме
, (7)
где - комплексная огибающая сигнала.
Колебание , поступающее на вход радиоприемного устройства, в общем случае можно представить в виде аддитивной смеси отраженного от цели сигнала (если он присутствует) и помехи (шума) : . Вид отраженного сигнала зависит как от конкретного вида зондирующего сигнала (6), так и от отражательных (рассеивающих) свойств цели. Кроме того, сигнал содержит полезную информацию о дальности и скорости движения цели, которая закодирована значениями таких его параметров, как время задержки и доплеровский сдвиг частоты .
К аддитивным помехам в первую очередь относятся всегда присутствующие внутренние шумы приемника, пересчитанные на его вход. Кроме того, к аддитивным помехам относятся тепловые и космические шумы, принимаемые антенной, различные мешающие сигналы, как, например, активные помехи и так далее.
Аддитивные помехи обычно представляют собой нормальный случайный процесс с нулевым математическим ожиданием и известной корреляционной функцией . Внутренние шумы приемника и некоторые другие виды помех можно аппроксимировать белым шумом
, (8)
где - спектральная интенсивность помехи; - импульсная функция Дирака.
Идеализация (8) допустима, когда спектр помехи существенно шире спектра сигнала, и в полосе частот, практически занятой сигналом, спектральная интенсивность помехи можно считать величиной постоянной.
В простейшем случае задача обнаружения р/л сигнала формулируется следующим образом. Пусть на интервале времени наблюдения на вход приемника поступает колебание , которое в одном случае может представлять собой сумму сигнала, отраженного от цели и помехи: , а в другом - одну лишь помеху (шум): . Проанализировав колебание , приемник должен сформировать на своем выходе решение о том, какая из вышеописанных ситуаций имела место, то есть выбрать одну из альтернатив. Так как прием полезного сигнала всегда сопровождается помехой (шумом), то при любом выбранном нами правиле принятия решений будут допускаться ошибки. В данном случае такими ошибками будут:
1) пропуск сигнала, то есть решение о том, что в реализации колебания на входе приемника сигнала нет, хотя в действительности сигнал присутствовал и 2) ложная тревога, то есть решение о том, что на вход приемника поступил отраженный от цели сигнал, хотя в действительности он отсутствовал. Естественное стремление разработчиков РЛ систем обнаружения - построить обнаружитель с минимально возможными ошибками пропуска цели и ложной тревоги. Наиболее часто при проектировании РЛ систем используется т. н. критерий Неймана-Пирсона, который заключается в том, чтобы обнаружитель обеспечивал максимальную вероятность правильного обнаружения (минимальную вероятность пропуска цели) при условии, чтобы вероятность ложной тревоги не превышала бы заданной величины.
Так как измеряемые в радиолокации координаты и параметры движения цели считаются неизвестными и неслучайными величинами, то синтез оптимальных систем их измерения обычно проводится по критерию максимального правдоподобия. При этом качество работы РЛ системы в режиме измерения характеризуется среднеквадратической ошибкой.
В общем случае, для решения задачи оптимального обнаружения р/л сигнала и измерения его полезных параметров (времени задержки и доплеровского сдвига) по данной реализации нужны две оптимальные системы. Первая система должна давать оптимальное решение задачи обнаружения (без измерения параметров), а вторая - оптимальное измерение параметров (без обнаружения). При этом данные второй системы учитываются лишь в тех случаях, когда первая система с достаточной надежностью устанавливает наличие сигнала. (Часть блоков обоих систем может быть общими, но выходные блоки должны быть раздельными). Однако при высоких требованиях к надежности обнаружения (а без высокой надежности обнаружения не может быть и высокой надежности измерения параметров) одновременное обнаружение и измерение параметров требует для обеспечения той же надежности обнаружения лишь незначительно большей энергии сигнала, чем обнаружение без измерения параметров [13]. Поэтому, при высоких требованиях к надежности обнаружения и измерения полезных параметров сигнала, создавать отдельную систему для оптимального обнаружения (без измерения) нецелесообразно. Исходя из вышеизложенного, мы будем в первую очередь рассматривать алгоритмы, реализующие процедуры совместного обнаружения-измерения, как наиболее адекватные рассматриваемым системам.
3.1 Оптимальная обработка радиолокационных сигналов, отраженных от медленно флуктуирующих точечных объектов
Оптимальная обработка радиолокационных сигналов общего вида. Сигнал, отраженный от медленно флуктуирующей точечной цели, может быть представлен в следующем, достаточно общем виде
, (9)
где - неизвестный амплитудный множитель, учитывающий ослабление зондирующего сигнала как при его прохождении до цели и обратно, так и рассеивающие свойства цели; - неизвестный дополнительный фазовый сдвиг, обусловленный отражением сигнала (6) от цели; - задержка сигнала, отраженного от цели, находящейся на расстоянии ; - доплеровский сдвиг частоты, вызванный движением цели с радиальной скоростью и . Для дальнейшего рассмотрения удобно записать выражение для сигнала (9) в следующей, неявной форме, выделив в нем только неизвестные параметры
(10)
Здесь известная функция времени, зависящая от неизвестных параметров и , где - полезные (существенные, измеряемые) параметры, - мешающие (несущественные, не измеряемые) параметры сигнала и - комплексная огибающая принимаемого сигнала. Обычно полагают, что начальная фаза и амплитудный множитель являются независимыми, случайными величинами, причем распределено равномерно
, (11)
а - по закону Релея
, (12)
где - дисперсия.
Рассмотрим вначале идеальный случай, когда сигнал (10) известен точно, то есть известны значения всех его параметров, как полезных так и мешающих , но неизвестен лишь факт наличия или отсутствия полезного сигнала. При этом, в неявном выражении для принимаемого сигнала (10), оставим лишь явную зависимость от полезных параметров , опустив в нем соответствующее обозначение для мешающих параметров . Если теперь предположить, что прием сигнала проводится на фоне аддитивной помехи с известной корреляционной функцией , то, как следует из статистической теории синтеза оптимальных систем р/л наблюдения [10], в качестве выходного эффекта оптимального приемника можно принять значение так называемого корреляционного интеграла
. (13)
Функцию (а также любую другую функцию, отличающуюся на постоянный коэффициент) называют оптимальным опорным сигналом системы обработки. Опорный сигнал находят как решение следующего интегрального уравнения
. (14)
В наиболее важном для практики, частном случае, когда в качестве аддитивной помехи выступает только внутренний, флуктуационный шум приемника, аппроксимируемый белым шумом (8), получаемый из (14) оптимальный опорный сигнал системы обработки будет
, (15)
а выражение (14) примет следующий вид
.
Таким образом, при полностью детерминированном сигнале в качестве оптимального выходного эффекта можно принять корреляционный интеграл
(16)
или любой информационный эквивалент (16). Принимая во внимание, что функция вне интервала тождественно равна нулю, интегрирование в корреляционных интегралах здесь и в дальнейшем распространено на бесконечные пределы. Корреляционный интеграл определяет те существенные операции, которые нужно выполнить над функцией , чтобы извлечь из нее всю доступную информацию о сигнале . Поэтому говорят еще, что значение представляет собой достаточную статистику или выходной эффект достаточного приемника.
Если теперь считать, что полезные параметры неизвестны и подлежат измерению, то необходимо рассматривать (11), как функцию от этих параметров. Воспроизведение функции на всем априорном интервале технически трудно реализуемо. Исключение составляет время задержки сигнала или величина линейно связанная с временем задержки. Во всех других случаях воспроизводится не непрерывная функция , а совокупность ее дискретных значений на интервале . Система оптимального одновременного обнаружения и измерения полезных параметров строится при этом по многоканальной схеме, как это показано на рис.5.
Рис.5. Многоканальная схема оптимальной обработки.
В каждом канале над принимаемым колебанием осуществляется линейная операция - формирование корреляционного интеграла (16) при фиксированном значении параметра . Выходные эффекты всех каналов подводятся к решающему устройству РУ. Решающее устройство определяет наибольшее значение и сравнивает его с порогом , выбираемым в соответствии с допустимой вероятностью ложной тревоги . Если оказывается, что , то принимается решение об отсутствии сигнала; если же , то принимается решение о том, что сигнал на входе есть и что является искомым значением измеряемого параметра .
Число дискретных значений параметра или число независимых каналов обработки определяется, как это будет показано в дальнейшем, конкретным видом сигнала и длиной априорного интервала . Общим соображением является то, что выборка дискретных значений должна с точностью, достаточной для практически оптимального принятия решения, воспроизводить функцию на всем интервале возможных значений .
В зависимости от способа формирования корреляционного интеграла (16) различают два равноценных метода оптимального приема: корреляционный метод и метод оптимальной фильтрации. Блок-схема одного канала приема при корреляционном методе показана на рисунке 6.
Рис. 6. Схема корреляционного канала обработки.
Схема состоит из устройства, производящего умножение принятого колебания на опорное колебание , совпадающее по форме с ожидаемым сигналом, и из устройства, осуществляющего интегрирование произведения. При втором методе приема (рис.7) основным элементом является оптимальный линейный фильтр ОФ с импульсной характеристикой (то есть реакцией на входное воздействие )
, (17)
которая представляет собой зеркальное отражение сигнала относительно оси , сдвинутое на .
Рис.7. Схема формирования корреляционного интеграла методом оптимальной фильтрации.
Коэффициент учитывает возможность выбора произвольного усиления. Временной сдвиг также в значительной мере произволен. Единственное ограничение, которое накладывается на него - это условие физической реализуемости фильтра
при .
Если на вход оптимального фильтра поступает колебание , то выходной эффект
(18)
в момент времени представляет собой значение корреляционного интеграла . В тех случаях, когда полезным параметром является время задержки , выходной эффект оптимального фильтра
(19)
на интервале воспроизводит корреляционный интеграл для всех значений временных задержек интервала . Метод оптимальной фильтрации, следовательно, в случае, когда измеряемый параметр закодирован во временной задержке сигнала, обеспечивает формирование непрерывного выходного эффекта с использованием вместо многоканальной схемы одного канала приема.
Таким образом, хотя коррелятор и оптимальный фильтр формируют на своем выходе в определенный момент времени одно и то же значение корреляционного интеграла (16), это принципиально разные по своим свойствам устройства. Так, коррелятор относится к классу линейных устройств с переменными параметрами, тогда как оптимальный фильтр - линейное устройство с постоянными параметрами. Это различие проявляется в том, что значения процессов на их выходах совпадают только в один момент времени. Во все другие моменты колебания на выходах коррелятора и оптимального фильтра существенно отличаются. Каждое из этих устройств обладает своими особыми свойствами, которые могут быть полезны при реализации конкретной системы РЛ наблюдения. Так, основным преимуществом оптимального фильтра является его инвариантность (независимость) к временной задержке входного сигнала. Это означает, что фильтр оптимальный для сигнала, имеющего заданную задержку, является оптимальным и для того же самого сигнала, но имеющего любое другое ее значение. В случае коррелятора, обработка сигнала с другим временем задержки требует соответствующего изменения опорного сигнала, подаваемого на умножитель. Таким образом, коррелятор является многоканальным устройством даже при наличии одного неизвестного параметра - времени прихода сигнала.
...Подобные документы
Общая классификация радиоволн по диапазонам и областям применения. Диапазоны радиочастот и радиоволн, установленные международным регламентом радиосвязи. Механизмы и зоны распространения. Особенности распространения устройства декаметрового диапазона.
контрольная работа [29,1 K], добавлен 02.04.2014Общая характеристика моделей распространения радиоволн. Основные проблемы распространения и методы их решения. Моделирование распространения радиоволн в городе с помощью эмпирических моделей. Экспериментальное исследование уровня сигнала базовой станции.
дипломная работа [3,7 M], добавлен 07.07.2012Особенности распространения радиоволн в системах мобильной связи. Разработка и моделирование программного обеспечения для изучения моделей распространения радиоволн в радиотелефонных сетях для городских условий. Потери передачи в удаленных линиях.
дипломная работа [5,1 M], добавлен 20.10.2013История исследования электромагнитных волн различной длины, их общая характеристика и свойства. Особенности распространения волн коротковолнового диапазона, поверхностных и пространственных радиоволн. Сверхдлинные, длинные, средние и короткие волны.
реферат [1,6 M], добавлен 17.03.2011Системы передачи информации с помощью радиотехнических и радиоэлектронных приборов. Понятие, классификация радиоволн, особенности их распространения и диапазон. Факторы, влияющие на дальность и качество радиоволн. Рефракция и интерференция радиоволн.
реферат [81,5 K], добавлен 27.03.2009Понятие о разделении целей радиолокационной системы. Совместная разрешающая способность по дальности. Принцип неопределенности сигналов в радиолокации. Тело неопределенности и его эквивалент. Разрешающая способность по скорости распространения радиоволн.
реферат [605,2 K], добавлен 13.10.2013Разработка проекта импульсного приёмника радиолокационной станции (РЛС) дециметрового диапазона. Классификация радиолокации, параметры качества приема. Расчёт параметров узлов схемы структурной приёмника. Определение полосы пропускания приёмника.
дипломная работа [377,6 K], добавлен 21.05.2009Прогнозирование электромагнитной совместимости радиорелейной линии и радиолокационной станции. Параметры источников полезного и мешающего сигналов. Потери энергии на трассе распространения радиоволн. Электромагнитная совместимость сотовых систем связи.
реферат [641,9 K], добавлен 05.05.2014Анализ современных и перспективных средств воздушного нападения как обоснования технических требований к основным параметрам перспективной радиолокационной станции обнаружения. Разработка проекта радиопередающего устройства РЛС сантиметрового диапазона.
дипломная работа [262,1 K], добавлен 11.09.2011Программа моделирования высокочастотных электромагнитных полей CST Microwave Studio. Проектирование основных узлов лампы бегущей волны (ЛБВ) W-диапазона. Замедляющая, электронно-оптическая, фокусирующая системы ЛБВ. Выводы энергии из замедляющей системы.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 27.09.2016Типы синтезаторов частоты. Методы и приборы генерации сигналов средневолнового диапазона и способы их излучения. Разработка структурной схемы проектируемого устройства, обеспечение его питания. Исследование синтезатора частот средневолнового диапазона.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 23.09.2016Сущность и принцип функционирования радиолокационной системы. Особенности перевода информации, получаемой от радара, в цифровую форму. Требования, предъявляемые IMO к точности местоположения судна. Оценка точности современных радиолокационных систем.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 23.09.2013Методы имитационного моделирования системы автоматического регулирования и исследования основных характеристик систем фазовой автоподстройки частоты. Структурная схема системы фазовой автоподстройки частоты. Элементы теории систем фазового регулирования.
лабораторная работа [450,8 K], добавлен 17.12.2010Основные способы распространения радиоволн. Практические модели, используемые для расчета ослабления сигнала в радиоканалах. Программа расчета напряженности электромагнитного поля с учетом затенения зданиями. Безопасность и экологичность проекта.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 14.10.2010Обзор схемотехнических решений устройств частотной селекции диапазона сверхвысоких частот. Системы автоматизированного проектирования объемных моделей. Математическая модель конструктивных реализаций частотных фильтров, компьютерное моделирование.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 09.07.2012Наука и техника, объединяющие методы обнаружения и измерения координат. Расстояние радиоволн к объекту, виды радиолокации и применение её во всех сферах деятельности. Радар и его собственный зондирующий импульс. Дистанционное принятие радиоволн.
презентация [2,7 M], добавлен 08.11.2011Расчёт напряжённости электрического поля на входе радиоприёмного устройства при заданной мощности излучения. Определение скорости распространения и направления прихода электромагнитного поля. Изучение поляризационных характеристик и искажений сигнала.
курсовая работа [198,7 K], добавлен 23.12.2012Построение сотовых систем мобильной и персональной связи. Структура радиосистем передачи. Распространение радиоволн в сотовых системах. Деление обслуживаемой территории на соты. Влияние Земли и атмосферы на распространение радиоволн. Базовая станция.
реферат [829,1 K], добавлен 19.05.2015Характеристика и сущность беспроводной системы охранной сигнализации "Spread Net". Особенности алгоритмов построения оптимальных и квазиоптимальных сигналов. Составление матрицы кодов и протокола обмена. Моделирование характера распространения радиоволн.
дипломная работа [500,5 K], добавлен 20.10.2011Системы посадки самолетов метрового, сантиметрового и дециметрового диапазонов: назначение, состав и внутренняя структура, типы и сравнительное описание. Программа схемотехнического моделирования Micro-Cap, технико-экономическое обоснование проекта.
курсовая работа [5,4 M], добавлен 23.09.2013
