Накопление сигналов от целей в двухпозиционной радиолокационной станции при локации "на просвет"

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Двухпозиционная радиолокация «на просвет» по-прежнему представляется одним из эффективных способов обнаружения малоразмерных и слабоотражающих целей. В последние годы в качестве таких целей всё чаще рассматривают беспилотные летательные аппараты. Как объект радиолокации (ОЛ) они характеризуются крайне малой эффективной площадью рассеяния (ЭПР). Сложность выделения слабых эхо-сигналов многократно возрастает в условиях влияния мощных мешающих сигналов от местных предметов и подстилающей поверхности. Интерес к двухпозиционным радиолокационным станциям (ДП РЛС) связан также с их дополнительными достоинствами, такими как повышенные скрытность и живучесть. Обнаружение при локации «на просвет» основано на анализе амплитудных флуктуаций сигнала в пункте приема. Качество обнаружения в этих условиях может быть повышено за счет доплеровской фильтрации сигналов от целей. Установлено [1], что частота флуктуаций сигналов равномерно движущихся целей, пересекающих линию базы, меняется с течением времени по закону, близкому к линейному. Оценка зависимости изменения частоты позволяет также косвенными методами определять координаты целей [1]. В таком случае речь идет о решении на первом этапе задачи обнаружения и лишь на втором - задачи измерения [2]. Флуктуации сигнала в пункте приема могут быть обусловлены как наличием движущихся целей, так и замираниями «прямого» сигнала иного происхождения. Данная ситуация имеет место, когда условия прямой видимости между передатчиком и приемником реализованы не в полной мере, а передатчик или приемник находятся на подвижном носителе. Получить в этом случае приемлемые показатели качества обнаружения можно за счет увеличения времени наблюдения. В [3] для решения задач обнаружения предлагается реализовать длительное накопление сигнала за счет применения дисперсионных фильтров. Однако параметры оптимальных фильтров должны быть согласованы с характеристиками сигналов, которые априори неизвестны.

Предлагается и анализируется алгоритм обнаружения, основанный на решении единой задачи обнаружения-измерения. Для решения задач такого рода используют технологии [4,5], получившие в иностранной литературе с начала 1990-х годов название «track-before-detect» (TBD). Они позволяют принимать решение об отсутствии или наличии целей по результатам обнаружения (завязки) траекторий и предварительной оценки параметров их движения. Ряд вопросов обнаружения целей в ДП РЛС с использованием технологий TBD исследован недостаточно. Представляют практический интерес нерешенные до сих пор вопросы оптимального обнаружения сигналов движущихся целей на фоне флуктуирующего «прямого» сигнала.

Рассмотрим задачу обнаружения-измерения применительно к ДП РЛС с обнаружением целей «на просвет». Пусть объект локации (аэродинамическая цель), перемещаясь прямолинейно и равномерно, пересекает линию базы на определенной высоте между удаленными друг от друга приемником и передатчиком ДП РЛС.

Радиолокационные системы обычно отличаются процессом формирования сигналов в пункте приема. В «просветной» ДП РЛС, в отличие от однопозиционной РЛС, где эхо-сигнал цели представляет собой несколько видоизменённый зондирующий сигнал, формирование сигнала от цели происходит в процессе длительного взаимодействия движущегося ОЛ с «прямым» сигналом.

Основные эффекты (явления), которые следует учитывать в процессе формирования сигнала (рис. 1):

1. Явление вторичного излучения.

2. Формирование (деформация) сигнала движущейся целью.

3. Влияние среды на процесс формирования принимаемого сигнала.

Рис. 1. Формирование эхо-сигнала цели с учетом свойств ОЛ, его модели движения и среды распространения

При рассеянии «вперед» из-за действия принципиально иного механизма формирования вторичного излучения, зона обнаружения бистатической «просветной» РЛС в основном определяется зоной теневого рассеяния (по сути, геометрией ДП РЛС, длиной волны, формой и геометрическими размерами объекта локации). Об этом свидетельствуют результаты большого количества теоретических и экспериментальных исследований [1]. По мере приближения значения бистатического угла к двухпозиционная ЭПР быстро нарастает, приближаясь к известному предельному значению [1]

, (1)

где - площадь теневой апертуры объекта локации, - длина волны ДП РЛС.

Как следствие, цель даже относительно малых размеров или обладающая слабоотражающими свойствами будет с высокой вероятностью обнаружена в глубине зоны действия ДП РЛС, то есть вблизи линии базы. Поэтому больший интерес представляет вопрос в другой постановке: насколько зона обнаружения может быть расширена и приближена к зоне теневого рассеяния за счет применения в устройстве обработки алгоритмов обнаружения, близких к оптимальным.

Синтез обнаружителя любой радиотехнической системы базируется на известной или предполагаемой модели сигнала. При радиолокации «на просвет» входной сигнал можно представить как результат интерференционного взаимодействия «прямого» сигнала и сигнала, обусловленного наличием объекта локации. Результирующий сигнал представляет собой суперпозицию «прямого» (сигнала от передатчика) и переизлученного сигналов, так называемые «биения». Из теории радиолокации известно, что улучшение характеристик обнаружения напрямую связано с увеличением энергии обрабатываемого сигнала, которая пропорциональна его длительности.

Группой ученых ННИИРТ (г. Нижний Новгород) во главе с Бляхманом А.Б. предложена структура приемного устройства [1], в котором при обнаружении «на просвет» (обнаружение целей в зоне тени) в ДП РЛС спектральному анализу после вычитания постоянной составляющей подвергается сигнал с выхода амплитудного детектора (рис. 2).

Рис. 2. Функциональная схема ДП РЛС с фильтровым многоканальным обнаружителем - измерителем частоты.: Ц- цель; 1- передатчик; 2 - высокочастотная часть приемного устройства; 3 - амплитудный детектор; 4 - устройство обнаружения-оценки частоты Доплера

В известной работе А.Б. Бляхмана и др. приведены расчеты [1], позволяющие оценить вероятность ложной тревоги и, следовательно, определить порог для обнаружителя ДП РЛС. Необходимо отметить, что результаты получены в предположении аддитивного воздействия на приемное устройство гауссовского «белого» шума. При этом флуктуации уровня прямого сигнала, обусловленные иными мешающими факторами, в работе не учитывались. Так называемый «прямой» сигнал, поступающий на вход приемного устройства в отсутствии цели, может быть обусловлен не только выполнением условий прямой видимости, но также рефракцией волн за радиогоризонт или даже дальним тропосферным распространением. Этот сигнал подвержен амплитудным флуктуациям. Влияние флуктуаций на результирующий сигнал особенно заметно, если во время радиолокационного наблюдения передатчик или приемник перемещаются в пространстве, например, находятся на борту летательного аппарата или на другом подвижном носителе. Всё это обуславливает необходимость дальнейшего усложнения модели входного сигнала. Модель «прямого» сигнала в пункте приема должна учитывать медленные и быстрые флуктуации (замирания) сигнала [6].

Для уменьшения влияния подобных флуктуаций в обнаружителе используется доплеровский анализ сигнала на выходе амплитудного детектора (рис. 2). Для этого с помощью узкополосных фильтров выделяются доплеровские частоты, а по сути, характерные изменения амплитуды, обусловленные движением цели. Для их эффективной селекции необходимо достаточно длительное накопление сигнала в полосовых фильтрах. Однако продолжительность накопления ограничена самой структурой сигнала от цели [1]. Сигнал от движущейся цели имеет в ДП РЛС характерную V-образную ЛЧМ структуру, то есть его частота непрерывно изменяется по закону, близкому к линейному. Воздействие такого рода сигнала на узкополосный фильтр вызывает переходной процесс, в результате которого отклик на выходе не всегда может успеть нарасти до уровня порога. При этом обнаружения цели на границе зоны действия просветной ДП РЛС, то есть на краях «теневой» зоны, может не происходить (соответствующие фрагменты сигнала на рис. 2 выделены окружностями).

Рис. 3. Сигнал от цели на выходе детектора радиоприёмного устройства ДП РЛС

Фильтрация сигналов медленно меняющейся частоты вблизи нулевой доплеровской частоты на первый взгляд может представляться более эффективной. Однако, обнаружение сигналов от медленно движущихся целей, происходит в области нулевых доплеровских частот, то есть там, где негативное влияние относительно медленных мешающих флуктуаций прямого сигнала особенно велико [7,8]. Общие вопросы согласованной фильтрации ЛЧМ сигналов исследованы и опубликованы в технической литературе достаточно подробно. Результаты свидетельствуют о необходимости согласования характеристик фильтров с частотно-временной зависимостью поступающего сигнала. Особенностью обработки сигналов в просветной ДП РЛС является априори неизвестная форма сигнала (закон изменения частоты и т.д.). Используя набор фильтров, по значению откликов на их выходах можно попытаться оценить степень совпадения параметров сигналов и фильтров.

В решающем устройстве в результате сравнения с порогом происходит обнаружение целей и предварительная оценка доплеровской частоты сигналов. Таким образом, обнаружитель-измеритель решает задачи обнаружения цели и измерения доплеровской частоты Fд . Доплеровская частота сигнала, обусловленная движением цели, является неизвестным информативным параметром сигнала, подлежащим оценке. В качестве устройства обнаружения и измерения частоты используется известный фильтровой многоканальный измеритель частоты. В аналоговом виде в таком устройстве предусмотрено наличие n частотных каналов с согласованными фильтрами и детекторами. Оценка доплеровской частоты грубо определяется по номеру канала с максимальной амплитудой. Для реализации оптимальной обработки частотные характеристики фильтров должны быть согласованы с входными сигналами.

Количество и параметры фильтров в составе устройства обнаружения (количество точек БПФ при цифровой обработке) влияют на параметры обнаружения. Пусть для анализа определенного диапазона доплеровских частот используется n фильтров с полосой каждый. Полагая сигнал от цели в первом приближении линейно-частотно-модулированным [1] со скоростью изменения частоты , можно определить среднее время «пребывания» мгновенной частоты сигнала от цели в пределах полосы прозрачности одного из фильтров (рис. 4).

Рис. 4. Изменение мгновенной частоты сигнала от цели и частотные характеристики полосовых фильтров устройства обработки

двухпозиционный радиолокационный обнаружитель

Длительность переходных процессов на выходе аналогового фильтра зависит от его полосы пропускания. Обнаружения скоростной цели может не произойти, если за время сигнал на выходе полосового фильтра не успеет нарасти и достичь порогового уровня. Зная длительность переходных процессов в узкополосном фильтре, нетрудно определить требования к полосе пропускания каждого фильтра в составе устройства обнаружения

, (1)

откуда

,

, (2)

где - постоянная времени длительность полосового фильтра.

Огибающая сигнала на выходе фильтра при относительно низкой скорости изменения частоты представляет собой обычную резонансную кривую, снимаемую в стационарном режиме. С уменьшением параметра (с увеличением ) резонансная кривая размывается и становится несимметричной. Кроме того, непосредственно при проходе частоты через резонансную частоту фильтра при достаточно высокой скорости в огибающей выходного сигнала наблюдаются осцилляции. Это объясняется сложением вынужденных колебаний с собственными колебаниями узкополосных фильтров.

Таким образом, обнаружитель на основе узкополосных полосовых фильтров не позволяет реализовать длительное накопление и оптимальное обнаружение протяженного частотно-модулированного сигнала от цели.

Для эффективного обнаружения малоразмерных целей на краю зоны необходимо тесное взаимодействие этапов обнаружения и измерения, следовательно, необходимо реализовать не последовательное, а совместное решение задачи обнаружения-измерения. Когда изменением параметров за время наблюдения пренебречь нельзя, оптимальное обнаружение в ДП РЛС предполагает решение задачи обнаружения-измерения второго вида [2]. При этом для нахождения оптимальных алгоритмов обнаружения-измерения требуется принятие определенных моделей изменения во времени измеряемого параметра. На практике чаще всего используют марковские дискретные или непрерывные модели, задача при этом сводится к многоэтапному следящему обнаружению-измерению. После каждого шага обнаружения-измерения наряду с послеопытным распределением рассчитывается прогнозируемое распределение параметра на следующий шаг и соответствующее отношение правдоподобия. Если отношение правдоподобия превышает пороговое, принимается решение о наличии цели с одновременной выдачей параметров. Таким образом, обнаружение-измерение происходит в процессе завязки траекторий целей.

Одним из наиболее общих подходов к решению задачи является последовательная завязка трасс [9]. Разрозненные точки рассматриваются как новые трассы и экстраполируются на следующий временной шаг, после чего они объединяются с другими точками, чтобы сформировать более длинные трассы. Недостатки последовательного метода завязки трасс проистекают из последовательной природы поиска как такового. Экспериментальные данные с более поздних шагов измерения не используются для уточнения принятия решения. Начальные «хорошие пары» могут быть легко отброшены при отсутствии дальнейших точек вдоль трассы. Более того, данный подход усложняется, если на трассе присутствуют значительные шумы. На основе многомерной гипотезы пытаются упростить эту задачу с помощью учета множества потенциальных трасс. Основная проблема ? возможность высокого коэффициента ветвления, вызывающего значительную вычислительную нагрузку. В ДП РЛС при большом количестве превышений порога обнаружения на выходах доплеровских фильтров, связанных с флуктуациями «прямого» сигнала и наличием помех, реализация известной последовательной процедуры завязки трасс усложняется, происходит лавинообразное нарастание трасс-кандидатов [9].

Относительно широкий спектр быстрых флуктуаций «прямого» сигнала (единицы, десятки герц) может затруднять процедуру обнаружения малоразмерных, малоскоростных целей в ДП РЛС [7,8]. Любое изменение интенсивности «прямого» сигнала на входе приемника (рис. 2) может вызывать превышение порога на выходе одного или нескольких фильтров, то есть приводить к возникновению ложной тревоги в устройстве обнаружения. С увеличением времени наблюдения за целью естественным образом улучшаются энергетические ресурсы обработки, кроме того, параметры траектории служат дополнительным признаком для селекции помеховых сигналов. Существует множество алгоритмов обнаружения-измерения (завязки траекторий) [9]. При обнаружении малоразмерных объектов в условиях мешающих сигналов целесообразно использовать наиболее помехоустойчивые алгоритмы завязки трасс. Часть подобных алгоритмов в современной научной литературе носит название «track-before-detect», то есть обнаружение по результатам завязки трассы [4].

Анализ показывает, что оптимальное обнаружение в ДП РЛС с использованием технологий TBD может быть построено на основе следующей методики. На первом этапе с помощью спектрального анализа выполняется квазиоптимальная обработка, которая заключается в выделении сигналов на выходах цифровых фильтров. Таким образом, формируются отметки для последующего анализа. По результатам измерений требуется оценка зависимости . Она связана с использованием преобразования Фурье и её результатом является получение частотно-временных зависимостей или спектрограмм сигнала. Основная сложность получения оценки - известная частотно-временная неопределенность преобразования Фурье, повышение точности оценки частоты приводит к снижению точности оценки времени и наоборот. Предлагаемые пути разрешения проблемы -- использование многооконного преобразования Фурье или вейвлет-преобразования. Далее задача заключается в том, чтобы использовать известные методы обработки изображений для поиска прямых, то есть для решения задачи обнаружения (завязки) трасс малоразмерных, малоскоростных целей в ДП РЛС. Сигнал с выхода амплитудного детектора приемного устройства ДП РЛС (рис.2.) после соответствующего «оконного» пребразования Фурье представляется в виде частотно-временной зависимости или спектрограммы для последующего анализа с целью обнаружения (завязки) трасс. Таким образом, обнаружение-измерение целей происходит в процессе завязки их траекторий в координатах частота-время.

Наиболее известный подход к решению задачи завязки трасс предполагает поиск трасс в параметрическом пространстве. Лежащий в основе этого подхода алгоритм базируется на известном преобразовании Хафа. При бинарном квантовании в каждую ячейку матрицы записывается 1 или 0 в зависимости от результатов сравнения с порогом. Порог на первом этапе выставляется из условия обеспечения заданной вероятности ложной тревоги для каждого элемента разрешения. Методика определения порога достаточно подробно изложена в [4]. В соответствии с алгоритмом Хафа, каждая точка пространства преобразуется в синусоидальную кривую в параметрическом пространстве.

Анализ метода обнаружения на основе преобразования Хафа показывает, что его эффективность в целом соответствует методам цифрового накопления по критерию «n из M». Ожидаемый прирост результирующей вероятности обнаружения позволит приблизить зону действия ДП РЛС к максимальной области теневого рассеяния при обнаружении малоразмерных и малоскоростных целей на фоне мешающих флуктуаций «прямого» сигнала. Выигрыш в характеристиках обнаружения будет обеспечиваться за счет значительного увеличения времени наблюдения за целью. Обнаружение трасс (целей) с помощью алгоритма Хафа необходимо проводить на выбранном определенным образом временном интервале. С увеличением времени наблюдения вероятность правильного обнаружения траекторий растет. Поэтому, анализируя работу алгоритма, необходимо оценивать также время, необходимое для достижения заданной вероятности завязки (обнаружения) трасс. В любом случае, это время ограничено временем пребывания движущейся цели в зоне теневого рассеяния ДП РЛС.

Задача обнаружения движущихся целей и измерения их параметров является единой задачей обнаружения-измерения и может быть отнесена к динамической задаче проверки сложных гипотез в условиях нестационарной входной помеховой и целевой обстановки с широким диапазоном изменения внутренних параметров и наличием ряда ограничений, также изменяющихся во времени. В условиях достаточно высокого отношения сигнал-шум первоначально решается задача обнаружения (завязки) траектории, и лишь затем сопровождения (оценка траектории и фильтрация оценок). При усложнении воздушной и помеховой обстановки необходимо тесное взаимодействие этапов обнаружения-измерения, следовательно, необходимо реализовать не последовательное, а совместное решение задачи обнаружения-измерения.

Любое изменение интенсивности «прямого» сигнала на входе приемника ДП РЛС может вызывать превышение порога на выходе одного или нескольких фильтров приемника, то есть приводить к возникновению ложной тревоги в устройстве обнаружения. Длительное когерентное накопление в полосовых фильтрах невозможно из-за непрерывного изменения частоты сигнала от цели. В этих условиях целесообразно применение алгоритмов TBD для решения задачи обнаружения-измерения в ДП РЛС. С увеличением времени наблюдения за целью естественным образом улучшаются энергетические ресурсы обработки, кроме того, параметры траектории служат дополнительным признаком для селекции помеховых сигналов.

Литература

1. Cherniakov, “Bistatic radar: principles and practice”, Wiley, 2007. - 504p.

2. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. - М.: Радио и связь, 1981. - 416 с.

3. Мякиньков A.B., Смирнова Д.M. Обнаружение наземных целей в многопозиционной просветной радиолокационной системе // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2010. Вып. 5. С. 47-55.

4. Carlson, B.D., Evans, E.D., and Wilson, S.L. Search radar detection and track with the Hough transform. System concept. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 30, 1 (Jan. 1994), Part I: 102-108, Part II: 109-115, Part III: 116-124.

5. Монаков А.А. Обнаружитель движущейся цели для радиолокационного приемника на основе алгоритма Хафа. Сборник докладов конференции «RLNC 2014», С.1584-1594.

6. Силантьев, А.Б., Красников, А.В., Узденов, Д.Д., Теряшов А.И. Постановка и методика решения задачи обнаружения-измерения в двухпозиционной радиолокационной станции при локации «на просвет» //Вестник Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова. Серия Естественные и технические науки. 2014. Вып.3., С.30-34.

7. M. Gashinova, K. Kabakchiev, L. Daniel, E. Hoare, V. Sizov, and M. Cherniakov, “Measured forward-scatter sea clutter at near-zero grazing angle: analysis of spectral and statistical properties,” IET Radar Sonar Navig., vol. 8, no. 2, pp. 132-141, Feb. 2014.

8. Gashinova M., Cherniakov M., Zakaria N.A., Sizov V. Empirical Model of Vegetation Clutter in Forward Scatter Radar Micro-Sensors. Proc. of the IEEE, pp. 899-904, 2010.

9. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей. Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1993. - 320 с.

Размещено на Allbest.ru