ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. eISSN 1684-1719. 2025. №2

УДК: 621.396.962.3

Метод обеспечения

эффективной когерентно – временной обработки

в РЛС малой дельности с ФАР

при воздействии активных шумовых помех

М.С. Виноградов ¹, Б.Г. Свердлов ²

¹ Московский авиационный институт

125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

² Московский физико-технический институт

141701, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский переулок, д.9.

Статья поступила в редакцию 3 февраля 2025 г.

Аннотация. Целью исследования является разработка метода и синтез алгоритма для минимизации потерь в эффективности адаптивной пространственно-временной обработки сигналов при круговом вращении ФАР. В результате проведенных исследований было показано влияние не стационарности источника АШП вызванная вращением антенны в процессе обзора на эффективность работы адаптивной пространственно-временной обработки. Обоснована необходимость использовать модифицированные алгоритмы в системе пространственной обработки для компенсации данного эффекта, за счет устранения влияния остатков от подавления на работу когерентно – временной обработки. Доказано, что известный подход «заморозки» весов, в случае РЛС малой дальности может быть не рационален в использовании, так как скорость вращения антенны весьма высока и источник АШП «выходит» из сформированного «провала» раньше, чем успевает накопиться когерентная пачка импульсов для дальнейшей временной обработки. Предложен метод создания направленных расширенных «провалов» в адаптивной диаграмме направленности ФАР, посредством модификации обучающей выборки и добавления в нее виртуальных источников АШП. В отличии от известных подходов, предложенный метод не требует предварительной пеленгации реальных источников АШП. Рассмотрен алгоритм создания дополнительных выборок и их модификации для получения расширенных «провалов» с требуемыми характеристиками. Приведены результаты математического моделирования работы двух рассмотренных методов, показаны результирующие ДН и по результатам сбора и анализа статистики, проведено сравнение эффективности двух методов по энергетическому критерию. Показано повышение эффективность работы РЛС с ФАР малой дальности с использованием предложенного метода при воздействии АШП.

Ключевые слова: адаптивная компенсация активных помех, пространственно-временная обработка сигналов виртуальные источники, активная шумовая помеха, расширенные провалы ДНА.

Автор для переписки: Виноградов Максим Сергеевич, vinmax98@gmail.com

Литература

1. Вовшин Б.М. Построение и свойства оптимальных систем межпериодной обработки когерентных радиолокационных сигналов на фоне гауссовских пассивных помех / Б.М. Вовшин, А.Н. Корнеев // Вестник воздушно-космической обороны. – 2021. – № 4(32). – С. 33-44. – EDN SKETLQ.

2. Попов Д.И. Адаптивная межпериодная обработка многочастотных сигналов // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. – 2018. – №. 64. – С. 17-22.

3. Гладкая Е.Н. и др. Адаптивная обработка радиолокационных сигналов при наличии пассивных помех // Вопросы радиоэлектроники. – 2010. – Т. 2. – №. 2. – С. 23-35.

4. Андриенко В.Б. и др. Построение адаптивных подавителей пассивных помех с использованием параметрической оценки мешающих отражений и решетчатых фильтров // Вопросы радиоэлектроники. – 2010. – Т. 2. – №. 2. – С. 91-99.

5. Виноградов М.С., Нелин И.В., Свердлов Б.Г. Анализ эффективности алгоритмов адаптивной обработки в радиолокационных системах при воздействии комбинированных помех // Авиация и космонавтика. – 2021. – С. 302-303.

6. Лукошкин А.П. Обработка сигналов в многоканальных РЛС. – Радио и связь, 1983.

7. Рябуха В.П. и др. Оценка интервала фиксации пространственного весового вектора при последовательной пространственно-временной обработке сигналов на фоне комбинированных помех // Вести высших учебных заведений. Радиоэлектроника. – 2012. – Т. 55. – №. 10. – С. 13-25. http://doi.org/10.20535/S0021347012100020

8. Виноградов М.С., Свердлов Б.Г. Адаптивный алгоритм пространственной обработки сигналов для радиолокационной станции малой дальности // Вопросы электромеханики. Труды ВНИИЭМ Т. – 2024. – Т. 202. – №. 5.

9. Vovshin B.M., Pushkov A.A., Vinogradov M.S. About high-speed performance of adaptive space processing against the background of the correlated hindrances. Radiotekhnika. 2024. V. 88. № 4. P. 121−132. https://doi.org/10.18127/j00338486-202404-12 (In Russian)

10. Bellman R. Introduction to matrix analysis. – Society for Industrial and Applied Mathematics, 1997. https://doi.org/10.1137/1.9781611971170.fm

11. Yang J. et al. Robust null broadening beamforming based on covariance matrix reconstruction via virtual interference sources // Sensors. – 2020. – Т. 20. – №. 7. – С. 1865. https://doi.org/10.3390/s20071865

12. Xiao S., Li B., Wang Q. Adaptive Null Widening Beamforming Algorithm in Spatially Correlated Color Noise //Sensors. – 2022. – Т. 22. – №. 16. – С. 6182. https://doi.org/10.3390/s22166182

13. Wan F., Xu J., Zhang Z. Robust beamforming based on covariance matrix reconstruction in FDA-MIMO radar to suppress deceptive jamming // Sensors. – 2022. – Т. 22. – №. 4. – С. 1479. https://doi.org/10.3390/s22041479 .

14. Farina A. et al. ECCM techniques for a rotating, multifunction, phased-array radar // 1995 25th European Microwave Conference. – IEEE, 1995. – Т. 1. – С. 490-495.

15. Ширман Я.Д. и др. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория. Справочник // Радиотехника. – 2007. – Т. 512.

Для цитирования:

Виноградов М.С., Свердлов Б.Г. Метод обеспечения эффективной когерентно-временной обработки в РЛС малой дельности с ФАР при воздействии активных шумовых помех // Журнал радиоэлектроники. – 2025. – №. 2. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.2.13