ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2020. № 7
Оглавление выпускаТекст статьи (pdf)
DOI https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.7.2
УДК 621.396.75
Сравнительный анализ методов обнаружения и определения параметров зондирующих сигналов РСА космического базирования
А. А. Канатчиков
ПАО «МАК «Вымпел»», 125480, Москва, ул. Героев Панфиловцев, 10-1
Статья поступила в редакцию 19 июня 2020 г.
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы обнаружения и определения частотно-временных параметров зондирующих сигналов космических радиолокаторов с синтезированием апертуры (РСА) в интересах системы контроля космического пространства. В качестве модели зондирующих сигналов КА РСА рассмотрена модель сигнала с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ). Для создания теоретического задела при разработке комбинированного алгоритма обнаружения зондирующих сигналов КА РСА было выполнено сравнение существующих методов обнаружения и оценки параметров сигналов. Приведено краткое описание энергетического метода, автокорреляционного метода, взаимно-корреляционного метода, а также методов частотно-временного анализа, наиболее подходящих для обнаружения ЛЧМ-сигнала, таких как оконное преобразование Фурье, преобразование Вигнера-Вилля, дробное преобразование Фурье, чирплет-преобразование. Для каждого из рассмотренных методов указаны достоинства и недостатки как с точки зрения характеристик обнаружения и определения параметров, так и точки зрения технической реализации.
Ключевые слова: система контроля космического пространства, обнаружение сигналов, радиолокаторы с синтезированием апертурой.
Abstract. The article presents the detection and time-frequency parameters estimation methods for spaceborne SAR pulse signal in the context of Space Tracking and Surveillance System. Chirp signal is considered as a model of SAR signals. To create a theoretical basis for the perspective combined algorithm for detecting SAR signals, the paper compares existing detection methods. A brief description of the energy method, the autocorrelation method, the cross-correlation method, is given. The common used methods for chirp analysis, such as the short-time Fourier transform, the Wigner-Wille transform, the fractional Fourier transform, and the chirplet transform, are also discussed. For each method, the advantages and disadvantages are indicated both in terms of detection performance, and in terms of implementation.
Keywords: space monitoring system, signal detection, synthetic aperture radar.
Литература
1. Верба В.С., Неронский Л.Б., Осипов И.Г., Турук В.Э. Радиолокационные системы землеобзора космического базирования. М.: Радиотехника. 2010. 675 с.
2. Купряшкин И. Ф., Лихачев В. П. Космическая радиолокационная съемка земной поверхности в условиях помех: монография. Воронеж: Издательско-полиграфический центр «Научная книга». 2014. 460 с.
3. Urkowitz H. Energy detection of unknown deterministic signals // Proceedings of the IEEE, 1967. Vol. 55. No. 4. P. 523–531.
4. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Советское радио.1978. 320 с.
5. Смирнов Ю. А. Радиотехническая разведка. М.: Воениздат. 2001. 456 с.
6. Лихачев В.П., Веселков А.А., Семенов В.В. Результаты экспериментальной проверки алгоритма обнаружения и определения параметров широкополосных сигналов РЛС / Под редакцией Тюкачева Н.А. // Информатика: проблемы, методология, технологии. Материалы XVI Международной научно-методической конференции. 2016. С. 170–175.
7. Ксендзук А.В., Канатчиков А.А., Герасимов П.А. Результаты обнаружения сигналов космических средств радиолокационной разведки в интересах системы контроля космического пространства // Вопросы радиоэлектроники. 2018. № 3. С. 63–68.
8. Cohen L. Time-frequency distributions – a review // Proceedings of the IEEE. 1989. Vol. 77. No 7. P. 941–981.
9. Hlawatsch F., Boudreaux-Bartels G.F. Linear and quadratic time-frequency signal representations // IEEE Signal Processing Magazine. 1992. Vol. 9. No. 2. P. 21–67.
10. Sejdić E., Djurović I., Jiang J. Time-frequency feature representation using energy concentration: An overview of recent advances // Digital Signal Processing, 2009. Vol. 19. No. 1. P. 153–183.
11. Claasen T.A.C.M., Mecklenbräuker W.F.G. The Wigner distribution – a tool for time-frequency signal analysis; Part I: continuous-time signals // Philips J. Res. 1980. Vol. 35. No. 3. P. 217–250.
12. Boashash B. Note on the use of the Wigner distribution for time-frequency signal analysis // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1988. Vol. 36. No. 9. P. 1518–1521.
13. Wood J.C., Barry D.T. Radon transformation of time-frequency distributions for analysis of multicomponent signals // IEEE Transactions on Signal Processing. 1994. Vol. 42. No. 11. P. 3166–3177.
14. Barbarossa S. Analysis of multicomponent LFM signals by a combined Wigner-Hough transform // IEEE Transactions on Signal Processing. 1995. Vol. 43. No. 6. P. 1511–1515.
15. Almeida L.B. The fractional Fourier transform and time-frequency representations // IEEE Transactions on Signal Processing. 1994. Vol. 42. No. 11. P. 3084–3091.
16. Mann S., Haykin S. The chirplet transform: physical considerations // IEEE Transactions on Signal Processing. 1995. Vol. 43. No. 11. P. 2745–2761.
17. Mallat S. A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way. Academic Press, 3rd edition. 2008. 832 p.
Для цитирования:
Канатчиков А.А. Сравнительный анализ методов обнаружения и определения параметров зондирующих сигналов РСА космического базирования. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2020. №7. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.7.2