УДК 621.396.677

КОГЕРЕНТНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ В ЗАДАЧАХ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА РАДИОЛОКАЦИОННЫХ  СИГНАЛОВ  СО СВЕРХРАЗРЕШЕНИЕМ

Д. С. Григорян

         Лаборатория проблем обработки радиолокационной информации  военной академии войсковой ПВО ВС РФ, Смоленск

 
Получена  23 февраля 2012 г. 
 

Аннотация. Установлено, что при достаточно больших мощностях сигналов, конечные значения отношений сигнал/шум в элементах  корреляционных матриц не зависят от способа накопления сигнала. Исследовано влияние величины относительного интервала анализа на относительную норму вектора возмущений весовых коэффициентов и определено ее граничное  значение. Определено, что при одном и том же порядке модели относительная норма вектора возмущений весовых коэффициентов при использовании предварительной когерентной обработки данных внутри выборки существенно ниже, чем норма вектора возмущений весовых коэффициентов при использовании исходных авторегрессионных методов цифрового спектрального анализа. Теоретически определено и доказано экспериментально, что эффективность сверхразрешения при одинаковых отношениях сигнал/шум зависит от относительного интервала анализа вне зависимости от выбранного метода обработки данных. Показано очевидное с точки зрения вычислительных затрат преимущество когерентных методов линейного предсказания с прореживанием по сверхразрешению гармонических сигналов по сравнению с исходными методами спектрального анализа.

Ключевые слова:  сверхразрешение, линейное предсказание, вектор весовых коэффициентов, обусловленность, спектральная функция.

Abstract. It is established that at enough big power of signals, final values of relations a signal/noise in elements of correlation matrixes don't depend on a way of accumulation of a signal. Influence of size of a relative interval of the analysis on relative norm of a indignations vector of weight factors is investigated and its boundary value is defined. It is defined that at the same order of model relative norm of a indignations vector of weight factors at use of preliminary coherent data processing in sample essentially more low, than norm of a vector of indignations of weight factors at use initial autoregressive methods of the digital spectral analysis. It is theoretically defined and proved experimentally that efficiency of the superresolution at identical relations a signal/noise depends on a relative interval of the analysis without dependence from the chosen method of data processing. Obvious advantage from the point of view of computing expenses of coherent methods of a linear prediction with прореживанием under the superpermission of harmonious signals in comparison with initial methods of the spectral analysis is shown.

Keywords:  superresolution, linear prediction, weight vector, conditionality, spectral function.