ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2018, № 10 · РАДИОТЕХНИКА

Радиолокация высокого разрешения: обращаемый спектральный анализ

Ю.Н. Горбунов1,2

1 ФИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Фрязино, Россия
2 Российский технологический университет (МИРЭА), 119454, Москва, проспект Вернадского, 78, Россия
Полный текст (PDF) DOI: 10.30898/1684-1719.2018.10.7 EDN YOKZVR

Аннотация

Для адаптивных РЛС высокого разрешения предложен обращаемый СКА, заключающийся в выборе метода СКА в зависимости от вида сигнала, решаемых задач и наличия аппаратных и ресурсных ограничений. На разных этапах и в различных ситуациях требуется хаотизация параметров радиолокационных сигналов, условий их обработки и формирования, которая устраняет отрицательные эффекты ЦО (стробоскопические, интерференционные, боковые лепестки, шумы квантования и др.). Обосновывается необходимость введения в зондирующие сигналы информационной избыточности, что достигается расширением спектров обычных и пространственных частот. Предложены методы СКА, обеспечивающие важное преимущество - проведение СКА с реализацией возможности построения ассоциативной (параллельной, многоканальной) обработки, адресное варьирование целевых задач, использование СКА при использовании грубых «бинарно - знаковых» статистик входных сигналов. Применительно к синтезу адаптивных РЛС проанализированы условия реализации радиолокации высокого разрешения, в которой применён адресно-целевой подход в выборе порядка параметрической аппроксимирующей модели и проведения необходимых периодограмных и коррелограммных усреднений. Предложен обращаемый спектральный анализ с адаптацией алгоритмов формирования и обработки сигналов, реализующий выполнение противоречивых требований радиолокации высокого разрешения. При технических аппаратурных (оконно-апертурных и ресурсных) ограничениях предложено применять рандомизацию условий формирования и обработки сигналов путём использования грубых (малоразрядных) текущих отсчетов входных сигналов, коротких пространственно-временных выборок, малого числа передающих элементов в спектрально-угловом анализе. По аналогии с адаптивными фазированными антенными решетками (ФАР) применено последовательное диаграммо - образование на базе усечённых (малоэлементных) апертур и грубых («булевых», «бинарно-знаковых») статистик сигнала. Предложен нетрадиционный подход адаптивного формирования результирующей многолучевой (многоэлементной) диаграммы направленности фазированной антенной решетки последовательным методом использования грубых (малоразрядных) текущих отсчетов входных сигналов.

  • спектрально-корреляционный анализ
  • пространственно - временной
  • спектрально - корреляционный анализ
  • спектральная плотность мощности
  • фазированная антенная решетка
  • рандомизация
  • сверхразрешение
  • Spectral-correlation analysis
  • spatiotemporal
  • power spectral density
  • phased array
  • randomization
  • super-resolution
Abstract (in English)

For adaptive high resolution radars, a reversible SKA is proposed, which consists in choosing the SKA method depending on the type of signal, the tasks being solved and the presence of hardware and resource constraints. At different stages and in different situations, the randomization of the parameters of radar signals, the conditions of their processing and formation, which eliminates the negative effects of the CO (stroboscopic, interference, side lobes, quantization noise, etc.), are required. The necessity of introducing information redundancy into probing signals, which is achieved by expanding the spectra of ordinary and spatial frequencies, is substantiated. The SKA methods are proposed that provide an important advantage - the implementation of the SKA with the realization of the possibility of constructing associative (parallel, multi-channel) processing, target variation of the target tasks, the use of the SKA when using the rough "binary - sign" statistics of input signals. With regard to the synthesis of adaptive radar, the conditions for the implementation of high-resolution radar were analyzed, in which an address-target approach was used in choosing the order of the parametric approximating model and the necessary periodogram and correlogram averaging. The reversible spectral analysis with the adaptation of the algorithms for the formation and processing of signals that implements the implementation of conflicting requirements of high-resolution radar is proposed. With technical instrumental (window-aperture and resource) constraints, it is proposed to apply randomization of the conditions of signal formation and processing by using coarse (low-bit) current samples of input signals, short space-time samples, a small number of transmitting elements in the spectral-angle analysis. By analogy with adaptive phased antenna arrays (PAR), a sequential diagram was used - education based on truncated (low-element) apertures and coarse (“boolean”, “binary sign”) signal statistics. A nontraditional approach of adaptive formation of the resultant multipath (multi-element) radiation pattern of a phased antenna array by the sequential method of using coarse (low-bit) current samples of input signals is proposed.

Для цитирования

Горбунов Ю.Н. Радиолокация высокого разрешения: обращаемый спектральный анализ // Журнал радиоэлектроники. – 2018. – № 10. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2018.10.7

Литература

  1. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию: Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1986. - 448 с.
  2. R. Klemm. Space-Time Detection Theory. // Lecture series under the sponsorship of the sensor and electronics Technology Panel (SET) and the Consultant and Exchange Programmer of RTO presented on 23-24 September 2002 in Moscow, Russia.
  3. С. М. Кей, С. Л. Марпл мл. Современные методы спектрального анализа: обзор // ТИИЭР. - 1981. - т. 69. - №11. - с. 5 - 51.
  4. Марпл мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. - М.: Мир, 1990. - 584 с.
  5. Спектральное оценивание. Тематический выпуск. (Пер. под общей редакцией Э.Л. Наппельбаума.) // ТИИЭР. - 1982, т. 70, № 9, - с. 5 - 152.
  6. Горбунов Ю.Н. Цифровая обработка радиолокационных сигналов в условиях использования грубого квантования. Монография. М.: ФКА, ФГУП «ЦНИРТИ им. акад. А. И. Берга», 2008. - 87 с.
  7. Горбунов Ю. Н. Цифровые системы СДЦ и их оптимизация: Монография // МГТУ МИРЭА.- М., 2008. - 132 с.
  8. Горбунов Ю. Н. Повышение эффективности обработки и формирования сигналов в РЛС с СДЦ методами рандомизации // Журнал Радиоэлектроники [электронный журнал], 2014, № 10, Режим доступа http://jre.cplire.ru/jre/oct14/6/text.pdf
  9. Горбунов Ю.Н. Стохастическая радиолокация: условия решения задач обнаружения, оценивания и фильтрации // Журнал Радиоэлектроники [электронный журнал], 2014, № 11, Режим доступа http://jre.cplire.ru/jre/nov14/3/text.pdf
  10. Калинин В.И., Чапурский В.В. Эффективность двойного спектрального анализа и шумовой радиолокации при действии отражений от местных предметов // Радиотехника и электроника. - 2006, том 51, № 3, с.303 - 313.
  11. Горбунов Ю.Н. О возможности уменьшения числа уровней квантования в цифровых фильтрах СДЦ путем применения рандомизированных алгоритмов. // Радиотехника. - 1983, № 6. - с. 45 - 47.
  12. Горбунов Ю.Н., Лобанов Б.С., Куликов Г.В. Введение в стохастическую радиолокацию. Учебное пособие для вузов. - М.: Горячая линия-Телеком, 2015. 376 с.
  13. Горбунов Ю.Н. Рандомизированная обработка сигналов в радиолокации и связи". Монография. ISBN 978-3-659-37797-6. Издательство «LAP LAMBERT Academic Publishing», 66121, Saarbrücken, Germany, 2015, 150 с.
  14. Горбунов Ю.Н. Стохастическая интерполяция пеленга в адаптивных антенных решетках с последовательным диаграммообразованием на базе усечённых (малоэлементных) апертур и робастных статистик сигнала на входе // Издательство «Радиотехника», Журнал «Антенны», 2015, №6, С. 18-26.
  15. Горбунов Ю.Н. Принцип стохастического обеления пассивных коррелированных помех в задаче оптимизации систем селекции движущихся целей // Информационно-управляющие системы, 2015, №2, С. 15-22.