Глава 4. Регрессионные алгоритмы систем обнаружения и распознавания сигналов

4.1. Общий подход к построению систем обнаружения и распознавания непрерывных нестационарных сигналов

В системах ближней локации с непрерывными сигналами общую аналитическую зависимость, описывающую процессы на входе, можно представить в виде

, (4.1)

где Е(t) – огибающая; – мгновенная частота; – случайная фаза. В доплеровских системах ближней локации – медленно меняющаяся функция времени, которую на интервале квазистационарности можно считать постоянной .

В корреляционных системах, кроме времени на принятие реше­ния, затрачивается время на автоподстройку следящей линии задержки. Этот недостаток присущ всем системам, обрабатываю­щим нестационарные по частоте сигналы в реальном масштабе времени и использующим априорную информацию о статистичес­ких характеристиках сигналов в целом, на интервалах квазиста­ционарности.

Если нестационарность входных сигналов вызвана изменением во времени Е(t), и и информация о физических и меха­нических признаках объектов заключена в статистических харак­теристиках огибающей, случайной фазы и мгновенной частоты, целесообразно [16] анализировать не статистические характеристики сигнала в целом на интервалах квазистационарности, а выделять из принятой реализации информацию об огибающей Е(t), средней частоте и относительной полосе и проводить обработку каждого выделенного нестационарного парамет­ра и при необходимости их совместную обработку, в том числе и регрессионную. Причем регрессионные методы обработки нестационарных не­центрированных информативных параметров не требуют времени на автоподстройку систем и позволяют выделять информативные признаки объектов и помех.

Оптимальные алгоритмы обнаружения и распознавания не­стационарных процессов реализуются, как правило, при цифровой обработке, предусматривающей наличие в системе АЦП, устройст­ва памяти и арифметического устройства.

Применение цифровых способов обработки сигналов в системах ближней локации при большом динамическом диапазоне амплитуд, длительностей и частот сигналов ограничивает быстродействие и усложняет конструкцию системы. В некоторых случаях более целесообразно применение в системах ближней локации дискретно-аналоговой обработки входных сигналов в реальном масштабе времени, предусматривающей наличие в системе дискретно-анало­говой линии задержки (ДАЛЗ), которая осуществляет дискретизацию входной реализации по времени, запоминание выборочных зна­чений амплитуд и последовательный сдвиг по времени импульсов, амплитуда которых пропорциональна отсчету входной реализации. Используя многомерные регрессионные алгоритмы обработки не­центрированных нестационарных случайных процессов, возможно реализовать дискретно-аналоговые регрессионные системы, осу­ществляющие близкую к оптимальной временную корреляционную обработку информативных параметров сигналов.

Одним из недостатков таких систем является сложность реали­зации ДАЛЗ, поэтому часто на практике целесообразно создавать дву­мерные регрессионные системы, в которых используется априорная информация о парной корреляции в двух соседних отсчетах и которые могут быть реализованы на дискретных и аналоговых элементах микроэлектронпой техники.