книги из ГПНТБ / Лихарев В.А. Цифровые методы и устройства в радиолокации
.pdfсивно, т. е. последовательно уточняться по мере увеличе ния времени t. Рекурсивный характер алгоритма оценки приводит к его наиболее .простой технической реализа ции.
Входящий в (2.9) первый интеграл называется симметризованным интегралом Стратоновича [28]. Уравнение (2.9) может быть также записано в несимметризованном
виде [27], тогда |
входящий в него первый интеграл |
явля |
|
ется несимметризованным интегралом |
Ито [28]. |
|
|
Перепишем уравнение (2.9) в упрощенном виде. Раз |
|||
ложим S[x(t), |
t] в ряд Тейлора в |
окрестности |
точки |
x(t) —ini[v(Q\u(t), |
Hi], соответствующей оценке x(t) по |
||
минимуму среднеквадратического |
отклонения. |
Тогда |
|
в соответствии с (2.10) получим с точностью до второго
члена ряда mz[(x(t)— |
х(і))2\и(Ц, |
НІ], Т. е. до апосте |
риорной дисперсии: |
|
|
|
S(t)~S[x(t),t]. |
(2.11) |
Выражение (2.11) справедливо в условиях большой точ ности измерений, когда апостериорная дисперсия доста точно мала и асимптотически оптимально гауссово при-
ближение. Аналогично можно показать, что 5^(0 ~ 5 |
(t). |
||
Подставляя последнее |
соотношение в (2.9), получаем |
|
|
|
t |
t |
|
In Л [и [t)) = j |
5 {z) и (x) dz |
i - J f (x) dz. |
(2.12) |
о |
0 |
|
|
Уравнение (2.12) соответствует алгоритму обнаружения, асимптотически оптимальному при большой апостериор ной точности, и совпадает по форме с уравнением обна ружения детерминированного сигнала на фоне белого гауссова шума, которое соответствует корреляционному приемнику.
На практике S[x(^), f] представляет собой радиосиг нал, параметр которого x(t) является неэнергетическим (частота, время запаздывания, фаза). В этих условиях
член 5 (?t) равен сумме неинформационной константы и компонент двойной частоты, близких к нулю [7]. Тогда уравнение (2.12) запишется в виде
t
In Л (" {t)) = j S (z) и {z) dz. (2.13)
о
80
|
В соответствии с |
(2.12) и (2.13) задача обнаружения |
||||||
сигнала |
решается |
совместно |
с задачей его |
измерения, |
||||
т. е. оценки. |
Обнаружители |
(2.12), (2.13) |
называются |
|||||
оценочно-корреляционными. На рис. 2.2 приведена |
струк |
|||||||
турная |
схема, соответствующая |
уравнению |
(2.13). |
|||||
В |
качестве |
опорного сигнала используется |
его |
оценка |
||||
S(t) |
по |
критерию |
минимума |
среднеквадратического |
||||
отклонения при гипотезе # i . .При гипотезе Но эта оценка превращается в псевдооценку. При решении в пользу ги
потезы НІ для получения оценки S(l) |
последнюю сни |
||
мают с выхода ключа К. |
|
|
|
Обнаружители (2.9), 1.(2. Ш), (2.13) |
допускают широ |
||
кие обобщения. При обнаружении полностью |
известного |
||
сигнала S(t) |
задача оценки его параметров отпадает, при |
||
этом S^) = S ( £ ) и обнаружитель (2.12) становится кор |
|||
реляционным |
[27]. При обнаружении |
сигнала |
S [ x ( £ ) , t] |
на фоне коррелированного гауссова |
шума с |
известной |
|
функцией корреляции n(t)n{t-{-%) =В(х) необходимо с помощью обеляющего фильтра декоррелировать шум и
свести задачу к алгоритмам (2.9), |
(2.12), |
(2.13) для сиг |
|||||
нала S[x(t), і/], видоизмененного |
обеляющим |
фильтром. |
|||||
При |
обнаружении сигнала |
S[x*(t),t] |
на фоне белого |
||||
гауссова |
шума |
и произвольной |
негауссовой |
помехи |
p[t) |
||
с ограниченной |
энергией ^ рг (t) dt < о о задача |
может |
быть |
||||
о
сведена к проверке трех гипотез: |
|
|
||
Я , : и (0 =S[x*(t),t]+p(t) |
+ n{t), |
(2.14) |
||
|
Н0: |
u(Q=n(,t) |
|
|
и |
|
|
|
|
Н0:ф)=Р(і) |
+'«(*), |
|
||
|
й 0 : |
u{t)=n(t). |
|
(2.15) |
Обнаружитель, |
соответствующий |
уравнениям |
(2.14) |
|
и (2.15), является |
двухканальным (рис. 2.3). Алгоритм |
|||
(2.13) теперь принимает вид |
|
|
|
|
1пА(«(t)) = [(S(x) |
+ p,(x) - p 0 (x))«(x)rfx, |
(2.16) |
||
|
0 |
|
|
oi |
|
|
|
|
|
u(t) |
Hi |
|
X |
ПУ |
|
Sfr) |
Sft) |
|
Оценка |
||
|
||
Рис. 2.2. Оценочно-корреляционный |
принцип приема сигналов. |
где 5 (т), р, (т), р0 (х) — оценки по критерию минимума ср?д- неквадратического отклонения (апостериорные средние).
При гипотезе Н1 |
S (т) и р{ (ъ) являются |
оценками, а р0 |
(і)— |
||
псевдооценкой; |
при гипотезе Я 0 оценки становятся |
псев |
|||
дооценками, |
и |
наоборот. Алгоритм |
(2.16) |
называется |
|
a(t) |
|
X |
|
пу |
|
|
|
|
|
||
Оценка |
|
|
|
|
|
S(Z)+P(Z) |
|
|
|
||
|
|
— |
|
|
|
Оценка |
t |
|
|
|
|
|
Р(г) |
|
|
|
|
Рис. 2.3. Двухканальный оценочно-корреляционный |
обнаружитель. |
||||
оценочно-корреляционно-компенсационным и может |
быть |
||||
лредставлен |
в трехканальном варианте [27]. |
|
|
||
Рассмотрим |
теперь обобщения |
алгоритмов |
(2.9), |
||
(2.12), (2.13) на случай многоальтернативного обнаруже
ния, когда |
принимаемый сигнал S3{x*j(t), |
t], j=\,M, при |
надлежит |
одному из М неперекрывающихся классов. |
|
Уравнение |
(2.13) теперь принимает вид |
|
t
lnAj(u<t)) = J3j(*)u(<e)dT,
где
^ ( « ( 0 ) = т - 5 Щ Й . : -
S, (%) = т, {Si (ХІ (х), * | и (*), Щ, 7 = = I , М.
82
Здесь оптимальный обнаружитель является М-ка- нальным, и каждый из каналов имеет структуру, соответ ствующую одному из уравнений (2.9), (2.12), (2.13), (2.16).
И, наконец, оценочно-корреляционный обнаружитель допускает обобщение на случай априорной неопределен ности, когда сигнал S [[#*(/), t] содержит неизвестные па-
—> |
аг, ... , i a m ) T |
с неизвестной априорной |
|
раметры а = ( а і , |
|||
|
-* |
-> |
|
плотностью Шпг(а) (при заданной wm(a) |
задача стано |
||
вится байесовской). Теперь |
|
|
|
|
t |
|
t |
In Л (и (t)) = f Sa (x) и (т) бл [т
6
где
J |
(х) Л , (2.17) |
о
•S0 (/) = |
J 5 (х (t), t) wa |
(х, a, t) dx |
da |
= |
|
= |
mia{S(x(t),t\u(t), |
8,)}, |
|
|
|
^ ( 0 |
= |
/7ii a {S2 [Jc(0. 01" (0.8,} |
|
||
—суть адаптивные оценки для |
S[x(t),t] |
и 52 [л-(г), /] по |
|||
критерию минимума |
среднеквадрагического |
отклонения; |
|||
wa(x,a,t) — апостериорная плотность вероятностей, опре деляемая соответствующим уравнением нелинейной фильт рации [49].
Оптимальность алгоритма (2.17) и оценки Sa(t) пони мается в асимптотическом смысле, поскольку Sa (t) -»- S (()
при t—>-оо. Обнаружитель (2.17) сходится к оптималь ному (2.9) для гипотезы НІ и не сходится к нему при Н0, поскольку лсевдооценки не обладают свойством сходимо сти.
В заключение отметим, что оценочно-корреляцион ный принцип приема сигналов охватывает широкий круг задач обнаружения, при этом ограничения на сигналы и помехи практически отсутствуют. Не является ограниче нием и наличие аддитивного белого гауссова шума, всег да имеющегося в реальных системах. Возможности тех нической реализации рассмотренных обнаружителей обсуждаются в п. 2.4.6.
2.2.2. Анализ эффективности оптимальных и достаточ ных приемников. Мерой эффективности устройства обна ружения является пороговый сигнал, т. е. отношение сиг- 6* 83
нал/помеха на выходе линейной части радиолокационно го приемника, при котором обеспечиваются заданные ве-
роятности |
.правильного |
обнаружения |
D и ложной трево |
||||
ги F. |
|
|
|
|
|
|
|
Вероятности ошибок |
первого и второго |
рода |
(ложной |
||||
тревоги и пропуска сигнала) |
в случае простых |
альтерна |
|||||
тивных |
гипотез определяются |
следующим |
образом: |
||||
F = |
J |
wn(u\B0)du,M |
= l—D= |
f |
wn{u\bx)du, |
||
|
|
|
|
|
|
|
(2.18) |
где константа С зависит от критерия вынесения реше ния. Для критерия Неймана — Пирсона величина С зави сит от заданного значения F. Для критерия последова тельного наблюдения (Вальда) заданные вероятности F и D обеспечиваются выбором порогов
|
Л < ( 1 — M ) / F , |
B = M/(l—F). |
(2.19) |
Если |
плотности wn(u\ |
Q0)^>Pn (и\ б0 ), |
ауп (ы|б,)=> |
=$Рп(и |б,) соответствуют дискретным распределениям, то ин тегрирование в (2.18) заменяется суммированием. Труд ность расчета величин F и D по формулам (2.18) связана со сложностью структуры области интегрирования и вы сокой кратностью интегралов (сумм).
Другой подход к вычислению ошибок первого и вто рого рода основан на том, что коэффициент правдоподо-
бия А(и) является случайной величиной с плотностями вероятностей Ші(Л|Єо) и ВУІ(Л]І,0І) при гипотезах Но и НІ соответственно. Тогда для критерия. Неймана —• Пирсона
F = Jffi)1 (A|60 )c?A, |
M=fa1(A\Ql)dA, |
(2.20) |
А„ |
6 |
|
где Ло — граничное значение коэффициента правдоподо бия. Расчет по формулам (2.20) связан с необходимо стью НаХОЖДеНИЯ ПЛОТНОСтеЙ ВерОЯТНОСТеЙ ЙУі(Л|©о) и Wi(A\Qi), что также является довольно трудной. зада чей, особенно при малом объеме выборки п.
8 1
— •
Перейдем от коэффициента [правдоподобия' Л (и) к его логарифму In Л (и) = 2, Тогда
|
F = |
f wl |
(Z | 60) ciZ, |
Ж == |
J да, (2(6,) cfZ. |
|
(2.20а) |
|||||||||||
|
|
С |
|
|
|
|
|
|
—со |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
\. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
-> |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Пусть |
выборка |
и = |
(и1, |
ы а , и „ ) т |
при гипотезах |
Я 0 и |
Я , |
|||||||||||
образует |
последовательность |
|
зависимых |
переменных |
|
|||||||||||||
является |
пооцессом |
с |
|
сильным |
перемешиванием |
[163], |
||||||||||||
|
|
и |
||||||||||||||||
Тогда |
для |
больших |
п, |
т. е. для случая |
близких гипотез |
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
-> |
|
(малого |
отношения |
сигнал/шум) |
статистика |
In Л (и) |
в |
|||||||||||||
силу |
центральной |
предельной |
теоремы |
асимптотически |
||||||||||||||
нормальна |
и имеет параметры |
[61]: |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
-> |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
при |
гипотезе |
Я 0 |
(Я = |
|
Я0) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
« 2 [Z 0 ]= - 2/ra,[Z 0 ], |
/га, [ Z 0 ] = |
- |
4 - |
(Я, - |
Я 0 ) т |
|
ДЬ?1-Ъ> |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(2.205) |
|
при |
гипотезе |
Я,(Я = |
Я,) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
a 2 [ Z 1 ] = |
2/nl [ZI ], |
/ r a , l Z , ] = : - / r a , [ Z e ] , |
|
|
|
|||||||||||
где |
Л,0, |
At — параметры |
плотностей |
wn(u\lo) |
и |
а>п (и|Лі) |
||||||||||||
при гипотезах Яо и Яі |
соответственно, |
J(h>)=Uij] |
|
— ин |
||||||||||||||
формационная |
матрица |
|
Фишера |
(3.28а) |
с элементами |
|||||||||||||
|
|
|
hi |
=• |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Соотношения |
(2.206) |
получены |
путем |
разложения |
||||||||||||||
|
|
|
|
-> |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
функции In Л (и) |
в многомерный ряд Тейлора по малому |
|||||||||||||||||
параметру в окрестности точки Х0 с использованием ли нейного приближения и усреднения.
Теперь вероятности F и М вычисляются через ин тегральную функцию Лапласа Fi(x) i[l]:
1V |
0 [ 2 „ ] |
; |
\ |
о [A] |
J |
85
При анализе эффективности достаточного приемника необходимо найти одномерные плотности вероятностей помехи и сигнала с помехой на его выходе аУі ( f J бо), syi(f|'0i) и проинтегрировать. Для критерия Неймана — Пирсона
|
00 |
ее |
|
|
f = |
\w,(v\b0)dv, |
D= s ftw,(«'|6,)A' . |
(2,21) |
|
|
с |
с |
|
|
где С — пороговый уровень. |
|
|
|
|
Следующее |
упрощение при расчете |
вероятностей F и |
||
D для достаточного приемника связно |
с тем, что |
чаще |
||
всего на практике мы имеем дело со сложными гипоте зами. К сожалению, прикладные аспекты статистической теории проверки сложных гипотез развиты слабо. Обыч но в таких случаях используют теорию 'проверки простых гипотез. С этой целью задаются минимальным порого вым сигналом и для него определяют структуру и пара метры локально оптимального или локально достаточно го приемника. Для больших, чем пороговое, отношений сигнал/помеха наименьшая допустимая вероятность пра вильного обнаружения будет обеспечена, хотя приемник уже не будет оптимальным. В связи с этим упрощаются расчеты вероятности F, так как теперь, при фиксирован ной структуре и параметрах достаточного приемника она не зависит от отношения сигнал/помеха. Численные ме
тоды определения вероятностей |
F и D |
рассматриваются |
|
в приложении 1. |
|
|
|
Рассмотрим обобщения соотношений (2.21) для двух |
|||
широко распространенных |
на практике |
систем. |
|
1. Многоканальная система |
многоальтериативного |
||
обнаружения — измерения, |
содержащая |
М независимых |
|
каналов. Примером такой системы является многока нальный обнаружитель — дальномер импульсной Р Л С обзора (см. п. 2.2.3). Определив вероятность ложной тре воги F i и правильного обнаружения D t для одного кана ла из (2.21), получим для М каналов:
F M = \ - { \ - F f ^ M F „
при MF, < 1.(2.22)
flM=l-(l-DI)(l-P1)M-'«Z>I
2. Одноканальная система с естественной разрешаю щей способностью по параметру X. Например, система обнаружения одиночного видеоимпульса с неизвестным
86
временем прихода, т. е. X=d на интервале наблюдения (О—Гн), содержащая радиолокационный приемник, за канчивающийся амплитудным детектором и пороговым устройством (см. л. 2.2.3).
При |
расчете вероятности ложной тревоги FT |
на |
ин- |
||
тервале |
наблюдения (0 — Тв) исходят |
из того факта, |
что |
||
если FT |
мала, то она не зависит |
от |
распределения.на- |
||
' н |
|
|
|
|
|
начальных значений и производных процесса v(t) |
на вы |
||||
ходе системы, так как на большей |
части интервала |
про |
|||
цесс имеет весьма малую корреляцию с начальными зна
чениями. Для |
определения FT |
|
необходимо |
знать ча- |
||||||||||||
стость |
(среднюю частоту) |
|
н |
|
пересечения |
порогового |
||||||||||
N+(C) |
|
|||||||||||||||
уровня С снизу вверх случайным процессом v<(t). |
Если |
|||||||||||||||
среднее число пересечений на .интервале |
(0—Т-а) |
равно |
||||||||||||||
Я=І\/+(С)Ts <g. 1, что справедливо |
при |
FT |
< c l , то |
число |
||||||||||||
пересечений |
k |
порога |
С |
процессом- и (t) |
на |
интервале |
||||||||||
( О — Т н ) |
подчинено закону |
Пуассона |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
РТа |
(k) = [N+ |
(С) Та]ь |
ехр [ - |
N+ |
(С) rj/ЛІ, |
(2.23) |
|||||||
а вероятность |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
F T s |
= |
|
1 - |
РТв |
(0) = |
1 - |
ехр [ - |
N+ |
(С) Тя] |
« М+ (С) |
Та. |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(2.24) |
Частость |
ложных |
^тревог |
можно определить по фор |
|||||||||||||
муле |
Раиса |
[45] |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
N+ (С) = |
j v'wt |
(С, v') dv\ |
|
|
(2.25) |
||||||
|
|
|
|
|
|
|
о |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
где |
v' |
= |
dv/dt |
— скорость |
изменения |
процесса |
v(t); |
|||||||||
w2(v, |
v') |
—двумерная |
|
плотность |
вероятности |
процесса |
||||||||||
v(t) |
и |
его |
производной |
v'{t). |
При этом |
процесс |
V (t) |
|||||||||
должен быть по крайней мере однократно дифференци руемым. Необходимым и достаточным условием диффе ренцируемое™ случайного процесса является существо
вание |
и непрерывность |
его 2-й смешанной |
производной |
|||
автокорреляционной функции dzBv(ti, |
t^l&Udtz. |
Частость |
||||
(2.25) |
может |
быть |
определена |
путем |
разложения |
|
w$(v, |
v') в двумерный ряд Эджворта, поскольку в общем |
|||||
случае нахождение N+{C) довольно |
затруднительно. |
|||||
Рассмотрим теперь приближенную методику опреде |
||||||
ления |
частости |
ложныхтревог (60]. Известно |
[1], что |
|||
87
связана со средней длительностью выброса т ( С ) , превышающего пороговый уровень С, соотношением
|
|
N+(C) |
= F(C)h(C), |
|
|
(2.26) |
|
|
00 |
|
|
|
|
|
|
где F (С) == j да, (v) dv\ ш, (о) — одномерная |
плотность ве |
||||||
|
ст |
|
|
|
|
|
|
роятности процесса v (t). |
|
|
|
|
|
||
Величина і (С) |
весьма |
слабо |
зависит |
от |
вида одно |
||
мерной плотности |
процесса. Так, при гауссовом распре |
||||||
делении и высоком пороговом уровне С^За |
[\] |
||||||
|
|
х ( C J |
» |
|
|
|
(2.27) |
где С1 |
= (С — и^/о; х, и а — среднее и |
среднеквадрати- |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
00 |
ческое |
значения процесса |
a (t), |
« 2 = |
(0) = |
^ urF (u>) X |
||
|
|
|
|
|
|
|
о |
X. da> |
^ F (w) dio — нормированная дисперсия |
производной |
|||||
/ о
случайного процесса v (t) с энергетическим спектром F (ш). Для распргделения Релея при пороговом уровне С2 имеем
|
х"(С,) = і / 2 І / С Л . |
(2.28) |
Сравним >(2.27) и (2.28), когда |
энергетический |
|
спектр шумов имеет вид |
|
|
|
F M = e x p [ - « ( ^ ) - j . |
|
Тогда tDj = |
Дш/]/"2Їі, и в соответствии |
с (2.27) для |
нормальной |
плотности |
|
Т(С1 ) = 2да/С1Дш.
Сравнив это выражение с формулой (2.36), справедливой для огибающей шумового процесса на выходе фильтра с передаточной функцией (2.29), убеждаемся, что при О
>Ь ^(С1 ) = ї"(Са ) = т £ ( « 0 ) .
Сопоставление (2.27) и (2.28) дает основание считать, что средняя длительность выброса слабо зависит от вида
88
одномерной плотности случайного процесса v(t). Поэто му при определении х(с) можно считать, что процесс v(t) является нормальным, и определять среднюю дли тельность выброса по (2.27). Что же касается вероятно сти правильного обнаружения DT , то она приближенно
н
определяется так же, как и в системе обнаружения сиг нала с известным временем прихода, т. е. по формуле (2.'21).
Анализ различных обнаружителей, рассматриваемых ниже, строится по следующей схеме.
1. Рассматриваются, как .правило, локально опти мальные достаточные одноканальные приемники. Резуль татом анализа является построение характеристик обна
ружения, т. е. зависимости Dt=D(c, |
qz) при Fi(c) |
= |
= const одноканального приемника, |
где отношение |
сиг |
нал/шум q2 определяется в соответствии с (2.44), (2.45) для нефлуктуирующей и флуктуирующей целей.
2. Переход к характеристикам обнаружения для мно гоканального обнаружителя осуществляется в соответст вии с (2.22), а для одноканального обнаружителя с раз решающей способностью по параметру — по формулам (2.24), (2.26).
2.2.3. Вопросы построения одноканальных и многока нальных обнаружителей сигналов с неизвестными параме трами. Импульсные, 'импульоно-допплеровские и непре рывные Р Л С обзора и целеуказания осуществляют со вместное обнаружение и измерение (сложное измерение) координат многих целей, находящихся в зоне обзора. По
этому такие Р Л С |
обладают координатной |
многоканаль- |
ностыо, в отличие |
от одноканальных Р Л С |
сопровожде |
ния, измеряющих координаты только одной цели. Рас смотрим принципы построения одноканальных и много канальных обнаружителей-измерителей.
Если измеряемый параметр X имеет смысл времени запаздывания (дальность до цели, угловое положение цели, измеряемое при равномерном сканировании диа граммы направленности антенны, т. е. амплитудная пе ленгация), то строится одноканальная система с раз решающей способностью по времени запаздывания. Измеряемое время определяется по максимуму выходно
го |
напряжения |
оптимального (2.6) или |
достаточного |
|
ПрИеМНИКа, формирующего |
СТаТИСТИКу J(и) |
= /max(«, h). |
||
В |
сущности, это |
система |
последовательного просмотра |
|
89
