Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Лихарев В.А. Цифровые методы и устройства в радиолокации

.pdf
Скачиваний:
62
Добавлен:
25.10.2023
Размер:
14.41 Mб
Скачать

сивно, 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 [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|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|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 =

1,

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

(0Т-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

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

^(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

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ