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

Diss / Введение

.docx
Скачиваний:
41
Добавлен:
27.03.2016
Размер:
15.42 Кб
Скачать

Необходимость увеличения разрешения радиолокаторов при невозможности увеличивать излучающую апертуру (к примеру, размеры антенной решётки радара на борту самолёта строго ограничены объёмом доступного пространства) привела к разработке методов спектрального анализа, позволяющим различать близкорасположенные источники излучения сигнала, даже в пределах главного лепестка диаграммы направленности. Алгоритмы сверхразрешения, проистекающие из спектрального анализа данных больших сейсморешёток [45, 46], в настоящее время используются в радиолокаторах наземного и бортового базирования как в военных [23], так и в гражданских целях [19, 24].

Современные методы обработки цифровой обработки не вытесняют классические методы радиолокации, а расширяют их возможности, позволяя после обнаружения цели получить более подробные сведения о ней, чем возможно при обычном сканировании лучом. В роли дополнительного инструмента увеличивающая разрешение обработка сигналов позволяет следующее: 1) различить скопление целей путём увеличения двухмерного разрешения по углу. В данном случае быстрое реагирование имеет важное значение, выбираются алгоритмы, способные работать по ограниченной выборке сигналов. 2) Нахождение пассивных излучателей для триангуляции, где ограниченное разрешение стандартных методов может стать проблемой. Здесь скорость срабатывания не так важна. 3) Решение проблемы многолучевого распространения, не требующее обнаружения всех отражений, а только минимизации ошибки приёма. 4) Определение направления помех. В каждом из этих случаев к алгоритму обработки предъявляются свои требования, и важным моментом является то, что достижимая разрешающая способность определяется не только отношением сигнал/шум, но и такими параметрами, как количество источников сигнала, длина выборки, количество и архитектура антенной решётки.

Задачей алгоритмов пеленгации является определение направлений на источники излучения от антенны, по способу решения этой задачи методы сверхразрешения подразделяют на следующие группы [44]:

1) Методы линейного предсказания. Предполагается, что искомый сигнал случаен с постоянными параметрами. Наиболее известен метод максимальной энтропии, подразумевающий поиск параметров авторегрессионной модели. Поскольку данные алгоритмы предназначались для составления частотного спектра, их использование в качестве определения углов прихода сопряжено с трудностями (выбор числа выборок и длины фильтра) и ограничениями (корректная работа только на линейных эквидистантных решётках).

2) Алгоритмы типа Кэйпона. В 1969 году Дж. Кэйпон предложил метод получения пеленгационного рельефа путём построения зависимости отношения сигнал/(помеха +шум) (далее: ОСШ) на выходе антенной решётки от значений вектора-гипотезы, указывающего направление на источник сигнала. [46]. Остальные методы группы образованы увеличением степени корреляционной матрицы в формуле ОСШ. Использование степеней больше трёх не даёт существенной прибавки в разрешении, но значительно повышает вычислительную сложность. Практика показывает, что удовлетворительные результаты можно получить только на большом количестве выборок, более чем в два раза превышающем количество элементов.

3) Проекционные алгоритмы. Наиболее распространённая группа, описанию которой посвящено множество источников [1-10]. В основе данных методов лежит принцип разделения принятых с элементов решётки данных на подпространства шумов и сигналов. Направления на источник сигнала заложены в собственных векторах сигнального подпространства. Проекционные алгоритмы характеризуются высокой разрешающей способностью при относительно небольшой зависимости от точности измерения амплитуд и фаз, от шумов. К ним относятся MUSIC [], EV[], ESPRIT [], root-MUSIC [], TLS-ESPRIT[], метод минимальной нормы [50]. Все эти алгоритмы требуют процедуры калибровки, тестового запуска. Для MUSIC, например, это даёт возможность определить размерность сигнального пространства, то есть число некоррелированных источников.

4. Параметрические методы спектрального анализа. Данные методы предполагают подбор известных моделей сигналов под неизвестные параметры, такие как направление, амплитуда, фаза. ???

Рост уровня вычислительных возможностей оборудования, качества элементной базы создаёт условие для реализации нового метода сверхрелеевского разрешения, основанного на принципе проекционных алгоритмов, но обладающего большей устойчивостью к фазовым погрешностям и низкому отношению сигнал/шум. Особенностью описываемого метода является возможность его применения с антенными решётками, обладающими небольшим количеством элементов. В данном случае демонстрируются результаты, сравнимые с выдаваемыми Music-алгоритмом на вдвое большей антенной решётке. Полагаясь на результаты испытаний разработки на базе шестиэлементной цифровой антенной решётки и обзор современных публикаций на тему сверхразрешения, можно однозначно заявить об актуальности данной работы.

Соседние файлы в папке Diss