книги / Цифровые устройства селекции движущихся целей

Следует отметить, что реальная вероятность прохождения пассив­ ной отметки со входа на выход УМК, которую обозначим Рдо >зависит

от вероятности D наличия отметки от объекта в смежных обзорах.

В соответствии с этим указанную вероятность можно определить

как наблюдаемая РЛС помеховая обстановка за время обзора практиче­ ски остается неизменной.

Из изложенного следует, что для моделирования необходим алго­ ритм получения оценок вероятностей Ра для канала азимута, зависящих от параметров У(Х оа , порога УМК ha , дискрета измерения азимута

Да и для получения PR канала дальности, зависящей от параметров Уг ,

c R, порога УМК hR, дискрета измерения дальности AR

Пользуясь этими алгоритмами, можно оценить качественные пока­ затели УМК, к числу которых относится вероятность Рп (3.26) и мини­

мальная скорость Утт (3.27), а также оценить влияние на них погреш­ ностей измерения координат оа и c R

Алгоритм моделирования должен осуществлять процедуру приня­ тия решения УМК (КВУ) о наличии движущейся цели в одном из кана­ лов (дальности или азимута), на вход которых поступают значения ко­ ординат цели, движущейся с постоянной скоростью ( Уг или Уа ), с уче­

том погрешностей измерения координат ( с а и G R ).

Если сумму принятых решений о наличии движущейся цели за все моделируемое число обзоров усреднить по времени, т.е. разделить на число обзоров, то можно получить оценку вероятности Ра(Уа) или

РКЮ -

При этом предполагается, что перемещение отметки за один пери­ од обзора было много меньше размеров дискрета измерения координат. В этом случае объект можно считать неподвижным или малопод­ вижным.

71

3.6.2. Описание алгоритма моделирования. Предлагаемый алго­ ритм моделирует равномерное движение цели с постоянной скоростью вдоль одного из направлений: радиального (г) или азимутального (а). Алгоритм позволяет моделировать работу УМК при наличии погрешности дискретизации и погрешности измерения координат азимута и дальности. Сумма решений, принятых УМК, о наличии подвижной цели за все число проводимых испытаний, деленная на число испытаний, образует оценку вероятности Ра(Уа) или PR(Vr). Отметим, что алгоритм моделирования

КВУ является частным случаем алгоритма моделирования УМК, если по­ рог в последнем принять равным 1, а дискрет измерения координаты при­ нять равным величине элемента разрешения ( Да = а Эф , AR = G r ). Алго­

ритм моделирования УМК представлен на рис.3.16.

Рис.3.16

72

В алгоритме приняты следующие обозначения: Н - порог УМК, который связан с порогом ha и hr в канале азимута и дальности соот-

ношениями h = Иа -1, h = HR-1; Уц - скорость цели по модели­

руемому направлению движения ( R или а ); Х ош - текущее значение ошибки измерения координат; АХ - дискрет отсчета координат; X - текущая координата цели; о х - дисперсия погрешностей измерения координаты; Т0 - период обзора; М - число испытаний; К - ошибка определения номера дискрета; /V - относительное перемещение цели

(измеряется количеством дискретов измерения координат); N - целое число дискретов перемещения цели, определяемое как целая часть от

горитмов функционирования устройства междуобзорной компенсации (УМК) с целью сравнительной оценки качественных показателей и эффек­ тивности компенсации пассивной помехи было проведено моделирование схемы, использующей кадровое вычитающее устройство (КВУ).

73

В результате проведенного моделирования были построены гра­ фики, приведенные на рис. 3.18-3.24. Рассмотрим и проанализируем эти зависимости.

На рис.3.18 приведены зависимости вероятностей принятия реше­ ния о наличии движущейся цели в канале дальности PR(Vr) в УМК и в

схеме КВУ для различных значений радиальной скорости цели. При моделировании пороговое значение было принято hR= 45 м , а значение

ошибки измерения дальности o R= 15 м . На рис.3.19 представлены ана­

логичные зависимости для канала азимута. При моделировании исполь­ зовались значения порога ha =0,6 град , а погрешность измерения ази­

мута принималась о а = 0,2 град .

Пользуясь этими графиками и соотношением (3.26), можно опре­ делить вероятность прохождения отметки от пассивной помехи Рл со

входа на выход УМК и схемы КВУ.

На рис.3.20 показаны зависимости вероятности прохождения отметки от источника пассивной помехи РлС> от вероятности наличия отметки в

смежных обзорах D, вычисленные по формуле (3.28). При расчетах были приняты значения: hR= 45 м , o R= 15 м , ha = 0,6 град , оа = 0,2 град .

74

чем в схеме КВУ. В диапазоне значений D от 0,8 до 0,95 вероятность P»D УМК изменяется от 0,2 до 0,04, и коэффициент снижения числа отметок пассивных помех Ка1 в соответствии с (3.22) изменяется от 5 до 25, в то время как для КВУ вероятность РпП изменяется от 0,34 до 0,18, а Кси от 3 до 6. Это означает, что число ложных отметок, обязан­

ных наличию пассивных помех при использовании УМК при высоких значениях вероятности наличия отметок в смежных обзорах (D>0,9) уменьшается более чем в 25 раз, а при использовании схемы КВУ для компенсации пассивных помех - в 6 раз. Следовательно, УМК позволя­ ет значительно снизить вероятность ложных тревог и обеспечить ее ста­ билизацию в присутствии пассивных помех.

На рис.3.21 показана зависимость коэффициента улучшения Ky(D) определяемая как

УМК. Из этого следует, что при использовании УМК класс обнаруживае­ мых целей, движущихся с малыми скоростями, может быть расширен.

75

На рис.3.22 и 3.23 показаны зависимости Ра(Уа) и PR{Vr) УМК для различных значений погрешностей измерения координат. Из этих зависимостей следует, что с ростом о а и o R снижается качество ком­ пенсации пассивной помехи (с возрастанием Рп), а также увеличивается минимальная скорость цели Утт.

На рис. 3.24 и 3.25 показаны зависимости PR(Vr) и Ра(Уа) для раз­

личных значений порогов УМК. Проанализировав эти зависимости, можно сделать вывод, что оптимальными значениями порогов УМК являются: hR - Ъок - порог по дальности и ha =3<та - порог по азимуту.

При этих значениях порогов обеспечивается оптимальное сочетание качества компенсации пассивной помехи и минимальной скорости дви­ жения цели.

Из приведенных графиков и результатов моделирования следует, что в диапазоне значений вероятности наличия отметки от объекта в двух смежных обзорах D от 0,8 до 0,95 и принятых значений погреш­ ностей измерения координат коэффициент снижения числа пассивных отметок УМК Ксн изменяется от 5 до 25, причем с ростом вероятности

D возрастает и Кси Это позволяет значительно снизить число ложных отметок и обеспечить стабилизацию вероятности ложных тревог.

76

Следует также отметить, что минимальная скорость цели для УМК примерно в 3,3 раза ниже, чем для КВУ, поэтому класс обнаруживае­ мых целей РЛС при использовании УМК может быть расширен по сравнению с возможностями схемы на основе КВУ

Таким образом, введение устройств междуобзорной компенсации пассивных помех в состав обзорной РЛС наряду с частотными система­ ми СДЦ дает возможность обнаружения целей с малыми радиальными составляющими скорости их движения, а также с малыми абсолютными скоростями при наличии пассивных помех. Это позволяет расширить тактические возможности РЛС и повысить надежность принимаемых решений.

Современные методы и устройства цифровой обработки сигналов создают предпосылки для реализации рассмотренных алгоритмов и уст­ ройств с использованием микроэлектроники и вычислительной техники.

Вопросы для самоконтроля

1.Какой метод селекции используется при междуобзорной обра­ ботке сигналов при наличии пассивных помех?

2.При каких условиях можно использовать системы СДЦ с меж­ дуобзорной обработкой информации?

3.Возможно ли обнаружение тангенциальных целей методами частотной селекции сигналов при наличии пассивных помех?

4.Что позволяет обеспечить использование координатной инфор­ мации в устройствах междуобзорной компенсации пассивных помех?

5.Чем достигается стабилизация вероятностей ложных тревог в системах СДЦ с междуобзорной обработкой информации?

6.Какие характеристики используются для оценки эффективности цифровых систем СДЦ с междуобзорной компенсацией помех?

77

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цифровая обработка сигналов (ЦОС) находит широкое применение при решении задач радиолокации и, в частности, при проектировании и по­ строении цифровых систем СДЦ. Предпосылка успешного использова­ ния методов ЦОС связана с современными достижениями в области дискретной схемотехники и компьютерных технологий, позволяющих решать задачи цифровой частотной селекции и спектрального анализа сигналов в реальном масштабе времени.

Разработка специализированных больших интегральных схем (СБИС) и построение сигнальных процессоров (СП), оптимизированных для решения конкретных задач, позволяет существенно повысить ско­ рость обработки данных при реализации алгоритмов ЦОС.

Современный этап развития методов и техники ЦОС связан с воз­ можностями однокристальных многопроцессорных СПОС и архитек­ турно перепрограммируемых СБИС с использованием программируе­ мых логических интегральных схем (ПЛИС).

Проектируемые на базе ПЛИС системы сочетают в себе высокую производительность СБИС и гибкость СПОС на основе архитектурной адаптации к заданным алгоритмам ЦОС. Применение ПЛИС позволяет использовать адаптивные принципы построения цифровых систем СДЦ в условиях априорной неопределенности относительно параметров воз­ действующих помех.

Разработка и систематизация методов и алгоритмов ЦОС на основе использования современных информационных технологий позволяет существенно повысить качественные характеристики систем СДЦ.

78

ЛИТЕРАТУРА

1. Бакулев П.А., Степин ВМ. Методы и устройства селекции движущихся це­ лей. - М.: Радио и связь, 1986.

2. Лихарев В. А. Цифровые методы и устройства в радиолокации. - М.: Сов. радио, 1973.

3. Лихарев В.А., Плекин В.Я. Проектирование цифровых устройств обра-ботки информации. - М.: МАИ, 1983.

4. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1978.

5.Рекурсивные фильтры на микропроцессорах/ Под ред. А. Г Остапенко. - М.: Радио и связь, 1988.

6.Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. - М.: Сов. радио, 1977.

7.Сосулин JO.Г Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. - М.: Сов. радио, 1971.

8.Плекин В.Я. Алгоритмы и цифровые устройства селекции движущихся це­ лей.- М.: МАИ, 2002.

79