книги / Цифровые устройства селекции движущихся целей

(2.29)

' ^ 1 Н £ - | Н 4' "

При этом предполагалось, что на последнем этапе все поворачи­ вающие множители тривиальные.

Из сравнительного анализа (2.28) и (2.29) видно, что при любом объеме массива входных данных использование алгоритма БПФ по ос­ нованию 4 снижает объем вычислительных затрат на 24%.

Рассмотренные алгоритмы БПФ практически реализуются различ­ ными схемами, подробно рассмотренными в [4]. При построении спе­ циализированных вйсокопроизводитёльных процессов БПФ предпочтем ние, как правило, отдается поточным схемам ввиду их большой эффек­ тивности и относительной простоты управления по сравнению,со схе­ мами, не использующими методы параллельной обработки сигналов. К?ак>!пбке1эывает Сравнительный' анализ поточных .схем*, реадизущщих алгорйт^ы бПф с основанием 2 и 4, поточная схема БПФ с основанием ,4 требует на 25% меньшего числа множителей, а следовательно, и мень­ шего числа аппаратурных затрат,

2.4. Моделирование работы анализатора спектра на ЭВМ и оценка его эффективности

Для решения задачи моделирования используется программа на языке C++, которая реализует несколько этапов вычислений.

На первом этапе по соответствующим алгоритмам задается необ­ ходимая модель и вычисляются значения входного сигнала[8]. На вто­ ром этапе с помощью подпрограммы, реализующей алгоритм БПФ по основанию 2, вычисляется дискретный спектр сигнала. Далее, в соот­ ветствии с программой, выводится в виде графика массив гармоник спектра, представляющий собой спектрограмму процесса. Таким обра­ зом решается задача статистического моделирования на ЭВМ анализа­ тора спектра (АС) для различных моделей входных сигналов. Решение этой задачи позволяет наглядно представить дискретный спектр обраба­ тываемых сигналов в виде спектрограмм.

Блок-схема моделирования на ЭВМ цифрового анализатора спек­ тра представлена на рис.2.7. Как видно из этого рисунка, модели сигна­ лов и шумов формируются с помощью подпрограмм RAN и GAUS. Подпрограмма RAN - это датчик случайных чисел, встроенный в язык C++ как библиотечная функция random (JC) Эта функция имеет один

параметр х и выдает равномерно распределенное число в интервале от О до .г С помощью этой функции моделируется случайная начальная

41

фаза сигнала, которая имеет равномерное распределение

грамма используется для моделирования нормального белрго шума с дисперсией DISP и математическим ожиданием Af, а также для модели­ рования флуктуирующих амплитуд сигналов. В программе используют­ ся аддитивные шумы, поэтому модель сигнала суммируется с моделью шума, и такой суммарный сигнал является исходным для подпрограммы вычисления БПФ. В основу подпрограммы вычисления БПФ положен алгоритм БПФ по основанию 2 с прореживанием во времени.

Основные параметры следующие:

Z - комплексный массив входных данных (после вычисления дискретного спектра в него записываются значения гармоник спектра);

N - число отсчетов входного сигнала;

М - число этапов в вычислении алгоритма БПФ.

Рассмотрим особенности работы программы. Вначале подпро­ грамма выполняет двоично-инверсную перестановку элементов входно­ го массива, так как при дискретизации и прореживании по времени по­ рядок элементов входного массива двоично-инверсный. Далее вычис­ ляются непосредственно дискретные компоненты спектра на основе трех вложенных циклов. С помощью первого (внешнего) цикла выпол­ няется М этапов, другой цикл предназначен для выполнения базовых операций в пределах каждого этапа, а третий цикл (внутренний) необ­ ходим для вычисления степеней W используемых при выполнении базовых операций в пределах одного этапа. После вычисления БПФ с использованием подпрограммы grafl строится спектрограмма. Для это­

го нормируется спектр по максимальному значению абсолютной вели­ чины комплексного спектра. Нормированный спектр строится с помо­ щью функций lineto и moveto.

Описание моделей и анализ результатов моделирования. М о д е л ь 1 . Эта модель соответствует случаю обработки случай­ ного шумоподобного сигнала, который.определяется соотношением,

U[n] =Uw[n]9n = 0 ,N - l,

42

где и ш[п] - отсчеты нормального "белого" шума с единичной диспер­

сией и нулевым математическим ожиданием, формируемые с помощью подпрограммы GAUS (DISP, М ).

Впрограмме массив Z[64] заполняется посредством записи в его действительную часть числа, которое выдает подпрограмма GAUS.

Врезультате расчета получается спектр, представленный на спек­ трограмме рис. 2.8.

Рис.2.8

В данной модели частота дискретизации принята равной ^днскр = *мГц.Как видно из спектрограммы, на интервале от 0 до /^HCKp

спектр практически равномерный, что соответствует случаю «белого» шума, а отклонения от равномерности обязаны конечной длительности

43

Рис.2.9

Первый ноль функции sine(/) находится на частоте / = 1/ти = 1/4 мкс = 0,25 МГц, что и отражено на спектрограммах. По­ лученный дискретный спектр - периодический и повторяется с частотой дискретизации FAMCKp = 1МГц.

М о д е л ь 3 . Такая модель соответствует случаю обработки пачки импульсов с полностью известными параметрами, наблюдаемой на фоне аддитивного нормального «белого» шума. Сигнал на выходе

частоты; Тп - период повторения; (р - равномерно распределенная на отрезке [0,2тг] начальная фаза сигнала; Um[i] - выборка нормального

«белого» шума с дисперсией DISP.

Отношение сигнал/шум по мощности для одного импульса опре­ деляется соотношением

U2

<7 = —ifi-DISP.

2

Спектр такого сигнала представляет собой сложение спектров шу­ ма и спектра амплитудно-модулированного (AM) сигнала. Как известно, AM-сигнал имеет спектр со спектральными составляющими на частотах, соответствующих частоте моделирующего колебания, В данном случае это частота / д. Поэтому на интервале от 0 до FWCKp согласно рис.2.10 пред­

44

ставлены две спектральные составляющие на частотах / д и Fn - j\A (в

данной модели Fa = FmKKp), где / а = 960 Гц, a F„ =3840 Гц, отношение

сигнал /шум ц было принято равным двум, а амплитуда сигнала Uт= 1В .

Рис. 2.10

Рис.2.11

М о д е л ь 4 . Эта модель соответствует случаю обработки пачки импульсов с быстрыми (шумоподобными), флуктуациями, наблю­ даемой на фоне нормального «белого» шума. При этом используется алгоритм (2.30) при условии, что амплитуда в каждом отсчете является

45

нормально распределенным случайным числом, для моделирования ко­ торого используется подпрограмма GAUS.

Спектрограмма для данной модели представлена на рис. 2.11, где ц - 3. Как видно из спектрограммы, спектр - шумоподобный, и гармо­

ники с частотами / д и Fn- / д ( / д = 960 Гц) уже не так ярко выражены,

поскольку проявляется влияние флуктуаций амплитуды сигнала.

М о д е л ь 5 . Такая модель соответствует случаю обработки частично коррелированной пачки импульсов с неизвестной начальной фазой, наблюдаемой на фоне «белого» шума. При этом в алгоритме (2.30) амплитуда определяется следующим образом [6]:

UH[i\ = aJUml[l) + W H[i-l],

где Uml[i] - нормально распределенное случайное число; а0= DlSP^/l - р 2 bQ= р 2,р = ехр(-77Г*) - коэффициент междупериодной корреляции,

Тк - время корреляции флуктуаций сигнала, DISP - дисперсия флук­ туаций сигнала.

Спектрограммы для данной модели представлены на рис. 2.12 и рис. 2.13. На первой из них время корреляции равно периоду повторения импульсов, а на второй - длительности пачки. Спектр на рис. 2.12 - шумо­ подобный, и спектральные составляющие с частотой / д = 960 Гц не сильно

отличаются от остальных (спектр практически S -коррели-рованный). При увеличении времени корреляции до длительности пачки спектр становится таким же, как и для детерминированной пачки импульсов (МодельЗ), так как в этом случае сигнал полностью коррелированный.

Рис.2Л2

46

Рис.2.13

г. Таким образом, результаты моделирования подтвердили высокую эффективность алгоритмов работы анализатора спектра при выделении сигналов с различными параметрами при наличии шумов.

Вопросы для самоконтроля

1.Из каких условий определяется частота повторения зондирую­ щих сигналов в когерентно-импульсных РЛС, обеспечивающих селек­ цию по скорости?

2.Отчего зависит число доплеровских фильтров для построения фильтровой системы СДЦ?

3.Что обеспечивает спектральный анализ сигналов в РЛС с квазинепрерывным режимом излучения зондирующих сигналов?

4.Какие алгоритмы обработки сигналов используются при цифро­ вой реализации фильтровых систем СДЦ?

5.За счет чего обеспечивается высокая производительность алго­ ритмов БПФ по сравнению с алгоритмами ДПФ?

6.Возможно ли сократить число вычислительных операций ДПФ за счет бинарного квантования входного или опорного сигналов?

47

3.СИСТЕМЫ сдц

СМЕЖДУОБЗОРНОЙ ОБРАБОТКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Из содержания предыдущих разделов следует, что при обнаружении сигналов движущихся целей на фоне коррелированных помех широко используются частотные методы селекции, в основе которых лежат раз­ личия спектрально-корреляционных характеристик сигналов и пассив­ ных помех.

Однако в некоторых тактических ситуациях частотные методы се­ лекции движущихся целей становятся малоэффективными, а в ряДе слу­ чаев практически неработоспособными. Это связано с возможным^ противорадиолокационными маневрами обнаруживаемых целей, приво-[ дящими к резкому снижению радиальной составляющей скорости' Цёйей! (тангенциальные цели),, а следовательно, и .к уменьшению доплеровско­ го смещения частоты принимаемых сигналов. Так, например; Движение/ самолета по нисходящей спиральной траектории обеспечивает, мини­ мальную радиальную составляющую скорости. Сюда же: следует отне­ сти сигналы, отраженные от вертолета.

В этих условиях система СДЦ должна использовать как частот­ ные, так и пространственно-временные методы селекции, т.е. должна быть комбинированной. При этом появляется возможность компенси­ ровать пассивные помехи и выделять полезные сигналы за счет отличия пространственно-временных характеристик пассивных помех и движу­ щихся целей при сравнении их в двух или нескольких смежных циклах обзора РЛС. Следовательно, в этом случае осуществляется как междупериодная, так и междуобзорная обработка сигналов.

Указанный метод междуобзорной СДЦ обеспечивает обнаружение тех целей, абсолютная скорость движения которых удовлетворяет сле­ дующему условию:

^min>(l/7;,)[(cT11/2)2+ (7;i/?Q0)],/2

Здесь Kmin - минимальная абсолютная скорость движения цели; тн -

длительность зондирующего импульса; с -скорость света; С10 -

угловая скорость вращения антенны в режиме обзора; Ти - период по­

вторения зондирующих сигналов; R - дальность до-цеДИ1; Т0 - пёриод

обзора.

В соответствии с этим условием междуобзорная селекция возмож­ на, если отметка движущейся цели переместится по элементам дально­ сти и азимута в соответствии со скоростью и направлением движения от

48

обзора к обзору. При этом отметки пассивных помех, которые практи­ чески не меняют своего положения, могут быть скомпенсированы.

Подобные системы СДЦ содержат оперативные запоминающие устройства для хранения информации за один цикл обзора и обеспечи­ вают формирование " карты" помеховой обстановки, а реализуются с использованием цифровой обработки сигналов.

3.1. Пути построения цифровых систем СДЦ с междуобзорной обработкой информации

Рассмотрим возможные пути использования междуобзорной обработки информации в задачах СДЦ применительно к двум основным режимам работы РЛС: режиму высокой скважности с применением традицион­ ных схем чересперцодной компенсации (ЧПК) и импульсно-допле­ ровскому режиму с использованием фильтровых систем СДЦ.

3.1.1. Использование междуобзорной компенсации пассивны помех в РЛС с высокой скважностью сигналов. Одним из способов использования корреляции отраженных сигналов от обзора к обзору при обработке радиолокационной информации является построение двух­ ступенчатых цифровых систем СДЦ, первая ступень которых представ­ ляет собой обычное устройство ЧПК, выполненное в виде двух квадра­ турных каналов, а вторая ступень осуществляет междуобзорную обра­ ботку информации, состоящую в кадровом вычитании сигналов двух смежных периодов обзора в каждом элементе разрешения по дальности и азимуту. По сравнению с однократной ЧПК схема дополнительно со­ держит кадровое запоминающее устройство и кадровое вычитающее устройство, с помощью которых и осуществляется междуобзорная ком­ пенсация помехи.

На рис. 3.1 изображена структурная схема такой двухступенчатой системы СДЦ.

Рис.3.1

49

В данную схему входят: фазовые детекторы ФД, аналогоцифровые преобразователи АЦП, запоминающие устройства ЗУ, вычи­ тающие устройства ВУ, квадраторы КВ, схема объединения СО, кадро­ вое запоминающее устройство КЗУ, кадровое вычитающее устройство КВУ, блок взятия модуля БВМ, цифровой накопитель ЦН, цифровой компаратор ЦК, фазовращатель ФВ на к / 2 .

При этом количество ячеек памяти КЗУ определяется размерами сектора пространства, в котором присутствует коррелированная помеха, анализируемого от обзора к обзору. Причем за счет высоких абсолют­ ных скоростей движения цели, лежащих в диапазоне скоростей движе­ ния самолетов, за время одного обзора пространства цель заметно изме­ нит свое местоположение и будет обнаружена. Все же остальные сигна­ лы, соответствующие неподвижным и медленнд движущимся помехам, будут скомпенсированы за счет междуобзорного вычитания.

При построении данной схе^ыгрбъем памяти КЗУ определяется числом элементов разрешения по дальности mR , и азимуту па , в кото­

рых находится пространственно-распределенная пассивная помеха, а также разрядностью цифрового кода г на выходе АЦП. В частности,

если защищаемое пространство составляет mR = 103, па = Ю2, г = 10, то

суммарный объем памяти КЗУ

М = т кпаг = \02 102 10 = 106 бит.

3.1.2. Использование мсждуобзорной корреляции отраженных сигналов в импульсно-доплеровских РЛС. Импульсно-доплеровский режим РЛС предполагает наличие в системе СДЦ частотных каналов, перекрывающих весь диапазон возможных доплеровских частот.

Рассмотрим цифровое устройство кадрового вычитания со специ­ альным вычислителем, реализующим алгоритм БПФ и междуобзорную компенсацию пассивных помех, структурная схема которого представ­ лена на рис.3.2.

Схема содержит: блок БПФ, кадровые запоминающие устройства КЗУ, кадровые вычитающие устройства КВУ, цифровые компараторы ЦК, выходной коммутатор ВК, адресный коммутатор АК.

Выходное напряжение фазовых детекторов квадратурных каналов приемника РЛС преобразуется с помощью АЦП в цифровой код, при­ чем код напряжения каждой выборки представляется в виде свертки:

соответственно; а\т) - эффективная поверхность рассеяния; g{nT) т-

50