2006(â1)

More documents

Recommendations

Info

обнаружении низковысотных целей на фоне гладкого моря у АР-оценки углового спектра имеется регулярная ошибка. Однако эта ошибка не влияет на обнаруживаемость цели, так как значение спектрального максимума не изменяется по сравнению с обнаружением той же цели в свободном пространстве. При этом уровень спектрального максимума пространственного ПФ при наличии антипода резко падает при низких высотах цели, что заметно (на несколько децибел) ухудшает характеристики обнаружения. На рис. 4 представлены результаты исследования влияния порядка модели K = 2… 20 на характеристики направленности антенной решетки при h ц = 50 м (обозначения совпадают с рис. 3). Как видно из графиков рис. 4, при малом порядке модели острота максимумов АР-оценки углового спектра снижается, что ухудшает разрешение прямого и переотраженного сигналов. В то же время рост порядка модели до значений K > M 2 приводит к появлению ложных максимумов значительного уровня, что повышает вероятность ложной тревоги и в свою очередь требует увеличения порога обнаружения. На рис. 5, а представлены характеристики обнаружения АР-алгоритма (кривые 2) для различных порядков модели в сравнении с обработкой на основе пространственного ПФ (кривая 1) при отсутствии переотраженного сигнала. Как известно, ПФ является оп- 0 – 1 – 0.5 0 0.5 ν , рад 2 K = 2 0 – 1 – 0.5 0 0.5 ν , рад K = 4 – 40 1 – 40 1 2 – 80 – 80 F , дБ 0 – 25 – 50 – 75 F , дБ 0 – 1 – 0.5 0 0.5 ν , рад 1 – 0.3559 0.202 K = 6 – 1 – 0.5 0 0.5 ν , рад 2 K = 15 F , дБ 0 – 25 – 50 – 75 F , дБ 0 – 0.3559 0.202 – 1 – 0.5 0 0.5 ν , рад 1 – 0.3367 0.221 K = 10 – 1 – 0.5 0 0.5 ν , рад 2 K = 20 – 35 – 70 1 2 – 35 – 70 1 2 – 105 F , дБ – 0.375 0.193 – 105 F , дБ – 0.3367 0.193 Рис. 4 45
D 0.75 0.50 0.25 0 – 5 1 2 K = 2 10 15 10 25 тимальным алгоритмом при обнаружении одиночного сигнала на фоне нормального дельта-коррелированного шума, поэтому АР-алгоритм проигрывает в характеристиках обнаружения, причем проигрыш растет с ростом порядка модели. При появлении переотраженного сигнала ПФ перестает быть оптимальным, поскольку при отсутствии пространственного разрешения двух сигналов происходит их частичная компенсация, что ухудшает обнаружение низковысотных целей над морем. Этот случай иллюстрирует рис. 5, б. Проведенное рассмотрение характеристик обнаружения низколетящих целей показало, что параметрический АР-алгоритм имеет преимущество при квазизеркальном отражении от хорошо проводящей морской поверхности. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Марпл С. Л.-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. 2. Кутузов В. М. Проблемы и перспективы применения параметрических методов обработки радиолокационной информации // Радиоэлектроника в СПбГЭТУ: Сб. науч. тр. Вып. 2 / СПбГЭТУ. СПб. 1996. С. 86–98. 3. Леонтьев В. В. Характеристики радиолокационного рассеяния морских объектов: Учеб. пособие / СПбГЭТУ "ЛЭТИ". СПб., 1999. 4. Кутузов В. М. Пространственная авторегрессионная обработка сигналов в радиолокационных станциях с механическим сканированием антенны // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2002. № 2. С. 79–84. V. M. Kutuzov, Nguyen Van Nam N = 32; hц = 5 м SPATIAL AUTOREGRESSIVE PROCESSING OF SIGNALS IN DETECTING LOW-ALTITUDE TARGETS ABOVE THE SEA SURFACE The possibility of autoregressive signal processing in radio-location antenna receiving array for detection low-flying targets is considered. Investigations are carried out for the quasi-mirror reflection case when the antipode has a target-liked form. Detection characteristics for low-altitude point targets are resulted. Radio location, autoregressive algorithm, model order, detection characteristics, frequency estimation Статья поступила в редакцию 15 марта <strong>2006</strong> г. а q , дБ Рис. 5 D 0.75 0.50 0.25 0 – 5 1 10 25 б 2 K = 2 10 15 N = 32; hц = 5 м q , дБ 46
Page 1 and 2: И СЕРИЯ «Радиоэле
Page 3 and 4: ным является довед
Page 5 and 6: 3. Lubin J. A human vision system m
Page 7 and 8: ное число. В качест
Page 9 and 10: Можно показать, что
Page 11 and 12: K 1.8 1.2 0.6 0 - 15 Ортоста
Page 13 and 14: Ряд работ [9]-[13] указ
Page 15 and 16: УДК 621.391.23 В. Н. Смир
Page 17 and 18: априорных данных. В
Page 19 and 20: целях анализа двух
Page 21 and 22: В литературе [1] вст
Page 23 and 24: Таблица 2 N 1 2 3 4 5 10 20
Page 25 and 26: Энерголиния При пе
Page 27 and 28: СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1
Page 29 and 30: ВФ x1 ( n ) x1 ( n − 1) x1 ( n
Page 31 and 32: Стадия автокоррекц
Page 33 and 34: k , дБ η , дБ 2 74 1 - 17 58 2
Page 35 and 36: их систем. Для конт
Page 37 and 38: Следовательно, опр
Page 39 and 40: Если ∆R≪ R0 , что обы
Page 41 and 42: h а Антенна θ 2 θ 1 R 1
Page 43: Сравнение производ
Page 47 and 48: Некооперативные ме
Page 49 and 50: Непараметрические
Page 51 and 52: Для НС наиболее поп
Page 53 and 54: Ту-16 Класс 1 (большо
Page 55 and 56: УДК.621.396 Чинь Суан Ш
Page 57 and 58: z r0 ς В процессе выч
Page 59: Полученное квадрат

2006(â1)

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

2006(â1)