Алгоритмы обработки информации при определении углового положения и распознавания источников шумоподобных сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Перепелкин, Игорь Николаевич

• Перепелкин, Игорь Николаевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Перепелкин, Игорь Николаевич

СОДЕРЖАНИЕ

Список принятых сокращений

Введение

1. Анализ современного состояния развития радиофизических систем

как источников информации

1.1. Анализ широкополосных сигналов

1.2. Анализ дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов

1.3. Проблемы применения сложных дискретно-кодированных сигналов

1.4. Основные понятия, используемые при разработке малозаметных РЛС

1.5. Сигналы малозаметных РЛС, имеющие малую пиковую мощность

Выводы

2. Разработка метода распознавания и определения углового положения

источников излучения шумоподобных сигналов на основе формирования искусственного опорного сигнала

2.1. Моделирование корреляционного метода распознавания сложных дискретно-кодированных сигналов

2.2. Анализ моноимпульсного амплитудного метода определения углового положения источников радиоизлучения и устройств его реализующих

2.3. Разработка метода определения углового положения источников излучения шумоподобных сигналов

2.4. Анализ сущности проблемы неоднозначности измерений в угломерных системах пассивной локации и возможные пути ее решения

2.5. Разработка алгоритма распознавания-отождествления шумопо-

добных сигналов

Выводы

3. Моделирование элемента фазированной антенной решетки на основе

численных методов вейвлет-анализа

3.1. Функциональная схема программного комплекса моделирования элемента ФАР

3.2. Разработка методики решения интегральных уравнений численными методами вейвлет - анализа

3.3. Применение интервальных вейвлетов

3.4. Оценка эффективности полу ортогональных и ортогональных вейвлетов при решении интегральных уравнений

3.5. Математическое моделирование элементов ФАР. Численные результаты

3.6. Кратномасштабный временной метод

3.7. Постановка задачи

3.8. Моделирование подобластей в кратномасштабном временном анализе

3.9. Результаты моделирования

Выводы

Заключение

Список литературы

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АС — антенная система;

АЦП — аналого-цифровой преобразователь;

ГПП — генератор псевдослучайной последовательности;

ДКП — дискретно-кодированные последовательности;

ДКС — дискретно-кодированные сигналы;

ДН — диаграмма направленности;

ДХ — дискриминаторная характеристика;

ПРИ — источники радиоизлучения;

ЛПД — лавинно-переходные диоды;

ЛЧМ — линейно-частотная модуляция;

МИЧ — мгновенное измерение частоты;

МП — моноимпульсный пеленгатор;

МРЛС — малозаметные РЛС;

ПАКФ — периодическая автокорреляционная функция;

ПВО — противовоздушная оборона;

ПК — правило кодирования;

ПРЛ — пассивная радиолокация;

ПСП — псевдослучайные последовательности;

ПШ — псевдошумовые;

РЛС — радиолокационная станция;

РР — радиоразведка;

РСН — равносигнальное направление;

РТР — радиотехническая разведка;

РТС — радиотехническая система;

РЭС — радиоэлектронные средства;

СВН — средства воздушного нападения;

С ДКС — сложный дискретно-кодированный сигнал;

СГТРЛ — система пассивной радиолокации;

СШС - сложные широкополосные сигналы;

УС — угломерные системы;

ФМ — фазовая манипуляция;

ФАР - фазированная антенная решетка;

ШРЛС — шумовая РЛС;

ЭВ — электронная война;

ЭПР — эффективная поверхность рассеивания;

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы обработки информации при определении углового положения и распознавания источников шумоподобных сигналов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В последние годы все более широкое применение находят радиофизические методы активного и пассивного зондирования различных сред и объектов. При активном зондировании обработка информации реализуется на основе применения квазидетерменированных сигналов. При этом качественные показатели распознавания целей и измерения угловых координат зависят от энергии сигнала. Иначе обстоит дело при пассивном зондировании (наблюдении), когда имеет место априорная неопределенность относительно частотно-временных характеристик наблюдаемых сигналов. В этом случае качественные показатели распознавания целей и измерения их угловых координат зависят не от энергии, а от пиковой мощности сигнала. Острота проблемы возросла после создания в последние десятилетия малозаметных радиолокационных станций (МРЛС). В отличие от традиционных РЛС они излучают сложные дискретно-кодированные сигналы, имеющие большую длительность и малую пиковую мощность. Эти сигналы по сути дела являются шумоподобны-ми. Существенный вклад в разработку и исследование алгоритмов измерения угловых координат и распознавания шумоподобных сигналов внесли И.Н. Амиантов, В.В. Караваев, Н.Е. Кириллов, Ю.Б. Нечаев, В.Г. Радзиевский, В.В. Сазонов, В.И. Тихонов, Я.Д. Ширман и др. Тем не менее, существующие методы и алгоритмы обработки информации обычными способами при пассивном наблюдении оказываются малоэффективными. Необходимо создание новых методов анализа и статистической обработки сигналов на фоне помех, а также разработка методов и алгоритмов обработки информации, получаемой при пассивном наблюдении.

В связи с этим актуальной является задача разработки новых радиофизических методов и алгоритмов обработки информации, позволяющих пеленговать и распознавать сигналы с малой пиковой мощностью пассивными средствами. Необходимо отметить еще одну проблему, а именно: реализация новых

разработанных методов требует создания новых малогабаритных антенн. Изначально решение указанной проблемы возможно только на основе применения современных технологий моделирования.

Проведенный краткий анализ дает основание считать тему диссертации актуальной.

Цель диссертационного исследования: совершенствование методов и алгоритмов обработки информации в системах и средствах пассивного наблюдения источников излучения.

Для достижения поставленной цели сформулирована научная задача, а именно: разработка и исследование методов и алгоритмов обработки информации при определении углового положения и распознавании источников шумо-подобных сигналов.

Задачи диссертационного исследования:

1. Провести анализ современного состояния развития радиофизических систем как источников информации для средств пассивной радиолокации.

2. Разработать методы и алгоритмы обработки информации при определении углового положения источников излучения сложных дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов, на основе формирования специального искусственного опорного сигнала, синтезированного в работе.

3. Разработать алгоритмы распознавания-отождествления сложных дискретно-кодированных сигналов.

4. Разработать практические рекомендации по аппаратурной реализации полученных методов и алгоритмов обработки информации.

Совокупность указанных задач и определяет в основном структуру и содержание данной диссертационной работы.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Метод распознавания и определения углового положения источников радиоизлучения шумоподобных сигналов на основе формирования синтезированного искусственного опорного сигнала.

2. Метод отождествления результатов измерений в многопозиционных системах пассивного наблюдения по автокорреляционным функциям шумоподобных сигналов.

3. Алгоритм распознавания-отождествления шумоподобных сигналов в многопозиционных системах пассивной радиолокации.

4. Результаты моделирования элементов фазированных антенных решеток для моноимпульсного пеленгатора источников радиоизлучения шумоподобных сигналов.

Научная новизна работы и её теоретическое значение:

1. Предложен и запатентован новый способ формирования искусственного опорного сигнала.

2. Разработан метод определения углового положения источников радиоизлучения (ИРИ), основанный на новом способе формирования искусственного опорного сигнала.

3. Предложен метод отождествления результатов измерений в многопозиционных системах пассивной радиолокации по автокорреляционным функциям сигналов.

4. Получен алгоритм распознавания-отождествления шумоподобных сигналов в многопозиционных системах пассивной радиолокации.

5. Сформулированы практические рекомендации по аппаратурной реализации предложенных методов и алгоритмов обработки информации.

Практическая значимость результатов исследования

Предложенный новый способ формирования искусственного опорного сигнала обеспечивает зависимость качественных показателей обнаружения и пеленгования ИРИ шумоподобных сигналов не от пиковой мощности, а от их энергии. В конечном итоге разработанные методы и алгоритмы позволяют MPJIC сделать заметными.

Результаты моделирования фазированных антенных решеток (ФАР) с применением кратномасштабного временного метода позволяют разработать практические рекомендации по их построению с целью существенного снижения массы и габаритов антенной системы средств пассивной радиолокации (ПРЛ). Это очень важно для аппаратурной реализации пеленгатора с корреляционным алгоритмом. Показано, что использование кратномасштабного метода по сравнению с традиционным конечно-разностным позволяет увеличить вычислительную скорость и снизить необходимый объем памяти специализированного вычислительного устройства. Разработанная модель позволяет моделировать ФАР в соответствии с требованиями потребителей.

Внедрение результатов диссертационного исследования в средства ПРЛ может повысить их эффективность, что имеет важное значение.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечена корректностью постановки задач, всесторонним анализом возможных вариантов их решения на основе использования многочисленных литературных источников.

Результаты моделирования фазированных антенных решеток, выполнен-нных по технологии десятислойного печатного монтажа, проверены на реальном устройстве WLAN фирмы Siemens. Все результаты моделирования практически совпали с полученными традиционным конечно-разностным методом.

Полученные новые научные результаты имеют ясную физическую трактовку и не противоречат общепринятым представлениям. Кроме того, в частных или предельных случаях они совпадают с уже известными.

Апробация результатов исследования. Основные теоретические положения и практические результаты докладывались и обсуждались на XIII (2007 г.) и на XIX (2013 г.) международных научно-технических конференциях «Радиолокация, навигация, связь» (К1ЛчГС*2007), (11ЬМС*2013) в Воронеже, XXV (2007 г.), Всероссийском симпозиуме «Радиолокационное зондирование природных сред» в Санкт-Петербурге, на международной научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Инновационные исследования в сфере критических технологий» в Белгороде в 2007 г., на Всероссийской молодежной конференции «Теория и практика системного анализа» в Белгороде в 2012 г., и на Международной молодежной конференции «Прикладная математика, управление и информатика» в Белгороде в 2012 г.

Личный вклад автора в проведённое диссертационное исследование

состоит в следующем. Основные научные результаты получены лично автором, о чем свидетельствуют публикации без соавторов [1, 4 - 7], в том числе в журнале из перечня ВАК [1 - 3]. Некоторые научные результаты получены в соавторстве [8-12]. Результаты полученные соавторами играют хотя и важную, но вспомогательную роль в рамках решения основных задач диссертационного исследования и на защиту не выносятся, они служат лишь научной основой для разработки и исследования методов и алгоритмов обработки информации. Положения, выносимые на защиту, сформулированы лично автором.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 3 работы в журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ. Получены 2 патента и 2 свидетельства об отраслевой реализации разработок.

Структура и объем диссертационной работы. Работа состоит из введения, 3 глав, заключения и списка использованных источников из 97 наименований. Содержание работы изложено на 96 листах машинописного текста, иллюстрируется 21 рисунком и 2 таблицами.

В первой главе проанализировано современное состояние развития радиотехнических систем как источников информации для средств радиотехнической разведки.

Отмечается, что современным этапом развития радиотехнических систем явилось создание МРЛС, использующих сложные дискретно-кодированные (шумоподобные) сигналы. Показано, что применяемые методы и алгоритмы обработки информации в средствах РТР не позволяют решать задачи обнаружения, а, следовательно, и пеленгования. Это связано с большой длительностью используемых в передатчиках шумоподобных сигналов и их малой пиковой мощностью.

Для решения проблем обработки информации необходима разработка новых методов и алгоритмов, принципиально отличающихся от традиционных.

Вторая глава посвящена разработке метода распознавания и пеленгования источников излучения сложных дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов на основе формирования искусственного опорного сигнала.

В отличие от традиционных методов и алгоритмов пеленгования ИРИ, дискриминаторные характеристики строятся не по результатам обработки сигналов (напряжений) непосредственно с выхода антенн, а по результатам обра-

ботки автокорреляционных функций, поступающих с двухканальных приемников.

В третьей главе разработаны практические рекомендации по технической реализации полученных методов и алгоритмов обработки информации. Для аппаратурной реализации разработанного измерителя угловых координат с корреляционным алгоритмом число антенн необходимо удвоить, что приводит к увеличению веса и габаритов антенной системы в целом. Актуальной является задача разработки легких, малогабаритных, фазированных антенных решеток.

В заключении сделано обобщение научных результатов и представлены рекомендации на проведение дальнейших исследований.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ РАЗВИТИЯ РАДИОФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ КАК ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ

Решение целого ряда узловых проблем развития радиотехнических систем различного назначения привело к идее сложных широкополосных сигналов (СШС). Такие сигналы позволяют обеспечить одновременное точное измерение скорости и высокое разрешение по дальности, увеличить дальность обнаружения целей при ограничениях на пиковую мощность передатчика. Дальнейшим этапом развития радиотехнических систем явилось создание в конце прошлого столетия малозаметных РЛС (МРЛС). В средствах радиотехнической разведки (РТР) возникла проблема не только анализа сигналов МРЛС, но и проблема их обнаружении. Это связано с большой длительностью используемых в передатчиках шумоподобных сигналов и их малой пиковой мощностью, работой МРЛС в непрерывном или квазинепрерывном режиме.

Для решения задачи диссертационного исследования необходимо провести анализ указанных вопросов.

В связи с этим задача анализа основных проблем развития основных проблем развития современных радиофизических систем является актуальной.

1.1. Анализ широкополосных сигналов

Анализ проведем, воспользовавшись результатами работы В.Е. Гантмахера [8]. Первая проблема встала на пути развития радиолокационных систем. Она заключалась в, казалось, неразрешимых противоречиях между требованиями высокой разрешающей способности по дальности и дальностью обнаружения целей в импульсных РЛС, желанием обеспечить одновременное точное измерение скорости и высокое разрешение по дальности, увеличить дальность обнару-

жения целей при ограничениях на пиковую мощность передатчика. Оригинальное решение перечисленных противоречий было предложено Ф. Вудвордом [7].

Он показал, что форма сигнала является дополнительным параметром при разработке радиолокатора. Длительность сигнала может быть выбрана настолько большой, насколько это необходимо для обеспечения энергетических требований при фиксированной пиковой мощности передатчика, а разрешение по дальности и точность измерений определяются шириной полосы частот сигнала. Они обеспечиваются путем сжатия импульса на приемной стороне. Таким образом, Ф. Вудворд сформулировал два основополагающих принципа:

1. Зондирующий импульс радиолокатора должен иметь сложную внутреннюю структуру, т.е. произведение эффективной полосы частот Б радиосигнала на его длительность Т должно быть существенно больше единицы:

РТ»1 (1.1)

2. Принцип сжатия импульса. Внутренняя структура зондирующего сигнала должна быть такой, чтобы допускать на приемной стороне сжатие распределенного во времени сигнала в короткий импульс, соответствующий полосе Б,

Сигналы, удовлетворяющие этим двум требованиям, получили название сложных широкополосных сигналов.

Другая проблема связана с развитием систем передачи информации. Здесь возник конфликт между желанием, с одной стороны, передать с предельной скоростью как можно больше информации и, с другой стороны, обеспечить высокую достоверность приема. Принципиальное разрешение этого противоречия принадлежит К. Шеннону [40], который ввел понятие пропускной способности канала С и показал:

С = ^1оё2(1 + Ж), (1.2)

где: F- полоса частот, отводимая для передачи информации, С

Т

, S и N -

мощности сигнала и шума, соответственно.

Основополагающий вывод из (1.2) состоит в том, что теоретически информацию по каналу можно передавать с любой скоростью, не превышающей С, с любой заданной достоверностью. На языке кодирования это означает следующее: пусть информационное сообщение состоит из к бит. Если вместо к бит передать п (п>к), то п-к бит составляют избыточное кодирование, которое можно использовать для обнаружения и исправления ошибок. Скорость передачи информации при этом падает в п/к раз, а достоверность приема - увеличивается. Наращивая избыточность кодирования (уменьшая скорость передачи) теоретически достоверность передачи информации можно сделать как угодно высокой.

Следует заметить, что при S/N «1 формула (1.2) преобразуется к (1.1). Действительно, соотношение (1.2) можно переписать в следующем виде:

При S/N «1 левая часть равенства устремляется к бесконечности, что равносильно (1.1). Таким образом, применение сложных шумоподобных сигналов позволяет обеспечить теоретически любую достоверность передачи информации.

Отсюда следует еще одно очень важное качество радиотехнических систем со сложными широкополосными сигналами - способность работать «под шумами» (S «N). С одной стороны - это скрытность работы РТС, с другой -возможность уплотнения действующих каналов связи и передачи информации

Итак, наиболее серьезные проблемы радиолокации, передачи информации и связи решаются применением сложных широкополосных сигналов. Идеи,

= FT

(1.3)

[4].

изложенные в [7, 40, 55], оказались настолько заманчивыми и конструктивными, что определили направление научных исследований ученых всего мира на несколько десятилетий вперед. Появились десятки фундаментальных работ по анализу, синтезу, формированию и обработке СШС, не считая многочисленных публикаций в научно-периодических изданиях. Это фундаментальные монографии следующих авторов:

♦ в области радиолокации: Я.Д. Ширман и В.Н. Голиков, В.В. Караваев и В.В. Сазонов, Д.Е. Вакман, Ч. Кук и М. Бернфельд, М.Б. Свердлик, В.И. Винокуров [4,6,15,28,41,13];

♦ в области связи: И.М. Амиантов, JI.E. Варакин, Н.Т. Петрович и М.К. Раз-махнин, В.Б. Пестряков, Н.И. Смирнов, Н.Г. Дядюнов и А.И. Сенин, Дж. Дж. Стиффлер, Дж. Спилкер [1,5,21,31,32,22];

♦ в области радиомониторинга и радиотехнической разведки: В.Г. Радзиев-ский и A.A. Сирота, С.З. Кузьмин, A.M. Рембовский, В.Б. Авдеев, С.А. Вакин и Х.Н. Шустов, B.C. Кондратьев, Ю.П. Мельников [25,26,27,14,28];

♦ в области помехоустойчвого кодирования: А.П. Удалов и Б.А. Супрун, К.А. Мешковский и Н.Е. Кириллов, Д.А. Хаффмен, А. Гилл, Э. Берли-кэмп, У. Питерсон и Э. Уэлдон, Т. Касами, Ф.Дж. Мак-Вильяме и Н.Дж. Слоен [3,9,12,19,24,36,39];

♦ общетеоретические монографии: С. Голомб, В.И. Тихонов, Р. Турин, J1. Фрэнке, Г.И. Тузов, Х.Ф. Хармут, A.M. Трахтман и В.А. Трахтман, В.П. Ипатов [11,33,34,35,37,38,40,62].

Это далеко не полный перечень ученых, стоящих у истоков новой науки -теории и практики сложных широкополосных сигналов. Основные теоретические положения этой науки сформировались к концу семидесятых и началу восьмидесятых годов, затем начался этап бурного внедрения СШС в различные отрасли техники.

1.2. Анализ дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов

Широкое применение получили дискретно-кодированные сигналы (ДКС), в которых манипулируемые параметры (амплитуда, фаза и частота) изменяются через строго фиксированные интервалы времени (такты). Такие сигналы формируются и обрабатываются на базе современной цифровой вычислительной техники. Закон изменения манипулируемого параметра в ДКС задается дискретно-кодированными последовательностями (ДКП), которые полностью определяют свойства ДКС и часто отождествляются с ними. Поэтому внимание исследователей СШС оказалось сфокусированным на анализе, синтезе и обработке ДКП.

Известны последовательности Баркера, Хаффмена, Зингера, Голда, Каса-ми, Холла, Фрэнка, Велти, Костаса и др., в которых правило кодирования (ПК) отождествляется с фамилией его автора или автора разностного множества, положенного в основу ПК.

Часто название ДКП (ПК) определяет принцип их формирования: последовательности символов Лежандра и Якоби, последовательности степенных вычетов, последовательности бент-функций, последовательности на основе разностных множеств, сбалансированных на определенное число уровней, линейные рекуррентные последовательности, составные последовательности и т.д.

Иногда название ДКП (ПК) определяет их приоритетная качественная характеристика: последовательности с идеальной периодической автокорреляционной функцией, ортогональные, квазиортогональные, трансортогональные, максимально трансортогональные, оптимальные по минимаксному или по какому-либо другому критерию, локально-оптимальные, со свойством «не более гт совпадений», с минимальной апериодичностью, псевдослучайные, шумопо-добные последовательности, периодические, импульсные, регулярные, нерегулярные импульсные последовательности и т.д.

Достаточно распространенным классификационным признаком является набор символов, из которых состоит ДКП: двоичные, троичные, многоуровневые, многофазные последовательности и т.д.

Такое разнообразие ДКП обусловлено постоянно расширяющейся областью их применения.

В системах радиолокации, гидролокации, навигации, связи и передачи информации применение ДКП для формирования сложных широкополосных и сверхширокополосных сигналов в качестве манипулирующих последовательностей позволило разрешить противоречие между разрешающей способностью и дальностью действия систем, повысить их помехоустойчивость и электромагнитную совместимость, повысить эффективность использования радиодиапазона за счет кодового разделения каналов, улучшить экологию в зоне действия радиоизлучателей за счет уменьшения пиковой мощности излучения, создать спутниковые системы радиолокации, радионавигации и связи, обеспечив наблюдение, определение координат и передачу информации в любую точку нашей планеты, в том числе на подвижные объекты, находящиеся на суше, в море, в воздухе или космосе, осуществить скрытную локацию и связь с помощью шумоподобных сигналов и многое другое.

В вычислительных системах ДКП позволяют повысить быстродействие и точность вычислений. Их применяют в качестве псевдослучайных последовательностей для имитационного моделирования, решения задач методом Монте-Карло, кибернетической диагностики сложных сетей и систем, встроенного тестового контроля, защиты от несанкционированного доступа, обеспечения связи в вычислительных сетях и многое другое.

В системах автоматики и телемеханики применение ДКП позволяет строить высокоэффективные кодеры и декодеры, контролирующие, обнаруживающие и исправляющие ошибки, автоматически передавать телеметрическую информацию с территориально-распределенных датчиков-измерителей с помощью самосинхронизирующихся кодовых последовательностей, обеспечив

сколь угодно высокую достоверность и криптостойкость передачи информации и многое другое.

Даже столь неполный перечень полезных качеств, привносимых ДКГТ в системы различного назначения, позволяет убедиться в актуальности исследования вопросов анализа, синтеза и обработки ДКП.

Под анализом понимается расчет параметров ДКП, сформированных по заданному правилу кодирования. Несмотря на кажущееся обилие известных ДКП, все они отличаются друг от друга не только правилом и мощностью кодирования, обозначенными выше квалификационными признаками, но и рядом существенных параметров (характеристик): периодом (длиной), пик-фактором, степенью уравновешенности, функцией неопределенности, автокорреляционными и взаимнокорреляционными функциями и т.д.

Синтез заключается в поиске новых правил кодирования или деформации известных ПК для достижения заданных пороговых значений параметров ДКП.

1.3. Проблемы применения сложных дискретно-кодированных сигналов

Строго говоря, далеко не все ДКП являются шумоподобными (псевдослучайными), а только те из них, которые удовлетворяют, как минимум, трем критериям случайности: уравновешенность, свойство серий и свойство корреляции. В системах вычислительной техники, например, ДКП используют в основном для имитации случайных процессов [20]. Здесь требования к ПСП по многим критериям случайности довольно жесткие. В радиотехнических системах за редким исключением приоритетным требованием является квазиортогональность автокорреляционной функции. Например, троичные последовательности с идеальной периодической автокорреляционной функцией или бинарные последовательности Баркера не являются уравновешенными и не удовлетворяют свойству серий. Двоичные последовательности с одноуровневой

ПАКФ на основе разностного множества Зингера и двоичные последовательности со свойством «не более одного совпадения», также не являются уравновешенными, имеют пик-фактор, превышающий двойку, но относятся к нерегулярным импульсным последовательностям с псевдослучайным распределением импульсов на периоде (длине) последовательности. Тем не менее, все перечисленные последовательности являются наиболее популярными в РТС с шумопо-добными сигналами. Поэтому вопрос синтеза шумоподобных сигналов в монографии рассматривается в самом широком смысле: синтез дискретно-кодированных последовательностей с заданными ограничениями на уровень боковых лепестков корреляционной функции, уравновешенность и пик-фактор.

Проблемы анализа порождаются многообразием применений ДКП и известных правил кодирования. С одной стороны, многие ДКП имеют четко ориентированную прикладную направленность, что приводит к оптимизации конкретного параметра, зачастую в ущерб другим. Желание расширить область применения ДКП заставляет разработчиков проводить анализ возможности оптимизации других параметров с другим набором приоритетов в рамках данного или несколько деформированного ПК. С другой стороны, такой анализ оказывается затруднительным из-за множественных подходов к математическому описанию ПК, - проблемно-ориентированный математический аппарат вызывает трудности в оптимизации параметров, существенных для смежных областей применения.

Проблемы синтеза сконцентрированы в констатации того факта, что за последнее тридцатилетие нет ни одной отечественной или зарубежной публикации о новом регулярном правиле кодирования наиболее популярных двоичных или троичных ДКП. Основное содержание исследований в этой области сосредоточено на уточнении свойств известных ДКП, расширении мощности известных ПК и областей применения ДКП. Это свидетельствует прежде всего о том, что возможности известных методов синтеза исчерпаны, а новых нет.

В связи с бурным развитием вычислительной техники и элементной базы цифровой техники изменилась концепция проектирования цифровых вычислительных устройств. От аппаратных методов разработчики перешли к программно-алгоритмическим методам создания универсальных перепрограммируемых проблемно-ориентированных процессоров.

Кроме того, большинство известных и рассматриваемых в настоящей работе правил кодирования дискретно-кодированных последовательностей определены над простыми и расширенными полями Галуа. В основе построения таких полей лежат неприводимые полиномы. Проблемой является отсутствие регулярных правил и алгоритмов формирования глобального множества неприводимых (примитивных) полиномов произвольной степени.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Перепелкин, Игорь Николаевич, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. — М.: Сов. Радио, 1971. —416 с.

2. Булычев Ю.Г., Таран В.Н. Инвариантно-групповой метод отождествления пеленгов целей в триангуляционных многопозиционных системах пассивной локации. //Радиотехника и электроника, 1987, вып.4.

3. Бэрлекэмп Э. Алгебраическая теория кодирования. — М., 1971. — 477 с.

4. Вакман Д.Е. Сложные сигналы и принцип неопределенности в радиолокации: — М.: Сов. радио, 1965. — 304 с.

5. Варакин Л.Е. Теория систем сигналов. — М:, 1978. — 304 с.

6. Винокуров В.И., Ваккер РА. Вопросы обработки сложных сигналов в корреляционных системах. М.: Сов. радио, 1972.

7. Вудворд Ф.М. Теория вероятности и теория информации с применением в радиолокации. — М., 1955.

8. Гантмахер В.Е., Быстров Н.Е., Чеботарев Д.В. Шумоподобные сигналы. Анализ, синтез, обработка - СПб.: Наука и Техника, 2005.-400 е.: ил.

9. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация.: Пер. с англ. — М.: Мир, 1985. —509 с.

10. Давлеткалиев Р.К. Разработка алгоритмов обработки информации в многопозиционных угломерных системах с применением быстрого спектрального анализа сигналов.: дис. к.т.н.// БелГУ.- Белгород.: 2005.-133 с.

11. Ипатов В.П. Периодические дискретные сигналы с оптимальными корреляционными свойствами. — М.: Радио и связь, 1992. — 152 с.

12. Касами Т. и др. Теория кодирования. — М., 1978. — 576 с.

13. Караваев В.В., Сазонов В.В. Статистическая теория пассивной локации. -М.: Радио и связь, 1987.

14. Кузьмин С.З. Основы теории цифровой обработки радиолокационной информации. - М.: Сов. радио, 1974.

15. Кук Ч., Бернфельд М. Радиолокационные сигналы: Пер. с англ./Под ред. B.C. Кельзона. — М:, 1971. —568 с.

16. Кравцова О.С., Перепелкин И.Н., Терешко В.М., Травин Г.А., Травин М.Г. Обнаружение и анализ сигналов малозаметных PJIC. // Радиолокация, навигация, связь (RLNC*2007): сб. докл. XIII междунар. научн.-тех. конф.- Воронеж, 2007, - Т.2. - С. 1667-1676.

17. Кравцова О.С. Разработка методов и алгоритмов обработки шумоподобных сигналов в многопозиционных системах.: дис. к.т.н.// БелГУ.- Белгород.: 2006.-193 с.

18. Леонов А.И., Фомичев К.И. «Моноимпульсная радиолокация», изд. «Советское радио», Москва-1970г.

19. Мак-Вильямс Ф. Дж., Слоэнн Дж. А. Теория кодов, исправляющих ошибки: Пер с англ. /Под ред. Л.А. Бассалыго. — М., 1979. — 744 с.

20. Морская радиолокация.//Под ред. В.И. Винокурова. — Л.: Судостроение, 1986 — 256 с.

21. Петрович Н.Г., Размахнин М.К. Системы связи с шумоподобными сигналами. — М., 1969. — 232 с.

22. Пестряков В.Б., Афанасьев В.П., Гурвиц В.Л. и др. Шумоподобные сигналы в системах передачи информации. — М, 1973. — 424 с.

23. Поленова Ю.Е. Разработка методов и алгоритмов обработки информации на основе совместного использования пространственных, временных и частотных параметров сигналов.: дис. к.т.н.// БелГУ- Белгород.: 2006174 с.

24. Питерсон У., Уэлдон Э. Коды, исправляющие ошибки. — М., 1976. — 594 с.

25. Радзиевский В.Г., Сирота A.A. Информационное обеспечение радиоэлектронных систем в условиях конфликта. - М - ИПРЖ, 2001.

26. Радзиевский В.Г., Сирота A.A. Теоретические основы радиоэлектронной разведки. - М.: Радиотехника, 2004. - 431 с.

27. Радзиевский В.Г., Сирота A.A. Современная радиоэлектронная борьба. -М.: Радиотехника, 2006. -

28. Радиомониторинг: задачи, методы, средства / под ред.А.М. Рембовского -М.: Горячая линия - Телеком, 2009.

29. Свердлик М.Б. Оптимальные дискретные сигналы: — М.: Сов. радио, 1975. —200 с.

30. Слипченко В.И. Войны нового поколения: дистанционные бесконтактные. - М.: OJIMA - ПРЕСС Образование, 2004.

31. Спилкер Дж. Цифровая спутниковая связь: Пер. с англ. /Под ред. В.В. Маркова. — М., 1979. — 592 с.

32. Стиффлер Дж. Дж. Теория синхронной связи: Пер. с англ. /Под ред. Э.М. Габидулина. — М., 1975. — 488 с.

33. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. — М:, 1966. — 678 с.

34. Трахтман A.M., Трахтман В.А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. — М., 1975. — 208 с.

35. Тузов Г.И. Статистическая теория приема сложных сигналов. — М:, 1977.

— 400с.

36. Удалов А.П., Супрун Б.А. Избыточное кодирование при передаче информации двоичными кодами. — М., 1964.. — 267 с.

37. Френкэ Р. Теория сигналов. — М., 1974. — 344 с.

38. Хармут Х.Ф. Передача информации ортогональными функциями. — М, 1975. — 272 с Y.Meyer, Wavelets: Algorithms and Applications. Philadelphia: SI AM, 1993.

39. Хаффмен Д. Синтез линейных цепей последовательного декодирования // В кн. Теория передачи сообщений. — М.: ИЛ, 1957.

40. Цифровые методы в космической связи /Под ред. С. Голомба. — М, 1969.

— 271 с.

41. Шеннон К. Математическая теория связи. В кн. К. Шеннон. Работы по теории информации и кибернетике: Пер. с англ. /Под ред. Д.А. Добруши-на, О.Б. Лупанова. — М.: ИЛ, 1963.

42. Ширман Я.Д., Голиков В.Н. Основы обнаружения радиолокационных сигналов и измерения их параметров. — М., 1963.

43. Albanese, D. F., i.Pseudo-Random Code Waveform Design Tradeoffs for CW Radar Applicationslf, Proceedings RADAR-77, IEE Conference Publication 155, pp. 482-487.

44. Bar-Shalom Y. and Li X., Multitarget Multisensor Tracking: Principles and Techniques. YBS Publishing, Storrs, CT, 1995.

45. Bar-Shalom Y. and Pattipati K.R., VARDAT 2.0 — VARiable dimension Data Association for Tracking. YBS Publishing, 1998.

46. Baum С. E., "The singularity expansion method," in Transient Electromagnetic Fields, L. B. Felsen (Ed.). New York: Springer-Verlag, pp. 130-176, 1976.

47. Brick, D.B. and Galejs, J., i.Radar Interference and its Reductionlc, The Sylva-nia Technologist, Vol. 11, No. 3, July 1958, pp. 96-108; reprinted in Johnston, S.L., Radar Electronic Counter-Countermeasures, Boston, Artech House, 1979.

48. Bultheel A.. Wavelets with applications in signal and image processing. Academic Press, Boston, 2002.

49. Bushyager N. and Tentzeris M., "Composite Cell MRTD Method for the Efficient Simulation of Complex Microwave Structures", Proc. of the 2003 IEEE European Microwave Symposium, 1.77-80, Munich, Germany, October 2003.

50. Burgos-Garcia M., Sanmartin-Jara J., iaA LPI Tracking Radar System Based on Frequency Hoppingle, Proceedings, IRS'98, International Radar Symposium, Munich Germany, 15-17 September 1998, vol. I,pp. 151-159.

51. Carriere R. and Moses R. L., "High resolution radar target modeling using a modified Prony estimator," IEEE Trans. Antennas Propagat., Vol. 40, pp. 1318, Jan. 1992.

52. Chui C.K.. An Introduction to Wavelets, volume 1 of Wavelet Analysis and its Applications. Academic Press, Boston, 1992.

53. Chui C. K., An Introduction to Wavelets. Boston: Academic Press, 1992.

54. Chui C. K., Wavelets: A Mathematical Tool for Signal Analysis. Philadelphia: SIAM, 1997.

55. Costas J.P. Poisson, Shannon and the Radio Amateur. IRE Proa, December. 1959.

56. Craig, S. E., Fishbein, W., and Rittenbach, O. E., i.Continuous-Wave Radar with High Range Resolution and Unambiguous Velocity Determination" in IRE Trans. Mil Electronics, vol. MIL 6, No. 2, April 1962, pp. 153-161; reprinted in Barton, D. K., RADARS Vol. 7, CW and Doppler Radar, Boston: Artech House, 1978, pp. 75-81.

57. Daubechies I., Ten Lectures on Wavelets. CBMS-NSF series in Applied Maths #61, Philadelphia: SIAM, 1992.

58. Deb S., Yeddanapudi M., Pattipati K.R., Bar-Shalom Y., A Generalized S-D Assignment Algorithm for Multisensor-Multitarget State Estimation. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 33, No 2, pp. 523538, April 1997.

59. Detlefsen, J, Schmidhammer, E., and Troll, T., ¡.Collision Warning Radar using PN-Code-Modulation and Wavefront Reconstructionlv, Proceedings IRS'98, International Radar Symposium, Munich Germany, 15-17 September 1998, vol. I, pp. 363-370.

60. Dogaru T. and Carin L., "Application of Haar-wavelet-based multiresolution time-domain schemes to electromagnetic scattering problems," IEEE Trans. Antennas Prop., (50), pp.774-784, June 2002.

61. Golik W. L., "Wavelet packets for fast solution of electromagnetic integral equations," IEEE Trans. Antennas Propagat., (46), pp.618-624, 1998.

62. Golomb S.M. Shift register sequences // Holden-Day Inc. — 1967.

63. Goswami J. C., Chan A. K., and Chui C. K., "An application of fast integral wavelet transform to waveguide mode identification," IEEE Trans. Microwave Theory Tech., (43), 655-663, 1995.

64. Goswami J. C., Chan A. K., and C. K. Chui, "On solving first-kind integral equations using wavelets on a bounded interval," IEEE Trans. Antennas Prop-agat., (43), pp.614-622, 1995.

65. Goswami J. C., Chan A. K., and C. K. Chui, "On a spline-based fast integral wavelet transform algorithm," in Ultra-Wideband Short Pulse Electromagnetics 2, H. L. Bertoni, L. Carin, L. B. Felsen, and S. U. Pillai, (eds.). New York: Plenum Press, pp.455^63, 1995.

66. Goswami J. C., "An application of wavelet bases in the spectral domain analysis of transmission line discontinuities," Int. J. of Num. Modeling, (11), pp.4154, 1998.

67. Goswami J. C. and Chan A. K., Fundamentals of Wavelets: Theory, Algorithms, and Applications. New York: John Wiley, 2002.

68. Harrington R. F., Time-Harmonic Electromagnetic Fields. New York: McGraw Hill, 1961.

69. Horton, B.M., i.Noise Modulated Distance Measuring Systemin, Proc. IRE, Vol. 47, No. 5, May 1959; reprinted in Barton, D. K., RADARS Vol. 7, CW and Doppler Radar, Boston: Artech House, 1978, pp. 97-106.

70. Hurst M. P. and Mittra R., "Scattering center studies via Prony's method," IEEE Trans. Antennas Propagat, Vol. 35, pp.986-988, Aug. 1987.

71. IEEE/ANSI Standard Radar Definitions, IEEE/ANSI Std. 686.

72. Johnston, S. L., i.LPI Radars: Their use as CESMS: a New Category of Radar ECCMlo, Proceedings NATO SET LPI Symposium, Warsaw, Poland, April 23-25, 2001, paper No. 16.

73. Kim H. and Ling H., "Wavelet analysis of radar echo from finite-size target," IEEE Trans. Antennas Propagat., Vol. 41, pp.200-207, Feb 1993.

74. Lee Jim P.Y., i.Interception of LPI Radar Signals,lp DREO Technical Note # 91-23, Defence Research Establishment Ottawa, Department of National Defence, Canada, Ontario, Nov, 1991.

75. Liu Gousui, ioThe Analysis and Design of Modern Low Probability of Intercept Radar", submitted toCICR™01, October 2001.

76. Liu Guosui, Gu Hong, and Su Weimin, ieDevelopment of Random Signal Ra-darll, IEEE AES Trans. March 1999, pp. 770-777.

77. Lukin, Konstantin A., i.Noise Radar Technology for Short Range Applications" Proceedings International Conference on Radar Systems, RADAR'99, Brest, France, Vol. Oral Sessions, paper Session 2.1 lb.

78. Matlab, The Math Works, 3 Apple Hill Drive, Natick, MA 01760-2098

79. Morgan M. A., "Singularity expansion representations of fields and currents in transient scattering," IEEE Trans. Antennas Propagat., Vol. 32, pp.466^4-73, May 1984.

80. Moghaddar A. and Walton E. K., "Time-frequency distribution analysis of scattering from waveguide cavities," IEEE Trans. Antennas Propagat., Vol. 41, pp.677-680, May 1993.

81. Nevels R. D., Goswami J. C., and Tehrani H., "Semi-orthogonal versus orthogonal wavelet basis sets for solving integral equations," IEEE Trans. Antennas Propagat., (45), pp.1332-1339, 1997.

82. Pan G. W. and Zhu X., "The application of fast adaptive wavelet expansion method in the computation of parameter matrices of multiple lossy transmission lines," IEEE Antennas Propagat. Society Symposium, pp.29-32, June 1994.

83. Popp R.L., Pattipati K.R. and Y.Bar-Shalom, m-best S-D Assignment Algorithm with Application to Multitarget Tracking. Proc. SPIE Conf. Signal and Data Processing of Small Targets, Vol. 3373, April 1998.

84. Reid, M. S., A Millimeter Wave Pseudorandom Coded Meteorological Radar-lo, IEEE Trans. Vol. GE-7 no. 3, July 1969, pp. 146-156, reprinted in Johnston, S. L. Millimeter Wave Radar: Boston, Artech House 1980, pp. 411-422.

85. Roecker J.A., Track Monitoring when Tracking with Multiple 2D Passive Sensors. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 27, No 6, pp. 872-876, November 1991.

86. Roecker J. A., Effectiveness of Track Monitoring with Multiple 2D Passive Sensors. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 27, No 6, pp. 941-945, November 1991.

87. Sarris C. and Katehi L. P. B., "Fundamental gridding-related dispersion effects in multiresolution time-domain schemes," IEEE Trans. Microwave Theory Tech., (49), pp.2248-2257, Dec. 2001.

88. Steinberg B. Z. and Y. Leviatan, "Periodic wavelet expansions for analysis of scattering from metallic cylinders," IEEE Antennas Propagat. Society Symposium, pp.20-23, June 1994.

89. Taflove A., Computational Electrodynamics. Norwood, MA: Artech House, 1995.

90. Tentzeris E. M., Cangellaris A., Katehi L. P. B., and Harvey J., "Multiresolution Time-Domain (MRTD) Adaptive Schemes Using Arbitrary Resolutions of Wavelets," IEEE Trans. Microwave Theory Tech., (50), pp.501-516, Feb. 2002.

91. Tentzeris E., Harvey J. and Katehi L. P. B., "Time Adaptive Time-Domain Techniques for the Design of Microwave Circuits", IEEE Microwave and Guided Wave Letters, (9), pp.96-98, 1999.

92. Tsui J.B.Y., Microwave Receivers With Electronic Warfare Applications, Wiley, New York, 1986.

93. Wang G., Pan G. W., and Gilbert В. K., "A hybrid wavelet expansion and boundary element analysis for multiconductor transmission lines in multi-layered dielectric media," IEEE Trans. Microwave Theory Tech., (43), pp.664675, March 1995.

94. Wiley R.G., Electronic Intelligence: The Interception of Radar Signals, Artech House, 1985.

95. Wing G. M., A Primer on Integral Equations of the First Kind. Philadelphia: SI AM, 1991.

96. Yee K. S., "Numerical solution of initial boundary value problems involving Maxwell's equations in isotropic media," IEEE Trans. Antennas Propagat., (14), pp.302-307, Mar. 1966.

97. Перепелкин И.Н. Информационная антенная система обнаружения сигналов малозаметных PJ1C / Системы управления и информационные технологии. Воронеж, 2007, № 2.2 (28). - С. 276-280.

98. Перепелкин И.Н. Математическое моделирование СВЧ устройств на основе численных методов вейвлет-анализа / Г.А. Травин, И.Н. Перепелкин, М.Г. Травин // Известия ОрелГТУ. Информационные системы и технологии. - Орел, 2009, № 6/56(569). С. 68-73.

99. Перепелкин И.Н. Пеленгование и распознавание сложных дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов малозаметных PJIC на основе применения компьютерных технологий/ Травин Г.А., Горюнов В.В., Суровцев В.И., Перепелкин И.Н. // Научные ведомости БелГУ. Сер. «История Политология Экономика Информатика». - Белгород, 2012. Вып. 23. № 13(132). С. 123-128.

100. Перепелкин И.Н. Кратномасштабный временной метод анализа полоско-вых резонансных СВЧ-антенн / Информационные технологии моделирования и управления. - Воронеж, 2007, № 6(40). С. 740-748.

101. Перепелкин И.Н. Обнаружение и пеленгование сигналов малозаметных радиолокационных станций (lpi-radar) / Сборник материалов Международной научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Инновационные исследования в сфере критических технологий» -Белгород: Изд. БелГУ, 2007. С. 89-92.

102. Перепелкин И.Н Пеленгование сложных дискретно-кодированных (шумо-подобных) сигналов малозаметных PJIC на основе применения компьютерных технологий / Теория и практика системного анализа: сборник трудов Всероссийской молодежной конференции, Белгород, 1-3 октября 2012, г. -Белгород: ИД «Белгород», 2012. С. 542-546.

103. Перепелкин И.Н Распознавание сложных дискретно-кодированных сигналов малозаметных PJIC на основе применения компьютерных технологий / Прикладная математика, управление и информатика: сборник трудов Всероссийской молодежной конференции, Белгород, 3-5 октября 2012, г.: в 2 т. -Белгород: ИД «Белгород», 2012. - Т. 1. - С. 477-481.

104. Перепелкин И.Н. Модели сигналов малозаметных PJIC и корреляционный метод их обнаружения / Кравцова О.С., Перепелкин И.Н., Травин М.Г. // Информационные технологии моделирования и управления. - Воронеж, 2007, № 6(40). С. 684-689.

105. Перепелкин И.Н. Математическое моделирование распознавания случайных сигналов на основе вейвлет-преобразования Хаара / Логвинов A.M., Перепелкин И.Н., Травин М.Г. // Информационные технологии моделирования и управления. - Воронеж, 2007, № 7(41). С. 795-802.

106. Перепелкин И.Н. Обнаружение и анализ сигналов малозаметных PJIC / Кравцова О.С., Перепелкин И.Н., Терешко В.М., Травин Г.А., Травин М.Г. // Радиолокация, навигация, связь (RLNC*2007): сб. докл. XIII меж-дунар. научн.-тех. конф.- Воронеж, 2007, - Т.2. С. 1667-1676.

107. Перепелкин И.Н. Применение вейвлет-преобразования для распознавания сигналов источников радиоизлучения / Перепелкин И.Н., Топорков В.К., Травин М.Г. // Научные ведомости БелГУ. Сер. «Физико-математические науки». - Белгород, 2006. Вып. 12. № 6(26). С. 80-88.

108. Перепелкин И.Н. Пеленгование и распознавание сложных дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов малозаметных PJIC / Перепелкин И.Н., Трифонов П.А. // Радиолокация, навигация, связь (RLNC*2013): сб. докл. XIXмеждунар. научн.-тех. конф-Воронеж, 2013,-Т.З. С. 2080-2085.