Исследование модельно-параметрических методов обработки сигналов в кусочно-непрерывных антенных решетках тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.14, кандидат технических наук Сотников, Александр Анатольевич

• Сотников, Александр Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сотников, Александр Анатольевич

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

1.1. Пространственно-временная обработка сигналов. Основные понятия и положения.

1.2. Обзор алгоритмов пространственно - временной обработки сигналов.

Выводы.

2. ИССЛЕДОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК МСВ

2.1. Обзор существующих критериев обнаружения на основе собственных чисел оценки корреляционной матрицы.

2.2. Оценивание угловых координат с помощью МСВ.

2.3. Исследование обнаружителей одиночных гармонических сигналов на базе МСВ.

2.4. Характеристики точности оценивания пространственных частот с использованием МСВ.

2.5. Исследование характеристик обнаружения-разрешения гармонических сигналов с использованием МСВ.

2.6. Характеристики устойчивости МСВ к сосредоточенным помехам.

2.7. Исследование чувствительности МСВ к окрашенному шуму.

Выводы.

3. ПРИМЕНЕНИЕ МСВ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В НЕЭКВИДИСТАНТНЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТКАХ

Введение.

3.1. Пространственная обработка сигналов в линейных и ступенчатых кусочно-непрерывных антенных решётках.

3.2. Синтез алгоритмов пространственной обработки сигналов в квазиконформных кусочно-непрерывных антенных решетках.

3.3. Модельно-параметрическая пространственная обработка сигналов в многодиапазонных комплексах и разнесенных радиолокационных системах.

Выводы.

4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ НА БАЗЕ МСВ

4.1. Экспериментальная проверка работоспособности.

4.2. Вопросы технической реализации алгоритмов пространственной обработки сигналов на базе МСВ.

4.2.1. Реализация РСЧ на базе сигнальных процессоров.

4.2.2. Реализация РСЧ на базе ПЛИС.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование модельно-параметрических методов обработки сигналов в кусочно-непрерывных антенных решетках»

В развитии радиолокации на современном этапе можно выделить несколько характерных тенденций.

Первая тенденция заключается в повышении помехоустойчивости радиолокационных средств в различной сигнально-помеховой обстановке и улучшении их традиционных качественных характеристик при решении задач обнаружения, разрешения и оценки параметров сигналов.

Вторая тенденция связана с расширением номенклатуры задач, решаемых радиолокационными средствами. Помимо традиционных задач по обнаружению и оценки траектории движения объектов в настоящее время на них возлагают задачи распознавания объектов, радиоразведки, метеоконтроля и пр.

Третья тенденция направлена на решение задач совместной обработки и обмена информацией в многодиапазонных и пространственно разнесённых радиолокационных комплексах.

Прогресс в этих направлениях радиолокации тесно связан с развитием теории и практики пространственно-временной обработки сигналов. Прежде всего, он обусловлен появлением компонентной базы, позволяющей повысить качество технических средств формирования и приёма сигналов и реализовывать в режиме реального времени сложные математические алгоритмы.

В связи с этим важное теоретическое и практическое значение приобретает задача разработки унифицированных алгоритмов обработки радиолокационных сигналов, обеспечивающих, с одной стороны, высокую точность и разрешающую способность по информативным параметра*м, а с другой - помехоустойчивость к помехам различного происхождения. Однако, вследствие большого разнообразия решаемых радиолокационными средствами задач и различий в условиях их работы, поиск универсального алгоритма пространственно-временной обработки сигналов или пар "сигнал - алгоритм", удовлетворяющего любым радиолокационным ситуациям, представляется невыполнимым. Возможным путём разрешения этого противоречия является построение банка алгоритмов или пар "алгоритм - сигнал", каждый из которых может быть эффективно использован в определённой сигнально-помеховой обстановке.

В последние годы в задаче пространственно-временной обработки сигналов на фоне комбинированных помех широкое применение получили модельно-параметрические методы, которые основаны на описании принимаемых сигналов с помощью математических моделей. При выполнении условия адекватности описания с помощью выбранной модели континииума принимаемых сигналов правильно выбранная модель вносит априорную информацию в задачу пространственно-временной обработки. Эта априорная информация позволяет получить улучшенные характеристики разрешения, что предопределяет повышенную помехоустойчивость этих методов. В настоящее время разработано и применяется на практике большое количество модельно-пааметрических методов, которые различаются вычислительной сложностью и потенциальными возможностями разрешения. Прогресс в области цифровой обработки сигналов позволяет на сегодняшний день реализовывать более сложные алгоритмы, обладающие лучшими показателями качества. Среди таких алгоритмов выделяются методы спектрального анализа, основанные на анализе собственных чисел оценки корреляционной матрицы. Их применение может обеспечить улучшение характеристик точности, разрешающей способности и устойчивости к помехам различного происхождения при обработке сигналов в пространственной, временной и частотной областях.

Цслыо исследования в диссертационной работе является анализ потенциальных возможностей применения методов, основанных на анализе собственных чисел оценки корреляционной матрицы, в задаче обработки радиолокационных сигналов в пространственной области и построение характеристик обнаружения и характеристик точности, которые являются базовыми для алгоритмов первичной обработки сигналов в антенных решетках.

Особое внимание в работе уделяется проблеме применения данных методов при пространственной обработке сигналов в антенных решётках с нерегулярной геометрией. Это обусловлено актуальностью как упомянутой выше задачи обработки информации в пространственно разнесённых радиолокационных комплексах, так и задачи создания передислоцируемых радиолокационных станций, в которых возможности по размещению элементов антенной системы ограничены рельефом местности.

Исходя из цели работы, можно выделить следующие основные задачи исследования:

1. Анализ и обобщение практики применения алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов, основанных на анализе собственных чисел оценки корреляционной матрицы.

2. Обоснование рабочих статистик и исследование статистических характеристик совместного обнаружения и оценивания параметров пространственно-временных сигналов.

3. Разработка и исследование методов обработки сигналов в неэквидистантных антенных системах.

4. Экспериментальная проверка исследуемых алгоритмов в реальной помеховой обстановке.

5. Оценка возможностей практической реализации исследованных и синтезированных алгоритмов и формирование требований к программно-аппаратным средствам.

Диссертационная работа имеет следующую структуру. Первая глава носит обзорный характер. В ней приводятся основные определения и модели пространственно-временных сигналов и помех, которые в дальнейшем используются при анализе алгоритмов обработки. В этой главе обосновывается

• применение спектрального оценивания в задачах пространственно-временной обработки сигналов и показывается эквивалентность задач спектрального анализа и обработки сигналов в пространственной области при использовании понятия пространственных частот. Приводится сравнительный обзор существующих методов обработки сигналов в антенных решётках.

Во второй главе производится выбор рабочих статистик и алгоритмов обнаружения, обнаружения-разрешения и оценки параметров сигналов эквидистантных антенных решёток в пространственной области. Далее для выбранной рабочей статистики даётся анализ характеристик обнаружения, обнаружения-разрешения и помехоустойчивости, а также характеристик оценивания пространственной частоты по методу root-MUSIC. Кроме того, в этой главе описывается влияние на анализируемый алгоритм пассивных помех от подстилающей поверхности с гладкоокрашенным спектром.

• В третьей главе рассматривается применение методов, основанных на анализе собственных чисел оценки корреляционной матрицы, для обработки сигналов в неэквидистантных антенных решётках. Приводится анализ многосегментного варианта алгоритмов, обоснованных в главе 2. Значительное место в третьей главе отводится синтезу и анализу алгоритмов обработки сигналов в квазиконформных кусочно-непрерывных антенных решётках и разнесённых радиолокационных комплексах.

В четвёртой главе приводятся результаты экспериментального исследования работоспособности анализируемых и синтезируемых алгоритмов в реальной помеховой обстановке. Также рассматриваются вопросы технической реализации алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов, основанных на анализе собственных чисел оценки корреляционной матрицы. Даются рекомендации по выбору технической базы для реализации процессоров пространственно-временной обработки радиолокационных сигналов.

В заключении приводятся основные результаты, полученные в диссертационной работе, и формулируются рекомендации по практическому применению анализированных и синтезированных алгоритмов в задачах обработки радиолокационных сигналов.

Заключение диссертации по теме «Радиолокация и радионавигация», Сотников, Александр Анатольевич

Выводы

Проведенные с использованием реальных записей исследования работоспособности МСВ показали принципиальную возможность их применения для повышения угловой разрешающей способности и помехоустойчивости в РЛС с механическим сканированием антенн. Полученные результаты подтверждают общие зависимости, приведенные в главах 2 и 3.

Даны рекомендации по технической реализации наиболее трудоемкой процедуры, используемом в любом из МСВ — разложения по сингулярным числам. Проанализированы достоинства и недостатки решения этой задачи с помощью ЦСП и ПЛИС. Разумным компромиссом между простотой написания программного обеспечения и скоростью вычислений обладает подход с распределением вычислительных операций между ЦСП и ПЛИС, чему способствует наличие импортных и отечественных коммерческих плат цифровой обработки сигналов, объединяющих в себе оба типа вычислительных средств, а также аналогово-цифровой входной интерфейс (АЦП, цифровые фильтры и пр.), динамическую и флэш-память и схемы интерфейса с хост-процессором.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проблемы, связанные с применением согласованной обработки для обработки сигналов с разрывами в пространственной области, обуславливают необходимость поиска новых подходов к решению этой задачи. Проведенный анализ литературных источников показал целесообразность применения для данных целей МПМ, которые обладают высоким разрешением при условии адекватности модели анализируемым сигналам. Среди разработанных и применяемых на практике МПМ наиболее перспективными с точки зрения достижимой разрешающей способности являются МСВ, практическое внедрение которых до недавнего времени сдерживалось сложностями аппаратно-программной реализации.

На основании сравнительного анализа критериев обнаружения и оценки параметров для МСВ были выбраны рабочие статистики, наиболее приемлемые по соотношению качества и вычислительных затрат.

Потенциальная возможность применения МСВ с использованием выбранных статистик обнаружения и оценки параметров для пространственной обработки сигналов в антенных решетках была подтверждена исследованием статистических характеристик, полученных методом статистического моделирования. Показано, что выбранные рабочие статистики обнаружения и оценки являются, соответственно, субоптималыюй и асимптотически субоптимальной в задачах обнаружения и оценивания пространственной частоты одиночного сигнала со случайными начальной фазой и пространственной частотой и фиксированной или случайной амплитудой на фоне белого шума. Исследование ХРО и ХП показало, что МСВ при достаточном ОСШ обеспечивают разрешение двух сигналов, превышающее рэлеевское, и обнаружение сигналов на фоне мощной сосредоточенной помехи в пределах основного лепестка ДН антенной решетки. На основании результатов статистического моделирования можно сделать вывод о том, что ф МСВ могут использоваться в качестве самостоятельных алгоритмов первичной пространственной обработки радиолокационных сигналов в задачах обнаружения и оценивания.

Вследствие разрывов в пространственном сигнале структура корреляционной матрицы для кусочно-непрерывных антенных решеток становится отличной от теплицевой. В связи с этим непосредственное применение МСВ для обработки сигналов в таких решетках невозможно. Для линейных и ступенчатых кусочно-непрерывных антенных решеток в работе предложен многосегментный алгоритм оценки корреляционной матрицы. Задача обработки сигналов в квазиконформных кусочно-непрерывных решетках до настоящего времени решена не была. Для построения оценки корреляционной матрицы в квазиконформных решетках в диссертационной работе был разработан новый модифицированный многосегментный алгоритм * на принципе коррекции полюсов. Исследование статистических характеристик показало, что предложенные алгоритмы позволяют осуществлять пространственную обработку сигналов в кусочно-непрерывных антенных решетках с минимальными потерями в ОСШ относительно исходных алгоритмов для неразрывных решеток. Достоинством многосегментных алгоритмов является сравнительная простота их аппаратной реализации, что обусловлено отсутствием требований к сохранению когерентности между фрагментами пространственного сигнала. Предложенные алгоритмы также могут использоваться в других задачах обработки радиолокационных сигналов с разрывами в пространственной, временной или частотной областях.

Работоспособность исходных алгоритмов обнаружения и разрешения на базе выбранной рабочей статистики была экспериментально проверена с использованием реальных записей сигналов PJIC метрового диапазона. Полученные результаты подтверждают основные зависимости, полученные путем статистического моделирования.

На основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы. МСВ могут использоваться при ПВОС в качестве альтернативы классическим и АР методам спектрального оценивания, особенно в задачах, где требуется обеспечение повышенной разрешающей способности и/или высокая помехоустойчивость к сосредоточенным помехам. Многосегментные варианты МСВ позволяют практически без потери качества производить первичную пространственную обработку сигналов в сегментированных антенных решетках с линейным и нелинейным расположением отдельных сегментов, чего невозможно достичь при использовании классических методов спектрального оценивания. Появление высокопроизводительных ПЛИС большой емкости и суперскалярных ЦСП с возможностями многопроцессорной обработки позволяет преодолеть проблемы, связанные с практической реализацией МСВ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сотников, Александр Анатольевич, 2005 год

1. Журавлёв А. К., Хлебников В. А., Родимов А. П. и др. Адаптивные радиотехнические системы с антенными решётками.- JI.: Издательство Ленинградского университета, 1991. 544с.

2. Обнаружение сигналов / Под ред. А. А. Колосова.- М.: Радио и связь, 1989. 192 с.

3. Ширман Я. Д., Манжос В. Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех.- М.: Радио и связь, 1981. 416 с.

4. Кремер И. Я., Кремер А. И., Петров В. М. и др. Пространственно-временная обработка сигналов / Под ред. И. Я. Кремера.- М.: Радио и связь, 1984. 224 с.

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

6. Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990. 547 с.

7. P. Stoica, A. Nehorai. MUSIC, maximum likelihood and Cramer-Rao bound: Further results and comparisons // IEEE transactions on acoustic, speech and signal processing. 1990. T. 38, № 12. C. 2140-2150.

8. В. M. Radich, K. Buckley. The effect of source number underestimation on MUSIC location estimates // IEEE transactions on signal processing. 1994. T. 42, № l.C. 233-236.

9. A. A. Shah, D. W. Tuffs. Determination of the dimension of a signal subspace from short data records // IEEE transactions on signal processing. 1994. T. 42, №9. C. 2531-2535.

10. B. Hu, R. G. Gosine. A new eigenstructure method for sinusoidal signal retrieval in white noise: estimation and pattern recognition // IEEE transactions on signal processing. 1997. T. 45, № 12. C. 3073-3083.

11. B. Ottersen, M. Viberg, T.Kailath. Performance analysis of total least squares ESPRIT algorithm // IEEE transactions on signal processing. 1991. T. 39, № 5. C.1122-1135.

12. S. Y. Kung, С. K. Lo, R. Foka. A Toeplitz approximation approach to coherent ♦ source direction finding // 1СASSP proceedings. 1986. Т. 11. С. 193-196.

13. Digital Signal Processing Handbook/ ed. V. K. Madisetti, D. B. Williams.-CLC Press, 1999.

14. S. Shamsunder, G. B. Giannakis. Detection and parameter estimation of multiple non-Gaussian sources via higher order statistics // IEEE transactions on signal processing. 1994. T. 42, № 5. С. 1145-1155.

15. M. C. Dogan, J. M. Mendel. Applications of cumulants to array processing, part I: Aperture extension and array calibration // IEEE transactions on signal processing. 1995. T. 43, № 5. C. 1200-1216.

16. M. C. Dogan, J. M. Mendel. Applications of cumulants to array processing, part II: Non-Gaussian noise suppression // IEEE transactions on signal processing. 1995. T. 43, № 7. C. 1661-1676.

17. E. E. Fishier, J. Friedman, H. Messer. Order statistics approach to estimation of the dimension of the noise subspace // Proceedings of IEEE signal processing workshop on higher order statistics. 14-16 June 1999. C. 281-284.

18. Ширман Я. Д. Разрешение и сжатие сигналов,- М.: Сов. Радио, 1974.360 с.

19. J. Friedmann, Е. Fishier, Н. Messer. General asymptotic analysis of the generalized likelihood ratio test for a gaussian point source under statistical or spatial mismodeling // IEEE transactions on signal processing. 2002. T. 50, № 11. C. 2617-2631.

20. Хайкин С., Карри Б. У., Кеслер С. Б. Спектральный анализ радиолокационных мешающих отражений методом максимальной энтропии // ТИИЭР. 1982. Т. 70, № 9. С. 51-62.

21. Кутузов В. М., Сотников А. А. Моделыю-параметрические технологии обработки радиолокационных данных с разрывами // Известия вузов России. Радиоэлектроника. 2005. Вып. 2. С. 3-10.

22. Y. I Abramovich, N. К. Spencer. Minimum-redundancy super-resolution « signal processing for stepped-frequency wideband radars // Proceedings of 2nd

23. AAS Workshop on Applications of Radio Science. 1997. C. 31-36.

24. Кутузов В. М. Авторегрессионая обработка сигналов в квазиконформных кусочно-непрерывных антенных решётках // Известия вузов России. Электроника. 2001. Вып 4. С. 93-100.

25. Безуглов А. В., Кутузов В. М., Рябухов И. Р. Многосегментная авторегрессионная обработка пространственно-временных сигналов // Известия вузов России. Радиоэлектроника. 1998. Вып 2. С. 75-88.

26. Аникин А. П., Сотников А. А. Многосегментная модельно-параметрическая обработка неэквидистантных данных // Тезисы докладов всероссийской научно-технической конференции, Томск, 18-20 мая 2004 / ТУ СУР. Томск, 2004. С. 17-20.

27. Mathematic Fortran and С packages Электронный ресурс. Режимдоступа: www.netlib.org, свободный.

28. ADSP-TS101 TigerSHARC® Processor Hardware Reference. Analog Devices Inc., 2003.

29. R. P. Brent, F. T. Luk, C. Van Loan. Computation of the singular value decomposition using mesh-connected processors // Journal of VLSI and computer systems. 1985. Т. 1. C. 242-270.

30. R. P. Brent, F. T. Luk. The solution of singular-value and symmetric eigenvalue problems on multiprocessor arrays // SIAM J. Sci Statist. Comput. 1985. T. 6. C. 69-84.

31. N. D. Hemkumar, J. R. Cavallaro. A systolic VLSI architecture for complex SVD // Proceedings of the 1992 IEEE international symposium on circuits and systems. C. 1061-1064.

32. J. R. Cavallaro, F. T. Luk. Cordic arithmetic for an SVD processor // Journal ofparallel and distributed computing. 1988. T. 5. C. 271-290.

33. N. D. Hemkumar. Efficient VLSI architectures for matrix factorizations Электронный ресурс.: PhD dissertation / Rice university. 1994.— Режим доступа: http://www-ece.rice.edu/~cavallar/theses/hemkumarphd.pdf,свободный.