Исследования и разработка средств структурно-параметрического синтеза трактов обработки сигналов в системах дистанционного зондирования Земли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Цветков Вадим Константинович

• Цветков Вадим Константинович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Цветков Вадим Константинович

Оглавление

1 Список употребляемых сокращений

Введение

ГЛАВА 1. Современные средства структурно-параметрического синтеза трактов обработки сигналов в системах дистанционного зондирования Земли

1.1 Принципы действия и характеристики современных систем дистанционного зондирования земной поверхности, полагаемые в основу работы моделей

ТОС

1.2 Основные характеристики и соотношения, используемые для синтеза ТОС

1.3 Современные методы моделирования систем обработки сигналов в системах ДЗЗ

1.4 Современные методы моделирования узлов и элементов ТОС

Выводы

ГЛАВА 2. Разработка и описание модели ТОС

2.1 Требования, предъявляемые к модели

2.2 Структурная схема модели. Описание свойств, основных режимов работы

2.3 Получение изображения

2.4 Варианты структурной схемы

2.5 Верификация модели

2.6 Выводы

ГЛАВА 3. Моделирование ТОС. Анализ и экспериментальная проверка результатов моделирования

3.1 Моделирование отклика точечной цели

3.2 Моделирование ТОС с получением изображения

3.3 Алгоритм оценки качества получаемых изображений в ТОС с известной структурой

3.4 Методика расчета параметров ТОС с известной структурой

3.5 Выводы

ГЛАВА 4. Метод структурно-параметрического синтеза ТОС, обеспечивающий достижение требуемых характеристик изображения с учетом имеющейся компонентной базы

4.1 Постановка задачи синтеза ТОС

4.2 Решение задачи синтеза

4.3 Апробация и анализ эффективности метода синтеза ТОС

4.4 Выводы

Заключение

Литература

СПИСОК УПОТРЕБЛЯЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

BPSK - binary phase-shift keying (бинарная фазовая манипуляция)

MWO - MicroWave Office

OFDM - Orthogonal frequency-division multiplexing

АРСА - авиационные радиолокаторы с синтезированной апертурой

АРУ - автоматическая регулировка усиления

АЦП - аналого-цифровой преобразователь

АЧ - активный четырехполюсник

АЧХ - амплитудно-частотная характеристика

БПЛА - Беспилотные летательные аппараты

ВАХ - вольтамперная характеристика

ВКФ - взаимная корреляционная функция

ВЧ - высокие частоты

ДЗЗ - дистанционное зондирование земли

ДН - диаграмма направленности

ЗУ - запоминающее устройство

ККФ - кросскорреляционная функция

КРЛИ - комплексное радиолокационное изображение

КФ - корреляционная функция

ЛА - летательный аппарат

ЛП - линия пути

ЛЧМ - линейная частотная модуляция

МШУ - малошумящий усилитель

НО - направленный ответвитель

НЧ - низкая частота

ППФ - полосно-пропускающий фильтр

ПРД - передатчик

ПРМ - приемник

ПУМ - промежуточный усилитель мощности

РБО - радиолокатор бокового обзора

РЛИ - радиолокационное изображение

РЛС - радиолокационная станция

РСА - радиолокатор с синтезированной апертурой

САПР - системы автоматического проектирования

СВЧ - сверхвысокие частоты

СШПС - сверхширокополосные сигналы

ТОС - тракт обработки сигналов

УБЛ - уровень боковых лепестков

УМ - усилитель мощности

УНЧ - усилитель низкой частоты

ФКМ - фазокодоманипулированный

ФМ - фазовая модуляция

ФНЧ - фильтр низких частот

ФЧХ - фазо-частотная характеристика

ЦАП - цифро-аналоговый преобразователь

ЭВМ - электронно-вычислительная машина

ЭПР - эффективная площадь рассеяния

Введение

Актуальность проблемы. В настоящее время широкое распространение получили системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Такие системы применяются в решении задач топографии, геодезии, метеорологии, проведения поисково-спасательных работ, аграрной промышленности, разведки судоходных путей в ледовых образованиях. Среди методов дистанционного зондирования выделяют ряд наиболее применяемых: оптический (пассивная фотограмметрия), LiDAR - технология получения изображений с использованием активных оптических систем, радиолокационный метод с применением синтеза апертуры (РСА). Последний обладает рядом преимуществ: возможность съемки в условиях ограниченной оптической видимости, пасмурную погоду, ночное время суток, возможность наблюдения объектов в подповерхностном слое земли в силу проникающей способности радиоволн.

Важной современной тенденцией в развитии систем ДЗЗ является применение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в качестве носителей аппаратуры. Установка устройств ДЗЗ на борт БПЛА возможна при минимизации массы и габаритных характеристик изделий, что в свою очередь приводит к усложнению конструкций и значительному удорожанию системы.

Бурное развитие рынка средств дистанционного зондирования Земли и рост конкуренции обуславливают необходимость оптимизации процесса разработки аппаратуры и способов проведения съемки. Требования к снижению стоимости изделий зачастую тесно связаны с необходимостью применения дешевой компонентной базы, характеристики которой не позволяют достичь желаемого качества получаемых изображений. Способы прогнозирования качества получаемых изображений при применении выбранной компонентой базы в современной научно-технической литературе представлены мало.

Одними из важнейших элементов аппаратуры активного ДЗЗ являются тракты обработки сигналов. Параметры трактов обработки сигналов оказывают непосредственное влияние на характеристики получаемых изображений. Создание трактов обработки сигналов представляется трудоемкой задачей, требующей

высокой квалификации разработчиков.

Важной задачей в рамках разработки трактов обработки сигналов является определение структуры устройств и требований к характеристикам её элементов. Повышение эффективности решения данной задачи на этапе составления заданий на разработку трактов требует применения средств математического моделирования. Современные средства математического моделирования (программные пакеты Ма1:ЬАВ, 81шиНпк и т.д.) позволяют производить оценку качества получаемых изображений с помощью тракта обработки сигналов с известной структурой, но не позволяют обеспечить переход от характеристик изображений к структуре тракта и параметрам его элементов. Существующие средства моделирования не позволяют также проводить диагностику трактов обработки сигналов по результатам съемки. Появление таких средств поспособствовало бы принятию управленческих решений на этапе формирования требований к структуре и параметрам трактов обработки сигналов.

В качестве решения обозначенных проблем предлагается математическая модель тракта обработки сигналов системы дистанционного зондирования Земли, позволяющая проводить предварительную оценку качества изображений, диагностику трактов по результатам съемки и проводить синтез структуры трактов на основании требований к характеристикам изображений.

Таким образом, целью работы является: разработка средств структурно-параметрического синтеза и оценки качества элементов трактов обработки сигналов систем дистанционного зондирования Земли, обеспечивающих заданное качество изображения.

Основные научные задачи исследования:

1. Провести анализ существующих трактов обработки сигналов систем дистанционного зондирования Земли и оценку влияния их элементов на параметры изображения.

2. Проанализировать методы преобразования и обработки сигналов в трактах обработки сигналов.

3. Проанализировать методы математического моделирования трактов

обработки сигналов и их программные реализации.

4. Разработать и верифицировать аналитическую модель тракта обработки сигналов, учитывающую ключевые преобразования сигналов.

5. Разработать метод синтеза структуры тракта обработки сигналов, позволяющий автоматизировать процедуры разработки структуры трактов обработки сигналов с учетом требований к получаемому изображению.

6. Разработать алгоритм оценки искажений и диагностики трактов обработки сигналов с известной структурой.

7. Разработать методику расчета параметров структуры трактов обработки сигналов, обеспечивающих получение изображений заданного качества.

8. Определить критерии эффективности трактов преобразования сигналов, выполнение которых позволит получить изображения наилучшего качества.

Объектом исследования являются тракты обработки сигналов в системах дистанционного зондирования Земли.

Предметом исследования являются модели трактов обработки сигналов в системах дистанционного зондирования Земли, позволяющие наблюдать изменение характеристик получаемого изображения при изменении параметров элементов тракта.

Методы исследований. Для решения поставленных задач в работе используются методы математического моделирования, применяются основы теории цифровой обработки сигналов, методы аппроксимации полученных результатов. Для проведения расчетов используется программный пакет Ма1ЬаЬ. Проводятся экспериментальные исследования, нацеленные на подтверждение результатов моделирования.

Научная новизна представленной работы заключается в том, что:

1. Разработана перспективная математическая модель трактов обработки сигналов, способствующая принятию управленческих решений на этапе формирования требований к структуре и параметрам трактов

обработки сигналов по заданным параметрам получаемого изображения.

2. Разработан метод синтеза структуры трактов обработки сигналов, позволяющий автоматизировать процедуры разработки структуры трактов обработки сигналов и расчета её параметров с учетом требований к получаемому изображению, имеющейся компонентной базы и технологий производства.

3. Предложен алгоритм диагностики для трактов обработки сигналов с известной структурой, позволяющий прогнозировать качество получаемых изображений.

4. Предложена методика расчета параметров структуры трактов обработки сигналов, способствующая принятию решений при выборе компонентной базы для достижения требований к получаемому изображению.

5. Определены критерии эффективности трактов обработки сигналов, выполнение которых позволит повысить динамический диапазон изображений на 6 дБ, улучшить разрешение изображений в 1,2 раза по сравнению с классическим подходом к формированию технического задания на систему ДЗЗ.

Практическая ценность данной работы заключается в том, что метод синтеза структуры и модель трактов обработки сигналов позволяет сократить трудоемкость работ на этапах разработки систем дистанционного зондирования земли. Алгоритм диагностики трактов позволяет снизить трудозатраты в ходе поиска неисправностей и ремонта трактов.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель трактов обработки сигналов, обеспечивающая структурно-параметрический синтез и оценку параметров трактов обработки сигналов по заданным параметрам изображений.

2. Метод структурно-параметрического синтеза трактов обработки сигналов, обеспечивающий достижение требуемых характеристик

изображения с учетом имеющейся компонентной базы.

3. Алгоритм оценки качества получаемых изображений трактов обработки сигналов с известной структурой.

4. Методика расчета параметров трактов обработки сигналов с известной структурой, учитывающая требования к получаемому изображению.

5. Критерии повышения эффективности трактов обработки сигналов, выполнение которых обеспечивает расширение динамического диапазона изображений на 6 дБ, улучшения разрешения изображений в 1,2 раза.

Достоверность и обоснованность полученных результатов обеспечивается корректным применением методов математического описания характеристик элементов тракта, обоснованностью упрощающих допущений, верификацией полученных результатов для различных конфигураций и режимов работы, экспериментальной проверкой полученных результатов, актами внедрения результатов работы.

Апробация результатов работы. Результаты работы докладывались на 10 научно-технических конференциях: на 18-ой Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», 2011 г.; на Международной научно-практической конференции «Наука и образование: проблемы и тенденции развития» , 2013 г.; на 20-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», 2013 г.; на 1-й Всероссийской микроволновой конференции, 2014 г.; на 8-й конференции «Радиолокация и Радиосвязь», 2014 г.; на 21-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», 2014 г.; на 26-й Международной Крымской конференции «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии», 2016 г.; on 2016 IEEE NW Russia Young Researchersin Electricaland Electronic Engineering Conference (EIConRusNW), 2016 Saint Petersburg; Russian Federation, on 2017 IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (EIConRusNW), 2017; on 2018 IEEE

NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (EIConRusNW), 2018; 8-ой Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных, систем», 2018 г.

Публикации. Основное содержание работы представлено в 20 научных публикациях, включая 5 статей в ведущих научных изданиях, входящих в перечень ВАК.

Личный вклад автора. Результаты, представленные в диссертации и публикациях, получены при непосредственном участии автора работы. Автором разработана модель трактов обработки сигналов, программное обеспечение, реализующее работу модели. Проведено моделирование, получены численные результаты, аппроксимации зависимостей характеристик изображений от параметров тракта. Разработан метод синтеза структуры тракта, алгоритм диагностики трактов и методика расчета параметров трактов.

Соответствие диссертации научной специальности. Диссертация соответствует специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы). Представленные результаты соответствуют паспорту специальности: п. 5 «Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации» и п. 7 «Методы и алгоритмы структурно-параметрического синтеза и идентификации сложных систем».

Данная работа проводится при финансовой поддержке Министерства Образования и Науки Российской Федерации в рамках Соглашения №14.578.21.0248 о предоставлении субсидии, идентификационный номер соглашения RFMEFI57817X0248

ГЛАВА 1. Современные средства структурно-параметрического синтеза трактов обработки сигналов в системах дистанционного зондирования Земли.

Тенденции развития современных систем обзора земной поверхности известны. К основным направлениям развития относят снижение массогабаритных характеристик, повышение разрешающей способности и дальности действия [1,2]. В пределе ожидается, что существующие средства информатизации смогут круглосуточно в режиме реального времени и в полном объеме предоставлять информацию потребителю. Для удовлетворения данных требований возникает необходимость размещения оборудования на бортовой носитель. В качестве носителя может выступать как пилотируемый, так и беспилотный летательный аппарат или искусственный спутник Земли. В том или ином случае требования по снижению массы и габаритов устройства являются критическими, зачастую невыполнимыми, например, в силу особенностей конструкции трактов обработки сигналов. Повышение рабочей частоты также необходимо для достижения требований по разрешающей способности (обеспечения полосы зондирующего сигнала). Последнее требование исключает возможность подповерхностного зондирования в силу снижения глубины проникновения электромагнитных волн в смешанную среду с ростом частоты. Необходимость лавировать между зачастую взаимоисключающими требованиями приводит к появлению сложных технических решений. Особый интерес в этом плане представляют методы подхода к формальному представлению работы различных систем землеобзора. Модели трактов обработки сигналов, устройств обработки информации позволяют наглядно изобразить принцип работы системы, показать её чувствительность к реконфигурации.

1.1 Принципы действия и характеристики современных систем дистанционного зондирования земной поверхности, полагаемые в основу работы моделей ТОС.

Для зондирования земной поверхности с целью получения качественного изображения местности принято ориентировать излучающую антенну или

апертуру ЫЭЛЯ таким образом, чтобы ось диаграммы направленности была расположена под некоторым углом к горизонтальной плоскости, перпендикулярно прямолинейной траектории движения носителя (Рисунок 1.1) [3].

Рисунок 1.1 - Ориентирование ДН излучающей апуртуры и перемещение

носителя

В качестве излучаемого сигнала, как правило, используются импульсы конечной длительности. Изображение, облучаемой поверхности Земли формируется из амплитуды отражённых в обратном направлении зондирующих импульсов. Размер изображения - Ж (или полоса захвата радиолокатора бокового обзора или ЫЭЛЯ) по оси Y определяется шириной диаграммы направленности антенны РБО в этом сечении - ву, углом места ф, и высотой ЛА - И (Рисунок 1.2).

В предположении плоской отражающей поверхности:

( \

Ж = к

1

1

соб

V V

Г ву Л

Г в,,Л

соб

р

(1.1)

2

Линейная разрешающая способность РБО или ЫЭЛЯ по азимуту зависит от дальности до зондируемой поверхности Я и ширины диаграммы направленности излучающей антенны в азимутальном сечении вх:

Д = Я-й= Я —

х х Б

(1.2)

где Бх - линейный размер излучающей антенны, — - длина волны

излучаемого высокочастотного сигнала.

Разрешающая способность радиолокатора бокового обзора или ЫБЛЯ по дальности определяется типом излучаемого сигнала. При использовании простого радиоимпульса разрешающая способность по наклонной дальности определяется соотношением:

д Я = с 12 (1.3)

Рисунок 1.2 - Работа активной системы ДЗЗ. Таким образом, для обеспечения требуемой разрешающей способности по дальности необходимо использование более широкополосных сигналов, а для получения высокого азимутального разрешения необходимо увеличение соотношения линейных размеров антенны и длины волны, излучаемого высокочастотного сигнала.

Очевидно, что неограниченное увеличение соотношения Б невозможно в

—

силу ряда технических проблем, таких как: невозможность установки крупногабаритных антенн на борт летательного аппарата или спутника,

невозможность неограниченного повышения частоты (связано с технологическими трудностями при изготовлении элементной базы и её высокой стоимостью).

РБО, использующий метод синтезирования апертуры, предназначен для повышения разрешающей способности по азимуту. Такой тип радиолокаторов называют РСА - радиолокатор с синтезированной апертурой [4].

Авиационные РСА (АРСА) используются на летательных аппаратах всех типов: самолеты крупногабаритные, среднего класса и легкие, вертолеты, дирижабли. Также АРСА устанавливаются на беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Можно выделить четыре класса АРСА [5, 6]: РСА высокого разрешении; малогабаритные РСА; многодиапазонные РСА; подповерхностные РСА.

Авиационные РСА высокого разрешения предназначаются в основном для обнаружения и распознавания наземных целей. Предел разрешения 0,3-0,5 м, к которому только приближаются современные космические РСА, давно преодолен их авиационными аналогами. Наилучшие образцы достигли уровня разрешения менее 10-15 см — РСА PAMIR (Германия) (линейный размер 4.25х0.5 м, рабочий диапазон частот 9450±900 МГц, дальность действия до 10 км), LYNX (США) (масса 50 кг, рабочий диапазон 15,2^18,2 ГГц, дальность действия до 30 км) и др. Малогабаритные АРСА находят применение для воздушного мониторинга, проводимого с малогабаритных БПЛА при поисково-спасательных операциях, чрезвычайных ситуаций и т. п. Для этого в первую очередь должна обеспечиваться всепогодность и круглосуточность получения информации. Важная характеристика таких АРСА — сравнительно малая масса. Здесь также получены выдающиеся результаты. Например, АРСА NanoSAR (США) с разрешением меньше 1 м имеет массу 1,5 кг (линейные размеры блока: 15,7х19х11,4 см, дальность действия до 4 км), показанная на рисунке

Рисунок 1.3 Система ДЗЗ на базе РСА NAnoSAR

Многодиапазонные АРСА в основном используются для важных исследовательских задач: проведение экспериментов для обеспечения новых информационных технологий дальнего зондирования земли (ДЗЗ), создания банков характеристик, совершенствования методик для важных исследовательских задач: проведение экспериментов для обеспечения новых информационных технологий ДЗЗ, создания банков характеристик, совершенствования методики алгоритмов обработки (дешифрирования) изображений. АРСА данного класса работают сразу в нескольких частотных диапазонах (от 2-3 и более), имеют совершенное метрологическое обеспечение для проведения сложных измерений характеристик земных покровов и объектов. В данном классе можно отметить: американский AIRSAR (Airborne Synthetic Aperture Radar; диапазоны P, L и C) с полной поляриметрией и однопроходной интерферометрией в С-диапазоне, немецкий F-SAR (диапазоны X, C, S, L и P) с реализацией однопроходной интерферометрии в X- и S-диапазонах, французский RAMSES с 8 частотными диапазонами — от Р-диапазона до W-диапазона (длина волны порядка 3,2 мм) [7].

Авиационные подповерхностные РСА составляют наиболее специфический класс, так как они предназначаются для обнаружения скрытых в лесах и под землей объектов (мин, военной техники, транспортных средств, сооружений, средств коммуникаций и т.п.). Важность этой задачи определило специальное название

таких АРСА — FOPEN SAR (Foliage Penetration Synthetic Aperture Radar), т. е. РСА для обнаружения под растительным покровом и GPR (Ground Penetration Radar — радиолокатор для подповерхностного зондирования). Основными характеристиками подповерхностных АРСА являются пространственное разрешение и проникающая способность радиоволн. Для сочетания таких важных качеств необходимо использовать радиолокационные сигналы с большим отношением ширины спектра к несущей частоте (так называемые сверхширокополосные сигналы — СШПС). Например, в одном из РСА с СШПС (английское обозначение UWB SAR — Ultra-wideband SAR) фирмы Sandia (США) используется сигнал с шириной спектра от 125 до 950 МГц. Средняя длина волны такого сигнала составляет около 50 см, потенциальное разрешение по дальности около 15 см. Так как рабочая полоса сигнала РСА с СШПС обычно лежит в диапазонах VHF и UHF, для обозначения рабочего диапазона принято обозначение VHF/UHF [8].

Изображение высокого пространственного разрешения (~3-5 м) впервые в России были сформированы в апреле 1995 г. по данным съёмок, проведённых с помощью комплекса ИК-ВР с борта самолета Ил-76МД; в то время это представляло собой весомое научно-техническое достижение [9].

В научной литературе достаточно подробно представлены сведения о характеристиках и принципах реализации авиационных РСА "ИМАРК" (Россия) [10], RAMSES[11], CARABAS-ЩШвеция) [12] и др. Общей характерной особенностью бортовой радиолокационной аппаратуры перечисленных РСА является достаточно высокая степень её интеграции с конструкцией и бортовыми системами конкретного самолёта (вертолёта). Это свойство естественным образом налагает на данные системы определённые функциональные и эксплуатационные ограничения (в том числе, экономического характера) при практическом выполнении съёмок в районах, существенно удалённых от места основного базирования летательного аппарата (ЛА) - носителя РСА. Снятие ограничений подобного рода может быть достигнуто путём реализации аппаратуры РСА в малогабаритном исполнении при одновременном обеспечении её максимальной

конструктивной и информационной автономности от ЛА.

В ФГУП НИИТП создано семейство малогабаритных мобильных радиолокаторов с синтезированной апертурой авиационного базирования Х-, Ь-Р- и УНБ-диапазонов «Компакт», отличающихся максимальной степенью автономности аппаратуры РСА от конструкции и систем летательного аппарата. Особенностью данной системы является возможность работы через штатный иллюминатор летательного аппарата. Различие режимов работы и наличие большого количества диапазонов позволяет вести радиолокационное зондирование земной поверхности с обнаружением объектов различных характеристик, в том числе и скрытых на некоторой глубине в грунт. Таблица 1.1 содержит основные характеристики радаров класса «Компакт» [9].

Таблица 1.1 - Характеристики РСА класса «Компакт»

Параметр Х-диапазон L-диапаюн Р-диапаюн VHF-диапазое

Центральная 8600 МГц 1310 МГц 430 МГц 140 МГц

несущая частота

Ширина спектра 300 МГц 100 МГц 60 МГц 40 МГц

сигнала

Пространственное 0,5 х 0,5 м 1,5 х 1,5 м 2.5 м 3,5 х 3,5 м

разрешение

Полоса захвата 3 км 15 км 5 км 3 км

Рабочая дальность 10... 15 км 15. ..25 км 15 км 5 км

Размеры антенны 0,25 х 0, 25 м 0 0,35 м 0 0,5 м 1,3 х 0,65 м

Импульсная 60 Вт 250 Вт 200 Вт 150 Вт

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследования и разработка средств структурно-параметрического синтеза трактов обработки сигналов в системах дистанционного зондирования Земли»

мощность

передатчика

Энергопотребление не более 150 Вт не более 60 Вт не более 60 Вт не более 60 Вт

по сети = 27 В

1.2 Основные характеристики и соотношения, используемые для синтеза ТОС

Принцип работы РСА основан на формировании эквивалентных апертур с увеличенной длиной (во много раз превышающей линейные размеры излучающей антенны), что достигается специальными методами обработки сигналов без необходимости увеличения размеров антенны.

При рассмотрении характеристик РСА их зачастую сравнивают с линейными антенными решетками. Считается, что излучение линейной антенной решетки

происходит одновременно всеми излучателями, соответственно прием сигналов осуществляется всеми излучателями так же одновременно. Как правило, суммирование сигналов происходит в аналоговом тракте и предшествует процедурам цифровой обработки. Ширина сечения луча диаграммы направленности такой антенны определяется соотношением:

в =— (1.3)

где Б - линейный размер сечения антенны, — - длина волны излучаемого радиосигнала.

В РСА роль излучающего элемента выполняет антенна, установленная на борту носителя. Излучающий элемент последовательно занимает положение вдоль траектории движения носителя, в каждом из этих положений излучаются и принимаются радиосигналы. Данные об отраженных сигналах (в том числе амплитуда и фаза) записываются в память устройства обработки или запоминающее устройство. Таким образом, существует возможность обработки сигналов, принятых каждым элементом эквивалентной апертуры в отдельности. Обработка всех полученных данных в ходе перемещения носителя позволяет получить результат схожий с результатом работы линейной антенной решетки больших размеров. Данный метод называется синтезированной апертурой (Рисунок 1.4).

Рисунок 1.4 Синтез апертуры в ДЗЗ При работе реальной антенной решетки происходит облучение всей области цели, поэтому избирательность по угловым координатам осуществляется только при приеме. В РСА излучение и прием ведется одним и тем же элементом, что позволяет учитывать фазу не только принятого, но и излученного радиосигнала и, следовательно, считать набег фазы как при распространении от антенны до цели, так и обратно. Увеличение набега фазы в два раза позволяет получить эффективную ДН, ширина которой определяется следующим выражением:

вэфф = '

—

2 Б

(1.4)

эфф

где Б - длина синтезированной апертуры.

Линейная ширина луча реальной антенны вдоль траектории движения носителя определяет размер синтезированной апертуры (область эффективного действия РСА):

Бэфф = К —

(1.5)

В свою очередь эффективная линейная разрешающая способность определяется как произведение эффективной ширины луча на расстояние до цели:

(1.6)

Таким образом, разрешающая способность РСА при учете фазы переданного

^ эфф ^ вэфф ^

и принятого сигналов не зависит напрямую от частоты излучаемого радиосигнала и дальности до цели, а лишь от линейных размеров излучающей антенны.

При рассмотрении факторов, влияющих на разрешающую способность РСА, принято разделять режимы обработки принимаемого сигнала: с фокусировкой и без таковой.

РСА без фокусировки осуществляет суммирование принятых сигналов без предварительного подбора фазы. Линейная разрешающая способность по азимуту для таких РСА определяется соотношением:

А эфф нф = 2 (1.7)

Для фокусированной РЛС справедливо следующее соотношение:

д фф = ^ С1-8)

где у - часть длины максимальной эффективной синтезированной апертуры[13, 14, 15].

В дальнейшем речь будет идти преимущественно об РСА с фокусировкой, так как РСА без фокусировки на сегодняшний день практически не используются. Изначально несфокусированные РСА широко применялись в силу отсутствия требуемых средств обработки фазы принятого сигнала. Однако, с развитием вычислительной техники, обработка фазы стала доступной и фокусированные РСА вытеснили своих предшественников.

При расчете принятого сигнала пользуются понятием точечной цели или точечного объекта. Комплексный отраженный сигнал от точечного объекта, принятый бортовым радиолокатором характеризуется соотношением:

2 , ^X ) КЕ^жаМ

(пх -Хт V (, 24х(, 24Х)

'ж_^ т

\ 2о )

--— I eЩj 2¥о

-

' к с

-Хт 2Я^ж)

'ж_т

\ 20 )

Iх (1-9)

х ехр[/2л[- j^ - j2/2 Ьх - <хт)2

X 2 X

где ^ - отсчеты сигнала, - отсчеты пролета вдоль траектории, Кь

с

с

коэффициент потерь при распространении сигнала до цели, Схап( - коэффициент усиления бортовой антенны, V - скорость полета, Хг = V.гх - точка ближайшей наклонной дальности, Я0 - ближайшая наклонная дальность, /0 - несущая частота зондирующего сигнала, ^ - время прохода точки ближайшей наклонной

дальности, Я - текущая дальность до цели, Я - длина волны несущего колебания.

)Л

Приведенная в (1.9) зависимость огибающей сигнала ип

от

траекторного времени ^ может привести к её смещению на несколько элементов разрешения. Данный эффект называется миграцией по дальности и требует учета при синтезе изображения с помощью специальных алгоритмов, значительно усложняя процесс формирования РЛИ.

После преобразований в фазовом детекторе, зависимость фазы от времени выглядит следующим образом:

/- ч ~ V2(fx - irr)2 4ж Уат 2- V2 2 1т

<p(tx) = p,-2ж yx xt> = —-—— t2t +vxt (l.io)

R Л Л R Л

где ат « Vtx^ = - угол отклонения цели от центра синтезированной

апертуры при tx = 0 - , определяющий линейный член в формуле (2.11), p0 и pXT -постоянные фазы сигнала по апертуре синтеза.

Производная функции фазы представляет собой частоту принятого колебания:

р{ ) = ±_ dpitx) = - V 2 (tx - txT ) = --V-1 (1.11)

vx/ 2- dtx RЛ RЛ ^ v '

Выражение (2.12) показывает линейный закон изменения частоты при движении носителя относительно наблюдаемого объекта (Доплеровское смещение частоты). При допущении непрерывного (недискретного) излучения получаем ЛЧМ форму принятого колебания. Полоса Доплеровских частот определяется протяженностью зоны облучения РБО - xan ?или длиной раскрыва РСА - Dxan t:

AF _ 2Vxant _ 2V . T < xant _ КЛ0 (л pN

"" = R = Da, ' - V = D^V • (1.12)

c

У

Расчет энергетических характеристик РСА позволяет получить соотношения для определения требуемой импульсной (1.13) и средней (1.14) излучаемой мощности [16, 17]:

(4^)3 Я4 РпЬ

р = V 7-2--(1.13)

Р = Р

ср 1шр

/ Л

т Т

V р У

(114)

где р - мощность шумов на входе приемника, р, рх - разрешения по рассматриваемым координатам, Ь - суммарные потери в трассе распространения сигнала (без учета проникновения в листву), а0е - чувствительность РСА, О -коэффициент усиления антенны носителя, кс - коэффициент сжатия принимаемых импульсов, N - число когерентно суммированных импульсов по азимуту, т -длительность импульса, т - период повторения импульсов.

В свою очередь

К = Арт,

где АР - ширина полосы частот сигнала;

Рп = кАР Т + Т0 (р -1)] = 4 • 10 -21 АР¥п,

Вт

где к = 1,38 • 10 —т--постоянная Больцмана, Т0 - температура приемной

Гц К

системы, Т - температура среды, р - коэффициент шума (шум-фактор) приемника.

При оценке разрешающей способности различают пространственное разрешение и радиометрическое разрешение РСА и РБО. Последнее напрямую зависит от энергетических характеристик радиолокатора. Радиометрическое разрешение характеризует возможность различения объектов, имеющих яркостные контрасты, т.е. отличающиеся по значениям ЭПР. В связи с тем, что ЭПР наблюдаемого объекта меняется в зависимости от направления наблюдения, принимаемый сигнал, отраженный от такого объекта, постоянно меняется по мощности и фазе, т.е. наблюдаются флуктуации. Для оценки радиометрического

разрешения предлагались различные критерии [18, 19, 20], основанные на оценке вероятности ошибки правильного обнаружения яркостного контраста. Сравнение этих критериев показало, что наиболее устойчивым параметром является оценка среднеквадратичного отклонения флуктуаций наблюдаемого процесса.

Повышение радиометрического разрешения возможно при увеличении числа наблюдений элемента разрешения и некогерентного накопления отраженных от него сигналов, что, в свою очередь, требует увеличения доступных вычислительных мощностей для сохранения пространственного разрешения [21].

1.3 Современные методы моделирования систем обработки сигналов в системах ДЗЗ.

Обработка получаемых сигналов проводится последовательно устройствами, входящими в состав системы ДЗЗ. При этом первичная обработка принимаемой информации производится зачастую на борту носителя. Результаты записываются в память устройства, после чего подлежат специальной обработке в соответствии с принятым алгоритмом получения изображений. Процедура обработки производится на ЭВМ с использованием специализированного программного обеспечения. Основные алгоритмы получения изображения хорошо известны, однако современные разработчики систем ДЗЗ постоянно их модернизируют с целью получения результата лучшего качества.

Условно разделить этапы работы активной системы ДЗЗ при приеме и обработке сигналов допустимо следующим образом:

- прием отраженных от целей электромагнитных колебаний сигналов с помощью приемной апертуры;

- обеспечение требуемых энергетических характеристик принимаемых электрических колебаний (усиление с минимальной шумовой добавкой), фильтрация электрических колебаний, преобразование частоты (выделение комплексной огибающей);

- формирование дискретных напряжений с помощью АЦП, цифровая

обработка, получение голограмм;

- получение и обработка изображений.

Первый и второй этапы выполняются специальной аппаратурой, входящей в состав системы ДЗЗ - сенсорным устройством (антенна или оптическая апертура) и трактом обработки сигналов, соответственно. Последующие этапы подразумевают: преобразование данных с восстановлением и коррекцией аппаратных искажений, формирование квадратурных составляющих голограмм, синтез комплексных изображений с коррекцией миграции по дальности и автофокусировкой (при необходимости), вычисление модуля комплексных изображений с получением амплитуд изображений, некогерентное накопление независимых наблюдений, привязка первичных изображений к географическим координатам, сборка фрагментов изображений, преобразование изображений к плановой равномасштабной проекции в координатах вдоль и поперек линии пути и т.п. [21].

В современных системах ДЗЗ используют простые высокочастотные импульсы ил сложные зондирующие сигналы, как правило с ЛЧМ-модуляцией. Высокий уровень боковых лепестков автокорреляционной функции вынуждает применять взвешивание при обработке ЛЧМ-сигнала, что пагубно сказывается на разрешающей способности. При использовании более сложного оборудования возможно применение фазовой манипуляции. Для применения фазоманипулированных сигналов также важно использовать широкополосные устройства приемопередачи и обработки. BPSK-модулированные кодовые последовательности способны обеспечить значительно лучшую разрешающую способность системы ДЗЗ при низком уровне боковых лепестков. Тем не менее, появление фазовых искажений по причине доплеровского сдвига частоты принимаемого сигнала ограничивает применение ФМ-сигналов в системах ДЗЗ с высоким пространственным разрешением. [22].

В работе [23] рассматриваются подходы к построению модели системы ДЗЗ на базе РСА. Вводится понятие имитационной модели, задачи которой

заключаются в отработке и проверке различных методов формирования изображений, алгоритмов автофокусировки, повышения точности. Модель позволяет оптимизировать затраты вычислительной мощности при обработке принятых сигналов путем использования корреляционно-фильтровой обработки [24, 25], эффективность которой повышается при увеличении числа приемных каналов. В каждом канале приемного устройства принятый сигнал умножается на сигнал гетеродина (использовался опорный ЛЧМ сигнал), затем фильтруется. Таким образом, на выходе каналов имеются колебания на разностных частотах, соответствующих элементам дальности отражающей поверхности. Далее сигналы оцифровываются, и производится формирование изображений. Рассмотрен случай использования алгоритма прямой свертки для формирования изображений при использовании корреляционно-фильтровой обработки [26, 27]. Имитационная модель позволяет учесть искажения, получаемые в ходе распространения широкополосных сигналов при работе с различными методами обработки [28]. На рисунке 1.5 показаны искажения изображений для одиночного отражающего элемента при наличии и отсутствии алгоритмов автофокусировки.

+ г Р ,

Рисунок 1.5 - Результаты работы имитационной модели системы ДЗЗ для одиночного отражающего элемента при наличии и отсутсвии автофокусировки. Как видно из результатов работы модели, наличие алгоритмов автофокусировки позволяет повысить качество изображения одиночного отражающего элемента.

В работе [29] предложена структура системы обработки с позиции Марковской теории оценивания, позволяющая восстановить изображение

местности по критерию минимума среднего квадрата.

Учет искажений, возникших в ходе распространения зондирующего сигнала в атмосфере Земли, при формировании изображений систем ДЗЗ спутникового базирования, а также моделирование изображений таких систем представлены в работах Горячкина О. В. [30, 31]. Рассмотрено влияние коэффициента преломления, флуктуаций тропосферы, ионосферы на характеристики принимаемых сигналов системы [32-34]. Модель изображения вводится через принимаемый сигнал с учетом имеющихся искажений [35]. Рассматриваются проблемы фокусировки и методы их устранения. В частности, для восстановления сигнала сравниваются методы максимального правдоподобия, минимума энтропии [36], алгоритм нелинейной оптимизации Ньютона, градиентного спуска [37-41].

Перспективным методом формирования и обработки изображений является разбиение отражающих объектов на точечные модели. Данный подход позволяет создать банк характеристик различных отражателей, для которых можно считать флуктуацию эхо-сигнала нулевой. Типовые объекты, такие как уголковые отражатели, кромки крыш зданий и другие, могут послужить ориентирами для системы навигации беспилотных летательных аппаратов и спутников. Методы построения точечной модели представлены в работе [42]. На рисунке 1.6 представлена блок-схема предложенного алгоритма формирования точечных моделей объектов.

Исходное КРЛИ 1 1

{^Предварительная фильтрация {7} Запись координат амплитуды, фазы

1

{2} Преобразование формата в/Ы-РЛ {8} Вычитание парциального отклика

1 -1 1

{3} Выделение фрагмента КРЛИ {9} Оценка остаточного КРЛИ

1 1

{4} Интерполяция КРЛИ 4x4 {10} Суммирование парциальных откликов

1 I

{5} Вычисление импульсного отклика {11} Селекция точечной модели объекта

1

{6} Поиск максимума амплитуды {12} Калибровка и коррекция точечной модели

Т

Точечная модель объекта

Рисунок 1.6 - Алгоритм формирования точечных моделей объектов. В рамках данного алгоритма поэтапно выполняются следующие операции [43-46]:

- фильтрация КРЛИ (комплексного радиолокаицонного изображения целого объекта) с целью устранения ТОСефактов изображения.

- преобразование в форматы GeoTIFF;

- выделение полезной части КРЛИ, содержащей объект;

- интерполяция с увеличением до размеров 4 на 4 по отношению к исходным;

- вычисление импульсного отклика по спектру сигнала;

- поиск координат максимума амплитуды;

- запись координат;

- вычитание из КРЛИ двумерного компенсирующего сигнала;

- оценка шумового фона, сравнение с остаточным КРЛИ;

- вычисление суммы парциальных компенсирующих сигналов, в которой

содержится точечная модель объекта.

Общие представления о цифровой обработке сигналов при формировании изображения отражены в работе Коберниченко В.Г. [47]. Положения, изложенные в данной статье, справедливы не только для космических средств обзора земной поверхности, но и для бортовых систем ДЗЗ. Структурная схема типового устройства обработки изображений представлена на рисунке 1.7.

Рисунок 1.7 - Основные этапы цифрового формирования изображения в РСА.

В работе подробно рассмотрены этапы обработки сигналов при считывании в запоминающее устройство [48], сжатии по азимуту [49] с учетом законов изменения дальности [50], вычислении опорных функций, формировании итогового РЛИ [51-54].

В рамках текущей работы методы формирования изображений играют роль вспомогательного инструмента для наблюдения результатов. Приоритетным же объектом рассмотрения является тракт обработки сигналов системы ДЗЗ. Для наблюдения связи между итоговым РЛИ и параметрами приемных и передающих устройств необходимо рассмотреть подходы и методы реализации моделей узлов трактов.

1.4 Современные методы моделирования узлов и элементов ТОС.

ТОС выполняет следующие задачи:

- формирование высокочастотного колебания для передачи сигнала в свободное пространство;

- модуляция высокочастотного колебания в соответствии с исходным сообщением, демодуляция принимаемого сигнала;

- обеспечение энергетических характеристик передаваемых и принимаемых сигналов;

- фильтрация сигналов, обеспечение частотных характеристик сигналов.

В связи с этим, можно условно разделить устройство на следующие узлы:

- формирователь ВЧ колебания (гетеродин);

- модулятор;

- усилитель высокой частоты передающего устройства;

- усилитель высокой частоты приемного устройства;

- демодулятор;

- устройства фильтрации.

Гетеродин отвечает за формирование колебания на несущей частоте, может быть представлен в виде микросхемы синтезатора частоты с подключаемым к ней опорным генератором, источниками питания, фильтром в цепи обратной связи. В рамках моделирования значительный интерес представляет форма генерируемого колебания, нежели внутреннее устройство гетеродина. Тем не менее, для описания формы ВЧ колебания необходимо учесть характеристики самого формирователя. В «идеальном» случае ожидается, что на выходе гетеродина имеется стабильный унимодальный сигнал, спектр которого представляет собой дельта-функцию на требуемой частоте. В реальных устройствах спектр генерируемого колебания

имеет конечную ширину в силу спектральных характеристик опорного генератора, ограничения чувствительности фазовых детекторов синтезатора и неидеальной характеристики фильтра низких частот в цепи обратной связи. Наличие в устройстве гетеродина нелинейных элементов обуславливает наличие дополнительных гармоник в спектре выходного колебания. Появление дополнительных гармоник возможно также благодаря наличию побочных гармоник опорного генератора [55-60].

Преобразование частоты осуществляется в смесителях СВЧ. В качестве основы устройства смесителя используется нелинейный элемент. Простейший преобразователь частоты может быть реализован на одном диоде (небалансная схема [61]).

Для устранения обозначенных недостатков применяют балансные схемы преобразователей частоты, содержащие вариативно несколько диодов, транзисторы и симметрирующие устройства. Анализ различных вариантов схем балансных смесителей СВЧ приведен в [61, 62]. Теория расчета схем смесителей на основе диода с барьером Шоттки изложена в [63-66]. Основные соотношения, формулы для расчета параметров, этапы и результаты моделирования в среде Microwave Office транзисторного смесителя СВЧ с повышенным коэффициентом передачи мощности представлены в работе В.А. Романюка [67]. Показано, что наибольшее влияние на коэффициент передачи по мощности смесителя оказывает структура входной цепи (согласование входа транзистора с выходами источников сигналов и наличие обратной связи по напряжению промежуточной частоты).

Методика расчета шумовых характеристик смесителя на основе метода конверсионных матриц приведена в [68]. В частности, рассмотрены способы определения коэффициента шума преобразователей частоты на основе диода, полевого транзистора, биполярного транзистора с гетеропереходом. Представлены зависимости шумовых характеристик от режимов работы смесителей. Так, например, на рисунке 1.8 изображен график зависимости коэффициента усиления и коэффициента шума диодного смесителя от уровня мощности сигнала гетеродина на входе.

При рассмотрении ТОС РСА следует понимать, что преобразователи частоты вверх и вниз выполняют аналогичные функции и построены по схожему принципу. К,дБ F,dB

-7 -9

~~8 10 12 14 Ргет,дБм

Рисунок 1.8 - Зависимость коэффициента усиления (сплошная кривая) и коэффициента шума (пунктирная кривая) балансного диодного смесителя от

уровня гетеродина.

Особое внимание в литературе уделено усилителям мощности СВЧ, проблемам их разработки, моделирования, проектированию устройств на их основе. Большинство современных усилителей СВЧ выполнены на базе активных нелинейных элементов - транзисторов. Проблема математического описания работы транзистора заключается как раз в нелинейности его переходных и передаточных характеристик. Таким образом, невозможно аналитическое описание выходного сигнала в зависимости от входного с учетом передаточной характеристики активного элемента. При описании работы схем используют приближение (аппроксимацию) основной характеристики транзистора -вольтамперной (ВАХ), до кусочно-линейного вида. В данном случае принимается, что входной сигнал мал по амплитуде и не выходит за пределы работы в линейном участке ВАХ. Линейный режим работы усилителя легко описать посредством матриц рассеяния (Б-параметров) [69].

С точки зрения теории СВЧ цепей усилитель представляет собой активный четырехполюсник (АЧ), элементы матрицы рассеяния которого не обязательно меньше или равны единице [70-71].

S

4

В работе [72] представлены методы и результаты расчета S-параметров модели АЧ с обратной связью (рисунок 1.9). Приведены требуемые S-параметры АЧ для выполнения условий согласования устройства, изложены методы широкополосного согласования усилителей, рассмотрен пример согласования усилителя на базе транзистора КТ3132В.

Рисунок 1.9 - Активный четырехполюсник с двухполюсником обратной связи Современные системы автоматизированного проектирования (САПР) используют не только S-параметры линейных моделей усилителей, но и методы моделирования их нелинейных режимов работы. Широкое распространение у разработчиков нашел программный продукт Microwave Office (MWO) от компании AWR [73]. Адекватность результатов моделирования в среде MWO зависит от соответствия реальности моделей элементов устройства. Так, например, качество модели транзистора определяет её соответствие реальным параметрам при различных режимах работы: напряжения питания, рабочей точки, уровня входного сигнала и т.п. В работе [74] рассмотрены особенности построения линейной FETN и нелинейной TOM2 моделей СВЧ малошумящего pHEMT транзистора с применением САПР MWO. Показано, что линейная модель справедлива только в статическом режиме работы транзистора. В свою очередь нелинейная модель создается из результатов измерения в различных режимах работы. Отдельному детальному описанию подлежат участки характеристик в режиме насыщения, пробоя, на перегибе перехода в режим насыщения, шумовые характеристики. Экспериментальная проверка изготовленного транзистора и проверка его модели, в соответствии со стандТОСом TOM2 показали результаты, представленные на рисунках 1.10-1.12.

Рисунок 1.10 Измеренные (Experiment) и смоделированные (TOM 2) выходные (а) и барьерные (б) характеристики pHEMT транзистора

Рисунок 1.11 - Частотные зависимости малосигнальных S-параметров рНЕМТ

транзистора в диапазоне частот 1-40 ГГц

Рисунок 1.12 - Измеренные (Experiment) и смоделированные СВЧ характеристики

МШУ.

Из представленных результатов видно, что модель стандТОСа ТОМ2 в достаточной степени точно описывает поведение транзистора как в линейном, так и в нелинейном режимах работы.

Иногда модели активных элементов отсутствуют в библиотеках САПР, либо работоспособны лишь при ограниченном наборе параметров. В таком случае возникает необходимость их создания или доопределения. Процедуры получения S-параметров методом экстраполяции описаны в [75]. Рассмотренный метод подходит для линейных режимов работы транзисторов.

Нелинейность ВАХ транзистора или диода обуславливает появление особого типа искажений сигнала - так называемых нелинейных искажений. В режиме большого сигнала или при некорректном выборе рабочей точки значения входной амплитуды будут соответствовать участку насыщения либо участку обратного смещения ВАХ нелинейного элемента. Таким образом, выходной сигнал отличается от входного не только уровнем в точке соответствующей фазы, но и в целом формой. Примером влияния нелинейных искажений на форму сигнала могут послужить осциллограммы, представленные на рисунке 1.13.

А - номи на л ьн ый у ровень В - у ровен ьпере гру зки

Рисунок 1.1 3 - Идеализированные представления искаженного сигнала в

нелинейном режиме работы транзистора. В ходе оценки влияния нелинейных искажений не принято использовать ВАХ нелинейного элемента. Функцию нелинейной передаточной характеристики выполняет мощностная характеристика, показывающая зависимость уровня выходной мощности от уровня входной (Рисунок 1.14).

-40 --45 " -50 " -55

-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10

Р1п ^Вт]

Рисунок 1.14 - Мощностная характеристика.

Предполагается, что рабочая точка выбрана таким образом, что уровень входного сигнала значительно быстрее достигнет порога насыщения, чем пробоя. Поэтому в мощностной характеристике не учитывается поведение транзистора в режиме глубокого обратного смещения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Цветков Вадим Константинович, 2019 год

Литература

1. Ерошенков М. Г. Радиолокационный мониторинг // Москва: Макс Пресс, 2004.

2. Незлин Д. В. // Радиотехничесике системы, Москва: МИЭТ, 2008.

3. Антипов В. Н., Горяинов В. Т., Кулин А. Н. и Мансуров В. В., Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны // Москва: Радио и связь, 1988.

4. Горячкин О. В. Формирование изображений в цифровых РЛС с синтезированной апертурой антенны // Методические указания к лабораторной работе по курсу «Радиотехнические системы» (РТС) , Самара, Поволжская государственная академия телекоммуникаций и информатики, 2005.

5. Нейман П. И. Особенности характеристик и применения авиационных РСА // М.: Геоматика, т. 3, 2011.

6. Нейман П. И., Нейман И. С. Особенности построения и основные характеристики радиолокаторов с синтезированной апертурой. Часть 2. Авиационные РСА // Научно-технический отчет ОАО "НИИ ТП", Москва, 2010.

7. Brenner J. H. и Ender G. Airborne SAR Imagingwith Subdecimeter Resolution // Proceedings of EUSAR, 2006.

8. Cantalloube H. P. Dubois-Fernandez Airborne X-band SAR imaging with 10 cm resolution - Technical challenge and preliminary results // Proceedings of EUSAR, 2004.

9. Внотченко С. Л., Достовалов М. Ю., Дьяков А. В., Дьяков И. В., Ермаков Р. В., Жаровская Е. П. , Коваленко А. И., Мусинянц Т. Г., Неймман Л. С., Риман В. В., Суслов В. Е. Авиационные мобильные малогабаритные радиолокаторы с синтезированной апертурой семейства "Компакт" (Принципы реализации и опыт применения) // Журнал радиоэлектроники, № 10, 2009.

10. Плющев В. А. Результаты разработки и направления развития многочастотных авиационных комплексов РСА // Наукоемкие технологии, № 8-9, pp. 88-100, 2004.

11. Dreuillet P., Cantalloube H., Colin E., Dubois-Fernandezx P., Dupuis X., Fromage P., Garastier F., Heuze D., Oriot H., Peron J. L., Peyret J., Bonin G. The ONERA RAMSES SAR: latest significant results and future developments // IGARSS, 2006.

12. Ulander L., Frolind P. O., Gustavsson A., Hellsten H., Jonsson T., Larsson B., Stenstrom G. Performance of the CARABAS-II VHF-band synthetic aperture radar // Proc. IGARSS, т. 1, № 9-13, pp. 121-131, 2001.

13. Сколник М. Радиолокационные станции с синтезированием апертуры // Справочник по радиолокации, Москва, Советское радио, 1977, с. 337-362.

14. Shervin C. V., Ruina J. P., Rawliffe R. D. Some early developments in synthetic aperture radar system // IRE Trans., № April, pp. 111 - 115, 1962.

15. Curtona L. J., Hall G. O. A comparison of techniques for achieving fine azimuth resolution // IRE Trans, т. 2, № April, pp. 119-121, 1963.

16. Сколник М. Основы радиолокации // Справочник по радиолокации, Москва, Советское Радио, 1977, с. 408.

17. Вудворд П. Теория вероятностей и теория информации в применении к радиолокации // Москва: Советское Радио, 1955.

18. Dong G., Chong J., Zhu M. Research On Some Problems About SAR Radiometric Resolution // Proc. of EUSAR'2004 Conference Ulm, Germany, 2004.

19. Frost V. S. Probability of Error and Radiometric Resolution for Target Discrimination in Radar // IEEE Trans. on GRS, № 2, pp. 121-125, 1984.

20. Moore R. K. Tradeoff Between Picture Element Dimensions and Noncoherent Averaging in Side // IEEE Trans. on Aerospace and Electronics Systems, № 5, pp. 697-708, 1979.

21. Верба В. С., Неронский Л. Б., Осипов И. Г., Турук В. Э. Радиолокационные системы землеобзора космического базирования // Москва: Радиотехника, 2010.

22. Варакин Л. Е. Теория сложных сигналов // Москва: Советское радио, 1970.

23. Брызгалов А.П., Ковальчук И.В., Хныкин А.В., Шевела И.А., Юсупов Р.Г. Моделирование радиолокатора с синтезированной апертурой при решении задач его внутреннего и внешнего проектирования // Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск № 43

24. Ширман Я.Д. Теоретические основы радиолокации // М.: Сов.радио,1970 г.

25. Брызгалов А.П., Караулова Е.В., Хныкин А.В. Аналого-цифровая обработка информации в радиолокаторах с синтезированной апертурой, использующих сверхширокополосные сигналы с линейной частотной модуляцией. // Цифровая обработка сигналов. №4, 2004 г.

26. Кондратенков Г.С., Фролов А.Ю. Радиовидение // М., «Радиотехника» 2005 г.

27. Брызгалов А.П., Караулова Е.В., Хныкин А.В.. Аналого-цифровая обработка последовательности сверхширокополосных линейно-частотно-модулированных импульсов большой длительности в РЛС с синтезированной апертурой. // 6-ая Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение». -2004, Москва. Доклады - 2, с.34.

28. Брызгалов А.П. Возможности применения сверхширокополосных сигналов большой длительности в радиолокации и связи. // Юбилейная научно-техническая конференция «Авиационные системы в XXI веке». ГНЦ РФ ФГУП «ГосНИИАС», Российская академия ракетных и артиллерийских наук. Сборник докладов. Том II. Москва, 11-13 апреля 2006г.

29. Детков А. Н. Оптимальный алгоритм формирования радиолокационных изображений в РСА с непрерывным излучением // «Успехи современной

радиоэлектроники» №4 2011 г.

30. Горячкин О. В. Иващенко Е. В. Формирование радиолокационных изображений в трансионосферных РСА УКВ диапазона.

31. Горячкин О.В. Метод автокомпенсации искажений радиоимпульса в космических РСА P-VHF диапазонов // Доклады академии наук РФ. - 2004. -Т.397. - №5. -С.615-618.

32. Буренин Н.И. Радиолокационные станции с синтезированной антенной // М.: «Сов. радио», 1972, 160с.

33. Кравцов Ю.А., Фейзулин З.И., Виноградов А.Г. Прохождение радиоволн черезатмосферу Земли // М.: «Радио и связь», 1983, 224с.

34. Колосов М.А., Арманд Н.А., Яковлев О.И. Распространение радиоволн при космической связи // М.: «Связь», 1969, 155с.

35. Зелкин Е.Г., Кравченко В.Ф., Гусевский В.И. Конструктивные методы аппроксимации в теории антенн // М.: САЙНС-Пресс, 2005 - 512 с.

36. Wiggins R.A. Minimum entropy deconvolution // Geoexploration, 16, 1978.

37. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ. // М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.

38. Горячкин О.В. Алгоритм непараметрической фокусировки изображений космических РСА УКВ диапазона / О.В. Горячкин,Е.В. Иващенко // Физика и технические приложения волновых процессов: тез. докладов V МНТК, 11-17 сент., 2006 г., г. Самара. 2006г. -Самара, 2006. - С.46.

39. Горячкин, О.В. Алгоритм слепой идентификации EVI и его возможные применения / О.В. Горячкин, Е.В. Иващенко // XIII Российская научная конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов ПГАТИ: тез. докл., 30 января - 4 февраля 2006 г., г.Самара. - Самара, 2006. - С. 4.

40. Горячкин, О.В. Некоторые характеристики алгоритмов слепой оценки канала в системах подвижной связи [Текст]/ О.В. Горячкин, Е.В. Иващенко // Инфокоммуникационные технологии. - 2006. - Т.4. -№1.-С.31-35.

41. Горячкин О.В. Слепое восстановление изображений радиолокационных станций с синтезированной апертурой // Поволжская государственная академия телекоммуникаций и информатики, 2003 г.

42. Неронский Л.Б., Верба В.С, Лиханский С.Г., Осипов И.Г., Пущинский С.Н., Турук В.Э. Формирование точечных моделей объектов по комплексным РСА-изображениям // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2010, Т.7, №4.

43. Неронский Л.Б. Оценка разрешающей способности РЛС с синтезированной антенной по переходным функциям и интервалу корреляции выходного сигнала // Радиотехника и электроника. - 1975, №2. - С.271-279.

44. Внотченко С.Л, Достовалов М.Ю., Ермаков Р.В. и др. Сравнительный анализ радиолокационных характеристик отражения объектов и фоновых поверхностей в Х, L и УКВ диапазонах. инфраструктуры // VI открытая Всероссийская конференция. «Современные проблемы дистанционного зондирования из космоса». Тезисы докладов. - М.: ИКИ РАН, 10-14 ноября 2008.

45. Neronskiy L.B., Verba V.S., Osipov I.G., Pushkov D.V. PGA Algorithm Application for Local Autofocusing of Hi-Res Spaceborne SAR Images // Proc. EUSAR'2008, Friedrichshaffen, Germany. - June 2-5, 2008, vol.2, pp.101-104.

46. Verba V., Neronskiy L., Osipov I. Russian Spaceborne Imaging Radars: Scientific and Technical Achievements // Proceedings of XXVIIth General Assembly of International Union Radin Science (URSI), New Dehli, India. - Oct 23-29, 2005.

47. Коберниченко В.Г. Особенности формирования изображений в космических радиолокаторах с синтезированной апертурой // Вестник УГТУ-УПИ. Теория

и практика радиолокации земной поверхности. Сер. радиотехническая, Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005. № 19(71).

4S. Ахметьянов В.Г. Цифровые методы получения изображений с помощью космических радиолокационных станций с синтезированной апертурой // Зарубежная радиоэлектроника, 1985, №5

49. Тетерин А.Р., Коберниченко В.Г. Требования к точности оценки комплекса параметров движения при обработке сигналов в РЛС с синтезированной апертурой // Известия ВУЗов СССР. Радиоэлектроника, 1988, №5, с.93-95.

5G. Коберниченко В.Г., Зраенко С.М. Сравнение алгоритмов цифрового синтезирования апертуры // Преобразование пространственно-временных сигналов и обработка информации радиотехнических сигналов: Межвуз. темат. сб. №71, М., изд. МЭИ, 1985, с.53-б1.

51. Зраенко С.М., Коберниченко В.Г. Цифровое синтезирование апертуры при кусочно-линейной аппроксимации опорной функции // Известия ВУЗов СССР. Радиоэлектроника, 1987, т.30, №8, с.8-12.

52. Неронский Л.Б., Коберниченко В.Г., Зраенко С.М. Цифровое формирование радиолокационных изображений земной поверхности в радиолокаторе с синтезированной апертурой космического аппарата "Алмаз-Г' // Исследование Земли из космоса, 1993, №4.

53. Calloway T. M., Donohoe G. W. Subaperture Autofocus for Synthetic Aperture Radar // IEEE Trans on AES v.30, № 2, 1994, p.617-621.

54. Wahl D.E., Eichel P. H., Ghiglia D. C., Jakowatz C. V. Phase Gradient Autofocus -A Robust Tool for High Resolution SAR Phase Correction // IEEE Trans on AES v.30, № 3, 1994, p.827-S34.

55. Попов В.Н., Рыжков А.В. Синтезаторы частот в технике радиосвязи // М.: Радио и связь. 1991.

56. Кусов Г.А., Очков Д.С., Ратцева Л.В. Формирование высокочастотных сигналов миллиметрового диапазона для радиолокационных устройств // Радиотехника. 2006. № 4.

57. Молчанов Е.Г., Очков Д.С., Силаев Е.А. Источники сигнала СВЧ-диапазона с низким уровнем фазовых шумов для систем радиолокации и связи // Радиотехника. 2006. №10.

58. Молчанов Е.Г., Силаев Е.А., Формальнов И.С., Чубаров Д.В. Исследование синтезатора частоты СВЧ-диапазона с низким уровнем фазовых шумов в интегральном исполнении // www.rastr-radio.ru. 2006.

59. Романюк В.А., Силаев Е.А. Формирование опорных СВЧ-колебаний с помощью кварцевых генераторов с кольцами фазовой автоподстройки частоты // Радиотехника. 2007. №10.

60. Жалуд В., Кулешов В.Н. Шумы в полупроводниковых устройствах // М.: Сов. радио.

61. Гассанов Л.Г. Твердотельные устройства СВЧ в технике связи // М.: Радио и связь, 1988. - 288 с.

62. Радиоприемные устройства / В.Н. Банков [и др.]; под ред. Л.Г. Барулина. - М.: Радио и связь, 1984. - 272 с.

63. Розанов Б.А. Приемники миллиметровых волн / Розанов Б.А., Розанов С.Б.. -М.: Радио и связь, 1989. - 168 с.

64. Maas S.A. Nonlinear Microwave circuits. 1988. - 480 p.

65. Vendelin G.D. Microwave Circuit Design Using Linear and Nonlinear Techniques. 1990. - 757 p.

66. Зайцев, Ю.С. Монолитные диодные пары с барьером Шоттки на GaAs для преобразователей частоты миллиметрового диапазона длин волн / Ю.С. Зайцев [и др.] // Передовой опыт. Горький. 1990. № 3. С. 30-33.

67. Романюк В. А. Транзисторный смеситель СВЧ с повышенным коэффициентом передачи мощности // Современная электроника №3 2012г.

68. Аверина Л. И., Бобрешов А. М., Шапошникова Ж. В. Шумовые характеристики СВЧ смесителей // Вестник ВГУ, серия: Физика. Математика. 2011 №1.

69. Чистюхин В.В. Антенно-фидерные устройства // М.,1997

70. Бабак Л.И. Проектирование транзисторных широкополосных СВЧ-усилителей с двухполюсными цепями коррекции и обратной связи / Бабак Л.И. // Электронная техника. Сер. 1 «СВЧ-техника». - 1994. - № 2. -С. 16-19.

71. Бабак Л.И. «Визуальное» проектирование корректирующих и согласующих цепей полупроводниковых СВЧ-устройств / Бабак Л.И., Черкашин М.В., Зайцев Д.А. // Доклады ТУСУРа. - Томск: Том. гос. ун-т систем упр. и радиоэлектроники. - 2006. - Т. 6. - С. 11-23.

72. Якушевич Г.Н. Математическая модель активного четырехполюсника для широкополосного СВЧ-усилителя с двухполюсником параллельной обратной связи // Доклады ТУСУРа, №2, декабрь 2009.

73. Разевиг В.Д., Потапов Ю.В., Курушин А.А. Проектирование СВЧ устройств с помощью Microwave ОГйсе // Под ред. В.Д.Разевига. М.: СОЛОН-Пресс, 2003. 496 с.: ил.

74. Козловский Э.Ю., Селезнев Б.И. Моделирование СВЧ малошумящего pHEMT транзистора с применением САПР Microwave Office // Вестник Новгородского государственного университета №68, с. 41 -45

75. Дмитриев В.А., Осипов А.М. Моделирование СВЧ транзисторов методом экстраполяции S-параметров // Вестник Новгородского государственного университета №26, 2004 г., с. 74-77.

76. Kenneth S. Kundert. Accurate and Rapid Measurement of IP2 and IP3 // Designer's

Guide Community, 22 May 2002. Also available from www.designers-guide.com.

77. Поляков А. Е., Стрыгин Л. В. Методика измерения IP2 и IP3 двухтонового сигнала // Труды МФТИ. - 2012. - Том 4, №2.

78. Курганов А.Н., Павлюк А.П, Характеристики линейности измерительных приемников // Труды НИИР, 2003.

79. Pedro, J.C., Garcia, J.A., Cabral, P.M. Nonlinear Distortion Analysis of Polar Transmitters // Microwave Theory and Techniques, IEEE Transactions on (Volume:55 , Issue: 12 ), Dec. 2007, p. 2757 - 2765.

80. Drotar P., Gazda J., Galajda P. Kocur D. Joint Microstatistic Multiuser Detection and Cancellation of Nonlinear Distortion Effects for the Uplink of MC-CDMA Systems Using Golay Codes // World Academy of Science, Engineering and Technology 28 2009.

81. Oliveira J. Optimum Receivers for Non-Linear Distortion Compensation of OFDM Signals in Fiber Supported Wireless Applications // Microwave Photonics, 2007 IEEE International Topical Meeting on, p. 120-123.

82. del Razo V., Riihonen, T., Gregorio, F., Werner, S., Wichman, R. Nonlinear Amplifier Distortion in Cooperative Amplify-and-Forward OFDM Systems // Wireless Communications and Networking Conference, 2009. WCNC 2009. IEEE, p. 1-5.

83. Blaakmeer, S.C., Klumperink, E.A.M., Leenaerts, D.M.W., Nauta, B. Wideband Balun-LNA With Simultaneous Output Balancing, Noise-Canceling and Distortion-Canceling // Solid-State Circuits, IEEE Journal of (Volume:43, Issue: 6) June 2008, p. 1341-1350.

84. Swaminathan, A. Panigada, A., Masry, E., Galton, I. A Digital Requantizer With Shaped Requantization Noise That Remains Well Behaved After Nonlinear Distortion // Signal Processing, IEEE Transactions on (Volume:55, Issue: 11),

Nov. 2007.

85. Zhou, D., DeBrunner, V.E. Novel Adaptive Nonlinear Predistorters Based on the Direct Learning Algorithm // Signal Processing, IEEE Transactions on (Volume:55, Issue: 1 ), Jan. 2007, p. 120-133.

86. Шеремет А.Ю. Передающая аппаратура бортовой РСА для малогабаритных БПЛА: разработка, отладка, эксперимент // Журнал Радиоэлектроники №12, 2013

87. Шеремет А.Ю. Влияние характеристик передающего тракта РСА на параметры передаваемых сигналов // тезисы докладов 21 -ой Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», 2014 г.

88. Шеремет А.Ю. Малогабаритный передатчик бортовой РСА. Проектирование и экспериментальное исследование // тезисы докладов 20-ой Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», 2013 г.

89. Шеремет А.Ю. Малогабаритный передатчик бортовой РСА с высокой разрешающей способностью // тезисы докладов 6-ой Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике», 2013 г.

90. Цветков В.К., Лялин К.С. Проблемы разработки приемного устройства РСА для БПЛА. Проектирование и экспериментальное исследование // Материалы 1-ой Всероссийской микроволновой конференции, 2013 г.

91. Цветков В.К. Влияние характеристик приемного тракта РСА на параметры передаваемых сигналов // Тезисы докладов 21-ой Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», 2014 г

92. Цветков В.К. Малогабаритный приемник бортовой РСА. Проектирование и экспериментальное исследование // Тезисы докладов 20-ой Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», 2013 г.

93. Цветков В.К. Малогабаритный приемник бортовой РСА с высокой разрешающей способностью // Тезисы докладов 6-ой Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике», 2013 г.

94. Цветков В. К. Моделирование аналогового приемного устройства для бортового радиолокатора с синтезированием апертуры для БПЛА // Тематический сборник №3 Военного учебно-научного центра Сухопутных войск «Общевойсковая академия ВС РФ», подготовленный по материалам открытого научного семинара членов диссертационного совета ДС 215.002.02, 25 июня 2015 г.

95. Дьяконов В. Проектирование и моделирование СВЧ-устройств в MATLAB R2010 // Компьютерные технологии №6, 2011 г.

96. Дьяконов В. П. MATLAB R2006/2007/2008 + Simulink 5/6/7. Основы применения. М.: СОЛОН-Пресс, 2008.

97. Дьяконов В. П. MATLAB 2006/2007. Самоучитель. М.: ДМК-Пресс, 2008.

98. Дьяконов В. П. Simulink 5/6/7. Самоучитель. М.: ДМК-Пресс, 2008.

99. Percival D. B., Walden A. T. Spectral Analysis for Physical Applications: Multitaperand Conventional Univariate Techniques // Cambridge: Cambridge University Press,1993

100. Proakis J. G., Manolakis D. G. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1996.

101. Rabiner L. R., Gold B. Theory and Application of Digital Signal Processing.

Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1975.

102. Дьяконов В. П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: Солон-Р, 2004.

103. Гоноровский И. С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для ВУЗов. -4-е изд.-М.:Радио и связь, 1986.

104. Tsvetkov V.K., Lyalin K.S., Oreshkin V.I., Sheremet A.Y. The study of non-linear LNA mode influence to BPSK signal correlation characteristics 2016 IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (EIConRusNW), 2016

105. Цветков В. К., Меркулова Ж. В., Орешкин В. И. MUSIC алгоритмы: классический и с пространственным сглаживанием // М.: ООО "Издательство "Спутник+", 2017. - №5 (107). - С. 182-184.

106. Цветков В. К., Меркулова Ж. В., Орешкин В. И. Компенсация амплитудно-фазового разброса в цифровой антенной решетке // М.: ООО "Издательство "Спутник+", 2017. - №5 (107). - С. 185-188.

107. Цветков В. К., Лялин К. С., Шеремет А. Ю. Способ синтеза элементов трактов преобразования радиолокационных сигналов в системах дистанционного зондирования Земли // Всероссийская научно-техническая конференция МЭС Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем -2018 г. Сборник трудов - М.: ИППМ РАН, 2018 . Выпуск IV. 222 с. - С. 155160.

108. Tsvetkov V., Lyalin K., Sheremet A., Vatskov P. The study of RF front end characteristics influence to SAR image quality // Proceedings of the 2017 IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRus 2017. - Moscow, Russia, 2017. - 850 p. - pp. 1255-1256. (Scopus, IEEE Library)

109. Tsvetkov V., Lyalin K., Sheremet A., Kurganov V. The study of RF front end

characteristics influence to BPSK signal correlation characteristics // Proceedings of the 2017 IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRus 2017. - Moscow, Russia, 2017. - 850 p. - pp. 1252-1254. (Scopus, IEEE Library)

110. Tsvetkov V., Meleshin Y., Khasanov M., Oreshkin V., Chistukhin V. Spectral distortions of a phase-shift keying signal // Proceedings of the 2017 IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRus 2017. - Moscow, Russia, 2017. - 850 p. - pp. 1264-1266. (Scopus, IEEE Library)

111. Tsvetkov V., Meleshin Y., Biryuk A., Sheremet A., Merkulova Z. UAV synthetic aperture radar system for control of vegetation and soil moisture // Proceedings of the 2018 IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRus 2018. - Moscow, Russia, 2018. - 850 p. - pp. 1673-1675. (Scopus, IEEE Library)

112. Tsvetkov V., Lyalin K., Kurganov V., Sheremet A. The study of RF PLL phase noise influence to SAR image quality // Proceedings of the 2018 IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRus 2018. - Moscow, Russia, 2018. - 850 p. - pp. 1670-1672. (Scopus, IEEE Library)

113. Tsvetkov V., Biryuk A., Meleshin Y., Merkulova Z., Sheremet A. The advantages of microwave photonic beamforming in broadband APAA // Proceedings of the 2018 IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, ElConRus 2018. - Moscow, Russia, 2018. - 850 p. - pp. 1676-1680. (Scopus, IEEE Library)