Повышение эффективности многоканальной фильтрации сигналов с нелинейным изменением доплеровской фазы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат наук Козлов, Дмитрий Николаевич

• Козлов, Дмитрий Николаевич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Козлов, Дмитрий Николаевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР ИСТОЧНИКОВ И ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Обоснование необходимости учета нелинейности изменения доплеровской фазы при синтезе алгоритмов выделения радиосигналов при малом отношении сигнал-шум

1.2 Обзор методов и алгоритмов выделения радиосигнала с нелинейным изменением доплеровской фазы

1.3 Сравнительный анализ алгоритмов выделения радиосигнала с нелинейным изменением доплеровской фазы

1.4 Выводы к разделу 1

2. СИНТЕЗ НЕАДАПТИВНЫХ И АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ СИГНАЛОВ С НЕЛИНЕЙНЫМ ИЗМЕНЕНИЕМ ДОПЛЕРОВСКОЙ ФАЗЫ

2.1 Критерии синтеза и обоснование выбора

2.2 Алгоритм оптимизации числа каналов ускорения и их параметров

2.3 Алгоритм выделения сигнала маневрирующего объекта с адаптацией к квадратичным межпериодным фазовым набегам

2.4 Алгоритм сопровождения до обнаружения с многоканальностью по ускорению

3. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИНТЕЗИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ И ИХ СРАВНЕНИЕ С ИЗВЕСТНЫМИ

3.1 Выбор критериев эффективности алгоритмов выделения радиосигналов на

фоне шумов и помех

3.2 Анализ характеристик обнаружения

3.3 Анализ погрешности оценки ускорения

3.4 Анализ вычислительной сложности

3.5 Анализ возможности реализации алгоритмов на современной элементной базе

3.6 Выводы к разделу 3

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1. Акт внедрения результатов диссертационной работы в

учебный процесс

Приложение 2. Акт внедрения результатов диссертационной работы в промышленные разработки

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности многоканальной фильтрации сигналов с нелинейным изменением доплеровской фазы»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы

В настоящее время радиотехнические системы (РТС) применяются в различных областях науки и техники, находят гражданское и военное применение. В последние годы получил развитие метод контроля состояния и диагностики газотурбинных двигателей, основанный на излучении при помощи передатчика электромагнитных колебаний определенной структуры в направлении движущихся диагностируемых элементов и регистрации при помощи приемника сигнала, который обусловлен электромагнитным полем, сформированным в результате отражений от диагностируемых элементов и их окружения [ 1 ]. Применение радиотехнических систем автоматического диагностирования, использующих последние достижения современной электронной техники, теорий обработки сигналов, распознавания образов и принятия решений, позволяет выдавать информацию о состоянии проточной части газотурбинных двигателей в процессе их функционирования и не требует сложных сборочно-разборочных работ [ 2 ]. Кроме того, измерение геометрических параметров элементов проточной части газотурбинных двигателей во время работы позволяет более точно понять процессы, происходящие в двигателе, учесть их при проектировании, и выработать рекомендации для режимов работы. Таким образом, применение радиотехнических систем позволяет повысить эффективность двигателя и его ресурс [3]. Для повышения точности измерений, проводимых такими системами, при обработке сигналов, отраженных от движущихся элементов, необходим учет наличия производных доплеровской частоты. Даже при равномерном вращении из-за близости расположения измерительной системы и движущихся частей изменение ракурса приводит к появлению составляющих радиального ускорения, что является причиной нелинейного изменения доплеровской частоты.

Также необходимо учитывать нелинейность изменения доплеровской фазы, вызванную ускорением, при определении параметров орбиты спутников, где для

надежного обнаружения и измерения параметров обычно требуется длительное накопление [4].

Основным признаком, позволяющим различать объекты на фоне подстилающей поверхности в системах селекции движущихся целей, является доплеровский сдвиг частоты. При достаточной скорости движения объекта отраженный от него сигнал попадает в область, где влияние пассивной помехи мало [5, 6]. Однако при обнаружении медленно движущихся объектов сигналы, отраженные от них, попадают в режектируемую зону доплеровских частот. В этом случае отличительным признаком может являться ускорение. Аналогично режекции по доплеровским частотам, не учитывая сигналы, отраженные от объектов с ускорением, близким к нулевому, могут быть обнаружены объекты, начинающие движение или обладающие признаками гармонического движения (люди, животные) [7-9].

На современном уровне развития авиационной техники среди множества типов летательных аппаратов (ЛА) можно выделить так называемые сверхманевренные летательные аппараты. Созданию таких ЛА способствует значительный прогресс в развитии теории нестационарной аэродинамики и систем автоматического управления. Сверхманевренность заключается в способности ЛА к выполнению маневров с чрезвычайно сложными пространственными эволюциями, благодаря применению двигателей с отклоняемым вектором тяги, развитой механизации крыла и специальных органов непосредственного управления подъемной и боковыми силами [ 10 ]. Сверхманевренность присуща всем истребителям четвертого и пятого поколений: Су-27, Су-30, Су-35, Су-37, МиГ-35, Р/А-18Е/Р, Т-22, ¥-35, ПАК ФА, .1-20 [И]. Кроме того, широкие возможности для создания сверхманевренных ЛА появляются с развитием беспилотных ЛА, в частности мультикоптеров. Таким образом, сверхманевренность рассматривается как одна из основ концепции построения современных ЛА [12, 13].

Движение объекта со значительными радиальными ускорениями приводит к дополнительной частотной модуляции отражаемого сигнала. С технической точки

зрения изменение радиальной скорости наблюдаемого объекта в течение длительности пачки, а соответственно и доплеровской частоты, приводит к невозможности когерентного накопления. В результате падают показатели качества обнаружения [14-17].

При достаточной мощности принимаемого сигнала его размытие по доплеровским каналам может привести к ложному обнаружению. Эффект размытия сигнала по каналам скорости усиливается собственным движением носителя радиолокационной станции (РЛС) и большим временем накопления бортовых импульсно-доплеровских РЛС. Последнее является одним из перспективных средств увеличения дальности обнаружения и повышения качества распознавания целей без увеличения мощности РЛС [17-20].

Современные ЛА, особенно беспилотные, развиваются по пути уменьшения эффективной площади рассеяния, что так же приводит к трудностям обнаружения. Размытие сигнала по каналам скорости происходит также при значительном изменении ракурса [21, 22].

Кроме того, снижается точность оценки и разрешающая способность по скорости. Полет с регулярными скачкообразными изменениями пространственного положения приводит к появлению эффекта мерцания, по своему смыслу аналогичному наличию мерцающих помех [10].

Степень разработанности темы

Актуальность темы подтверждается множеством работ, проводимых в области многоканальной фильтрации сигналов, в том числе и с нелинейным изменением доплеровской фазы: Лукошкина А.П. [23], Артемьева А.И. [24], Кузменкова Ю.В., Логинова В.М. [25], Сапрыкина В.А. [26], Сосулин Ю.Г. [27] Меркулова В.И., Самарина О.Ф. [28, 29, 30], Белокурова В.А, Кошелева В.И. [31], Kapriel Krikorian [32, 33], корпорации Lockheed Martin [34], Winthrop Whitman Smith [35, 36], Theagenis J. Abatzoglou [4].

Основным способом модификации устройств многоканальной обработки с целью повышения эффективности фильтрации сигналов с нелинейным изменением доплеровской фазы является введение многоканальности по

ускорению, при этом возникает ряд проблем, связанных с уровнем ложных тревог, потерями в пороговом отношении сигнал-(помеха+шум) (с-(п+ш)), количеством вычислительных операций. Указанные работы в той или иной степени направлены на минимизацию проблем, вызванных введением дополнительной многоканальности, и обладают рядом недостатков, заключающихся в снижении точности оценки скорости, невозможности работы в многоцелевой обстановке, потерями на некогерентное накопление.

Цели и задачи

Цель работы заключается в повышении выигрыша в отношении с-(п+ш) по сравнению с известными системами многоканальной доплеровской фильтрации, что, в частности в радиолокации, приводит к большей вероятности правильного обнаружения радиосигналов высокоманевренных объектов, а в системах диагностики - к повышению эффективности оценки состояния анализируемой системы.

Для достижения обозначенных целей необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать существующие алгоритмы и устройства выделения радиосигналов с нелинейным характером изменения доплеровской фазы и выявить их основные недостатки и резервы повышения эффективности;

- оценить влияние количества каналов ускорения и параметров их настройки на качественные характеристики алгоритмов обработки сигналов в многоканальном фильтре;

- оптимизировать число каналов ускорения и параметры каналов обработки при условии фиксированных потерь в пороговом сигнале при выделении сигналов с нелинейным изменением доплеровской фазы на фоне коррелированной помехи;

- разработать адаптивный алгоритм выделения сигнала маневрирующего объекта, движущегося с переменным ускорением, более эффективный, чем известные алгоритмы;

- усовершенствовать алгоритм сопровождения до обнаружения [1гаск-Ье&>ге-с1е1ес1 (ТВБ)], обеспечивающий повышение эффективности выделения траектории высокоманевренного малоразмерного объекта по сравнению с традиционными двухэтапными алгоритмами первичной и вторичной обработки сигналов.

Научная новизна диссертации заключается в следующем:

- разработан новый алгоритм оптимизации числа и параметров настройки каналов ускорения по критерию максимума средней по доплеровским сдвигам частоты вероятности обнаружения [коэффициента улучшения отношения с-(п+ш)] сигнала на фоне коррелированной помехи и некоррелированного шума;

- разработан новый, более эффективный, чем известные, алгоритм выделения радиосигналов высокоманевренных объектов с адаптацией к межпериодным набегам фаз, обусловленным ускорением;

- усовершенствован известный алгоритм ТВЭ (сопровождения до обнаружения), что обеспечило повышение эффективности его применения для выделения радиосигналов с нелинейным характером изменения доплеровской фазы.

Теоретическая и практическая значимость заключается:

- в определении параметров сигналов и движения объектов, при которых необходимо учитывать нелинейность изменения доплеровской фазы при построении РТС;

- в сравненительном анализе характеристик обнаружения и вычислительной сложности существующих алгоритмов;

- в анализе влияния многоканальности на эффективность алгоритмов;

- в разработке алгоритма оптимизации числа каналов ускорения и их параметров при выделении слабых радиосигналов на фоне шума и коррелированной помехи, позволяющего получить выигрыш в пороговом отношении с-(п+ш) до 4 дБ или в количестве вычислительных операций в 1,43 раза по сравнению со случаем равномерной фазовой настройки каналов при

нормированной к периоду повторения ширине спектра флуктуаций помехи 0,3, числе импульсов в пачке 32, вероятности ложной тревоги 10~3;

- в разработке алгоритма выделения радиосигналов маневрирующих объектов с адаптацией к межпериодным набегам фаз, обусловленным ускорением, позволяющего получить выигрыш в пороговом отношении с-(п+ш) до 3 дБ или в количестве вычислительных операций в 2,29 раз по сравнению с многоканальным неадаптивным алгоритмом при числе импульсов в пачке 512, вероятности ложной тревоги 10~3;

- в разработке многоэтапного алгоритма TBD, позволяющего выделять траектории малоразмерных объектов при пороговых отношениях до -13 дБ при вероятности правильного обнаружения 0,9, числе импульсов в пачке 64, вероятности ложной тревоги 10"3.

Методология и методы исследования

Анализ полученных результатов проводился с помощью методов статистической теории радиотехники и компьютерного имитационного моделирования. В частности, использовались методы линейной алгебры, матричных вычислений собственных значений и векторов матриц и имитационное моделирование методом Монте-Карло.

Основные положения, выносимы на защиту:

- алгоритм оптимизации количества каналов ускорения и их фазовой настройки доплеровского фильтра выделения радиосигналов, позволяющий получить выигрыш в пороговом отношении с-(п+ш) до 4 дБ по сравнению со случаем равномерной фазовой настройки каналов при нормированной к периоду повторения ширине спектра флуктуаций помехи 0,3, числе импульсов в пачке 32, вероятности ложной тревоги 10"3;

- алгоритм выделения радиосигналов маневрирующих объектов с адаптацией к квадратичным межпериодным сдвигам фаз, позволяющий получить выигрыш в пороговом отношении с-(п+ш) до 3 дБ по сравнению с многоканальным неадаптивным алгоритмом при числе импульсов в пачке 512 и вероятности ложной тревоги 10"3;

- многоэтапный алгоритм TBD, позволяющий выделять траектории малоразмерных (высокоманевренных) объектов при пороговых отношениях до -13 дБ при вероятности правильного обнаружения 0,9, числе импульсов в пачке 64, вероятности ложной тревоги 10"3.

Степень достоверности и апробация результатов

Степень достоверности работы подтверждается апробацией результатов в виде научных докладов и дискуссий на следующих конференциях и конкурсах: 14-я международная конференций DSPA-2012 (г. Москва), международная заочная научно-практическая конференция «Наука и техника в современном мире», 2012 г. (г. Новосибирск), седьмой всероссийский конкурс инновационных проектов студентов, аспирантов и молодых ученых, 2012 г. (г. Москва), всероссийский смотр-конкурс научно-технического творчества студентов вузов «Эврика», 2012 г. (г. Новочеркасск), 3-й всероссийские Армандовские чтения, 4-я всероссийская научная конференция, 2013 г. (г. Муром), 2-я средиземноморская конференция по встраиваемым вычислительным системам МЕСО-2013 (г. Будва, Черногория), 10-я международная IEEE Сибирская конференция по управлению и связи SIBCON-2013 (г. Красноярск), 22-я международная конференция Современное телевидение и радиоэлектроника, 2014 г. (г. Москва), 10-я международная молодежная научно-техническая конференция Современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций «РТ-2014», 2014 г. (г. Севастополь).

Внедрение научных результатов

Результаты диссертационной работы внедрены в промышленную разработку ОП НИИ «Рассвет» - ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР», г. Рязань, и в учебный процесс ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет» при преподавании дисциплин «Теоретические основы радиоэлектронной борьбы», «Проектирование средств помехозащиты PJIC», «Радиолокационные системы», «Теория и техника радиолокации и радионавигации» в том числе в форме программного обеспечения к лабораторным работам, что подтверждено соответствующими актами.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 15 работ, в том числе 2 статьи в журналах из списка рекомендованных ВАК для опубликования основных научных результатов диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, 2 статьи в межвузовских сборниках научных трудов, 9 тезисов докладов на конференциях и конкурсах, из них 2 расширенных текстов докладов, включенных в реферативную базу SCOPUS, выдано 2 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения и приложений. Общий объем диссертации составляет 117 страниц, включая список используемых источников.

Во введении показаны актуальность работы и степень разработанности темы, обозначена цель работы и поставлены задачи, необходимые для ее решения. Кроме того, во введении показано, в чем заключается научная новизна, теоретическая и практическая значимость работы, описаны методология и методы исследования, используемые в работе для анализа полученных результатов, приведены основные положения, выносимые на защиту, перечислены научные мероприятия, на которых проводилась апробация работы, и публикации по теме работы. Также во введении отмечено, что результаты работы внедрены в учебный и производственный процессы.

В первом разделе определены параметры сигналов и свойства объектов, при которых необходим учет ускорения для повышения эффективности фильтрации сигналов с нелинейным изменением доплеровской фазы, произведен обзор и анализ существующих методов и алгоритмов выделения таких сигналов, приведена их классификация. Показано, что снижение вычислительной сложности в многоканальных по ускорению алгоритмах происходит при снижении эффективности обнаружения и разрешения по скорости и ускорению. Также в первом разделе выбрано направление исследования, заключающееся в разработке неадаптивных и адаптивных многоканальных по скорости и

ускорению алгоритмов с компенсацией ускорения до операции быстрого преобразования Фурье.

Во втором разделе описаны критерии синтеза алгоритмов доплеровской фильтрации сигналов на фоне шумов и коррелированных помех и обоснован выбор критериев, используемых в работе. Произведен синтез алгоритма оптимизации числа каналов ускорения и их параметров, позволяющий повысить эффективность выделения сигналов с нелинейным изменением доплеровской фазы на фоне шума и коррелированной помехи. Разработан алгоритм обнаружения маневрирующего объекта с адаптацией к межпериодным фазовым набегам, обусловленным ускорением, позволяющий кроме повышения эффективности обнаружения увеличить точность оценки ускорения. Произведена разработка многоэтапного алгоритма ТВЭ с многоканальностью по ускорению, также позволяющего повысить эффективность выделения слабого сигнала.

В третьем разделе выбраны критерии сравнения алгоритмов, в соответствии с которыми произведен анализ эффективности обнаружения, точности оценки ускорения и вычислительной сложности разработанных алгоритмов. Кроме того, показана возможность их реализации на современной элементной базе.

В заключении описаны основные результаты, полученные в ходе выполнения работы, приведены количественные показатели эффективности разработанных алгоритмов.

1. ОБЗОР ИСТОЧНИКОВ И ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Обоснование необходимости учета нелинейности изменения доплеровской фазы при синтезе алгоритмов выделения радиосигналов при малом

отношении сигнал-шум

Оптимальным правилом принятия решения о наличии или отсутствии полезного сигнала в принятой выборке у является правило:

где £,(у) = уИ(0;7 - , 0сп ~ матрица, обратная корреляционной матрице

смеси полезного сигнала и помехи, - матрица, обратная корреляционной матрице помехи, - порог обнаружения. Синтез данного правила приведен в разделе 2.1.

Оптимальное правило принятия решения требует полного априорного знания параметров сигнала и помехи. Параметры принимаемого сигнала определяются ракурсом, параметрами движения, отражающими свойствами, количеством объектов. В силу отсутствия данных сведений неизвестны корреляционные матрицы, необходимые для вычисления достаточной статистики £(у). Поэтому от оптимального правила решения переходят к квазиоптимальному,

реализуемому с помощью многоканальных алгоритмов. Каждый канал настраивается на некоторые значения параметров, выбираемые из априорно возможного диапазона. При этом возникает проблема, заключающаяся в неоднозначном влиянии многоканальности на показатели качества обнаружения. При увеличении количества каналов помимо более точной настройки (положительный фактор), возрастает вероятность ошибки первого рода, заключающейся в принятии решения о наличии полезного сигнала при его отсутствии (отрицательный фактор), что приводит к необходимости повышения порогов обнаружения для сохранения требуемой вероятности ошибок первого рода [37, 56]. В связи с этим с увеличение числа каналов обеспечивает прирост эффективности за счет более точной настройки на сигнал, который, однако, при

определенном количестве каналов может оказаться меньше, чем снижение эффективности в результате повышения порогов обнаружения.

Определим параметры сигналов и движения объектов, при которых необходимо учитывать ускорение при построении систем доплеровской фильтрации. В результате отражения сигнала от движущегося с ускорением объекта происходит расширение доплеровского спектра. Если при этом энергия сигнала остается в пределах одного канала скорости, то нет необходимости во введении дополнительной многоканальное™ по ускорению. При «выходе» энергии сигнала за пределы канала возникают потери в накоплении. Поскольку каналы скорости формируются в результате выполнения операции быстрого преобразования Фурье (БПФ), то их ширина АГБПФ определяется как:

= (О

где Рп - частота повторения импульсов, Т - период повторения импульсов, N -число накапливаемых импульсов.

При равноускоренном движении доплеровская частота сигнала/, в текущий момент времени t определяется как:

(2)

к А,

где Ур - радиальная скорость, X - длина волны излучаемых радиосигналов, V® -

радиальная скорость в момент начала наблюдения, а - радиальное ускорение.

При этом выражение (2) может быть представлено в виде суммы доплеровской частоты в момент начала наблюдения /0 и величины изменения

доплеровской частоты с момента начала наблюдения А/д:

/ Ч 2К 2ап*

+ (3)

Из (3) следует, что ширина доплеровского спектра принятой пачки А/д

определяется как величина изменения доплеровской частоты с момента начала наблюдения до момента окончания наблюдения:

15 2apTN

т

Положение канала скорости на сетке доплеровских частот и истинное значение доплеровской частоты сигнала могут отличаться, в связи с чем при одной и той же величине расширения спектра за время наблюдения энергия сигнала может как остаться в пределах одного канала скорости, так и выйти за его границы. Поэтому введем коэффициент Дтач , определяющий допустимую величину расширения доплеровского спектра. Тогда для осуществления накопления сигнала в одном канале скорости необходимо выполнение следующего неравенства:

4/л <AmaxAF,//0. (5)

Подставляя (1) и (4) в (5) получим:

2а TN А

Р max

X TN

откуда:

2a Am)

2

< А (6)

\ max '

Радиальное ускорение, определяется маневренными возможностями объектов, которые в свою очередь зависят от максимальных эксплуатационных перегрузок и возможностей силовых установок. В связи с этим диапазон

'У

возможных радиальных ускорений определим равным 400 м/с" [38, 39].

Период повторения импульсов зависит от режима излучения сигналов, который условно может быть разделен на три группы [40]:

1. Низкая частота повторения (НЧП) - < 10 кГц;

2. Средняя частота повторения (СЧП) - 10 кГц <Fn <50 кГц;

3. Высокая частота повторения (ВЧП) - 50 кГц < Fn <300 кГц.

При этом время накопления, определяемое произведением периода повторения и количества импульсов в пачке, лежит в пределах от 3 мс до 30 мс. Длина волны лежит в диапазонах от L до Ка, то есть от 0,75 см до 30 см.

Таким образом, для определения параметров сигналов и движения объектов, при которых требуется введение многоканальности по ускорению, в соответствии с выражением (6) необходимо выбрать коэффициент Атач. Для этого рассмотрим три случая расположения сигнала на сетке доплеровских частот:

1. Совпадает с левой границей канала скорости;

2. Совпадает с серединой канала скорости;

3. Совпадает с правой границей доплеровского канала.

Три данных случая условно изображены на рисунке 1, где штрихпунктирная линия - амплитудно-частотная характеристика фильтра БПФ, пунктирная линия -спектр сигнала при отсутствии расширения, вызванного наличием радиального ускорения, сплошная линия - спектр сигнала при наличии радиального ускорения.

"\ /"Ч У

\ / \ / \ / \ / \ /

\ / \ ; / \ / \ / \ / <1 1*1 II II II

\ / \»I \ I \ I \ I

II I "1 II II II

\/ \/ \/ _II _^ -___■_

а)

/Л /""Ч /^Ч Г

/ \ / \ / \ / \ /

\ / \ /

II II

\ / \ I

II II

\/ \/

\ / \ / \ / II II II

\ / \ / \ I

11 Д I I II II

¡О_1_

б)

\ / \ / \ / \ / \ /

\ / \ / \ ; / \ / \ / I» II 1*1 II \1

\ / \ / \"/ \ / \ / II II I "1 II II

в)

Рисунок 1 - Расположение доплеровского спектра сигнала относительно каналов

скорости

В первом случае при расширении доплеровского спектра сигнала, вызванного ускоренным движением цели, энергия сигнала будет оставаться в пределах канала до тех пор, пока ширина спектра не превысит ширину канала (рисунок 1 а). При этом расширение спектра может приводить к повышению эффективности накопления. Во втором случае расширение доплеровского спектра в пределах половины ширины канала будет допустимым (рисунок 1 б), при этом расширение спектра ведет к снижению эффективности накопления за счет ослабления внутри канала. В третьем случае расширение доплеровского спектра приводит к переходу в соседний канал (рисунок 1 в), где справедливы рассуждения для первого случая. Таким образом, с учетом возможных промежуточных положений спектра сигнала можно считать, что в среднем изменение доплеровской частоты за время наблюдения не должно превосходить половины ширины канала скорости, то есть Дтах = 0,5 .

На рисунках 2-4 изображены зависимости левой части неравенства (6) Д от радиального ускорения и длины волны при различных значениях длительности накопления. Так же плоскостью отмечен уровень Дтах =0,5. Рисунок 2 - ТЫ = 3 мс, рисунок 3 - ТЫ = 10 мс, рисунок 4 - ТЫ = 30 мс.

Рисунок 2 - Зависимость степени расширения доплеровского спектра относительно ширины канала скорости от длины волны и ускорения объекта при

времени накопления 3 мс

Рисунок 3 - Зависимость степени расширения доплеровского спектра относительно ширины канала скорости от длины волны и ускорения объекта при

времени накопления 10 мс

л

Рисунок 4 - Зависимость степени расширения доплеровского спектра относительно ширины канала скорости от длины волны и ускорения объекта при

времени накопления 30 мс

На рисунках 5-8 изображены зависимости Д от ускорения объекта при различных длинах излучаемых волн и времени накопления. 5 - ТЫ - 3 мс, 6 -ТЫ = 5 мс, 7 - 77У = Юме, 8-77У=30 мс.

Рисунок 5 - Зависимость степени расширения доплеровского спектра относительно ширины канала скорости от ускорения объекта при различных

длинах волн и времени накопления 3 мс

Рисунок 6 - Зависимость степени расширения доплеровского спектра относительно ширины канала скорости от ускорения объекта при различных

длинах волн и времени накопления 5 мс

Рисунок 7 - Зависимость степени расширения доплеровского спектра относительно ширины канала скорости от ускорения объекта при различных длинах волн и времени накопления 10 мс

Рисунок 8 - Зависимость степени расширения доплеровского спектра относительно ширины канала скорости от ускорения объекта при различных длинах волн и времени накопления 30 мс

По приведенным зависимостям можно сделать следующие выводы:

1) при времени накопления 3 мс (от 150 до 900 накапливаемых импульсов в режиме ВЧП, от 30 до 150 накапливаемых импульсов в режиме СЧП) учитывать наличие ускорения объектов больше 200 м/с необходимо только в Ка диапазоне длин волн;

2) при увеличении времени накопления до 10 мс (500-3000 импульсов в режиме ВЧП, 100-500 импульсов в режиме СЧП, до 300 импульсов в режиме НЧП) необходимо учитывать наличие ускорения объектов от 20 м/с в диапазонах от S до Ка;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Козлов, Дмитрий Николаевич, 2014 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

1 Масловский A.B. Применение радиолокационных методов для контроля состояния и диагностики ГТД // Авиационно-космическая техника и технология.-2006.- №9.-С. 112-116.

2 Критенко М., Масловский А., Меньшиков Л., Москаленко В. Радиолокационные системы для диагностирования машин и механизмов // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. - 2001. - № 1. - С. 58-60.

3 Масловский A.B., М.Г. Бакулин. Информативность фазовых портретов при микроволновых измерениях геометрических параметров элементов проточной части газотурбинных двигателей // Авиационно-космическая техника и технология.-2011,- № 9. - С. 155-159.

4 Fast implementation of a maximum likelihood algorithm for the estimation of target motion parameters: patent US № 2010259442, filed 13.04.2009, 14.10.2010 / Theagenis J. Abatzoglou, Johan Enmanuel Gonzalez.

5 Бакулев П,А., Степин B.M. Методы и устройства селекции движущихся целей. - М.: Радио и связь, 1986. - 288 с.

6 Melvin W.L., Scheer J.A. Principles of Modern Radar: Advanced Techniques. - USA: SciTech Publishing, 2013.-876 p.

7 Козлов Д.Н. Система обнаружения гармонического движения, создаваемого человеком // Седьмой всероссийский конкурс инновационных проектов студентов, аспирантов и молодых ученых: тезисы докладов. - М.: РГУТИП, 2012. - С. 135-136.

8 Козлов Д.Н. Обнаружение факта присутствия человека // Сборник работ победителей отборочного тура Всероссийского смотра-конкурса научно-технического творчества студентов вузов «Эврика», г. Новочеркасск, май-июль 2012 г. / Мин-во образования и науки РФ, Юж.-Рос. гос. техн. ун-т.(НПИ). -Новочеркасск: ЛИК, 2012. - С. 30-32.

9 Козлов Д.Н. Обнаружение малоподвижных целей на фоне подстилающей поверхности с использованием ускорения в качестве информационного признака // Методы и устройства формирования и обработки сигналов в информационных системах: межвуз. сб. научн. тр. / под ред. Ю.Н. Паршина. - Рязань: РГРТУ, 2013. - С. 121-124.

10 Барышев И.В., Мазуренко А.В., Радван М. Джавад. Влияние маневренности летательных аппаратов на радиотехнические следящие системы. Постановка задач перспективных исследований // Радиоэлектронные и компьютерные системы. - 2007. - № 4. - С. 30-36.

И Бабич В.К., Баханов JI.E., Герасимов Г.П. и др. Авиация ПВО России и научно-технический прогресс. Боевые комплексы и системы вчера, сегодня, завтра / Под ред. Е.А. Федосова - М.: Дрофа, 2001. - 816 с.

12 Бабич В.К. Сверхманевренность истребителя // Зарубежное военное обозрение. - 1994. - №2. - С. 22-25.

13 Баранов Н., Ивенин И., Каневский М. и др. Сверхманевренность -средство побеждать // Авиапанорама. - 1999. - № 1. - С. 10-15.

14 Ильчук А.Р., Меркулов В.И., Юрчик И.А. Особенности обнаружения сигналов в бортовых РЛС при наблюдении интенсивно маневрирующих целей // Радиотехника. - 2004. - №10. - С. 63-67.

15 Козлов Д.Н. Обнаружение маневрирующих целей в многоканальных фильтрах // Методы и устройства обработки сигналов в радиотехнических системах: межвуз. сб. научн. тр. - Вып. 6. - Рязань: РГРТУ, 2012, - С. 48-51.

16 Кошелев В.И., Козлов Д.Н. Анализ эхо-сигналов, отраженных от объектов, движущихся с ускорением // III Всероссийские Армандовские чтения: Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике / Материалы IV Всероссийской научной конференции. - Муром: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2013.-С. 111-113.

17 Stimson G.W. Introduction to airborne radar. - 2nd ed. - USA: SciTech Publishing, 1998.-P. 592.

18 Черных М.М., Васильев О.В., Богданов A.B. и др. Экспериментальное исследование информационных свойств когерентных радиолокационных сигналов // Радиотехника. - 2000. - №3. - С. 47-54.

19 Родзивилов В.А., Черных М.А., Кузубов В.В., и др. Когерентное последовательное обнаружение в импульсно-доплеровских РЛС // Радиотехника. - 1998.-№4.-С. 96-98.

20 Аганин А.Г., Мозгонов М.Ю. Алгоритмы последовательного когерентного многоканального адаптивного обнаружения сигналов на фоне неоднородной помехи // Информационно-измерительные и управляющие системы. -2010.-№8.-С. 32-38.

21 Кошелев В.И., Белокуров В.А. Влияние эффекта маневрирования цели на обнаружение доплеровских сигналов // Методы и устройства обработки сигналов в радиотехнических системах: Межвузовский сборник научных трудов. -Рязань: РГРТА, 2003. - С. 79-83.

22 Ильчук А.Р., Меркулов В.И., Самарин О.Ф., Юрчик И.А. Влияние интенсивного маневрирования целей на показатели эффективности системы первичной обработки сигналов в бортовых РЛС // Радиотехника. - 2003. - №6. -58-63.

23 Обработка сигналов в многоканальных РЛС. / Под ред. А.П. Лукошкина. - М.: Радио и связь, 1983. - 328 с.

24 Артемьев А.И. Способ повышения дальности обнаружения воздушных объектов за счёт увеличения времени накопления специально формируемого при обработке когерентного сигнала // Вопросы радиоэлектроники, серия: Общие вопросы радиоэлектроники. - 1994. - Выпуск 1. - С. 25-43.

25 Кузменков Ю.В., Логинов В.М Способы и устройства совместного измерения радиальной скорости и радиального ускорения // Радиотехника и электроника. - 1997. - Т.42. - № 12. - С. 1465-1475.

26 Способ корреляционной обработки сигналов, отраженных от быстродвижущихся целей: патент РФ № 2293997, заявл. 13.09.2005, опубл. 20.02.2007 /В.А. Сапрыкин, А.И. Яковлев, А.В. Сапрыкин, Д.А. Бескин.

27 Сосулин Ю.Г., Костров В.В., Паришн Ю.Н. Оценочно-корреляционная обработка сигналов и компенсация помех. - М.: Радиотехника, 2014.-632 с.

28 Система обнаружения радиолокационных сигналов: патент РФ № 2262122, заявл. 29.04.2004, опубл. 10.10.2005. / А.Р. Ильчук, В.И. Меркулов, О.Ф. Самарин, А.А. Филатов, В.В. Францев, Г.С. Челей, И.А. Юрчик, А.И. Канащенков.

29 Способ обнаружения радиоконтрастных объектов и измерения скорости и ускорения сближения летательного аппарата с ними: патент РФ № 2268479, заявл. 28.05.2004, опубл. 20.01.2006 / Ю.Я. Алексеев, Ю.Г. Винник, А.А. Герасимов, В.В. Дрогалин, В.И. Меркулов, О.Ф. Самарин, А.А. Филатов, В.В. Францев, И.А. Юрчик.

30 Способ обнаружения линейно-частотно-модулированного сигнала с неизвестными параметрами: патент РФ № 2154837, заявл. 16.06.1999, опубл. 20.08.2000 / А.Г. Аганин, А.В. Богданов, В.А. Голубенко, В.В. Киселев, В.Д. Лапердин, В.И. Меркулов, Ю.Л. Иванов, К.В. Рязанцев.

31 Способ обнаружения сигналов, отраженных от маневрирующей цели: патент РФ № 2282873, заявл. 27.12.2004, опубл. 27.08.2006 / В.И. Кошелев, В.А. Белокуров.

32 Acceleration compensation by matched filtering: patent US № 5113194, filed 29.08.1990, pub. 12.05.1992 / Kapriel V. Krikorian, Robert A. Rosen.

33 Dismount harmonic acceleration matched filtering for enhanced detection and discrimination: patent US № 20100245152, filed 31.03.2009, pub. 30.09.2010 / Kapriel Krikorian, Robert Rosen, Mary Krikorian.

34 Dual detection processing for detecting signals with high acceleration uncertainty: patent WO № 0184178, filed 24.04.2001, pub. 08.11.2001 / Lockheed martin corporation (US).

35 Radar detection of accelerating airborne targets: patent US № 5784026, filed 23.09.1996, pub. 21.07.1998 / Winthrop Whitman Smith, George Marvin Eargle.

36 Processing radar return signals to detect targets: patent WO № 2012006226, filed 01.07.2011, pub. 12.01.2012 / Winthrop Whitman Smith.

37 Бакулев П.А. Радиолокационные системы. - M.: Радиотехника, 2007. -

376 с.

38 Тимофеев Г. Сверхманевренность - вопросы остаются // История авиации. -2001. - №4. - С. 49-61.

39 Ангельский Р., Коровин В. Отечественные управляемые ракеты "воздух-воздух" // Техника и вооружение. Вчера, сегодня, завтра. - 2005. - №9. -С. 2-40

40 Радиоэлектронные системы. Основы построения и теория: Справочник / Под ред. Я.Д. Ширмана. М.: ЗАО «МАКВИС», 1998. - 828 с.

41 Ильчук А.Р. Использование способа автофокусировки для обнаружения сигналов, отраженных от интенсивно-маневрирующих воздушных целей // Радиотехника. - 2005. - №6. - С. 51-56.

42 Белокуров В.А. Методы повышения эффективности обнаружения и измерения параметров эхо-сигналов сверхманевренных объектов: дис. канд. техн. наук: 05.12.04 / Белокуров Владимир Александрович. - Рязань, 2006. - 136 с.

43 Рабинер Б., Гоулд JI. Теория и применение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. - М.: Мир, 1975. - 848 с.

44 Алексеев Ю.Я., Герасимов A.A., Самарин О.Ф., Филатов A.A., Юрчик И.А. Эффективность алгоритмов обнаружения воздушных маневрирующих целей в РЛС на максимальной дальности // Радиотехника. - 2004. - №8. - С. 80-83.

45 Страхова Л.А. Обнаружение сигнала движущейся цели но фоне пассивных помех с применением спектрального анализа // Изв. ВУЗов Радиоэлектроника. - 1988. -№4. - С. 8-15.

46 Захаров С.И., Корадо В.А. Объединение независимых каналов обнаружения сигнала на фоне помех с неизвестными интенсивностями по

критерию максимального правдоподобия // Радиотехника и электроника. - 1982. -№ 1. - С. 61-64.

47 Вальд А. Статистические решающие функции // Позиционные игры: Пер. с англ. / Под ред. Н.Н. Воробьева. - М.: Наука, 1967. - С. 300-522.

48 Вайнштейн Л.А., Зубаков В.Д. Выделение сигналов на фоне случайных помех. - М.: Советское радио, 1960. - 448 с.

49 Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. - М.: Радио и связь, 1983.-320 с.

50 Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. - М.: Связь, 1976. - 496 с.

51 Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. - М.: Советское Радио, Том 1, 1961. - 784 с.

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

53 Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. - М.: Радио и связь, 2004. - 608 с.

54 Вопросы статистической теории радиолокации. Т. 1 / П. А. Бакут, И. А. Большаков, Б. М. Герасимов и др.; Под ред. Г. П. Тартаковского. - М.: Советское радио, 1963. - 424 с.

55 Лихарев В.А. Цифровые методы и устройства в радиолокации. - М.: Советское радио, 1973. - 456 с.

56 Сосулин Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации. - М..-Радио и связь, 1992. - 304 с.

57 Кошелев В.И. Параметры многоканального обнаружителя доплеровских сигналов // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. - 2001. - № 8. - С. 18-20.

58 Попов Д.И., Кошелев В.И. Синтез систем когерентно-весовой обработки сигналов на фоне коррелированных помех // Радиотехника и электроника. - 1984. - Т. 24. - № 4. - С. 789-792.

59 Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга вторая. - М.: Советское радио, 1968. - 504 с.

60 Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. - М.: Советское радио, 1978. - 320 с.

61 Бакулев П. А., Кошелев В.И., Гладких В.В. Оптимальное многоканальное обнаружение сигналов на фоне коррелированных помех // Изв. вузов. Радиоэлектроника. - 1987. - Т. 30. - №4. - С. 4-7.

62 Кошелев В.И., Козлов Д.Н. Оптимизация расстановки частотных каналов доплеровского процессора сигналов // Цифровая обработка сигналов и ее применение: доклады 14-й междунар. конф. (Москва, 28-30 марта 2012 г.). -Москва, 2012. - С. 200-202.

63 Tuzlukov V. Signal processing in radar systems. - USA: CRC Press, 2013. -P. 625.

64 Koshelev V.l., Belokurov V.A., Kozlov D.N. Optimizing the velocity and acceleration channels' parameters in multichannel Doppler filter // 2nd Mediterranean Conference on Embedded Computing MECO-2013, Budva, Montenegro. - 2013. - P. 180-183.

65 Козлов Д.Н. Оптимизация расстановки каналов ускорения при обнаружении высокоманевренных целей // Наука и техника в современном мире: материалы междунар. заочной научно-практической конф. Часть I. -Новосибирск: «Сибирская ассоциация консультантов», 2012. - С. 75-80.

66 Кошелев В.И., Козлов Д.Н. Оптимизация каналов ускорения многоканального обнаружителя при действии коррелированной помехи // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. - 2014. - № 3. - С. 21-28.

67 Программа для оптимизации каналов ускорения: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013610093, заявл. 07.11.2012, зарег. 09.11.2013 / Козлов Д.Н., Кошелев В.И.

68 Козлов Д.Н. Адаптивная настройка каналов ускорения в многоканальном доплеровском обнаружителе // Современное телевидение и

радиоэлектроника: доклады 22-й междунар. конф. (Москва, март 2014 г.) - М.: СКБ Электрон, 2014. - С.82-84.

69 Кошелев В.И., Козлов Д.Н. Адаптивный алгоритм обнаружения маневрирующей цели // Вестник РГРТУ. - 2014. - №47. - С. 38-41.

70 Козлов Д.Н. Адаптация каналов ускорения доплеровского обнаружителя // Современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций «РТ-2014»: материалы 10-й междунар. молодежной науч.-техн. конф. (Севастополь, 12-17 мая 2014 г.) - Севастополь: СевНТУ, 2014. - С. 41.

71 Информационные технологии в радиотехнических системах: Учеб. пособие. - 2-е изд. перераб. и доп. / В.А. Васин, И.Б. Власов, Ю.М. Егоров и др.; Под ред. И.Б. Федорова. - М.: Изд-во МГТУ им. И.Э. Баумана, 2004. - 768 с.

72 Wallace W.R. The Use Of Track-Before-Detect In Pulse-Doppler Radar // Proc. Conference Radar, Edinburgh, United Kingdom. - 2002. - P. 315-319.

73 Xia S.Z., Liu H.W. Bayesian track-before-detect algorithm with target amplitude fluctuation based on expectation-maximisation estimation // IET Radar, Sonar & Navigation. - 2012. - № 8. - P. 719-728.

74 Barniv Y. Dynamic Programming Solution for Detection Dim Moving Target // IEEE Transactions on aerospace and electronic systemio - 1985. - № 1. - P. 144-156.

75 Rollason M, Salmond D. A particle filter for track-before-detect of a target with unknown amplitude // IEE Target Tracking: Algorithms and Applications. - Vol. 1. -2001.-P. 1-4.

76 Rutten M.G., Ristic В., Gordon N.J. A Comparison of Particle Filters for Recursive Track-before-detect // 7th Int. Conf. on Information Fusion. - 2005. - P. 169-175.

77 Lepoutre A., Rabaste O., Le Gland F. Optimized Instrumental Density for Particle Filter in Track-Before-Detect // 9th IET Data Fusion & Target Tracking Conference: Algorithms & Applications. - 2012. - P. 1-6.

78 Rabaste O., Riche С., Lepoutre A. Long-time coherent integration for low SNR target via particle filter in Track-Before-Detect // 15th International Conference on Information Fusion (FUSION). - 2012. - P. 127-134.

79 Фарина А, Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей. - М.: Радио и связь, 1993. - 320 с.

80 Финкелыптейн М.И. Основы радиолокации: Учебник для ВУЗов. -М.: Радио и связь. 1983. - 536 с.

81 Ristic В., Arulampalam S., Gordon N.J. Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. - Artech House, 2004. - P. 318.

82 Koshelev V.I., Belokurov V.A., Kozlov D.N. Particle filtering algorithm for detecting a maneuvering target // International Siberian conf. on control and communications (SIBCON-2013), Krasnoyarsk, Russia. - 2013. - P. 1-2.

83 Кошелев В.И., Андреев В.Г., Белокуров В.А. Обнаружение сигналов последовательным методом Монте-Карло с систематической перевыборкой // Вестник РГРТУ. - 2013. - № 46 - часть 1. - С. 35 - 38.

84 Перов А.И. Статистическая теория радиотехнических систем. - М.: Радиотехника, 2003. - 400 с.

85 Richards М.А., Scheer J. A., Holm W.A. Principles of Modern Radar: Basic Principles. - USA: SciTech Publishing, 2010. - P. 924.

86 Бакулев П.А., Басистов Ю.А., Тугуши В.Г. Обработка сигналов с постоянным уровнем ложных тревог // Известие ВУЗов. Радиоэлектроника. - 1989.

- №4. - С. 4-14.

87 Жиганов С.Н., Костров В.В. Алгоритмы обнаружения с постоянным уровнем ложных тревог // Радиотехника. - 2006. - №6. - С. 111-114.

88 Kitagawa G. Monte Carlo filter and smoother for non-Gaussian non-linear state space models // Journal of computational and graphical statistics. - Vol. 5. - № 1.

- 1996.-P. 1-25.

89 Программа систематической перевыборки в блоке обнаружителя малоразмерной цели: свидетельство о государственной регистрации программы

для ЭВМ № 2013661870, заявл. 25.10.2013, зарег. 17.12.2013 / Белокуров В.И., Козлов Д.Н.

90 Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. -СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.

91 Моделирование в радиолокации / А.И. Леонов, В.Н. Васенев, Ю.И. Гайдуков и др.; под ред. А.И. Леонова. - М.: Сов. радио, 1979. - 264 с.

92 Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. - М.: Сов. радио, 1971. - 400 с.

93 Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. - М.: Советское Радио, Том 2, 1962. - 832 с.

94 Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга первая. - М.: Советское радио, 1969. - 752 с.

95 Охрименко А.Е., Тосев И.Т. Анализ характеристик обнаружения систем междупериодной обработки // Радиотехника и электроника. - 1971. - № 1. -С. 67-75.

96 Соколов Г.А., Иванов В.А. К расчёту характеристик обнаружения сигналов но фоне коррелированных помех в системах междупериодной обработки // Повышение эффективности и надёжности радиоэлектронных систем: Межвузовский сборник научных трудов. - Л.: ЛЭТИ, 1979. - С. 46-53.

97 Maxfield В. Essential Mathcad for Engineering, Science, and Math. -Academic Press, 2009. - P. 528.

98 Разборов А. А. О сложности вычислений // Математическое просвещение. - 1999. -№ 3. - С. 127-141.

99 Вопросы статистической теории радиолокации. Т. 2 / П. А. Бакут, И. А. Большаков, Б. М. Герасимов и др.; Под ред. Г. П. Тартаковского. - М.: Советское радио, 1964. - 1080 с.

100 Оппенгейм A.B., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. - М.: Связь, 1979.-416 с.

101 Марпл-мл. C.Jl. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990. - 584 с.

102 Кольцов Ю.В. Часть 1. Аналого-цифровое преобразование сигналов в АФАР. Классификация АЦП, методы преобразования и построения АЦП // Успехи современной радиоэлектроники. - 2009. - № 7. - С. 49-75.

103 Григорьев Л.Н. Цифровое формирование диаграммы направленности в фазированных антенных решетках. - М.: Радиотехника, 2010. - 144 с.

104 Основы построения РЛС РТВ / В.П. Блохин, Б.Ф. Бондаренко, В.Т. Неснов, В.Е. Угольников; под ред. Б.Ф. Бондаренко. - Киев: КВИРТУ ПВО, 1987. -368 с.

105 Смит С. Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство для инженеров и научных работников. - М.: Додэка-XXí, 2012. - 720 с.

106 Бобров Д.Ю., Доброжанский А.П., Зайцев Г.В., Маликов Ю.В., Цыпин И.Б. Цифровая обработка сигналов в многофункциональных РЛС. Часть 2: алгоритмы обработки радиолокационных сигналов // Цифровая обработка сигналов - 2002. - № 1. - С. 28-39.

107 Кольцов Ю.В. Сверхскоростные аналого-цифровые преобразователи // Успехи современной радиоэлектроники - 2013. - № 11. - С. 35-57.

108 Обзор DSP-процессоров / специалисты Berkeley Design Technology Inc. // Электронные компоненты - 2008. - № 3. - С. 125-128.

109 Пяткин А.К., Никитин М.В. Реализация на ПЛИС быстрого преобразования Фурье для алгоритмов ЦОС в многофункциональных РЛС // Цифровая обработка сигналов - 2003. - № 3. - С. 21-25.

110 Витязев C.B. Новые разработки DSP компаний ANALOG DEVICES и TEXAS INSTRUMENTS // Цифровая обработка сигналов - 2004. - № 1. - С. 30-33.

111 Бобров Д.Ю., Доброжанский А.П., Зайцев Г.В., Маликов Ю.В., Цыпин И.Б. Цифровая обработка сигналов в многофункциональных РЛС. Часть 3: программируемый процессор сигналов // Цифровая обработка сигналов - 2002. -№ 2. - С. 42-50.

. - -«yi BE РЖ ДАЮ»

Прорй^д^но учебной pa6oie

юс\ тарственнып

$$ , «• ,, Ь У* \4

£ 4 ; | рЯц$отр$тйЧсеки и > нивсрситс i л

* - - ._ MB. Дуоков

> - i, Я'цс J

V .«- ■^''-■/ry_2014 г.

Л. * „*• У

АКТ

о внедрении результатов диссертационной рабсил на соискание ученой степени кандидата технических наук Козлова Дмшрия Николаевича в учебный процесс федерального государственною бюджетного образовательного учреждения высшею профессиональною образования «Рязанский юсу дарственный радиотехнический университет»

Настоящий акт составлен о том. что в учебный процесс Рязанскою юсу дарственного радиотехнического университета внетрены следующие резульгаш диссертационной работы Козлова Дмитрия 11иколаевича:

1) алюритм обнаружения маневрирующею объекта с адаптацией к межпе-риодным фазовым набегам, обусловленным ускорением, используются при обучении по специальностям «Средства радиоэлектронной борьбы» и «Радиоиектрон-ные системы» но дисциплинам «Теоретические основы радиозлектронпой борьбы», «Проектирование средств помехозащигы РЛС» и «Радиолокационные системы» (лекторы: проф. Кошелев В.И., доц. Горкин В.II. и доц. Андреев В I )

2) алгоритм оптимизации числа каналов ускорения и их параметров, представленный в зарегистрированном программном продукте, реализованным в соавторе изе с Кошелевым В.И (протрамма для оптимизации каналов ускорения свидетельство о т осу дарственной регистрации npoi раммы для ")ВМ № 2013610093. заявлено 07.11.2012, зарегистрировано 09.11.2013), используется в лабораторной работе, выполняемой в рамках матистерской подготовки по дисциплине «Теория и техника радиолокации и радионавитации» (направление «Радиотехника»).

Декан факулы ета радиотехники и "V ^

Телекоммуникаций Председатель методической комиссии

факультета радиотехники и телекоммуникаций '/'У" / Заведующий кафедрой радиотехнических систем --(Г *'< / В.И. Кошелев

Б И Филимонов Ю.П. Гришаев

УТВЕРЖДАЮ Директор ОП НИИ «Рассвет» -ОАО «Корпорация «Фазотрон-ИИИР»

_1 С.НгВйкулов

и

У" 2014 г.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук Козлова Дмитрия {1иколае~ вича в разработки ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР» - ОП 11ИИ «Рассвет»

Комиссия НИИ «Рассвет» - обособленного подразделения ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР» в составе: - директор научно-технического комплекса (НТК) - главный конструктор ОП НИИ «Рассвет» - Логинов С.Н., начальник лаборатории Темнышев В.М., заместитель начальника лаборатории к.т.н. Мойбенко В.И. - составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Козлова Д.Н. внедрены в материалы эскизного проекта наземной радиолокационной станции (РЛС) «Дивноморье», разрабатываемой ОП НИИ «Рассвет».

Теоретические и экспериментальные результаты, выводы диссертации, использованные в эскизном проекте:

- использованы новые алгоритмы выделения слабых радиосигналов высокоманевренных объектов;

- использован алгоритм адаптивного обнаружения высокоманевренного объекта и его реализация на программируемых логических интегральных микросхемах (ПЛИС).

Результаты диссертации практически реализованы в виде рабочих алгоритмов и программ первичной обработки радиолокационных сигналов, используемых в условиях радиоэлектронного подавления.

Использование результатов диссертационной работы обеспечивает повышение помехоустойчивости РЛС.

Директора НТК -

главный конструктор (¿/¡/(А/ Логинов С.Н.

Начальник лаборатории ^£ ^ „ Темнышев В.М.

(

Зам. начальника лаборатории, к.т.н. / Мойбенко В.И.