Кузнецов Ю.В. Формирование признаков для распознавания целей в сверхширокополосной радиолокации (1015811), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Н-1 ст =10 1д, ~х'[и~ =с (л г где ~ — дисперсия шума, 711 — число отсчетов сигнала 0,5 0,4 о,э о,г О,1 Е-4 = х МИГ-27 = 4- ке 1а7 О,б 0,7 0,8 0,9 1 Рис 2 Первый квадрант диыраммы полюсов на я-плоскости резонансных моделей самолетов Опираясь на резонансную модель, был проведен синтез откликов объектов сверхширокополосной радиолокации на импульсное возбуждающее воздействие. Синтез произведен на основании экспериментально измеренных резонансных частот масштабных моделей самолетов т-4 и МИГ-27. Диаграмма полюсов резонансных моделей самолетов на г-плоскости представлена на рис.

2 В третьей главе проведен анализ методов цифровой обработки сигналов в сверхширокополосной радиолокации Сформулированы основные требования к алгоритмам обработки: высокая вычислительная 18 К у[л]= ~а у[л — lг] (8) для коэффициентов линейного предсказания аь На втором этапе вычис- ляются корни полинома, определяемого уравнением К у [я]= ~а г (9) Используя корни полинома гв можно с помощью соотношения (6) определить коэффициенты затухания иь и резонансные частоты /ь комплексных экспонент, присутствующих в анализируемой последовательности данных Для завершения процедуры Прони корни полинома, вычисленные на втором этапе, используются для формирования элементов матричного уравнения у[1] у[2] с с г1 гз 1 1 г1 гз с ьк 1 ьк Ь, 2 (10) К вЂ” 1 К вЂ” 1 г1 гз у[к] эффективность, максимальная автоматизация, низкая чувствительность результатов к шумам экспериментальных данных и априорной оценке числа резонансных частот Представлены теоретические аспекты работы ковариационного алгоритма Прони линейного предсказания вперед и назад, а также нелинейного метода матричных пучков (Магг1х Репс11 Ме11зос1) и их сравнительный анализ Процедуру алгоритма Прони для оценки информационных параметров в анальпируемой последовательности данных можно представить в виде следующих трех этапов.

На первом этапе с помощью отсчетов анализируемой последовательности данных (5) резонансного излучения радиолокационных объектов получается решение уравнения 19 которое затем решается относительно комплексных параметров Ь, Ь» Каждый параметр Ьь используется далее для определения амплитуды Аь и начальной фазы гп, Л-й гармоники резонансной модели сигнала с помощью (6) Отметим, что классический метод Прони подгоняет экспоненты к любому аддитивному шуму, присутствующему в данных, поскольку экспоненциальная модель не позволяет получать раздельную оценку этого шумового процесса Именно по этой причине классический метод Прони часто не обеспечивает удовлетворительных результатов при значительном уровне аддитивного шума, поскольку не позволяет учесть наличие шума в анализируемом процессе Для повышения точности оценки полюсов резонансной модели объектов в сверхширокополосной радиолокации можно, например, использовать значения К, превышающие число действительно имеющихся полюсов Метод матричных пучков использует специальные матрицы, составленные из отсчетов принятого сигнала, а также операции псевдоинверсии и сингулярного разложения Показано, что каждый из полюсов резонансной модели г = ехр [аь + у2л у' ], 1г = 1,, К есть число, понижающие ранг матрицы з, зз, (собственное число матрицы), где г — полюс резонансной модели, Ъ'ж Ъ', — матрицы, составленные из отсчетов исследуемого сигнала (5) ЛХ вЂ” параметр метода матричных пучков Показано, что критерием сравнения качества работы методов, используемых для оценки параметров резонансной модели объектов, может являться величина дисперсии полюсов, зависящая от отношения сигнал/шум Использование этого критерия позволяет проводить оценку аб- 20 солютной точности методов при сравнении результатов обработки с границей Рао-Крамера Представлены результаты сравнительного анализа методов цифровой обработки сигналов в сверхширокополосной радиолокации, согласно которым установлено, что метод матричных пучков позволяет получить наиболее точные оценки параметров собственных электромагнитных излучений объектов в сверхширокополосной радиолокации В четвертой главе на примере резонансной модели объектов в СШП радиолокации рассмотрены основные свойства статистик высокого порядка случайных процессов, детерминированных импульсных и периодических сигналов Рассмотрены методы, позволяющие повысить точность оценки информативных параметров модели собственных электромагнитных излучений радиолокационных целей за счет применения предварительной кумулянтной обработки Последовательность моментов и-го порядка вещественного случайного стационарного процесса (ССП) с нулевым средним 1х[1г]], lг = О, Н, -2, определяется по формуле тДхЯх[1г-' г1],...,х[1г+ г„1)= (12) = М1х[1г] х[1г + г,] ...

х[1г+ г„1) = и'[г„г„..., г ], где М( ° 1 обозначает математическое ожидание Исходя из этого, можно определить кумулянтные последовательности ССП 1х[1Г]] 2[1] 2[1]' 3[1' 2] 3[1' 2]' При обработке сигналов на практике часто возникают ситуации, когда значения сигнала известны только в определенные моменты времени К числу таких сигналов можно отнести, например, сигналы конечной дли- 21 ] к-1 гп~ Е гг г ы]= ~УИУ[Й+ г~] У[1+ г,-~] (14) Лг в=о Помимо традиционного определения кумулянтных последовательностей высокого порядка сигналов по формуле (13) на практике удобно применять альтернативный способ определения кумулянтов через их спектры Так, кумулянтный спектр и-го порядка определяется выражением С; [Л„,Т„...,,Т,,]= зк , ~...

~с,'[г„..., г,,]е П вЂ” — ю е„,=а (15) = ф,]Х~Л,]...Х~Л,,]к*[ „+Т, +...+Т,,], 2л где — я',, ~ = 1,, М вЂ” 1 — дискретные значения частот, Л, = 1,, М вЂ” 1, У Х [ 1] — спектр анализируемой последовательности у[и]; к*л — операция комплексного сопряжения. Обратное преобразование Фурье от кумулянтых спектров высокого порядка позволяет оценить кумулянтные последовательности анализируемой последовательности данных, что при использовании быстрого преобразования Фурье может значительно уменьшить тельности (импульсные сигналы), значения которых равны нулю вне интервала времени, равного длительности сигнала Такие сигналы называют детерминированными в противовес стохастическим сигналам, значения которых в каждый момент времени неьпвестны Приведены основные определения и свойства статистик высокого порядка детерминированных сигналов В частности рассмотрены кумулянты и кумулянтные спектры сигналов на примере модели резонансных излучений радиолокационных объектов, приведенной в главе 2 В общем случае моменты и-го порядка детерминированных сигналов могут быть определены по формуле 22 время обработки Характерные сечения кумулянтов третьего и четвертого порядков резонансной модели самолета г-4 при отношении сигнал/шум и = О дБ показаны на рис 3.

сДг,О, О~ О,З сз'(г, 0) о,ог 0,2 О,О1 О,1 — 0,01 г — 0,020 50 100 150 200 250 — 0,1 0 50 100 150 200 250 бт кумулянты 4-го порядка а) кумупянты 3-го порядка Рис 3 Одномерные сечения кумулянтов высокогопорядка резонансной модели самолета Г-4 Проведенный сравнительный анализ статистик высокого порядка ре- зонансных моделей самолетов показал, что — кумулянты второго порядка (автокорреляция) резонансной модели объектов сверхширокополосной радиолокации позволяют уменьшить уровень шума в данных по сравнению с исходным сигналом, — в кумулянтной последовательности третьего порядка наряду с уменьшением мощности шума происходит значительное уменьшение уровня сигнала, поскольку кумулянты третьего порядка для симметричных сигналов тождественно равны нулю, — в одномерном сечении последовательности кумулянтов четвертого порядка произошло значительное уменьшение уровня шума при сохранении уровня сигнала, что позволило увеличить точность оценки параметров модели, описывающей резонансные излучения объектов сверхширокополоснойрадиолокации В пятой главе представлены результаты экспериментального иссле- дования методов, используемых для оценки информационных параметров 23 моделей собственных излучений объектов в СШП радиолокации Основное внимание сосредоточено на методе матричных пучков с использованием статистик высокого порядка Произведен выбор наиболее информативных одномерных сечений кумулянтных последовательностей третьего и четвертого порядков резонансной модели объектов в сверхширокополосной радиолокации, позволивших приблизить точность оценки информационных параметров модели к границе Рао-Крамера при малых отношениях сигнал/шум Использование этих сечений позволило значительно подавить аддитивный гауссовский шум, присутствующий в данных Количественное сравнение точности оценки полюсов резонансной модели с использованием статистик высокого порядка проводилось с помощью дисперсии оценок полюсов (16) где гь — /г-й полюс сигнала, г,л — оценка /г-го полюса сигнала, определенная в результате ыго опыта, М,„— число независимых опытов, сгь — коэффициент затухания /г-го полюса По величине дисперсии полюсов можно судить о точности оценки параметров резонансной модели объектов в сверхширокополосной радиолокации Чем величина дисперсии Фг меньше, тем выше точность Значение параметра Фг = 0 дБ соответствует случаю, когда дисперсия полюса равна квадрату расстояния от его истинного положения на г-плоскости до окружности единичного радиуса Это максимальное значение дисперсии, при котором возможно правильное различение полюсов, поэтому граничное значение отношения сигнал/шум оценивалось по дисперсии полюсов, равной нулю децибел 24 На рис 4 и 5 представлены зависимости дисперсии первого (ньпкочастотного) полюса резонансных моделей самолетов г-4 и МИГ-27 от отношения сигнал/шум для исходной импульсной характеристики, автокорреляционной последовательности, кумулянтных последовательностей высокого порядка оззь ДБ — го — 15 — 1О 1О д, дБ — 2 0 2 4 б 8 10 12 14 1б 18 20 15 Рис 4 Зависимость дисперсии первого полюса резонансной модели самолета Р-4 от отношения сигнал!шум оззь дБ — 20 — 15 — 10 10 д, дБ б 8 10 12 14 1б 18 20 — 4 — 2 0 2 4 Рис 5 Зависимость дисперсии первого полюса резонансной модели самолета МИГ-27 от отношения сигнал1шум Из рисунков видно, что практически для всех отношений сигнал/шум точность оценки полюсов по одномерному сечению кумулянтной последовательности четвертого порядка с'(г,О,О) наилучшая 25 Это подтверждает то, что статистики высокого порядка для гауссовских процессов тождественно равны нулю и что они могут использоваться для подавления шума, присутствующего в данных При этом информация о полюсах резонансной модели в выбранных сечениях кумулянтов высокого порядка не искажается Предложенная методика оценки полюсов резонансной модели объектов в сверхширокополосной радиолокации с использованием кумулянтов четвертого порядка позволяет увеличить точность оценки параметров моделей на 5-10 дБ по сравнению с традиционной корреляционной обработкой При этом метод обеспечивают требуемую точность оценки параметров резонансной модели объектов в сверхширокополосной радиолокации при отношении сигнал/шум больше 0 дБ В результате проведенного сравнительного анализа сделан вывод о том, что при выбранных моделях полезного сигнала и шума, наиболее перспективным методом, обеспечивающим наивысшую точность, является метод матричных пучков совместно с кумулянтами четвертого порядка Проведено исследование зависимости дисперсии полюсов резонансной модели объектов от их добротности Показано, что при больших отношениях сигнал/шум дисперсия оценок полюсов практически не зависит от добротности полюсов При малых отношениях сигнал/шум оценка параметров резонансных моделей возможна только при использовании кумулянтов четвертого порядка, показывающих приемлемые результаты даже для полюсов с единичной добротностью Использование кумулянтов третьего порядка для оценки параметров сигналов с высокой добротностью нецелесообразно, поскольку кумулянты третьего порядка для симметричных сигналов устремляются к нулю В шестой главе представлены методы распознавания радиолокационных целей в сверхширокополосной радиолокации, основанные на резонансных частотах объектов, которые практически не зависят от ракурса В 26 В, = ~д, Л„,..., Л, (17) где е",, — соответствующая координата в пространстве признаков,у = 1, Измеренная совокупность признаков реального принятого отклика от радиолокационного объекта отличается от совокупности прьпнаков клас- качестве сигнатур радиолокационных объектов было предложено использовать точки в многомерном пространстве, соответствующие полюсам объектов на комплексной плоскости Этот подход позволяет создать автоматизированную систему распознавания радиолокационных объектов Представлены результаты распознавания целей по сигналам, рассеянным масштабированными моделями самолетов, с использованием сигнатурного алгоритма К сигнатурным методам распознавания целей относятся методы, заключающиеся в формировании определенного набора признаков распознаваемых объектов При этом совокупность этих признаков называется сигнатурой Если в качестве сигнатуры объекта выбрать совокупность наиболее кзначимыхл полюсов, то она может быть представлена точкой в многомерном пространстве признаков объекта Рассматривается следующая постановка задачи Необходимо различить заданное число радиолокационных объектов с использованием измеренных сверхширокополосных откликов от целей Предполагается, что все объекты априорно разделены на С классов В качестве признаков выбранных классов объектов, т е словаря прьпнаков, используется набор измеренных резонансных частот гъ гъ, гм Количество прьпнаков ЛХ (размерность словаря признаков) определяется заданным набором классов и зависит от используемого алгоритма идентификации Каждый класс идентифицируемых объектов отображается точкой в С-мерном пространстве признаков 27 сов, поскольку сигнал искажен шумами (18) где Ъ; — совокупность измеренных признаков Ъ; = (1;ъ 1д,, 1;м1, зк— ошибка оценки признаков из-за наличия шума в принятом сигнале Критерий отнесения измеренной совокупности прьпнаков Ъ; к одному из заданных классов целей Я, заключается в следующем Пространство прьпнаков разбивается на С непересекающихся областей, соответст вующих выбранным классам целей Границы областей определяются путем решения оптимьпационной задачи решение Г, об идентификации 7-го класса целей принимается по совокупности измеренных параметров Ъ', в том случае, если расстояния Рч между Ъ', и Я, в пространстве признаков минимально по сравнению с расстояниями до всех остальных сигнатур (19) Качество алгоритма идентификации объектов в сверхширокополосной радиолокации оценивается вероятностью правильного различения целей всех классов (20) зм где Р, — априорная вероятностьу-го класса, Р(Г1Н) — условная вероятность принятия решения Г при условии, что выдвинута гипотеза Н, об идентификацииу-ой цели Вероятность правильного различения определяется размерностью словаря признаков, т е количеством измеренных полюсов цели, и зависит от уровня шума зк, присутствующего в данных В результате проведенных исследований установлено — для выбранных резонансных моделей самолетов Е-4 и МИГ-27 увеличение размерности пространства признаков приводит к ухудшению ве- 28 роятности правильного различения Так, при отношении сигнал/шум и = 10 дБ уменьшение И с б до 2 увеличивает Р „с 0,88 до 0,92, — при заданном количестве информационных прьпнаков С = 2 вероятность правильного различения зависит от выбранного полюса Так, при отношении сигнал/шум и = 10 дБ выигрыш в вероятности правильного различения за счет корректного выбора полюса может достигать 0,33, — исследована зависимость вероятности правильного различения от добротности полюсов резонансной модели Полученные соотношения позволяют оценить минимальное значение добротности полюсов резонансной модели, обеспечивающее заданную вероятность правильного различения при конкретных значениях отношения сигнал/шум Представлен метод Е-импульса, являющийся весьма привлекательным алгоритмом распознавания радиолокационных целей в сверхширокополосной радиолокации Это объясняется удобством формирования опорного сигнала, называемого Е-импульсом ("ехгшспоп-рц1зе" — гасящий импульс), соответствующего заданной радиолокационной цели, а также слабой зависимостью результата распознавания от ракурса цели Суть метода Е-импульса заключается в подборе такого возбуждающего сигнала для радиолокационных объектов, который бы минимизировал поле обратного рассеяния, существующее во время переходного процесса Это значит, что отклик цели, для которой подобран импульс, на такое возбуждающее воздействие, начиная с некоторого момента времени, будет существенно меньшим, чем отклик любой другой цели на это воздействие Исходя из этого, при подборе Е-импульса для произвольной цели необходимо выполнить условие сЯ = еЯ * Ь(1) = О, 1 > Тт, (21) где Й(Г) — импульсная характеристика цели, е(Г) — Е-импульс, подобранный к цели, с(13 — отклик цели, Тг — некоторый момент времени, определяемый 29 длительностью сигнала е(Г) Для формирования сигнала Е-импульса е® использовались посекционные полиномиальные базисные функции, представляющие собой поли- номы по степеням переменной времени, взвешенные прямоугольным окном в пределах интервала, равного длительности одной секции Исследования алгоритма различения объектов на основе метода Е- импульса заключались в изучении эффективности его работы при ьпменении ракурса цели и изменении отношения сигнал/шум По результатам экспериментов можно сделать вывод о том, что исследуемый метод Е- импульса является достаточно эффективным способом распознавания объектов по их собственным электромагнитным излучениям Метод является инвариантным по отношению к ракурсу цели, позволяя успешно проводить распознавание объектов в сложной помеховой обстановке Введенный дискриминационный параметр является достаточно информативным и дает возможность проводить распознавание объектов в сверхширокополоснойрадиолокации В седьмой главе рассмотрены теоретические основы временной селекции при обработке сверхширокополосных сигналов с использованием частотно-временного анализа, основанного на преобразовании Габора и интегральном вейвлет-преобразовании Временная локализация сигнала с помощью функции окна Габора позволяет получать спектральную информацию о СШП сигнале, причем форма и размеры частотно-временного окна Габора остается неизменной во всем диапазоне анализа, а перемещать это окно можно во всей области анализа произвольно Главным недостатком такого анализа является именно неьпменность формы и размеров окна Габора, поскольку для анальпа низких частот желательно иметь более широкое по времени окно, а для анальпа высоких частот временную ширину окна желательно уменьшать Интегральное вейвлет-преобразование наиболее удобно для частотно- временной локализации сигналов в СШП радиолокации, поскольку имеет гибкое частотно-временное окно, которое автоматически сужается при рассмотрении высокочастотных колебаний и расширяется при изучении ньпкочастотных областей спектра сигнала Важным свойством окна вейвлет-преобразования в частотной области является независимость его добротности от центральной частоты, а также неьпменность площади окна при изменении его положения в области анализа При перемещении окна необходимо учитывать влияние изменения параметров масштабирования базового вейвлета на траекторию движения окна в частотно-временной области Сигналы, несущие информацию о форме и размерах цели в СШП радиолокации, можно считать случайными нестационарными процессами, искаженными стационарными шумовыми сигналами, соответствующими тепловому шуму После временной селекции и обнаружения эхо-сигналов извлечение информации о цели можно проводить с помощью спектрального анальпа на основе автокорреляции, а также обработки с помощью кумулянтов высокого порядка При этом важно, чтобы обработка сигнала не разрушала тонкую структуру рассеянного сигнала, поскольку она используется для распознавания радиолокационных целей Распознавание целей в СШП радиолокации предусматривает предварительное обнаружение сигнала, рассеянного объектом Обнаружение СШП сигнала может сопровождаться искажением тонкой структуры сигнала, тогда оно должно проводиться параллельно с обработкой, предназначенной для распознавания целей Система распознавания целей может функционировать автономно от системы обнаружения, используя информацию о временной локализации обнаруженного эхо-сигнала Система распознавания может быть выполнена в цифровом виде, поскольку современная техника позволяет проводить дискретизацию аналоговых сигналов с частотами до десятков гигагерц В этом случае система распознавания будет основана на совокупности взаимодействующих алгоритмов извлечения информации о параметрах сигналов, рассеянных целями, а также алгоритмах распознавания объектов на основе предложенной методики сигнатурного распознавания или метода Е-импульса Оценка дальности действия СШП радиолокатора при распознавании целей имеет ряд специфических особенностей по сравнению с традиционным уравнением дальности узкополосной радиолокации К ним относится существующая зависимость от частоты всех параметров, входящих в уравнение дальности, а также влияние временной селекции принятого сигнала с помощью правильно выбранного частотно-временного окна Кроме того, физический смысл и методы оценки всех параметров, включаемых в уравнение дальности, определяются спецификой реализации компонентов СШП радиолокатора приемной и передающей антенн, системы цифровой обработки, а также формой зондирующего сигнала Экспериментальное исследование алгоритмов распознавания объектов в СШП радиолокации проведено на основе сигналов, полученных от носимого портативного геолокатора кНПГ-РАл, предоставленных АО кРадиоавионикал г Санкт-Петербурга Кроме того, проведена соответствующая обработка сигналов активного сверхширокополосного радиолокатора, созданного в ОАО кЦентральное конструкторское бюро кАлмазл г Москвы, при распознавании легкомоторного самолета на фоне интенсивных отражений от местных предметов Целью исследований была проверка работоспособности разработанных алгоритмов распознавания целей в СШП радиолокации, а также подтверждение адекватности полюсных моделей импульсных характеристик объектов и сделанных предположений о независимости собственных частот целей от ракурса и дальности от объ- екта 32 Заключение В работе решена важная научно-техническая проблема по развитию теории частотно-временной обработки СШП сигналов в части выявления и формирования устойчивых признаков, обеспечивающих решение задачи обнаружения-распознавания целей в сверхширокополосной радиолокации, позволившая разработать эффективные и помехоустойчивые алгоритмы надежного распознавания объектов на основе статистик высокого порядка и анализа сигнатур целей По результатам исследований, проведенных в рамках данной диссертации, получены следующие основные результаты и сделаны следующие выводы 1 Развита теория частотно-временной обработки СШП сигналов в части выявления устойчивых и инвариантных по отношению к ракурсу и дальности до объекта признаков распознавания целей в сверхширокополосной радиолокации, в качестве которых использованы параметры полюсов импульсной характеристики радиолокационного объекта 2 Установлено, что электромагнитное поле, рассеянное радиолокационным объектом, содержит компоненты, которые можно представить в виде суммы комплексных экспонент, параметры которых определяются собственными частотами цели На основании этого произведен синтез резонансной модели излучений радиолокационных объектов в СШП радиолокации, учитывающей изменения ракурса радиолокационными объектами и основанной на экспериментальных данных рассеяния масштабных макетов самолетов Е-4 и МИГ-27 3 Разработана методика выделения импульсной характеристики радиолокационной цели из принятого отклика объекта на короткий возбуждающий импульс с учетом влияния измерительной системы, основанная на обращении матрицы, составленной из отсчетов сигнала ьпмерительной системы 4 Предложен спектральный критерий редуцирования ранга плохо обусловленных матриц измеренных сигналов, позволивший оценить максимальный номер сингулярного числа, учитываемого при обращении матрицы, включающий спектральный анализ сигналов, образованных столбцами ортогональной матрицы, получаемой в результате сингулярного разложения исходной матрицы измеренного сигнала Разработанный критерий использован также для оценки порядка методов определения параметров полюсов, учитываемых при аппроксимации выделенной импульсной характеристики моделью, содержащей суперпозицию затухающих колебаний 5 Разработан критерий оценки качества работы методов и алгоритмов определения параметров резонансной модели объектов, учитывающий величину дисперсии оценок полюсов Использование этого критерия позволило провести оценку точности методов при сравнении результатов обработки с границей Рао-Крамера б Развиты методы оценки параметров импульсных характеристик радиолокационных объектов, основанные на теории матричных пучков в сочетании с кумулянтной обработкой четвертого порядка, позволившие сохранить фазовую информацию в сигналах и повысить помехоустойчивость алгоритмов цифровой обработки, а также увеличить точность оценки параметров сигналов по сравнению с традиционными методиками на 5- 10 дБ 7 На основании анализа статистик высокого порядка резонансных ьплучений объектов в сверхширокополосной радиолокации определены одномерные сечения кумулянтных последовательностей третьего и четвертого порядков, несущие в себе информацию о полюсах резонансных моделей объектов Установлено, что при большой добротности полюсов резонансной модели кумулянты третьего порядка устремляются к нулю, что приводит к невозможности их использования для оценки полюсов радио- 34 локационных объектов.

Характеристики

Список файлов диссертации