Osnovi_teorii(прост учебник) (1021136), страница 93
Текст из файла (страница 93)
Структурная схема, реализующая алгоритм (9.56), представлена на рис. 9.11. Устройство представляет собой многоканальнуюGаследящую систему, адаптирующуюся к параметру обстановки λ1 за счетадаптивного управления амплитудой и фазой помеховых колебанийсразуGпо всем элементам ФАР. Если результирующий вектор R представитьв виде векторной суммыGG GR = γ ( X + RΔ ),(9.57)то уравнение (9.56) преобразуется в систему уравнений видаG GG G G G⎧⎪YΣ = Y T R* = γ (Y T X + Y T R*Δ ) = yΣ1 + yΣΔ ,⎨ GG GT G*G ∗TdRdtYYRYY=−γ=−γ⎪⎩ΔΣ.(9.58)Устройство, реализующее систему уравнений (9.58), представлено нарис. 9.12.
Очевидно, что при числе компенсационных (дополнительных)каналов n, равном единице, такая схема преобразуется в одноканальныйАКП.GGLYGY×∫×GLY∑GRGdR dt–1/ TΣ×GX–٭Рис. 9.11. Структурная схема АФАРсо схемой ШАРУ438Глава 9. Обнаружение и измерение параметров РЛ сигналов …GγΧ *y Σ1×GYΣ××GLGR*Y∑yΣΔ∫×–γ×Рис.
9.12. Структурная схема многоканального АКПс выделенным основным каналомСущественным недостатком рассмотренных АКП, по сравнениюс АФАР на основе оценки КМП или ОКМП (рис. 9.8, 9.9), является необходимость возобновления адаптации при каждомG изменении положенияДН АФАР (при каждом изменении вектора АФР Х ). Кроме того, в сложной помеховой обстановке (при большом числе ИП N, где N ≤ m) такиеустройства оказываются малоэффективными из-за низкой скорости адаптации. Из-за слабой направленности отдельных элементов сигнал каждогоИП попадает во все приемные каналы ФАР и оказывается статистическивзаимосвязанным с сигналами других ИП, что негативно влияет на переходные процессы при адаптации.От отмеченного недостатка свободны равноценные по быстродействию устройства, представленные на рис.
9.8, 9.9. Однако у первого из нихотсутствует корреляционная обратная связь, что снижает его эффективность, особенно при нестабильной работе приемных каналов ФАР. Одновременно оба эти устройства, как уже отмечалось, оказываются достаточносложными из-за емких матричных операций и не могут быть примененыв РЛС с выделенными основным и компенсационными каналами.Наиболее эффективным является алгоритм с выделенным основнымканалом, корреляционными обратными связями и адаптивным матричным(переобеляющим) фильтром в цепи компенсационных каналов. Этот алгоритм можно получить, представив вектор ожидаемого сигналаGX T = X 1 0...0 .
В результате из m параллельных каналов (рис. 9.10), подGвергаемых неадаптивной весовой обработке γ X , остается один с острона439Раздел III. Теоретические основы радиолокационной системотехникиправленной антенной;из m адаптивно управляемых каналов, подвергаGемых обработке R Δ , остается (m – 1) компенсационный канал. В этом случае количество компенсационных каналов может определяться, исходя изожидаемого числа ИП N, которое обычно значительно меньше числа элементов ФАР m. Это, в свою очередь, позволяет существенно упроститьтехническую реализацию АФАР. ДН компенсационных каналов должныразличаться своей амплитудной или фазовой структурой и могут выбираться разными способами: а) слабонаправленными, прикрывающимитолько боковые лепестки основной ДН; б) остронаправленными, неуправляемыми, перекрывающими не только боковые лепестки, но и скаты ДНосновного канала, за счет чего происходит повышение качества подавления АП на скатах основного лепестка; в) остронаправленными, управляемыми за счет внешней информации об угловых положениях (пеленгах) ИП.GYG YGвАGKв×∗××Y∑ΣG GGη в = Yв*T Ф в− 1GФв−1∫Σ−GБлок оценки Ф в− 1×∗Рис.
9.13. АФАР с выделенными основными компенсационными каналами и переобеляющим матричным фильтромGЗаменяя в уравнении (9.58) коэффициент γ на матрицу Фв−1 размераN, приходим к алгоритму многоканального АКП с выделенными основными компенсационными каналами, корреляционной обратной связью и Nмерным адаптивным матричным фильтром в цепи компенсационных каналов58:G GYΣ = y1а + K *T Yв ,(9.59)58Данный алгоритм в аналоговом и цифровом виде выведен непосредственно из алгоритма оценки ОКМП М.И. Ботовым, В.Н. Кокиным и В.П.
Рябухой в 1983 году.440Глава 9. Обнаружение и измерение параметров РЛ сигналов …GG GT dK 1 dt = − Ф в− 1YвYΣ∗ ,(9.60)GGG GT dФ в−1 dt = Ф в−1 − ηв η*Tв ,(9.61)G Gгде y1a – сигнал основного канала; K = R Δ – весовой вектор компенсационGных каналов; Ф в− 1 – ОКМП компенсационных каналов размера N;G GGη в = Yв*T Ф в− 1.Устройство, реализующее алгоритм (9.59)–(9.61),представлено наGрис.
9.13. Диаграммообразующая матрица A обеспечивает выделение основного и компенсационных каналов. В целом такое устройство при числекомпенсационных каналов не менее ожидаемого числа ИП обладает потенциальным быстродействием и коэффициентом подавления помех. Если матGрицу Ф в− 1 сделать диагональной (например, недиагональные элементы невычислять), то это будет эквивалентно действию схем ШАРУ в каждом изкомпенсационных каналов. Если же эту матрицу заменить единичной, тотакая схема будет эквивалентна многоканальному (см. гл. 5, рис. 5.15) АКП.Переходные процессы при адаптации.В установившемся режиме все рассмотренные выше многоканальныеалгоритмы и соответствующие им устройства адаптации в подобной помеховой обстановке имеют примерно равные показатели качества (коэффициент подавления помех или величину отношения сигнал/помеха на выходе АФАР и быстродействие).
Однако в переходном режиме, особеннов условиях воздействия нескольких источников АП, эти алгоритмы существенно различаются как по коэффициенту подавления помех, так и поскорости адаптации (скорости достижения потенциально возможного отношения сигнал/остаток компенсации помех).Анализ переходных процессов при адаптации можно осуществитьдвумя способами: аналитическим, который достаточно сложен, и статистическим (имитационным), т. е. путем моделирования переходных процессов АФАР на ЭВМ.
Второй подход при условии заранее разработаннойстатистической модели оказывается весьма эффективным, наглядными более достоверным, так как приближен к реальным условиям адаптации.Модель (приложение Б) представляет собой цифровой аналог АФАР, элементы которой имеют собственные (некоррелированные) шумы, массиввнешних помех, количество, интенсивности и угловые положения источников которых могут изменяться, массив сигнала размера n, а также блокколичественной оценки переходных процессов (блок вычисления отношений сигнал/помеха по шагам адаптации) и собственно алгоритмы адаптации, подлежащие исследованию.
Вектор входных воздействий представляет собой аддитивную смесь внутренних шумов, сигнала и внешних помех441Раздел III. Теоретические основы радиолокационной системотехникисо своими АФР. Переходные процессы по установлению отношения сигнал/(внутренний шум + остаток компенсации помехи) оценивается по соотношениюq 2 lG Т G ∗ lG Т G lG ∗= R X / R Фи R2Gили его десятичному логарифму, где Ф и = 12((9.62))GGYY ∗Т – истинная КМП, пред-Gставляющая собой матрицу, полученную путем усреднения k векторов YG.Здесь k – размер массива входных воздействий (количество векторов YG −1 G ∗lG = Фlв массиве адаптации).59 По мере установления вектора RX (по мереG −1lвсе большего соответствия оценочной матрицы Ф своемуG истинномузначению и, следовательно, собственной прямой матрице Φ и ) начинаетвозрастать отношение сигнал/(внутренний шум + остаток компенсациипомехи) q2.Анализ переходных процессов удобно провести по алгоритму (9.59)–(9.61), дискретный аналог которого имеет следующий вид:yΣk +1GG= y1аk +1 + K *Т(k )Yвk +1 ;GGGGK k +1 = K k −Φ в−1(k )Yвk +1yΔ (∗ k +1)G*Т( k +1) G −1(k ) G k +1 ;П + YвΦ в YвGGGGG −1( k +1) G −1(k ) Φ в−1(k )Yв( k +1)Yв*Т( k +1)Φ в−1(k )Φв=Φ в −G*Т( k +1) G −1(k ) G ( k +1) .Φ в YвП + Yв(9.63)(9.64)(9.65)Здесь П = 2m – размер упоминавшегося ранее «скользящего окна», в котором усредняются выборки; k – номер шага адаптации (номер отсчета дискретной выборки входного сигнала).
Выбор алгоритма (9.59)–(9.61) в качестве исходного связан с тем, что в этом случае нет необходимости отдельно моделировать алгоритмы оценки весового вектора (алгоритмы обычныхмногоканальных автокомпенсаторов с выделенным основным каналом илиравноценными компенсационными каналами), Gтак Gкак он преобразуетсяв алгоритмы обычного автокомпенсатора при Φв = I . Из алгоритма (9.65)можно получить и алгоритм оценки ОКМП с той лишь особенностью, что59Данная методика оценки переходных процессов в АФАР бала предложена М.И. Ботовым и В.Н.
Кокиным в 1983 году.442Глава 9. Обнаружение и измерение параметров РЛ сигналов …Gвместо Yв размера N необходимо использовать вектор входных воздейст-Gвий Y размера m.Результаты статистического моделирования рассматриваемых алгоритмов при числе элементов линейной ФАР m = 16, П = 12 и числе источников помех N = 7 представлены на рис. 9.14. Для моделируемой ситуациипотенциальное отношение сигнал/шум (т.
е. отношение, полученное приотсутствии внешних помех) равно 8. Кривыми 1, 3 представлена зависимость q2 от номера шага адаптации k алгоритма ОКМП (9.54) и алгоритмас выделенным основным каналом (9.63)–(9.65) соответственно.q2, дБ101Цель07 63514 3 2–10–2024–30–40k020406080100Рис. 9.14. Результаты статистического моделирования переходныхпроцессов основных алгоритмов адаптацииКак видно, данные алгоритмы имеют одинаковое быстродействиеи через k = 14 = 2N шагов адаптации потери в отношении сигнал/(шум +остаток компенсации) не превышают 6–8 дБ. Кривой 2 показана зависимость q2 (k) для алгоритма (9.63)–(9.65) при условии, что в нем используGются только диагональные элементы матрицы Ф в− 1 .
Кривой 4 представлеGна эта же зависимость при условии, что матрица Ф в− 1 является единичной.В первом случае сигналы помехи каждого из компенсационных каналовнормированы к дисперсии помехи этих каналов, что эквивалентно действию схем ШАРУ. Во втором случае алгоритм (9.63)–(9.65) переходит в алгоритм обычного многоканального АКП. Очевидно, что быстродействиемногоканального АКП в сложной помеховой обстановке значительноменьше быстродействия оптимальных алгоритмов адаптации, что ставит443Раздел III. Теоретические основы радиолокационной системотехникипод сомнение возможность его применения в многоканальных системахзащиты РЛС от АП.Итак, мы рассмотрели задачу снятия априорной неопределенностипараметров сигнала относительно параметров АП.
Далее исследуем задачупреодоления априорной неопределенности сигнала относительно неинGформативного параметра λ2 , в частности, относительно неизвестной энергии ожидаемого сигнала, поскольку отсутствие такой информации при измерении энергетического параметра приводит к возникновению систематических и росту флюктуационных погрешностей измерения.9.5.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
