Osnovi_teorii(прост учебник) (1021136), страница 95
Текст из файла (страница 95)
9.1) применительно к измерению угловой координаты показывают, что достаточная статистика (9.74) обеспечивает более высокую точность измерения угловой координаты цели с доминирующей блестящей точкой по сравнению с достаточной статистикой (9.66) относительно этой же цели. Выигрыш в точности особенно заметен при отношении сигнал/(шум + остаток компенсации), близком к пороговому значению.Однако ситуация наличия в составе цели доминирующей блестящейточки и, следовательно, необходимость перехода алгоритма (9.66) к алгоритму(9.74) также носит неопределенный характер и требует дополнительной процедуры преодоления априорной неопределенности – теперь уже относительнопараметра распределения Накагами.
Решение этой задачи связано с целым направлением в радиолокации – распознаванием класса цели. Распознаваниеклассов может быть осуществлено несколькими способами. Одним из такихспособов, причем достаточно сложных, является снятие РЛ портрета целис помощью сверхширокополосных сигналов с последующим их корреляционным анализом (сравнением) с опорными (образцовыми) РЛ портретами, хранящимися в памяти ЭВМ. Более простой способ связан с оценкой степенифлюктуаций амплитуды импульсов в пачке эхосигналов: если сигналы отражаются от цели, содержащей совокупность равноценных блестящих точек, тосреднее значение таких сигналов будет мало, а дисперсия велика.И наоборот, если цель содержит наряду с равноценными и доминирующую блестящую точку, то среднее значение сигнала возрастает, а дисперсия уменьшается.
Отношение среднего значения к дисперсии можетхарактеризовать наличие или отсутствие в составе цели доминирующей449Раздел III. Теоретические основы радиолокационной системотехникиблестящей точки. Возможный вариант структурной схемы такого устройства представлен на рис. 9.16. Здесь Mg и Md – соответственно математическое ожидание и дисперсия огибающей ЭС. Принцип работы схемы понятен из рисунка и предыдущих рассуждений.Таблица 9.1Результаты статистического моделированияУгловыеположения источникапомех αп0,40,30,20,1Выигрышв точностиПогрешностьσ12σ 22|α2|σ12 σ 22|α1| / |α2|Эи ν (α1)5,29·10–36,8·10–37,85·10–31,23·10–31,01,0611,271,581,00,921,031,94308202105,231|α1|1,53·10–3 1,53·10–3 5,3·10–32,19·10–3 2,185·10–3 6,26·10–32,8·10–32,2·10–3 8,05·10–3–31,07·106,76·10–4 2,37·10–3Отношениесигнал /полоскаП р и м е ч а н и е: здесь σ12 , σ 22 и |α1|, |α2| – соответственно дисперсии и систематические погрешности измерения угловой координаты нешумящей цели по алгоритмам (9.66) и (9.74) на фоне сигнала ИП, входящего в область главного лепестка ДНА.В целом при отсутствии внешних помех нет необходимости учитывать закон распределения амплитуды ЭС при оценке его параметров.В случае же воздействия внешних помех при выборе алгоритма обработкицелесообразно учитывать закон распределения амплитуды эхосигналов.При этом снятие неопределенности относительно параметра распределения амплитудного множителя осуществляется за счет введения в устройство обработки канала распознавания класса РЛ целей.
В то же время учетособенностей закона распределения амплитудного множителя сигнала прик > 2 представляется нецелесообразным из-за сложности выражения длядостаточной статистики и незначительности выигрыша в точности измерения информативных параметров сигнала.|Z (α)|ld / Ml d2МMgОграничительснизу×∫lМdТп∑×∫l 2gZ ( α) − MРис. 9.16. Устройство оценки степени флюктуации пачки ЭС450Глава 9.
Обнаружение и измерение параметров РЛ сигналов …Таким образом, при отсутствии внешних помех измеряемые параметры цели не являются энергетическими и достаточная статистика (9.66)принимает упрощенный вид: ln l = C |Z (t, α)|2. При наличии внешних помех измеряемые параметры нешумящей цели могут принимать существенно энергетический характер: сигнал/(шум + остаток компенсации помех)оказывается зависимым от измеряемого параметра, что приводит к необходимости учета в достаточной статистике (9.66) всех ее составляющих.Последнее, в свою очередь, связано с преодолением априорной неопределенности относительно энергии ожидаемого сигнала Э0. При этом получаются два алгоритма измерения информативных параметров: неадаптивный(9.71) и адаптивный (9.70), (9.69).
Более предпочтительным с точки зренияточности измерения информативных параметров оказывается адаптивныйалгоритм, который в ряде случаев является адаптивным не только к неизвестной энергии ожидаемого сигнала Э0, но и к параметру распределенияНакагами к – закону распределения амплитудного множителя p (a).9.6. Примеры следящего и неследящегоизмерения параметров сигнала на фонеактивных помехКак было показано выше, преодоление априорной неопределенностиинформативного параметра относительно энергии сигнала на фоне внешних помех может быть осуществлено как с помощью адаптивных, таки неадаптивных алгоритмов. Сравнительный анализ показывает, что адаптивные алгоритмы измерения хотя и требуют дополнительного измерителяэнергии сигнала, однако же обеспечивают минимизацию флюктуационнойи систематической погрешностей измерения параметров сигнала на фонеАП. Рассмотрим данные алгоритмы применительно к следящему и неследящему измерению углового параметра, времени запаздывания и частотыДоплера сигнала в условиях воздействия соответствующих видов помех.9.6.1.
Алгоритмы и устройства адаптивногоследящего измерения углового параметра сигналаАлгоритм следящего измерения был изложен при выводе уравнениядля оценки КМП и в обобщенном виде может быть представлен следующими соотношениями:ТlG (t ) GG −1 G GG G GGGdα1 lGРlllll (t ) −αlG (t )]}dt , (9.75)=α 0 + Cр C y (α y −α 0 ), α Р = ∫ {α 0 (t ) + Cр−1C у [α0ydtТ0451Раздел III.
Теоретические основы радиолокационной системотехникиG lGlG , lгде αр α 0 , α у – соответственно результирующая, прогнозируемая и текущая оценки измеряемого параметра; Т – интервал сглаживания оценок.Структурная схема следящего измерителя, реализующая алгоритм (9.75),представлена на рис. 9.17. Поскольку основным его элементом являетсядискриминатор, синтез такого измерителя обычно сводят к синтезу дискриминатора, в рассматриваемом случае – углового. Алгоритм измерителядискриминаторного типа получают посредством дифференцирования поизмеряемому параметру полной достаточной статистики (9.70) либо инвариантной к энергии ожидаемого сигнала достаточной статистики (9.71).
Вовтором случае обычно ограничиваются упрощенным ее вариантом:ln l ≅ Ζ ( α ) / 2ν ( α ) .2(9.76)Применив к достаточной статистике (9.71) правило синтеза угловогодискриминатораd ln l=0(9.77)d α α=αlии приняв расстройку измеряемого параметра относительно опорного достаточно малой, а также переходя от корреляционной обработки к фильтровой, получим алгоритм углового дискриминатора, инвариантного к энергии ожидаемого сигнала:()l,α =Δ1 t , αи( ) Re ⎧⎪⎨Ζ (t ) Ζ′(t ) − Ζ(t ) ν′( αl ) ⎫⎪⎬ ,llν(αν(α) ⎭⎪) ⎪⎩2lΖ ( t ) − 2ν αΖ(t )22∗Т GGТG∗d G∗Z ( t ) = ∫ Y ( s) ⋅ R (t0 − t + s, αˆ )ds, Z ′ ( t ) = ∫ Y Т ( s)R (t0 − t + s, αˆ )ds,αd00ТгдеТ Gd G∗′ν ( αˆ ) = ∫ X Т (t , αˆ )R (t , αˆ ) dt.αd0GαylG y − αlG 0αДискри×минатор–GGGСр−1С уα0G G GlG 0 + C −1C ( αly −αlG 0 )αруGαр∫ΣGα0∆tРис. 9.17.
Структурная схема простейшего следящего измерителя452(9.78)Глава 9. Обнаружение и измерение параметров РЛ сигналов …При Ζ ( t ) ν ( αˆ ) алгоритм (9.78) переходит в алгоритм2()()2l ⎫⎧tΖν′ α()1⎪ ∗⎪lRe ⎨Ζ ( t ) Ζ′ ( t ) −Δ 2 t , α, αи =⎬,llν ανα⎩⎪⎭⎪()()(9.79)соответствующий упрошенной достаточной статистике (9.76).При записи составляющих Z′(t) и ν′(α) учтен переход к фильтровойобработке сигнала.Уравнения (9.78), (9.79) представляют собой неадаптивные (соответl ) алгоритмы угловых дискриминаторов.ствующие однократной оценке ЭПроизведение Z*(t) Z′(t) в этих алгоритмах представляет собой дискримина-d Ζ(t )d ln l=торный эффектd α α=αdαlи2lα=αи= 0 , не учитывающий влияние АП.Поправка |Z (t)|2 ν′( α̂ ) / ν ( α̂ ), возникающая в этих алгоритмах за счет нормировки статистик (9.71), (9.76) к величине ν (α), обеспечивает устранениесистематической ошибки измерения, связанной с искажением ДНА измерителя в процессе адаптации к АП. Нормирующие множители перед реальной частью этих уравнений обеспечивают восстановление крутизны ДХна участке «цель – помеха».
Для получения алгоритма адаптивного углового дискриминатора необходимо продифференцировать по α соотношениеlT :(9.70) и учесть алгоритм вычисления сглаженной оценки Ээ2⎧⎫tΖν′ ( α )()⎪⎪∗lRe ⎨ Ζ ( t ) Ζ′ ( t ) −Δ 3 t , α, α и =− 2ν′ ( α ) ⎬ , (9.80)lТ + ν αllТ + ν αl1Э1Эээ⎩⎪⎭⎪()1( )lТ = 1ЭэТ( )Т∫0( ) dt .2lΖ ( t ) − 2ν α( )l2ν 2 α(9.81)Система уравнений (9.80), (9.81) представляет собой адаптивный алгоритм дискриминаторного измерения, где по мере накопления однократl T сходится к своемуl сглаженная оценка энергии сигнала Эных оценок Ээистинному значению Эи, а алгоритм (9.80) по точности приближается к алгоритму с известной энергией ожидаемого сигнала Э0.
Поправка 2ν′(α)в этом алгоритме обеспечивает минимизацию флюктуационной погрешности измерения параметра α̂ . Следует заметить, что в случае неэнергетиче453Раздел III. Теоретические основы радиолокационной системотехникиского характера измеряемого параметра (отношение сигнал/(шум + остатокdν≈ 0 и алгоритмыкомпенсации помехи) не зависит от α̂ . Отношениеdα(9.78)–(9.80) переходят в обычный алгоритм дискриминаторного измерения:()l , α = С Re ⎧ Z ∗ ( t ) ∂ Z ( t ) ⎫ ,Δ4 t, α⎨⎬и∂α⎩⎭(9.82)где С – некоторая константа.Структурная схема углового дискриминатора, реализующая алгоритмы (9.80), (9.81), представлена на рис. 9.18; структурная схема системыпространственной обработки, формирующей входные сигналы измерительной части этого дискриминатора, – на рис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
