Радиоэлектронные системы Основы построения и теория. Справочник . Под ред. Я.Д. Ширмана (2007) (1151789), страница 156
Текст из файла (страница 156)
Преимущество широкополосных сигналов в точности измерения угловых координат теряется при уменьшении отношения сигнал-шум (по данным моделирования, когда оно становится менее 20 дБ). 21.12.4. Измерение радиальной скорости при широкополосном зондировании В узкополосных РЛС радиальная скорость измеряется двумя методами. В системах сопровождения по скорости РЛС сопровождения, использующих квазимонохроматические сигналы, осуществляется фильтровая обработка отраженных сигналов, позволяющая однозначно или практически однозначно измерять доплеровские частоты. В обзорных РЛС однозначное измерение доплеровского смещения частоты невозможно. Радиальная скорость измеряется по изменению дальности до сопровождаемой цели от обзора к обзору.
При широкополосном зондировании, когда разрешающая способность по дальности составляет несколько метров, появляется дополнительная возможность измерения дальности до цели от импульса к импульсу. На рис. 21.24 представлена пачка ДП, полученная путем моделирования отражений от самолета Ту-16, летящего со скоростью 800 кмlч, радиоимпульсов с полосой частот 80 МГц при частоте их следования 365 Гц. О в са ~в 2о ы зо за ~а ~а во в5 ео л з Рнс.
21.24 При наличии только одной пары портретов с номерами ! и г скорость цели оценивается по формуле тп =Ь)1, /Ыв, где ЬЙ, — смещение по дальности 1-го ДП относительно 1-го, дб — интервал времени между получением 1-го и 1-го ДП. Если период следования Т в РЛС не меняется (т.е, его вобуляция не используется), то Лгв =(З-!)т. При обработке пачки, состоящей из )т' ДП, можно получить М = С~, оценок радиальной скорости.
Оценки 343 скорости могут быть получены прн обработке первого ДП со всеми остальными, второго со всеми, кроме первого, н т.д. Тогда итоговая оценка скоростн цели может быть получена путем усреднении й/ = Сн неравноточных 2 измерений: м 9 ы '=Х вЂ” Х— ьм ай ьм ал где ам — дисперсия й -го измерения скорости. Переход 3 от неравновесного суммирования к равновесному упрошает расчет. Как н учет разностей фазовых запаздываний в ФАР (рнс. 21.8), учет разностей временных запаздываний ДП можно еше более упростить.
Пачка нз Л/ ДП делится на две идентичные полупачкн. Оценка О„находятся как отношение разности средних дальностей Яа, измеренных по импульсам второй н первой полупачек, к интервалу времени между центрами полупачек /тга =/т/Т/ 2. т.е. О, п2/з!и/Л/Т. Достоинством измерения радиальной скорости по ДП является проведение измерения за длительность всего одной пачки сигналов. За зто время скорость цели не может существенно измениться. В отличие от оценивання изменения дальностн от обзора к обзору, возможности выявления начала маневра цели в процессе вторнчной обработки улучшаются.
21.13. Особенности оптических измерений Рассматриваемые особенности связаны с флюктуацнямн сигнала, определяемыми квантовой природой излучения. (1.20, 1.59, 9.12, 9.141. 21.13.1. Дискриминатор неэнергетического параметра оптического сигнала Может быть построен на основе приемника обнаруження, формирующего достаточную статистику обнаруження (17.102): г(а) = )У(/)1и(1+Лс(/,а)/Лп)сй. (21.72) о Дифференцируя (21.59) по измеряемому скалярному а данном случае параметру а, получаем видонзнвнвнный весовой ннптеграв: ттг 'т дЛ,(ба)/да т/а Л,(ба)+Л„ В качестве теоретической оценки а следует взять значение параметра, прн котором с/г/с/а = О. Применительно к огибающей импульса (рнс.
21.25,а), например, следовало бы формировать полустробы достаточно сложной формы (сплошные линии на рнс. 21.25,б). Практически же (рнс. 21.25,а,б) весовая функция (дЛ,(/, а)/да1 / (Л,(/, а) + Лв) аппрокснмнруется двумя прямоугольными полустробамн противоположного знака (штрнховые линии рнс. 21.25,б). а) д )с(са)/да тх(с,а)+ 2„ б) Рнс. 21.25 В качестве оценки а берется такое значение а, прн котором в обоих полустробах регистрируется одннаковое число квантовых переходов. 21.13.2. Точность измерения времени запаздывания оптического импульса при прямоугольных полустробах Пусть полустробы смещены на величину /т/ от макснмума кривой Л,(/). Тогда число квантовых переходов в пределах полустробов определяется соотношениями т„/2 п1 = ~лс(/) с/г+ лс /т/+л вт„ /2+/зп1, 0 т„/2 и2 = ГЛс(/)'// ЛсвлхЬ/+Лптн/2+ хи2 о Здесь т„— ллнтельность импульса.
Случайная разность значений числа квантовых переходов в пределах полустробов составляет и = п1 — л2 = 2Лс втвх/1/ + ЬП1 — ЬИ2, где Ьи/ н сти2 флюктуацнн чисел л1 н и2 Отсюда определяется ошибка измерения времени запаздывания Ы = (л — тзи)/2Лсвтвх, /зп = тхл1 — /Зпз. Дисперсия измерения времени запаздывания составит а, =М (аи) /4Л, где прн пуассоновском распределении (13.80) сигнала н помехи М (Ьл) =и, +йв. Для импульсов прямоугольной и колокольной форм Лсвтах = пс /ти а, =(л, +й„)т„/4П . Квантовые флюктуацнн сигнала оказывают существенное влияние на точность оптических измерений: а, и 0 даже в отсутствие помехи, т.е. прн йв -+ 0 . 22.
ИЗМЕРЕНИЕ ИЗМЕНЯЮЩИХСЯ ВО ВРЕМЕНИ ПАРАМЕТРОВ. ОСОБЕННОСТИ КОСВЕННОГО ИЗМЕРЕНИЯ 22.1. Общие сведения Увеличение времени наблюдения параметров (см. разд. 21) — важная мера повышения точности измерений, особенно при цифровой обработке информации. Однако изменения измеряемых параметров за время наблюдения заставляют вводить модели изменения параметров, учитывающие наряду со спецификой, ряд общих особенностей этих изменений. Задачи теории измерений сводятся при этом к синтезу измерителей и оцениванию показателей качества измерения н, в частности, к синтезу алгоритмов: ° вторичной (траекторной) обработки результатов первичных измерений; ° к синтезу совокупной обработки без разбиения ее на первичную и вторичную.
В первом случае используют результаты измерений (оценки, вероятности ошибок, матрицы точности) на малых интервалах времени, основные параметры на которых не меняются, что удобно при цифровой обработке многоцелевой информации. Второй случай смыкается с первым, но методически менее удобен. Различают данные текущего, предыдущего и последующего измерений. В зависимости от использования их для получения результирующей оценки, говорят: ° о фильтрации, если оценка выдается на основе текущего и предыдущих измерений; ° о прогнозе (экстраполяции), если оценка выдается на основе только предыдущих измерений; ° о совокупном сглаживании, если оценка выдается на основе и текущего, н предыдущих, н последующих измерений; ° об обратном прогнозе (ретроспективе), если оценка выдается на основе последующих измерений; ° об интерполяции, если она выдается на основе предыдущих и последующих измерений без текущего.
Во всех этих случаях важны априорные модели изменения параметров. Выбирая модели, учитывают степень детерминированности и случайности значений параметра. Крайние случаи их полной детерминированности (жесткой взаимосвязи) и полной случайности (отсутствия взаимосвязи) редко встречаются на практике. По физической сущности различают модели с постоянной (см. разд. 22.2 — 22.б и 22.8) и переменной (см. разд. 22.7) структурой. Перемену структуры связьаают с выявлением факта явного маневра цели или его прекращения. Элементы случайного движения вводят, однако, и в модели с постоянной структурой (разд.
22.1-22.6 и 22.8), являющиеся более простыми и универсальными. По характеру .иатеиатическага описания различают вероятностные модели (см. разя, 22.2) и модели на основе стохастическил»равнений (разд. 22.3 — 22.7). В последнем случае делаются определенные приближения, существенно облегчающие расчет. Дальнейшее совершенствование вычислительной техники позволяет пересматривать иногда допустимость упрощения конкретных моделей и условий их применения (разд. 22.8).
22.2. Вероятностные многошаговые модели и принцип байесовской нелинейной фильтрации Рассматриваемые здесь модели обеспечивают формирование условных пзатностей вероятности после- ДУЮЩИХ ЗНаЧЕНИЙ ПаРаМЕтРОВ агь1 = О(ЗЬьз) ПРИ ЗалаН- ных предыдущих. По форме описания они отличаются от последующих моделей (разд. 22.3 и далее) на основе стохастического уравнений, непосредственно связывающих значения аь аг ь ... и некоторые случайные параметры. Вероятностные модели упрощаются, если используются гауссовские р(аьь1~аь аг 1, ...) или марковские р(ам-11аг) априорные условные плотности вероятности.
Тогда говорят о гауссовских и марковских моделях. Особенно большое внимание привлекают марковские модели. Значение векторного параметра аг+1 на посзедующем шаге связывается в них только с ега значением сц на предыдущеи. Марковскую модель часто приближенно заменяют гауссовска-марковской, но допустимость этого не всегда оправдывается (см, разд.
22.8). Вектор состояния. Обычно понимается как вектор параиетров а марковской.модели. Значения вектора состояния на некотором шаге достаточно для прогнозирования его на следующий шаг. Размерность вектора параметров а приходится иногда увеличивать, чтобы создать марковскую модель. Так, дальность до локационной цели обычно не является марковским параметром. Она зависит не только от последнего ее значения аа но и от предпоследнего, определяющего вместе с последним радиальную скорость. Поэтому в состав вектора состояния аг можно включить и ав и а~ 1 или же наряду с ал первое конечное приращение дальности Л1аь= ас аьп илн же наряду с аг непосредственно радиальную скорость. Наряду с первым конечным приращением параметра Л1аг = ак — аь 1 или скоростью, в состав вектора состояния может включаться второе лзал = ь!аг — зз1аг 1 или же ускорение и т.д.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
