Справочник по радиолокации (ред. Сколник М. И.) т. 1 - 1976 г. (1151800), страница 56
Текст из файла (страница 56)
:ЙГУ о-! йп! Сагиар/шум ш+и Т(г) = ~„а/гм /= ! где а/ — коэффициенты, которые определяются из реальных распределений [49). В адаптивной форме реальные распределения неизвестны и производятся следующие операции: !. Компоненты г/ полагают равными г/ = — Ь, если /-я наименьший компонент составной выборки принадлежит множеству хг, „., х„; в противном случае г/=!. 205 8.8. Классификация целей 2. Коэффициенты ау регулируются после сбора каждого сегмента общего числа ш+ в точек данных. Это осуществляется посредством следующей итерацннт аа+'=ма +йТ" (г ) гы уде а~~ — (-й коэффициент Ьй итерации (можно использовать любые начальные о. а значения а~);г~ — /-й член при ранжировании составной выборки на д-и шше Рио. Зг. Структуриао атома аааотиооото обиорумоттло (Бя.
итерация; аа — векторное представление операции ранжирования на д-м шаге т+л аа итерации; Та (к")тм ~ а~г( — величина на выходе обиаружнтеля на Д-м шаге (=! итерации м, р — параметры обратной связи, такие. что (гт) < 1 и аз+()тюза Х(ко+и)/и'= П Вопросы оптямнзации параметров а и () рассмотрены в работе (бб). Структурная схема такого адаптивного обнаружителя представлена на рис.
32. 5.8. Классификация целей Примером многоальтернатявного обнаружения является обнаружение с классификацией радиолокационных целей. Выбор решения основан на характере изменения излученного радиолокационного сигнала в результате отражении целью. В той мере, в какой различные цели вызывают хорошо различимые изменения радиолокационного сигнала, классификация целей возможна. Разумеется, шум может замаскировать характер эхо-снгнала и запутать процесс классификации.
Да и сама цель может придавать эхо-снгналу такие статистические свойства, что классификацию с полной уверенностью осуществить бывает невозможно. Классификация может основываться на одном эхо-снгнале или на некотором числе эхо-сигналов. Признаки классификации целей определяются характеристиками целей н РЛС, Здесь не делается попыток перечислить все признаки нли хотя бы наиболее важные из них. Существуют два отчетливо различающихся случая, которые качественно характеризуют дальнейшее изложение.
Первый случай соответствует (относнтельно) высокой разрешающей способности по дальности, когда размеры цели велики по сравнению с разрешающей способностью РЛС по дальности. Распространенным примером такого случая могут служить протяженные по дальности отражения от обширных участков зем. ной поверхности, При достаточно коротких импульсах протяженные по дальности 209 Гя. б. Теория патологического обнаружения «хо-сигналы создаются также целями умеренных размеров, как, например, различные транспортные средства, если рассеивающие (отражающие) точки отстоят друг от друга на расстояния, превышающие разрешение РЛС по дальности. Со общалось [59] о достижении разрешающей способности РЛС менее О,З м. Очевидно, что характер эхо.сигналов, требующих высокой разрешающей способности, «авнснт от цели и ее ориентации относительно РЛС. Разработанные методы позволяют установить нижнюю границу (поскольку ориентация, нак правило, неизвестна) «гакснмальной протяженности цели.
Во втором случае справедлива обратная ситуация. В этом случае отдельных ели отчетливо разделенных по дальности эхо-сигналов от отдельных рассеивающих точен, находящихся иа цели, не ожидается. Классификация ограничивается использованием флунтуационных характеристик, поляризацнонных свойств, ско. рости или допплеровских сдвигов частоты и т. д. (эти характеристини также полезны и в случае высокой разрешающей способности). Сферячесная цел«ь будучи одиночным симметричным отражателем, создает устойчивый эхо-сигиал, ие обладающий четко выраженными поляризацнонными свойствами.
Цели, движущиеся относительно РЛС, из-за интерференции создают эхосигналы, флуктуирующие в широних пределах, если эти цели состоят из нескольких рассеивающих точек. Флуктуация от несимметричных объектов, которые совершают «кувыркающиесяз движения, имеют характер практически гериодической модуляции. Винтовые самолеты и вертолеты создают эхо-сигналы, обладающие периодической модуляцией, которую можно использовать в интересах классификации. Цели можно классифицировать по их движению, проявляющемуся в допплероаских сдвигах нли взмененнях положения.
Классификация по отношению правдоподобия. Критерий отношения правдогодобия можно применить для решения задачи нлассификации целей следующим образом. Пусть Т вЂ” вектор данных, используемый при классификации; размерность вектора, которая зависят от числа наблюдений, а такяге ил кидввидуальеые размерности, опускаются. Результаты классификацяв — образы целей— о,означаются индексом «, так что /; (Т) — функция правдоподобия для некоторого значения Т, когда пель «присутствует. Ситуация, когда имеется только шум, описывается функцией /«(Т). Пусть Л! = /е (Т)//«(Т) н К вЂ” ворог решения. Процедура классификации сводится к реализации алгоритма: если Л/ > А' н Л.
> Л; при всех «'~ /, то принимается решение о наличии цели /; если Л! ( К при всех !, то принимается решение о наличии «голько одного шума«. (Обобщить эту процедуру можно, считая, что Л! является отношением правдоподобия для /-й целевой ситуации, которая может характеризоваться многоцелевой конфигурацией.) Вероятность правильной классификации цели / Рг= Р (решеиия с г(! присутствует) = Р (Л! > К )/пРисутствует) Х Р (Л! > Л! при всех ! чь /(/ присутствует и Л! > К). Если распределения данных для различных целевых ситуаций достаточно отчетлчво разделяются, то Р (Л«.я Л! при 1+ /)/ присутствует и Л > К) = ), и тогда Р! Р (Л! > К/!' присутствует).
Вероятность принятия решения о наличии «/-ой цели«, когда присутствует только шум, равна п! < Р (Л! > К ) шум)Р (Л! > Л! прн всех ! ~ !! шум и Л! > К), Кроме того, с«! ж Р (Л! > К ( шум). Полная вероятность ложной тревоги равна а а=Д', аж где й — число клзсснфикационных образов целей, не считая шума. !=! Вероятность неправильной классификации цели ае, = Р (решения «/) «присутствует») = Р (Л! > К) ! присутствует) Х Р (Лг > Л„при всех и Ф /! ! присутствует и Л! > К). !!ри условии, что распределения данных, полученных о целях, отчетливо рязделимы, величина аг! может быть достаточно «шлш«, 2рз 5.3. Классификация целей Процедуры обработки при классификации по критерию отношения правдоподобия могут быть сложными, эа исключением случаен, когда соответствующие апзгределения позволяют получить поддающиеся обработке величины )и илн п аэ.
Классификация путем фильтрации н корреляции. При автоматической классцфикации спектральная или корреляционная информация должна сравниваться с пирогами решений так, чтобы выходной сигнал соответствовал решению. Это можит повлечь за собой применение к указанной информации статистики отношения правдоподобия или какого-либо иного преобразования. При изложении вопросов фильтровой и корреляционной классификации основной упор сделан на метод извлечения информации.
Прн реальном процессе классификации эта информация может обрабатываться в соответствии с любым из методов автоматического обнаружения, рассматриваемых в данной главе. Ради краткости изложения иа этом аспекте далее останавливаться ие будем, Рнс. ЗЗ. Структурная схема ккксснвнкктеря Энкьтрекяся тяпа.
При фильтровой классификации используется информация о спектральной плотности (или энергетическом спектре) эхо-сигнала от конкретных рассматриваемых целей. Фильтр Рг рассчитывают согласно требуемому критерию так, чтобы он реагировал на входной сигнал л (1), получаемый из эхо-сигналов. Про.пущенный через фильтр эхо-сигнал Л (1) подается на решающее устройство, которое на основе Л (1) решает вопрос о наличии нли отсутствии цели типа т'. Один из привлекательных вариантов заключается в использовании набора (комплекта) согласованных фильтров и пороговых устройств. Общая структурная схема классификатора фильтрового типа изображена на рис.
33. Следует отметить общий характер функции к (1) в виде, используемом в данном контексте. Оиа является функнией времени и может быть выражена в виде л (1) = зг (1) + л (1), где з; (1) — функция времени, соответствующая цели, а функция и (1) описывает шум. Конкретный вид связи зг (1) с целью ради общности оставим незаданным; тем ие менее некоторые примеры могут оказаться полезными. В случае РЛС непрерывного излучевия х (1) может являться иеобработан. ным выходным напряжением приемника, Фильтры классифицируют цели согласно допнлеровскнм сдвигам или другим спектральным модификациям напученного сигнала. В случае другой РЛС сигнал з; (1) может представлять спектр сигнал от цели параметрически во времени, скажем, как выходной сигнал перестраиваемого по частоте фильтра; тогда фильтры были бы согласованы с различными спектрами целей. В случае импульсной РЛС нли других РЛС, обладающих разрешающей способностью по дальности, х (1) может быть выходным сигналом приемника, стробируемого по дальности, или выходным сигналом стробируемого демодулятора.
Тл. 5. Теория аегомпгического обнаружения (4 качестве метода классификации, альтернативного методу фильтрации, можно использовать взаимокорреляционный метод. Испытываемые сигналы пропускаются через набор корреляторов, которые сопоставляют их с образами различных целей. На выходе коррелятора включается пороговое устройство, которое принимает решение о наличии или отсутствии целей. Типичный тракт взаимокорх(1) реляционного анализа с использованием линии задержки иллюстируется рис.
34; здесь х (1) может принять любую из рассмотренных ранее форм. Примеры классификации. Гарднер х!г и. (60, 61) провел измерения спектров допплеровской частоты винтовых и турбореактивных самолетов в 5-диапазоне г ммпругппгая типа (от 2000 до 4000 МГц). Наблюдались уммпругпигая типа многочисленные спектральные линии, обусловленные движением винта отноПпрпгпупе сительно РЛС. Лопагки компрессора угтрпигтдп и турбины также создают модуляцию, если существуют достаточные условия распространения Радиоволн по воздуха 1 заборным выхлопным каналам. Гарднер наблюдал подобную модуляцию пои Рнс.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
