Адаптивное устройство подавления пассивных помех

Полезная модель относится к области радиолокации, в частности к устройствам обнаружения сигналов на фоне коррелированных пассивных помех.
При обнаружении сигналов на фоне коррелированных пассивных помех междупериодная обработка (МПО) использует матричную фильтрацию исходных отсчетов. Матричный фильтр представляет собой "обеляющий" фильтр с весовыми коэффициентами, определяемый обратной корреляционной матрицей помехи. Для адаптивной МПО в качестве оценки корреляционной матрицы помехи используется выборочная матрица, сформированная из обучающих векторов. Обучающие векторы располагаются на временных позициях, отстоящих симметрично относительно анализируемой позиции [1].
Входное воздействие помехи часто стационарно только на ограниченном временном интервале. В связи с этим отсчеты обрабатываются в "скользящем" окне конечной протяженности. Так как выборочная матрица МПО формируется по отсчетам этого окна, то при нестационарности помехи в "скользящем" окне изменяются параметры предпороговой статистики и, соответственно, характеристики обнаружения (вероятность ложной тревоги).
Известно устройство адаптивной МПО сигналов цели на фоне коррелированных протяженных пассивных помех (Д.И. Леховицкий, В.П. Рябуха, Г.А. Жуга, Д.С. Рачков, А.В. Семеняка. СДЦ в адаптивных РЛС: 5. Адаптивные системы междупериодной обработки гауссовых сигналов на фоне гауссовых пассивных помех. Прикладная радиоэлектроника, 2011, Том 10, №4, с. 508-525), его блок-схема приведена на фиг. 3. Данное устройство выбрано в качестве прототипа.
u
Ф =
МПО производит обработку поступающих с периодом повторения  в одном элементе дальности цифровых отсчетов  пассивной помехи. Отсчеты  образуют -мерный вектор-столбец  =  с корреляционной матрицей , где  - дисперсия пассивной помехи,  - матрица междупериодных коэффициентов корреляции.
Y
Y
Y
1
0
2
Области, изображенные на фиг. 3, содержат  смежных пачек  = , предшествующих центральной , и  смежных пачек  = , следующих за ней, образующих обучающую выборку
Y
Y
Y
1
2
= {, } =  (1)
В результате обработки в блоке оценки параметров (БОП) формируется выборочная матрица
(2)
определяющая коэффициенты адаптивного решетчатого фильтра (АРФ).
Образованная предпороговая статистика
(3)
испытывается на порог  в пороговом устройстве (ПУ).
При оптимальной обработке статистика (3) имеет экспоненциальное распределение [2].
, (4)
где , и, следовательно, вероятность ложной тревоги равна
(5)
Учитывая (3), получим
(6)
При изменении масштаба величины  в  раз получим (при фиксированном )
(7)
Таким образом, изменения масштаба  приводят к существенным изменениям вероятности ложной тревоги. В частности, при  и  в соответствии с (7) получим , т.е изменения на два порядка.
Рассмотрим изменение масштаба  в схеме, приведенной на фиг.3, и формирование выборочной матрицы в соответствии с (2).
При скачке помехи (изменении мощности в  раз) ( - место скачка, ), так как
, то
.
Отсюда:
(8)
Если скачок помехи после (передний фронт помехи), то
,
и  (9)
Если скачок помехи до (задний фронт помехи), то
и  (10)
Подставляя (9) и (10) в (8), получим:
(11)
и, соответственно, для
, (12)
так как .
Результаты расчета  приведены на фиг.4.
Полученные результаты показывают, что масштаб  меняется от номинальной величины равной 1 до величины  в сторону увеличения и до величины  в сторону уменьшения. Как правило, , поэтому можно считать эти пределы равными 2 и . При  и  получим  при  и  при .
В ряде случаев, при высокой цене ложных тревог, не допускается превышение  относительно номинальной величины. В этих случаях применение схемы, приведенной на фиг. 3, с алгоритмом формирования выборочной матрицы в соответствии с (2) недопустимо.
Недостатком устройства-прототипа является то, что изменение масштаба  приводит к существенным изменениям вероятности ложной тревоги.
Задачей предлагаемого устройства является ограничение уровня ложных тревог на уровне не более заданного.
согласно предлагаемой полезной модели,
В адаптивное устройство подавления пассивных помех, включающее блок памяти, состоящий из "скользящего окна", центральный выход которого соединен с сигнальным входом адаптивного фильтра, выход которого соединен с пороговым устройством, блок оценки параметров фильтра, выход которого соединен с управляющим входом адаптивного фильтра,  введены первый блок вычисления корреляционной матрицы, второй блок вычисления корреляционной матрицы, первый блок вычисления следа корреляционной матрицы, второй блок вычисления следа корреляционной матрицы, блок выбора максимума, при этом выход первой половины "скользящего окна" соединен со входом первого блока вычисления корреляционной матрицы, выход второй половины "скользящего окна" соединен со входом второго блока вычисления корреляционной матрицы, выходы первого и второго блоков вычисления корреляционной матрицы соединены со входом блока оценки параметров фильтра и со входами первого и второго блоков вычисления следа корреляционной матрицы соответственно, выходы которых соединены со входами блока выбора максимума, выход которого соединен с управляющим входом блока оценки параметров фильтра.
Заявляемое устройство обеспечивает достижение следующего технического результата: получение ложных тревог на уровне не более заданного при любом положении фронтов помехи в "скользящем" окне при любом положении фронтов помехи в "скользящем окне".
Сущность заявляемой полезной модели поясняется чертежами, где на фиг. 1 представлена блок-схема заявляемого устройства, на фиг. 2 - результаты расчета зависимости  от положения скачка помехи при выборе .
Блок-схема предлагаемого устройства, приведенная на фиг.1, включает блок памяти 1, первый блок вычисления корреляционной матрицы 2, второй блок вычисления корреляционной матрицы 3, первый блок вычисления следа корреляционной матрицы 4, второй блок вычисления следа корреляционной матрицы 5, блок выбора максимума 6, адаптивный режекторный фильтр 7, блок оценки параметров 8 и пороговое устройство 9.
(13)
- след матрицы (сумма элементов главной диагонали)
Рассмотрим изменение масштаба  в схеме, приведенной на фиг. 1, и формирование выборочной матрицы в соответствии с (13). Для управления БОП схема max сравнивает следы матриц  и . БОП выбирает матрицу с большим следом и формирует из нее коэффициенты АРФ.
1. При скачке помехи вверх в правом полуокне  (передний фронт помехи)
при этом  и   не затронуты помехой и .
Тогда
(14)
При скачке помехи вверх в левом полуокне  (передний фронт помехи)
, при этом  и .
Тогда  (15)
2. При скачке помехи вниз в правом полуокне  (задний фронт помехи)
при этом  - в помехе,  - тоже в помехе. Выбираем , так как .
Тогда  и
(16)
При скачке помехи вниз в левом полуокне  (задний фронт помехи)
,
при этом  и  - свободны от помехи.
Тогда выбираем , т.к.
17)
Результаты расчета зависимости  от положения скачка помехи при выборе  показаны на фиг. 2.
Они показывают, что масштаб  не превышает номинальную величину равную 1 и уменьшается до величины .
Таким образом, блок-схема, приведенная на фиг.1, обеспечивает получение ложных тревог на уровне не более заданного при любом положении фронтов помехи в "скользящем" окне.
ЛИТЕРАТУРА
1. Д.И. Леховицкий и др. Адаптивные системы междупериодной обработки гауссовых сигналов на фоне гауссовых пассивных помех. Прикладная радиоэлектроника, том 10, гл. 4, 2011.
2. Hastings N.A.J. and Peacock. Statistical Distributions. London, Butterworth, 1975.