Применение интеллектуальных вычислительных систем для реализации процедур пространственно-временной обработки сигналов в бортовых РЛС

Применение одиночного центрального коммутатора, построен-ного на серийных матричных коммутаторах не способно обеспечить необходимого темпа передачи токенов. Поэтому возможно применение нескольких таких схем, работающих параллельно, при этом коммутация между ними будет осуществляться по распределенному принципу.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Бурцев В.С. Выбор новой системы организации выполнения высокопараллельных вычислительных процессов, примеры возможных архитектурных решений построения суперЭВМ // В сб.: Параллелизм вычислительных процессов и развитие архитектуры суперЭВМ. М., 1997.

2. Бурцев В.С. Новые принципы организации вычислительных процессов высокого параллелизма // Методы и средства обработки информации: Труды перв. Всероссийской научн. конф. М.: МГУ, 2003. С. 17-31.

И.И. Маркович, Е.И. Коваленко

ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЦЕДУР ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В БОРТОВЫХ РЛС

Современные бортовые радиолокационные станции (БРЛС) воздушного базирования решают широкий круг задач, в том числе задачи селекции наземных движущихся объектов (СНДО) [1,2]. В процессе решения указанных задач необходимо оперировать с большими потоками данных, выполнять широкий набор достаточно сложных алгоритмов и процедур цифровой обработки сигналов, что возможно реализовать только с применением интеллектуальных вычислительных систем.

Внедрение методов цифровой обработки сигналов (ЦОС) в бортовые РЛС обеспечивает необходимые точность и стабильность процедур обработки. Кроме того, открывается возможность разработки новых цифровых алгоритмов, позволяющих расширить функциональные возможности и существенно улучшить параметры и характеристики бортовых РЛС, в том числе за счет применения сложных сигналов. С другой стороны, внедрение методов ЦОС требует значительного увеличения производительности бортовых вычислительных устройств (ВУ), особенно на этапе первичной обработки (в режимах обнаружения и оценки параметров сигналов).

Снижение требований к производительности ВУ можно достичь следующими способами:

- разрабатывать эффективные алгоритмы ЦОС, требующие минимальных вычислительных затрат;

- часть процедур ЦОС, использующих в большом объеме несложные однотипные вычислительные операции, реализовывать с применением программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) [3] и базовых матричных кристаллов (БМК), создавая тем самым специализированные сигнальные процессоры (СПС);

- для выполнения процедур ЦОС средней и высокой сложности использовать программируемые сигнальные процессоры (ПСП), ориентированные на выполнение с наибольшей эффективностью преобразований сигналов, являющихся базовыми для широкого класса алгоритмов ЦОС.

Примерами таких базовых процедур могут служить быстрое преобразование Фурье (БПФ), перемножение матриц и др.

Создание унифицированных СПС, входящих в состав ВУ, требует выбора типовых процедур ЦОС, которые используются практически во всех бортовых РЛС. СПС, реализующие эти процедуры, необходимо проектировать так, чтобы по входным и выходным параметрам они соответствовали бортовым РЛС различного класса.

Типичной процедурой, используемой практически в каждой РЛС с ЦОС, является формирование квадратурных составляющих (КС) принимаемых радиолокационных сигналов (как на несущих, так и промежуточных частотах). Разработка и оптимизация алгоритмов цифрового формирования КС в сочетании с высоким быстродействием ПЛИС дает возможность создавать СПС, формирующие КС, с частотой дискретизации входных сигналов до 100 МГц и динамическим диапазоном 80 и более дБ. Авторами статьи разработан ряд оригинальных алгоритмов формирования КС, которые могут быть реализованы в виде СПС на основе ПЛИС и БМК.

Одной из важнейших процедур ЦОС, применяемой в бортовых импульсно-доплеровских РЛС (ИД РЛС) и требующей значительных вычислительных затрат и больших объемов накапливаемых когерентных реализаций сигналов, является многоканальная (по дальности и скорости) доплеровская фильтрация сигналов, которая реализуется, как правило, на основе алгоритма БПФ, позволяющего при размерах реализации более тысячи отсчетов снизить вычислительные операции в сотни раз по сравнению с алгоритмом дискретного преобразования Фурье.

Основное назначение доплеровской фильтрации - селекция объектов по скорости. Кроме этого, при соответствующей ориентации диаграммы направленности антенны РЛС относительно продольной оси носителя доплеровская фильтрация позволяет повысить разрешающую способность ИД РЛС по угловым координатам, используя эффект доплеровского заострения луча. При этом появляется возможность формировать радиолокационное изображение обозреваемой поверхности в координатах дальность-азимут. По полученному радиолокационному изображению осуществляется обнаружение и захват объектов для дальнейшего их сопровождения. В режимах захвата и сопровождения, кроме оценки дальности и скорости объектов, с высокой точностью необходимо измерять угловое положение захватываемых и сопровождаемых объектов.

В ИД РЛС для целей измерения углового положения объектов широко применяются моноимпульсные методы фазовой пеленгации с суммарно-разностной обработкой. Сущность этих методов заключается в том, что создаются четыре диаграммы направленности, с помощью которых формируются сигналы суммарного и двух разностных приемных каналов. Амплитуды и фазы сигналов в этих каналах определенным образом связаны с угловым отклонением объектов от равносигнальной зоны. Анализ амплитуд и фаз принятых сигналов наиболее эффективно выполняется с использованием программируемых сигнальных процессоров.

Одной из проблем, которую приходится решать при разработке режима СНДО бортовых ИД РЛС, является необходимость выделения полезных сигналов на фоне мощных помех от земной (подстилающей) поверхности.

Наиболее сложной в данном случае является ситуация, когда спектр полезного сигнала попадет в область, замаскированную отражениями от подстилающей поверхности, приходящими по основному лепестку диаграммы направленности приемной антенны БРЛС.

Выделение полезных сигналов от движущихся объектов на фоне мощных помех от подстилающей поверхности, как указано выше, основывается на использовании упомянутой выше доплеровской фильтрации когерентно накопленной последовательности реализаций отраженных сигналов. При этом отсчеты после выполнения БПФ представляются как выходные сигналы набора доплеровских

фильтров. На рис. 1 представлены характерные формы спектров полезных сигналов и помех, а также схематичное расположение амплитудно-частотных характеристик доплеровских фильтров.

Обозначенные на рис. 1 величины Гёр - центральная частота спектра отражений от подстилающей поверхности, - центральная частота спектра сигнала

отраженного от движущегося объекта, ЛШ - ширина спектра отражений от земной поверхности, определяются приведенными ниже формулами

Гёр = (2Уп/Х)со8(а0)со8(Р),

= (2Уп/^)соз(а0)со8(Р) + 2Уг0/Х,

ЛШ = 8т(а0)8т(Л0), где Уп - скорость носителя БРЛС,

X - длина волны,

а0 - угол визирования антенны в азимутальной плоскости, в - угол визирования антенны в угломестной плоскости,

Уг0 - радиальная скорость движущегося объекта относительно носителя,

Л0 - ширина диаграммы направленности в азимутальной плоскости.

Рис. 1. Спектры сигналов и помех, формируемых в режиме СНДО

Проведенные теоретические исследования и моделирование алгоритмов обработки сигналов в режиме СНДО показали, что использование только доплеров-ских различий спектров сигналов и помех, принимаемых и обрабатываемых одним пространственным каналом в соответствии со схемой, представленной на рис. 2, накладывает существенные ограничения на величину диапазона азимутальных углов, в которых уверенно обнаруживаются движущиеся объекты.

Спе

(о

Рис. 2. Схема алгоритмов обработки сигналов в одноканальном режиме СНДО

,, „ Область рабочих фильтров

Эффективным способом преодоления ограничений, присущих одноканаль- х А

ному режиму, является применение при приеме и обработке сигналов двух пространственных каналов - суммарного и разностного, что дает возможность эф-

о ^

Спектр отражений от движущегося объекта

фективно подавлять отражения от подстилающей поверхности. Схема алгоритмов обработки сигналов в двухканальном режиме СНДО показана на рис. 3.

Алгоритм компенсации помех, вызванных отражениями от подстилающей поверхности, описывается следующими выражениями:

8к[к] = А[к] - Кв[к]8Дк];

Кв[к] = ОА(Аак)/вДАак), где 8к[к] - отсчеты спектра сигнала после компенсации,

8 А [к] - отсчеты спектра сигнала разностного канала,

8Дк] - отсчеты спектра сигнала суммарного канала,

Кв[к] - компенсирующие коэффициенты, к - порядковый номер спектрального отсчета,

вА(Аак) - диаграмма направленности разностного канала в азимутальной плоскости,

в^(Аак) - диаграмма направленности суммарного канала в азимутальной плоскости.

Рис. 3. Схема алгоритмов обработки сигналов в двухканальном режиме СНДО

Сравнительный анализ одноканального и двухканального режимов СНДО по эффективности обнаружения подвижных объектов в зависимости от скорости носителя РЛС, от величины азимутального угла визирования антенны при минимальных скоростях объекта порядка 15 км/час дал следующие результаты [4]:

- одноканальный режим при скоростях носителя 100, 200 и 300 м/с обеспечивает уверенное обнаружение объекта соответственно в секторе ±33°,

±19° и ±14°;

- двухканальный режим при тех же скоростях носителя обеспечивает уверенное обнаружение объектов в секторе не менее ±45°.

Из проведенного анализа следует, что применение двухканального режима дает возможность при максимальных скоростях носителя увеличить сектор уверенного обнаружения движущихся объектов более чем в три раза. При этом, §а&Эпление правило, не требуется дополнительных аппаратных затрат в аналоговых трактах гнала бортовой РЛС, поскольку большинство современных импульсно-доплеронакидоалы-юго РЛС имеют в своем составе суммарный и пазностный каналы „приема. Однако 1вадра связи с увеличением числа каналов и объема обрабатй!У1мых Ц&нных повышают- марный ся требования к производительности вычислительных систем, реализующих алгоанал) ритмы ЦОС, и требуется оптимизация алгоритмического и программного обеспечения режима СНДО с точки зрения минимизациздвэчисротельных затрат.

цифровое преобразование

56 ВХОДНОГО

сигнала

Многокан

cпeктpaJ

обрабс

Многокан

cпeктpaJ

обрабс

Теоретические расчеты показывают, что для выполнения одноканального режима СНДО требуется производительность вычислительной системы порядка 80 МБЬОР8 и 115 МБЬОР8 - для двухканального режима. С учетом накладных операций, таких как пересылка данных, синхронизация потоков данных и т.д., реальная требуемая производительность оказывается в 2,5^3 раза больше расчетной и составляет 200^240 МБЬОР8 при одноканальном режиме СНДО и 290^345 МБЬОР8 - при двухканальном режиме.

В настоящее время разработано алгоритмическое и программное обеспечение одноканального и двухканального режимов СНДО для бортовой РЛС, в которой для решения задач ЦОС используется многопроцессорная специализированная вычислительная машина отечественного производства «Багет 55хх». В состав «Багета 55хх» входят четыре модуля обработки сигналов (МОС), пиковая производительность каждого из которых составляет 200 МБЬОР8, и процессор данных с производительностью 150 МБЬОР8.

При такой конфигурации «Багета 55хх» его производительности вполне достаточно, чтобы обеспечить выполнение режима СНДО в реальном масштабе времени.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Бакулев П.А., Степин В.М. Методы и устройства селекции движущихся целей. М.: Радио и связь, 1986. 283 с.

2. Справочник по радиолокации. Под ред. М. Сколника. Нью-Йорк, 1970. Пер. с англ.. (в четырех томах)/ под общей ред. К.Н. Трофимова; Том 3. Радиолокационные и устройства и системы / Под ред. А. С. Винницкого. М: Сов. Радио, 1978, 528 с.

3. Кнышев Д.А., Кузелин М.О. ПЛИС фирмы «ХШпх»: Описание структуры основных семейств. - М: Издательский дом «Додэка-ХХ1», 2001. 238 с.

4. Маркович И.И., Коваленко Е.И., Таганцев В.А. Реализация алгоритмов селекции движущихся объектов в бортовых РЛС с применением интеллектуальных вычислительных систем // В кн. «Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы - 2004» // Материалы Международной научнопрактической конференции. Т.2. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. С 246 -248.