СПОСОБ КЛАССИФИКАЦИИ И БЛАНКИРОВАНИЯ ДИСКРЕТНЫХ ПОМЕХ
METHOD OF DISCRETE NOISE CLASSIFYING AND BLANKING

Предлагаемый способ относится к радиотехнике, в частности к цифровой обработке радиолокационных сигналов.
Известен способ бланкирования сигналов дискретных мешающих отражений, основанный на формировании так называемого «частотного порога», фактически скоростного порога, непревышение которого классифицируется как признак сигнала, отраженного от мешающего точечного объекта с малой радиальной скоростью в данном элементе дальности [1]. Поэтому данный сигнал бланкируется, снижая поток ложных отметок на выходе приемного тракта РЛС. Основным недостатком данного способа является его низкая эффективность, обусловленная необходимостью использования для однозначного измерения скорости вобулированной пачки с ограниченным числом импульсов. Кроме того, попытка выставления максимально высокого скоростного порога для повышения эффективности данного способа приводит к росту вероятности бланкирования полезных целей с малой радиальной скоростью.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому способу является двухчастотный способ классификации и бланкирования дискретных коррелированных помех. Данный способ строится на обработке отраженных сигналов на каждой несущей частоте РЛС в виде двух выборок наблюдения в каждом элементе дальности и включает в себя формирование оценок межпериодной доплеровской разности фазы с последующим их вычитанием для однозначного измерения скорости обнаруживаемого дискретного объекта [2]. Полученная таким образом оценка межчастотной межпериодной разности фазы сравнивается с фазовым порогом (фактически со скоростным порогом), на основании чего принимается решение о бланкировании отраженных сигналов от медленно движущихся мешающих точечных объектов, если этот порог оказался не превышен. Хотя данный способ позволяет осуществлять более эффективную классификацию сигналов благодаря более высокой точности оценки межпериодной разности фазы на каждой несущей частоте РЛС, из-за отсутствия вобуляции периодов повторения с использованием большего числа импульсов, тем не менее и данному способу свойственен недостаток бланкирования полезных целей с малыми радиальными скоростями.
С целью исключения бланкирования полезных сигналов от целей с малыми радиальными скоростями предлагается способ, который включает в себя, как и в прототипе, на основе двух выборок наблюдений, принятых на двух несущих частотах, формирование оценок межчастотной межпериодной доплеровской разности фазы для однозначного измерения скорости объектов в каждом элементе дальности и сравнение этой оценки с порогом, при непревышении которого обнаруженный сигнал классифицируется по скоростному признаку как мешающий, отличающийся тем, что дополнительно формируют модуль межчастотного коэффициента корреляции, который используется для оценки продольного размера классифицируемых объектов и который при не превысшении порога классифицируется сигнал как мешающий сигнал по корреляционному признаку, при этом скоростному и корреляционному признаку для мешающих отражений ставят в соответствие логические единицы, совпадение которых фиксируют в каждом элементе дальности с помощью логической функции «И», на основании чего принимается решение о бланкировании отраженного сигнала в данном элементе дальности. При выборе разноса несущих частот в несколько процентов от частоты несущих исходят из того, чтобы разность, соответствующая разносу доплеровских смещений частоты, была бы значительно меньшей доплеровских смещений частоты для каждой из несущих частот, для однозначного формирования скоростного признака и чтобы эффективно формировался корреляционный признак для уменьшения ошибок различения объектов малоразмерных от большеразмерных, к которым относятся мешающие отражения.
Таким образом, предлагаемый способ раскрывает новые функциональные возможности классификации и бланкирования дискретных помех и позволяет исключить бланкирование малоразмерных полезных целей, имеющих низкие радиальные скорости. Это позволяет сделать вывод о соответствии заявляемого способа критерию "существенные отличия".
Действительно, в способе, взятом в качестве прототипа, для однозначного измерения скорости обнаруженного объекта на каждой несущей формируется оценка межпериодной доплеровской разности фазы с последующим формированием межчастотной межпериодной разности фазы. Для классификации объектов по скоростному признаку можно воспользоваться известной оценкой аргумента межпериодного коэффициента корреляции. Алгоритм этой оценки, получаемой по пачке из N импульсов, может быть выражен в следующем виде
i
где , z - комплексные выборки наблюдений на одной несущей частоте.
Классификация объектов по скоростному признаку может быть реализована путем сравнения полученной оценки с порогом, соответствующим максимальной скорости движения мешающего объекта
пор
или ≥γ.
Использование такого одночастотного алгоритма классификации сопряжено с существенным недостатком - наличие неоднозначности оценки доплеровской фазы. Известно, что оценка γ связана с длиной волны λ излучения РЛС, частотой повторения импульсов F и радиальной составляющей скорости полета объекта V соотношением
При относительно малых значениях частот повторения (F=300 Гц-1000 Гц), которые используются в большинстве современных РЛС обнаружения, γ в несколько раз может превышать значение 2π даже в случае зондирования РЛС медленно движущегося объекта, в то время как функция арктангенса однозначно определена в интервале изменения фазы от 0 до 2π (или от -π до π). Это может привести к увеличению вероятности ошибочной классификации скоростных и медленно движущихся объектов. Для устранения указанного недостатка в прототипе используются две несущих частоты РЛС. Доплеровский набег фазы на каждой из несущих частот можно представить в виде
1
10
2
20
10
20
γ=γ+2πk, γ=γ+2πn, где γ, γ - значения фазы в интервале однозначности (-π, π), k, n=0,1,2,…,∞.
Определим межчастотную разность фазы:
1
2
10
20
Δγ=γ-γ=γ-γ+2πk-2πn
Для небольшого разноса несущих частот (несколько % от несущей) k=n получаем
10
20
Δγ=γ-γ, Разность Δγ однозначно определена в пределах (-π,π).
Таким образом, алгоритм однозначного измерения разности фаз  будет ,
Где
Измеренная межчастотная разность межпериодной разности фаз сравнивается с порогом и при непревышении порога принимается решение, что отраженный сигнал принадлежит сигналам точечных мешающих отражений и бланкируется. Так использовалась оценка межчастотной межпериодной разности фаз в способе, взятом в качестве прототипа. В предлагаемом же способе оценка межчастотной межпериодной разности фаз путем сравнения с порогом формирует лишь первый скоростной признак, например, в виде логической единицы, если порог не превышен.
MAX
Использование двух несущих частот для однозначного измерения скорости дает возможность сформировать еще один признак классифицируемого объекта - межчастотный коэффициент корреляции. Как показано в работе [3] для классификации отраженных сигналов от объектов по их продольному размеру можно использовать характер флюктуаций отраженных сигналов на разных несущих частотах. В частности, в основе второго признака классификации в предлагаемом способе лежит взаимосвязь значения нормированного межчастотного коэффициента корреляции с линейными размерами объекта. Чем больше размер объекта, тем меньше межчастотный коэффициент корреляции. Если разнос несущих частот выбрать из условия , где L - максимальный разнос участков локального отражения вдоль линии визирования РЛС на классифицируемый объект при разных несущих частотах зондирующего сигнала, то величина межчастотного коэффициента корреляции R(ΔF) будет связана с размером объекта L выражением
Как следует из этой формулы из [3], для того чтобы различить класс летательных аппаратов с малым продольным размером от класса медленно перемещающихся дискретных мешающих объектов, имеющих значительно большие размеры L, достаточно выбрать разнос несущих частот ΔF порядка 10 МГц. Современные летательные аппараты имеют максимальный размер менее 75 метров, что значительно меньше разрешающей способности РЛС обнаружения, составляющей 150-300 метров, соизмеримой с размерами дискретных пассивных помех.
В этом случае для самого большого самолета, например Эрбас А-380, размером в 72 метра межчастотный коэффициент корреляции равен
Для меньшего размера отечественного лайнера ИЛ-96-300 длиной в 55 метров
В то время как для 200-метрового мешающего объекта
Значит, выбрав разнос несущих не более 10 МГц и сравнивая корреляционный признак с порогом при его не превышении формируется вторая логическая единица корреляционного признака.
Объединяя логические признаки по «И» при совпадении логических единиц, принимается решение о бланкировании сигнала, отраженного мешающим объектом в данном элементе дальности.
Следует отметить, что разнос несущих в 10 МГц хорошо согласуется с требованием однозначной оценки и скоростного признака, т.е. составляет несколько процентов от частоты несущих современных РЛС обзора.
Остается вопрос лишь в том, как формировать межчастотный коэффициент корреляции, выбрав для этого наиболее эффективный алгоритм оценки.
Как и для первого скоростного признака, для формирования межчастотного коэффициента корреляции применим накопление оценки по пачке из N импульсов.
1i
2i
где z и z - комплексные выборки наблюдений на первой и второй несущей частоте. Тогда межчастотный коэффициент корреляции может быть вычислен по следующей формуле:
Проиллюстрируем работу предлагаемого способа на конкретном примере, прибегнув к моделированию с помощью системы MATLAB [4].
Осуществим классификацию объекта, движущегося на скорости от 10 до 180 метров в секунду, используя две выборки наблюдений в виде двух пачек импульсов с постоянным периодом повторения 0,001 с, отраженных от объекта на разных несущих частотах 500 МГц и 510 МГц. Объект может иметь разную ширину спектра флюктуаций от нескольких герц до нескольких десятков герц и два разных продольных размера, характеризуемых двумя межчастотными коэффициентами корреляции 0,1 (мешающий объект) и 0,9 (полезный объект). Скоростной порог был задан в 100 м/с и корреляционный порог составлял 0,5. Обрабатываемое число импульсов пачке на каждой несущей равнялось 8.
Результаты моделирования вероятностей бланкирования данных объектов в MATLAB с использованием предложенного способа (отмечены звездочками) и способа, взятого в качестве прототипа (отмечены кружочками), приведены на Фиг. 1 и Фиг. 2. На Фиг. 1 приведена вероятность бланкирования объектов с узким спектром флюктуаций. Для мешающего объекта с большим продольным размером (порог в 0,5 оценкой межчастотного коэффициента корреляции не превышен) вероятности бланкирования обоих способов совпадают, а для малоразмерных целей у прототипа при сравнении только со скоростным порогом в 100 м/с бланкирование имеет место даже, если скорость объекта заметно превышает порог по скорости. У предложенного способа малоразмерные цели не бланкируются. На Фиг. 2 показано, как влияет на классификацию и бланкирование, для объекта с более широким спектром флюктуаций. Можно отметить главное отличие с предыдущими Фиг. 1 размытость вероятности бланкирования на границе скоростного порога в 100 м/с и снижение вероятности бланкирования в области малых скоростей мешающих объектов. В целом же и в этом случае предложенный способ имеет явные преимущества перед известным ранее.
Таким образом, проведенное исследование в системе MATLAB полностью подтверждает положительный эффект от применения предложенного способа классификации и бланкирования дискретных помех.
ПЕРЕЧЕНЬ ИСТОЧНИКОВ, ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ПРИ ОФОРМЛЕНИИ ЗАЯВКИ
1. Лозовский И.Ф. Защита РЛС обзора от точечных помех. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2014.
2. Бартенев В.Г., Галкин Р.Е. Синтез цифрового двухчастотного классификатора дискретных помех по скоростному признаку. - Труды 16 Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA-2014», Москва, Т. - 1, стр. 343-347, 2014.
3. Абраменков В.В., Климов С.А., Бондарев П.А., Юдин В.А., Гульшин В.А. Разрешение и распознавание радиолокационных объектов. - Ульяновск: УлГТУ, 2012.
4. Потемкин В.Г. "Справочник по MATLAB" Анализ и обработка данных. http://matlab.exponenta.ru/ml/book2/chapter8/