WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаТехнічні науки → Вагова обробка сигналів і зображень у радіотехнічних системах на основі атомарних функцій - Курсова робота

Вагова обробка сигналів і зображень у радіотехнічних системах на основі атомарних функцій - Курсова робота

Рис. 6. Структурна схема РСА

У блоці часової компенсації завад (БЧКЗ) здійснюється регулювання коефіцієнтів підсилення приймачів або їх стробування, яке різко знижує коефіцієнт підсилення або замикає приймач у моменти приходу імпульсів від верхнього покриву поверхні. У блоці узгодженої фільтрації за дальністю (БУФД) здійснюється накопичення імпульсів дальності з урахуванням вагової обробки за допомогою вагових функцій із БВФ ЗС. У блоці часової селекції сигналів (БЧСС) сигнали, відбиті від заданого шару, групуються по дальностях, які відповідають заданій глибині підповерхневого шару. Ці дальності визначаються формулою , де – висота польоту літака. У БУФА здійснюється синтез апертури по кожному променю в режимі паралельного огляду або синхронно зі скануванням у режимі послідовного огляду поверхні. При виконанні операції узгодженої фільтрації по азимуту для зниження РБП синтезованої ДС вводять операцію вагової обробки траєкторних сигналів, для чого на вхід блока узгодженої фільтрації по азимуту (БУФА) надходять вагові коефіцієнти із блока вагових фільтрів траєкторного сигналу (БВФ ТС). Дані вимірника висоти необхідні для визначення дальностей до точок верхнього покриву земної поверхні, який є джерелом відбитих завадових сигналів, а також дальності до підповерхневого шару, розташованого на глибині .

Далі у роботі як кількісну оцінку ступеня селекції заданого шару при ППК чи повітряного об'єкта при СПО використано коефіцієнт контрасту (КК), який являє собою відношення потужності сигналу до потужностей пасивних завад, обумовлених відбиттями від верхнього шару поверхні, на виході радіолокаційної системи після відповідної обробки. КК можна подати у факторизованому вигляді

,(6)

де

– КК, що обумовлений просторовим ослабленням завади й залежить лише від геометричного розташування ділянки, яка відбиває завадові сигнали від поверхні в напрямку, що відрізняється від напрямку максимуму ДС;

– коефіцієнт, що дорівнює відношенню ефективної площі розсіювання (ЕПР) цілі до ЕПР ділянки поверхні , яка взаємодіє із ЗС;

– коефіцієнт, обернено пропорційний значенню загасання радіохвиль у середовищі, яке зондується (дорівнює одиниці при селекції повітряних цілей);

та – відповідно нормовані ДС і ФН РСА; – кути нахилу парціального променя ДС; – ефективна площа антени.

У підрозділі наведені результати розрахунків КК і моделювання процесу ППК при використанні класичних і розроблених ВФ як обвідних зондуючого і траєкторного сигналів, а також розподілення поля реальної антени.

Використані функції розподілення поля в апертурі антени у вигляді розробленого вагового вікна на основі АФ і Блекмана-Херріса (нового вікна Кравченка- Блекмана-Херріса), а обвідної ЗС – на основі АФ і функції Гаусса (нового вікна Кравченка-Гаусса). По осі абсцис відкладено відстань у метрах від максимуму парціального променя ДС. Із рис. 7,а випливає, що пасивна завада, яка проникає у РЛЗ з відстані 5 м від максимуму парціального променя ДС, ослаблена приблизно на 50 дБ у відношенні до сигналу, отриманого з напрямку максимуму цього променя при польоті РЛС на висоті 150 м і застосуванні простого (без внутрішньоімпульсної модуляції) сигналу. При тих же вихідних даних, але у разі використання сигналу з лінійною модуляцією частоти величина ослаблення завади зростає майже до –73 дБ.

За результатами моделювання створені таблиці, які дозволяють у першому наближенні оцінити ступінь селекції підповерхневого середовища (на глибині d) або повітряного об'єкта (на висоті h) при заданих висотах польоту носія РЛС Н, коефіцієнті запасу та відношеннях ЕПР .

Як модель поверхні, що зондується, вибрано модель із трьох плоских шарів без урахування перевідбиття радіохвиль між ними. Таке спрощення не змінює суті моделювання і дозволяє визначати основні закономірності роботи РСА при фокусуванні на підповерхневий шар ґрунту. На рис. 8 зверху вниз покзані: тестове зображення ідеальної ЕПР підповерхневого шару, сформоване первинне РЛЗ та бінаризоване зображення після фільтрації первинного РЛЗ лінійним фільтром на основі АФ .

Четвертий розділ присвячений впровадженню нових ВФ у задачі аналізу сигналів і зображень, а також підвищенню якісних характеристик систем захисту від пасивних завад різного походження за допомогою використання АФ у системах селекції рухомих цілей.

Так, гармонічний аналіз сигналів із великим діапазоном амплітуд і близьких за частотою (наприклад, та ) потребує для зменшення ефекту розтікання спектра використання вагових вікон, відмінних від рівномірного.

Аналіз результатів моделювання виявлення гармонічних складових за допомогою перетворення Фур'є показав, що класичні вагові вікна не забезпечують необхідних якісних показників визначення і оцінювання частоти і амплітуди слабкого сигналу. Розроблені ВФ на основі АФ і класичних функцій Гаусса та Хеммінга дозволяють зменшити рівень артефактів, які формуються шляхом синфазного складання бічних пелюсток за від'ємними та позитивними частотами, відповідно на 3 та 7 дБ з одночасним збільшенням провалу між спектральними піками до 15 дБ. Результати гармонічного аналізу з використанням нових вагових вікон показані на рис. 9 і 10. Зліва на кожному з рисунків – результат аналізу першого сигналу, справа – другого. По осі ординат відкладено амплітуду у децибелах.

Використання нових ВФ у задачах оцінювання випадкових процесів на виході РТС із широкою та вузькою смугами пропускання із застосуванням методів Бартлетта і Уелча (з 50%-м перекриттям сегментів), а також алгоритму згладжування показав, що у даних задачах доцільно використовувати відповідно сім'ї АФ при п = 3...10 і т = 1,2 та при а = 7...10.

Далі у розділі розглянуті алгоритми лінійної та нелінійної фільтрації з використанням розроблених ВФ. На основі проведеного моделювання обґрунтовано доцільність застосування вікон на основі АФ сім'ї як лінійних фільтрів, а також нового вікна Кравченка-Блекмана-Херріса в альфа-урізаному фільтрі. Підвищення результатів лінійної фільтрації за сумарним критерієм, який враховує СМВ, СКВ і СН становить мінімум 7%, а для альфа-урізаного фільтра – не менше 4,5%.

Проведено аналіз робочих характеристик системи захисту від пасивних завад, виявлено вплив ВФ на ці характеристики. Застосуванням нових ВФ забезпечено зниження необхідного відношення інтенсивності сигналу до потужності завад при заданій імовірності правильного виявлення (таблиця 1). У таблиці 1 вказані зниження (у децибелах) для ймовірності правильного виявлення, що становить 0,5 та одній із штатних вобуляцій періодів зондування імпульсів у пачці. При отриманні даних вважалося, що завада має нормальний розподіл із кореляційною функцією у вигляді функції Гаусса.

Таблиця 1

Зниження (у дБ) необхідної інтенсивності сигналудля заданоїймовірності правильного виявлення (0,5) при різних потужностях завад

Відносна потужність завади, дБ

10

20

30

40

50

60

Використання штатного вікна

(потужність сигналу, дБ)

0,71

0,91

2,52

8,56

17,8

27,8

Використання нового вікна (потужність сигналу, дБ)

0,713

0,84

1,88

6,672

15,5

25,2

Зниження, дБ, відношення сигнал/завада

-0,003

0,06

0,64

1,888

2,3

2,6

На рис. 11 показано залежність правильного визначення швидкісних характеристик об'єкта при відносній потужності завади 40 дБ та інтенсивності сигналу 7,5 дБ. По осі абсцис відкладені відліки радіальної швидкості (одному відліку відповідає 5,688 м/с, тобто уся шкала займає проміжок від 0 до 1138 м/с). Чорною суцільною лінією показано швидкісні характеристики РЛС при використанні нового вікна, штриховою – штатного вікна.

ВИСНОВКИ

Основним науковим результатом дисертаційної роботи є підвищення якості просторово-часової обробки сигналів і випадкових процесів у РТС, зокрема в системах картографування поверхонь із синтезом апертури, трикоординатних РЛС підповерхневого зондування і селекції повітряних цілей, захисту від пасивних завад різноманітного походження шляхом впровадження у відповідні алгоритми нових ВФ, сконструйованих на основі АФ.

Loading...

 
 

Цікаве