И.С. Ашурков1, Н.А. Лешко2, А.Н. Грачев3, А.В. Кадыков4, Д.С. Кротов5

1, 2, 4, 5 Ярославское высшее военное училище противовоздушной обороны (г. Ярославль, Россия)
3 Центральное конструкторское бюро приборостроения (г. Тула, Россия)

1 ivan_ashurkov1@mail.ru, 2 nikolai_zru@mail.ru, 3 rts10@cdbae.ru, 4 kadykovanton76@yandex.ru, 5 krotoff.07@mail.ru

Постановка проблемы. Представлено описание нового способа обнаружения малоразмерных целей на основе многообзорных методов обработки радиолокационной информации, использующих параметрические преобразования. Для внедрения указанного способа предлагается реализовать в радиолокационной станции дополнительный программный канал обработки.

Цель. Рассмотреть и оценить показатели качества (вероятности правильного обнаружения и ложной тревоги) способа обнаружения малоразмерных целей с использованием параметрических преобразований в условиях низких значений отношения сигнал/шум путем моделирования.

Результаты. Путем моделирования показано, что при использовании нового способа обеспечивается повышение вероятности обнаружения малоразмерных целей и увеличение дальности их обнаружения в среднем на 10–25% в условиях низких значений отношения сигнал/шум.

Практическая значимость. В результате проведенных исследований установлено, что одним из возможных путей реализации представленного способа является его внедрение в программную часть современных радиолокационных станций.

Ашурков И.С., Лешко Н.А., Грачев А.Н., Кадыков А.В., Кротов Д.С. Способ обнаружения малоразмерных целей с использованием параметрических преобразований в условиях низких значений отношения сигнал/шум // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. T. 78. № 9. С. 27–33. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202409-03

1. Ашурков И.С., Лешко Н.А., Тимошенко А.В. Современное состояние и перспективы развития многообзорных методов траекторной обработки радиолокационной информации при использовании TBD-технологий // Вестник воздушно-космичес­кой обороны. 2022. № 3 (35). С. 50–61.
2. Коновалов А.А. Основы траекторной обработки радиолокационной информации. Ч. 1. СПб.: СпбГУ. 2013.
3. Bar-Shalom Y., Blair W.D. Multitarget multisensor tracking: Applications and advances. NY: Artech House. 2000.
4. Патент № 2732916 РФ. Комплексный обнаружитель прямолинейной траектории воздушного объекта в пространстве с использованием преобразования Хафа / С.А. Житков, Н.А. Лешко, И.С. Ашурков и др. Опубл. 24.09.2020. Бюл. № 27.
5. Патент № 2776417 РФ. Комплексный обнаружитель криволинейных траекторий воздушных объектов с использованием параметрических преобразований / Н.А. Лешко, И.С. Ашурков, А.В. Кадыков и др. Опубл. 19.07.2022. Бюл. № 20.
6. Патент № 2806448 РФ. Способ обнаружения маневрирующих малоразмерных воздушных объектов с использованием параметрических преобразований и устройство для его реализации / Н.А. Лешко, И.С. Ашурков, А.В. Кадыков и др. Опубл. 01.11.2023. Бюл. № 31.
7. Монаков А.А. Обнаружитель движущейся цели для радиолокационного приемника на основе алгоритма Хафа // Сб. докладов конф. «RLNC 2014». 2014. С. 1584–1594.
8. Ашурков И.С., Кадыков А.В., Житков С.А. Модель процесса обнаружения траектории маневрирующей малоразмерной цели с использованием параметрических преобразований в обзорной РЛС / В кн. Радиолокация. Теория и практика / Под ред. А.Б. Бляхмана. М.: ЮНИТИ-ДАНА. 2023. С. 348–363.
9. Житков С.А., Ашурков И.С., Лешко Н.А. и др. Имитационная модель процесса обнаружения аэродинамических целей на основе параметрических преобразований в многопозиционной локационной системе // Успехи современной радиоэлектроники. 2020. № 12. С. 32–44.
10. Ашурков И.С., Житков С.А., Лешко Н.А. и др. Результаты эксперимента по обнаружению криволинейной траектории аэродинамической цели в многопозиционной локационной системе в условиях низких значений отношения сигнал-шум // Успехи современной радиоэлектроники. 2020. Т. 74. № 4–5. С. 48–60.
11. Bao Z., Zhang C., Li J. Nautical radar clutter suppression and small target detection based on image spectrum filtering and Hough transform // The Journal of Engineering. 2019. V. 2019. № 11. P. 8098–8102. DOI: 10.1049/joe.2019.0752.
12. Yan B., Xu N., Zhao W.-B., Xu L.-P. A three-dimensional Hough transform-based track-before-detect technique for detecting extended targets in strong clutter backgrounds // Sensors. 2019. V. 19. № 881. DOI: 10.3390/s19040881.
13. Татузов А.Л. Нейронные сети в задачах радиолокации. Кн. 28. М.: Радиотехника. 2009.