Е.А. Антохин1

1 Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (Санкт-Петербург, Россия)

1 aearabota@yandex.ru

Постановка проблемы. Достигнутый к настоящему времени технологический уровень аналоговой и цифровой техники
позволяет создавать многофункциональные интегрированные радиотехнические средства. Одной из функций современных радиотехнических средств наблюдения за окружающим пространством является радиолокационное распознавание объектов. Информация, содержащаяся в отраженном от объекта сигнале, извлекается радиолокатором не в полной мере. Исследование возможности извлечения возможно большего объема информации о помехо-целевой обстановке без существенного усложнения технических средств представляет значительный интерес.

Цель. Исследовать потенциальную точность оценки характеристик пространственно-протяженного объекта, наблюдаемого суммарно-разностным моноимпульсным радиолокатором и радиолокатором с антенной решеткой для радиолокационного распознавания.

Результаты. Получены выражения для границ Крамера–Рао оценок средней мощности, угловой координаты и эффективной угловой протяженности пространственно-протяженного объекта, наблюдаемого радиолокаторами двух видов. Выполнено сравнение полученных семейств зависимостей оцениваемых параметров от отношения сигнал/шум (ОСШ) в диапазоне 0…30 дБ при различных значениях угловой протяженности объекта, которое показывает, что характер зависимостей среднеквадратичного отклонения (СКО) для рассмотренных систем идентичен. Отмечено, что область малых значениях ОСШ (0…15 дБ) характеризуется преимущественно влиянием шумов внутри приемника и соответствует случаю наблюдения точечной цели, а при ОСШ более 15 дБ зависимость СКО стабилизируется. Установлено, что при увеличении протяженности объекта происходит рост СКО оценки.

Практическая значимость. Оценки параметров пространственно-протяженной цели могут использоваться для радиолокационного распознавания в многопозиционных системах наблюдения.

Антохин Е.А. Потенциальная точность оценки характеристик пространственно-протяженной цели в моноимпульсном суммарно-разностном радиолокаторе и радиолокаторе с антенной решеткой // Успехи современной радиоэлектроники. 2025. T. 79. № 8. С. 76–85. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202508-08

1. Ненашев В.А., Ненашев С.А. Классификация и распознавание наземных объектов в потоке радиолокационных кадров на основе нейросетевого подхода // Автоматизация в промышленности. 2024. № 1. С. 29–33. URL: https://rucont.ru/efd/902862
2. Коломоец Р.В. Анализ предполагаемой воздушной обстановки и возможностей существующих радиолокационных систем // Междунар. науч.-исследовательский журнал. 2023. № 7 (133). DOI: 10.23670/IRJ.2023.133.3. URL: https://research-journal.org/archive/7-133-2023-july/10.23670/IRJ.2023.133.3.
3. Доросинский Л.Г., Виноградова Н.С. Радиолокация сложных целей. Обнаружение и распознавание: монография. М.: Издательский дом Академии Естествознания. 2024. ISBN 978-5-91327-803-6 DOI 10.17513/np.609.
4. Wang et al. Intelligent radar HRRP target recognition based on CNN BERT model Open Access // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing RESEARCH EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. Penghui Wang, Ting Chen1, Jun Ding, Mian Pan, Sanding Tang. https://doi.org/10.1186/s13634 022 00909 9.
5. Мясников В.В. Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения: практикум. Самара: Изд-во Самарского ун-та. 2023.
6. Пухаренко Ю.В., Норин В.А. Статистическая обработка результатов измерений. Изд. 2-е. СПб: Лань. 2022. URL: https://e.lanbook.com/book/224678
7. Буховец А.Г., Семин Е.А. Фрактальные аспекты моделирования классификационной задачи // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Системный анализ и информационные технологии – 2022 г. № 3. С. 127–138.
8. Дмитриев А.С., Рыжов А.И., Сьерра-Теран К.М. Введение в статистическую теорию относительной передачи информации на основе хаотических сигналов // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2023. Т. 31. № 4. С. 421–438.
9. Жданов А.А. Общая теория систем: анализ и дополнения. Электрон. изд. М.: Лаборатория знаний. 2024.
10. Зеньков И.В., Лапко А.В., Лапко В.А., Им С.Т., Тубольцев В.П., Авдеенок В.Л. Непараметрический алгоритм автоматической классификации многомерных статистических данных большого объема и его применение // Компьютерная оптика. 2021. Т. 45. № 2. С. 253–260. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-801.
11. Богданов П.Ю., Краева Е.В., Веревкин С.А., Пойманова Е.Д., Татарникова Т.М. Программные среды для изучения основ нейронных сетей // Программные продукты и системы. 2021. Т. 34. № 1. С. 145–150. DOI: 10.15827/0236-235X.133.145-150.
12. Patrick E.A. Fundamentals of Pattern Recognition. Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall. 1972.
13. Фалькович С.Е., Хомяков Э.Н. Статистическая теория измерительных радиосистем. М.: Радио и связь. 1981.
14. Пешков И.В. Минимизация нижней границы Крамера-Рао для построения антенных решеток с направленными излучателями для повышения точности оценок угловых координат радиосигналов // Журнал радиоэлектроники [эл. журнал]. 2022. № 2. С. 1–15. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2022.2.10.
15. Жураковский В.Н., Логвиненко А.С. Нижняя граница Рао–Крамера дисперсий совместных оценок параметров смеси узкополосного и широкополосного сигналов с белым шумом // Радиотехника и электроника. 2020. T. 65. № 5. С. 479–486.
16. Островитянов Р.В., Басалов Ф.А. Статистическая теория радиолокации протяженных целей. М.: Радио и связь. 1982.
17. Монаков А.А., Островитянов Р.В. Влияние шумов на точность оценивания положения центра протяженного объекта // Изв. вузов. Сер. Радиоэлектроника. 1992. № 5. С. 39–44.
18. Леонов А.И., Фомичев К.И. Моноимпульсная радиолокация. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Радио и связь. 1984.
19. Монаков А.А. Оценка алгебраических моментов спектра случайных процессов в задачах радиолокации протяженных целей // Успехи современной радиоэлектроники. 2006. Т. 60. № 10. С. 36–50.
20. Goodman N.R. Statistical analysis based on a certain multivariate complex Gaussian distribution (an introduction) // The Annals of Mathematical Statistics. 1963. V. 34. № 1. P. 152–177.
21. Goodman N.R. The distribution of the determinant of a complex Wishart distributed matrix // The Annals of Mathematical Statistics. 1963. V. 34. № 1. P. 178–180.