И.В. Колбаско – к.т.н., докторант, 

Военная академия воздушно-космической обороны имени маршала Советского Союза Г.К. Жукова (г. Тверь) Е-mail: 1x5@bk.ru

И.Г. Пивкин – научно-педагогический работник, 

Череповецкое высшее военное инженерное училище радиоэлектроники

E-mail: cvviur6@mil.ru

В.В. Печурин – к.т.н., научно-педагогический работник, 

Череповецкое высшее военное инженерное училище радиоэлектроники

E-mail: cvviur6@mil.ru

Ю.М. Викулова – руководитель проектов, 

АО «РТИ» (Москва)

Д.Р. Подрядчиков – студент, 

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Постановка проблемы. Развитие методов многообзорного накопления сигнала в интересах повышения качества РЛН движущихся целей представляет интерес по причине практической нереализованности потенциальных возможностей в данной предметной области и наличия технических возможностей реализации сложных и вычислительно затратных алгоритмов обработки. Конечной целью решения проблемы многообзорного накопления является синтез единого алгоритма обработки, объединяющего функции, реализуемые в современных системах первичной и вторичной обработки сигнала, а в перспективе и третичной. Такое объединение позволит оптимизировать обработку сигнала, отраженного перемещающимся объектом, при его дискретном наблюдении в течение продолжительного интервала без формирования грубых статистик по результатам отдельных наблюдений. Вопросу синтеза единого алгоритма посвящено достаточно большое число работ, к основным из которых можно отнести труды Бакута П.А., Большакова И.А и Проскурина В.И. Сложность практической реализации известных алгоритмов многообзорного накопления связана с их ограниченной применимостью к реальной помехово-целевой обстановке.

Цель. Рассмотреть метод некогерентного экстремального накопления-обнаружения сигнала при непрерывном РЛН в рамках теории статистической радиотехники.

Результаты. В основу метода положен принцип формирования решающей статистики с использованием значений сигнала, отобранных по критерию максимальной амплитуды. Метод не позволяет решить задачу вторичной обработки, а лишь использует ее элементы для прогнозирования закона движения цели. Результатом многообзорного накопления-обнаружения являются грубые статистики (отметки), полученные путем накопления энергии, отраженной движущейся целью за несколько интервалов ее наблюдения.

Практическая значимость. Полученные аналитические выражения, описывающие плотность вероятности решающей статистики для наиболее распространенных моделей шума и флуктуаций сигнала, позволяют оценивать эффективность РЛН и производить оптимизацию системы обработки сигнала.

1. Акимов П.С., Бакут П.А., Богданович В.А. и др. Теория обнаружения сигналов / Под ред. Бакута П.А. М.: Радио и связь. 1984. 440 с.
2. Проскурин В.И., Ягольников С.В., Шевчук В.И. Радиолокационное наблюдение. Методы, модели, алгоритмы. М.: Радиотехника. 2016. 368 с.
3. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. Изд. 2-е. М.: Радио и связь. 1982. 624 с.
4. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Изд. 3-е. М.: Радио и связь. 1989. 656 с.
5. Гумбель Э. Статистика экстремальных значений: Пер. с англ. М.: Мир. 1965. 450 с.
6. Батчев С.А., Талалаев А.Б., Тимаков Д.А., Чеботарь И.В. Многоканальная обработка сигналов в пассивно-активных системах радиолокации // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 9. С. 39‒46.