В.Е. Туров1, А.В. Зюзин2, А.В. Тимошенко3, В.П. Груця4

1,2,4 Ярославское высшее военное училище противовоздушной обороны (г. Ярославль, Россия),

3 Военный университет радиоэлектроники (г. Череповец, Россия)

victorturov@gmail.com, aleksey.zyuzin@mail.ru, u567ku78@gmail.com, grunyapal@yandex.ru

Постановка проблемы. В настоящее время в научно-технической литературе подробно рассматриваются вопросы получения информации о геометрических характеристиках воздушных радиолокационных целей (РЦ), которые используются как признаки распознавания. Однако эти вопросы и разрабатываемые методы исследуются применительно к однопозиционным радиолокационным станциям (РЛС), использующим простые или сложные сигналы.

Цель. Предложить методику экспериментальной оценки информативности дальностных портретов радиолокационных объектов (РЛО), полученных методами статистического и физического моделирования на основе обработки отраженных сигналов различными способами, включающими в себя весовую обработку с учетом априорной информации о структуре зондирующих сигналов. Результаты. На основе анализа экспериментальных данных выяснено, что весовая обработка дальностных портретов РЛО обеспечивает увеличение контраста портретов (увеличение крутизны пиков портрета и глубины провалов), приводящее к увеличению информативности как каждого элемента дальностного портрета, так и совокупности признаков дальностного портрета в целом при распознавании РЛО.

Практическая значимость. Использование методики позволяет оценить качество дальностных портретов РЛО, получаемых различными способами обработки сигналов РЛО, и разработать алгоритмы, обеспечивающие повышение информативности радиолокационных систем с режимом распознавания как для воздушных и космических РЛО, так и для объектов на фоне подстилающей поверхности при дистанционном зондировании земли.

Туров В.Е., Зюзин А.В., Тимошенко А.В., Груця В.П. Методика экспериментальной оценки информативности дальностных портретов радиолокационных объектов // Электромагнитные волны и электронные системы. 2021. Т. 26. № 3. С. 11−19. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202103-02

1. Акиншин О.Н., Румянцев В.Л., Хомяков К.А. Оценка информативности поляризационных параметров поляризационномодулированных сигналов // Электронные и информационные системы. 2015. № 2(5). С. 35−43.
2. Груця В.П. Модель формирования весовых коэффициентов алгоритма обнаружения-разрешения целей на основе априорной информации о параметрах зондирующих сигналов // Свид-во о государственной регистрации программ для ЭВМ. Зарегистрирован в Реестре программ для ЭВМ 06.02.2020 г. Свид-во государственной регистрации № 2020610683.
3. Васин В.А., Власов И.Б., Егоров Ю.М. и др. Информационные технологии в радиотехнических системах / Под ред. И.Б. Федорова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. 848 с.
4. Пат. РФ на полезную модель № 2793419. Комплекс полунатурного моделирования помеховой обстановки / Зюзин А.В., Туров В.Е., Груця В.П., Алферьев А.В., Демочкин Н.С.; заявка 2019100153, заявл. 25.04.2019, зарегистр. 09.01.2019. М.: ФГУ ФИПС. 2019.
5. Пат. РФ на полезную модель № 2643360. Корреляционно-фильтровой обнаружитель / Зюзин А.В., Туров В.Е., Груця В.П., Хайбутов К.Е., Полторацкий А.В.; заявка 2017144244, заявл. 18.12.2017, зарегистр. 17.05.2018. М.: ФГУ ФИПС. 2018.
6. Пат. РФ на полезную модель № 2794512. Корреляционно-фильтровой обнаружитель с весовой обработкой / Зюзин А.В., Туров В.Е., Груця В.П.; заявка 2019100936, заявл. 25.01.2019, зарегистр. 28.03.2019. М.: ФГУ ФИПС. 2019.
7. Пат. РФ на полезную модель № 139757. Корреляционно-фильтровой обнаружитель пачки радиоимпульсов / Зюзин А.В., Туров В.Е., Груця В.П., Тихонов Д.Л.; заявка 2019139757, заявл. 04.12.2019, зарегистр. 23.07.2019. М.: ФГУ ФИПС. 2019.
8. Косенко Г.Г. Критерии информативности при различении сигналов. М.: Радио и связь. 1982. 216 с.
9. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука. 1968. 302 с.
10. Туров В.Е., Ильиных А.А., Зосиев В.В. С заботой о новых технологиях // Вестник военного образования. Июль-август 2018. № 4(13). С. 53−60.
11. Фукунга К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука. 1979. 368 с.