В.Н. Жураковский – к.т.н., доцент, кафедра СМ-6, МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: vnzh521@yandex.ru

А.С. Логвиненко – инженер, отдел СМ2-2, НИИ СМ МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: anna.logvinenko.bmstu@mail.ru

Рассмотрено применение метода максимального правдоподобия (ММП) для оценки параметров доплеровского спектра (ДС) сигнала, представляющего собой смесь отражений от цели и пассивных помех ПП. Обоснован выбор ММП с учетом ограниченности выборки входных данных. Приведен вывод оптимального по критерию максимума правдоподобия алгоритма оценивания параметров ДС в соответствие с его выбранной параметрической моделью. С целью исключения оценок неиформативных параметров применены матрицы проектирования и получено выражение для итоговой целевой функции (ЦФ), результатом оптимизации которой является получение оценок параметров ДС. Решена проблема оптимизации многомерной и многомодальной ЦФ, полученной в результате применения ММП.

1. Бакулев П.А. Радиолокационные системы: Учебник для вузов. М.: Радиотехника. 2004. 320 с.
2. Le Chevalier F., et al. Clutter suppression for moving targets detection with wideband radar // Proceedings of the 19th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). Barcelona. Spain. 29 August – 2 September 2011.
3. Deudon F., Bidon S., Besson O., Tourneret J. Velocity dealiased spectral estimators of range migrating targets using a single lowprf wideband waveform // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. Jan 2013. V. 49. № 1. P. 244−265.
4. Vicen-Bueno R., Carrasco-Alvarez R., Rosa-Zurera M., Nieto-Borge J.C., Jarabo-Amores M.-P. Artificial neural network-based clutter reduction systems for ship size estimation in maritime radars // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2010. V. 2010. № 1. P. 1.
5. Richards M.A., Scheer J.A., Holm W.A. et al. Principles of modern radar. Citeseer. 2010.
6. Канащенков А.И., Меркулов В.И. Защита радиолокационных систем от помех. М.: Радиотехника. 2003. 414 с.
7. Бакулев П.А., Степин В.М. Методы и устройства селекции движущихся целей. М.: Радио и связь. 1986. 288 с.
8. Боев С.Ф., Слока В.К. Эволюция радиоэлектроники и радиотехники в суперрадиолокации // Интеллект & технологии. 2014. № 2 (8). С. 48−55.
9. Stoica P., Nehorai A. MUSIC, maximum likelihood and Cramer-Rao bound // IEEE Trans. Acoust., Speech., Signal Processing. 1989. V. ASSP-37. № 5. P. 720−741.
10. Попов Д.И. Оценивание параметров пассивных помех // Известия ВУЗов. Сер. Радиоэлектроника. 2003. № 3. С. 71−80.
11. Марпл С.Л. (мл.). Цифровой спектральный анализ и его приложения: пер. с англ. М.: Мир. 1990. 584 с.
12. Кривошеев В.И., Лупов С.Ю. О некоторых возможностях и проблемах современного цифрового спектрального анализа // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2011. № 5. С. 109−117.
13. Wang S., Patel V.M., Petropulu A. RSFT: a realistic high dimensional sparse Fourier transform and its application in radar signal processing» // IEEE Military Communications Conference (MILCOM). 2016. P. 888−893.
14. Potts D., Tasche M., Volkmer T. Efficient spectral estimation by MUSIC and ESPRIT with application to sparse fft // Frontiers in Applied Mathematics and Statistics. 2016. V. 2. P. 1.
15. Majewski J., Wojtyna R. Frequency-domain adaptive approach to problems with limited number of signal samples // Elektronika. 4/2016. P. 14−17. SIGMA-NOT. Warszawa. 2016.
16. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Методы оценивания параметров источников сигналов и помех, принимаемых антенной решеткой. Нижний Новгород. 2007. 98 c.
17. Логвиненко А.С., Жураковский В.Н. Измерение частот компонент смеси сигналов методом максимального правдоподобия // Нелинейный мир. 2016.