В.А. Белокуров – к.т.н., доцент,  кафедра «Радиотехнические системы», Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина E-mail: belokurov.v.a@rsreu.ru

В.И. Кошелев – д.т.н., зав. кафедрой «Радиотехнические системы», 

Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина E-mail: koshelev.v.i@rsreu.ru

Постановка проблемы. Одним из перспективных направлений повышения вероятности правильного обнаружения и, как следствие, дальности обнаружения малоразмерных объектов является межобзорное накопление. Основной проблемой существующих алгоритмов «сопровождения до обнаружения», основанных на рекуррентном вычислении обобщенного отношения правдоподобия, является большое число гипотезных трасс, которое увеличивается по экспоненциальному закону. Это приводит к сложностям практической реализации. Кроме того, вычисление порога обнаружения в соответствии с критерием Неймана-Пирсона приводит к тому, что вероятность ложной тревоги по каждой гипотезной трассе существенно увеличивается. Одним из возможных путей решения указанной проблемы является введение первичного порога обнаружения, накопление отсчетов, превысивших данный порог обнаружения, и вынесение решения о наличие объекта по результатам накопления с учетом закона распределения отсчетов, превысивших первичный порог обнаружения.

Цель. Предложить алгоритм вычисления плотности распределения суммы отсчетов, превысивших первичный порог обнаружения, получаемых на выходе накопителя.

Результаты. Аналитически вычислены функции плотности распределения вероятностей для гипотез отсутствия и наличия полезного сигнала на основе использования аппарата характеристических функций. Использование данного аппарата позволяет обойти операцию вычисления свертки плотностей распределения вероятностей при нахождении закона распределения суммы отсчетов после первичного порога обнаружения. Для проверки полученных результатов проведено имитационное моделирование, в рамках которого построены эмпирические и теоретические характеристические функции, а также теоретические и эмпирические функции распределения суммы отсчетов на входе вторичного порогового устройства. Правильность вычисления законов распределения на входе вторичного порогового устройства обеспечивается критерием согласия «Хи-квадрат».

Практическая значимость. Во всех случаях статистика критерия «Хи-квадрат» не превосходит критического значения критерия для заданного уровня значимости, что подтверждает правильность приведенных в статье результатов.

1. Bar-Shalom Y., Li X.R. Estimation with Applications to Tracking and Navigation: Theory, Algorithms and Software. John Wiley & Sons. 2001. P. 580.
2. Кошелев В.И., Козлов Д.Н. Адаптивный алгоритм обнаружения маневрирующей цели // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2014. № 47. С. 38−41.
3. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Выбор числа каналов обнаружителя маневрирующей цели // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2006. № 18. С. 26−28.
4. Информационные технологии в радиотехнических системах / Под ред. И.Б. Фёдорова. М.: МГТУ им. Баумана. 2011. 848 c.
5. Белокуров В.А. Когерентное межобзорное накопление флуктуирующих пачек импульсов // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2019. № 68. С. 15−21. DOI: 10.21667/1995-4565-2019-68-2-15-20.
6. Tonissen S.M., Evans R.J. Target Tracking Using Dynamic Programming: Algorithm and Performance // Proceedings of the 34th Conference on Decision & Control New Orleans, LA. December 1995. P. 2741−2746. DOI: 10.1109/7.249112.
7. Grossi E., Lops M. Track-Before-Detect for multiframe detection with censored observations // IEEE Transactions on aerospace and electronic systems. July 2014. P. 2032−2045. DOI: 10.1109/TAES.2013.130148.
8. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. В 3-х книгах. М.: Сов. радио. 1976.
9. Степнов М.Н. Статистические методы обработки результатов механических испытаний: Справочник. М.: Машиностроение.1985. С. 232.