И.В. Донец1, А.С. Пащенко2, Я.А. Рейзенкинд3, В.Н. Шевченко4

1,3,4 АО «ВНИИ «Градиент» (г. Ростов-на-Дону, Россия)

1,3 Южный федеральный университет (г. Ростов-на-Дону, Россия)

2 Донской государственный технический университет (г. Ростов-на-Дону, Россия)

Постановка проблемы. В системах пассивной (скрытной, неизлучающей) радиолокации локализация целей производится по результатам построения двумерной взаимной корреляционной функции (ДВКФ) между сигналами опорного канала и канала наблюдения. Вариационный метод для решения той же задачи, основанный на неквадратичной регуляризации, позволяет увеличить разрешение радиолокационного изображения по сравнению с классической ДВКФ, но при этом требует повышенных вычислительных затрат и, следовательно, большего времени на обработку сигналов, что затрудняет его применение в режиме реального времени.

Цель. Предложить новую вычислительно эффективную процедуру поузлового синтеза радиолокационного изображения в координатах «задержка – смещение частоты» в системах пассивной радиолокации на основе неквадратичной регуляризации. Результаты. На экспериментальных данных проведено сравнение радиолокационных изображений и вычислительной эффективности рассмотренных алгоритмов включая ДВКФ, полную вариационную процедуру и предлагаемую в данной работе. Практическая значимость. Созданная процедура незначительно уступает по разрешающей способности полному вариационному методу, но при этом требует меньших вычислительных затрат, сравнимых с затратами на расчет ДВКФ.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Государственное задание в области научной деятельности, научный проект № 0852-2020-0032), (БАЗ0110/20-3-07ИФ).

1. Colone F., O’Hagan D.W., Lombardo P., Baker C.J. A multistage processing algorithm for disturbance removal and target detection in passive bistatic radar // IEEE Trans. on AES. 2009. V. 45. № 2. P. 698−722.
2. Berger Chr.R., Demissie B., Heckenbach J., Willett P., Zhou S. Signal processing for passive radar using OFDM waveforms // IEEE J. Select. Topics Signal Process. 2010. V. 4. № 1. P. 226−238.
3. Tan X., Roberts W., Li J., Stoica P. Sparse Learning via Iterative Minimization With Application to MIMO Radar Imaging // IEEE Transaction on signal processing. March 2011. V. 59. № 3. P. 1088−1101.
4. Пархоменко Н.Г., Перетятько А.А., Рейзенкинд Я.А., Онищенко В.С., Шевченко В.Н. Оценка параметров сигналов в пассивной радиолокации с посторонним подсветом вариационным методом // Электромагнитные волны и электронные системы. 2012. Т. 17. № 6. С. 97−102.
5. Пархоменко Н.Г., Перетятько А.А., Рейзенкинд Я.А., Онищенко В.С., Шевченко В.Н. Применение вариационного метода к задаче оценки параметров сигналов в пассивной радиолокации с посторонним подсветом // Автометрия. 2014. Т. 50. № 1. С. 60−65.
6. Чернятьев Ю.Н., Донец И.В., Онищенко В.С., Рейзенкинд Я.А., Шевченко В.Н. Метод синтеза частотно-временных радиоизображений в неизлучающих радарах // Известия вузов. Радиофизика. 2015. Т. 58. № 6. С. 465−475.
7. Донец И.В., Рейзенкинд Я.А., Шевченко В.Н. Вариационные процедуры реального времени обнаружения эхосигналов в системах пассивной радиолокации // Радиотехника. 2017. № 8. С. 89−94.
8. Donets I.V., Reizenkind J.А., Shevchenko V.N. Computing–Effective Variational Procedures of Echo-Signals Parameters Estimation in Passive Radar Systems // Proc. of RSEMW-2017. June 26−30. Divnomorskoe. Russia. P. 189−192.