К.Ю. Гаврилов1, Р.Ю. Козлов2

1,2 НПЦ ПРЛС МАИ (Москва, Россия)

1 gvrk61@mail.ru; 2 Alain.Delon1993@yandex.ru

Постановка проблемы. Для обнаружения людей в помещениях, определения координат их местоположения и формирования траекторий перемещения широко применяются радары зондирования через стену (РЗЧС) [1]. Для выделения отраженных от людей сигналов в РЗЧС применяются методы селекции сигналов движущихся или колеблющихся целей [1-4]. Однако эти сигналы могут быть очень слабыми, особенно при зондировании через толстые (кирпичные или бетонные) стены или при очень большом расстоянии до цели. Кроме того, значение отношения сигнал/шум (ОСШ) может быть недостаточным для надежного обнаружения целей. В условиях ограниченной мощности излучения в РЗЧС вместо традиционных сверх-широкополосных видеоимпульсных сигналов широко используются сигналы с частотной манипуляцией, также называемые сигналами со ступенчатой частотной модуляцией (СЧМ) [5]. Но в этом случае возникают трудности, связанные с неравно-мерностью амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) передающего и приемного трактов радара. Для преодоления воз-никающих проблем при обнаружении людей с помощью РЗЧС необходима программная доработка РЗЧС с применением калибровочных коэффициентов, весовых функций частотных отсчетов, частотных фильтров режекции помех и др.

Цель. Представить новый метод обработки СЧМ-сигнала, который при сохранении традиционных видов обработки предполагает дополнительное введение нормировки каждого комплексного отсчета СЧМ-сигнала по собственному абсолютному значению.

Результаты. Предложен новый метод обработки сверхширокополосных СЧМ-сигналов, использующий нормировку комп-лексных отсчетов по собственным абсолютным значениям. Показано, что такая обработка исключает паразитную амплитудную модуляцию СЧМ-сигнала, обусловленную наличием помех и неравномерностью АЧХ передающего и приемного трактов радара. Представлен алгоритм формирования развертки дальности при обнаружении людей в помещениях с помощью РЗЧС. Приведены результаты компьютерного моделирования и натурных экспериментов, подтверждающие эффективность рассматриваемого метода. Рассмотрена возможность увеличения значения ОСШ на 1-5 дБ при использовании нового метода по сравнению с традиционной обработкой СЧМ-сигнала без нормировки отсчетов.

Практическая значимость. Полученные результаты свидетельствуют о целесообразности практического использования алгоритма НРО как при визуальном оценивании ситуации (т.е. оператором), так и при автоматизированной обработке сигналов для решения задач обнаружения людей и измерения их координат с помощью РЗЧС.

Гаврилов К.Ю., Козлов Р.Ю. Метод обработки сигналов со ступенчатой частотной модуляцией при обнаружении людей в помещениях с использованием радаров зондирования через стену // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 4. С. 117−131. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202204-15

1. Through-the-wall Radar Imaging. Edited by M.G. Amin. L-CRC Press. 2011.
2. Richards M.A. Fundamentals of Radar Signal Processing. New York: McGraw-Hill. 2013.
3. Chen V.C. The Micro-Doppler Effect in Radar. Artech House. Boston/London. 2011.
4. Биорадиолокация / Под ред. А.С. Бугаева, И.С. Ивашова, И.Я. Иммореева. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2010.
5. Чапурский В.В. Избранные задачи теории сверхширокополосных радиолокационных систем. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана. 2012.
6. Гаврилов К.Ю., Игонина Ю.В., Линников О.Н., Панявина Н.С. Оценка разрешающей способности по дальности при использовании сигналов со ступенчатой частотной модуляцией // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2015. Т. 13. № 5. С. 23-32.
7. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: Учеб. пособие. Изд. 3-е. СПб: БХВ-Петербург. 2013.
8. Гаврилов К.Ю., Каменский И.В., Кирдяшкин В.В., Линников О.Н. Моделирование и обработка радиолокационных сигналов в Matlab: Учеб. пособие / Под ред. К.Ю. Гаврилова. М.: Радиотехника. 2020.
9. Гаврилов К.Ю., Игонина Ю.В., Линников О.Н. Оценка ошибок измерения координат целей в радарах зондирования через стену // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2019. Т. 17. № 1. С. 46-53.
10. Гаврилов К.Ю., Игонина Ю.В., Линников О.Н. Анализ информативности признаков при вторичной обработке сигналов в РЛС малой дальности // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2018. Т. 16. № 5. С. 11-17.
11. Гаврилов К.Ю., Линников О.Н., Солдатов А.Л. Метод обработки радиолокационных сигналов в задачах обнаружения и измерения признаков живых людей // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2018. Т. 16. № 4. С. 3-15.
12. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс. 2008.
13. Huang N.E., Wu Z. A Review on Hilbert-Huang Transform: Method and its Applications to Geophysical Studies // Reviews of Geophysics. 46. RG 2006/2008. P. 1-23.
14. Huang N.E., Shen Z., Long S.R., Wu M.C., Shih H.H., Zheng Q., Yen N.-C., Tung С.C., Liu H.H. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proceedings of R. Soc. London. 1998. Ser. A. 454. Р. 903-995.