В. В. Макаренков1, С. Ю. Сысуев2, В. С. Усс3, А. А. Шаталов4, В. А. Шаталова5, Н. А. Куприянов6
1 Военно-космическая академия имени А.Ф.Можайского (Санкт-Петербург, Россия)
2, 4 Михайловская военная артиллерийская академия (Санкт-Петербург, Россия)
3 ПАО НПО «Алмаз» (Территориально обособленное подразделение «Лианозовский электромеханический завод») Научно-производственный центр (Санкт-Петербург, Россия)
5 Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций имени профессора М.А.Бонч-Бруевича (Санкт-Петербург, Россия)
6 Краснодарское высшее военное авиационное училище летчиков имени Героя Советского Союза А.К.Серова (г. Краснодар, Россия)

1 makar8722@mail.ru, 2 gonta-gv@yandex.ru, 6 sektor-ussr@rambler.ru

Постановка проблемы. Рассматриваются особенности построения алгоритмов цифровой фильтрации для конформных цифровых фазированных антенных решеток (ФАР) с обработкой сигнала, выполняемых на основе кольцевых ФАР, являющихся основными элементами цилиндрических, конических и сферических ФАР. Процесс создания конформных цифровых ФАР (ЦФАР) осложняется необходимостью дополнительного оснащения их рядом функций обработки сигналов. Это предполагает разработку адаптивных алгоритмов, работоспособных в условиях параметрической и непараметрической неопределенности на фоне различного рода помех, а также соответствующего программного обеспечения, позволяющего выполнять цифровую обработку сигналов (ЦОС) в реальном масштабе времени. В части 1 данной работы основное внимание уделяется алгоритмам обработки информации, построенным на основе использования процедур ортогонализации и биортогонализации случайных процессов. Применение этих процедур оказывается наиболее эффективным в случаях, когда требуется быстрая адаптация с переменными параметрами, а собственные значения входного сигнала сильно различаются.

Цель. Синтезировать алгоритмы обработки информации в кольцевых ЦФАР на основе использования процедур ортогонализации и биортогонализации случайных процессов.

Результаты. Представлен алгоритм обработки информации в кольцевой ЦФАР в условиях параметрической априорной неопределенности статистических характеристик сигналов и помех. Обработка информации применительно к кольцевым ЦФАР реализована на основе использования соответствия между неэквидистантной и эквивалентной ей эквидистантной антенными решетками. Показан алгоритм обработки информации в кольцевой ЦФАР на основе использования схемы предпроцессора Ноллена, реализующей метод главных компонент. Отмечено, что использование схемы предпроцессора Ноллена позволяет формировать оценки мощности пространственно-коррелированных помех с целью их разрешения без применения дополнительной аппаратуры. Проведен синтез алгоритма обработки информации в кольцевой ЦФАР на основе использования многомерного фильтра-биортогонализатора. Многомерный фильтр-биортогонализатор выполнен на основе двух последовательно включенных многомерных фильтров-ортогонализаторов, первый из которых осуществляет пространственно-временную ортогонализацию напряжений пространственных каналов, а второй преобразует сигналы на выходах первого фильтра в белый шум. Рассмотрены особенности обработки информации в разработанных алгоритмах на примере эквидистантной кольцевой ЦФАР с числом излучателей, равным 12.

Практическая значимость. Показан вариант построения алгоритма обработки информации в кольцевой ЦФАР на основе использования многомерного фильтра-биортогонализатора в виде набора последовательно соединенных многомерных фильтров-ортогонализаторов с бесконечной и конечной импульсными характеристиками.

1. Инденбом М.В. Антенные решетки подвижных обзорных РЛС: теория, расчет, конструкции. М.: Радиотехника. 2015.
2. Инденбом М.В., Курочкин Н.Ю. Кольцевые антенные решетки с максимальным коэффициентом усиления и многолепестковой диаграммой направленности // Антенны. 2018. № 8. С. 31–37.
3. Макаренков В.В., Шаталов А.А., Шаталова В.А., Ястребков А.Б. Адаптивный алгоритм распознавания сигналов, принимаемых от медленно и быстро флуктуирующих целей на фоне помех в многодиапазонных многопозиционных РЛС с ФАР // Вестник воздушно-космической обороны. 2021. № 4 (32). С. 56–65.
4. Григорьев Л.Н. Цифровое формирование диаграммы направленности в фазированных антенных решетках. М.: Радиотехника. 2010.
5. Бачевский А.С., Коновалов Д.Ю., Лабец В.В., Шаталов А.А., Шаталова В.А. Адаптивный алгоритм распознавания сигналов, принимаемых от быстро флуктуирующих целей и целей с доплеровским рассеянием при наличии помех // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2017. № 656. С. 25–34.
6. Винокуров А.Д., Куприянов Н.А., Макаренков В.В., Ульянов Г.Н., Шаталов А.А., Шаталова В.А. Особенности создания и применения алгоритмов многомерной адаптивной фильтрации во временной и частотной областях. Часть 1. Фильтрация // Наукоемкие технологии. 2024. Т. 25. № 3. С. 5–19.
7. Винокуров А.Д., Куприянов Н.А., Макаренков В.В., Ульянов Г.Н., Шаталов А.А., Шаталова В.А., Ястребков А.Б. Особенности создания и применения алгоритмов многомерной адаптивной фильтрации во временной и частотной областях. Часть 3. Экстраполяция // Наукоемкие технологии. 2024. Т. 25. № 4. С. 12–27.
8. Круглов В.М. Случайные процессы. В 2-х частях. Часть 2. Основы стохастического анализа. М.: Издательство Юрайт. 2024.
9. Макаренков В.В., Куприянов Н.А., Лиференко В.Д., Луцько И.С., Васильев С.В. Адаптивный алгоритм формирования диаграммы направленности фазированной антенной решетки с использованием дискретного разложения Карунена-Лоэва // Электромагнитные волны и электронные системы. 2023. Т. 28. № 4. С. 48–56.
10. Haykin S. Adaptive filter theory. 5th Ed. Ontario: Communications Research Laboratory. 2014.
11. Bishop M.C. Pattern recognition and machine learning. New York: Springer. 2006.
12. Буторин Е.Л., Винокуров А.Д., Куприянов Н.А., Ульянов Г.Н., Шаталов А.А., Шаталова В.А., Чеботарь К.И. Особенности создания и применения алгоритмов многомерной адаптивной фильтрации во временной и частотной областях. Часть 2. Интерполяция // Наукоемкие технологии. 2024. Т. 25. № 3. С. 20–33.
13. Шаталова В.А., Лабец В.В. Адаптивный алгоритм оценивания ранга случайных процессов и его применение к решению задачи разрешения-обнаружения многих целей // Труды РТИ им. академика А.Л. Минца. 2010. Вып. 2 (46). С. 85–96.
14. Кивалов А.Н., Шаталова В.А. Сравнительный анализ результатов вычислений в позиционной системе счисления и системе остаточных классов // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. Вып. 12. С. 235–244.
15. Макаренков В.В., Степенко А.С., Какаев И.В., Куприянов Н.А. Адаптивный алгоритм подстройки весовых коэффициентов фазированной антенной решетки с использованием индуктивного метода конформного прогнозирования // Сб. трудов научно-технич. конф. Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященной Дню радио. 2025. № 1 (80). С. 29–31.