Анализ влияния внешних факторов на флуктуацию амплитуд принятых сигналов в радиолокационных станциях метрового диапазона длин волн

Постановка проблемы. В существующих радиолокационных станциях метрового диапазона длин волн задача распознавания воздушных объектов решается в основном по тактическим признакам. При распознавании трассовых воздушных объектов тактические и траекторные признаки воздушных объектов совпадают, поэтому предлагается идентифицировать воздушные объекты только по сигнальным признакам. Несмотря на ведущиеся более чем 20 лет исследования по возможности распознавания воздушных объектов с использованием сигнальных признаков, на сегодняшний день нет алгоритмов, реализованных в РЛС метрового диапазона, обеспечивающих достаточную вероятность правильной идентификации самолетов и других летательных аппаратов. Это связано с тем, что амплитуды узкополосных сигналов от одних и тех же воздушных объектов существенно меняются при различных внешних условиях.

Цель. Исследовать возможность распознавания воздушных объектов по сигнальным признакам и провести анализ влияния внешних факторов на флуктуацию амплитуд принятых сигналов в РЛС метрового диапазона длин волн.

Результаты. Разработаны математические модели идентификации последовательности значений амплитуд принятых сигналов с выходов систем первичной обработки информации РЛС метрового диапазона длин волн, которые обеспечивают принятие решения по идентификации типов воздушных объектов одного класса с учетом погодных и природных условий.

Практическая значимость. Реализация данного алгоритма не требует существенных изменений аппаратуры существующих РЛС, так как базируется на сигналах с выходов систем первичной обработки информации. Его можно использовать как основу для программного обучения искусственного интеллекта для идентификации типов воздушных объектов в реальном масштабе времени.