Алгоритм селекции радиолокационных объектов в плотной группе на основе доплеровского обужения луча при построении дальностно-доплеровского портрета группы

В.П. Федосов; Д.Г. Ковтун

Алгоритм селекции радиолокационных объектов в плотной группе на основе доплеровского обужения луча при построении дальностно-доплеровского портрета группы

научная статья УДК 621.396.96 Страницы: 129-134

¹ д.т.н., профессор, кафедра теоретических основ радиотехники, Институт радиотехнических систем и управления Южного федерального университета (г. Таганрог)
² аспирант, кафедра теоретических основ радиотехники, Институт радиотехнических систем и управления Южного федерального университета (г. Таганрог)

Ключевые слова: разрешение радиолокационных объектов в плотной группе доплеровское обужение луча дальностнодоплеровский портрет лоцируемого объекта

Аннотация

Отмечено, что повышение разрешения радиолокационных объектов в плотной группе для определения их численности имеет большое значение в современных условиях. Предложен модифицированный алгоритм построения дальностно-доплеровского портрета групповой цели на основе известного алгоритма (итерационный адаптивный алгоритм). Рассмотрена модель ускоряющейся цели. Показано, что предложенный алгоритм позволяет выделить ускоряющуюся цель и цели с постоянной скоростью на основе построения дальностно-доплеровских портретов. Проведено моделирование предложенного алгоритма и показано различие между базовым и модифицированным алгоритмом. Произведена оценка среднеквадратического отклонения доплеровской частоты сигналов, отраженных от объектов в группе.

Для цитирования

Федосов В.П., Ковтун Д.Г. Алгоритм селекции радиолокационных объектов в плотной группе на основе доплеровского обужения луча при построении дальностно-доплеровского портрета группы // Радиотехника. 2018. № 4. С. 129–134.

Список источников

Раушер К., Йанссен Ф., Минихольд Р. Основы спектрального анализа // М.: Горячая линия – Телеком. 2006.
Александров Б. Бортовые РЛС с АФАР для тактических истребителей Японии и США // Зарубежное военное обозрение. 1996. № 3. С. 39−40.
Маркович И.И., Коваленко Е.И., Кузнецов А.П., Федосов В.П. Алгоритмы цифровой обработки сигналов, отраженных от группы близкорасположенных объектов // Материалы Второй Всерос. научно-практич. конф. «Перспективные системы и задачи управления». 2007. С. 102−104.
Маркович И.И., Коваленко Е.И., Кузнецов А.П., Федосов В.П. Разрешение сигналов с использованием их дальностночастотного портрета // Материалы Междунар. научно-технич. конф. «Многопроцессорные вычислительные и управляющие системы (МВУС)». Таганрог. 2007. С. 196−200.
Томсон Д.Д. Спектральное оценивание и гармонический анализ // ТИИЭР. 1982. Т. 70. № 9. С. 171.
QiL. et al. Super-resolution Doppler beam sharpening imaging based on an iterative adaptive approach // Remote Sensing Letters. 2016. Т. 7. № 3. С. 259−268.
Yardibi T. et al. Source localization and sensing: A nonparametric iterative adaptive approach based on weighted least squares // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2010. Т. 46. № 1.
Кондратенков Г.С. Радиолокационные станции обзора Земли. Радио и связь. 1983.
Roberts W. et al. Iterative adaptive approaches to MIMO radar imaging // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2010. Т. 4. № 1. С. 5−20.
Lou S. et al. Moving Target Indication for Multichannel FMCW SAR via Iterative Adaptive Approach // Proceedings of 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR). VDE. 2016. С. 1−4.
Yang H. et al. Doppler beam sharpening imaging based on fast iterative adaptive approach // IEEE Radar Conference. 2017. С. 1419−1423.

[1] Раушер К., Йанссен Ф., Минихольд Р. Основы спектрального анализа // М.: Горячая линия – Телеком. 2006.

[2] Александров Б. Бортовые РЛС с АФАР для тактических истребителей Японии и США // Зарубежное военное обозрение. 1996. № 3. С. 39−40.

[3] Маркович И.И., Коваленко Е.И., Кузнецов А.П., Федосов В.П. Алгоритмы цифровой обработки сигналов, отраженных от группы близкорасположенных объектов // Материалы Второй Всерос. научно-практич. конф. «Перспективные системы и задачи управления». 2007. С. 102−104.

[4] Маркович И.И., Коваленко Е.И., Кузнецов А.П., Федосов В.П. Разрешение сигналов с использованием их дальностночастотного портрета // Материалы Междунар. научно-технич. конф. «Многопроцессорные вычислительные и управляющие системы (МВУС)». Таганрог. 2007. С. 196−200.

[5] Томсон Д.Д. Спектральное оценивание и гармонический анализ // ТИИЭР. 1982. Т. 70. № 9. С. 171.

[6] QiL. et al. Super-resolution Doppler beam sharpening imaging based on an iterative adaptive approach // Remote Sensing Letters. 2016. Т. 7. № 3. С. 259−268.

[7] Yardibi T. et al. Source localization and sensing: A nonparametric iterative adaptive approach based on weighted least squares // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2010. Т. 46. № 1.

[8] Кондратенков Г.С. Радиолокационные станции обзора Земли. Радио и связь. 1983.

[9] Roberts W. et al. Iterative adaptive approaches to MIMO radar imaging // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2010. Т. 4. № 1. С. 5−20.

[10] Lou S. et al. Moving Target Indication for Multichannel FMCW SAR via Iterative Adaptive Approach // Proceedings of 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR). VDE. 2016. С. 1−4.

[11] Yang H. et al. Doppler beam sharpening imaging based on fast iterative adaptive approach // IEEE Radar Conference. 2017. С. 1419−1423.