Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

Алгоритм автоматического обнаружения и распознавания малоконтрастных радиолокационных объектов с использованием шумоподобных широкополосных сигналов

Е.В. Егорова1, А.Н. Рыбаков2, М.Х. Аксяитов3

научная статья УДК 621.396 Страницы: 38-45 doi.org/10.18127/j15604128-202101-03

  1. 1 РТУ МИРЭА (Москва, Россия)
  2. 2 Всероссийский НИИ автоматики им. Н.Л. Духова (Москва, Россия)
  3. 3 АО «Концерн «Гранит-Электрон» (Санкт-Петербург, Россия)

Аннотация

Постановка проблемы. Результаты отечественных теоретических и экспериментальных исследований характеризуют основные направления исследований в области обнаружения и распознавания различных радиолокационных объектов. При этом основным инструментом исследований большинства работ является разработка перспективных математических моделей объектов и моделирование вторичных излучений для их распознавания, что позволяет в ряде случаев получать дополнительную информацию об этих объектах. Требуется совершенствование алгоритма автоматического обнаружения и распознавания малоконтрастных наземных целей, например, с использованием шумоподобных широкополосных сигналов, а также обоснование перспективности применения комбинированной обработки радиолокационных сигналов на фоне помех.

Цель. Разработать и обосновать комплексный алгоритм автоматического обнаружения и распознавания малоконтрастных радиолокационных объектов с использованием шумоподобных широкополосных сигналов, позволяющие определять траекторию движения анализируемого объекта.

Результаты. Применительно к шумовому зондирующему сигналу радиолокационной станции проанализировано применение корреляционного и спектрального методов при обработке шумовых сигналов с выявлением недостатков и достоинств каждого из методов. Описано функционирование структурной схемы одноканальной шумовой радиолокационной станции с последовательной спектральной обработкой суммарного сигнала. Рассмотрена блочная структурная схема математической модели обработки сигнала на основании разработанных алгоритмов выделения неподвижных целей на фоне местных предметов по радиолокационному портрету, а также по огибающей радиолокационного сигнала. Представлены практические результаты математического моделирования алгоритма распознавания сигналов при равной вероятности появления этих целей в анализируемом пространстве.

Практическая значимость. Предложенный оригинальный алгоритм обработки сигналов от воздушных объектов при их обнаружении и определении их координат синтезирует оптимальные алгоритмы при обнаружении радиолокационных объектов в случае наличия априорной информации о полезных сигналах и помехах, а также возможность определения траектории движения. Данное направление требует дополнительной проработки и совершенствования имеющихся форм математических моделей под конкретные задачи для разработки или совершенствования существующих образцов техники.

Поступила
26.11.2020
Одобрена
14.12.2020
Принята
13.01.2021

Для цитирования

Егорова Е.В., Рыбаков А.Н., Аксяитов М.Х. Алгоритмы автоматического обнаружения и распознавания малоконтрастных радиолокационных объектов с использованием шумоподобных широкополосных сигналов // Электромагнитные волны и электронные системы. 2021. Т. 26. № 1. С. 21−30. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202101-01

Список источников
  1. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. М.: ИПРЖР. 2000.
  2. Соколов А.В., Лазуткин Б.А., Попов Д.И., Родинов В.В. и др. Обнаружение и распознавание объектов радиолокации. М.: Радиотехника. 2006. 176 с.
  3. Татарский Б.Т., Дьшорец Р.З. Синтез алгоритмов принятия решения для многопорогового обнаружителя // Радиотехника. 1999. № 2.
  4. Егорова Е.В., Аксяитов М.Х., Рыбаков А.Н. Иерархические уровни обработки информации в системах обнаружения и сопровождения объектов // Наукоемкие технологии. 2019. № 7. С. 51−59.
  5. Гейстер С.Р., Курлович В.И., Шаляпин С.В. Экспериментальные исследования спектральных портретов винтовых и турбореактивных самолетов в радиолокаторе обзора с непрерывным зондирующим сигналом // «Радиолокация и радиометрия». № 2. Радиолокационное распознавание и методы математического моделирования. Выпуск III. 2000.
  6. Макаев В.Е. Метод радиолокационного распознавания воздушной цели по турбинному эффекту // Радиотехника. 2000. № 11.
  7. Аксяитов М.Х., Егорова Е.В., Мартынов Н.В., Рыбаков А.Н. Обнаружение малоконтрастных целей // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 1. С. 23−26.
  8. Bolter R., Leberl F. // 3rd European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR 2000). Munich. 23−25 May. 2000. Berlin. Offenbach. VDE. 2000. С. 687−690.
  9. Jochen M.H., Bernhard B. Real-time stap as a key technology for subclutter moving target detection // 3rd European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR 2000). Munich. 23−25 May. 2000. Berlin. Offenbach: VDE. 2000. С. 821−824.
  10. Егорова Е.В. Гомоморфная обработка изображений // Электромагнитные волны и электронные системы. 2014. Т. 19. № 3. С. 38−41.
  11. Быстров Р.П., Кузьмичев В.Е. и др. Применение гребенчатых фильтров для обработки сигналов в шумовых РЛС со спектральной обработкой сигнала // VIII Всерос. семинар «Волновые явления в неоднородных средах». Москва. ИРЭ РАН. 2001.
  12. Fountain A.G., Jacobel R.W. Advances in ice radar studies of a temperate alpine glacier. South Cascade Glacier. Washington (USA) // Annals of Glaciology. 1997. V. 24. P. 303−308.
  13. Vasilenko E.V., Sokolov V.G. et al. A digital recording system for radioglaciology studies. New Zealand. 2002. V. 35. P. 611−618.