RU2413236C1 - Способ поиска сложных сигналов - Google Patents

Способ поиска сложных сигналов Download PDF

Info

Publication number
RU2413236C1
RU2413236C1 RU2009124999/09A RU2009124999A RU2413236C1 RU 2413236 C1 RU2413236 C1 RU 2413236C1 RU 2009124999/09 A RU2009124999/09 A RU 2009124999/09A RU 2009124999 A RU2009124999 A RU 2009124999A RU 2413236 C1 RU2413236 C1 RU 2413236C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
signals
frequency
complex
dimensional
signal
Prior art date
Application number
RU2009124999/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2009124999A (ru
Inventor
Николай Григорьевич Пархоменко (RU)
Николай Григорьевич Пархоменко
Геннадий Георгиевич Вертоградов (RU)
Геннадий Георгиевич Вертоградов
Валерий Николаевич Шевченко (RU)
Валерий Николаевич Шевченко
Original Assignee
Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственное конструкторское бюро аппаратно-программных систем "Связь" (ФГУП "ГКБ "Связь")
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственное конструкторское бюро аппаратно-программных систем "Связь" (ФГУП "ГКБ "Связь") filed Critical Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственное конструкторское бюро аппаратно-программных систем "Связь" (ФГУП "ГКБ "Связь")
Priority to RU2009124999/09A priority Critical patent/RU2413236C1/ru
Publication of RU2009124999A publication Critical patent/RU2009124999A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2413236C1 publication Critical patent/RU2413236C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано для поиска сложных сигналов. Достигаемым техническим результатом изобретения является повышение эффективности поиска широкого класса сложных сигналов с временной и энергетической скрытностью в условиях априорной неопределенности относительно их формы и параметров. Повышение эффективности поиска достигнуто за счет формирования многомерных выборочных функций распределения сигналов с замкнутой частотно-временной областью локализации, предварительно локализованных и идентифицированных как элементы сложных сигналов, и использования сформированных распределений для обнаружения и классификации основных типов сложных сигналов. 9 ил.

Description

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано для поиска передатчиков, излучающих сложные сигналы с априорно неизвестными формой и параметрами.
Решение задачи поиска непрерывно возрастающего количества и видов сложных сигналов (многочастотные сигналы со скачкообразным изменением частоты (СИЧ), одночастотные шумоподобные сигналы (ШПС), сигналы с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ) и их комбинации, например, ШПС/СИЧ и др.), обладающих временной и энергетической скрытностью и предназначенных для обеспечения работы нескольких передатчиков в одной полосе частот, является важнейшим условием обеспечения эффективности широкого парка существующих и перспективных радиосистем.
Известен способ поиска сложных сигналов [1], включающий:
1) Когерентный прием радиосигнала двумя, пространственно разнесенными приемными каналами;
2) Формирование сигнала, описывающего взаимную корреляционную функцию, зависящую от временного сдвига сигналов, принятых парой приемных каналов;
3) Выделение центральной части взаимной корреляционной функции, зависящей от временного сдвига принятых радиосигналов;
4) Преобразование выделенной центральной части в комплексную функцию взаимной спектральной плотности принятого радиосигнала;
5) Сравнение модуля комплексной функции взаимной спектральной плотности с порогом для обнаружения радиосигнала и локализации области частот, занимаемой его спектром мощности (определения ширины спектра и его положения на частотной оси);
6) Измерение угла линии фазового наклона взаимной комплексной спектральной плотности в локализованной области частот для определения азимутального направления прихода принятого радиосигнала;
7) Индикацию результатов обнаружения и пеленгования радиосигнала.
Данный способ основан на формировании одномерной функции взаимной корреляции, зависящей от временного сдвига сигналов, когерентно принимаемых двумя пространственно разнесенными каналами, и при поиске сложных сигналов обладает следующими недостатками:
- узким рабочим сектором углов поиска сигналов, ограниченным углами вблизи нормали к линии положения антенн приемных каналов;
- ограниченной чувствительностью поиска в силу наличия только двух каналов приема и невозможности разделения одновременно действующих сигналов с перекрывающимися спектрами и направлениями прихода;
- отсутствием возможности определения угла места обнаруженных сигналов, в силу наличия только двух когерентных каналов приема.
Известен более совершенный способ поиска сложных сигналов [2], принятый за прототип и заключающийся в том, что:
1) Когерентно принимают пространственно разнесенными приемными каналами сигналы, излучаемые множеством радиопередатчиков. В результате формируется ансамбль сигналов xn(t), зависящих от времени t и от номера антенны
Figure 00000001
2) Синхронно преобразуют ансамбль принятых сигналов xn(t) в комплексные цифровые сигналы xn(z), где z - номер временного отсчета сигнала;
3) Скользящим во времени преобразованием цифровых сигналов xn(z) с заданной дискретностью по времени и частоте получают комплексные спектральные плотности
Figure 00000002
сигналов каждого канала, где q - номер временного отрезка преобразования,
Figure 00000003
a
Figure 00000004
- номер частотного отсчета,
Figure 00000005
4) Из комплексных спектральных плотностей
Figure 00000006
формируют и запоминают комплексные взаимные спектральные плотности сигналов всех возможных пар каналов
Figure 00000007
где ()* означает комплексное сопряжение;
5) По комплексным взаимным спектральным плотностям определяют частотно-временные области локализации принятых сигналов;
6) Из частотно-временных областей локализации принятых сигналов получают бинарную частотно-временную матрицу (БЧВМ) локализации каждого ν-го обнаруженного сигнала;
7) Вычисляют двумерную автокорреляционную функцию (АКФ) и выборочные функции распределения длительностей (ФРД) и частотных скачков (ФРЧС) элементов БЧВМ ν-го сигнала;
8) Определяют по степени концентрации АКФ и ФРД вблизи их максимальных значений, а также по степени размытости ФРЧС по частоте наличие источника с СИЧ в составе ν-го сигнала, который предварительно идентифицируют как одиночный источник с СИЧ или входящий в состав группы источников других классов;
9) Находят по максимуму выборочной ФРД наиболее вероятное значение длительности его излучений;
10) Выделяют из БЧВМ ν-го сигнала статистически связанные элементы найденной длительности для получения БЧВМ локализации и идентификации излучений одиночного источника с СИЧ;
11) Усредняют запомненные комплексные взаимные спектральные плотности в выделенной области локализации одиночного источника сигнала с СИЧ для получения усредненного амплитудно-фазового распределения;
12) Преобразуют полученное усредненное амплитудно-фазовое распределение для получения изображения двумерного углового спектра, по которому определяют угломестные и азимутальные координаты источника сигнала с СИЧ.
Данный способ эффективно решает задачу поиска одного из классов сложных сигналов - многочастотных сигналов с СИЧ. Однако при поиске множества одновременно действующих в полосе приема сложных сигналов с различной формой и частотно-временной структурой (ШПС, ЛЧМ, ШПС/СИЧ и др.) в реальной помеховой обстановке данный способ теряет свою эффективность. Это обусловлено тем, что способ-прототип не обеспечивает обнаружение и идентификацию сложных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности (энергетически скрытные широкополосные сигналы ШПС, ЛЧМ и др.) на фоне мощных узкополосных сигналов.
Техническим результатом изобретения является повышение эффективности (вероятности обнаружения и информативности) поиска широкого класса сложных сигналов с временной и энергетической скрытностью в условиях априорной неопределенности формы и параметров сигналов.
Повышение эффективности поиска достигнуто за счет формирования многомерных выборочных функций распределения сигналов с замкнутой частотно-временной областью локализации, предварительно локализованных и идентифицированных как элементы сложных сигналов, и использования сформированных распределений для обнаружения и идентификации основных типов сложных сигналов.
Для достижения указанного технического результата предлагается способ поиска сложных сигналов, заключающийся в том, что когерентно принимают пространственно разнесенными приемными каналами сигналы, излучаемые множеством радиопередатчиков, синхронно преобразуют ансамбль принятых сигналов в комплексные цифровые сигналы, скользящим во времени преобразованием цифровых сигналов с заданной дискретностью по времени и частоте получают комплексные спектральные плотности сигналов каждого канала, запоминают спектральные плотности, из комплексных спектральных плотностей формируют и запоминают комплексные взаимные спектральные плотности (ВСП) сигналов всех возможных пар каналов, по сформированным комплексным ВСП определяют и запоминают частотно-временные области локализации принятых сигналов, согласно изобретению сигналы с замкнутой частотно-временной областью локализации идентифицируют как принятые сигналы с высокой спектральной плотностью мощности (ВПМ), исключают из запомненных комплексных ВСП частотные составляющие, занятые ВПМ сигналами, и получают модифицированные комплексные ВСП сигналов всех возможных пар каналов, по модифицированным комплексным ВСП выполняют частотно-временную локализацию и идентификацию принятых сигналов с низкой спектральной плотностью мощности (НПМ), определяют параметры локализации принятых ВПМ и НПМ сигналов по частоте, времени, азимуту и углу места, формируют трехмерную выборочную функцию распределения (ВФР) ρ(α, β, f) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту α, углу места β и частоте f в частотно-временной области приема, трехмерную ВФР ρ(α, β, f) и параметры распределенных по элементам ВФР принятых сигналов запоминают, преобразуют трехмерную ВФР ρ(α, β, f) в двухмерную ВФР ρ(α, f) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту α и частоте f, двухмерную ВФР ρ(α, f) запоминают и преобразуют в одномерную ВФР ρ(α) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту α, по сформированным ВФР обнаруживают сложные сигналы и определяют их параметры и принадлежность к одному из классов: одночастотный шумоподобный сигнал (ШПС), сигнал с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ), многочастотный сигнал со скачкообразным изменением частоты (СИЧ).
Возможен частный случай осуществления способа.
1. Обнаружение сложных сигналов и определение их параметров и принадлежности к одному из классов осуществляют путем принятия решения об обнаружении сложных сигналов и определения азимутального направления
Figure 00000008
прихода каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала по одномерной ВФР ρ(α,), где
Figure 00000009
a V - число обнаруженных сложных сигналов, определения по двухмерной ВФР ρ(α, f) элементов ВФР, соответствующих найденному азимутальному направлению
Figure 00000010
прихода каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала и фиксации частот fk(v), соответствующих найденным элементам двухмерной ВФР, определения по трехмерной ВФР ρ(α, β, f) элементов ВФР, соответствующих найденным азимутальным направлениям
Figure 00000011
и частотам
Figure 00000012
каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала, и фиксации углов места
Figure 00000013
, соответствующих найденным элементам трехмерной ВФР, а также идентификации обнаруженных сложных сигналов как ШПС сигнал, если производная времени локализации по частоте принятых сигналов, зафиксированных в найденных для ν-го сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, равна нулю, ЛЧМ сигнал, если производная изменения частоты по времени локализации принятых сигналов, зафиксированных в найденных для ν-го сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, постоянна, СИЧ сигнал, если производная изменения частоты по времени локализации принятых сигналов, зафиксированных в найденных для v-ого сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, не постоянна.
Это повышает информативность поиска сложных сигналов с временной и энергетической скрытностью в условиях априорной неопределенности относительно их формы и параметров.
Операции способа поясняются чертежами.
Фиг.1. Структурная схема устройства поиска сложных сигналов;
Фиг.2. Схема формирования спектральных плотностей;
Фиг.3. Результаты частотно-временной локализации принятых сигналов;
Фиг.4. Трехмерная выборочная функция распределения элементарных сигналов по азимуту, углу места и частоте в частотно-временной области приема;
Фиг.5. Схема формирования элементов выборочной функции распределения;
Фиг.6. Двухмерная выборочная функция распределения элементарных сигналов по азимуту и частоте;
Фиг.7. Одномерная выборочная функция распределения элементарных сигналов по азимуту;
Фиг.8. Двухмерная выборочная функция распределения элементов сигналов СИЧ и ШПС;
Фиг.9. Трехмерная выборочная функция распределения элементов сигналов СИЧ и ШПС.
Указанные преимущества, а также особенности настоящего изобретения станут понятными при рассмотрении работы устройства, в котором реализуется предложенный способ, со ссылками на прилагаемый чертеж (фиг.1).
Устройство включает последовательно соединенные антенную систему 1, N-канальный преобразователь частоты 2, N-канальный аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 3, вычислитель БПФ 4, формирователь взаимных спектральных плотностей (ВСП) 5, устройство обнаружения и локализации 6, формирователь выборочных функций распределения (ВФР) 7, устройство классификации 8 и устройство отображения 9.
Антенная система 1 содержит N антенн с номерами n=1…N, объединенных в решетку. Антенная решетка может быть произвольной пространственной конфигурации: плоской прямоугольной, плоской кольцевой или объемной, в частности, конформной.
Преобразователь частоты 2 выполнен в N-канальном варианте с общим гетеродином и с полосой пропускания каждого канала, во много раз превышающей ширину спектра одиночного сигнала передатчика. Общий гетеродин обеспечивает N-канальный когерентный прием сигналов, что является основным условием регистрации относительной разности фаз сигналов, принимаемых совокупностью антенн. Кроме этого, преобразователь 2 обеспечивает калибровку по внутреннему источнику сигнала. При этом может быть использован генератор шума, выход которого также может подключаться вместо всех антенн для периодической калибровки каналов.
Если разрядность и быстродействие N-канального АЦП достаточны для непосредственного аналого-цифрового преобразования входных сигналов, как, например, в KB диапазоне, то вместо преобразователя 2 могут использоваться частотно избирательный полосовой фильтр и усилитель. Другими словами, аналоговая часть устройства, реализующего предлагаемый способ, может быть построена по принципу прямого усиления.
Вычислитель 4 построен по многоканальной схеме, которая обеспечивает максимальное быстродействие благодаря параллельной обработке сигналов, и содержит N параллельных модулей БПФ, каждый из которых содержит БОЗУ, рассчитанное на хранение спектральных плотностей, полученных на
Figure 00000014
временных отрезках преобразования.
Формирователи 5 и 7, а также устройства 6 и 8 представляют собой многопроцессорные вычислительные устройства, что также повышает быстродействие обработки сигналов.
Работает устройство, реализующее способ поиска сложных сигналов, следующим образом.
Сигналы, излучаемые множеством радиопередатчиков, когерентно принимаются пространственно разнесенными приемными каналами. Многочастотные временные сигналы xn(t) с выхода антенной системы 1 от антенн с номерами
Figure 00000015
, входящих в решетку, поступают на входы N-канального преобразователя 2 в полосе приема, во много раз превышающей ширину спектра одиночного сигнала передатчика, и когерентно переносятся на более низкую частоту.
С помощью АЦП 3 преобразованные по частоте сигналы xn(t) синхронно преобразуются в цифровые сигналы xn(z).
В каждом из N модулей вычислителя 4 скользящим во времени преобразованием цифровых сигналов xn(z) каждого канала с заданной дискретностью по времени и частоте получаются комплексные спектральные плотности
Figure 00000006
сигнала каждого канала, где q - номер временного отрезка преобразования,
Figure 00000016
a
Figure 00000017
- номер частотного отсчета,
Figure 00000018
Получение спектральной плотности
Figure 00000006
возможно применением гребенки цифровых фильтров или, что, как правило, более эффективно с вычислительной точки зрения, алгоритма БПФ, реализующего дискретное Фурье-преобразование q-го временного отрезка сигнала каждого канала
Figure 00000019
где F{…} - оператор прямого дискретного Фурье - преобразования по времени.
Для обеспечения требуемой детальности δt скользящего получения спектральной плотности по времени q-й и (q+1)-й отрезки преобразования сигнала длительностью Tq выбираются с необходимым перекрытием (см. фиг.2). Понятно, что это обеспечивает дискретность анализа по частоте, равную δf=1/Tq.
Отметим, что работоспособность способа сохраняет и при отсутствии перекрытия смежных отрезков преобразования по времени.
В результате выполнения данных операций формируется частотно-временная матрица N-мерных векторов спектральных плотностей с элементами
Figure 00000020
Полученные в вычислителе 4 спектральные плотности поступают в формирователь 5.
В формирователе 5 из комплексных спектральных плотностей
Figure 00000021
формируются комплексные ВСП сигналов всех возможных пар каналов
Figure 00000022
где ()* означает комплексное сопряжение.
При этом в силу того, что, например,
Figure 00000023
не несет дополнительной информации по сравнению с
Figure 00000024
поскольку
Figure 00000025
формирование выполняется только для пар каналов, номера которых удовлетворяют условию n<n'
Figure 00000026
Figure 00000027
Так, если n=1, то n'=2, 3, …, а если n=2, то n'=3, 4, … и т.д.
Сформированные в формирователе 5 комплексные ВСП сигналов всех возможных пар каналов
Figure 00000028
поступают в устройство 6, где запоминаются.
Кроме этого, в устройстве 6 выполняются следующие действия:
1) по сформированным комплексным ВСП
Figure 00000029
определяются и запоминаются частотно-временные области локализации принятых сигналов;
2) сигналы с замкнутой частотно-временной областью локализации идентифицируются как принятые ВПМ сигналы;
3) исключаются из запомненных комплексных ВСП частотные составляющие, занятые ВПМ сигналами, и получаются модифицированные комплексные ВСП сигналов всех возможных пар каналов
Figure 00000030
Отметим, что режекция сигналов с высокой спектральной плотностью мощности повышает эффективность последующей локализации сигналов с низкой спектральной плотностью мощности. Это обусловлено тем, что сигналы с высокой спектральной плотностью мощности, как правило, являются мощными узкополосными помехами, существенно усложняющими различимость широкополосных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности на фоне шума.
4) по модифицированным комплексным ВСП
Figure 00000031
выполняется частотно-временная локализация и идентификация принятых НПМ сигналов.
Определение частотно-временных областей локализации принятых сигналов возможно различными способами, например, основанными на анализе угловой близости отдельных составляющих поля, то есть путем формирования взаимных коэффициентов корреляции между комплексными ВСП в частотно-временной области приема [3, 4]
Figure 00000032
где
Figure 00000033
Figure 00000034
Figure 00000035
q≠q'. После этого модули коэффициентов корреляции
Figure 00000036
сравниваются с порогом и отдельная замкнутая частотно-временная область, в которой превышен порог, фиксируется как частотно-временная область локализации
Figure 00000037
отдельного принятого сигнала. Значение порога выбирается исходя из вероятности ложной тревоги. Физически это соответствует поиску частотно-временных областей существования энергии, порождаемой одним и тем же источником, например радиопередатчиком, излучающим сигнал с фиксированного направления. Эти способы обеспечивают достаточно эффективную частотно-временную локализацию ВПМ сигналов, как правило, являющихся узкополосными, и НПМ сигналов, как правило, являющихся широкополосными.
Более эффективную частотно-временную локализацию НПМ сигналов могут обеспечить способы [5, 6]. При использовании этих способов из модифицированных комплексных ВСП
Figure 00000038
формируются комплексные двухмерные взаимные корреляционные функции, зависящие от временного и от частотного сдвига принимаемых сигналов. Полученные корреляционные функции преобразуются в комплексные функции взаимной спектральной плотности, по которым получаются пространственные, частотные и временные области локализации НПМ сигналов. Эти способы не имеют ограничений на волновое расстояние между элементами антенной решетки, что позволяет применять при фиксированном числе антенных элементов очень большие антенные базы, обеспечивая высокоэффективную частотно-временную локализацию и точные угловые измерения.
Таким образом, в результате описанных операций определяется частотно-временная область локализации каждого принятого сигнала, то есть находятся двоичные числа
Figure 00000039
отличные от нуля в полосе частот
Figure 00000040
и на временном интервале (q”-q') существования локализованного сигнала.
На фиг.3 приведен пример частотно-временной области локализации сигнала с областью локализации по частоте от
Figure 00000041
'=1 до
Figure 00000041
”=3 и по времени от q'=2 до q''=9.
5) определяются параметры локализации принятых ВПМ и НПМ сигналов по частоте, времени, азимуту и углу места.
Средняя частота fp, ширина спектра Δfp, время локализации tp и интервал локализации по времени Δtp р-го принятого сигнала определяются по следующим формулам:
Figure 00000042
Figure 00000043
Figure 00000044
и
Figure 00000045
где
Figure 00000046
, а Р - число ВПМ и НПМ сигналов. Для определения азимутального αp и угломестного βр направления прихода ВПМ и НПМ сигналов усредняются комплексные ВСП
Figure 00000047
в выделенной области локализации принятого сигнала для получения усредненного амплитудно-фазового распределения
Figure 00000048
где
Figure 00000049
N - мерный вектор с элементами
Figure 00000050
Преобразуется полученное усредненное амплитудно-фазовое распределение
Figure 00000051
в радиоизображение двумерного углового спектра, по которому определяются азимутальное αp и угломестное βp направления прихода р-го принятого сигнала. Формирование изображения двумерного углового спектра и определение угломестных и азимутальных координат р-го сигнала осуществляется известными способами, например, описанными в [3, 4].
Полученные в устройстве 6 оценки времени локализации tp, средневзвешенной частоты fp, ширины спектра δfp, азимутального αp и угломестного βp направлений прихода принятых ВПМ и НПМ сигналов поступают в формирователь 7, устройство 8 и устройство 9.
В формирователе 7 выполняются следующие действия:
1) формируется трехмерная ВФР ρ(α, β, f) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту α, углу места β и частоте f в частотно-временной области приема (см. фиг.4).
В качестве события, используемого при формировании трехмерной ВФР ρ(α, β, f), выбирается событие, заключающееся в попадании последовательно во времени получаемых оценок азимута αp, угла места βр и частоты fp, принятых ВПМ и НПМ сигналов в трехмерный элемент объема
Figure 00000052
где
Figure 00000053
- номер элемента (ячейки) ВФР по азимуту,
Figure 00000054
- номер элемента ВФР по углу места,
Figure 00000055
- номер элемента ВФР по частоте, а [Δα; Δβ; Δf] - размер элементов объема по азимуту, углу места и частоте соответственно.
При этом пространство наблюдения по частоте разбивается на взаимно не перекрывающиеся ячейки (см. фиг.5), а выборочная функция распределения принятых сигналов по частоте характеризуется сигналами, попавшими в отдельные ячейки. Отметим, что, если ширина спектра локализованного сигнала не превышает ширину ячейки, параметры локализованного сигнала фиксируются в ячейке без изменения. Если ширина спектра локализованного сигнала превышает ширину ячейки, то он разделяется на несколько эквивалентных, смежных по частоте сигналов, частота и ширина спектра которых определяется частотой и шириной соответствующей ячейки (см. фиг.5).
Размер элемента (ячейки) ВФР определяется исходя из требуемой разрешающей способности.
Так, например, для KB диапазона типично следующее соотношение между дискретностью анализа по частоте, равной δf=100 Гц, и размером элемента (ячейки) ВФР по частоте, равном 3000 Гц. При этом размер ячеек по азимуту и углу места выбирается, например, равным соответственно 5 и 10 градусов.
В общем случае при поиске на заданном временном интервале и в заданной полосе частот (в заданной частотно-временной области приема) в трехмерный элемент объема [αii+Δα; βjj+Δβ; fk,fk+Δf] может попасть различное число оценок вектора параметров одного сигнала в зависимости от его типа. Так, если сигнал постоянно действующий, то есть излучается на фиксированной частоте на всем временном интервале приема и отношение сигнал/шум достаточно велико, то в трехмерный элемент объема попадет максимальное число оценок вектора параметров, определяемое темпом их измерения. Если же в полосе приема присутствует прерывистый сигнал, например, сигнал СИЧ, то число оценок вектора параметров, попадающее в трехмерный элемент объема, уменьшается пропорционально числу частотных скачков сигнала (см. фиг.4).
Полученная трехмерная ВФР ρ(α, β, f) совместно с параметрами распределенных по элементам ВФР принятых сигналов поступает в устройство 8, где запоминается;
2) трехмерная ВФР ρ(α, β, f) преобразуется в двухмерную ВФР ρ(α, f) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту и частоте (см. фиг.6);
Из фиг.6 следует, что в качестве события, используемого при формировании двухмерной ВФР ρ(α, f), выбрано событие, заключающееся в попадании оценок вектора параметров принятых сигналов в двухмерный элемент объема [αii+Δα; fk,fk+Δf].
Преобразование трехмерной ВФР ρ(α, β, f) в двухмерную ВФР ρ(α, f) осуществляется суммированием по углу места β оценок параметров принятых сигналов соответствующих трехмерных элементов объема трехмерной ВФР ρ(α, β, f).
Так, из трехмерной ВФР ρ(α, β, f) (см. фиг.4) следует, что на одной из максимальных частот полосы приема оценки вектора параметров элементарных сигналов, принадлежащих сигналу СИЧ, вследствие разброса по углу места Р распределены в двух трехмерных элементах объема. На двухмерной ВФР ρ(α, f) (фиг.6) этой частоте соответствует одна ячейка, уровень которой равен сумме оценок вектора параметров элементарных сигналов, принадлежащих двум трехмерным элементам объема трехмерной ВФР ρ(α, β, f) (фиг.4).
Кроме того, из сравнения фиг.4 и 6 следует, что множество оценок вектора параметров узкополосного сигнала, занимающие один трехмерный элемент объема на фиг.4, дают максимальное значение двухмерной ВФР ρ(α, f), сконцентрированное в одной ячейке на азимутально-частотной плоскости. В то же время оценки вектора параметров сигналов СИЧ и ШПС формируют менее интенсивные значения двухмерной ВФР ρ(α, f), распределенные на азимутально-частотной плоскости в соответствии с особенностями частотно-временной структуры этих сигналов. При этом значения двухмерной ВФР ρ(α, f), соответствующие сигналу ШПС, превосходят по уровню значения двухмерной ВФР ρ(α, f), соответствующие сигналу СИЧ.
Полученная двухмерная ВФР ρ(α, f) поступает в устройство 8, где также запоминается.
3) двухмерная ВФР ρ(α, f) преобразуется в одномерную ВФР ρ(α) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту (см. фиг.7).
Преобразование двухмерной ВФР ρ(α, f) в одномерную ВФР ρ(α) осуществляется следующим образом:
- сравнением двухмерной ВФР ρ(α, f) с порогом формируется бинарная (1 - соответствует превышению порога, 0 - в противном случае) азимутально-частотная матрица. Бинарную азимутально-частотную матрицу можно рассматривать как проекцию двухмерной ВФР ρ(α, f) на азимутально-частотную плоскость;
- суммированием элементов бинарной азимутально-частотной матрицы по частоте f формируется одномерная ВФР ρ(α).
Полученная одномерная ВФР ρ(α) также поступает в устройство 8. Отметим, что данные операции являются ключевыми для последующей классификации сложных сигналов.
В устройстве 8 по полученным ВФР обнаруживаются сложные сигналы и определяется их принадлежность к одному из классов:
- одночастотный шумоподобный сигнал (ШПС);
- сигнал с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ);
- многочастотный сигнал со скачкообразным изменением
частоты (СИЧ).
При этом для повышения информативности поиска сложных сигналов с временной и энергетической скрытностью в условиях априорной неопределенности относительно их формы и параметров обнаружения сложных сигналов и определение их параметров и принадлежности к одному из классов в устройстве 8 выполняются следующие действия:
1) по одномерной ВФР ρ(α) принимаются решения об обнаружении сложных сигналов и определяются азимутальные направления
Figure 00000010
прихода каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала.
Для этого одномерная ВФР ρ(α) сравнивается с порогом. По превысившим порог максимумам одномерной ВФР ρ(α) принимаются решения об обнаружении сложных сигналов и определяются азимутальные направления αi(v) прихода ν-ых обнаруженных сложных сигналов, где
Figure 00000056
а V - число обнаруженных сложных сигналов.
В примере, представленном на фиг.7, из трех сигналов, присутствующих в частотно-временной области приема, обнаружены два сложных сигнала, приходящие с азимутальных направлений
Figure 00000057
и
Figure 00000058
Отметим, что максимумы одномерной ВФР ρ(α), не превысившие порог, соответствуют направлениям прихода простых сигналов. В примере, представленном на фиг.7, азимутальное направление
Figure 00000059
является направлением прихода простого (узкополосного) сигнала;
2) по двухмерной ВФР ρ(α, f) определяются элементы ВФР, соответствующие найденному азимутальному направлению
Figure 00000010
прихода каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала, и фиксируются частоты, соответствующие найденным элементам двухмерной ВФР.
Элементы ν-го обнаруженного сложного сигнала могут быть определены различными способами. Например, путем формирования азимутального строба с центром, равным найденному азимутальному направлению
Figure 00000010
прихода ν-го обнаруженного сложного сигнала и выбора элементов ВФР, попадающих в этот строб. Ширина строба выбирается исходя из заданной вероятности пропуска сложного сигнала.
На фиг.8 представлен пример определения элементов сигнала СИЧ с использованием строба, центр которого совпадают с азимутальным направлением αj(2) его прихода. При этом выделены четыре элемента объема, соответствующих сигналу СИЧ, обнаруженному на направлении
Figure 00000060
и частотах
Figure 00000061
Figure 00000062
Figure 00000063
Figure 00000064
3) по трехмерной ВФР ρ(α, β, f) определяются элементы ВФР, соответствующие найденным азимутальным направления
Figure 00000010
и частотам
Figure 00000065
каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала, и фиксируются углы места
Figure 00000013
, соответствующие найденным элементам трехмерной ВФР.
На фиг.9 представлен пример определения угла места
Figure 00000066
элементов трехмерной ВФР, соответствующих сигналу СИЧ, и угла места
Figure 00000067
элементов трехмерной ВФР, соответствующих сигналу сигнала ШПС.
Понятно, что, если найдены элементы трехмерной ВФР, соответствующие ν-му обнаруженному сложному сигналу (например, элементы ВФР под номером 2, соответствующие сигналу СИЧ, см. фиг.9), то могут быть определены хранящиеся в этих элементах р-ые принятые ВПМ или НПМ сигналы, являющиеся элементами этого сложного сигнала (см. элементы ВФР под номером 2 на фиг.4);
4) обнаруженные сложные сигналы идентифицируются как:
а) ШПС сигнал, если производная времени локализации по частоте принятых сигналов, зафиксированных в найденных для сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, равна нулю, то есть
Figure 00000068
При этом используется основной признак ШПС сигнала - одновременное наличие энергии на множестве смежных частот, характерное для широкополосного сигнала, формируемого путем модуляции несущей частоты цифровой кодовой последовательностью с частотой следования символов, во много раз превосходящей ширину полосы информационного сигнала [3, стр.10].
б) ЛЧМ сигнал, если производная изменения частоты по времени локализации принятых сигналов, зафиксированных в найденных для сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, постоянна, то есть
Figure 00000069
При этом используется основной признак ЛЧМ сигнала - линейное изменение частоты сигнала во времени, характерное для широкополосного сигнала [3, стр.10], формируемого путем линейной частотной модуляции импульсов, в результате которой частота несущей изменяется в широкой полосе частот за время, равное длительности импульса.
в) СИЧ сигнал, если производная изменения частоты по времени локализации принятых сигналов, зафиксированных в найденных для сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, не постоянна, то есть
Figure 00000070
При этом реализуется основной признак сигнала с СИЧ - псевдослучайное распределение излучаемой мощности в заданной частотно-временной области, характерное для широкополосного сигнала, формируемого путем модуляции несущей частоты цифровой кодовой последовательностью с частотой следования символов, во много раз превосходящей ширину полосы информационного сигнала [3, стр.10].
Кроме этого, в устройстве 8 определяется и фиксируется ряд дополнительных параметров идентифицированных сложных сигналов:
1) Ширина спектра ШПС сигнала находится по следующей формуле
Figure 00000071
2) Скорость изменения частоты ЛЧМ сигнала
Figure 00000072
и время его старта
Figure 00000073
где
Figure 00000074
- среднее значение скорости изменения частоты ЛЧМ сигнала. Кроме этого, находится среднее значение времени старта ЛЧМ сигнала
Figure 00000075
3) Ширины спектра СИЧ сигнала и средняя длительность его излучений определяются по формулам
Figure 00000076
и
Figure 00000077
В устройстве 9 индицируются результаты поиска ШПС, ЛЧМ, СИЧ сигналов.
Отметим, что устройство, включающее антенную систему, N-канальный преобразователь частоты, N-канальный аналого-цифровой преобразователь, вычислитель БПФ, формирователь взаимных спектральных плотностей, устройство обнаружения и локализации, формирователь выборочных функций распределения, устройство классификации и устройство отображения обеспечивает поиск широкого класса сложных сигналов и является достаточно гибким в части требований к быстродействию и объему необходимой памяти.
Это достигнуто благодаря тому, что предложенный способ, в отличие от прототипа, обеспечивает работоспособность поиска при непрерывном (требующем высокого быстродействия и больших объемов памяти) и прерывистом (допускающем существенное снижение требований к быстродействию и объему памяти) во времени преобразовании входных сигналов.
Кроме того, из приведенного описания следует, что данный способ
приближает вероятность обнаружения сложных сигналов с энергетической скрытностью к потенциально достижимой, так как использует особенности текущей загрузки полосы приема для повышения качества обнаружения и локализации сложных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности на фоне помех с высокой спектральной плотностью мощности,
повышает информативность поиска сложных сигналов с временной и энергетической скрытностью, так как расширяет класс обнаруживаемых и идентифицируемых сложных сигналов, включая ШПС, ЛЧМ, СИЧ сигналы и их комбинации,
что в совокупности повышает эффективность поиска широкого класса сложных сигналов с временной и энергетической скрытностью в условиях априорной неопределенности относительно их формы и параметров.
Таким образом, за счет формирования многомерных выборочных функций распределения сигналов с замкнутой частотно-временной областью локализации, предварительно локализованных и идентифицированных как элементы сложных сигналов, и использования сформированных распределений для обнаружения и классификации основных типов сложных сигналов удается решить поставленную задачу с достижением технического результата.
ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ
1. US патент 5955993, кл. G01S 3/02, 1999 г.
2. RU патент 2285936, кл. G01S 5/04, 2006 г.
3. RU патент 2190236, кл. G01S 5/04, 2006 г.
4. RU патент 2286583, кл. G01S 5/04, 2006 г.
5. RU патент 2319976, кл. G01S 5/04, 2008 г.
6. US патент 5874916, кл. G01S 3/16, 1999 г.

Claims (1)

  1. Способ поиска сложных сигналов, заключающийся в том, что когерентно принимают пространственно разнесенными приемными каналами сигналы, излучаемые множеством радиопередатчиков, синхронно преобразуют ансамбль принятых сигналов в комплексные цифровые сигналы, скользящим во времени преобразованием цифровых сигналов с заданной дискретностью по времени и частоте получают комплексные спектральные плотности сигналов каждого канала, запоминают спектральные плотности, из комплексных спектральных плотностей формируют и запоминают комплексные взаимные спектральные плотности (ВСП) сигналов всех возможных пар каналов, по сформированным комплексным ВСП определяют и запоминают частотно-временные области локализации принятых сигналов, отличающийся тем, что сигналы с замкнутой частотно-временной областью локализации идентифицируют как принятые сигналы с высокой спектральной плотностью мощности (ВПМ), исключают из запомненных комплексных ВСП частотные составляющие, занятые ВПМ сигналами, и получают модифицированные комплексные ВСП сигналов всех возможных пар каналов, по модифицированным комплексным ВСП выполняют частотно-временную локализацию и идентификацию принятых сигналов с низкой спектральной плотностью мощности (НПМ), определяют параметры локализации принятых ВПМ и НПМ сигналов по частоте, времени, азимуту и углу места, формируют трехмерную выборочную функцию распределения (ВФР) ρ(α, β, f) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту α, углу места β и частоте f в частотно-временной области приема, трехмерную ВФР ρ(α, β, f) и параметры распределенных по элементам ВФР принятых сигналов запоминают, преобразуют трехмерную ВФР ρ(α, β, f) в двухмерную ВФР ρ(α, f) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту α и частоте f, двухмерную ВФР ρ(α, f) запоминают и преобразуют в одномерную ВФР ρ(α) принятых ВПМ и НПМ сигналов по азимуту α, по сформированным ВФР обнаруживают сложные сигналы и определяют их параметры и принадлежность к одному из классов: одночастотный шумоподобный сигнал (ШПС), сигнал с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ), многочастотный сигнал со скачкообразным изменением частоты (СИЧ), при этом обнаружение сложных сигналов и определение их параметров и принадлежности к одному из классов осуществляют путем принятия решения об обнаружении сложных сигналов и определения азимутального направления
    Figure 00000010
    прихода каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала по одномерной ВФР ρ(α), где
    Figure 00000009
    а V - число обнаруженных сложных сигналов, определения по двухмерной ВФР ρ(α, f) элементов ВФР, соответствующих найденному азимутальному направлению
    Figure 00000010
    прихода каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала и фиксации частот
    Figure 00000078
    соответствующих найденным элементам двухмерной ВФР, определения по трехмерной ВФР ρ(α, β, f) элементов ВФР, соответствующих найденным азимутальным направления
    Figure 00000010
    и частотам
    Figure 00000065
    каждого ν-го обнаруженного сложного сигнала, и фиксации углов места
    Figure 00000079
    соответствующих найденным элементам трехмерной ВФР, а также идентификации обнаруженных сложных сигналов как ШПС сигнал, если производная времени локализации по частоте принятых сигналов, зафиксированных в найденных для ν-го сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, равна нулю, ЛЧМ сигнал, если производная изменения частоты по времени локализации принятых сигналов, зафиксированных в найденных для ν-го сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, постоянна, СИЧ сигнал, если производная изменения частоты по времени локализации принятых сигналов, зафиксированных в найденных для ν-го сложного сигнала элементах трехмерной ВФР, не постоянна.
RU2009124999/09A 2009-06-29 2009-06-29 Способ поиска сложных сигналов RU2413236C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009124999/09A RU2413236C1 (ru) 2009-06-29 2009-06-29 Способ поиска сложных сигналов

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009124999/09A RU2413236C1 (ru) 2009-06-29 2009-06-29 Способ поиска сложных сигналов

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2009124999A RU2009124999A (ru) 2011-01-10
RU2413236C1 true RU2413236C1 (ru) 2011-02-27

Family

ID=44054223

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009124999/09A RU2413236C1 (ru) 2009-06-29 2009-06-29 Способ поиска сложных сигналов

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2413236C1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2466416C1 (ru) * 2011-05-06 2012-11-10 Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" Способ измерения отношения сигнал-помеха
RU2504798C1 (ru) * 2012-10-02 2014-01-20 Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" Способ спектральной обработки дополнительных сигналов
RU2605691C1 (ru) * 2016-03-15 2016-12-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Центральный научно-исследовательский институт Войск воздушно-космической обороны Минобороны России (ФГБУ "ЦНИИ ВВКО Минобороны России") Способ поиска источников излучений сложных сигналов

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2531387C2 (ru) * 2013-02-05 2014-10-20 Открытое акционерное общество "Омский научно-исследовательский институт приборостроения" (ОАО "ОНИИП") Способ обнаружения сигналов с линейной частотной модуляцией

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2466416C1 (ru) * 2011-05-06 2012-11-10 Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" Способ измерения отношения сигнал-помеха
RU2504798C1 (ru) * 2012-10-02 2014-01-20 Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" Способ спектральной обработки дополнительных сигналов
RU2605691C1 (ru) * 2016-03-15 2016-12-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Центральный научно-исследовательский институт Войск воздушно-космической обороны Минобороны России (ФГБУ "ЦНИИ ВВКО Минобороны России") Способ поиска источников излучений сложных сигналов

Also Published As

Publication number Publication date
RU2009124999A (ru) 2011-01-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Dokhanchi et al. A mmWave automotive joint radar-communications system
Vaidyanathan et al. Sparse sensing with coprime arrays
US10649080B2 (en) Passive non-linear synthetic aperture radar and method thereof
US5990834A (en) Radar angle determination with music direction finding
US10707975B2 (en) Use of coherent signal dispersion for signal source association
RU2413236C1 (ru) Способ поиска сложных сигналов
Das Real-valued sparse Bayesian learning for off-grid direction-of-arrival (DOA) estimation in ocean acoustics
US20200025855A1 (en) Method and apparatus for providing a passive transmitter based synthetic aperture radar
RU2524401C1 (ru) Способ обнаружения и пространственной локализации подвижных объектов
RU2286583C1 (ru) Способ обнаружения и локализации сложных сигналов
RU2571950C1 (ru) Способ радиомониторинга радиомолчащих объектов
RU2529483C1 (ru) Способ скрытной радиолокации подвижных объектов
RU2528391C1 (ru) Способ поиска малозаметных подвижных объектов
Dubrovinskaya et al. Underwater direction of arrival estimation using wideband arrays of opportunity
RU2285936C2 (ru) Способ обнаружения источников радиоизлучений со скачкообразным изменением частоты
RU2309423C2 (ru) Способ обнаружения и пеленгования объектов по излучениям их передатчиков
RU119126U1 (ru) Устройство повышения углового разрешения амплитудной суммарно-разностной моноимпульсной системы
Khodjet-Kesba Automatic target classification based on radar backscattered ultra wide band signals
RU2316018C1 (ru) Способ обнаружения сложных сигналов
RU2316015C1 (ru) Способ компьютерно-интерферометрической локализации сложных сигналов
RU2319976C1 (ru) Способ поиска передатчиков сложных сигналов
Xu et al. Through-wall human motion recognition using random code radar sensor with multi-domain feature fusion
RU2158002C1 (ru) Способ радиоконтроля
RU2697937C1 (ru) Гидролокационный способ обнаружения объекта и измерения его параметров
Wasserzier et al. Advanced range-Doppler processing in noise radar

Legal Events

Date Code Title Description
PC43 Official registration of the transfer of the exclusive right without contract for inventions

Effective date: 20130506

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190630