RU2439611C1

RU2439611C1 - Radar station with pulse-by-pulse carrier frequency tuning, neural network recognition of objects and inverse antenna aperture synthesis

Info

Publication number: RU2439611C1
Application number: RU2011108906/07A
Authority: RU
Inventors: Дмитрий Геннадьевич Митрофанов (RU); Дмитрий Геннадьевич Митрофанов
Original assignee: Дмитрий Геннадьевич Митрофанов
Priority date: 2011-03-09
Filing date: 2011-03-09
Publication date: 2012-01-10

Abstract

FIELD: physics.

SUBSTANCE: disclosed device includes a storage buffer, an inverse fast Fourier transform unit, a normalisation unit, random access memory, a first neural network classifier, a first digital switch and L second neural classifiers, where L is the number of recognised classes of aerial objects, a unit for generating a redundant data matrix, a correlation analysis unit, a unit for generating a multi-frequency synthesised scattering matrix, an inverse fast Fourier transform unit, a phase distortion compensation unit, a zero extension unit, a direct fast Fourier transform unit, an image forming unit, a feature generating unit, a second digital switch and L third neural network classifiers, each having Z outputs on the number of recognised types of objects within one class, connected in a defined way with each other and the rest of the components of the device.

EFFECT: enabling radar recognition of classes and types of aerial objects within one of the classes at any range to the object.

2 dwg

Description

Изобретение относится к радиолокационной технике и устройствам распознавания объектов и предназначено для определения классов и типов воздушных объектов по дальностным портретам и двумерным радиолокационным изображениям с помощью нейросетевого подхода.The invention relates to radar technology and object recognition devices and is intended to determine the classes and types of aerial objects from long-range portraits and two-dimensional radar images using a neural network approach.

Известна радиолокационная станция (РЛС) с инверсным радиолокационным синтезированием апертуры (ИРСА), используемая в Тихоокеанском ракетном испытательном центре США, алгоритм обработки сигналов в которой разработан специально для получения двумерных радиолокационных изображений (РЛИ) объектов [1]. В состав указанной РЛС входят задающий генератор (на диоде Ганна), делитель мощности (четырехплечий), генератор пилообразного напряжения, линия задержки, передающая антенна, первый и второй смесители, усилитель высокой (зондирующей) частоты, приемная антенна, фильтр высоких частот, частотный дискриминатор, усилитель промежуточной частоты, фильтр подавления неоднозначности, аналого-цифровой преобразователь (АЦП), цифровой магнитофон, анализатор быстрого преобразования Фурье (реального масштаба времени), вычислитель, пульт управления магнитофоном, графопостроитель, декодирующее устройство углового положения, установка для вращения цели. При этом задающий генератор соединен своим входом с выходом генератора пилообразного напряжения, а выходом - со входом делителя мощности, первый выход которого подключен к передающей антенне, второй - к первому входу первого смесителя, третий - ко входу линии задержки, четвертый - ко второму входу второго смесителя, первый вход которого соединен с выходом линии задержки, а выход - со входом частотного дискриминатора, выход которого соединен со входом генератора пилообразного напряжения. Выход приемной антенны подключен ко входу усилителя высокой частоты, выход которого соединен со вторым входом первого смесителя, выход которого подключен ко входу фильтра высоких частот, выход которого соединен со входом усилителя промежуточной частоты, выход которого соединен одновременно со входом фильтра подавления неоднозначности и входом анализатора быстрого преобразования Фурье (БПФ), выход которого подключен ко входу вычислителя, выход которого соединен со входом графопостроителя. Кроме того, выход фильтра подавления неоднозначности соединен со входом АЦП, выход которого соединен со входом цифрового магнитофона, а установка для вращения объекта механически связана с декодирующим устройством углового положения, электрический сигнал с выхода которого подается на первый вход пульта управления магнитофоном, на второй и третий входы которого подаются соответственно сигналы установки длительности записи и установки интервалов углов.Known radar station (radar) with inverse radar synthesizing aperture (IRSA), used in the Pacific Rocket Test Center in the United States, the signal processing algorithm in which is specially designed to obtain two-dimensional radar images (radar) of objects [1]. The specified radar includes a master oscillator (on the Gunn diode), a power divider (four shoulders), a sawtooth voltage generator, a delay line, a transmitting antenna, first and second mixers, a high-frequency (probe) frequency amplifier, a receiving antenna, a high-pass filter, and a frequency discriminator , intermediate frequency amplifier, disambiguation filter, analog-to-digital converter (ADC), digital tape recorder, fast Fourier transform analyzer (real-time), calculator, control panel mag itofonom, plotter, decoder angular position, apparatus for rotation purposes. In this case, the master oscillator is connected by its input to the output of the sawtooth voltage generator, and the output is connected to the input of the power divider, the first output of which is connected to the transmitting antenna, the second to the first input of the first mixer, the third to the input of the delay line, the fourth to the second input of the second mixer, the first input of which is connected to the output of the delay line, and the output to the input of the frequency discriminator, the output of which is connected to the input of the sawtooth generator. The output of the receiving antenna is connected to the input of the high-frequency amplifier, the output of which is connected to the second input of the first mixer, the output of which is connected to the input of the high-pass filter, the output of which is connected to the input of the intermediate-frequency amplifier, the output of which is connected simultaneously with the input of the ambiguity suppression filter and the input of the fast analyzer Fourier transform (FFT), the output of which is connected to the input of the computer, the output of which is connected to the input of the plotter. In addition, the output of the ambiguity suppression filter is connected to the ADC input, the output of which is connected to the input of the digital tape recorder, and the installation for rotating the object is mechanically connected to the angular position decoding device, the electric signal from the output of which is fed to the first input of the tape recorder control panel, to the second and third the inputs of which are respectively set signals for recording duration and setting intervals of angles.

Недостатком указанной РЛС с ИРСА является то, что в ней используются сложные частотно-модулированные (с полосой до 3 ГГц) импульсные сигналы (позволяющие достичь разрешающей способности по дальности до 5 см), что приводит к усложнению электронной аппаратуры обработки радиолокационной информации, росту ее стоимости, габаритов и т.д. Использование формируемых данной РЛС с ИРСА радиолокационных изображений в алгоритмах автоматического радиолокационного распознавания (РЛР) объектов на средних и малых дальностях невозможно, так как двумерное РЛИ воздушного объекта (ВО) в данной РЛС можно получить на графопостроителе только через 15 с, что недопустимо в условиях динамически меняющейся радиолокационной обстановки. А распознавание ВО по дальностным портретам [2, 3], что могло бы сократить время принятия решения, в данной РЛС не предусмотрено.The disadvantage of this radar with IRSA is that it uses complex frequency-modulated (with a band up to 3 GHz) pulsed signals (allowing to achieve a resolution in range of up to 5 cm), which complicates the electronic equipment for processing radar information, increasing its cost , dimensions, etc. The use of radar images generated by this radar with IRSA in algorithms for automatic radar recognition (RLR) of objects at medium and short ranges is impossible, since two-dimensional radar data of an airborne object (AR) in this radar can be obtained on the plotter only after 15 seconds, which is unacceptable under dynamic conditions changing radar environment. A recognition of VO by long-range portraits [2, 3], which could reduce the decision-making time, is not provided in this radar.

Известна радиолокационная станция с инверсным синтезированием апертуры и перестройкой частоты, включающая первый потенциометрический датчик (ИД), соединенный своим выходом со входом 1-го АЦП, соединенного своим выходом с третьим входом блока расчета параметров движения цели (БРПДЦ), второй вход которого соединен с выходом второго АЦП, соединенного своим входом с выходом второго ПД, вход которого связан с выходом азимутального привода и вторым входом антенны, первый вход которой связан со входом первого ПД и выходом угломестного привода, вход которого соединен с выходом первого усилителя мощности (УМ), соединенного своим входом с выходом первого фазового детектора (ФД), первый вход которого соединен с выходом блока элементов линейной части приемника разностного угломестного канала (БЭЛЧПРУК), первый вход которого соединен с первым выходом моноимпульсного облучателя (МИО), первый вход-выход которого соединен с вход-выходом антенны, второй выход - с первым входом блока элементов линейной части приемника разностного азимутального канала (БЭЛЧПРАК), а второй вход-выход - с вход-выходом антенного переключателя (АП), соединенного своим выходом со вторым входом блока элементов линейной части приемника суммарного канала (БЭЛЧПСК), первый вход которого соединен со вторым входом БЭЛЧПРУК, вторым входом БЭЛЧПРАК и первым выходом первого ключа, соединенного первым входом с выходом задающего генератора (ЗГ), вторым выходом - с первым входом смесителя, а вторым входом - со вторым выходом схемы управления (СУ), первый выход которой соединен со входом синтезатора частоты на поверхностных акустических волнах (СЧПАВ), четвертый выход - с первым входом системы измерения дальности (СИД), а третий выход - с третьим входом цифрового устройства получения регулируемой задержки (ЦУПРЗ), второй вход которого связан с выходом пульта управления оператора, первый вход - с первым выходом БРПДЦ, а выход - со вторым входом второго ключа и вторым входом третьего ключа, первый вход которого соединен с выходом третьего ФД, а выход - со входом пятого АЦП, соединенного своим выходом с первым входом блока компенсации поступательного движения (БКПД), второй вход которого связан со вторым выходом БРПДЦ, а выход - со вторым входом блока двумерного быстрого преобразования Фурье (БДБПФ), выход которого соединен со входом блока радиолокационного распознавания (БРЛР) и вторым входом блока отображения радиолокационного изображения (БОРЛИ), а первый вход - с выходом четвертого АЦП, вход которого связан с выходом второго ключа, первый вход которого соединен со вторым входом СИД, выход которой соединен со входом третьего АЦП, выход которого связан с первым входом БРПДЦ, первый вход второго ключа соединен также с выходом амплитудного детектора (АД), вход которого связан с первым входом третьего ФД, с выходом БЭЛЧПСК, вторым входом первого ФД и вторым входом второго ФД, первый вход которого соединен с выходом БЭЛЧПРАК, а выход - со входом второго УМ, соединенного своим выходом со входом азимутального привода, выход СЧПАВ связан со вторым входом третьего ФД и вторым входом смесителя, первый вход которого связан со вторым выходом первого ключа, а выход - со входом когерентного передатчика, соединенного своим выходом с входом АП, причем выход БРЛР соединен с первым входом БОРЛИ [4].A known radar station with inverse synthesis of the aperture and frequency tuning, including the first potentiometric sensor (ID), connected by its output to the input of the 1st ADC, connected by its output to the third input of the unit for calculating the target motion parameters (BRPDC), the second input of which is connected to the output the second ADC connected by its input to the output of the second PD, the input of which is connected to the output of the azimuthal drive and the second input of the antenna, the first input of which is connected to the input of the first PD and the output of the elevated drive, the input of which is connected to the output of the first power amplifier (UM), connected by its input to the output of the first phase detector (PD), the first input of which is connected to the output of the block of elements of the linear part of the receiver of the differential angle channel (BELCHPRUK), the first input of which is connected to the first output of the monopulse irradiator (MIO), the first input-output of which is connected to the input-output of the antenna, the second output - with the first input of the block of elements of the linear part of the receiver of the differential azimuth channel (BELCHPRAK), and the second input-output - with the input - the output of the antenna switch (AP), connected by its output to the second input of the block of elements of the linear part of the receiver of the total channel (BELCHPSK), the first input of which is connected to the second input of BELCHPRUK, the second input of BELCHPRAK and the first output of the first key connected by the first input to the output of the master oscillator (ЗГ), the second output - with the first input of the mixer, and the second input - with the second output of the control circuit (CS), the first output of which is connected to the input of the frequency synthesizer on surface acoustic waves (SCPAV), fourth the first output is with the first input of the ranging system (LED), and the third output is with the third input of the digital variable delay device (DLC), the second input of which is connected to the output of the operator’s control panel, the first input is with the first output of the BRPC, and the output is with the second input of the second key and the second input of the third key, the first input of which is connected to the output of the third PD, and the output - with the input of the fifth ADC, connected by its output to the first input of the translational compensation unit (BKPD), the second input of which is connected to the second BRPDC output, and the output with the second input of the two-dimensional fast Fourier transform block (BFBF), the output of which is connected to the input of the radar recognition unit (BRLR) and the second input of the radar image display unit (BORLE), and the first input is with the output of the fourth ADC, the input which is connected to the output of the second key, the first input of which is connected to the second input of the LED, the output of which is connected to the input of the third ADC, the output of which is connected to the first input of the BRPC, the first input of the second key is also connected to the output of the amplitude a detector (HELL), the input of which is connected to the first input of the third PD, with the BELCHPSK output, the second input of the first PD and the second input of the second PD, the first input of which is connected to the BELCHPRAC output, and the output - with the input of the second PA connected with its output with the azimuthal input the drive, the output of the NAV is connected to the second input of the third PD and the second input of the mixer, the first input of which is connected to the second output of the first key, and the output is connected to the input of a coherent transmitter connected by its output to the input of the AP, and the output of the radar detector is connected to the first input of the BORL [4].

Данная РЛС способна формировать двумерные РЛИ воздушных объектов и классифицировать их по правилу сравнения с эталонами [5, 6] в блоке РЛР. Воздушный объект относится к одному из определенных классов в соответствии с заранее установленным алфавитом путем сравнения полученной матрицы на выходе БДБПФ с набором эталонов. Один из возможных вариантов построения данного блока показан в [6].This radar is capable of forming two-dimensional radar images of airborne objects and classifying them according to the rule of comparison with standards [5, 6] in the radar block. An air object refers to one of certain classes in accordance with a predetermined alphabet by comparing the resulting matrix at the output of the BDBF with a set of standards. One of the possible options for constructing this block is shown in [6].

Однако для проведения такого радиолокационного распознавания (иными словами классификации) необходимо иметь очень большое число эталонов матриц по числу возможных ракурсов локации и типов ВО. При числе типов в алфавите более 10 вероятность распознавания воздушных объектов существенно снижается, а использование правила обобщенного голосования с использованием гистограмм признаков позволяет разделить ВО только на классы, отличающиеся, к примеру, размерами или поведением. Если в интересах экономии времени на формирование признака проводить построение дальностного портрета объекта (как одномерного РЛИ), то вероятность распознавания ВО становится еще ниже. А число распознаваемых типов ВО может быть любым, в т.ч. более 10. С учетом этого перспективные системы радиолокационного распознавания ориентируют в настоящее время на нейросетевые методы. Однако традиционное построение нейросетевых идентификаторов при достижении алфавитом объектов даже 20 единиц требует значительного увеличения числа слоев или количества нейронов в слоях искусственной нейронной сети (ИНС). Это, в свою очередь, предъявляет трудновыполнимые в настоящее время требования к нейрочипам и вызывает увеличение времени на обучение ИНС. Математическое моделирование показывает, что вероятность нейросетевой идентификации ВО при расширении алфавита также снижается.However, to carry out such radar recognition (in other words, classification), it is necessary to have a very large number of matrix standards in terms of the number of possible location views and VO types. With the number of types in the alphabet more than 10, the probability of recognition of airborne objects is significantly reduced, and the use of the generalized voting rule with the use of histograms of signs allows you to divide VOs only into classes that differ, for example, in size or behavior. If, in the interest of saving time on the formation of a feature, a long-range portrait of an object is constructed (as a one-dimensional radar image), then the probability of recognizing a VO becomes even lower. And the number of recognized types of HE can be any, including more than 10. With this in mind, promising radar recognition systems currently focus on neural network methods. However, the traditional construction of neural network identifiers when the alphabet reaches even 20 units requires a significant increase in the number of layers or the number of neurons in the layers of an artificial neural network (ANN). This, in turn, makes presently difficult requirements for neurochips and causes an increase in training time for ANNs. Mathematical modeling shows that the probability of neural network identification of VO with the expansion of the alphabet also decreases.

Кроме того, РЛС [4] не может правильно обрабатывать сигналы с поимпульсной перестройкой несущей частоты, отраженные от ВО, если дальность до ВО превышает однозначно измеряемую дальность, определяемую периодом повторения РЛС. Для формирования дальностных портретов или двумерных РЛИ импульсные сигналы с поимпульсной перестройкой несущей частоты должны быть квазинепрерывными, т.е. иметь период повторения Т_и не более десятков микросекунд. Поскольку однозначно измеряемая дальность не превышает величины сТ_и/2, где с - скорость распространения радиоволн, то при малом периоде Т_и сигналы от ВО, удаленных на десятки километров, будут приниматься в других периодах повторения, где несущая частота заполнения зондирующего импульса иная. В этом случае опорный сигнал смесителя будет поступать в третий ФД на отличающейся от принятого сигнала частоте, что приведет к нарушению логики работы РЛС. Этот недостаток следует устранить. Для этого необходимо предусмотреть задержку опорного сигнала n-й частоты, соответствующую задержке отраженного ВО и принятого локатором сигнала.In addition, the radar [4] cannot correctly process signals with pulse-frequency tuning of the carrier frequency reflected from the VO if the range to the VO exceeds the unambiguously measured range determined by the period of the radar repetition. For the formation of long-range portraits or two-dimensional radar images, pulsed signals with pulse-wise tuning of the carrier frequency must be quasi-continuous, i.e. have a repetition period T _and not more than tens of microseconds. Since the unambiguously measured range does not exceed the values of cT _and / 2, where c is the propagation velocity of radio waves, for a small period T _and signals from the VO, spaced tens of kilometers away, will be received in other repetition periods, where the carrier filling frequency of the probe pulse is different. In this case, the reference signal of the mixer will enter the third PD at a frequency different from the received signal, which will lead to a violation of the logic of the radar. This drawback should be addressed. For this, it is necessary to provide for the delay of the reference signal of the nth frequency corresponding to the delay of the reflected VO and the signal received by the locator.

Задачей изобретения является обеспечение возможности радиолокационного распознавания как классов, так и типов воздушных объектов в пределах одного из классов при любой дальности до объекта за счет использования искусственных нейронных сетей и двухуровневого построения схемы распознавания по дальностным портретам и двумерным радиолокационным изображениям.The objective of the invention is to provide the possibility of radar recognition of both classes and types of airborne objects within one of the classes at any distance to the object through the use of artificial neural networks and a two-level construction of a recognition scheme for long-range portraits and two-dimensional radar images.

Обозначенная задача решается тем, что в состав известной, описанной выше РЛС [4], включающей два УМ, угломестный и азимутальный приводы, антенну, три ФД, МИО, БЭЛЧПРУК, БЭЛЧПРАК, БЭЛЧПСК, АП, когерентный передатчик, ЗГ, три ключа, четыре АЦП, АД, СИД, ПУО, схему управления, СЧПАВ, смеситель и БКПД, в которой первый вход антенны связан с выходом угломестного привода, соединенного своим входом с выходом первого УМ, связанного своим входом с выходом первого ФД, соединенного первым входом с выходом БЭЛЧПРУК, первый вход которого связан с первым выходом МИО, а второй вход - со вторым входом БЭЛЧПРАК, первым выходом первого ключа и первым входом БЭЛЧПСК, связанного вторым входом с выходом АП, связанного вход-выходом со вторым вход-выходом МИО, а входом - с выходом когерентного передатчика, связанного входом с выходом смесителя, первый вход которого соединен со вторым выходом первого ключа, а второй - с выходом СЧПАВ, вход которого соединен с первым выходом СУ, связанной вторым выходом со вторым входом первого ключа, связанного первым входом с выходом ЗГ, причем первый ФД связан вторым входом со вторым входом второго ФД, первым входом третьего ФД, выходом БЭЛЧПСК и входом АД, связанного выходом со вторым входом СИД и первым входом второго ключа, связанного выходом со входом второго АЦП, второй вход БКПД соединен с выходом третьего АЦП, соединенного входом с выходом третьего ключа, связанного первым входом с выходом третьего ФД, выход СИД связан со входом первого АЦП, выход второго ФД соединен со входом второго УМ, соединенного выходом со входом азимутального привода, связанного выходом со вторым входом антенны, вход-выход которой соединен с первым вход-выходом МИО, второй выход которого связан с первым входом БЭЛЧПРАК, соединенного выходом с первым входом второго ФД, дополнительно включают табло вывода результатов распознавания (ТВРР), два АЦП, угломестный датчик, азимутальный датчик, третий цифровой коммутатор, схему электронной задержки (СЭЗ), систему измерения скорости (СИС), устройство двухуровневого нейросетевого распознавания по дальностным портретам, состоящее из накопительного буфера (НБ), блока обратного БПФ, блока нормирования (БН), оперативного запоминающего устройства (ОЗУ), первого нейросетевого классификатора (являющегося классификатором первого уровня при распознавании воздушных объектов как по дальностным портретам, так и по двумерным изображениям), L вторых нейросетевых классификаторов (являющихся классификаторами второго уровня при распознавании по дальностным портретам) и первого цифрового коммутатора, а также устройство нейросетевого распознавания по двумерным радиолокационным изображениям, состоящее из блока формирования избыточной матрицы данных (БФИМД), блока корреляционного анализа (БКА), блока формирования многочастотной синтезированной матрицы рассеяния (БФМСМР), блока обратного преобразования Фурье (БОБПФ), блока компенсации фазовых искажений (БКФИ), блока дополнения нулями (БДН), блока прямого быстрого преобразования Фурье (БПБПФ), блока формирования изображения (БФИ), блока формирования признака (БФП), L третьих нейросетевых классификаторов и второго цифрового коммутатора.The indicated problem is solved by the fact that the composition of the well-known radar described above [4], which includes two PAs, elevation and azimuthal drives, an antenna, three PD, MIO, BELCHPRUK, BELCHPRAK, BELCHPSK, AP, coherent transmitter, 3G, three keys, four ADC, AM, LED, PUO, control circuit, SCHPAV, mixer and BKPD, in which the first input of the antenna is connected to the output of the elevator drive connected to its output by the output of the first PA connected by its input to the output of the first PD connected by the first input to the output of BELCHPRUK whose first entry is associated with the first exit MIO, and the second input - with the second input BELCHPRAK, the first output of the first key and the first input BELCHPSK associated with the second input with the output of the AP, connected with the input-output with the second input-output of the MIO, and the input with the output of the coherent transmitter associated with the input with the output mixer, the first input of which is connected to the second output of the first key, and the second to the output of the control system, the input of which is connected to the first output of the control system, connected by the second output to the second input of the first key, connected by the first input to the ЗГ output, and the first PD is connected by the second input to the second input of the second PD, the first input of the third PD, the BELCHPSK output and the AD input connected by the output to the second LED input and the first input of the second key, connected by the output to the input of the second ADC, the second input of the BKPD is connected to the output of the third ADC, connected by the input to the output of the third key connected by the first input to the output of the third PD, the LED output is connected to the input of the first ADC, the output of the second PD is connected to the input of the second PA connected by the output to the input of the azimuthal drive connected by the output to the second input of the antenna, the input-output of which connected to the first input-output of the MIO, the second output of which is connected to the first input of BELCHPRAK, connected by the output to the first input of the second PD, additionally include a recognition output display board (TVRP), two ADCs, an elevation sensor, an azimuth sensor, a third digital switch, an electronic circuit delays (SEZ), a speed measurement system (SIS), a two-level neural network recognition device for long-range portraits, consisting of a storage buffer (NB), an inverse FFT block, a normalization block (BN), random access memory a device (RAM), the first neural network classifier (which is the first level classifier for recognizing aerial objects by both distance portraits and two-dimensional images), L second neural network classifiers (which are second level classifiers when recognizing by long range portraits) and the first digital switch, as well as a device for neural network recognition by two-dimensional radar images, consisting of a unit for generating a redundant data matrix (BFIMD), a block of correlation ion analysis (BKA), a block for the formation of a multi-frequency synthesized scattering matrix (BFMSMR), a block for the inverse Fourier transform (BOBPF), a block for phase distortion compensation (BKFI), a block of padding with zeros (BDN), a block for fast fast Fourier transform (BPBF), a block for forming image (BFI), a sign formation unit (BFP), L of the third neural network classifiers and the second digital switch.

При этом третий выход СУ соединяют с первым входом СИД, выход первого АЦП соединяют с третьим входом БКПД, вторым входом блока корреляционного анализа и первым входом СЭЗ, второй вход которой связывают с выходом СЧПАВ, а выход - со вторым входом третьего ФД и со вторым входом СИС, первый вход которой соединяют с выходом БЭЛЧПСК, а выход - со входом четвертого АЦП, связанного своим выходом с четвертым входом БКПД и пятым входом БКА устройства нейросетевого распознавания по двумерным радиолокационным изображениям (ДРЛИ), первый вход БКПД соединяют с выходом второго АЦП, а выход - со входом БФИМД и входом накопительного буфера, выход которого соединяют со входом блока обратного БПФ, выход которого связывают со входом блока нормирования, выход которого связывают со входом ОЗУ и входом первого нейросетевого классификатора (НСК), каждый l-й из L выходов которого соединяют с соответствующим l-м из L входов первого цифрового коммутатора, соответствующим l-м из L входов второго цифрового коммутатора и соответствующим (Z+l)-м входом ТВРР, (L+1)-й вход первого цифрового коммутатора связывают с выходом ОЗУ, а каждый l-й из L выходов связывают со входом соответствующего l-го второго нейросетевого классификатора, каждый из L вторых НСК имеет Z выходов по числу типов идентифицируемых объектов в классе, z-й выход каждого второго нейросетевого классификатора связывают с соответствующим z-м входом третьего цифрового коммутатора, второй выход ПУО соединяют со вторым входом второго ключа и вторым входом третьего ключа, первый выход - со входом схемы управления, а третий выход - с (2Z+1)-м входом третьего цифрового коммутатора, выход угломестного привода соединяют со входом угломестного датчика, связанного своим выходом со входом пятого АЦП, выход которого соединяют с третьим входом БКА, выход азимутального привода соединяют со входом азимутального датчика, связанного своим выходом со входом шестого АЦП, выход которого соединяют с четвертым входом БКА, связанного своим первым входом с выходом БФИМД, а первым выходом - со входом БФМСМР, выход которого связывают со входом БОБПФ, выход которого соединяют со входом блока БКФИ, выход которого связывают со входом БДН, выход которого связывают со входом блока БПБПФ, связанного своим выходом с первым входом БФИ, второй вход которого связывают со вторым выходом БКА, а выход - со входом БФП, выход которого связывают с (L+1)-м входом второго цифрового коммутатора, каждый l-й из L выходов которого соединяют с входом соответствующего l-го третьего НСК, z-й выход каждого третьего НСК связывают с (Z+z)-м входом третьего цифрового коммутатора, каждый z-й выход которого связывают с соответствующим z-м входом ТВРР.In this case, the third output of the control system is connected to the first input of the LEDs, the output of the first ADC is connected to the third input of the BKPD, the second input of the correlation analysis unit and the first input of the SEZ, the second input of which is connected to the output of the control system, and the output to the second input of the third PD and to the second input SIS, the first input of which is connected to the BELCHPSK output, and the output is connected to the fourth ADC input, connected by its output to the fourth input of the BKPD and the fifth input of the BKA of the neural network recognition device from two-dimensional radar images (DRL), the first input of the BKPD is connected they are shown with the output of the second ADC, and the output with the input of the BFIMD and the input of the storage buffer, the output of which is connected to the input of the inverse FFT block, the output of which is connected to the input of the normalization block, the output of which is connected to the input of RAM and the input of the first neural network classifier (NSC), each the lth of the L outputs of which are connected to the corresponding lth of the L inputs of the first digital switch corresponding to the lth of the L inputs of the second digital switch and the corresponding (Z + l) th input of the TBPP, (L + 1) th input first digital switch communicate with you RAM, and each l-th of L outputs is connected to the input of the corresponding l-th second neural network classifier, each of L second NSCs has Z outputs according to the number of types of identifiable objects in the class, the z-th output of every second neural network classifier is associated with the corresponding z -th input of the third digital switch, the second output of the control device is connected to the second input of the second key and the second input of the third key, the first output to the input of the control circuit, and the third output to the (2Z + 1) -th input of the third digital switch, the output is elevated the drive is connected to the input of the elevation sensor, connected by its output to the input of the fifth ADC, the output of which is connected to the third input of the BCA, the output of the azimuthal drive is connected to the input of the azimuthal sensor, connected by its output to the input of the sixth ADC, the output of which is connected to the fourth input of the BCA, connected by its the first input with the output of the BFIMD, and the first output with the input of the BFMSMR, the output of which is connected to the input of the BFFT, the output of which is connected to the input of the BKFI block, the output of which is connected to the input of the BDN, the output of which is connected they are connected to the input of the BPFBF unit connected by its output to the first input of the BFI, the second input of which is connected to the second output of the BKA, and the output to the input of the BFP, the output of which is connected to the (L + 1) -th input of the second digital switch, each l of the L outputs of which are connected to the input of the corresponding l-th third NSC, the z-th output of each third NSC is connected to the (Z + z) -th input of the third digital switch, each z-th output of which is connected to the corresponding z-th input of TBPP.

Такое построение структурной схемы многочастотной радиолокационной станции придает ей способность правильно обрабатывать сигналы от удаленных воздушных объектов в режиме квазинепрерывного излучения с поимпульсной перестройкой несущей частоты, а также проводить нейросетевое распознавание ВО до типов внутри соответствующих классов.Such a construction of the structural scheme of a multi-frequency radar station gives it the ability to correctly process signals from remote air objects in the regime of quasi-continuous radiation with pulse-frequency tuning of the carrier frequency, as well as conduct neural network recognition of VOs to types within the corresponding classes.

Структурная схема предлагаемой радиолокационной станции с поимпульсной перестройкой несущей частоты, нейросетевым распознаванием объектов и инверсным синтезированием апертуры антенны представлена на фиг.1.The structural diagram of the proposed radar station with pulse-by-frequency tuning of the carrier frequency, neural network recognition of objects and inverse synthesis of the antenna aperture is shown in figure 1.

Согласно данной схеме радиолокационная станция с поимпульсной перестройкой несущей частоты, нейросетевым распознаванием объектов и инверсным синтезированием апертуры антенны содержит пятый АЦП 1, угломестный датчик 2, азимутальный датчик 3, шестой АЦП 4, первый УМ 5, привод угломестный 6, антенну 7, привод азимутальный 8, второй УМ 9, задающий генератор 10, первый ФД 11, БЭЛЧПРУК 12, МИО 13, БЭЛЧПРАК 14, второй ФД 15, первый ключ 16, БЭЛЧПСК 17, АП 18, когерентный передатчик 19, смеситель 20, систему измерения дальности 21, АД 22, третий ФД 23, СЭЗ 24, СЧПАВ 25, первый АЦП 26, второй ключ 27, третий ключ 28, СИС 29, второй АЦП 30, третий АЦП 31, ПУО 32, СУ 33, БКПД 34, четвертый АЦП 35, третий цифровой коммутатор 51, табло вывода результатов распознавания 52, устройство двухуровневого распознавания по дальностным портретам 48, в состав которого входят: НБ 36, блок обратного быстрого преобразования Фурье 37, блок нормирования 38, ОЗУ 39, первый НСК 40, первый цифровой коммутатор 43, L вторых НСК 45; устройство нейросетевого распознавания по двумерным радиолокационным изображениям 56, в состав которого входят: БФИМД 41, БКА 42, блок формирования многочастотно-синтезированной матрицы рассеяния (МСМР) 44, блок обратного быстрого преобразования Фурье 46, БКФИ 47, блок дополнения нулями 49, блок прямого быстрого преобразования Фурье 50, блок формирования изображения 53, блок формирования признака 54, второй цифровой коммутатор 55 и L третьих НСК 57 (фиг.1).According to this scheme, a radar station with pulse-wise tuning of the carrier frequency, neural network recognition of objects and inverse synthesis of the antenna aperture contains a fifth ADC 1, an elevation sensor 2, an azimuth sensor 3, a sixth ADC 4, the first UM 5, an angular drive 6, an antenna 7, an azimuthal drive 8 , the second UM 9, the master oscillator 10, the first PD 11, BELCHPRUK 12, MIO 13, BELCHPRAK 14, the second PD 15, the first key 16, BELCHPSK 17, AP 18, coherent transmitter 19, mixer 20, ranging system 21, HELL 22 , third ФД 23, СЭЗ 24, СЧАВ 25, first CPU 26, second key 27, third key 28, SIS 29, second ADC 30, third ADC 31, PUO 32, SU 33, BKPD 34, fourth ADC 35, third digital switch 51, recognition display 52, two-level recognition device by long-range portraits 48, which include: NB 36, inverse fast Fourier transform unit 37, standardization unit 38, RAM 39, the first NSC 40, the first digital switch 43, L of the second NSC 45; a neural network recognition device for two-dimensional radar images 56, which includes: BFIMD 41, BKA 42, block for generating a multi-frequency synthesized scattering matrix (MSMR) 44, inverse fast Fourier transform block 46, BKFI 47, zero padding unit 49, direct fast block Fourier transform 50, image forming unit 53, feature forming unit 54, second digital switch 55 and L of the third NSC 57 (FIG. 1).

Радиолокационная станция с поимпульсной перестройкой несущей частоты, нейросетевым распознаванием объектов и инверсным синтезированием апертуры антенны работает следующим образом.A radar station with pulse-wise tuning of the carrier frequency, neural network recognition of objects and inverse synthesis of the antenna aperture operates as follows.

Задающий генератор 10 формирует высокостабильные высокочастотные электромагнитные колебания на несущей частоте f_o и через 1-й ключ 16 попеременно подает их то через второй выход на первый вход смесителя 20, то через первый выход на вторые входы БЭЛЧПРАК 14, БЭЛЧПРУК 12 и первый вход БЭЛЧПРСК 17. Схема управления 33 формирует импульсные сигналы (видеоимпульсы) длительностью τ_и и периодом повторения Т_и. Эти сигналы определяют период повторения зондирующих сигналов радиолокационной станции, а также управляют через свой второй выход первым ключом 16, когерентным передатчиком 19 (через СЧПАВ 25 и смеситель 20) и работой СИД 21, поступая с третьего выхода СУ 33 на первый вход СИД 21. Видеоимпульсы длительностью τ_и со второго выхода СУ 33 поступают на управляющий второй вход первого ключа 16, который на время их действия коммутирует выход ЗГ 10 с первым входом смесителя 20. В остальное время (когда нет управляющего сигнала из схемы управления 33) сигнал ЗГ 10 проходит на вторые входы БЭЛЧПРУК 12, БЭЛЧПРАК 14 и первый вход БЭЛЧПСК 17.The master oscillator 10 generates highly stable high-frequency electromagnetic oscillations at the carrier frequency f _o and through the 1st key 16 alternately feeds them through the second output to the first input of the mixer 20, then through the first output to the second inputs of BELCHPRAK 14, BELCHPRUK 12 and the first input of BELCHPRSK 17 The control circuit 33 generates pulse signals (video pulses) of duration τ _and and the repetition period T _and . These signals determine the repetition period of the probing signals of the radar station, and also control through their second output the first key 16, the coherent transmitter 19 (through SCPAV 25 and mixer 20) and the operation of the LED 21, coming from the third output of the SU 33 to the first input of the LED 21. Video pulses of duration τ _and from the second output of the SU 33 are fed to the control second input of the first key 16, which for the duration of their operation switches the output of the ЗГ 10 with the first input of the mixer 20. The rest of the time (when there is no control signal from the control circuit 33), the signal ЗГ 1 0 passes to the second inputs of BELCHPRUK 12, BELCHPRAK 14 and the first input of BELCHPSK 17.

Сигналы с выхода блока синтезатора частоты на поверхностных акустических волнах 25 с частотами f_пр+n·Δf (где f_пр - промежуточная частота, Δf - величина шага перестройки частоты от импульса к импульсу, n - номер излучаемого импульса в соответствующей последовательности импульсов с перестройкой частоты) в соответствии с управляющими импульсами с первого выхода схемы управления 33 подаются на второй вход СЭЗ 24. В СЧПАВ 25 постоянно генерируются высокочастотные колебания на каждой из N частот, что исключает необходимость тратить время на исключение влияния переходных процессов и дожидаться установления стабильного режима генерации колебаний на n-й частоте. После перехода к n-й частоте следует только своевременно коммутировать выход n-го генератора с выходом СЧПАВ 25. На второй вход СЭЗ 24 в зависимости от управляющих импульсов с первого выхода СУ 33 поступает сигнал на n-й частоте. Управляющие импульсы представляют собой двоичный код, определяющий номер соответствующей n-й частоты. Причем период следования управляющих импульсов с первого выхода СУ 33 совпадает с Т_и. Вариант построения СЧПАВ 25 показан в [7, с.108-109 рис.5.35].The signals from the output of the frequency synthesizer block on surface acoustic waves 25 with frequencies f _pr + n · Δf (where f _pr is the intermediate frequency, Δf is the magnitude of the frequency tuning step from pulse to pulse, n is the number of the emitted pulse in the corresponding pulse sequence with frequency tuning ) in accordance with the control pulses from the first output of the control circuit 33 are fed to the second input of the SEZ 24. In the SCPAV 25 are constantly generated high-frequency oscillations at each of the N frequencies, which eliminates the need to spend time on excluded influence of transients and wait for the establishment of a stable mode of oscillation generation at the nth frequency. After switching to the nth frequency, it is only necessary to timely switch the output of the nth generator with the output of the control system 25. At the second input of the SEZ 24, depending on the control pulses from the first output of the SU 33, a signal is received at the nth frequency. The control pulses are a binary code that determines the number of the corresponding nth frequency. Moreover, the period following the control pulses from the first output of the SU 33 coincides with T _and . A variant of the construction of the NWMSP 25 is shown in [7, pp. 108-109 Fig. 5.35].

Назначение СЭЗ 24 заключается в осуществлении задержки сигналов СЧПАВ 25 для их дальнейшего прохождения на второй вход третьего ФД 23 в момент присутствия на его первом входе отраженных сигналов, задержанных на величину t_з=2R₀/c, где R₀ - дальность до ВО. Задержанные на t_з сигналы поступают на третий ФД 23 с выхода блока 17. СЭЗ 24 в своем составе содержит электронный коммутатор 58 и совокупность линий задержки 59 (фиг.2). Первый и второй входы электронного коммутатора 58 являются соответственно первым и вторым входами СЭЗ 24. Назначение электронного коммутатора 58 заключается в коммутации выхода СЧПАВ 25 с соответствующей линией задержки 59 в зависимости от информации о дальности до ВО (времени задержки отраженных сигналов t_з), которая в виде цифрового кода поступает с выхода первого АЦП 26. Таким образом, СЭЗ 24 обеспечивает третий ФД 23 опорными колебаниями той же частоты, на которой был излучен принятый через t_з сигнал. Количество Y линий задержки 59 определяется разрешающей способностью δR_|| РЛС в радиальном направлении и предельной дальностью действия R_maxРЛС:Y=R_max/δR_||.The purpose of the SEZ 24 is to delay the signals of the MFAS 25 for their further passage to the second input of the third PD 23 at the moment of the presence of reflected signals at its first input, delayed by t _s = 2R ₀ / s, where R ₀ is the distance to the VO. The signals delayed by t _s are supplied to the third PD 23 from the output of block 17. The SEZ 24 includes an electronic switch 58 and a set of delay lines 59 (Fig. 2). The first and second inputs of the electronic switch 58 are, respectively, the first and second inputs of the SEZ 24. The purpose of the electronic switch 58 is to switch the output of the control system 25 with the corresponding delay line 59 depending on the information about the distance to VO (delay time of the reflected signals t _s ), which in the form of a digital code comes from the output of the first ADC 26. Thus, the SEZ 24 provides the third PD 23 with reference oscillations of the same frequency at which the signal received through t _{s was} emitted. The number of Y delay lines 59 is determined by the resolution δR _|| Radar in the radial direction and the ultimate range of R _max radar: Y = R _max / δR _|| .

В режиме квазинепрерывного излучения сигналы с выхода СЧПАВ 25 в соответствии с управляющими сигналами с первого выхода СУ 33 подаются на второй вход смесителя 20 и через СЭЗ 24 - на второй вход третьего ФД 23. Полоса пропускания выходного фильтра смесителя 20 выбирается от f₀+f_пр до f₀+f_пр+N·Δf (где N - количество используемых частот зондирования). При этом должно выполняться условие f_пр>N·Δf. В этом случае на выходе смесителя 20 будет присутствовать только узкополосный сигнал на одной из частот зондирования, а кратные гармоники будут подавляться. Сигнал с выхода смесителя 20 поступает на когерентный передатчик 19, который формирует сверхвысокочастотные импульсные сигналы заданной длительности и через АП 18 и МИО 13 передает их в антенну 7, которая излучает электромагнитные волны в направлении ВО. Вариант построения когерентного передатчика показан в [8, с.61 рис.4.3]. Отразившись от ВО, излученные сигналы с измененной структурой возвращаются к антенне 7, улавливаются ею и проходят на МИО 13, устройство которого также широко известно в радиолокации [9, с.387 рис.13.13]. МИО 13 имеет второй вход-выход суммарного канала, первый выход разностного угломестного канала и второй выход разностного азимутального канала. Уровень сигналов в данных каналах зависит от положения ВО относительно равносигнального направления. В разностных каналах сигнал появляется только тогда, когда имеет место отклонение объекта от равносигнального направления в соответствующей плоскости. Таким образом, МИО 13 является главным элементом, обеспечивающим слежение антенной системы за ВО. Со второго вход-выхода МИО 13 (представляющего суммарный канал) сигнал через АП 18 подается на второй вход БЭЛЧПСК 17. Первый выход угломестного разностного канала МИО 13 подключен к первому входу БЭЛЧПРУК 12, а второй выход разностного азимутального канала МИО - к первому входу БЭЛЧПРАК 14. Как видно из фиг.1, начальная часть структурной схемы РЛС построена по классической схеме амплитудной суммарно-разностной моноимпульсной (без схемы автоматической регулировки усиления) системы сопровождения объекта по направлению [10, с.424; 11, с.450]. Однако в ней в качестве суммарно-разностного преобразователя используется МИО 13, а элементы приемных трактов (смесители, фильтры, усилители промежуточной частоты) объединены в блоки элементов линейных частей приемников. Поступившие в блоки элементов линейной части приемников сигналы фильтруются (освобождаются от сигналов посторонних частот), их частота понижается в смесителях до промежуточной, после чего они усиливаются до величин, необходимых для работы последующих устройств. С выходов БЭЛЧПРУК 12 и БЭЛЧПРАК 14 усиленные сигналы поступают соответственно на первые входы первого ФД 11 и второго ФД 15.In a quasi-continuous mode radiation signals output SCHPAV 25 in accordance with control signals from the first output SU 33 are supplied to a second input of mixer 20 and through the BMS 24 - to the second input of the third PD 23. The band pass output filter 20, the mixer is selected from f ₀ + f _ave to f ₀ + f _CR + N · Δf (where N is the number of sounding frequencies used). In this case, the condition f _pr > N · Δf should be satisfied. In this case, only a narrow-band signal at one of the sensing frequencies will be present at the output of the mixer 20, and multiple harmonics will be suppressed. The signal from the output of the mixer 20 is fed to a coherent transmitter 19, which generates microwave pulsed signals of a given duration and transmits them through the antenna 18 and MIO 13 to the antenna 7, which emits electromagnetic waves in the direction of VO. A variant of the construction of a coherent transmitter is shown in [8, p. 61 Fig. 4.3]. Reflected from the VO, the emitted signals with a changed structure return to antenna 7, are captured by it and transmitted to MIO 13, the device of which is also widely known in radar [9, p. 387 Fig. 13.13]. MIO 13 has a second input-output of the total channel, the first output of the differential elevation channel and the second output of the differential azimuth channel. The signal level in these channels depends on the position of the VO relative to the equal signal direction. In difference channels, a signal appears only when the object deviates from the equal-signal direction in the corresponding plane. Thus, MIO 13 is the main element that provides tracking of the antenna system for VO. From the second input-output of MIO 13 (representing the total channel), the signal through AP 18 is fed to the second input of BELCHPSK 17. The first output of the elevation difference channel MIO 13 is connected to the first input of BELCHRUK 12, and the second output of the differential azimuth channel of MIO 13 is connected to the first input of BELCHPRAC 14 As can be seen from figure 1, the initial part of the structural diagram of the radar is constructed according to the classical scheme of the amplitude total-difference monopulse (without the automatic gain control circuit) tracking system in the direction [10, p. 424; 11, p. 450]. However, it uses the MIO 13 as a sum-difference converter, and the elements of the receiving paths (mixers, filters, amplifiers of intermediate frequency) are combined into blocks of elements of the linear parts of the receivers. The signals received in the blocks of elements of the linear part of the receivers are filtered (freed from signals of extraneous frequencies), their frequency is reduced in the mixers to an intermediate one, after which they are amplified to the values necessary for the operation of subsequent devices. From the outputs of BELCHPRUK 12 and BELCHPRAK 14, the amplified signals arrive respectively at the first inputs of the first PD 11 and the second PD 15.

Информация о величине рассогласования объекта относительно линии визирования (равносигнального направления) по угловым координатам заложена в амплитуде сигналов разностных каналов, а о направлении рассогласования - в их фазах. Поэтому для выделения напряжений, пропорциональных угловым рассогласованиям, применяются фазовые детекторы 11 и 15, преобразующие разностные сигналы в видеосигналы. В качестве опорного напряжения фазовых детекторов 11 и 15, подаваемого на их вторые входы, используется выходной сигнал БЭЛЧПСК 17. С выхода ФД 11 и 15 видеосигнал, пропорциональный угловому рассогласованию объекта относительно линии визирования соответственно в угломестной и в азимутальной плоскостях, поступает соответственно на вход первого и второго усилителей мощности 5 и 9, где происходит его увеличение до значений, достаточных для работы приводов 6 и 8, в состав которых могут входить электродвигатели, редукторы и т.п. Принцип работы и параметры указанных выше элементов раскрыты в [12]. Наиболее простым для понимания составом приводов является двигатель и редуктор, механически связывающий двигатель с антенной. Примерами подобного построения моноимпульсной системы сопровождения объекта являются [13, с.17 рис.1.12,а; 14, с.154 рис.4.23, 4.25; 15, с.448 рис.10.15]. Выходные сигналы фазовых детекторов 11 и 15, усиленные в соответствующих УМ 5 и 9, поступают на входы угломестного привода 6 и азимутального привода 8, которые механически связаны с антенной 7 и угломестным 2 и азимутальным 3 датчиками. Редукторы приводов воздействуют на антенну таким образом, чтобы развернуть ее в направлении ВО.Information on the magnitude of the mismatch of the object relative to the line of sight (equal signal direction) along the angular coordinates is embedded in the amplitude of the signals of the difference channels, and on the direction of the mismatch in their phases. Therefore, to isolate voltages proportional to angular mismatches, phase detectors 11 and 15 are used, which convert the difference signals into video signals. The output signal BELCHPSK 17 is used as the reference voltage of the phase detectors 11 and 15 supplied to their second inputs. From the output of the PD 11 and 15, a video signal proportional to the angular mismatch of the object relative to the line of sight in the elevation and azimuthal planes, respectively, is input to the first and the second power amplifiers 5 and 9, where it increases to values sufficient for the drives 6 and 8, which may include motors, gearboxes, etc. The principle of operation and parameters of the above elements are disclosed in [12]. The simplest to understand composition of the drives is the motor and gearbox, mechanically linking the motor to the antenna. Examples of such a construction of a monopulse object tracking system are [13, p.17 fig. 1.12, a; 14, p. 154 fig. 4.23, 4.25; 15, p.448 fig. 10.15]. The output signals of the phase detectors 11 and 15, amplified in the corresponding CMs 5 and 9, are fed to the inputs of the elevation drive 6 and azimuthal drive 8, which are mechanically connected to the antenna 7 and elevation 2 and azimuth 3 sensors. Drive reducers act on the antenna in such a way as to deploy it in the direction of VO.

С выхода БЭЛЧПСК 17 через АД 22 сигнал поступает на СИД 21. Система измерения дальности построена по классической схеме [11, с.323 рис.7.23] и состоит из регулируемой цепи задержки (РЦЗ), генератора двух следящих полустробов, временного различителя и управляющего устройства. СИД представляет собой замкнутую систему автоматического регулирования. В начале сопровождения используется импульсный режим работы с большим периодом повторения (Т_и>1 мс) для верного и однозначного измерения дальности R₀. Затем по команде с ПУО 32 с первого выхода блока 32 на вход блока 33 РЛС переходит в режим квазинепрерывного излучения с малой скважностью и малым периодом. С третьего выхода СУ 33 на вход СИД 21 должна поступать последовательность импульсов, соответствующая периоду. При уменьшении периода измеренная дальность до ВО может быть ошибочной при задержке отраженного сигнала более чем на Т_и. Поэтому при переходе в режим квазинепрерывного излучения сигналы с третьего выхода СУ 33 на вход СИД не поступают и СИД прекращает свою работу на время излучения и приема М пачек сигналов с перестройкой частоты (с малой скважностью). В этом случае на выходе первого АЦП 26 сигнал о дальности до ВО пропадает. За время излучения М пачек сигналов воздушный объект перемещается на некоторое расстояние, зависящее от его скорости. В этом случае ошибка несовпадения по времени опорного сигнала и сигнала, отраженного от ВО, будет постепенно возрастать и возможна ситуация, при которой отраженный от ВО сигнал на n-й частоте из состава некоторой n-ой пачки, приходя на первый вход третьего ФД 23, не будет совпадать по времени с опорным сигналом, подаваемым на второй вход третьего ФД 23 с выхода СЭЗ 24. Для исключения этого необходимо осуществлять сдвиг опорного сигнала для n-го импульса n-й пачки по дальности на величину ΔR=V_rT_и[N(m-1)+n]. Рассчитанная поправка должна вычитаться из начальной дальности до ВО, определенной в импульсном режиме. Таким образом будет осуществляться аппроксимация наклонной дальности до ВО с учетом ее скорости и времени, прошедшим с момента начала излучения квазинепрерывной последовательности импульсов до момента прихода n-го импульса n-й пачки. Для этого рассчитанное в СИС 29 значение V_r с выхода четвертого АЦП 35 подается на третий вход схемы электронной задержки.From the output of BELCHPSK 17 through AD 22, the signal is supplied to LED 21. The range measuring system is constructed according to the classical scheme [11, p. 323 Fig. 7.23] and consists of an adjustable delay circuit (RC), a generator of two tracking half-gates, a temporary discriminator and a control device . LED is a closed loop control system. At the beginning of tracking, a pulsed mode of operation with a large repetition period (T _and > 1 ms) is used to correctly and unambiguously measure the range R ₀ . Then, on command from the ASW 32, from the first output of block 32 to the input of radar block 33, it switches to quasi-continuous radiation with a low duty cycle and a short period. From the third output of the SU 33 to the input of the LED 21 should receive a sequence of pulses corresponding to the period. When the period decreases, the measured range to the VO may be erroneous when the delay of the reflected signal is more than T _and . Therefore, when switching to quasi-continuous radiation, the signals from the third output of SU 33 do not enter the LED input and the LED stops working for the time of emission and reception of M packets of signals with frequency tuning (with low duty cycle). In this case, the output of the first ADC 26 signal about the range to the VO disappears. During the emission of M bursts of signals, an air object moves a certain distance, depending on its speed. In this case, the error of time mismatch between the reference signal and the signal reflected from the VO will gradually increase and a situation is possible in which the signal reflected from the VO at the nth frequency from a certain nth packet arriving at the first input of the third PD 23, will not coincide in time with the reference signal supplied to the second input of the third PD 23 from the output of the SEZ 24. To eliminate this, it is necessary to shift the reference signal for the nth pulse of the nth pack in range by ΔR = V _r T _and [N (m-1) + n]. The calculated correction should be subtracted from the initial range to the VO determined in the pulsed mode. Thus, the oblique range to the VO will be approximated taking into account its speed and time elapsed from the moment of the start of radiation of the quasi-continuous sequence of pulses to the moment of the arrival of the nth pulse of the nth burst. For this, the value of V _r calculated in SIS 29 from the output of the fourth ADC 35 is supplied to the third input of the electronic delay circuit.

Сигнал с выхода АД 22 поступает на первый вход временного различителя, второй и третий входы которого связаны с соответствующими выходами генератора двух следящих полустробов, вход которого связан с выходом регулируемой цепи задержки, первый вход которой связан с выходом управляющего устройства, вход которого связан с выходом временного различителя. РЦЗ запускается импульсами схемы управления длительностью Т_и, поступающими на первый вход СИД. Первый вход СИД является входом РЦЗ, которая вырабатывает импульсы задержки. Длительность этих импульсов пропорциональна управляющему напряжению дальности, приходящему с выхода управляющего устройства. Задний срез импульса задержки дифференцируется, и сформированный при этом сигнал запускает генератор двух следящих полустробов. Полученные в нем полустробы поступают на временной различитель, состоящий из двух каскадов совпадения и схемы сравнения. Полустробы поочередно открывают каскады совпадения, вследствие чего часть отраженного сигнала с выхода АД 22 проходит через первый, а часть - через второй каскады совпадений. На выходе временного различителя стоит схема сравнения, вырабатывающая напряжение сигнала ошибки, пропорциональное отклонению отраженного сигнала от стыка полустробов. Полярность сигнала ошибки определяется направлением отклонения.The signal from the output of the AD 22 is fed to the first input of the temporary discriminator, the second and third inputs of which are connected to the corresponding outputs of the generator of the two tracking half-gates, the input of which is connected to the output of the adjustable delay circuit, the first input of which is connected to the output of the control device, the input of which is connected to the output of the temporary a discriminator. The RCH is triggered by pulses of a control circuit of duration T _and arriving at the first input of the LED. The first input of the LED is the input of the RCW, which generates delay pulses. The duration of these pulses is proportional to the range control voltage coming from the output of the control device. The back slice of the delay pulse is differentiated, and the signal generated by this triggers the generator of two tracking half-gates. The half-gates obtained in it are fed to a time discriminator, consisting of two coincidence stages and a comparison circuit. Half gates alternately open cascades of coincidence, as a result of which part of the reflected signal from the output of the AD 22 passes through the first, and part through the second cascade of coincidences. At the output of the temporary discriminator is a comparison circuit that produces the voltage of the error signal proportional to the deviation of the reflected signal from the junction of the half-gates. The polarity of the error signal is determined by the direction of the deviation.

При полете ВО положение отраженного им сигнала на выходе АД 22 будет изменяться, вызывая рассогласование между импульсом от ВО и стыком полустробов. Это приводит к изменению сигнала ошибки, который после преобразования и усиления в управляющем устройстве изменяет напряжение на его выходе (это и есть сигнал, пропорциональный дальности до ВО), которое заставляет регулируемую цепь задержки сместить полустробы в положение, при котором сигнал ошибки будет равен нулю. Выходом СИД 21 является выход управляющего устройства. С выхода СИД 21 сигнал, пропорциональный дальности до ВО, поступает на вход первого АЦП 26, который переводит аналоговый сигнал дальности в цифровой вид и подает его для дальнейшего использования на третий вход БКПД 34 и на первый вход СЭЗ 24.During the flight of VO, the position of the signal reflected by it at the output of HELL 22 will change, causing a mismatch between the pulse from the VO and the junction of the half-gates. This leads to a change in the error signal, which, after conversion and amplification in the control device, changes the voltage at its output (this is a signal proportional to the range to the VO), which forces the adjustable delay circuit to shift the half-gates to the position at which the error signal will be zero. The output of the LED 21 is the output of the control device. From the output of the LED 21, a signal proportional to the range to the VO is fed to the input of the first ADC 26, which converts the analog range signal into a digital form and feeds it for further use to the third input of the BKPD 34 and to the first input of the SEZ 24.

Сигналы с выхода БЭЛЧПСК 17 поступают на входы АД 22 и третьего ФД 23, а затем на входы ключей 27 и 28, которые пропускают сигнал на входы второго и третьего АЦП 30 и 31 соответственно при наличии на вторых входах ключей импульсного сигнала, соответствующего логической единице со второго выхода ПУО 32. Сигнал логической единицы может формироваться автоматически при переходе на автосопровождение ВО или же после перехода РЛС в режим сопровождения, принятия решения оператором на радиолокационное распознавание ВО и нажатия соответствующей кнопки на ПУО 32. После поступления на вторые входы ключей 27 и 28 разрешающего импульсного сигнала на входы второго АЦП 30 и третьего АЦП 31 поступает информация, необходимая для формирования избыточной матрицы данных, состоящей из множества последовательностей отраженных сигналов на N частотах. После запоминания амплитуд и фаз М-го числа последовательностей из N сигналов во входном буфере процессор БКПД 34 осуществляет преобразование их параметров.The signals from the output of BELCHPSK 17 are fed to the inputs of the AD 22 and the third PD 23, and then to the inputs of the keys 27 and 28, which pass the signal to the inputs of the second and third ADCs 30 and 31, respectively, if the second inputs of the keys have a pulse signal corresponding to a logical unit with the second output of the ASN 32. The signal of the logical unit can be generated automatically upon transition to the auto tracking of the aircraft or after the radar enters the tracking mode, the operator decides on the radar recognition of the military aircraft and presses the corresponding button on 32. Upon receipt of the RO to the second inputs of keys 27 and 28 allowing the pulse signal to the inputs of the second ADC 30 and the ADC 31 enters the third information necessary for generating redundant data matrix consisting of a plurality of sequences of reflected signals at N frequencies. After storing the amplitudes and phases of the Mth number of sequences of N signals in the input buffer, the BKPD processor 34 converts their parameters.

Пульт управления оператора представляет собой блок, в котором может находиться некоторое количество кнопок, тумблеров и реле, коммутирующих различные режимы работы РЛС. В данном конкретном случае пульт управления оператора кроме всего прочего содержит кнопку, реле времени и источник питания, принципиально необходимые для записи параметров последовательностей из N отраженных сигналов. С помощью этих элементов включается режим накопления и записи отраженных сигналов. Время накопления М-го числа последовательностей определятся наличием времени на принятие решения. В случае распознавания ВО на больших дальностях РЛС располагает достаточно большим запасом времени, и в этом случае возможно формирование ИМД на протяжении нескольких секунд с целью выбора наиболее информативного интервала для формирования многочастотной синтезированной матрицы рассеяния (МСМР) и последующего качественного построения изображения [16]. При отсутствии требуемого времени на накопление сигналов (малая дальность до объекта) или невозможности формирования ИМД по причине сложной помехой обстановки осуществляется обработка только пачки из N сигналов для построения дальностного портрета (ДлП). Таким образом, после нажатия кнопки на ПУО срабатывает и встает на самоблокировку реле времени, обеспечивающее подачу на второй выход ПУО 32 постоянного положительного сигнала управления, коммутирующего первые входы ключей с их выходами на время приема М последовательностей, каждая из которых включает N сигналов с перестройкой частоты. Данные сигналы поступают затем в БКПД 34, устройство двухуровневого распознавания по дальностным портретам 48 и устройство нейросетевого распознавания по ДРЛИ 56. Ключи 27 и 28 исключают проникновение в БКПД 34 и далее в устройства нейросетевого распознавания 48 и 56 сигналов в моменты времени, не участвующие в классификации (распознавании).The operator’s control panel is a unit in which there may be a number of buttons, toggle switches and relays that switch different radar operating modes. In this particular case, the operator’s control panel, among other things, contains a button, a time relay and a power source, which are fundamentally necessary for recording sequence parameters from N reflected signals. Using these elements, the mode of accumulation and recording of reflected signals is activated. The accumulation time of the Mth number of sequences is determined by the availability of time for decision making. In the case of VO recognition at long ranges, the radar has a fairly large margin of time, and in this case, it is possible to generate IMD for several seconds in order to select the most informative interval for the formation of a multi-frequency synthesized scattering matrix (MSMR) and subsequent high-quality image construction [16]. In the absence of the required time for the accumulation of signals (short range to the object) or the impossibility of forming a BMI due to the complex interference of the situation, only a packet of N signals is processed to construct a long-range portrait (DL). Thus, after pressing the button on the control device, the time relay activates and locks itself, providing the second output of the control device 32 with a constant positive control signal that commutes the first key inputs with their outputs at the time of receiving M sequences, each of which includes N signals with frequency tuning . These signals then enter the BKPD 34, a two-level recognition device for long-range portraits 48 and the neural network recognition device according to the DRL 56. Keys 27 and 28 prevent penetration into the BKPD 34 and further into the neural network recognition devices 48 and 56 of the signals at time points not participating in the classification (recognition).

С выхода второго АЦП 30 сигнал, характеризующий амплитуду отраженного сигнала в цифровом виде, поступает на первый вход БКПД 34, а сигнал, несущий информацию о фазе отраженного сигнала, с выхода третьего АЦП 31 в цифровой форме поступает на второй вход БКПД 34.From the output of the second ADC 30, a signal characterizing the amplitude of the reflected signal in digital form is fed to the first input of the BKPD 34, and a signal that carries information about the phase of the reflected signal from the output of the third ADC 31 is digitally supplied to the second input of the BKPD 34.

С выхода БЭЛЧПСК 17 отраженные сигналы поступают на первый вход системы измерения скорости СИС 29, на второй вход которой поступают опорные сигналы на той же частоте (не принимая во внимание несущую частоту f₀), на которой был излучен сигнал в направлении ВО. За правильную подачу сигнала соответствующей частоты отвечает СЭЗ 24. Система измерения скорости 29 включает в себя схему частотного дискриминатора, которая в качестве опорного напряжения использует сигнал с выхода СЭЗ 24. Амплитуда напряжения с выхода дискриминатора, пропорциональная доплеровскому сдвигу частоты, поступает на четвертый АЦП 35 и далее в цифровом виде - на четвертый вход БКПД 34, третий вход СЭЗ 24 и пятый вход БКА 42. Блок 34 представляет собой электронно-вычислительную машину, то есть вычислительный комплекс, пример реализации и применения которого приведен в [17, с.255 рис.7.1, с.287 рис.7.10, с.291 рис.7.11; 18, с.77 рис.3.20, с.79 рис.3.21, с.133 рис.4.22].From the output of BELCHPSK 17, the reflected signals are fed to the first input of the SIS 29 speed measuring system, the second input of which receives reference signals at the same frequency (without taking into account the carrier frequency f ₀ ) at which the signal was emitted in the direction of VO. The SEZ 24 is responsible for the correct supply of the signal of the corresponding frequency 24. The speed measurement system 29 includes a frequency discriminator circuit that uses the signal from the SEZ 24 output as the reference voltage. The voltage amplitude from the discriminator output proportional to the Doppler frequency shift is applied to the fourth ADC 35 and further in digital form - to the fourth input of the BKPD 34, the third input of the SEZ 24 and the fifth input of the BKA 42. Block 34 is an electronic computer, that is, a computer complex, an implementation example application of which is given in [17, s.255 Fig.7.1, ris.7.10 p.287, p.291 ris.7.11; 18, p.77 fig.3.20, p.79 fig.3.21, p.133 fig.4.22].

БКПД 34 рассчитывает изменение фазы Δφ_nm, обусловленное поступательным движением объекта [19], по формуле Δφ_nm=2k_nV_rТ_и[N(m-1)+n], где k_n=2π/λ_n - волновое число, λ_n - длина волны на n-й частоте; n - номер запоминаемого импульса, m - номер текущей многочастотной последовательности; V_r - радиальная скорость ВО. Данные о V_r поступают на четвертый вход БКПД 34 с выхода четвертого АЦП 35. Кроме того, блок 34 рассчитывает значение фазы, связанное с начальной дальностью до ВО Δφ_Rn=4πR₀/λ_n. Физический смысл операции компенсации дальности и поступательного движения приведен в [19]. В блоке 34 рассчитывается результирующее значение фазы φ_{вз n}, связанное только с взаимным расположением рассеивающих центров на планере ВО в радиальном направлении и не связанное с дальностью до ВО и ее изменением. Для расчета используется формулаBKPD 34 calculates the phase change Δφ _nm due to the translational motion of the object [19], according to the formula Δφ _nm = 2k _n V _r T _and [N (m-1) + n], where k _n = 2π / λ _n is the wave number, λ _n is the wavelength at the n-th frequency; n is the number of the stored pulse, m is the number of the current multi-frequency sequence; V _r is the radial velocity of VO. Data on V _{r is} supplied to the fourth input of the BKPD 34 from the output of the fourth ADC 35. In addition, block 34 calculates the phase value associated with the initial range to VO Δφ _Rn = 4πR ₀ / λ _n . The physical meaning of the operation of compensation of range and translational motion is given in [19]. In block 34, the resulting value of the phase φ _{v n is} calculated, which is associated only with the relative position of the scattering centers on the airframe in the radial direction and is not related to the distance to the airfield and its change. For calculation, the formula is used

φ_{вз n}=φ_∑nm-Δφ_nm-Δφ_Rn,φ _{ad n} = φ _∑nm -Δφ _nm -Δφ _Rn ,

где φ_{вз n} - значение фазы принятого сигнала в n-й момент времени, связанное только с радиальным взаимным расположением рассеивающих центров на планере объекта;where φ take _n is the phase value of the received signal at the n-th moment of time, associated only with the radial relative position of the scattering centers on the glider of the object;

φ_∑nm - входное (суммарное) значение фазы сигнала n-го отраженного сигнала в m-й последовательности на втором входе блока 34;φ _∑nm is the input (total) value of the signal phase of the n-th reflected signal in the m-th sequence at the second input of block 34;

Δφ_nm - компенсируемое значение фазы сигнала в n-м периоде зондирования m-й последовательности, рассчитываемое по формуле Δφ_nm=2k_nV_r[Т_и(m-1)+n] и связанное с перемещением ВО;Δφ _nm is the compensated value of the signal phase in the nth period of sounding of the mth sequence, calculated by the formula Δφ _nm = 2k _n V _r [T _and (m-1) + n] and associated with the movement of the VO;

Δφ_Rn - компенсируемое значение фазы, связанной с начальной дальностью до ВО R₀, вычисленной по времени задержки первого принятого импульса, участвующего в распознавании. После вычитания вредных фазовых сдвигов на выходе БКПД 34 формируется последовательность комплексных сигналов вида

, где A_nm и ψ_nm - соответственно амплитуда и фаза отраженного сигнала на n-й частоте в m-й последовательности с перестройкой частоты. В случае формирования ИМД из М последовательностей на выходе БКПД 34 формируется комплексный сигнал вида

для каждой из них.Δφ _Rn is the compensated phase value associated with the initial range to VO R ₀ calculated from the delay time of the first received pulse participating in the recognition. After subtracting the harmful phase shifts at the output of the BKPD 34, a sequence of complex signals of the form

, where A _nm and ψ _nm are the amplitude and phase of the reflected signal at the nth frequency in the mth sequence with frequency tuning, respectively. In the case of the formation of the IMD from M sequences, a complex signal of the form is formed at the output of the BKPD 34

for each of them.

Для классификации и дальнейшей идентификации ВОЙ оцифрованные значения амплитуд и фаз отраженных сигналов с выхода БКПД 34 поступают на вход устройства двухуровневого нейросетевого распознавания по дальностным портретам 48. Вход устройства двухуровневого распознавания по ДлП одновременно является входом накопительного буфера 36. В качестве накопительного буфера может использоваться ферритовый куб, описанный в [15, с.657], или любое современное цифровое устройство записи информации. Накопительный буфер 36 служит для записи (накопления) значений амплитуд и фаз отраженных сигналов только одной последовательности из N сигналов с выхода БКПД 34 и формирования из них комплексной частотной характеристики ВО для построения одного ДлП. С выхода накопительного буфера 36 сформированная комплексная частотная характеристика в виде массива чисел поступает на вход блока обратного БПФ 37, в котором с помощью операции обратного БПФ формируется массив (вектор) дальностного портрета объекта [3]. Сформированный в результате преобразования вектор поступает на вход блока нормирования 38, в котором осуществляется нормировка амплитуд элементов вектора дальностного портрета относительно максимальной амплитуды, входящей в состав вектора ДлП. Это необходимо для исключения влияния амплитуды отраженного сигнала на результат распознавания. Известно, что искусственная нейронная сеть принимает решение с наименьшей погрешностью, если на ее входы подается вектор со значениями, лежащими в интервале от 0 до 1 [20]. Пронормированный вектор поступает на вход ОЗУ 39 и вход первого НСК 40. В настоящее время платы ОЗУ поддерживают достаточно широкий спектр разъемов совместимости, имеют возможность хранения большого объема данных и обладают высокой пропускной способностью [21]. Оперативное запоминающее устройство 39 предназначено для длительного хранения вектора дальностного портрета и последующей передачи его на (L+1)-й вход первого цифрового коммутатора 43 где L - число распознаваемых классов.For the classification and further identification of the VOI, the digitized values of the amplitudes and phases of the reflected signals from the output of the BKPD 34 are fed to the input of a two-level neural network recognition device by range portraits 48. The input of a two-level recognition device by DLP is simultaneously the input of the storage buffer 36. A ferrite cube can be used as the storage buffer described in [15, p.657], or any modern digital information recording device. The storage buffer 36 is used to record (accumulate) the values of the amplitudes and phases of the reflected signals of only one sequence of N signals from the output of the BKPD 34 and the formation of a complex frequency response VO from them to build one DLP. From the output of the storage buffer 36, the generated complex frequency response in the form of an array of numbers is fed to the input of the inverse FFT block 37, in which using the inverse FFT operation an array (vector) of the long-range portrait of the object is formed [3]. The vector formed as a result of the conversion is fed to the input of the standardization unit 38, in which the amplitudes of the elements of the range portrait vector are normalized with respect to the maximum amplitude included in the DL vector. This is necessary to exclude the influence of the amplitude of the reflected signal on the recognition result. It is known that an artificial neural network makes a decision with the least error if a vector with values lying in the interval from 0 to 1 is fed to its inputs [20]. The normalized vector goes to the input of RAM 39 and the input of the first NSC 40. Currently, RAM cards support a fairly wide range of compatibility slots, have the ability to store a large amount of data and have high bandwidth [21]. Random access memory 39 is intended for long-term storage of the vector of a long-range portrait and its subsequent transfer to the (L + 1) -th input of the first digital switch 43 where L is the number of recognized classes.

Первый НСК 40 представляет собой искусственную нейронную сеть, обученную распознаванию классов воздушных объектов. Задача определения класса, т.е. классификация, является задачей первого уровня распознавания. Варианты исполнения ИНС, в том числе и нейропроцессоров, подробно описаны в [22, 23, 24]. В данном случае первый НСК 40 обучен решению задачи распознавания L классов ВО. В зависимости от класса объекта с L выходов блока 40 снимается двоичный код, который формируется следующим образом. На этапе обучения на вход ИНС подают K предварительно сформированных векторов дальностных портретов ВО по В для каждого распознаваемого класса. Например, при распознавании пяти классов объектов K=5В. Число векторов в обучающем массиве для каждого ВО выбирается с учетом необходимости обучения ИНС на максимально возможном числе дальностных портретов одного ВО при различных ракурсах локации и вычислительных возможностей конкретного нейрочипа. Обучение осуществляется на этапе подготовки и сборки устройства двухуровневого распознавания по дальностным портретам 48. Вместе с обучающим массивом векторов дальностных портретов на этапе подготовки нейронной сети предъявляются целевые вектора. Число целевых векторов всегда совпадает с числом векторов дальностных портретов. Целевые вектора являются двоичными, т.е. состоят из единиц и нулей. Число элементов каждого из K целевых векторов совпадает с числом выходов первого нейросетевого классификатора и соответствует числу распознаваемых классов. Причем структура целевых векторов для каждого из классов одинакова. Например, при распознавании пяти классов ВО и наличии для каждого класса 1000 обучающих векторов общее число векторов обучения и целевых векторов составит по 5000. Для первого класса целевые вектора будут иметь структуру вида «10000», для второго класса - «01000» и т.д. При предъявлении сети обучающих и целевых векторов в ИНС начинается формирование матрицы весовых коэффициентов таким образом, чтобы при подаче на ее вход вектора дальностного портрета одного из L классов на ее выходе сформировался двоичный вектор, максимально близкий к целевому вектору именно этого класса. Таким образом, в процессе реального распознавания сигнал логической единицы появляется только на том выходе первого НСК, который соответствует распознанному классу ВО. Например, при принадлежности объекта к 3-му классу сигнал логической единицы будет получен на 3-м выходе блока 40: «00100». Такой двоичный код поступает на входы с первого по L-й первого цифрового коммутатора 43, второго цифрового коммутатора 55 и табло вывода результатов распознавания 52. Причем сигнал с l-го выхода первого НСК поступает только на l-й вход блоков 43, 52 и 55. Цифровой коммутатор 43 по информации с выходов первого НСК 40 осуществляет коммутацию выхода ОЗУ со входом соответствующего второго НСК 45. Каждый из вторых НСК 45 обучен распознаванию Z типов ВО в своем конкретном классе. Число блоков 45 соответствует числу распознаваемых классов L. При принятии решения в пользу первого класса, выход ОЗУ 39 коммутируется со входом первого по счету второго НСК 45. При принятии решения в пользу l-го класса выход ОЗУ 39 коммутируется со входом l-го по счету второго НСК 45. Блоки 45 являются НСК второго уровня, так как проводят идентификацию (определение типа) ВО по дальностному портрету. Информация о типе ВО с выходов назначенного для идентификации второго НСК 45 поступает на Z входов третьего цифрового коммутатора 51 для последующего отображения на ТВРР 52. Информация о классе, к которому принадлежит распознанный l-м вторым НСК тип ВО поступает в виде двоичного кода с L выходов первого НСК 40 на L входов ТВРР 52, причем с каждого l-го выхода первого НСК 40 на соответствующий l-й вход блока 52. Информация о классе распознанного типа ВО используется и в случае распознавания по ДРЛИ. Каждый z-й из Z выходов l-го второго НСК 45 соединен с соответствующим z-м входом третьего цифрового коммутатора 51, так как при распознавании типа ВО в одном, определенном первым НСК, классе функционирует только один второй НСК из L. Остальные (L-1) вторых НСК в это время не функционируют и двоичные коды с их выходов не снимаются. В случае, если радиолокатор не располагает требуемым балансом времени на формирование двумерного радиолокационного изображения либо при отсутствии возможности на его формирование вследствие сложной помеховой обстановки, оператор может подать сигнал «ЗАПРЕТ ДРЛИ» (ложная единица), который с третьего выхода ПУО 32 поступает на (2Z+1)-й вход третьего цифрового коммутатора 51. Коммутатор, в зависимости от наличия на (2Z+1)-м входе сигнала логической единицы, коммутирует с табло вывода результатов распознавания 51 либо выходы устройства нейросетевого распознавания по ДРЛИ (сигнал «ЗАПРЕТ ДРЛИ» отсутствует), либо выходы устройства двухуровневого нейросетевого распознавания по дальностным портретам (присутствует сигнал «ЗАПРЕТ ДРЛИ»).The first NSC 40 is an artificial neural network trained to recognize classes of air objects. The task of defining a class, i.e. classification is the task of the first level of recognition. Options for the implementation of ANNs, including neuroprocessors, are described in detail in [22, 23, 24]. In this case, the first NSC 40 is trained to solve the problem of recognizing L classes of VO. Depending on the class of the object, the binary code is removed from the L outputs of block 40, which is generated as follows. At the training stage, the input of the ANN is fed to K preformed vectors of distance portraits of VO in B for each recognizable class. For example, when recognizing five classes of objects, K = 5V. The number of vectors in the training array for each HE is selected taking into account the need to train ANNs on the maximum possible number of range portraits of one HE with different angles of location and computational capabilities of a particular neurochip. Training is carried out at the stage of preparation and assembly of a two-level recognition device for range portraits 48. Together with the training array of range portraits vectors, target vectors are presented at the stage of preparation of a neural network. The number of target vectors always coincides with the number of distance portrait vectors. Target vectors are binary, i.e. consist of ones and zeros. The number of elements of each of K target vectors coincides with the number of outputs of the first neural network classifier and corresponds to the number of recognized classes. Moreover, the structure of the target vectors for each of the classes is the same. For example, if five VO classes are recognized and there are 1000 training vectors for each class, the total number of training vectors and target vectors will be 5000. For the first class, the target vectors will have a structure of the form “10000”, for the second class - “01000”, etc. . Upon presentation of the network of training and target vectors in the ANN, the formation of a matrix of weight coefficients begins so that when a vector of a range portrait of one of the L classes is fed to its input, a binary vector is formed at its output that is as close as possible to the target vector of this particular class. Thus, in the process of real recognition, the signal of a logical unit appears only at the output of the first NSC, which corresponds to the recognized class of VO. For example, if an object belongs to the 3rd class, the signal of a logical unit will be received at the 3rd output of block 40: “00100”. Such a binary code arrives at the inputs from the first to the Lth first digital switch 43, the second digital switch 55 and the recognition output display 52. Moreover, the signal from the l-th output of the first NSC comes only to the l-th input of blocks 43, 52 and 55 The digital switch 43 according to the information from the outputs of the first NSC 40 carries out the switching of the RAM output with the input of the corresponding second NSC 45. Each of the second NSC 45 is trained to recognize Z types of VOs in its particular class. The number of blocks 45 corresponds to the number of recognizable classes L. When deciding in favor of the first class, the output of RAM 39 is switched to the input of the first second NSC 45. When deciding in favor of the l-th class, the output of RAM 39 is switched to the input of the lth the second NSC 45. Blocks 45 are the NSC of the second level, as they carry out identification (type determination) of VO by a long-range portrait. Information about the type of VO from the outputs of the second NSC 45 assigned for identification is supplied to the Z inputs of the third digital switch 51 for subsequent display on TVRP 52. Information about the class to which the type BO recognized by the lth second NSC belongs to comes in the form of a binary code with L outputs the first NSC 40 to the L inputs of TVRP 52, and from each l-th output of the first NSC 40 to the corresponding l-th input of block 52. Information about the class of recognized type of VO is used in the case of recognition by DRL. Each z-th of the Z outputs of the l-second second NSC 45 is connected to the corresponding z-m input of the third digital switch 51, because when BO type is recognized in one class defined by the first NSC, only one second NSC from L. functions. The rest (L -1) the second NSCs are not functioning at this time and binary codes from their outputs are not removed. If the radar does not have the required balance of time for the formation of a two-dimensional radar image or in the absence of the possibility of its formation due to difficult interference conditions, the operator can give the signal “FORBID DRILLS” (false unit), which from the third output of the ASB 32 goes to (2Z +1) -th input of the third digital switch 51. The switch, depending on the presence of a logical unit signal at the (2Z + 1) -th input, commutes with the recognition output panel 51 or the outputs of the neural network device recognition by DRLI (there is no “DRLBAR” signal), or outputs of a two-level neural network recognition device by long-range portraits (there is a “DRLBAR” signal).

Оценки вероятности распознавания типов воздушных объектов, полученные в случае принятия решения по ДРЛИ, почти всегда выше оценок, полученных при распознавании по дальностным портретам. Кроме того, важным достоинством ДРЛИ является инвариантность структуры изображения к курсовому углу ВО, в то время как структура дальностного портрета существенно зависит от ракурса локации. Поэтому предпочтительнее принимать решение о типе ВО именно по двумерному радиолокационному изображению.Estimates of the likelihood of recognizing types of airborne objects obtained in the case of making a decision by DRL are almost always higher than the estimates obtained by recognition from long-range portraits. In addition, an important advantage of the DRLI is the invariance of the image structure to the heading angle VO, while the structure of the long-range portrait substantially depends on the angle of the location. Therefore, it is preferable to decide on the type of VO precisely from a two-dimensional radar image.

Для формирования ДРЛИ принимаемые М последовательностей, поступившие с выхода блока 34, запоминаются в блоке формирования избыточной матрицы данных 41. Их фазовая структура предварительно преобразуется в блоке 34. Данные последовательности проходят через блок корреляционного анализа 42, в котором корреляционным способом по данным строк ИМД грубо определяется результирующая угловая скорость поворота (рыскания) ВО

при рысканиях с учетом информации об угловой скорости поворота за счет прямолинейного перемещения объекта

по траектории движения

[16,25].For the formation of the DRL, the received M sequences received from the output of block 34 are stored in the block for generating the redundant data matrix 41. Their phase structure is preliminarily converted in block 34. These sequences pass through the correlation analysis block 42, in which it is roughly determined using the data from the IMD strings the resulting angular velocity of rotation (yaw)

when yawing taking into account information about the angular velocity of rotation due to the rectilinear movement of the object

along the trajectory of movement

[16.25].

Пространственный ракурс локации γ воздушного объекта рассчитывается по формуле γ=arccos(cosβcosε), где β и ε - соответственно азимут и угол места ВО, поступающие на четвертый и третий входы БКА 42 с выходов АЦП 4 и 1. Информация о начальной дальности ВО для проведения необходимых расчетов поступает на второй вход блока 42 с выхода первого АЦП 26.The spatial view of the γ location of an airborne object is calculated by the formula γ = arccos (cosβcosε), where β and ε are the azimuth and elevation angle of the HE, arriving at the fourth and third inputs of the BKA 42 from the outputs of the ADC 4 and 1. Information about the initial range of the HE necessary calculations is fed to the second input of block 42 from the output of the first ADC 26.

Для построения ДРЛИ БКА 42 выбирает такой интервал синтезирования, который соответствует максимальной скорости поворота воздушного объекта

. В блоке 42 информативный участок накопления отраженных сигналов определяется с помощью корреляционной характеристики по первой строке запомненной ИМД. Данная строка включает М откликов на первой частоте зондирования. В пределах полученной корреляционной характеристики определяется глобальный минимум. Точка, в которой коэффициент корреляции минимален, соответствует максимальной

. Кроме того, в блоке корреляционного анализа косвенно определяется угловая скорость поворота ВО [16].To build the DRLI BKA 42 selects a synthesis interval that corresponds to the maximum speed of rotation of an air object

. In block 42, the informative plot of the accumulation of reflected signals is determined using the correlation characteristics on the first line of the stored BMI. This line includes M responses at the first sounding frequency. Within the obtained correlation characteristic, a global minimum is determined. The point at which the correlation coefficient is minimal corresponds to the maximum

. In addition, in the block of correlation analysis, the angular velocity of rotation of the VO is indirectly determined [16].

В пределах выбранного информативного интервала в БФМСМР 44 из данных ИМД формируется двумерный частный массив данных размером 256×128 для последующего построения изображения, и являющийся МСМР. С каждой комплексной частотной характеристикой (КЧХ) из состава МСМР в блоке обратного быстрого преобразования Фурье 46 проводится ее преобразование в вектор дальностного портрета аналогично процедуре, проводимой в блоке 37. Сформированный массив портретов поступает в блок компенсации фазовых искажений 47. В этом блоке все дальностные портреты согласуются по фазе известным методом адаптивного диаграммоформирования [25] для устранения расхождений, связанных с радиальными флюктуациями. Необходимость устранения фазовых искажений связана с тем, что сигналы на одинаковых частотах следуют с интервалом единиц миллисекунд. За это время ВО может переместиться в радиальном направлении на десятки сантиметров. В сантиметровом диапазоне волн такие перемещения ведут к сильным изменениям фазы. Алгоритм устранения фазовых искажений минимизирует фазовые сдвиги, связанные с такими перемещениями.Within the selected informative interval in BFMSMR 44, a two-dimensional private data array of size 256 × 128 is formed from the BMI data for subsequent image construction, which is the MSMR. With each complex frequency response (CFC) from the MCMR in the inverse fast Fourier transform block 46, it is converted into a long-range portrait vector in the same way as in block 37. The generated array of portraits goes to the phase distortion compensation block 47. In this block, all long-range portraits are consistent in phase by the known method of adaptive diagram-forming [25] to eliminate discrepancies associated with radial fluctuations. The need to eliminate phase distortion is due to the fact that signals at the same frequencies follow with an interval of units of milliseconds. During this time, the HE can move in the radial direction by tens of centimeters. In the centimeter wave range, such displacements lead to strong phase changes. The phase distortion elimination algorithm minimizes phase shifts associated with such movements.

В блоке 49 число столбцов МСМР дополняется 128 нулевыми столбцами в соответствии с известным алгоритмом, приведенным в [26]. Вектора строк массива поступают на вход блока прямого БПФ 50, в котором осуществляется прямое быстрое преобразование Фурье со строками модифицированной матрицы. Полученный двумерный массив чисел является предварительно сформированным изображением. Каждое число в матрице является элементом данного изображения и характеризует количество отраженной высокочастотной энергии от элемента плоскости, образованной линией визирования и вектором поступательного движения ВО. Так как ВО характеризуется наличием на его планере некоторого количества рассеивающих центров (РЦ), то и сформированное изображение будет содержать области повышенной яркости, соответствующие интенсивностям отражений радиоимпульсов от элементов импульсного объема. Однако, если в продольном направлении расстояние между рассеивателями на изображении соответствовать расстоянию между РЦ на планере ВО, то в поперечном направлении изображение может сжиматься либо растягиваться в зависимости от величины

. Нарушение пропорциональности обуславливается случайной величиной скорости поворота ВО. Для формирования изображения, на котором расположение РЦ адекватно отражает реальное взаимное расположение рассеивающих центров на планере ВО в продольном и поперечном направлениях, необходимо учитывать значение угловой скорости поворота и проводить масштабирование полученного изображения в поперечном направлении. Для этого матрица первичного ДРЛИ с выхода блока 50 поступает в блок формирования изображения 53, в котором осуществляется поперечное масштабирование в зависимости от угловой скорости поворота, косвенно рассчитанной в БКА 42 и поступающей с его второго выхода на второй вход БФИ 53. Сформированное изображение подается в блок формирования признака 54, в котором с изображением проводится ряд преобразований для компенсации эффекта затенения, устранения размытия изображения и снижения вычислительных затрат. Данные алгоритмы известны и описаны в [20, 27]. Сформированный вектор признака с выхода блока 54 поступает на (L+1)-й вход второго цифрового коммутатора 55, который в зависимости от кода, сформированного первым НСК 40 (информация о классе ВО), коммутирует свой (L+1)-й вход с одним из L своих выходов, пропуская вектор признака с БФП 54 на один из третьих НСК 57. Каждый из третьих НСК 57 обучен распознаванию Z типов ВО по ДРЛИ в пределах одного конкретного класса. Число блоков 57 равно числу L распознаваемых классов по аналогии с процессом распознавания по дальностным портретам. Результат распознавания (классификации), представленный двоичным кодом с z-го выхода каждого из третьих НСК 57, поступает на соответствующий (Z+z)-й вход третьего цифрового коммутатора 51. Блок 51 в зависимости от наличия на своем [2Z+1]-м входе сигнала запрета коммутирует с z-ми входами табло вывода результатов распознавания 52 соответствующие z-e выходы либо l-го второго НСК (при классификации по дальностным портретам), либо l-го третьего НСК (при классификации по ДРЛИ).In block 49, the number of MCMR columns is supplemented by 128 zero columns in accordance with the well-known algorithm given in [26]. The vectors of the array rows are input to the direct FFT 50 block, in which the direct fast Fourier transform is performed with the rows of the modified matrix. The resulting two-dimensional array of numbers is a preformed image. Each number in the matrix is an element of this image and characterizes the amount of reflected high-frequency energy from an element of the plane formed by the line of sight and the translational motion vector VO. Since the VO is characterized by the presence on its glider of a certain number of scattering centers (RC), the generated image will also contain areas of increased brightness corresponding to the intensities of reflections of radio pulses from elements of the pulsed volume. However, if in the longitudinal direction the distance between the scatterers in the image corresponds to the distance between the RCs on the airframe, then in the transverse direction the image can be compressed or stretched depending on the size

. Violation of proportionality is caused by a random value of the rotation speed VO. To form an image on which the RC location adequately reflects the real relative position of the scattering centers on the airframe in the longitudinal and transverse directions, it is necessary to take into account the value of the angular velocity of rotation and to scale the image in the transverse direction. For this, the primary DRLI matrix from the output of block 50 enters the imaging block 53, in which lateral scaling is performed depending on the angular velocity of rotation indirectly calculated in the BKA 42 and coming from its second output to the second input of the BFI 53. The generated image is fed into the block the formation of feature 54, in which a series of transformations are performed with the image to compensate for the shading effect, eliminate image blur and reduce computational costs. These algorithms are known and described in [20, 27]. The generated feature vector from the output of block 54 goes to the (L + 1) -th input of the second digital switch 55, which, depending on the code generated by the first NSC 40 (information about the class BO), switches its (L + 1) -th input with one of its L outputs, passing the attribute vector from BFP 54 to one of the third NSC 57. Each of the third NSC 57 is trained to recognize Z types of VO by DRL within one particular class. The number of blocks 57 is equal to the number L of recognizable classes by analogy with the recognition process by long-range portraits. The recognition result (classification), represented by binary code from the z-th output of each of the third NSK 57, is fed to the corresponding (Z + z) -th input of the third digital switch 51. Block 51, depending on the availability on its [2Z + 1] - m input of the inhibit signal commutes with the zth inputs of the recognition output display panel 52 corresponding ze outputs of either the lth second NSC (for classification by long-range portraits) or the lth third NSC (for classification according to DRL).

Новые цифровые элементы предложенной схемы, представленные блоками 37, 38, 41, 42, 44, 46, 47, 49, 50, 53 и 54, представляют собой, аналогично блоку 34, вычислительные комплексы или цифровые вычислители, пример реализации которых можно найти в [17, с.255 рис.7.1, с.287 рис.7.10, с.291 рис.7.11; 18, с.77 рис.3.20, с.79 рис.3.21, с.133 рис.4.22].New digital elements of the proposed scheme, represented by blocks 37, 38, 41, 42, 44, 46, 47, 49, 50, 53 and 54, are, like block 34, computing complexes or digital computers, an implementation example of which can be found in [ 17, p. 255 fig. 7.1, p. 287 fig. 7.10, p. 291 fig. 7.11; 18, p.77 fig.3.20, p.79 fig.3.21, p.133 fig.4.22].

Проверка качества нейросетевой классификации (распознавания) моделей ВО трех классов (крупноразмерные, среднеразмерные, малоразмерные) по указанным правилам проведена методом математического моделирования. Результаты моделирования отражены в [28]. Они показали, что оценка вероятности правильной классификации (распознавания) пяти типов ВО в классе составляет величину порядка 0,85 при классификации ВО по дальностным портретам и величину порядка 0,95 при классификации (распознавании) ВО по ДРЛИ.Quality control of the neural network classification (recognition) of HE models of three classes (large, medium, small) according to the above rules was carried out by the method of mathematical modeling. The simulation results are reflected in [28]. They showed that the estimate of the probability of correct classification (recognition) of five types of HE in the class is about 0.85 when classifying HE by long-range portraits and about 0.95 when classifying (recognizing) HE by DRL.

Положительный эффект предполагаемого построения радиолокационной станции заключается в том, что появляется возможность классифицировать (распознавать) ВО как по дальностным портретам, так и по двумерным радиолокационным изображениям. Также появляется возможность адаптировать процесс классификации (распознавания) в соответствии с условиями сопровождения объекта. Кроме того, в схеме радиолокационной станции с поимпульсной перестройкой несущей частоты, нейросетевым распознаванием объектов и инверсным синтезированием апертуры антенны отраженные от ВО импульсы в режиме квазинепрерывного излучения правильно фазируются гетеродином, несмотря на отсутствие одназначного измерения дальности.The positive effect of the proposed construction of the radar station is that it becomes possible to classify (recognize) VOs by both long-range portraits and two-dimensional radar images. It is also possible to adapt the classification (recognition) process in accordance with the conditions of the object. In addition, in the scheme of a radar station with pulse-frequency tuning of the carrier frequency, neural network recognition of objects, and inverse synthesis of the antenna aperture, pulses reflected from the VO in the regime of quasicontinuous radiation are correctly phased by the local oscillator, despite the absence of a one-way range measurement.

Источники информацииInformation sources

1. Астанин Л.Ю., Просыпкин С.Е., Степанов А.В. Аппаратура и средства для широкополосных измерений радиолокационных характеристик // Зарубежная радиоэлектроника, 1991. №1. С.117 (аналог).1. Astanin L.Yu., Prosypkin S.E., Stepanov A.V. Equipment and means for broadband measurements of radar characteristics // Foreign Radio Electronics, 1991. No. 1. S.117 (analogue).

2. Радиоэлектронные системы. Справочник. Основы построения и теория / Под ред. Я.Д.Ширмана. М.: Радиотехника, 2007. 510 с.2. Radio-electronic systems. Directory. Fundamentals of construction and theory / Ed. J.D. Shirman. M .: Radio engineering, 2007.510 s.

3. Митрофанов Д.Г., Сафонов А.В. Применение вейвлет-анализа для сохранения информативности дальностных портретов воздушных целей при повышении уровня шумов // Электромагнитные волны и электронные системы, 2005. №9. Т.10. с.19-24.3. Mitrofanov D.G., Safonov A.V. The use of wavelet analysis to preserve the informativeness of long-range portraits of air targets with increasing noise level // Electromagnetic waves and electronic systems, 2005. No. 9. T.10. p. 19-24.

4. Патент РФ №2152626. РЛС с инверсным синтезированием апертуры и многочастотным зондирующим сигналом. Митрофанов Д.Г., Силаев Н.В. G01S 13/90. Приоритет 17.05.99 г. Опубл. 10.07.2000 г. Бюл. №19. 2000 г., Часть 3. с.547 (прототип).4. RF patent No. 2152626. Radar with inverse aperture synthesis and multi-frequency probing signal. Mitrofanov D.G., Silaev N.V. G01S 13/90. Priority 05.17.99 Publ. July 10, 2000 Bull. No. 19. 2000, Part 3. p. 547 (prototype).

5. Селекция и распознавание на основе локационной информации. А.Л.Горелик, Ю.Л.Барабаш, О.В.Кривошеев, С.С.Эпштейн / Под ред. А.Л.Горелика. М.: Радио и связь, 1990. 240 с.5. Selection and recognition based on location information. A.L. Gorelik, Yu.L. Barabash, O.V. Krivosheev, S.S. Epstein / Ed. A.L. Gorelika. M .: Radio and communications, 1990.240 s.

6. Вопросы статистической теории распознавания / Под ред. Б.В.Барского. М.: Сов. радио, 1967. 399 с.6. Questions of the statistical theory of recognition / Ed. B.V. Barsky. M .: Sov. Radio, 1967.399 p.

7. Радиоприемные устройства: Учебное издание/ Под ред. А.П.Жуковского. М.: Высшая школа, 1989. 342 с.7. Radio receivers: Training Edition / Ed. A.P. Zhukovsky. M .: Higher school, 1989.342 s.

8. Радиолокационные станции воздушной разведки / Под ред. Г.С.Кондратенкова. М.: Воениздат, 1983. 152 с.8. Aerial reconnaissance radar / Ed. G.S. Kondratenkova. M .: Military Publishing, 1983. 152 p.

9. Теоретические основы радиолокации / Под ред. В.Е.Дулевича. М.: Сов. радио, 1978. 608 с.9. Theoretical Foundations of Radar / Ed. V.E.Dulevich. M .: Sov. Radio, 1978.608 p.

10. Финкелыптейн М.И. Основы радиолокации. М.: Радио и связь. 1983. 536 с.10. Finkelyptein M.I. Basics of radar. M .: Radio and communication. 1983. 536 p.

11. Теоретические основы радиолокации/ Под ред. В.Е.Дулевича. М.: Сов. радио. 1964. 732 с. (рис.7.23, с.323).11. Theoretical Foundations of Radar / Ed. V.E.Dulevich. M .: Sov. radio. 1964.732 s. (Fig. 7.23, p. 323).

12. Иващенко Н.Н. Автоматическое регулирование. Теория и элементы систем. М.: Машиностроение, 1978. 736 с.12. Ivashchenko N.N. Automatic regulation. Theory and elements of systems. M.: Mechanical Engineering, 1978. 736 p.

13. Коновалов Г.Ф. Радиоавтоматика. Учебник для вузов по спец. «Радиотехника». М.: Высшая школа, 1990. 335 с.13. Konovalov G.F. Radio Automation. Textbook for universities on special. "Radio engineering". M .: Higher school, 1990.335 s.

14. Артемьев В.М., Яшугин Е.А. Основы автоматического управления систем радиоэлектронных средств. М.: Воениздат, 1984. 456 с.14. Artemyev V.M., Yashugin E.A. Fundamentals of automatic control of electronic systems. M .: Military Publishing, 1984 .456 p.

15. Справочник по основам радиолокационной техники / Под ред. В.В.Дружинина. М.: Воениздат, 1967. 768 с.15. Handbook of the basics of radar technology / Ed. V.V.Druzhinina. M .: Military Publishing, 1967.768 p.

16. Митрофанов Д.Г. Метод построения радиолокационных изображений аэродинамических летательных аппаратов // Полет, 2006. №11. с.52-60.16. Mitrofanov D.G. The method of constructing radar images of aerodynamic aircraft // Flight, 2006. No. 11. p. 52-60.

17. Кузьмин С.З. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Радио и связь, 1986.17. Kuzmin S.Z. Fundamentals of designing systems for digital processing of radar information. M .: Radio and communications, 1986.

18. Небабин В.Г., Сергеев В.В. Методы и техника радиолокационного распознавания. М.: Радио и связь, 1984. 152 с.18. Nebabin V.G., Sergeev V.V. Methods and techniques of radar recognition. M .: Radio and communications, 1984. 152 p.

19. Митрофанов Д.Г. Способ повышения точности и достоверности формируемых доплеровских портретов и радиолокационных изображений целей // Радиоэлектроника, 1998. №11. с.28-34. (Изв. высш. учеб. заведений).19. Mitrofanov D.G. A way to improve the accuracy and reliability of the generated Doppler portraits and radar images of targets // Radioelectronics, 1998. No. 11. p. 28-34. (Izv. Higher education. Institutions).

20. Сафонов А.В., Митрофанов Д.Г., Прохоркин А.Г. Моделирование нейросетевого распознавания воздушных целей по радиолокационным изображениям // Радиотехника, 2007. №2. с.3-9.20. Safonov A.V., Mitrofanov D.G., Prokhorkin A.G. Modeling of neural network recognition of air targets by radar images // Radio Engineering, 2007. No. 2. p. 3-9.

21. Компьютер пресс., 2008. №5. с.126, 144.21. Computer press., 2008. No. 5. p.126, 144.

22. Нейрокомпьютеры и их применение. Нейрокомпьютеры в системах обработки изображений / Под ред. Ю.В.Гуляева и А.И.Галушкина. Книга 7. М.: Радиотехника, 2003. с.47-55.22. Neurocomputers and their application. Neurocomputers in image processing systems / Ed. Yu.V. Gulyaev and A.I. Galushkina. Book 7. M .: Radio engineering, 2003. p. 47-55.

23. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение / Под ред. А.И.Галушкина. М.: ИПРЖР, 2001. 256 с.23. Golovko V.A. Neural networks: training, organization and application / Ed. A.I. Galushkina. M .: IPRZhR, 2001.256 s.

24. Распознавание, автодиагностика, мышление. Синергетика и наука о человеке / Под ред. Д.С.Чернавского. М.: Радиотехника, 2004. с.68-89.24. Recognition, self-diagnosis, thinking. Synergetics and the science of man / Ed. D.S. Chernavsky. M .: Radio engineering, 2004.p. 68-89.

25. Стайнберг Б.Д. Формирование радиолокационного изображения самолета в диапазоне СВЧ // ТИИЭР, 1988. Т.26. №12. с.26-46.25. Steinberg B.D. The formation of the radar image of the aircraft in the microwave range // TIIER, 1988. V.26. No. 12. p. 26-46.

26. Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. 583 с.26. Marple S.L. Digital spectral analysis and its applications. M.: Mir, 1990.583 s.

27. Сафонов А.В., Митрофанов Д.Г. Применение нейросетевой технологии для распознавания целей по радиолокационным изображениям // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2006. №3. с.60-68.27. Safonov A.V., Mitrofanov D.G. The use of neural network technology for target recognition by radar images // Neurocomputers: development and application, 2006. No. 3. p. 60-68.

28. Сафонов А.В., Митрофанов Д.Г., Прохоркин А.Г. Применение искусственных нейронных сетей при распознавании типов воздушных целей по радиолокационным изображениям (депонированная статья). М.: Оборонная техника, 2005. №4-5. Рег. №7/32.28. Safonov A.V., Mitrofanov D.G., Prokhorkin A.G. The use of artificial neural networks in the recognition of types of aerial targets from radar images (deposited article). M.: Defense technology, 2005. No. 4-5. Reg. No. 7/32.

Claims

A radar station with pulse-wise carrier frequency tuning, neural network recognition of objects and inverse synthesis of the antenna aperture, consisting of four analog-to-digital converters, a second power amplifier connected by its output to the input of the azimuthal drive, the output of which is connected to the second input of the antenna, the input-output of which is connected with the first input-output of a monopulse irradiator, and the first input with the output of the elevation drive, the input of which is connected to the output of the first power amplifier connected the input with the output of the first phase detector, the second input of which is connected with the output of the block of elements of the linear part of the receiver of the total channel, and the first input is with the output of the block of elements of the linear part of the receiver of the differential elevation channel, the second input of which is connected with the first output of the first key, and the first input is with the first output of the monopulse irradiator, the second input-output of which is connected to the input-output of the antenna switch, and the second output to the first input of the block of elements of the linear part of the receiver of the differential azimuthal to nala, the second input of which is connected with the first input of the block of elements of the linear part of the receiver of the total channel and the first output of the first key, and the output is with the first input of the second phase detector, the output of which is connected to the input of the second power amplifier, and the second input - with the first input of the third phase detector, the second input of the first phase detector and the input of the amplitude detector, the output of which is connected to the first input of the second key and the second input of the ranging system, connected by its output to the input of the first analog field converter, as well as including a master oscillator, connected by an output to the first input of the first key connected by the second input to the second output of the control circuit, and by the second output to the first input of the mixer, connected by the output to the input of the coherent transmitter connected by the output to the input of the antenna switch, the output which is connected with the second input of the block of elements of the linear part of the receiver of the total channel, and the second input of the mixer is connected to the output of the frequency synthesizer on surface acoustic waves nah, the input of which is connected to the first output of the control circuit connected by its input to the first output of the operator control panel, while the output of the second key is connected to the input of the second analog-to-digital converter, and the output of the third phase detector is connected to the first input of the third key connected by its output with the input of the third analog-to-digital converter, the output of which is connected to the second input of the translational compensation block, designed to calculate the phase change of the received reflected air of the signal object by subtracting from the input total phase value of the received signal - phase shifts associated with the movement of the air object and with the initial range to the air object, and to form a sequence of complex signals, the fourth input of which is connected to the output of the fourth analog-to-digital converter, characterized in that the fifth and sixth analog-to-digital converters, an elevation sensor and an azimuth sensor, an electronic circuit are additionally introduced into the radar station delays, a speed measuring system, a recognition output display board, a third digital switch having (2Z + 1) inputs, where Z is the number of recognizable types of air objects in each class, a two-level neural network recognition device based on long-range portraits, including a storage buffer, a fast reverse block Fourier transforms, standardization unit, random access memory, first neural network classifier, first digital switch and L second neural network classifiers, each of which has Z outputs, where L is the number of recognizable classes of airborne objects, as well as a neural network recognition device from two-dimensional radar images, including a redundant data matrix generation unit, a correlation analysis unit, a multi-frequency synthesized scattering matrix generation unit, an inverse fast Fourier transform unit, a phase distortion compensation unit , zero padding unit, direct fast Fourier transform unit, image forming unit, attribute forming unit, second digit a new switch and L third neural network classifiers, each of which has Z outputs, the third output of the control circuit being connected to the first input of the ranging system, the output of the first analog-to-digital converter connected to the first input of the electronic delay circuit, to the second input of the correlation analysis unit, and to the third input of the translational compensation unit, the second output of the operator control panel is connected to the second inputs of the second and third keys, the input of the fourth analog-to-digital conversion The drive is connected to the output of the speed measurement system, the second input of which is connected to the second input of the third phase detector and the output of the electronic delay circuit, the second input of which is connected to the output of the frequency synthesizer on surface acoustic waves, the first input of the speed measurement system is connected to the second input of the second phase detector, the output of the second analog-to-digital converter is connected to the first input of the translational compensation block, the output of which is connected to the input of the storage buffer a, the input of which is the input of the device of two-level neural network recognition by long-range portraits, and to the input of the unit for generating a redundant data matrix, the input of which is the input of the device for neural network recognition by two-dimensional radar images, and the output of the block for generating the excess data matrix is connected to the first input of the correlation analysis unit, the first output of which is connected to the input of the unit for forming a multi-frequency synthesized scattering matrix, connected by its output to the course of the inverse fast Fourier transform unit, the output of which is connected to the input of the phase distortion compensation unit connected by its output to the input of the zero padding unit, the output of which is connected to the input of the direct fast Fourier transform unit, connected by its output to the first input of the image forming unit, the output of which is connected to the input of the sign formation unit, the output of which is connected to the (L + 1) -th input of the second digital switch, with each l-th of the L inputs of the second digital switch diminish with the corresponding l-th output of the first neural network classifier from L, and each l-th of L outputs of the second digital switch is connected to the input of the corresponding l-th of third third neural network classifiers, while the z-th output of each second neural network classifier is associated with the corresponding the z-th input of the third digital switch, and the z-th output of every third neural network classifier is associated with the (Z + z) -th input of the third digital switch, the (2Z + 1) -th input of which is connected to the third output of the control panel a, the second output of the correlation analysis unit is connected to the second input of the image forming unit, the output of the storage buffer is connected to the input of the inverse fast Fourier transform unit, the output of which is connected to the input of the normalization unit, the output of which is connected to the input of random access memory and the input of the first neural network classifier, each the lth of the L outputs of which are connected to the corresponding lth of the L inputs of the first digital switch, the (L + 1) th input of which is connected to the output of the operational omitting device, and each l-th of L outputs of the first digital switch is connected to the input of the corresponding l-th of L second neural network classifiers, each z-th of Z outputs of the third digital switch is connected to the corresponding z-th of Z inputs of the recognition output display board , each (Z + 1) -th input of which (Z + 1) -th in (Z + L) -th is connected to the corresponding l-th of L outputs of the first neural network classifier, the output of the elevation drive is connected to the input of the elevation sensor, the output which is associated with the input of the fifth analog an o-digital converter, the output of which is connected to the third input of the correlation analysis unit, the fourth input of which is connected to the output of the sixth analog-to-digital converter, the input of which is connected to the output of the azimuth sensor, the input of which is connected to the output of the azimuthal drive, and the output of the fourth analog-to-digital converter connected to the fifth input of the correlation analysis unit and the third input of the electronic delay circuit.