RU2453863C1 - Device for radar determination of air objects - Google Patents
Device for radar determination of air objects Download PDFInfo
- Publication number
- RU2453863C1 RU2453863C1 RU2011112422/07A RU2011112422A RU2453863C1 RU 2453863 C1 RU2453863 C1 RU 2453863C1 RU 2011112422/07 A RU2011112422/07 A RU 2011112422/07A RU 2011112422 A RU2011112422 A RU 2011112422A RU 2453863 C1 RU2453863 C1 RU 2453863C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- output
- radar
- classifier
- reference data
- level classifier
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к радиолокации и может быть использовано для распознавания воздушных объектов (ВО) в "просветных" радиолокационных станциях (РЛС) [1].The invention relates to radar and can be used to recognize airborne objects (BO) in the "luminous" radar stations (radar) [1].
Известны устройства, решающие задачу распознавания объектов по радиолокационным эхо-сигналам [2, 3]. Эти устройства требуют значительных временных затрат, что не позволяет использовать их при работе в реальном времени.Known devices that solve the problem of recognition of objects by radar echo signals [2, 3]. These devices require significant time costs, which does not allow you to use them when working in real time.
Устройство распознавания [4] не может быть использовано на РЛС, не измеряющей высоту ВО, что сильно ограничивает область его применения.The recognition device [4] cannot be used on radars that do not measure the height of HE, which greatly limits the scope of its application.
Наиболее близким по своей технической сущности и техническому исполнению является устройство распознавания [5], используемое в «просветной» РЛС и принятое за прототип. Это устройство содержит блок обработки радиолокационной информации, формирователь доплеровских портретов (ДП), классификаторы первого и второго уровней, вычислитель модуля трассовой скорости, пороговое устройство и формирователь эталонных данных. В основе работы устройства-прототипа лежит сопоставление информации о распознаваемом ВО с априорной информацией о классах ВО. В качестве такой информации используются огибающая доплеровского спектра сигнала, из которой формируется ДП ВО, а также трассовая скорость ВО.The closest in its technical essence and technical performance is the recognition device [5], used in the "luminal" radar and taken as a prototype. This device comprises a radar information processing unit, a Doppler portraits (DP) generator, first and second level classifiers, a track velocity module calculator, a threshold device and a reference data generator. The operation of the prototype device is based on the comparison of information on recognized VO with a priori information on VO classes. As such information, the envelope of the Doppler spectrum of the signal is used, from which the DP VO is formed, as well as the track velocity VO.
Недостатком прототипа является низкая вероятность правильного распознавания классов ВО «вертолет» и «легкомоторный самолет» (0,72-0,8). Высокая вероятность перепутывания этих классов вызвана схожестью их трассовых скоростей, а также близостью их теневых профилей и, как следствие, доплеровских портретов.The disadvantage of the prototype is the low probability of correct recognition of the classes of VO "helicopter" and "light-engine aircraft" (0.72-0.8). The high likelihood of confusing these classes is due to the similarity of their track speeds, as well as the proximity of their shadow profiles and, as a consequence, Doppler portraits.
Техническим результатом заявляемого изобретения является повышение вероятности правильного распознавания классов ВО «вертолет» и «легкомоторный самолет».The technical result of the claimed invention is to increase the likelihood of correct recognition of the classes of VO "helicopter" and "light-engine aircraft."
Поставленная цель достигается тем, что в известное устройство-прототип, содержащее блок обработки радиолокационной информации, формирователь доплеровских портретов, классификаторы первого и второго уровней, вычислитель модуля трассовой скорости, пороговое устройство и формирователь эталонных данных, введены блок выделения спектральных составляющих вращающихся элементов и классификатор спектральных составляющих вращающихся элементов с соответствующими связями.This goal is achieved by the fact that in the known prototype device containing a radar information processing unit, a Doppler portrait shaper, first and second level classifiers, a track velocity module calculator, a threshold device and a reference data shaper, a block for selecting spectral components of rotating elements and a spectral classifier are introduced components of rotating elements with corresponding bonds.
На фигурах 1 и 2 представлены структурные схемы соответственно прототипа и предлагаемого устройства со следующими обозначениями:In figures 1 and 2 presents structural diagrams of the prototype and the proposed device, respectively, with the following notation:
1 - блок обработки радиолокационной информации (БО);1 - processing unit of radar information (BO);
2 - формирователь доплеровских портретов (ФДП);2 - shaper of Doppler portraits (FDP);
3 - классификатор первого уровня (КПУ);3 - first level classifier (CPU);
4 - классификатор второго уровня (КВУ);4 - classifier of the second level (HLC);
5 - вычислитель модуля трассовой скорости (ВМТС);5 - module module route speed (VMTS);
6 - пороговое устройство (ПУ);6 - threshold device (PU);
7 - формирователь эталонных данных (ФЭД);7 - master data generator (FED);
8 - блок выделения спектральных составляющих вращающихся элементов (БВ ССВЭ);8 - block selection of the spectral components of the rotating elements (BW SSVE);
9 - классификатор спектральных составляющих вращающихся элементов (КССВЭ).9 - classifier of spectral components of rotating elements (KSVE).
Предлагаемое устройство состоит из последовательно соединенных блока обработки радиолокационной информации БО 1, формирователя доплеровских портретов ФДП 2, классификатора первого уровня и классификатора второго уровня КПУ 3 и КВУ 4, а также вычислителя модуля трассовой скорости ВМТС 5, порогового устройства ПУ 6, формирователя эталонных данных ФЭД 7, блока выделения спектральных составляющих вращающихся элементов БВ ССВЭ 8 и классификатора спектральных составляющих вращающихся элементов КССВЭ 9, причем второй выход БО 1 через ВМТС 5 и ПУ 6 соединен со вторым входом КПУ 3, третий выход БО 1 через БВ ССВЭ 8 соединен с первым входом КССВЭ 9, первый выход ФЭД 7 - с третьим входом КПУ 3, три выхода которого соединены с тремя входами КВУ 4, второй выход ФЭД 7 соединен со вторым входом КССВЭ 9, выход которого соединен с четвертым входом КВУ 4, а выход КВУ 4 является выходом устройства.The proposed device consists of a series-connected unit for processing
Предлагаемое устройство работает следующим образом.The proposed device operates as follows.
При обработке сигнала, полученного с приемника РЛС, БО 1 измеряет частоту Доплера и амплитуду сигнала, азимут ВО, его координаты и компоненты скорости (Vx и Vу), а также проводит обработку сигнала (фильтрацию помех и сигналов от других ВО).When processing a signal received from a radar receiver,
На основании данных, полученных с БО 1 (частота Доплера и амплитуда сигнала), ФДП 2 формирует доплеровский портрет ВО, в котором с шагом по частоте 1 Гц определяется амплитуда ДП в заданном диапазоне частот.Based on the data obtained with BO 1 (Doppler frequency and signal amplitude),
Информация о ДП ВО поступает на первый вход КПУ 3. На второй вход КПУ 3 поступает информация о трассовой скорости ВО, которая вычисляется в ВМТС 5 на основании данных о скоростях Vx и Vy, полученных с выхода БО 1, по формуле:Information about DP VO arrives at the first input of the
Пороговое значение VT, соответствующее различным классам ВО, определяется в ПУ 6 по заданной вероятности ложных тревог с использованием критерия Неймана - Пирсона [6].The threshold value V T corresponding to different classes of VO is determined in
На третий вход КПУ 3 с ФЭД 7 поступает информация об эталонных ДП. В КПУ 3 имеются 3 непараметрических классификатора, каждый из которых, сравнивая поступающую информацию, использует свой признак распознавания. В качестве признаков выбраны коэффициент взаимной корреляции между ДП ВО и эталонными ДП, геометрическая близость между ними и среднее значение нормированной амплитуды ДП ВО в заданном частотном диапазоне. Также в КПУ 3 используется полученная в ВМТС 5 информация о трассовой скорости ВО, благодаря чему исключается неопределенность классификации по трассовой скорости.The third input of the
Обработанный радиолокационный сигнал с третьего выхода БО 1 поступает на вход БВ ССВЭ 8, где происходит выделение спектральных составляющих, возникающих из-за наличия на ВО вращающихся элементов конструкции, измерение их частот и амплитуд и формирование доплеровских портретов ССВЭ (ДП ССВЭ), в которых с заданным шагом по частоте определяется амплитуда ДП ССВЭ в заданном диапазоне частот. Эта информация поступает на первый вход КССВЭ 9.The processed radar signal from the third output of the
КССВЭ 9 осуществляет классификацию ВО, сравнивая ДП ССВЭ с эталонной информацией, поступающей из ФЭД 7 на второй вход КССВЭ 9. При этом эталонными являются только классы ВО «вертолет» и «легкомоторный самолет».KSSVE 9 carries out the classification of VO by comparing the DP KVSE with the reference information coming from the FED 7 to the second input of KSSVE 9. At that, only the VL classes “helicopter” and “light-engine aircraft” are reference.
Результаты, полученные в КПУ 3, поступают на КВУ 4, где применяется корректор по большинству, использующий алгоритм голосования, после чего принимается решение о принадлежности ВО к определенному классу. Если принято решение о принадлежности ВО к классам «вертолет» или «легкомоторный самолет», дополнительно учитывается результат, полученный в КССВЭ 9.The results obtained in
Как показал эксперимент, вероятность правильного распознавания классов ВО «вертолет» и «легкомоторный самолет» в предложенном устройстве составила 0,81-0,88. Вероятность правильного распознавания остальных классов ВО не изменилась.As the experiment showed, the probability of correct recognition of the VO classes “helicopter” and “light-engine aircraft” in the proposed device was 0.81-0.88. The probability of correct recognition of the remaining classes of HE has not changed.
Таким образом, введение в прототип БВ ССВЭ 8 и КССВЭ 9 с соответствующими связями позволило учесть модуляцию сигналов, возникающую из-за наличия на ВО вращающихся элементов, что приводит к повышению вероятности правильного распознавания классов ВО «вертолет» и «легкомоторный самолет».Thus, the introduction of a prototype BV SSVE 8 and KSSVE 9 with appropriate connections allowed us to take into account the modulation of the signals arising due to the presence of rotating elements on the VO, which leads to an increase in the likelihood of the correct recognition of VO classes “helicopter” and “light-engine aircraft”.
Источники информацииInformation sources
1. Бляхман А.Б., Рунова И.А. Радиотехника и электроника, 2001, т.46, №4, с.424.1. Blyakhman A.B., Runova I.A. Radio engineering and electronics, 2001, v. 46, No. 4, p. 424.
2. Матюгин С.Н., Односевцев В.А. Распознавание радиотелеграфных сигналов КВ-диапазона. Труды XX Всероссийской конференции по распространению радиоволн. Н. Новгород, 2-4 июля 2002, изд-во ТАЛАМ, Н.Новгород, 2002, с.169.2. Matyugin S. N., Odnosevtsev V. A. Recognition of radio telegraph signals of the KV range. Proceedings of the XX All-Russian Conference on the Propagation of Radio Waves. N. Novgorod, July 2-4, 2002, Talam Publishing House, N. Novgorod, 2002, p. 169.
3. Саблин В.Н., Чапурский В.В., Шейко А.П. Нейросетевое распознавание спектральных портретов воздушных объектов при наблюдении методом теневого инверсного радиолокационного синтезирования апертуры. Радиотехника и электроника, 2004, том 49, №2, с.184-195.3. Sablin V.N., Chapursky V.V., Sheiko A.P. Neural network recognition of spectral portraits of airborne objects when observed using the shadow inverse radar synthesis method of aperture. Radio engineering and electronics, 2004, volume 49, No. 2, p. 184-195.
4. Матюгин С.Н., Бляхман А.Б. Устройство радиолокационного распознавания воздушных объектов. Патент №2324201 по заявке №2006115013 от 02.05.2006.4. Matyugin S.N., Blyakhman A.B. Radar recognition device for airborne objects. Patent No. 23234201 for application No. 2006115013 dated 05/02/2006.
5. Матюгин С.Н., Бляхман А.Б. Устройство радиолокационного распознавания воздушных объектов. Патент №2324202 по заявке №2005134737 от 09.11.2005.5. Matyugin S. N., Blyakhman A.B. Radar recognition device for airborne objects. Patent No. 23234202 by application No. 2005134737 dated November 9, 2005.
6. Селекция и распознавание на основе локационной информации. Под ред. проф. А.Л.Горелика, М.: Радио и связь, 1990.6. Selection and recognition based on location information. Ed. prof. A.L. Gorelika, M.: Radio and Communications, 1990.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011112422/07A RU2453863C1 (en) | 2011-03-31 | 2011-03-31 | Device for radar determination of air objects |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011112422/07A RU2453863C1 (en) | 2011-03-31 | 2011-03-31 | Device for radar determination of air objects |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2453863C1 true RU2453863C1 (en) | 2012-06-20 |
Family
ID=46681174
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2011112422/07A RU2453863C1 (en) | 2011-03-31 | 2011-03-31 | Device for radar determination of air objects |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2453863C1 (en) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4389647A (en) * | 1980-12-22 | 1983-06-21 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Doppler discrimination of aircraft targets |
EP0443658B1 (en) * | 1990-02-23 | 1995-01-11 | Hollandse Signaalapparaten B.V. | Radar apparatus for the detection of helicopters |
US5557278A (en) * | 1995-06-23 | 1996-09-17 | Northrop Grumman Corporation | Airport integrated hazard response apparatus |
US5689268A (en) * | 1996-08-02 | 1997-11-18 | Boeing North American, Inc. | Radar detection and classification of helicopters |
RU2226166C1 (en) * | 2003-07-29 | 2004-03-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Российская самолетостроительная корпорация "МиГ" | Multi-purpose tactical aircraft |
WO2006133268A2 (en) * | 2005-06-06 | 2006-12-14 | Signal Labs, Inc. | System and method for detection and discrimination of targets in the presence of interference |
RU2324202C2 (en) * | 2005-11-09 | 2008-05-10 | Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Нижегородский Научно-Исследовательский Институт Радиотехники" | Radar recognizer of aerial objects |
RU2395782C1 (en) * | 2009-02-19 | 2010-07-27 | Семен Григорьевич Абрамкин | Method of high-speed aerial reconnaissance |
-
2011
- 2011-03-31 RU RU2011112422/07A patent/RU2453863C1/en active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4389647A (en) * | 1980-12-22 | 1983-06-21 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Doppler discrimination of aircraft targets |
EP0443658B1 (en) * | 1990-02-23 | 1995-01-11 | Hollandse Signaalapparaten B.V. | Radar apparatus for the detection of helicopters |
US5557278A (en) * | 1995-06-23 | 1996-09-17 | Northrop Grumman Corporation | Airport integrated hazard response apparatus |
US5689268A (en) * | 1996-08-02 | 1997-11-18 | Boeing North American, Inc. | Radar detection and classification of helicopters |
RU2226166C1 (en) * | 2003-07-29 | 2004-03-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Российская самолетостроительная корпорация "МиГ" | Multi-purpose tactical aircraft |
WO2006133268A2 (en) * | 2005-06-06 | 2006-12-14 | Signal Labs, Inc. | System and method for detection and discrimination of targets in the presence of interference |
RU2324202C2 (en) * | 2005-11-09 | 2008-05-10 | Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Нижегородский Научно-Исследовательский Институт Радиотехники" | Radar recognizer of aerial objects |
RU2395782C1 (en) * | 2009-02-19 | 2010-07-27 | Семен Григорьевич Абрамкин | Method of high-speed aerial reconnaissance |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109270497B (en) | Multidimensional parameter pre-sorting method for radar pulse signals | |
CN106483514B (en) | Airplane motion mode identification method based on EEMD and support vector machine | |
CN108051781A (en) | A kind of radar signal operating mode recognition methods based on DBN model | |
CN102707285A (en) | Method for detecting frequency domain constant false alarm of vehicle-mounted millimeter-wave anti-collision radar system | |
CN110007299B (en) | Weak target detection tracking method based on mixed coordinate pseudo-spectrum technology | |
CN108710114B (en) | Turbulent target detection method based on BP neural network multi-class classification | |
CN103176187B (en) | A kind of airborne early warning radar ground surface high speed highway goal filtering method | |
CN111505643B (en) | Sea surface small target detection method based on time-frequency image deep learning | |
CN111398909B (en) | Clutter environment unmanned aerial vehicle detection method based on cepstrum analysis | |
CN111175718A (en) | Time-frequency domain combined ground radar automatic target identification method and system | |
CN104035090A (en) | Radar target detection-based free slide window type constant false alarm rate (CFAR) control method | |
CN112859014A (en) | Radar interference suppression method, device and medium based on radar signal sorting | |
CN111896926A (en) | Low-altitude target detection method and system based on strong clutter suppression | |
CN115657005A (en) | Unmanned aerial vehicle identification method based on Doppler radar multi-information fusion | |
KR101234192B1 (en) | A system of selecting the angle between transmitter and receiver for a bistatic radar | |
CN113640768A (en) | Low-resolution radar target identification method based on wavelet transformation | |
CN106093871B (en) | Smart antenna Mutual coupling system and method based on empirical mode decomposition | |
CN117233706B (en) | Radar active interference identification method based on multilayer channel attention mechanism | |
RU2324201C2 (en) | Radar recognizer of aerial objects | |
RU2324202C2 (en) | Radar recognizer of aerial objects | |
RU2453863C1 (en) | Device for radar determination of air objects | |
Abd Rashid et al. | The effect of clutter on the automatic target classification accuracy in FSR | |
CN110658506B (en) | Micro Doppler clutter filtering method based on angle clustering and Doppler analysis | |
CN104316929B (en) | Power spectrum identification method and apparatus | |
CN108549076B (en) | Method for identifying scenes of various unmanned aerial vehicles based on velocity and rhythm diagram |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PD4A | Correction of name of patent owner |