RU2704789C1 - Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных радиолокационных станциях - Google Patents

Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных радиолокационных станциях Download PDF

Info

Publication number
RU2704789C1
RU2704789C1 RU2019101301A RU2019101301A RU2704789C1 RU 2704789 C1 RU2704789 C1 RU 2704789C1 RU 2019101301 A RU2019101301 A RU 2019101301A RU 2019101301 A RU2019101301 A RU 2019101301A RU 2704789 C1 RU2704789 C1 RU 2704789C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
interference
vector
filters
processing
blocks
Prior art date
Application number
RU2019101301A
Other languages
English (en)
Inventor
Владимир Валентинович Родионов
Original Assignee
Владимир Валентинович Родионов
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Владимир Валентинович Родионов filed Critical Владимир Валентинович Родионов
Priority to RU2019101301A priority Critical patent/RU2704789C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2704789C1 publication Critical patent/RU2704789C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области радиолокации и может быть использовано в радиолокационных станциях (РЛС) обзора и управления воздушным движением, а также в других когерентных РЛС, работающих в условиях пассивных помех, вызванных отражениями от местных предметов, метеообразований, подстилающей поверхности. Достигаемый технический результатом - повышение эффективности обнаружения целей. Указанный результат достигается за счет адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных РЛС, включающей формирование вектора для каждого цифрового отсчета по дальности, компонентами которого являются отсчеты отраженного сигнала с этого же элемента дальности в предыдущие периоды повторения, при этом входной вектор данных разбивают на m блоков длиной n элементов, при этом каждый блок данных фильтруют системой ортогональных фильтров, дисперсию помех на выходе фильтров вычисляют и запоминают в n картах помех для каждого элемента дальности и азимута, выходы фильтров нормируют данными соответствующих карт помех в предыдущий момент обзора, для учета доплеровского приращения частоты движущейся цели, выходы фильтров корректируют с учетом характеристик фильтров и формы диаграммы направленности антенны, результаты обработки блоков входного вектора данных объединяют и когерентно накапливают с помощью алгоритма быстрого преобразования Фурье, затем вычисляют квадрат модуля спектра, который сравнивают с порогом обнаружения в каждом доплеровском канале. В том случае, если измерять доплеровскую частоту цели не надо, то вычисляют квадрат модуля выходов фильтров каждого блока, нормируют квадратным многочленом от данных карты помех в предыдущий момент обзора, суммируют результаты обработки всех блоков и сравнивают с порогом обнаружения. 2 н.п. ф-лы, 8 ил.

Description

Изобретение относится к области радиолокации и может быть использовано в радиолокационных станциях обзора и управления воздушным движением, а также в других когерентных РЛС, работающих в условиях пассивных помех, вызванных отражениями от местных предметов, метеообразований, подстилающей поверхности.
Обзорные когерентно-импульсные РЛС излучают радиоимпульсы с определенным периодом повторения с помощью вращающейся антенной системы в окружающее пространство.
После излучения импульса происходит переключение на прием отраженных сигналов. Принятые отраженные сигналы с помощью когерентного гетеродина переносятся на промежуточную частоту, далее оцифровываются с помощью аналого-цифрового преобразователя (АЦП), и с помощью цифрового квадратурного смесителя переносятся на нулевую частоту. Далее фильтруются цифровыми фильтрами нижних частот и поступают на дальнейшую обработку с частотой дискретизации не менее чем в два раза превышающую ширину спектра зондирующих импульсов.
Далее цифровые сигналы сжимаются цифровым сжимающим фильтром (например, согласованным фильтром) и подвергаются межпериодной обработке, заключающейся в том, что для каждого цифрового отсчета по дальности формируется вектор, компонентами которого являются отсчеты отраженного сигнала с этого же элемента дальности в предыдущие периоды повторения. Количество элементов этого вектора - это конструктивный параметр, который зависит от ширины диаграммы направленности антенны, скорости ее вращения, периода повторения зондирующих импульсов.
Обработка таких векторов для каждого элемента дальности и есть межпериодная обработка. В результате этой обработки осуществляется обнаружение целей и оценка их координат.
Известен алгоритм оптимального обнаружения дискретного сигнала на фоне гауссовских помех с известной ковариационной матрицей K [1]:
Figure 00000001
где:
Figure 00000002
- вектор опорного сигнала
Figure 00000003
Figure 00000004
- эрмитово-транспонированный вектор;
Figure 00000005
- ковариационная матрица помехи;
Figure 00000006
- сформированный вектор входного сигнала;
N - число элементов сформированного вектора (размер обрабатываемой пачки импульсов);
ƒd - доплеровская частота цели;
ti - моменты появления импульсов пачки;
Figure 00000007
- мнимая единица;
Dn(ti-tN/2) - амплитуда диаграммы направленности антенны в момент времени ti;
с - порог обнаружения.
Амплитуда отраженного от цели сигнала пропорциональна квадрату амплитуды диаграммы направленности антенны.
Заметим, что непосредственно реализовать этот алгоритм нельзя, так как неизвестна доплеровская частота цели, и поэтому невозможно сформировать вектор S0, а также неизвестна корреляционная матрица пассивной помехи K.
В существующих импульсно-доплеровских РЛС применяют многоканальную обработку по частоте Доплера. То есть в каждом канале обработки опорный сигнал настраивается на определенную частоту Доплера. Обнаружение цели в каждом доплеровском канале происходит независимо друг от друга.
Известен способ обнаружения движущейся цели на фоне пассивных помех, основанный на подавлении пассивной помехи либо устройствами череспериодного вычитания, либо режекторными гребенчатыми фильтрами [2].
При регулярном периоде повторения зондирующих импульсов основным недостатком данного способа обнаружения является эффект слепых скоростей (подавление движущейся цели с доплеровской частотой, близкой к нулю, даже при отсутствии пассивных помех).
Так как при обработке не учитываются характеристики помехи, то наблюдается низкая эффективность этого метода обработки.
Известен способ обнаружения движущейся цели на фоне пассивных помех, основанный на фильтрации сформированного вектора путем его взвешивания во временной области весовыми распределениями специального вида [3].
Недостаток этого метода заключается в том, что из-за взвешивания расширяется спектр сформированного вектора и возникают потери в отношении сигнал/шум и, следовательно, уменьшается вероятность правильного обнаружения.
Кроме того, метод не подходит для обзорной РЛС с низкой частотой повторения, так как число импульсов, попавших в раствор диаграммы направленности антенны при ее вращении, мало, и из-за расширения спектра уменьшается число доплеровских каналов не забитых помехой.
Основным недостатком данного способа является его низкая эффективность, обусловленная отсутствием алгоритма обработки, учитывающего характеристики пассивных помех.
Известен способ межпериодной обработки [4], в котором обработка строится следующим образом. На входе отраженные сигналы, представленные своими цифровыми квадратурными составляющими, подвергаются многоканальной доплеровской фильтрации и многоканальному когерентному накоплению в процессоре дискретного преобразования Фурье (ДПФ,) на выходе которого вычисляются огибающие, которые нормируются, объединяются и подаются на порог обнаружения, причем вычисление весовых коэффициентов для многоканальной доплеровской фильтрации осуществляется предварительно для выбранной заранее формы спектра флюктуаций пассивной помехи. В данном способе коррекция частотных характеристик при многоканальной доплеровской фильтрации производится с учетом близкой к реальности пассивной помехи, имеющей, например, гауссов спектр.
Известный способ заключается в том, что алгоритм (1) представляется в виде:
Figure 00000008
где W=K-1⋅S - вектор весовых коэффициентов для многоканальной доплеровской фильтрации,
K-1 - обратная корреляционная матрица для предварительно заданной модели пассивной помехи и хранящаяся в постоянном запоминающем устройстве,
S=(1, ej2π⋅n/N, ej2π⋅2n/N, …, ej2π⋅(N-1)/N) - вектор опорного сигнала для цели, доплеровская частота которой попадает в n-й доплеровский канал,
N - число импульсов в пачке.
Так как корреляционная матрица помехи неизвестна, используется подход, заключающийся в том, что для различных моделей пассивных помех заранее рассчитываются корреляционные матрицы и вычисляются весовые коэффициенты, которые хранятся в памяти.
В процессе функционирования РЛС в реальном масштабе времени производится оценка модуля и фазы коэффициента межпериодной корреляции помехи и на ее основе из запоминающего устройства выбираются весовые коэффициенты, корректируются, и осуществляется обработка по алгоритму (2).
Недостатком этого способа является то, что вид корреляционной матрицы помехи по оценке модуля и фазы коэффициента межпериодной корреляции определяется с большой погрешностью.
В качестве прототипа заявляемого объекта изобретения принят способ адаптивного обнаружения движущихся целей на фоне многокомпонентных пассивных помех [5], включающий в себя многоканальную доплеровскую фильтрацию с многоканальным когерентным накоплением в виде преобразования Фурье, результат которого подвергается вычислению огибающих, которые нормируются и объединяются с выделением максимального значения, при этом для операции многоканальной доплеровской фильтрации и многоканального когерентного накопления в виде преобразования Фурье весовые коэффициенты вычисляют в реальном масштабе времени векторным перемножением оценок коэффициентов авторегрессии и коэффициентов преобразования Фурье. [6]. Причем с порогом обнаружения сравнивается на выходе в каждом элементе дальности максимум от нескольких максимумов огибающих сигналов, полученных при обработке каждой пачки эквидистантных импульсов с разными частотами повторения или несущими частотами, изменяемыми от пачки к пачке.
Известный способ межпериодной обработки заключается в том, что пассивная помеха аппроксимируется в виде процесса авторегрессии, а обратная корреляционная матрица в (1) представляется в виде разложения на диагональную Р, верхнюю и нижнюю треугольные матрицы коэффициентов авторегрессии А:
K-1=A⋅P⋅AT.
Это справедливо, если корреляционная матрица пассивных помех теплицева.
В процессе функционирования РЛС в реальном масштабе времени по сформированному вектору X вычисляются коэффициенты авторегрессии по алгоритму Берга [6] и вектор весовых коэффициентов W=K-1⋅S.
S=(1, ej2π⋅n/N, ej2π⋅2n/N, …, ej2π⋅(N-1)/N) - вектор опорного сигнала.
Далее идет обработка в соответствии с алгоритмом (2).
Недостаток этого метода заключается в том, что в обзорных РЛС сформированный вектор X модулирован диаграммой направленности антенны. Поэтому корреляционная матрица пассивных помех для обзорных РЛС не является теп лицевой.
Кроме того, так как оценки коэффициентов авторегрессии усредняются по смежным элементам дальности, то метод может работать только для протяженных по дальности помех. Для помех в виде отражений от местных предметов (сосредоточенных отражателей), усреднение приведет к ошибкам в оценке коэффициентов авторегрессии, так как усредняться будут данные, не содержащие отсчетов помехи.
Техническим результатом, на решение которого направлено изобретение, является повышение эффективности обнаружения целей за счет адаптивной обработки отраженных сигналов РЛС, которая приближается по своим характеристикам к теоретически оптимальной обработке, на фоне как протяженных, так и сосредоточенных помех при любой частоте повторения импульсов и с учетом формы диаграммы направленности антенны.
Технический результат достигается за счет предлагаемого способа адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных радиолокационных станциях, включающих формирование вектора для каждого цифрового отсчета по дальности, компонентами которого являются отсчеты отраженного сигнала с этого же элемента дальности в предыдущие периоды повторения. Входной вектор данных разбивают на m блоков длиной n элементов, а каждый блок данных фильтруют системой n ортогональных фильтров, энергию результата на выходе фильтров вычисляют, усредняют от обзора к обзору и запоминают в n картах помех для каждого элемента дальности и азимута, выходы фильтров нормируют данными из карт помех в предыдущий момент обзора.
1. Для учета доплеровского приращения частоты движущейся цели, выходы фильтров корректируют с учетом характеристик фильтров и формы диаграммы направленности антенны, результаты обработки блоков входного вектора данных из n элементов объединяют в результирующий вектор из m*n=N элементов и когерентно накапливают с помощью алгоритма быстрого преобразования Фурье, затем вычисляют квадрат модуля спектра, который сравнивают с порогом обнаружения в каждом доплеровском канале.
2. В том случае, если измерять доплеровскую частоту цели не надо, то вычисляют квадрат модуля выходов фильтров каждого блока, нормируют квадратным многочленом от данных карты помех в предыдущий момент обзора, суммируют результаты обработки всех блоков и сравнивают с порогом обнаружения.
При таком способе обработки фиксирован уровень ложных тревог, как при наличии помех, так и при их отсутствии.
В предлагаемом изобретении способ межпериодной обработки основывается на другом представлении обратной корреляционной матрицы пассивных помех.
Представим алгоритм (1) в эквивалентном виде:
Figure 00000009
В покомпонентной записи этот алгоритм имеет вид:
Figure 00000010
Здесь применено разложение корреляционной матрицы помехи по собственным векторам (Ψ - матрица, столбцы которой есть собственные вектора корреляционной матрицы помехи). D - диагональная матрица собственных значений.
diag(D)=[μ0, μl, …, μN-l].
Ψk={ψi,k} - этот вектор можно интерпретировать как импульсную характеристику k-того фильтра. Импульсные характеристики фильтров являются ортогональными.
Собственные значения μk - это дисперсия помехи на выходе k-того фильтра.
Таким образом, μk можно получить в процессе функционирования РЛС:
Figure 00000011
Здесь m - текущий номер обзора, n - общее число обзоров, по которым осуществляется усреднение. То есть оценку μk получают за несколько периодов обзора с одного и того же элемента дальности и азимута, соответствующего первому элементу вектора у (y0).
Выражение, стоящее в правой части формулы (4) можно интерпретировать как фильтр текущего среднего:
Figure 00000012
Так как этот фильтр является фильтром нижних частот, то его можно заменить фильтром с такой же полосой пропускания, но более простым в вычислительном отношении:
Figure 00000013
Параметр α выбирается в диапазоне 0…1 (обычно α=1/n).
Здесь
Figure 00000014
- обучающий вектор помехи, получаемый на m-ном обзоре в процессе функционирования РЛС.
Совокупность собственных значений представляет собой разложение дисперсии помехи с помощью ортогональных фильтров.
Собственные векторы ортогональны и составляют базис N-мерного пространства.
Это значит, что любой вектор X может быть разложен по элементам базиса.
По-существу в РЛС осуществляется разложение входного вектора по элементам базиса.
Движущаяся цель и пассивные помехи имеют разное разложение по элементам базиса, причем разложение пассивных помех можно запомнить в картах помех, которые однозначно идентифицируются по номеру дальности и азимута. Это различие и используется для обнаружения цели.
Заметим, что пассивные помехи в каждом элементе дальности можно представить в виде произведения квадрата диаграммы направленности антенны на отражения от местных предметов или других пассивных отражателей. Корреляционная функция отражений описана в литературе [7] и во многих случаях может быть аппроксимирована экспоненциальной зависимостью.
На основании этого, вид собственных векторов корреляционной матрицы пассивных помех может быть вычислен заранее, а собственные значения вычисляются адаптивно для каждого углового направления и элемента дальности в процессе функционирования РЛС по выражению (5).
1. Модернизируем алгоритм (3) следующим образом: разобьем входной вектор на блоки длины n, так, чтобы m*n=N, и запишем алгоритм (3) в виде:
Figure 00000015
Здесь:
μk,p и Ψk,p - собственные значения и собственные векторы корреляционной матрицы блока помехи
Figure 00000016
Обозначим:
Figure 00000017
Тогда
Figure 00000018
Здесь wi,p - результат фильтрации от пассивных помех блока входных данных (xn⋅p, …, x(n+1)⋅p-1);
Figure 00000019
- объединение векторов wi,p.; z(L) - результат когерентной обработки отфильтрованных данных.
Заметим, что величины
Figure 00000020
вычислены заранее и хранятся в памяти по адресу, который определяется номером р блока данных xn⋅p, …, x(n+1)⋅p-1 и номером k.
Величины μk,p вычисляются в процессе функционирования РЛС по алгоритму (5) и записываются в память по адресу, который определяется номером дальности, номером азимута первого отсчета в блоке данных xn⋅p, …, x(n+1)⋅p-1 и номером k.
Блок-схема обработки приведена на фиг. 1.
2. Алгоритм обработки без измерения доплеровского сдвига частоты цели имеет вид:
Figure 00000021
На фиг. 2-10 Приведены рабочие характеристики обнаружения этих способов обработки (зависимость вероятности правильного обнаружения от частоты Доплера входного сигнала), при следующих исходных данных:
Размерность входного вектора N=16, число блоков m=1, 2, 4, период повторения 1811 мкс, ширина диаграммы направленности антенны 2.5 град., время обзора 4.6 с, вероятность ложной тревоги 10-3, отношение сигнал/шум=17 дБ, отношение помеха/сигнал=34 дБ или помеха отсутствует. Помеха с гауссовским спектром шириной 3 Гц. Ортогональные фильтры рассчитаны с учетом диаграммы направленности антенны вида sin(x)/x и в предположении помехи с гауссовским спектром шириной 1 Гц.
Для сравнения приведены также рабочие характеристики обнаружения доплеровской обработки без окна и с окном Наттолла.
На фиг. 2 Вероятность правильного обнаружения. Оптимальная обработка. Помех нет, m=1, n=16; m=2, n=8; m=4, n=4. Сплошная линия - без измерения частоты Доплера. На фиг. 3 Вероятность правильного обнаружения. Доплеровская обработка. Помех нет. Окно Наттолла. Сплошная линия - без измерения частоты Доплера.
На фиг. 4 Вероятность правильного обнаружения. Оптимальная обработка. Отношение помеха/сигнал=34 дБ, m=1, n=16. Сплошная линия - без измерения частоты Доплера.
На фиг. 5 Вероятность правильного обнаружения. Доплеровская обработка. Окно Наттолла. Отношение помеха/сигнал=34 дБ. Сплошная линия - без измерения частоты Доплера.
На фиг. 6 Вероятность правильного обнаружения. Доплеровская обработка. Без оконной обработки. Отношение помеха/сигнал=34 дБ. Сплошная линия - без измерения частоты Доплера.
На фиг. 7 Вероятность правильного обнаружения. Оптимальная обработка, m=2, n=8. Отношение помеха/сигнал=34 дБ. Сплошная линия - без измерения частоты Доплера.
На фиг. 8 Вероятность правильного обнаружения. Оптимальная обработка, m=4, n=4. Отношение помеха/сигнал=34 дБ. Сплошная линия - без измерения частоты Доплера.
Расчет рабочих характеристик осуществлялся по методике, описанной в [8].
Применение предлагаемого изобретения позволяет повысить эффективность обнаружения целей за счет адаптивной обработки отраженных сигналов РЛС, которая приближается по своим характеристикам к теоретически оптимальной обработке, на фоне как протяженных, так и сосредоточенных помех при любой частоте повторения импульсов и с учетом формы диаграммы направленности антенны.
Источники информации, принятые во внимание:
1. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. - М.: «Радио и связь», 3-е издание, 1989.
2. Бакулев П.А., Сосновский А.А. Радиолокационные и радионавигационные системы, М.: Радио и связь, 1994.
3. Патент РФ №2594005, МПК G01S 13/04, пр. 01.09.2015.
4. Патент США №4742353, МПК G01S 13/86, пр. 03.05.1988.
5. Патент РФ №2593146, МПК G01S 7/36, пр. 14.07.2015
6. Марпл-МЛ С.Л. Цифровой спектральный анализ. - М.: «Мир», 1990.
7. Справочник по радиолокации под ред. М.И. Сколника. Т. 3. - М.: "Сов. Радио". 1979.
8. Родионов В.В. Помехоустойчивость адаптивных импульсно-доплеровских обнаружителей движущихся целей на фоне пассивных помех. // Антенны, вып. 1 (200), 2014, стр. 23-29.

Claims (2)

1. Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно импульсных радиолокационных станциях, включающий формирование вектора для каждого цифрового отсчета по дальности, компонентами которого являются отсчеты отраженного сигнала с этого же элемента дальности в предыдущие периоды повторения, отличающийся тем, что входной вектор данных разбивают на m блоков длиной n элементов, при этом каждый блок данных фильтруют системой ортогональных фильтров, дисперсию помех на выходе фильтров вычисляют и запоминают в n картах помех для каждого элемента дальности и азимута, выходы фильтров нормируют данными соответствующих карт помех в предыдущий момент обзора, для учета доплеровского приращения частоты движущейся цели, выходы фильтров корректируют с учетом характеристик фильтров и формы диаграммы направленности антенны, результаты обработки блоков входного вектора данных объединяют и когерентно накапливают с помощью алгоритма быстрого преобразования Фурье, затем вычисляют квадрат модуля спектра, который сравнивают с порогом обнаружения в каждом доплеровском канале.
2. Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно импульсных радиолокационных станциях, включающий формирование вектора для каждого цифрового отсчета по дальности, компонентами которого являются отсчеты отраженного сигнала с этого же элемента дальности в предыдущие периоды повторения, отличающийся тем, что входной вектор данных разбивают на m блоков длиной n элементов, при этом каждый блок данных фильтруют системой ортогональных фильтров, дисперсии помех на выходе фильтров вычисляют и запоминают в n картах помех для каждого элемента дальности и азимута, квадрат модуля выходов фильтров каждого блока, нормируют квадратным многочленом от данных соответствующих карт помех в предыдущий момент обзора, суммируют результаты обработки всех блоков и сравнивают с порогом обнаружения.
RU2019101301A 2019-01-15 2019-01-15 Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных радиолокационных станциях RU2704789C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019101301A RU2704789C1 (ru) 2019-01-15 2019-01-15 Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных радиолокационных станциях

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019101301A RU2704789C1 (ru) 2019-01-15 2019-01-15 Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных радиолокационных станциях

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2704789C1 true RU2704789C1 (ru) 2019-10-31

Family

ID=68500877

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019101301A RU2704789C1 (ru) 2019-01-15 2019-01-15 Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных радиолокационных станциях

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2704789C1 (ru)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2726321C1 (ru) * 2019-11-29 2020-07-13 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Способ определения пространственного положения и скорости в группе объектов системой доплеровских приемников
RU2743027C1 (ru) * 2019-12-13 2021-02-12 Владимир Григорьевич Бартенев Способ адаптивного обнаружения по корреляционному признаку
RU2766569C1 (ru) * 2021-05-31 2022-03-15 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Способ наблюдения за движущимися объектами многопозиционной системой приемников
RU2769217C1 (ru) * 2021-04-20 2022-03-29 Владимир Григорьевич Бартенев Способ радиолокационной классификации объектов по межчастотному корреляционному признаку

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003023436A2 (en) * 2001-09-07 2003-03-20 Lockheed Martin Corporation Adaptive digital beamforming radar method
US6650271B1 (en) * 1997-11-24 2003-11-18 Raytheon Company Signal receiver having adaptive interfering signal cancellation
JP2005207932A (ja) * 2004-01-23 2005-08-04 Fujitsu Ten Ltd スペクトル拡散レーダ装置
RU2337373C1 (ru) * 2007-04-18 2008-10-27 Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Нижегородский Научно-Исследовательский Институт Радиотехники" Способ азимутального разрешения движущихся целей, способ функционирования обзорной импульсной радиолокационной станции в режиме азимутального разрешения движущихся целей и радиолокационная система для его осуществления
RU2593146C1 (ru) * 2015-07-14 2016-07-27 Владимир Григорьевич Бартенев Способ адаптивного обнаружения сигналов движущихся целей на фоне многокомпонентных пассивных помех
RU2594005C1 (ru) * 2015-09-01 2016-08-10 Иван Васильевич Колбаско Способ обработки радиолокационного сигнала в импульсно-доплеровской рлс

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6650271B1 (en) * 1997-11-24 2003-11-18 Raytheon Company Signal receiver having adaptive interfering signal cancellation
WO2003023436A2 (en) * 2001-09-07 2003-03-20 Lockheed Martin Corporation Adaptive digital beamforming radar method
JP2005207932A (ja) * 2004-01-23 2005-08-04 Fujitsu Ten Ltd スペクトル拡散レーダ装置
RU2337373C1 (ru) * 2007-04-18 2008-10-27 Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Нижегородский Научно-Исследовательский Институт Радиотехники" Способ азимутального разрешения движущихся целей, способ функционирования обзорной импульсной радиолокационной станции в режиме азимутального разрешения движущихся целей и радиолокационная система для его осуществления
RU2593146C1 (ru) * 2015-07-14 2016-07-27 Владимир Григорьевич Бартенев Способ адаптивного обнаружения сигналов движущихся целей на фоне многокомпонентных пассивных помех
RU2594005C1 (ru) * 2015-09-01 2016-08-10 Иван Васильевич Колбаско Способ обработки радиолокационного сигнала в импульсно-доплеровской рлс

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2726321C1 (ru) * 2019-11-29 2020-07-13 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Способ определения пространственного положения и скорости в группе объектов системой доплеровских приемников
RU2743027C1 (ru) * 2019-12-13 2021-02-12 Владимир Григорьевич Бартенев Способ адаптивного обнаружения по корреляционному признаку
RU2769217C1 (ru) * 2021-04-20 2022-03-29 Владимир Григорьевич Бартенев Способ радиолокационной классификации объектов по межчастотному корреляционному признаку
RU2766569C1 (ru) * 2021-05-31 2022-03-15 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Способ наблюдения за движущимися объектами многопозиционной системой приемников

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2704789C1 (ru) Способ адаптивной обработки сигналов в обзорных когерентно-импульсных радиолокационных станциях
US11061127B2 (en) Vehicle radar system
US11592520B2 (en) FMCW radar with interfering signal suppression in the time domain
CN111352102B (zh) 一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置
US11209523B2 (en) FMCW radar with interference signal rejection
US10031221B2 (en) System and method for estimating number and range of a plurality of moving targets
US7375676B1 (en) Mutual interference processor for pulse radar
JP2019090824A (ja) レーダーにおける角度分解能
EP1946145B1 (en) Pulse doppler coherent method and system for snr enhancement
US9465108B1 (en) System and method for target doppler estimation and range bias compensation using high duty cycle linear frequency modulated signals
US5703592A (en) Method and apparatus for estimating the detection range of a radar
US8760340B2 (en) Processing radar return signals to detect targets
US9482744B1 (en) Staggered pulse repetition frequency doppler processing
Rosenberg et al. Non-coherent radar detection performance in medium grazing angle X-band sea clutter
McDonald et al. Coherent radar processing in sea clutter environments, part 1: modelling and partially adaptive STAP performance
CN110471034A (zh) 一种超宽带雷达波形设计方法
US7339519B2 (en) Methods and apparatus for target radial extent determination using deconvolution
CN105589061A (zh) 一种岸基雷达的信号处理算法
RU2419107C1 (ru) Способ селекции движущихся целей в режиме поимпульсной перестройки несущей частоты
JP5116590B2 (ja) 波数推定装置
Lesturgie Use of STAP techniques to enhance the detection of slow targets in shipborne HFSWR
Ganveer et al. SAR implementation using LFM signal
Ramakrishnan et al. Adaptive radar detection in doubly nonstationary autoregressive doppler spread clutter
US5231403A (en) Moving target indicator using higher order statistics
US9857453B1 (en) High-frequency indicator phase system and method

Legal Events

Date Code Title Description
PC41 Official registration of the transfer of exclusive right

Effective date: 20200619

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

Effective date: 20210116

NF4A Reinstatement of patent

Effective date: 20211008