Статья: Стохастическая радиолокация: условия решения задач обнаружения, оценивания и фильтрации

Стохастическая радиолокация: условия решения задач обнаружения, оценивания и фильтрации

Ю.Н. Горбунов

ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал

Аннотация

Рассматривается стохастический подход к решению традиционных задач радиолокации: обнаружения, оценивания, фильтрации. Стохастическая радиолокация базируется на концепции внедрения в процесс обработки и формирования радиолокационных сигналов искусственной стохастичности, предполагающей наряду с естественной стохастичностью, обусловленной случайной природой входных сигналов, рандомизацию условий процесса «приём - передача». Это - введение в процессе наблюдения цели в параметры схем обработки и формирования сигналов случайных параметров, процедур и компонент. Примерами могут служить: вобуляция частоты повторения, перестройка несущей частоты, модуляция порогов квантования, использование стохастических шкал квантования и измерения, использование эталонных случайных добавок и т.п. В статье анализируются условия решения ключевых задач радиолокации - обнаружения, оценивания и фильтрации и приводятся конкретные примеры технических приложений относящихся к новому направлению «стохастическая радиолокация».

Ключевые слова: стохастическое аналого-цифровое преобразование, селекция движущихся целей, рандомизация, стохастическая дискретизация времени и пространства, шумовая радиолокация.

Abstract

We consider the stochastic approach to solving the problems of traditional radar: detection, estimation, filtering. Stochastic radar is based on the concept of implementation in the processing and formation of radar signals artificial stochasticity, assuming along with the natural stochasticity, due to the random nature of the input signals, the randomization process conditions"technique - transfer". This is - an introduction to the process of monitoring objectives and parameters processing circuits signal generating random parameters, procedures and components.Examples are: the wobble frequency of repetition rearrangement carrier frequency, modulation quantization thresholds, the use of stochastic quantization scales and measuring, using standard randomadditives, etc. This article analyzes the conditions for resolving the key tasks of radar - detection, estimation and filtering, and provides concrete examples of technical applications relating to the newfield of "stochastic radar."

Keywords: stochastic analog-to-digital conversion, the selection of moving targets, randomization, stochastic sampling of time and space, the noise radar.

Введение и постановка задачи

В [1] дан обзор развития стохастических когерентно-импульсных РЛС с СДЦ: от первого внедрения в них режимов псевдослучайной вобуляции частоты повторения зондирующих импульсов для устранения эффекта «слепых скоростей» до рандомизации приема сигналов, реализации принципов стохастического принятия решений, стохастического «обеления» пассивных и активных помех и в перспективе - полномасштабного применения сверхширокополосной (СШП) шумовой радиолокации реализующей форму функции неопределенности удовлетворяющей требованию круговой симметрии. В [1] отмечено, что исследования на тему «современная радиолокация» безусловно в первую очередь идут по пути выбора вида зондирующих сигналов и совершенствования методов и средств цифровой, в общем случае пространственно-временной (ПВ, «the spatial time processing» SP) обработки эхо-сигналов в когерентно-импульсных РЛС с системой СДЦ (класс РЛС «coherent pulsed radar» с системой СДЦ «system moving target indication» MTI).

Актуальность исследований заключается во внедрении в технику обработки и формирования РЛ сигналов новых цифровых технологий, поднимающих радиолокацию на новый современный уровень. Это:

- использование когерентно-импульсных зондирующих сигналов (последовательностей) со случайными параметрами (периодом повторения, несущей частоты, фазой квантования и т. д.), дающих прирост «стохастичности» в стремлении реализации преимуществ СШП радиолокации по сравнению с традиционной узкополосной радиолокацией с детерминированными сигналами;

- реализация распределённой системы пространственно-временной (ПВ) обработки в когерентно-импульсных РЛС с СДЦ и фазированными антенными решетками (ФАР), осуществляющей доплеровско - угловую селекцию целей на фоне мощных активных (АП) и пассивных (ПП) помех с помощью адаптации приема и подавления помех с помощью формирования «нулей» в амплитудно-частотной характеристике (АЧХ) системы СДЦ и диаграмме направленности антенны (ДНА) ФАР РЛС;

- реализация адаптивного приёма и формирования сигналов в условиях произвольных помех и большой неопределенности в выборе параметров сигнала и способов их обработки;

- повышенная скрытность работы РЛС с реализацией сниженного уровня заметности защищаемого объекта.

Цифровой обработке (ЦО), несмотря на известные преимущества, присущи недостатки: наличие эффектов стробоскопического характера («слепые фазы», «слепые направления», «слепые скорости»), нелинейностей амплитудных характеристик типа «зона нечувствительности», «люфт», «жёсткое ограничение», наличие шумов квантования, округления и т.п., которые обычными способами, вытекающими из классической теории ПВ обнаружения учесть не удается.

При устранении указанных недостатков в авиационных и космических РЛС для получения гарантированных решений необходимо учитывать не только ограничения по определению области предсказания в выборе и параметров сигналов, но и ресурсные ограничения: разрядность, частоты квантования, размеры окон ПВ выборок, размеры областей предсказания и многообразие способов устранения априорной неопределенности.

В работах [3-7] и других российских и зарубежных авторов исследованы вопросы анализа и синтеза цифровых устройств и алгоритмов ПВ обработки РЛ сигналов, однако специальные разделы, относящиеся к устранению вышеуказанных недостатков исследованы недостаточно. Малоразрядной (МР) цифровой обработке в условиях вышеупомянутых ресурсных ограничений посвящена работа [8]. Эти ограничения проявляются в современных авиационных и космических РЛС, где система ЦО, в особенности для РЛС с ФАР, представляет собой достаточно разветвленную сеть (многопроцессорную, многоканальную).

При параллельной обработке информации (на регистровом и топологическом уровнях, в параллельных интерфейсах) разрядность информационных потоков радиолокационных данных напрямую определяет техническую сложность построения аппаратуры (фазовращатели, умножители, процессоры, нормализаторы задержек). Поэтому разрядность РЛ данных, частоты дискретизации, размеры окон ПВ выборок должны быть минимальными. Представленный в [8] обзор и начатый ещё в 90-х годах [9] и продолженный в [10] подход к оформлению направления представляет собой по существу набор методов и средств рандомизированной обработки (см. список литературы [8]), однако чётко сформированной теории цифровой рандомизированной обработки («стохастической радиолокации») в открытой печати не было.

Термин randome (случайный) предполагает искусственное введение случайностей (случайные пороги, случайные аддитивные учитываемые добавки, случайные весовые коэффициенты и др.) в процедуру обеления шумов квантования, обусловленных дискретизацией. Процедуры подобного типа известны в литературе, однако систематизированное и научное изложение данного вопроса на сегодня разработано недостаточно. Сегодня на основе такого подхода на сегодня создан целый ряд конкретных устройств, реализирующих различные способы обеления («рандомизации», «стохастической линеаризации», «накачки», «вобуляции» и т.п.).

Предложенный метод, базируется на идейной основе метода Монте-Карло и в рамках рассматриваемого подхода применялся при построении различных технических устройств.

Цель настоящей статьи - сформулировать направление стохастической радиолокации с позиций классической теории обнаружения и оценивания параметров РЛ сигналов.

Теория цифровой стохастической обработки РЛ сигналов

Традиционную радиолокацию обычно не называют стохастической, но этот термин очень распространен (см., например, Сосулин Ю. Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. - М.: Советское радио, 1978. - 320 с.). В этой работе рассматривается применение статистической теории к зашумленным и искаженным случайными помехами детерминированным сигналам. Реже применяются стохастические критерии (правила) для решения задач обнаружения и оценки параметров стохастических сигналов.

В данном разделе проведем краткий анализ основ теории и результатов исследований в области обработки и формирования сигналов в РЛС с селекцией движущихся целей (СДЦ) с применением методов рандомизации грубых статистик [8], когда стохастичность искусственно и целенаправленно закладывается в модели сигналов и алгоритмы их обработки.

Обобщение работ по анализируемому направлению позволяет представить структурную схему теории стохастической радиолокации, которая приведена на Рис. 1.

Теория цифровой стохастической обработки ПВ сигналов (теория стохастической радиолокации) сегодня до конца не разработана. Достигнутый уровень - это сформировавшаяся совокупность идей, способов, устройств, алгоритмов. Идейной основой теории стал метод Монте-Карло, ранее применявшийся в основном в вычислительной математике и моделировании. Адаптация этого метода к обработке РЛ сигналов не явилась пионерским предложением и применительно к измерению дальности и построению МР систем СДЦ применялась ранее в разработках специалистов и автором настоящей статьи. Применительно к решению задач, выходящих за рамки теории ПВ обработки можно также упомянуть следующие имена: В.Г. Гайсов, Кан, Шапиро, А.К.Микельсон, Р.Ф. Немировский, И.Я. Билинский, Э.И. Вологдин, Г.П. Вихров, В.С. Гладкий, В.Г. Стругач, Ю.Г. Полляк, О.Н. Граничин, Б.Т. Полляк, В.И. Фомин и ряд других, известных в кругу специалистов, применяющих рандомизацию для решения различных задач, включая задачи вероятностного моделирования.

Рис. 1. Структурно-логический базис теории стохастической радиолокации

Первой важной структурной компонентой исторически сформировавшегося структурно-логического базиса теории стохастической радиолокации является компонента дискретизации и квантования. Это:

- квантование во времени , обусловленное периодической структурой когерентно-импульсного сигнала («медленное время» по пачке импульсов) и отдельных реализаций эхо-сигналов («быстрое время» по одному периоду зондирований);

- квантование пространства по осям и электромагнитного (ЭМ) поля в апертуре ФАР РЛС;

- квантование по уровню амплитуды сигналов и фазы сигнала в каналах ПВ фильтрации (в квадратурных каналах);

- квантование координат и параметров движения цели, каковыми могут быть дальность , пеленг , скорость V (доплеровское смещение частоты );

- квантование обычных и пространственных и частот в апертуре ФАР РЛС, что в свою очередь связано с квантованием угловых направлений по азимуту и углу места ;

- квантование распределений, поскольку входной ПВ сигнал (поле) в процессе его наблюдения представляет собой случайный процесс, развивающийся во времени.

Квантование по времени превращает непрерывные функции (сигнала) x(t), в решетчатые функции x(nT), n = 0, 1, 2,…, где T - интервал временного квантования по каждой из квадратурных составляющих сигнала с выхода фазовых детекторов по видео или промежуточной частоте (см. Рис. 2).

Рис. 2. Квантование по времени: а - получение решетчатых функций;

б - эхо-сигналы в N зондированиях с периодом повторения Т

При обычной обработке дискретизатор во времени это ключ, замыкаемый через промежутки времени T, далее преобразователь уровня в двоичный код - аналого-цифровой преобразователь АЦП. Теорема отчетов определяет условия, при которых такое квантование возможно и потери информации отсутствуют. При стохастической обработке размеры ПВ выборок тесно связаны с самой процедурой дискретизации и квантования и порядком ЦФ, определяющим число степеней свободы, и, поэтому, показана связь этого блока с блоками «Теорема отсчётов» и «Теория линейных дискретных систем».

Блок стохастического обнаружения ПВ сигналов предполагает рандомизацию обнаружения цели радаром, поскольку обеспечение инвариантности (независимости от распределения) в условиях нестационарных шумов и помех требует использования коротких «обучающих» выборок, непараметрической и ранговой статистики [11].

Стохастическое оценивание (измерение) параметров ПВ сигналов, которое в дальнейшем мы назвали «рандометрией», осуществляется отдельным блоком на схеме Рис. 1, хотя это выделение отражает особенности решения функциональных задач и не претендует на законченность их решения вне связей с соседними блоками.

Блок стохастической фильтрации ПВ сигналов поставлен третьим по ходу обработки ПВ сигналов, однако очевидно, что эта фильтрация может осуществляться как по высокой, так и по низкой частоте, т.е. после гетеродинирования.

Связь блоков «Прикладные задачи» и «Вероятностная теория чисел: диофантовые приближения» обусловлена, необходимостью исследования: аппаратурного вопроса формирования-воспроизведения (разыгрывания) рандомизирующего (хаотического) процесса с гарантируемыми характеристиками распределения, включая корреляцию.

При описании внутренних и внешних связей обратим внимание на внутреннее взаимодействие блоков «квантования», «обнаружения», «оценивания» и «фильтрации» в чисто описательном плане. Эта совокупность блоков имеет две внешние связи с теорией линейных дискретных систем, т.е. предполагает использование принципа суперпозиции сигнальных воздействий и их откликов по аналогии с линейными аналоговыми системами. Однако операции дискретизации и квантования сугубо нелинейные, тем более, если эти операции являются достаточно «грубыми». Метод стохастической линеаризации, устраняет эти противоречия, т. к. в нём реализуется операция аппроксимирующего усреднения.