Увеличение разрешающей способности по азимуту путем экстраполяции функции раскрыва антенной решетки оцениванием линейного предсказания по методу наименьших квадратов с использованием коэффициентов авторегрессионной модели

Введение. Коротковолновые станции обнаружения воздушных объектов ионосферного типа имеют ряд ограниченных технических характеристик, одной из которых является низкая разрешающая способность по азимуту. Она выражается в отсутствии возможности раздельного наблюдения воздушных объектов в группе, расстояние между которыми менее 30 км (на дальности наблюдения 2000 км). Повысить рассматриваемую техническую характеристику возможно внесением изменений в размеры приемной антенной решетки (АР), но такие изменения приводят, как правило, к неоправданным инженерным и финансовым затратам. На практике при пространственно-временной обработке сигнала применяются известные методы сверхразрешения, использование которых, увеличивая разрешающую способность станции, приводит к снижению темпа выдачи результатов наблюдения оператору из-за возникшей вычислительной нагрузки. Необходим поиск компромисса между максимальным достижением показателя разрешающей способности и приемлемой нагрузкой на систему при обработке сигнала.
Цель работы. Анализ фазового распределения на раскрыве АР падающей волны, рассеянной объектами, а также азимутальных портретов этих объектов при выполнении пространственно-временной обработки сигналов после увеличения количества отсчетов комплексной апертурной характеристики функции раскрыва АР.
Материалы и методы. При построении фазовых распределений на раскрыве АР и азимутальных портретов наблюдаемых объектов использовалось компьютерное моделирование в среде MATLAB, которую применяют для широкого спектра инженерных и научных задач разной сложности.
Результаты. Показана возможность использования линейного предсказания для экстраполяции функции раскрыва АР в задаче увеличения разрешающей способности по азимуту коротковолновой станции обнаружения воздушных объектов. Выполнено моделирование. Проведен анализ полученных результатов на примере группового наблюдения воздушных объектов.
Заключение. Полученные результаты доказали актуальность применения предложенной пространственно-временной обработки для коротковолновых станций, имеющих приемные АР больших размеров. Предложенный метод увеличения разрешающей способность имеет меньшую вычислительную нагрузку, что также является большим преимуществом.

1. Акимов В. Ф., Калинин Ю. К. Введение в проекти-рование ионосферных загоризонтных радиолокаторов / под ред. С. Ф. Боева. М.: Техносфера, 2017. 492 c.

2. Фабрицио Джузеппе А. Высокочастотный заго-ризонтный радар: основополагающие принципы, об-работка сигналов и практическое применение / пер. с англ. М.: Техносфера, 2018. 936 с.

3. Справочник по радиолокации: в 2 кн. Кн. 2 / под ред. М. И. Сколника; пер. с англ. под ред. В. С. Вербы. М.: Техносфера, 2015. 680 с.

4. Skobelev S. P. Phased array antennas with optimized element patterns. London: Artech house, 2011. 261 p.

5. Stutzman W. L., Thiele G. A. Antenna Theory and Design. New York: John Wiley & Sons, 2012. 823 p.

6. Lagovsky B. A. Superresolution: Simultaneous Or-thogonalization of Function Systems Describing the Re-ceived Signal and its Source // PIERS Proc. Moscow, Rus-sia, 18–21 Aug., 2012. M.: The Electromagnetics Academy, 2012. P. 993–996.

7. Головко Т. М. Сравнительный анализ алгорит-мов сверхразрешения // LVII Междунар. науч. чтения (памяти В. А. Стеклова): сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. Москва, 16 окт. 2019. М.: ЕФИР, 2019. С. 32–37.

8. Тюленев С. В., Нечаев Ю. Б. Сравнительный анализ методов сверхразрешения в антенных ре-шетках // Информатика: проблемы, методология, технологии: материалы XVII Междунар. научн.-практ. конф. Воронеж, 9–10 февр. 2017. С. 456–461.

9. Манохин Г. О., Гельцер А. А., Рогожников Е. В. Увеличение разрешающей способности радиолока-ционной системы за счет параметрических методов обработки сигналов // Вестн. СИБГУТИ. 2015. Т. 29, № 1. С. 15–23.

10. Лаговский Б. А. Сверхразрешение на основе синтеза апертуры цифровыми антенными решетка-ми // Антенны. 2013. Т. 193, № 6. С. 9–16.

11. Чистяков В. А. Сравнительный анализ разреша-ющей способности методов сверхразрешения MVDR и MUSIC // Молодой ученый. 2020. Т. 306, № 16. С. 165–168.

12. Результаты обработки сигналов радиолокато-ра сопровождения методами цифрового спектрально-го анализа со сверхразрешением групповой цели по дальности и скорости / Д. С. Григорян, С. А. Климов, Д. Г. Митрофанов, А. Г. Прохоркин // Радиотехника. 2013. № 9. С. 25–38.

13. Djurovic I., Zhang Y. Accurate Parameter Estima-tion of Over-the-Horizon Radar Signals Using RANSAC and MUSIC Algorithms // Progress in Electromagnetics Research. M., 2018. Vol. 67. P. 85–93. doi:10.2528/PIERM18022004

14. Семенов С. С. Гиперзвуковые ударные системы нового поколения c использованием управляемых авиационных бомб. URL: https://topwar.ru/25460-giperzvukovye-udarnye-sistemy-novogo-pokoleniya-s-ispolzovaniem-upravlyaemyh-aviacionnyh-bomb.html (дата обращения 20.11.2021).

15. Анцупов О. И., Ищук П. Л., Косяк И. В. Гипер-звуковые летательные аппараты: реальна ли опас-ность // Воздушно-космическая сфера. 2016. № 2. С. 96–105.

16. Li G.-H., Zhang H.-B., Tang G.-J. Typical Trajectory Characteristics of Hypersonic Gliding Vehicle // J. of As-tronautics. 2015. Vol. 36, iss. 4. P. 397–403. doi: 10.3873/j.issn.1000-1328.2015.04.005