Оптимизация алгоритма весовой обработки в многоканальной доплеровской фильтрации

Введение. Использование неэквидистантных последовательностей импульсов в качестве зондирующих радиолокационных сигналов позволяет устранить слепые зоны по скорости и дальности. Однако реализация многоканальной доплеровской фильтрации (МДФ) на основе классического алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ) неэквидистантных отсчетов сигнала в задаче обнаружения сигнала сопряжена с энергетическими потерями. Применение алгоритмов модифицированного БПФ позволяет повысить эффективность МДФ на фоне белого гауссовского шума, но снижает эффективность накопления сигнала в части каналов обработки сигнала, перекрываемых узкополосной помехой. Для устранения этого недостатка авторами ранее предложено применить комбинированный классический и модифицированный алгоритмы БПФ. Однако применение комбинированного метода не приводит к оптимальному решению с точки зрения эффективности МДФ.

Цель работы. Оптимизация весовой обработки неэквидистантных сигналов для повышения эффективности МДФ.

Материалы и методы. МДФ осуществлена с применением оптимизационных процедур, а эффективность алгоритмов оценивалась с помощью компьютерных расчетов.

Результаты. Результаты исследования показали, что окно Кайзера–Бесселя с параметром окна α = 4.42 обеспечивает наибольший усредненный по каналам МДФ коэффициент улучшения отношения сигнал(помеха + шум), равный 30.06 дБ, и наибольшую усредненную по каналам МДФ вероятность правильного обнаружения сигнала, равную 0.5, при обработке неэквидистантных последовательностей импульсов. Оптимизация весовой обработки в МДФ при указанных условиях позволяет значительно повысить используемые усредненные характеристики эффективности до 53.18 дБ и до 0.92 соответственно.

Заключение. Раздельная оптимизация весовой обработки для каждого частотного канала позволяет значительно повысить усредненные характеристики эффективности многоканального доплеровского фильтра и устранить все недостатки классического и модифицированного алгоритмов БПФ при обработке неэквидистантных последовательностей импульсов. Однако эти преимущества достигаются ценой отказа от применения БПФ, т. е. реализуются в рамках алгоритма дискретного преобразования Фурье.

1. Бакулев П. А. Радиолокационные системы. М.: Радиотехника, 2015. 437 с.

2. Бакулев П. А., Степин В. М. Методы и устройства селекции движущихся целей. М.: Радио и связь, 1986. 288 с.

3. Roy R., Lowenschuss O. Design of MTI detection filter with nonunifoum interpulse periods // IEEE Transactions on Circuit Theory. 1970. Vol. 17, iss. 4. P. 604–612. doi: 10.1109/TCT.1970.1083195

4. Thomas H. W., Abram T. M. Stagger period selection for moving-target radar // Proc. of the Institution of Electrical Eng. 1976. Vol. 123, iss. 3. P. 195– 199. doi: 10.1049/piee.1976.0045

5. Tang T., Wu C., Elangage J. A. Signal Processing Algorithm of Two-Phase Staggered PRI and Slow Time Signal Integration for MTI Triangular FMCW Multi-Target Tracking Radars // Sensors. 2021. Vol. 21, iss. 7. P. 2296. doi: 10.3390/s21072296

6. Новосельцев Л. Я., Флягин А. Е. Обработка сигналов РЛС при вобуляции частоты повторения зондирующих импульсов // Изв. вузов. Радиоэлектроника. 1975. Т. 20, № 3. С. 40–45.

7. Murakami T., Jonson R. S. Clutter suppression by use of weighted pulse trains // RCA Review. 1971. Vol. 32, № 3. P. 402–428.

8. Ispir M., Candan C. On the Design of Staggered Moving Target Indicator Filters // IET Radar Sonar Navig. 2016. Vol. 10, iss. 1. P. 205–215. doi: 10.1049/iet-rsn.2015.0175

9. Tuszynski M., Wojtkiewicz A., Klembowski W. Bimodal clutter MTI filter for staggered PRF radars // IEEE Intern. Conf. on Radar, Arlington, USA, 07–10 May 1990. IEEE, 1990. P. 176–180. doi: 10.1109/RADAR.1990.201158

10. Богатов А. Д., Костров В. В., Терсин В. В. Алгоритм совместной оценки частоты Доплера и ее производной по пачке неэквидистантных радиоимпульсов // Радиотехника. 2007. № 6. С. 55–59.

11. Попов Д. И. Синтез и анализ обнаружителей-измерителей доплеровских сигналов // Цифровая обработка сигналов. 2023. № 2. С. 32–37.

12. Doerry A. W. Radar Doppler Processing with Nonuniform PRF // Proc. of the SPIE 10633. Radar Sensor Technology XXII, Orlando, USA, 2018. Vol. 10633. P. 19. doi: 10.1117/12.2303453

13. Anju P., Bazil Raj A. A., Shekhar C. Pulse Doppler Processing – A Novel Digital Technique // 4th Intern. Conf. on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS), Madurai, India, 13–15 May 2020. IEEE, 2020. P. 1089–1095. doi: 10.1109/ICICCS48265.2020.9120950

14. Кошелев В. И. Многоканальная доплеровская фильтрация радиолокационных сигналов // Радиотехника. 2012. № 3. С. 30–35.

15. Белокуров В. А., Кошелев В. И., Логинов С. Н. Реализация алгоритмов доплеровской фильтрации сигналов на базе современных сигнальных процессоров Analog Device // Вопр. радиоэлектроники. 2010. Т. 2, № 3. С. 65–76.

16. Кошелев В. И. Когерентная фильтрация неэквидистантных последовательностей импульсов в системах первичной обработки радиолокационных систем // Успехи современной радиоэлектроники. 2014. № 10. С. 16–22.

17. Кошелев В. И., Чинь Н. Х. Эффективность многоканальной доплеровской фильтрации неэквидистантных последовательностей импульсов // Цифровая обработка сигналов. 2023. № 2. С. 3–8.

18. Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / пер. с англ. М.: Мир, 1990. 584 с.