Моделирование алгоритмов обработки в полуактивной радиолокационной системе с использованием сигнала 5G

Введение. Исследования возможности использования новых телекоммуникационных сигналов в качестве подсвета в полуактивных радиолокационных системах (ПАРЛС) – актуальная задача. Развитие систем связи, в частности появление нового стандарта 5G, открывает новые горизонты для развития ПАРЛС, использующих сигналы передатчиков 5G в качестве подсвета. Теоретический анализ характеристик сигнала 5G в контексте его применения в качестве подсвета в ПАРЛС показывает возможность обеспечения высокого разрешения по дальности и скорости. В данной статье приведены результаты моделирования процесса обработки сигналов в ПАРЛС с помощью сигнала 5G для двух сценариев: с нахождением одиночного объекта и двух объектов в области наблюдения. Поскольку ввиду пока еще ограниченного использования сети 5G на территории России экспериментальные исследования затруднены, моделирование процесса обработки сигнала в ПАРЛС с помощью 5G – актуальная задача.

Цель работы. Анализ нисходящего сигнала 5G и моделирование обработки сигналов в ПАРЛС от источника подсвета 5G в разных сценариях.

Материалы и методы. Для достижения поставленной цели использовались основы теории обработки сигналов в ПАРЛС, стандарт и структура 5G, модель канала распространения сигнала 5G, сравнительный анализ. Расчет взаимной функции неопределенности ПАРЛС с использованием сигнала 5G проведен с помощью компьютерного моделирования.

Результаты. Проведено моделирование процесса обработки сигналов в разных сценариях. Результаты показывают, что ПАРЛС с использованием сигнала 5G способна обнаруживать цели с хорошим разрешением как по дальности, так и по скорости.

Заключение. Результаты моделирования дополнительно подтверждают возможность эффективного использования сигнала подсвета 5G в ПАРЛС с целью мониторинга на относительно небольших территориях.

1. Range Resolution Improvement of GNSS-Based Passive Radar via Incremental Wiener Filter / Z. He, Y. Yang, W. Chen, D. Weng // IEEE Geoscience and Remote Sensing Let. 2022. Vol. 19. P. 1–5. Art. № 4020005. doi: 10.1109/LGRS.2021.3130062

2. DVB-T Receiver Independent of Channel Allocation, With Frequency Offset Compensation for Improving Resolution in Low Cost Passive Radar / P.-J. Gómez-del-Hoyo, M.-P. Jarabo-Amores, D. Mata-Moya, N. del-ReyMaestre, M. Rosa-Zurera // IEEE Sensors J. 2020. Vol. 20, no. 24. P. 14958–14974. doi: 10.1109/JSEN.2020.3011129

3. Exploitation of Long Coherent Integration Times to Improve Drone Detection in DVB-S based Passive Radar / T. Martelli, O. Cabrera, F. Colone, P. Lombardo // IEEE Radar Conf. (RadarConf20), Florence, Italy, 21–25 Sept. 2020. IEEE, 2020. P. 1–6. doi: 10.1109/RadarConf2043947.2020.9266624

4. Gomez-Del-Hoyo P., Gronowski K., Samczynski P. The STARLINK-based passive radar: preliminary study and first illuminator signal measurements // 23rd Intern. Radar Symp. (IRS), Gdansk, Poland, 12–14 Sept. 2022. IEEE, 2022. P. 350–355. doi: 10.23919/IRS54158.2022.9905046

5. Passive Radar Architecture based on Broadband LEO Communication Satellite Constellations / R. Blázquez-García, M. Ummenhofer, D. Cristallini, D. O'Hagan // IEEE Radar Conf., New York, USA, 21– 25 March 2022. IEEE, 2022. P. 1–6. doi: 10.1109/RadarConf2248738.2022.9764342

6. LTE-based passive radars and applications: a review / P. K. Rai, A. Kumar, M. Z. A. Khan, L. R. Cenkeramaddi // Intern. J. of Remote Sensing. 2021. Vol. 42, iss. 19. P. 7489–7518. doi: 10.1080/01431161.2021.1959669

7. Passive Radar Imaging Based on Multistatic Combination of Starlink and OneWeb Illumination / R. Blázquez-García, T. Hauschild, P. Markiton, M. Ummenhofer, V. Seidel, D. Cristallini // IEEE Radar Conf. (RadarConf24), Denver, USA, 06–10 May 2024. IEEE, 2024. P. 1–6. doi: 10.1109/RadarConf2458775.2024.10548646

8. Анализ возможностей использования сигналов подсвета 5G в полуактивной радиолокационной системе / В. М. Кутузов, В. И. Веремьев, Н. Туан, Е. Н. Воробьев // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2024. Т. 27, № 1. С. 67–78. doi: 10.32603/1993-8985-2024-27-1-67-78

9. 3GPP TS 38.104 ver. 16.6.0 Release 16. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/138100_138199/138104/16.06.00_60/ts_138104v160600p.pdf (дата обращения 02.10.2024)

10. 3GPP TS 38.211 ver. 16.6.0 Release 16. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/138200_138299/138211/16.06.00_60/ts_138211v160600p.pdf (дата обращения 02.10.2024)

11. Пассивная когерентная радиолокация / А. В. Бархатов, В. И. Веремьев, Е. Н. Воробьев и др. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2016. 163 с.

12. Griffiths H. D., Baker C. J. An introduction to passive radar. London: Artech House, 2017. 215 p.

13. Farhang-Boroujeny B. Adaptive filters theory and applications. Chichester, West Sussex, United Kingdom: John Wiley & Sons, 2013. 802 p.

14. Nascimento V. H., Silva M. T. M. Chapter 12. Adaptive Filters // Academic Press Library in Signal Processing. 2014. Vol. 1. P. 619–761. doi: 10.1016/B978-0-12-396502-8.00012-7

15. 3GPP TR 38.901 ver. 16.1.0 Release 16. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_tr/138900_138999/138901/16.01.00_60/tr_138901v160100p.pdf (дата обращения 02.10.2024)