Технические науки/6. Электротехника и радиоэлектроника

Д.т.н. Митрофанов Д.Г., Романенко А.В.

Общество с ограниченной ответственностью "Смоленский

научно-инновационный центр радиоэлектронных систем "ЗАВАНТ", Россия

РЕЗУЛЬТАТЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

ПО ФОРМИРОВАНИЮ ДОПЛЕРОВСКИХ ПОРТРЕТОВ

ОБЪЕКТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ СВЕРХРАЗРЕШЕНИЯ

В настоящее время одним из высокоинформативных признаков распознавания воздушных объектов (ВО) является его радиолокационное изображение. Способы его формирования теоретически обоснованны и неоднократно проверены методами физического масштабного моделирования [1-6]. Однако для их реализации в РЛС необходима более тщательная проверка алгоритмов методом натурного эксперимента с реальными ВО. Это обусловлено тем, что лабораторные эксперименты не учитывают дестабилизирующих факторов, возникающих при движении реального ВО и за счет работы его двигательных установок [7], а также и не обеспечивают полного электродинамического подобия [1-2].

В связи с тем, что серийные локаторы сопровождения с поимпульсной перестройкой частоты или с широкой полосой частот внутри импульса в парке отечественной техники отсутствуют, для исследования закономерностей изменения высокоинформативных признаков распознавания методом натурного эксперимента на начальном этапе допустимо ограничиться изучением структуры доплеровского портрета (ДП) как поперечного среза двумерного радиолокационного изображения.

Задачами натурных экспериментов, проводимых в рамках гранта РФФИ № 13-07-97505, являлись: формирование ДП ВО по сигналам от двух РЛС одинакового диапазона, но с разными несущими частотами; проверка индифферентности ДП к величине несущей частоты; проверка работоспособности метода сверхразрешения при формировании ДП, а также сравнение ДП, полученных с применением сверхразрешения и без него. В ходе экспериментов типовые импульсно-доплеровские РЛС синхронно сопровождали воздушные объекты (самолеты). Запись отраженных объектами сигналов проводилась каждой из РЛС в течение 30 секунд. В этой работе представлен анализ записей по двум ВО. Первый объект – Airbus А321 был взят на автосопровождение на дальности 29 км и высоте 10300 м при курсовом угле наблюдения близком к 90°. В момент его сопровождения он двигался с линейной скоростью 807 км/ч (224 м/с). Второй ВО – Boeing 747 был взят на сопровождение на дальности 57 км и высоте 11887 м при курсовом угле наблюдения также близком к 90°. В момент его сопровождения он двигался с линейной скоростью 1017 км/ч (283 м/с). В ходе согласованной обработки принятых сигналов были сформированы отражательные характеристики (ОХ) этих ВО. Цифровая фильтрация осуществлялась путем проведения свертки принятых сигналов определенного периода зондирования с оцифрованным комплексно-сопряженным зондирующим сигналом этого же периода зондирования для выделения амплитуды и фазы отраженного сигнала в пике отклика цифрового фильтра. Амплитуды и фазы пиков (максимумов) откликов, отраженных одним и тем же ВО сигналов, объединялись в массивы отражений, выражающие собой комплексные отражательные характеристики ВО. В качестве примера на рисунках 1 и 2 для временных интервалов от 0,1 до 0,5 с (от моментов начала сопровождения) и от 6,5 до 7,05 с соответственно приведены ОХ самолета Airbus А321, сформированные по сигналам, принятым первой и второй РЛС. На рисунках 3 и 4 для временных интервалов от 1,3 до 1,8 с и от 3,25 до 3,75 с соответственно представлены аналогичные ОХ самолета Boeing 747.

R(t)

у.е.

t, мс

Рисунок 1 – ОХ самолета Airbus А321 по данным от первой РЛС

R(t) у.е.

t, мс

Рисунок 2 – ОХ самолета Airbus А321 по данным от второй РЛС

R(t) у.е.

t, мс

Рисунок 3 – ОХ самолета Boeing 747 по данным от первой РЛС

Используемые временные интервалы назначались с учетом поведения определялись по корреляционной характеристики (КХ) последовательности отраженных сигналов от ВО. А именно, выбирались те участки в КХ, где величина коэффициентов корреляции принимала среднее значение [7-9]. Анализ результатов построения показал, что ОХ обоих самолетов, полученные по данным 1-й и 2-й РЛС имеют значительные расхождения по моменту начала, продолжительности участков нарастания коэффициентов корреляции и по абсолютному значению амплитуды принимаемых сигналов.

t, мс

Рисунок 4 – ОХ самолета Boeing 747 по данным от второй РЛС

Различия в амплитудах ОХ объясняется неидентичностью коэффициентов усиления сигналов первой и второй РЛС. Отличия в моментах начала и длительности участков увеличения и снижения амплитуд являются следствием расхождения частот зондирующих сигналов этих РЛС, что согласно методу суперпозиции ведет к изменению интерференционной картины рассеяния.

Рисунок 5 - Доплеровские портреты самолета А321, сформированные

из отраженных сигналов в момент времени t = 0,294 с

Из полученных массивов отражений извлекали синхронизированные по времени частные выборки параметров отраженных сигналов, соответствующих длительности выбранных интервалов инверсного синтезирования, проводили с векторами комплексных данных дискретное преобразование Фурье, в результате чего формировали ДП ВО. На рисунках 5 и 6 показаны ДП самолета Airbus А321, сформированные на вышеуказанных временных интервалах из отраженных сигналов, полученных от первой и второй РЛС соответственно.

На рисунках 7 и 8 показаны аналогичные ДП самолета Boeing 747.

При формировании портретов были применены алгоритмы компенсации влияния радиальной скорости , радиального ускорения и турбовинтового эффекта. Для удобства проведения анализа амплитуды ДП были нормированы.

В целях повышения информативности ДП ВО при их формировании на втором этапе обработки был применен метод сверхразрешения, описанный в [10]. На рисунке 9 показаны ДП самолета Airbus А321 и Boeing 747, сформированные с применением метода сверхразрешения и без него.

Рисунок 6 - Доплеровские портреты самолета А320, сформированные из отраженных сигналов в момент времени t = 6,86 с

Рисунок 7 - Доплеровские портреты самолета Boeing 747, сформированные

из отраженных сигналов в момент времени t = 1,574 с

Рисунок 8 - Доплеровские портреты самолета Boeing 747, сформированные

из отраженных сигналов в момент времени t = 3,538 с

Из рисунка 9 следует, что при применении метода сверхразрешения на месте одного спектрального отклика, характеризующего планерную составляющую (сформированную по данным как первой, так и второй РЛС), возникают от трех до пяти откликов, то есть число откликов в частотном диапазоне планера ВО вырастает на 2-4 единицы. Главной особенностью является тот факт, что при увеличении поперечного разрешения количество возникающих откликов в структуре ДП (полученных по данным как от первой, так и от второй РЛС), как правило, одинаково. Более того, частотные интервалы между крайними спектральными откликами сверхразрешающих ДП, сформированных по сигналдам 1-й и 2-й РЛС, имеют одинаковые величины. Это свидетельствует о том, что сформированные ДП соответствуют ВО одного и того же размера, а значит, по протяженности таких ДП можно оценивать размеры ВО.

а б

в г

Рисунок 9 – Доплеровские портреты, сформированные из отраженных

сигналов, полученных от первой и второй РЛС:

а – ДП самолета Airbus А321 на 0,294 с; б – ДП самолета Airbus А321 на 6,86 с;

в – ДП самолета Boeing 747 на 1,574 с; г – ДП самолета Boeing 747 на 3,538 с;

1 – обработка без применения метода сверхразрешения по данным от первой РЛС,

2 – обработка без применения метода сверхразрешения по данным от второй РЛС,

3 – обработка с применением метода сверхразрешения по данным от первой РЛС,

4 – обработка с применением метода сверхразрешения по данным от второй РЛС

Проведенные экспериментальные исследования показали, что несмотря на расхождения ОХ ВО, ДП этих самолетов, полученные классическим способом [1-6], т. е. без применения метода сверхразрешения, схожи между собой по своей структуре и на продолжительном интервале времени имеют, как правило, одну спектральную составляющую. Такие доплеровские портреты нельзя признавать высокоинформативными, а вероятность распознавания ВО по их структурным признакам не может быть высокой. Применение метода сверхразрешения при формировании ДП ВО позволило повысить поперечное разрешение в портретах, увеличивая в их структуре количество спектральных откликов. Это делает ДП объектов более информативными, что, в свою очередь, может позитивно отразиться на вероятности идентификации. Структуры портретов, детализированных при сверхразрешении, на множестве синхронных интервалов для первой и второй РЛС обладают сходством как по числу спектральных гармоник, так и по протяженности портрета. Однако абсолютного сходства в портретах обнаружить не удалось, в связи с чем при идентификации ВО по ДП целесообразно пользоваться статистическими характеристиками.

Литература

1. Радиолокационные характеристики летательных аппаратов / Под ред. Л.Т. Тучкова. М., Радио и связь, 1985. - 236 с.

2. Селекция и распознавание на основе локационной информации/ Под ред. А.Л. Горелика. М.: Радио и связь, 1990. - 240 с.

3. Митрофанов Д. Г. Методика экспериментального синтеза двумерных радиолокационных изображений. Киев: Радиоэлектроника. Известия вузов, 1996. Т. 39. № 1. С. 71-75.

4. Митрофанов Д. Г. Влияние амплитудного и фазового шума на качество формирования радиолокационного изображения // Радиотехника и электроника, 1995. Т. 40. № 4. С. 586-590.

5. Методы исследования радиолокационных характеристик объектов. Монография. Главы 7-8. / Под ред. С.В. Ягольникова. М., Радиотехника, 2012. - 296 с.

6. Семин А.И., Трофимов В.Н. Масштабное физическое гидроакустическое моделирование радиолокационных систем получения и обработки радиолокационных изображений высокого разрешения // Известия РАН. Теория и системы управления, 2005. № 4. С. 143-157.

7. Митрофанов Д.Г. Изучение характера изменения доплеровского портрета летательного аппарата экспериментальным методом // XX международная научно-техническая конференция. Радиолокация, навигация, связь, 2014. Том 3. С. 1785–1798.

8. Митрофанов Д.Г., Прохоркин А.Г., Нефедов С.И. Измерение поперечных размеров летательных аппаратов по частотной протяженности доплеровского портрета // Радиотехника, 2008. № 1. С. 84-90.

9. Митрофанов Д.Г., Прохоркин А.Г., Нефедов С.И. Измерение габаритов летательных аппаратов в условиях турбулентности на основе инверсного синтезирования апертуры // Измерительная техника, 2008. № 8. С. 24-28.

10. Григорян Д.С., Климов С.А., Митрофанов Д.Г., Прохоркин А.Г. Результаты обработки сигналов радиолокатора сопровождения методами цифрового спектрального анализа со сверхразрешением групповой цели по дальности и скорости // Радиотехника, 2013. № 9. С. 5–11.