- •Введение
- •Формирование алфавитов классов и признаковых пространств радиолокационного распознавания
- •1.1. Общие сведения
- •1.2. Формирование алфавитов классов
- •1.3. Траекторные признаки
- •1.4. Сигнальные признаки однопозиционной активной локации при узкополосном зондировании
- •1.4.1. Эффективные площади (эп) целей
- •Примерные эффективные площади радиолокационных целей
- •1.4.2. Поляризационные признаки
- •1.4.3. Модуляционные признаки
- •1.5. Сигнальные признаки однопозиционной активной локации при широкополосном, многочастотном и многодиапазонном зондировании
- •1.5.1. Признаки при широкополосном зондировании
- •Скалярные признаки подклассов целей
- •Дальностно-поляризационные портреты (дпп)
- •О переходе от согласованного дальностного разрешения к сверхразрешению
- •Дальностно-частотные портреты (дчп)
- •Дальностно-угловые портреты (дул)
- •1.5.2. Признаки при многочастотном зондировании
- •Признаки при когерентном зондировании сигналами малой протяженности
- •Признаки при когерентном зондировании сигналами большой протяженности.
- •Признаки при некогерентном многочастотном зондировании
- •1.3.3. Признаки при многодиапазонном зондировании
- •1.6. Сигнальные признаки однопозиционной пассивной локации
- •1.7. Сигнальные признаки многопозиционной активно-пассивной локации
- •1.8. Признаковые пространства распознавания
- •1.9. Эффективность радиолокационного распознавания
- •2. Алгоритмы распознавания по совокупности признаков
- •2.1. Общие сведения
- •2.2. Байесовские одноэтапные алгоритмы распознавания
- •2.2.1. Исходные структуры алгоритмов
- •При этом отношение
- •2.2.2. Мультипликативные байесовские алгоритмы и их частичная
- •2.2.3 Аддитивные частично параметризованные байесовские алгоритмы
- •2.2.4. Примеры элементов байесовских алгоритмов
- •Элементы алгоритмов, связанные с измерением эффективных площадей целей
- •Элементы алгоритмов связанные с получением дальностных портретов целей
- •2.3. Непараметрические алгоритмы многоальтернативного распознавания
- •2.3.1. Алгоритмы вычисления расстояний
- •2.3.2. Алгоритмы голосования
- •2.4. Нейрокомпьютерные алгоритмы
- •2.4.1. Принципы построения и структуры и ейро компьютерных алгоритмов
- •2.4.2. Варианты алгоритмов функционирования и обучения
- •2.4.3. Нейробайесовские алгоритмы
- •2.4.4. Некоторые данные моделирования
- •3. Принципы реализации высокого разрешения по дальности и по угловой координате в одпопозиционных системах радиолокационного распознавания
- •3.1. Общие сведения
- •3.2. Возможности и примеры получения дальностных портретов
- •3.2.1. Методы когерентной обработки сигналов
- •3.2.2. Примеры когерентной обработки сигналов
- •3.3. Принципы реализации высокого разрешения за счет прямого синтеза апертуры
- •3.4. Пример синтеза апертуры на спутнике "Сисат", сша, 1978 [41]
- •3.5. Обратный (инверсный) синтез апертуры и формирование дальностно-угловых портретов
- •3.6. Варианты адаптации к случайным параметрам сигналов
- •3.7. Адаптация к неравномерному движению цели без угловых рысканий
- •3.8. Принципы адаптации к рысканиям цели
- •3.8.1. Применение методов углового сверхразрешения
- •3.8.2. Сочетание когерентной обработки с некогерентной
- •3.8.3. Компенсация амплитудно-фазовых флюктуаций, обусловленных
- •4. Экспериментальные и расчетные методы определения характеристик вторичного излучения и показателей качества радиолокационного распознавания
- •4.1. Общие сведения
- •4.2. Экспериментальные методы определения характеристик вторичного излучения
- •4.2.1. Методы натурных измерений
- •4.2.2. Методы масштабного электродинамического моделирования
- •4.2.3. Методы гидроакустического моделирования
- •4.3. Расчетные методы определения характеристик вторичного излучения
- •4.3.1. Разновидности расчетных методов
- •4.3.3. Динамические цифровые модели вторичного излучения
- •Варианты построения динамических моделей
- •4.4. Методы определения показателей качества радиолокационного распознавания
- •4.4.1. Натурные методы
- •4.4.2. Методы физического моделирования
- •4.4.3. Методы математического моделирования
- •4.4. Примеры математического моделирования распознавания воздушных целей по совокупности признаков
4. Экспериментальные и расчетные методы определения характеристик вторичного излучения и показателей качества радиолокационного распознавания
4.1. Общие сведения
Рассматриваемые методы используются для: а) получения априорных данных о сигнальных признаках распознавания; б) определения информативности сигнальных признаков; в) определения показателей качества к сопоставления алгоритмов распознавания.
К числу определяемых характеристик вторичного излучения относят:
значения эффективных площадей целей и элементов их поляризационных матриц на отдельных фиксированных частотах;
отклики целей на импульсы, имеющие широкие полосы частот на различных несущих частотах;
модуляционные, флюктуационные и другие статистические характеристики целей;
характеристики обратного вторичного излучения и направленности вторичного излучения при многопозиционном приеме.
4.2. Экспериментальные методы определения характеристик вторичного излучения
Подразделяются на методы: а) натурных измерений; б) масштабного электродинамического акустического моделирования; в) масштабного акустического моделирования.
4.2.1. Методы натурных измерений
Охватывают метод динамических и метод статистических измерений [48, 72 - 74]. Динамические характеристики снимают в процессе реальных полетов с использованием штатных или измерительных локаторов Статистические характеристики снимают на испытательных полигонах. Объекты закрепляют на достаточной высоте относительно поверхности земли с помощью тросов или покрытых слабоотражающими материалами колоннах, соединенных с поворотными устройствами. Примерные усредненные эффективные площади целей [75] были представлены в табл. 1.1. Ряд материалов по методам изучения вторичного излучения целей в полигонных условиях приведен в [76].
Наряду с изучением эффективных площадей воздушных целей и в последнее время проводится изучение эффективных площадей их элементов [74], что существенно как для проведения мероприятий по маскировке, так и для вы выявления закономерностей распознавания. Высокое разрешение достигается путем зондирования широкополосными (короткими, в частности) радиоимпульсами, а также вращением целей или их макетов с использованием инверсного синтеза апертуры (см. разд. 3.5).
4.2.2. Методы масштабного электродинамического моделирования
Проводят на полигонных установках, аналогичных используемым при натурном статическом моделировании или в безэховых камерах [48, 72 – 74]. При использовании безэховых камер серьезное внимание уделяют формированию в окрестности модели плоского фронта волны, в частности, с помощью специальных коллиматоров. Характеристики проводящих моделей воспроизводят характеристики проводящих реальных целей, если выполняются условия подобия:
(4.1)
Условия (4.1) связывают параметры цели и модели: а) геометрические размеры lц, lм ; б) длины волн λц, λм; в) эффективные площади σц, σм; г) длительности временных откликов tц, tм. Первая из связей (4.1) характеризует потребный размер модели; вторая – длину волны; третья – позволяет пересчитать эффективные площади (диагональные элементы поляризационных матриц) модели в соответствующий параметр цели. Последняя связь (4.1) позволяет пересчитывать импульсные отклики (импульсные характеристики) целей.
Вместо генерации широкополосных сигналов используют иногда смену частот зондирующих сигналов с достаточно малым шагом. Отраженные сигналы подвергаются фазовому детектированию с использованием в качестве опорного напряжения сигнала от малогабаритного вынесенного эталонного вторичного излучателя. Результаты оцифровываются и подвергаются процедуре БПФ.
На моделях проводят многочастотное измерение элементов поляризационных матриц вторичного излучения [42, 77].