ОЕМС_41,42 / ОЕМС_41,42 / ЗЕМС_ЛкНов / стат_селекция

ТЕМА: «ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СИГНАЛА В КАЧЕСТВЕ СЕЛЕКЦИОННЫХ ПРИЗНАКОВ»

Сигналы, используемые в радиоэлектронике, носят в общем случае случайный характер. Случайность сигналов определяется следующими факторами:

Случайным характером формирования и распространения сигналов (случайным изменением режимов работы генераторных приборов, условий распространения и отражения электромагнитных волн и т. д.);

введением нерегулярности в параметры сигнала; если для полезного сигнала эта мера является средством повышения скрытности и помехоустойчивости, то для многих помеховых сигналов – средством повышения степени их неопределенности, а значит, и эффективности;

непредсказуемыми, в общем случае, изменениями измеряемых величин.

В рассмотренных ранее видах селекции подразумевалось разделение по средним значениям селекционных параметров. Знание статистических характеристик этих параметров можно использовать в качестве селекционных признаков для разделения полезных сигналов и помех. Для выявления различий статистических характеристик полезных и помеховых сигналов необходимо учитывать процесс формирования этих сигналов. Рассмотрим образование отраженных сигналов. Отражающую поверхность воздушных и наземных целей, пассивных помех, гидрометеоров, земной и водной поверхности можно представить как состоящую из конечного, хотя и достаточно большого, числа элементарных отражателей. Отраженный сигнал представляется суммой составляющих, переизлученных этими элементарными отражателями. Непрерывное изменение амплитуд и фаз составляющих сигналов приводит к непрерывному изменению амплитуды и фазы результирующего сигнала в точке приема. Характер этих изменений зависит от вида отражающей поверхности, динамики ее изменения и находит отражение в статистических характеристиках принимаемого сигнала.

Отраженные сигналы в общем случае характеризуются:

законами распределения амплитуд и фаз отраженных сигналов или их числовыми характеристиками: средним значением, дисперсией и т. д.;

нормированными функциями автокорреляции и спектральной плотности флюктуаций амплитуд и фаз по каждой ортогонально поляризованной компоненте отраженного сигнала;

нормированными функциями взаимной корреляции для амплитуд и фаз между ортогонально поляризованными компонентами.

Разделить полезный и помеховый сигнал можно, используя любую из выше перечисленных характеристик. Однако наиболее просто технически реализовать устройства, использующие спектральные различия флюктуаций амплитуд сигналов или соответствующие им функций автокорреляции. Автокорреляционную функцию отраженных сигналов определяют обычно по известным в течение определенного интервала времени значениями амплитуд этих сигналов. Затем с помощью преобразования

вычисляют спектральную плотность флюктуаций амплитуд. Указанные характеристики определяют параметры устройств выделения полезных сигналов.

Рассмотрим использование различий в спектральных плотностях полезного и помехового сигналов на примере выделения флюктуирующего отраженного сигнала из его смеси с ответными импульсными помехами. График спектральной плотности амплитуд сигнала, отраженного от самолета, показан на рис. 49. Если считать амплитуды ответных импульсных помех не флюктуирующими, получим спектр огибающей амплитуд этих импульсов, содержащий одну постоянную составляющую. Структурная схема устройства выделения флюктуирующего сигнала показана на рис. 50. Сопровождение одной из последовательностей импульсов, поступающих на вход приемника, осуществляется с помощью стробирующего селектора. Импульсы этой последовательности поступают на пиковый детектор, где выделяется огибающая амплитуд, которая подается на режекторный фильтр с передаточной функцией (см. рис. 49).

Если выделенная селектором последовательность представляет собой немодулированные импульсы (помехи), то посредством управляющей схемы происходит сброс сопровождения этой последовательности. В случае сопровождения этой последовательности. В случае сопровождения отраженного от цели сигнала появляется напряжение на выходе режекторного фильтра, и сброса сопровождения не происходит. Таким образом, рассматриваемая схема осуществляет временную селекцию с последующим распознаванием селектируемых сигналов по характеристикам спектра.

Полезный сигнал можно распознать (обнаружить) по значениям автокорреляционной функции огибающей амплитуд сигналов. На рис. 51 изображены нормированные автокорреляционные функции огибающей амплитуд отраженных сигналов (1) и ответно-импульсных помех (2).

Задачу распознавания можно решить, вычисляя при фиксированном значении времени задержки и сравнивая ее значение с пороговым напряжением.

Во многих случаях нельзя получить достаточно эффективную нормировку амплитуд сигналов. Тогда распознавание сигнала целесообразно проводить по скорости уменьшения функции автокорреляции.

Для этого необходимо вычислить два значения функции автокорреляции и и определить их отношение.

Решение о том, что принятый сигнал является отраженным от цели, принимается в результате сравнения полученного отношения с заранее выбранным порогом. Другой метод использования автокорреляционных функций для распознавания полезных сигналов основан на оценке интервала корреляции по среднему числу нулей реализации гауссовского процесса [81]. Найдено, что для гауссовских случайных процессов с нормированными корреляционными функциями вида:

интервал корреляции определяется как значение аргумента корреляционной функции , начиная с которого выполняется соотношение

где - сколь угодно малая положительная величина для всех .

Построив схему для подсчета , тем самым решаем задачу по оценке .

Структурная схема измерителя интервала корреляции по числу пересечений нулевого уровня изображена на рис. 52.

Расширенный импульсный сигнал с пикового детектора поступает на фильтра 1 и 2. Фильтр 1 выделяет огибающую сигнала, фильтр 2 – его среднее значение. На вычитающем устройстве осуществляется центрирование реализации случайного процесса. Напряжение смещения используется для согласования среднего значения входного сигнала с порогом срабатывания спускового устройства.

Использование корреляционных функций связано с определением необходимой точности их оценки, что, в свою очередь, определяется временем обработки процесса и видом корреляционной функции. Например, для корреляционной функции вида зависимость дисперсии корреляционной функции от параметра и времени усреднения T имеет вид [5]:

где ; - ширина полосы пропускания фильтра на уровне 0,7.

Зная вид корреляционной функции и учитывая требования к точности ее определения, можно найти необходимое время усреднения.