- •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
Признаки при когерентном зондировании сигналами большой протяженности.
С учетом возможности появления дубликатов когерентные многочастотные сигналы большой протяженности позволяют получать двумерные портреты (дальностно-частотные, дальностно-угловые) такие же, как и при зондировании, сигналами со сплошным спектром. Они могут быть использованы при высоком дальностном разрешении для выявления эффектов турбинной (пропеллерной) модуляции и проведения обратного апертурного синтеза.
Признаки при некогерентном многочастотном зондировании
Зондирование считают некогерентным, если фазовременные связи сигнала на разных частотах случайны. Они не устанавливаются автоматически, как при излучении ЧМ- или ФМ- сигналов, и не запоминаются в процессе излучения, как для некоторых когерентных многочастотных сигналов. Удается использовать только амплитудную информацию, которая зависит на достаточно высоких частотах от интерференционных эффектов вторичного излучения. Эта информация определяется в высокочастотном приближении выражением эффективней площади σц(f) группового вторичного излучателя с неразрешаемыми и незатененными блестящими элементами [113]:
(1.9)
Здесь σi - эффективные площади элементов, мало меняющиеся при изменениях частоты; ti и tk - времена запаздывания сигналов, отраженных i-м и k-м блестящими элементами.
Признаками рассматриваемого варианта распознавания могут быть; 1) усредненные по частотам значения эффективной площади ; 2) значения нормированных корреляционных функций (коэффициентов корреляции) флюктуаций амплитуд сигналов на разных частотах; 3) некогерентные дальностные портреты.
Об использовании в качестве признаков распознавания усредненных по частотам значений отмечалось уже в разд. 1.4.1. Возможность такого использования сохраняется независимо от того, изменяется ли во времени несущая частота сигнала или же сразу излучается многочастотный сигнал.
Возможность использования коэффициентов корреляции амплитудных флюктуаций в качестве признаков распознавания размера целей следует непосредственно из приводившегося уже рис.1.6. Из-за меньшего влияния модуляционных эффектов размер лучше выявляется при близком к одновременному многочастотном излучении, чем при медленном изменении несущей частоты. Усреднение значения σц(f) требуется при этом на каждой из несущих. Увеличение их числа, расширяя возможности распознавания, повышает потери на некогерентное накопление.
Возможным способом обработки сигналов в рассматриваемом случае является дискретное преобразование Фурье, совокупности значений σц(f) - или для разных частот f = f0 + mf (m=1,2, …). Убедимся в этом для одинакового временного интервала τ между запаздываниями сигналов от соседних отражателей применительно к модели вторичного излучения, положенной в основу формулы (1.9). Заметим, что первую из сумм этой формулы можно отождествить со значением . Вводя при этом интервалы vτ между запаздываниями для произвольных отражателей, где v = i – k, выражение (1.9) при известных значениях σi и σk приводим к виду
(1.10)
Дополнив коэффициенты Sv для коэффициентами S – v=Sv я коэффициентом Sо= 0, вводим некогерентный портрет цели как совокупность коэффициентов . Необходимые для получения этого портрета данные при неизвестных значениях σi и σk получаются из Фурье-преобразования разностей σц(f) - . Аналогичные портреты, полученные путем моделирования из Фурье-преобразования разностей , показаны на рис. 1.20.
Рис. 1.20. Некогерентные дальностные портреты целей: а – самолет больших размеров; б – самолет средних размеров: в – крылатая ракета. Параметры сигнала: разнос частот – 25 МГц, число дискретов спектра – 32, общая ширина спектра - 80 МГц
По сравнению с когерентным, некогерентный портрет имеет примерно удвоенную протяженность. Правильно воспроизводя ее, он не воспроизводит внутренней структуры когерентного портрета. Как и многочастотный когерентный, некогерентный ДП образуется с дубликатами, следующими через интервалы 1/F. Потребность в большом числе спектральных составляющих П/F увеличивает энергетические потери (здесь П, как и ранее:, полоса частот, определяющая разрешающую способность по дальности),