ВИКОРИСТАННЯ СТІЙКИХ АЛГОРИТМІВ В ЗАДАЧІ ВИЯВЛЕННЯ РУХОМИХ ЦІЛЕЙ НА ТЛІ НЕГАУСІВСЬКИХ ЗАВАД

Автор(и)

  • Ігор Прокопенко Національний авіаційний університет, Київ, Україна
  • Анастасія Дмитрук Національний авіаційний університет, Київ, Україна
  • Костянтин Прокопенко Національний авіаційний університет, Київ, Україна

DOI:

https://doi.org/10.18372/2310-5461.57.17445

Ключові слова:

стійкий алгоритм, авторегресійний процес, завади, селекція рухомих цілей

Анотація

Радіолокаційне виявлення сигналів, що містять корисну інформацію про об’єкти спостереження, являє собою комплексний та багатофункціональний процес, що об’єднує розв’язок різних задач, однією з яких є виявлення рухомих цілей на тлі пасивних завад. ЇЇ вирішення ґрунтується на  фундаментальній ідеї, яка спирається на застосування ефекту Допплера, відповідно до чого, було розроблено методи селекції рухомих цілей, які полягають в зміні частоти сигналу, відбитого від рухомого об’єкту. Традиційні алгоритми, черезперіодного віднімання пасивних завад систем СРЦ  є ефективним, коли завади стаціонарні, проте мають недоліки, викликані завадами зі складним частотним спектром. В результаті для підвищення ефективності систем радіолокаційного виявлення було запропоновано та досліджено адаптивні алгоритми та показано їх переваги. Однак потреба в подальшому опрацюванні та удосконаленні існуючих систем та методів,залишається і досі актуальною, та  пояснюється багатьма аспектами одним з яких є  те, що системи радіолокаційного виявлення змушені функціонувати в умовах завад різної природи, що не завжди можна описати гаусівською моделлю.

Таким чином, у роботі увага приділяється проблемі виявлення радіолокаційних сигналів, відбитих від рухомих цілей, на фоні завад, які описуються негаусівським розподілом, а також досліджується забезпечення стійкості алгоритму виявлення. Випадковість виникнення завади в процесі спостереження, дозволяє для їх математичного представлення використати авторегресійну модель, що генерується збуренням описаними моделлю Лапласа. В результаті виконується синтез локально-оптимального вирішального правила для виявлення сигналу відомої форми на тлі авторегресійної завади, який полягає у знаходженні максимуму відповідно до сигнального параметра  і вектора параметрів завади отриманого відношення правдоподібності, що являє собою відношення висунутих щодо отриманої вибірки гіпотез. Стійкість алгоритму виявлення забезпечується шляхом оцінки невідомих параметрів шумового процесу при застосуванні емпіричного байєсівського підходу. В процесі роботи також досліджено працездатність синтезованого алгоритму при дії негаусівських завад, що описується моделлю K-розподілу. Для розуміння ефективності запропонованого  алгоритму виявлення виконується статистичного моделювання. Результати моделювання підтверджують ефективність синтезованого робастного алгоритму перед неробастним, дієвість якого проявляються при наявності імпульсних завад із збільшенням ймовірності їх виникнення, відповідно він більш стійкий до виникнення хаотичних імпульсних завад, тоді як  не робастний  алгоритм дає значні похибки, що призводить до погіршення виявлення корисного сигналу.

Біографії авторів

Ігор Прокопенко, Національний авіаційний університет, Київ, Україна

Доктор технічних наук, професор, професор кафедри телекомунікаційних та радіоелектронних систем

Анастасія Дмитрук, Національний авіаційний університет, Київ, Україна

Аспірантка кафедри телекомунікаційних та радіоелектронних систем

Костянтин Прокопенко, Національний авіаційний університет, Київ, Україна

Кандидат технічних наук, доцент кафедри комп'ютерних інформаційних технологій

Посилання

Skolnik M.I. (1990). Radar Handbook (3rd ed). Boston: McGraw-Hill.

Bakulev, P.A., Stepin, V.M. (1986). Methods and Devices for Moving Target Indication. Radio i Svyaz’.

Prokopenko I.G., Omelchuk I.P., and Chyrka Y.D. (2012) "RADAR Signal Parameters Estimation in the MTD Tasks", Intl Journal of Electronics and Telecommunications, Vol. 58, No. 2, pp. 159–164. doi: 10.2478/v10177-012-0023-5.

Prokopenko I.G., Dmytruk A.Yu. (2021). "Implementation of Adaptive Algorithms in the Task of MTDI Filtration," 2021 IEEE International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics, pp. 226-231. doi: 10.1109/UkrMiCo52950.2021.9716711

Prokopenko I.G., Yanovsky F.J., Ligthart L.P. (2004). "Adaptive algorithms for weather radar", Conference Proceedings - 1st European Radar Conference, EuRAD 2004, pp. 329–332.

Корнильєв Е.О., Прокопенко І.Г., Чуприн В.М. (1989). Стійкі алгоритми в автоматизованих системах обробки інформації. Техніка.

Prokopenko I.G. (2017). "Robust methods and algorithms of signal processing," IEEE Microwaves, Radar and Remote Sensing Symposium (MRRS) 2017, pp. 71-74. doi: 10.1109/MRRS.2017.8075029.

Launer R.L., Wilkinson G.N. (1979). Robustness in Statistics. Academic Press.

Kelly E.J. (1986). "An Adaptive Detection Algorithm", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. AES-22, no. 2, pp. 115-127. doi: 10.1109/TAES.1986.310745.

Попов Д.І. (2017). "Адаптивне виявлення сигналів на фоні пасивних завад", Вісник НТУУ "КПІ". Радіотехніка, радіо апаратобудування, Вип. 70, С.5–10.

Zeyu Wang, Jun Liu, Hongmeng Chen, Wei Yang. (2022) “Adaptive robust radar target detector based on Gradient test”, Remote Sensing, vol. 14, no. 14: 5236. doi: 10.3390/rs14205236

Леховицький Д.І., Рябуха В.П., Жуга Г.О. (2011). "СРЦ в імпульсних РЛС: 1. Фізичний зміст і екстремальні властивості операцій оптимальної міжперіодної обробки гаусівських сигналів на тлі гаусівських пасивних завад", Прикладна радіоелектроніка, Том 10. № 4, С. 463-478.

Леховицький Д.І., Рябуха В.П., Жуга Г.О., Рачков Д.С. Семеняка А.В. (2011). "СРЦ в імпульсних РЛС: 5. Адаптивні системи міжперіодної обробки гаусових сигналів на тлі гаусових пасивних завад", Прикладна радіоелектроніка, Том 10. № 4, С. 508-525.

Xue J., Xu S., Liu J., Pan M. and Fang J. (2022). "Bayesian Detection for Radar Targets in Compound-Gaussian Sea Clutter", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 19, art no. 4020805, pp. 1-5. doi: 10.1109/LGRS.2022.3140727.

Doyuran U.C., Tanik.Y. (2008) "detection of multiple targets in non-Gaussian clutter", IEEE Radar Conference, (Rome, Italy, 2008), pp. 1-5. doi: 10.1109/RADAR.2008.4721041.

Леховицький Д.І., Кирилов І.Г. (2008). "Моделювання пасивних завад імпульсним РЛС на основі процесів авторегресії довільного порядку.", Системи обробки інформації, № 3(70), С. 90-101.

Kotz S., Kozubowski T., Podgorski K. (2001). The Laplace Distribution and Generalizations.. doi:10.1007/978-1-4612-0173-1_5.

The Concise Encyclopedia of Statistics, New York: Springer, 2008, pp. 299-302, doi.org/10.1007/978-0-387-32833-1_225

Iskander D., Zoubir A., Boashash B. (1999). "Method for estimating the parameters of the K distribution.", Signal Processing, IEEE Transactions, pp. 1147 – 1151. doi: 10.1109/78.752614

Ward K.D., Tough R.J.A. and Shepherd P.W., "Modelling sea clutter: correlation, resolution and non-Gaussian statistics", IEEE Conference Publication 449, Radar 97, pp. 95–99.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-04-29

Номер

Розділ

Електроніка, телекомунікації та радіотехніка