Главная > Разное > Применение цифровой обработки сигналов
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

5.9. Радиолокаторы с селекцией движущихся целей

В ряде случаев, в частности в радиолокаторах управления воздушными полетами, очень полезной оказалась идея селекции движущихся целей (СДЦ). Наличие доплеровского смещения частоты позволяет отделить движущиеся цели от стационарных объектов, поэтому, выполнив соответствующую обработку, можно выделить цели, скрытые помехами от местных предметов (интерферирующими с сигналом), которые могут быть на несколько порядков интенсивнее полезного сигнала. В аэродромных радиолокаторах кругового обзора помехи создаются главным образом за счет отражений от Земли и от метеообразований. К счастью, спектр помех от местных предметов сконцентрирован около нулевой частоты, поэтому, воспользовавшись фильтрами, имеющими хорошую избирательность и настроенными на доплеровокие частоты целей, можно выделить эхо-сигналы, одновременно подавив помехи от местных предметов. В действительности спектр этих помех будет занимать некоторую область частот, примыкающую к нулевой частоте, поскольку он расширяется вследствие движения антенны (если в локаторе используется вращающая антенна), а также за счет ветра и дождевых облаков. Поэтому на практике (вводят некоторые предположения относительно энергетического спектра помех от местных предметов, (которые используются затем при проектировании эффективного устройства обработки радиолокатора, обеспечивающего СДЦ. Ниже будет сначала рассмотрена простая методика построения подавителя, устраняющего местные помехи, а затем будут описаны структуры оптимального и подоптимального подавителей.

5.9.1. Подавители местных помех

Ввиду характерной для функции неопределенности одиночного ЛЧМ-импульса взаимосвязи между дальностью и доплеровским смещением (см. разд. 5.4.2) для обеспечения доплеровской фильтрации приходится использовать пачку импульсов, учитывая, конечно, возникающую при этом возможность неоднозначного измерения дальности и скорости. Как уже отмечалось выше, пачка имеет периодический доплеровский спектр с периодом, равным частоте повторения импульсов в пачке. Расчет фильтра для подавления местных помех сводится к расчету цифрового КИХ-фильтра с полосами непропускания для подавления спектральных компонент местных помех. Если предположить, что все помехи сконцентрированы только на нулевой частоте, то значения помех для каждой дальностной полосы будут постоянными, и помехи можно устранить, если вычислять разности между отсчетами, полученными на последовательных периодах повторения. Такой простейший фильтр называется двухимпульсным подавителем. Его

блок-схема изображена на рис. 5.42. Если считать, что схема задержки на А является схемой единичной задержки, и найти -преобразования входной и выходной последовательностей, то передаточная функция двухимпульсного подавителя окажется равной

Рис. 5.42. Двухимпульсный подавитель помех от местных предметов.

Это означает, что двухимлульсный подавитель представляет собой цифровой двухточечный КИХ-фильтр с амплитудно-частотной характеристикой вида которая изображена на рис. 5.43 (значения частоты нормированы относительно частоты повторения импульсов -в пачке). Нуль характеристики в точке соответствует полному подавлению постоянной составляю щей помех от местных предметов.

Рис. 5.43. Частотные характеристики двухимпульсного и трехимпульсного подавителей.

На практике энергетический спектр местных помех занимает некоторую частотную полосу, прилегающую к нулевой частоте. При этом двухимпульсный подавитель не будет обеспечивать полного устранения местных помех, хотя и ослабит низкочастотные составляющие. Если последовательно с первым двухимпульсным подавителем включить еще один, то получится трехимпульсный подавитель, который будет представлять собой КИХ-фильтр с передаточной функцией Особенностью трехим-пульсного подавителя является то, что он в большей степени ослабляет низкочастотные составляющие спектра, так как его амплитудно-частотная характеристика (пунктирная линия на рис. 5.43) имеет вид Существует, однако, несколько методов расчета оптимальных подавителей, каждый из которых используется при определенных допущениях относительно помех от местных предметов и вида зондирующего сигнала. Так, Делонг и Хофштеттер [10] разработали метод максимизации отношения сигнал/интерферирующие помехи для заданной доплеровской

частоты при условии, что форма энергетического спектра помех известна. Полученный ими результат является обобщением теории согласованной фильтрации в том смысле, что если местные помехи имеют вид белого гауссовского шума, то оптимальное линейное устройство обра ботки оказыв ается обычным согласованным фильтром. В общем случае его можно рассматривать как схему из двух последовательно соединенных фильтров, один из которых «отбеливает» энергетический спектр местных помех, а другой является согласованным фильтром. Выше предполагалось, что интенсивность местных помех постоянна на всех представляющих (Интерес дальностях, но методика Делонга и Хофштеттера пригодна и для моделей местных помех более общего вида с интенсивностью, зависящей от дальности.

Другой подход к расчету подавителя сводится к расчету эквивалентного КИХ-фильтра. При таком подходе предполагается, что частотные полосы, в которых находится доплеровский спектр помех от местных предметов, не перекрываются с полосой полезных эхо-сигналов (отраженных от движущихся целей). Если спектр местных помех сконцентрирован вблизи нулевой частоты, то задача сводится к расчету фильтра верхних частот, у которого полоса непропускания перекрывает частотные полосы, занимаемые местными помехами, а полоса пропускания обеспечивает выделение полезных сигналов. При проектировании таких фильтров можно пользоваться любым из хорошо известных алгоритмов расчета цифровых КИХ-фильтров [20]. За фильтром верхних частот следует ввести гребенку узкополосных фильтров, настроенных на ожидаемые значения доплеровского смещения частоты.

В общем случае фильтр для подавления помех от местных предметов строится следующим образом. Его выходной сигнал находится как линейная комбинация отсчетов эхо-сигналов, соответствующих одной и той же дальностной полосе (эти отсчеты смещены на один и тот же отрезок времени относительно начала зондирующего импульса).

Рис. 5.44. Обобщенный цифровой фильтр для СДЦ.

Во времени комбинируемые отсчеты эхо-сигнала отстоят друг от друга на период повторения А, поэтому при (построении такого фильтра приходится использовать линию задержки с отводами на А, как показано на рис. 5.44. Так как обычно на каждом периоде повторения просматривается большое количество дальностных полос, то в качестве схем

задержки на А целесообразно использовать сдвиговые регистры на число слов, равное количеству просматриваемых дальностных полос.

При построении оптимального линейного подавителя с отводами в прямой форме для получения каждого выходного отсчета приходится выполнить умножений. Для каждого доплеровского канала требуется свой, отличный от других оптимальный подавитель, поэтому для каждого канала используется определенный набор весовых коэффициентов. Можно построить гораздо более простой подоптимальный подавитель, последовательно соединив трехимпульсный подавитель и гребенку полосовых фильтров (реализуемую с помощью алгоритма «скользящего» БПФ). Так как в трехимпульсном подавителе вообще не требуется выполнять умножений (за счет того, что он имеет простые одноразрядные коэффициенты), а в -точечном БПФ используется умножений, то на каждый доплеровский канал приходится всего умножений. Это означает, что аппаратурная реализация подавителя существенно упростится, но все его характеристики сохранятся. В следующем разделе будет описана система СДЦ, использующая именно такой подоптимальный подавитель.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление