Файл: Ширман, Я. Д. Разрешение и сжатие сигналов.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 16.10.2024

Просмотров: 121

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

ся, если спектр сигнала имеет прямоугольную огибающую. Именно этот случай имелся в виду при построении рис. 2.3.11 и 2.3.12.

9. В отсутствие скоростных различий может наблюдаться эффект расширения отдельных гребней спектра (когда их форма отличается от прямоугольной), это означает сокращение длительности пачки в линей­

ном фильтре, а для модели 4 — повышение разрешающей

способности

по угловой координате.

 

10. Если зондирующий импульс U0 (/) имеет прямоугольный ампли­

тудно-частотный спектр, то а л г о р и т м о б р а б о т к и

д л я и о ­

д е л и 2 с сю т в е т с т в у е т н у л е в о м у п р и б л и ж е н и ю

JLJLJl A J t M

L U t z lf)

'0 f

JLJLJüL tlSf1

0

,

F

 

в)

 

Рис. 2.3.11. Амплитудно-частотный спектр сигнала в виде когерентной пачки радиоимпульсов (а); распре­ деление спектральной плотности мощности результирующей помехи (б); амплитудно-частотная характе­ ристика оптимального фильтра (в).

Рис. 2.3.12. Амплитудно-частотный спектр одиночного радиоимпульса в пределах выбранной области частот (а); распределение спектральной плотности мощности результирующей помехи (б); амплитудно-частотная характеристика

фильтра (в).

м о д е л и

4. Действительно, помножим произвольное

р-е уравнение

из уравнений [(16),

§ 2 .3 .6] для, модели 2

на G*0 (/) еі2я^

и просумми­

руем все уравнения по р. Замечая, что величины Ь тр, и tm

зави­

сят только от разности т — р, сводя двойную сумму к произведению,

получаем

 

 

 

 

 

 

[ 2

Н т Go (!) е ~ /2я/Ч * V д , |Де - /2я/

= Gg (/) 2

е/ 2

я

(2)

L т

 

 

J т —(д,

jx

 

 

 

Первый сомножитель в левой части равенства (2) — это

К0ПТ (/), вто­

рой

сомножитель

представляет собой

величину, совпадающую

с

І1 +

X (/)],

правая

часть равенства (2) — это Gua (/)• Таким образом,

мы действительно пришли к алгоритму для модели 4.

 

 

 

11.

Если повышение разрешающей способности по дальности и угло­

вой координате недостаточно эффективно,

можно, таким образом, с рав­

ным успехом пользоваться моделями точечного и протяженного рас­

пределений помехи.

При недостаточной эффективности скоростной се­

§ 2.3.7.

313


лекции, неравномерном спектре сигнала и интервалах менаду импуль­ сами, существенно превышающих временную протяженность помехи, предпочтительна модель 4.

§ 2.3.8. НЕКОТОРЫЕ ДОПОЛНЕНИЯ К § 2.3.5 — 2.3.7

Остался незатронутым ряд теоретических вопросов, на которых кратко оста­ новимся в данном параграфе, а именно:

— влияние изменения параметров помехи по дальности на алгоритм обна­

ружения;

— влияние изменения параметров помехи по угловой координате на алго­ ритм обнаружения; ,

качественные показатели обнаружения при известных статистических параметрах помехи;

влияние некогерентностн сигнала на алгоритм и качественные показа­

тели обнаружения.

1. В л и я н и е и з м е н е н и я п а р а м е т р о в п о м е х и п о д а л ь ­ н о с т и рассмотрим применительно к случаю, когда оно происходит сравни­ тельно медленно, причем радиолокатор осуществляет периодическое импульсное зондирование. Используем метод приближенной замены параметров помехи (§2.2.12) и примем марковский закон изменения этих параметров по дальности. Все это вновь приведет к схемам рис. 2.2.16, с тон лишь разницей, что выходы элементов решетки (подключенных к ним усилителей) заменяются соответствую­ щими выходами линий задержки на время Т, 2Т и т. д. Сумматор 2 0 на схеме рнс. 2.2.16, а образует цепь когерентного накопления сигнала. Угловая само­ настройка схем рис. 2.2.16 по помехе заменяется при этом скоростной fill). Если когерентное накопление сигнала в схемах рис. 2.2.16 применить не удает­ ся, следует предусмотреть послекомпенсациониое некогереитное накопление.

2. В л и я н и е и з м е н е н и я п а р а м е т р о в п о м е х и по у г ­ л о в о й к о о р д и н а т е может сказываться от элемента к элементу углового разрешения и в пределах каждого элемента. Изменение параметров от элемента к элементу учитывается в процессе самонастройки схем обработки, последова­ тельно во времени, как и при изменении по дальности. Изменение в пределах каждого элемента поддается учету путем многоканального приема, например с помощью фазированной решетки. Пусть, например, вместо одной из моделей облака [(3), § 2.3.5] используется модель

 

D (fi, F, 0 =

da 5 (ф)ѵ (F - aQ e " K \

(1)

Используя (1), решающую функцию найдем из уравнения

 

 

ОО

 

 

 

R

(t, х) + JJ ф (t,

s,

X, $)R (s, £) dsdl = UA(t),

(2)

 

-----СО

 

 

 

где X—координата

раскрыва, ф s,

х, | ) —нормированная

автокорреляцион­

ная функция помехи. Принимая далее коэффициент а малым

и используя метод

последовательных приближений, решение (2) можно искать

в виде

R (/, х) = Ro(t, X) + о#! (/, А-).

(3)

Слагаемое R0 (t , х) соответствует независимым угловой и скоростной обработке, слагаемое (t, х) является добавочным и учитывает особенности пространствен­ но временной обработки: в каждом угловом направлении целесообразно преи­ мущественное подавление колебаний своей допплеровской частоты [136].

3. К а ч е с т в е н н ы е п о к а з а т е л и о б н а р у ж е н и я когерент­

ного сигнала зависят от коэффициента использования энергии к.

Например, для

когерентного сигнала в случае модели

т о ч е ч н о й помехи [(15), (16), § 2.3.6],

энергетическое отношение сигнал/помеха [43] будет

 

I S ' V

J 2/

2

2 ^ ( D - i ) m(iV

(4)

ІИ

I /

m, n

m, n

 

314

§ 2.3.8.


Здесь Ф ~ 1)Пщ—элемент матрицы, обратной матрице ||Dmfi||. В отсутствие пассивной помехи Dnn= N оАт , а (0 -1)ш)Л= Д ЛѴ. Поэтому коэффициент использо­ вания энергии

 

 

( 5 )

При

выводе (5) использовалось обозначение

Amß для элемента единичной

матрицы

(Дш^ = 0 при т Ф р., Дш^ = 1 при /и =

ц).

4.Некогерентность полезного сигнала при наличии пассивной помехи

(также, как и при ее отсутствии, см. §2.2.4—2.2.10) ограничивает оптималь­ ное время когерентного накопления. Становится целесообразной замена коге­ рентного накопления некогерентным. Соответственно изменяются качественные показатели обнаружения [149]. Заметим, что при учете влияния малой некоге­ рентности выкладки существенно упрощаются при использовании методов, опи­ санных в § 2.2.6—2.2.7 (можно избежать обращения матриц высокого порядка).

§ 2.3.8.

Ч А С Т Ь Ш

В О П Р О С Ы О Б Щ Е Й Т Е О Р И И Р А З Р Е Ш Е Н И Я

Естественный переход от полного разрешения к квазиполному раз­ решению— обнаружению (см. § 1.1.1) упростил его анализ, позволяя расширить область применения теории. Необходимо, однако, углуб­ ление понятий самой теории, тем более, что, оставаясь на позициях об­ наружения, мы не касались вопросов измерения. Понятие полного разрешения позволяет единообразно за счет выбора матриц стоимости и априорных вероятностей перейти к различным случаям разреше­ ния — обнаружения — измерения, определения числа разрешаемых объектов и т. д., в том числе к случаю квазиполного разрешения —■об­ наружения. Этим вопросам посвящена гл. 3.1 [51, 61, 66, 115, 116J. В гл. 3.2 даются простейшие примеры разрешения — измерения [70, 75, 85а, 106, 115, 116, 144, 145]. Приступая к чтению § 3.1.1, жела­ тельно повторно просмотреть § 1.1.1.

Глава 3.1

РАЗНОВИДНОСТИ ПОЛНОГО РАЗРЕШЕНИЯ

§ 3.1.1. КВАЗИПОЛНОЕ РАЗРЕШЕНИЕ - ОБНАРУЖЕНИЕ КАК РАЗНОВИДНОСТЬ ПОЛНОГО РАЗРЕШЕНИЯ

Уже отмечалось (см. § 1.1.1), что квазиполное разрешение — об­ наружение — это частный случай полного разрешения, определяемый надлежащим выбором стоимостей решений.

Поясним это, интересуясь заранее каким-то одним процессом А ѵ из всей их совокупности (ѵ = 1..., т), например сигналом от цели, нахо­ дящейся на ѵ-м участке дальности. Среди возможных с о б ы т и й наличия и отсутствия процессов выделим 2т~1 событий, в которых про­ цесс А ѵ отсутствует (нулевая группа событий, 1 — 0). Им можно отве­ сти, например, первые номера / = 0, 1, ..., 2т_1— 1. Последующие 2т_1 номеров отведем событиям, соответствующим наличию А ѵ (первая группа событий, / = 1).

Аналогичную нумерацию і и

аналогичные группы с номерами k = 0

и k = 1 введем для р е ш е н и й

о наличии и отсутствии процесса Аѵ.

Беспокоясь о правильности

только этих решений, для их стоимо­

стей а и (і, / = 0,

1, ..., 2т —

1) зададим всего четыре фиксирован­

ные градации a kl,

зависящие от k и / (k = 0,1; I = 0,1). Последние на-

316

§ 3.1.1.


значаются в зависимости от того, к какой группе, нулевой или первой относятся числа і и /; в соответствии с і выбирается значение А, а в со­ ответствии с /' выбирается /. Это как раз и означает, что стоимость решения выбирается в зависимости от правильности решения об одном только ѵ-м сигнале, что определяет квазиполное разрешение.

Выражение [(3), § 1.1.1] для среднего риска Q=QV можно предста­ вить тогда в виде суммы четырех слагаемых,

Q= У>

“kiPiPki-

(1)

к, 1 =

0

 

При а 00 = а и = 0 выражение (1) можно привести к виду [(5), § 1.1.2].

§ 3.1.2. КВАЗИПОЛНОЕ РАЗРЕШЕНИЕ — РАЗЛИЧЕНИЕ

Рассмотрим различение каких-либо т1 значений параметра интере­

сующего нас сигнала п р и н а л и ч

и и

/п„

м е ш а ю щ и х с и г -

н а л о в. Общее число

разрешаемых

в смысле

полного разрешения

сигналов составляет т =

тг + т0, причем из т1различаемых сигналов

с неодинаковыми значениями

параметра

одновременно имеется

один

и только один сигнал. Стоимость решений а и

устанавливается в за­

висимости от качества оценки

параметра

этого

интересующего

нас

сигнала. Разрешение,

которое в данном случае имеет место, назовем

к в а з и п о л н ы м

р а з р е ш е н и е м — р а з л и ч е н и е м .

Матрица стоимости квазиполного разрешения — различения содержит

ml

2т ‘+"’о

элементов. Выбор элементов матрицы стоимости может

быть произведен по крайней мере несколькими способами.

 

Так называемая п р о с т а я

м а т р и ц а

с т о и м о с т и пре­

дусматривает

о д и н а к о в у ю

стоимость ущерба a hl для всех не­

правильных

решений А Ф I, не детализируя

его степени. Например,

для всех неправильных решений можно принять одинаковую положи­ тельную сс > 0, а для правильных — нулевую стоимость ущерба. Алго­ ритм решения н е и з м е н и т с я, если для неправильных реше­

ний задать нулевую, а

для правильных — о т р и ц а т е л ь н у ю

стоимость ущерба а < 0.

 

К в а д р а т и ч н а я

м а т р и ц а с т о и м о с т и учитывает

увеличение ущерба, пропорциональное квадрату ошибки в оценке па­ раметра. Если индексы А, I соответствуют последовательным равноот­ стоящим значениям параметра, значения а ц пропорциональны (А —

-If-

К в а д р а т и ч н а я м а т р и ц а с т о и м о с т и с н а с ы - щ е и и е м сводится к квадратичной при малой величине ошибок и приближается к простой, когда ошибки превзойдут некоторый порог (например, порог срыва автосопровождения) [115].

Остановимся на некоторых (в целом искусственных) способах введе­ ния квадратичных матриц стоимости с насыщением, позволяющих охватить с единых позиций широкий класс используемых критериев. Замечая, что тела неопределенности ограниченных по спектру сигна­ лов, имея квадратичные вершины, спадают по обе стороны от них

§ 3.1.2.

317


практически до нуля, элементы матрицы стоимости можно задать соот­ ношением

Чі = С( 1— P j ,

(1)

где С — константа, а рй, — коэффициент автокорреляции пли взаим­ ной корреляции каких-то сигналов.

В качестве таких сигналов могут быть взяты, например, сами раз­ личаемые сигналы. Полагая при этом

 

Ры —

^ uk(t)ut(t)dt

У

 

I

1Uh(/) I2 dt $ Ui(()\2 dt,

(2)

 

 

 

 

 

— со

— о

 

 

где

Uk (/),

Ut (/) — комплексные

амплитуды, приходим

к стоимости

a kl,

которая [115]:

k

 

 

 

 

 

1) обращается в нуль при

=

/,

когда совпадают

оцениваемое

иистинное значения параметра;

2)изменяется пропорционально (/г — /)2, если разность значений параметра не превышает ширины пика автокорреляционной или взаимокорреляционной функции;

3)приближается к насыщению, когда рк1 приближается к нулю;

4)не зависит от начальных фаз сигналов.

Остановимся на одном видоизменении элементов (2) матрицы стои­ мости, переходя от комплексных амплитуд к мгновенным значениям, так что phl заменяется на

Pcofef= J

uh(0 wi(0 dt / у

jj

u\{t)dt

щ (/) dt .

(3)

—00

/

—20

—OO

 

 

Величина akl приобретает при этом зависимость от разности фаз раз­ личаемых сигналов, резко возрастая, когда последняя приближается к я, Зя, ... Значения аы определяются при этом уже не квадратичной функцией (с насыщением), а некоторой синусоидальной, имеющей эту квадратичную в качестве огибающей своих минимумов.

Близкие свойства имеет матрица стоимости с элементами

ahl = C y u k (t) — Ui(t)]2dt,

(4)

— со

оо

которые не отличаются от элементов (1), (3), если ^ и\ (I) dt =

—00

со

= § и] (f)dt = 1/2. Матрица подобного вида учитывает несовпадение

—со

каждого из параметров различаемых сигналов, в том числе начальной фазы и амплитуды. По отношению к ошибкам амплитуды матрица с эле­ ментами (4) является квадратичной (без насыщения). Матрицы с эле­ ментами (1), (2) или (1), (3) несовпадения амплитуд не учитывали.

318

'

§ 3.1.2.