Стохастическая обработка сигналов в адаптивных измерительных системах с грубыми пространственно-временными статистиками: метод обращаемого спектрального анализа
Abstract
Реализация эффективной пространственно-временной (ПВ) обработки в условиях изменения (варьирования) типов обрабатываемых сигналов (при внешнем мониторинге) предлагается достичь методом гибкой адаптации – возможного изменения алгоритмов обработки: возможности достижения целевой задачи разрешения сигналов не только по признакам спектральной плотности мощности, но и по корреляционным признакам. Ранее для разрешения сигналов применялись либо процедуры косвенного спектрального анализа, либо двойного спектрального анализа. Построение адаптивной ПВ обработки сигналов проводится для радиотехнических измерительных систем с цифровыми фазированными антенными решетками (ФАР). Проанализирован метод адаптивной ПВ обработки сигналов – метод обращаемого спектрального анализа. В методе учитывается вариабельность (изменение типа) обрабатываемых сигналов и технические (аппаратные и программные) ограничения. Энергетическая эффективность обнаружения и инструментального разрешения сигналов достигнута применением стохастических алгоритмов на основе метода Монте-Карло [1]: применён обращаемый спектрально-корреляционный анализ (СКА) на базе усреднения грубых бинарных, бинарно-знаковых, робастных, малоразрядных, усечённых (малоэлементных) управляемых статистик - в удлиняющихся (по Монте - Карло) выборках (апертурах, оконах). Полученные результаты могут быть применены в измерительных системах (ИС) радиотехнических комплексов, в том числе радиолокационных, предназначенных для измерения дальности и пеленга.
References
1. Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo Method // J. Amer. Statistical Assoc. 1949. V. 44, No. 247. P. 335 – 341.
2. Monzingo R.A., Miller T.W. Adaptive antenna arrays: Introduction to theory: Transl. from English M.: Radio and Communications, 1986. – 448 p., ill.
3. R. Klemm. Space-Time Detection Theory // The material in this publication was assembled to support a lecture series under the sponsorship of the sensor and lectronics Technology Panel (SET) and the Consultant and Exchange Programmer of RTO presented on 23-24 September 2002 in Moscow, Russia.
4. Voskresensky D.I. Antennas with signal processing: Textbook. A manual for universities. M.: SCIENCE - PRESS, 2002. - 80 p.: ill.
5. Boulat A. Bash, Dennis Goeckel, Don Towsley. Limits of Reliable Communication with Low Probability of Detection o AWGN Channels. U Mass Technical Report UM. – CS. – 2012. - 003. P. 32.
6. Gorbunov Yu.N., Lobanov B.S., Kulikov G.V. Introduction to stochastic radar. Textbook for universities. – M.: Goryachaya Liniya - Telecom, 2015. 376 p.: ill.
7. Gorbunov Yu.N. Randomized Signal Processing in Radar and Communications" ISBN 978-3-659-37797-6, LAP LAMBERT Academic Publishing, 66121, Saarbrücken, Germany, 2015. 150 p.: ill.
8. Gorbunov Yu.N. Stochastic Interpolation of Bearing in Adaptive Antenna Arrays with Sequential Beamforming Based on Truncated (Few-Element) Apertures and Robust Statistics of the Input Signal // Publishing House "Radio Engineering", Magazine "Antennas", 2015, No. 6, pp. 18-26.
9. Pervozvanskii A.A. Poisk. - M.: Science, 1970.
10. Tsypkin Ya.Z. Adaptation and Learning in Automatic Systems. - M.: Science, 1968.
11. Chernyak V.S. On new and old ideas in radar: MIMO RLS // Advances in modern radio electronics. 2011. Issue 2. P. 5-20.
12. Sobol I.M. Numerical methods of Monte Carlo. - M.: Nauka, 1973.- 311 p.
13. Gorbunov Yu.N. Multi-stage procedure for measuring the parameters of a repeating signal by the method of stochastic averaging of digital readings. // Avtometriya. - Siberian Branch of the USSR Academy of Sciences, 1985, No. 3. P. 96 - 99.
14. Gorbunov Yu.N. The principle of stochastic whitening of passive correlated interference in the problem of optimizing moving target selection systems // Information and control systems, 2015, No. 2, P. 15-22.
15. S. M. Kay, S. L. Marple, Jr. Modern Methods of Spectral Analysis: A Review // TIIER. - 1981. - Vol. 69. - No. 11. - Pp. 5 – 51.
16. Marple, Jr. S. L. Digital Spectral Analysis and Its Applications: Trans. from English. – Moscow: Mir, 1990. – 584 p., ill.
17. V. I. Kalinin, V. V. Chapursky. Efficiency of Dual Spectral Analysis and Noise Radar under the Effect of Reflections from Local Objects // Radio Engineering and Electronics. - 2006, Vol. 51, No. 3, Pp. 303 – 313.
18. Gorbunov, Yu. N. Non-random trajectories of stochastic approximation of bearing in adaptive antenna arrays with coarse spatial-temporal statistics // In the book: IX All-Russian Scientific and Technical Conference "Radar and Radio Communications", IRE named after V.A. Kotelnikov RAS - M.: November 23-25, 2015. Pp. 57 - 60.
19. Poirier J. Noise radio communication // Foreign radio electronics. - 1969, No. 7.
20. Author's certificate No. 792183. Radar method. / Volzhin V.N., Yakimchuk Yu.V., Kislov V.Ya., Kalinin V.I., Myasin E.A. et al., 1980.
21. Kalinin V.I. // Ultra-wideband radar with dual spectral processing of noise signals, Radio Engineering, 2005, No. 3, pp. 25-35.
Supplementary files
Review
For citations:
. Izmeritel`naya Tekhnika. 2025;74(2).
Email this article 