СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ И ЛОКАЛИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ Российский патент 2006 года по МПК G01S5/04 

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано в пассивных системах радиоконтроля для обнаружения и локализации по частоте, времени, азимуту и углу места сложных сигналов.

С появлением и совершенствованием систем связи, локации и управления, использующих сложные сигналы с большой базой, излучаемая мощность которых специальным образом распределяется в частотно-временной области (широкополосные одночастотные псевдослучайные сигналы и многочастотные сигналы со скачкообразным изменением частоты), возникают проблемы их эффективного радиоконтроля.

Известен способ обнаружения и локализации сложных сигналов [1], включающий:

прием сигнала двумя пространственно разнесенными приемными каналами;

корреляцию во временной области выходных сигналов приемников и формирование сигнала, описывающего взаимную корреляционную функцию сигнала, принятого двумя приемниками;

фильтрацию сигнала, описывающего во временной области взаимную корреляционную функцию, и выделение только центральной части взаимной корреляционной функции;

преобразование выделенной центральной части взаимной корреляционной функции в комплексную взаимную спектральную плотность сигнала;

измерение угла линии фазового наклона взаимной спектральной плотности для определения направления прихода сигнала;

индикацию результатов обнаружения сигнала.

Ограниченные возможности избирательности по пространству существенно снижают эффективность данного способа на практике.

Более эффективным является способ обнаружения и локализации сложных сигналов [2], принятый за прототип и включающий:

1. Когерентный прием временных сигналов x_n(t) антеннами, входящими в N - элементную решетку, где n=1, (N - номер антенны;

2. Синхронное преобразование принятых сигналов x_n(t) в цифровые сигналы x_n(z), где z - номер временного отсчета сигнала;

3. Скользящее во времени преобразование цифровых сигналов x_n(z) для получения с заданной дискретностью по времени и частоте комплексной спектральной плотности сигнала каждой антенны, где q - номер временного отрезка преобразования, , a l - номер частотного отсчета, .

Другими словами, входные сигналы на каждом временном интервале разбиваются на частотные каналы.

В результате выполнения этой операции формируется частотно-временная матрица N-мерных векторов спектральных плотностей с элементами ;

4. Перемножение на каждой дискретной частоте l комплексно сопряженной спектральной плотности антенны, выбранной в качестве опорной, и спектральных плотностей остальных антенн для формирования одночастотного комплексного дискретного амплитудно-фазового распределения (АФР) , сигнала, зарегистрированного в q-м временном интервале.

Эту операцию можно рассматривать как формирование частотно-временной матрицы (одночастотных комплексных дискретных АФР , представляющих собой N-мерные векторы с элементами . В свою очередь величина может рассматриваться как одночастотная комплексная дискретная радиоголограмма. В результате формируются АФР для каждого частотно-временного элемента, отличающегося положением (q, l) в анализируемой частотно-временной области.

5. Определение комплексных коэффициентов пространственной взаимной корреляции одночастотного АФР, полученного в каждом частотном канале, с одночастотными АФР, полученными в остальных частотных каналах полосы приема в q-м временном интервале.

В результате данной операции формируется блочная вектор-строка комплексных коэффициентов взаимной корреляции элементы которой описываются формулой где - нормированные элементы вектор-строки с элементами a r - номер частотного канала, l≠r. При этом использовано обозначение скалярного произведения и нормы N - мерных комплексных векторов в виде

6. Сравнение модулей коэффициентов корреляции с порогом и объединение сигналов с частотами, на которых превышен порог, в i-й сигнал, который идентифицируется как обнаруженный сигнал с полосой частот δƒ_i, если полоса δƒ_i непрерывна, или как многочастотный сигнал с полосой частот δƒ_i, если полоса δƒ_i дискретно-непрерывна, принадлежащий одному передатчику с полосой частот δƒ_i, где i=1...Р, а Р - число обнаруженных передатчиков из числа одновременно попадающих в текущую полосу приема;

7. Усреднение одночастотных АФР i-го сигнала в полосе частот δƒ_i и получение усредненного АФР где a_l - двоичные числа (0, 1), отличные от нуля в полосе частот δƒ_i, - индекс, соответствующий средней частоте сигнала с шириной спектра δƒ_i;

8. Использование усредненного АФР i-го сигнала для определения реальной части его двумерного комплексного углового спектра где d_n(m, k) - диаграмма направленности n-й антенны, m=0...М-1 - текущий номер узла сетки по азимуту, М - число узлов по азимуту, k=0...К-1 - текущий номер узла сетки наведения решетки по углу места, К - число узлов по углу места, a - модельная фазирующая функция, зависящая от конфигурации антенной решетки;

9. Определение азимутального и угломестного пеленгов i-го сигнала, обнаруженного в полосе приема, по максимуму реальной части двумерного комплексного углового спектра.

Основу данного способа составляет оценка угловой близости отдельных составляющих поля источника радиоизлучения с использованием комплексной взаимной корреляции одночастотных АФР. Способ-прототип эффективен при обнаружении и локализации многочастотных сигналов со скачкообразным изменением частоты при условии, что ширина частотного канала анализа незначительно отличается от ширины спектра сигнала на отдельной частотной позиции.

Однако в условиях априорной неопределенности относительно полосы частот принимаемых сигналов ширина каждого частотного канала анализа выбирается в несколько раз уже самого узкополосного сигнала. Как следствие, многочастотные сигналы со скачкообразным изменением частоты узкополосного сигнала обнаруживаются с потерей эффективности, а широкополосные одночастотные сигналы с малой спектральной плотностью мощности не отличаются от шумов. Другими словами, способ-прототип не обладает свойствами адаптивности к ширине спектра обнаруживаемых сигналов и теряет свою эффективность при обнаружении и локализации широкополосных многочастотных и одночастотных псевдослучайных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности.

Кроме того, к недостаткам способа-прототипа относится ограниченность локализации энергии сигналов только частотной областью анализа. В то же время передатчик сложного сигнала распределяет излучаемую мощность в двумерной частотно-временной области.

Таким образом, из-за неполного согласования частотно-временной области, занимаемой спектром мощности обнаруживаемого сигнала, и частотно-временной области формирования коррелируемых АФР наблюдаются потери мощности сигнала и, как следствие, существенное снижение различимости на фоне шумов и помех сложных одночастотных и многочастотных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности, использующих три основных вида широкополосной модуляции [3, стр.10]:

- модуляция путем сдвига, скачков несущей частоты в дискретные моменты времени на величину, задаваемую кодовой последовательностью;

- модуляция несущей частоты цифровой кодовой последовательностью с частотой следования символов, во много раз превосходящей ширину полосы информационного сигнала;

- линейная частотная модуляция импульсов, в результате которой частота несущей изменяется в широкой полосе частот за время, равное длительности импульса.

Повышение эффективности обнаружения и локализации сложных сигналов при использовании способа-прототипа можно обеспечить несколькими известными путями: увеличением базы антенной решетки и увеличением длительности интервала регистрации сигнала для повышения отношения сигнал/шум за счет корреляционного накопления и выделения сигнала на фоне шумов [4]. Однако эти пути радикально не решают проблему, так как только частично повышают эффективность обнаружения и локализации сложных сигналов за счет улучшения пространственной разрешающей способности и повышения отношения сигнал/шум только той части сигнала, которая попадает в один временной отрезок преобразования.

Техническим результатом изобретения является повышение эффективности обнаружения и локализации по частоте, времени, азимуту и углу места более широкого класса сложных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности в условиях априорной неопределенности относительно их формы и областей существования.

Технический результат достигается тем, что в способе обнаружения и локализации сложных сигналов, включающем прием и синхронное преобразование в цифровую форму сигналов, принятых антеннами N-элементной решетки, скользящее во времени преобразование цифровых сигналов каждой антенны в комплексные спектральные плотности с заданной дискретностью по времени и частоте и запоминание спектральных плотностей, согласно изобретению из спектральных плотностей формируют пространственные корреляционные матрицы принятых сигналов (КМПС) в отличающихся положением и размерами частотно-временных элементах области приема, затем преобразуют соответствующую КМПС для формирования амплитудно-фазового распределения (АФР) сигналов в каждом частотно-временном элементе, принимают решение об обнаружении и определяют частотно-временные области локализации каждого обнаруженного сигнала путем одновременной идентификации сформированных АФР и согласования частотно-временных областей, занимаемых сформированными АФР и локализуемым сигналом, формируют пространственные корреляционные матрицы обнаруженных сигналов (КМОС) из спектральных плотностей, принадлежащих выявленным областям локализации, определяют азимутальные и угломестные направления прихода каждого обнаруженного сигнала преобразованием КМОС по алгоритму высокого разрешения из подкласса, основанного на анализе собственных значений.

Возможны частные случаи осуществления способа:

1. Идентификацию АФР осуществляют путем взаимной корреляции АФР, сформированных в различных частотно-временных элементах.

Это повышает энергетическую эффективность обнаружения и локализации сигналов.

2. Согласование частотно-временных областей осуществляют путем выбора частотно-временных областей, обеспечивающих максимальное отношение сигнал/шум взаимного корреляционного отклика.

Это также повышает энергетическую эффективность обнаружения и локализации сигналов.

3. Формирование АФР сигналов в каждом частотно-временном элементе осуществляют путем выбора собственного вектора, соответствующего максимальному собственному значению каждой КМПС.

Это повышает отношение сигнал/шум сформированного АФР и повышает эффективность последующего обнаружения и локализации сигналов.

4. Формирование АФР сигналов в каждом частотно-временном элементе также осуществляют путем выбора отдельной строки КМПС.

Это повышает скорость обнаружения и локализации сигналов.

5. Определение азимутальных и угломестных направлений прихода каждого обнаруженного сигнала осуществляют путем выбора в качестве АФР собственного вектора КМОС и его преобразования с использованием подкласса алгоритмов высокого разрешения, основанных на регуляризации.

Это повышает эффективность определения направлений прихода коррелированных сигналов.

5. Определение азимутальных и угломестных направлений прихода каждого обнаруженного сигнала осуществляют путем выбора в качестве АФР отдельной строки КМОС и ее преобразования с использованием подкласса алгоритмов высокого разрешения, основанных на регуляризации.

Это повышает скорость определения направлений прихода сигналов.

6. Определение азимутальных и угломестных направлений прихода каждого обнаруженного сигнала также осуществляют путем сопоставления азимутальных и угломестных направлений прихода каждого обнаруженного сигнала, полученных алгоритмами высокого разрешения различных подклассов.

Это повышает точность и достоверность определения направлений прихода каждого обнаруженного сигнала.

Таким образом, за счет введения операций:

- оптимизации формирования АФР как на этапах обнаружения и локализации, так и на этапе измерения углов прихода сигналов;

- согласования частотно-временной области, занимаемой спектром мощности обнаруживаемого сигнала, и частотно-временной области формирования коррелируемых АФР;

- сопоставления направлений прихода сигналов, получаемых алгоритмами высокого разрешения различных подклассов, минимизирующих потери мощности при обнаружении и пеленговании сигналов, а также исключающих аномальные ошибки пеленгования и, как следствие, значительно повышающих различимость сложных одночастотных и многочастотных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности на фоне шумов и помех, удается решить поставленную задачу с достижением технического результата.

Операции способа поясняются чертежами:

Фиг.1. Структурная схема устройства обнаружения и локализации сложных сигналов.

Фиг.2. Структура корреляционной матрицы принятых сигналов (КМПС), формируемой в (q, l)-м частотно-временном элементе минимального размера (Q=1, L=1);

Фиг.3. Совокупность КМПС, формируемых в отличающихся положением частотно-временных элементах минимального размера (Q=1, L=1).

Фиг.4. Совокупность КМПС, формируемых в отличающихся положением частотно-временных элементах размером (Q=1, L=2).

Фиг.5. Частотно-временные области, занимаемые сформированными АФР и локализуемым сигналом.

Фиг.6. Модули коэффициентов взаимной корреляции АФР, сформированных в отличающихся частотно-временных областях:

фиг.6а - область формирования АФР содержит 0,055 энергии сигнала (фиг.5а);

фиг.6б - область формирования АФР содержит 0,5 энергии сигнала (фиг.5б);

фиг.6в - область формирования АФР содержит 0,44 энергии сигнала (фиг.5в).

Указанные преимущества, а также особенности настоящего изобретения станут понятными при рассмотрении работы устройства, в котором реализуется предложенный способ со ссылками на прилагаемый чертеж (фиг.1).

Устройство включает последовательно соединенные антенную систему 1, N-канальный преобразователь частоты 2, N-канальный аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 3, вычислитель быстрого преобразования Фурье (БПФ) 4, формирователь КМПС 5, вычислитель АФР 6, устройство обнаружения и локализации 7, формирователь КМОС 8, устройство измерения угловых координат 9 и блок отображения 10. Выход вычислителя 4 также подключен ко второму входу формирователя КМОС 8.

Антенная система 1 содержит N антенн с номерами n=1...N, объединенных в решетку. Антенная решетка может быть произвольной пространственной конфигурации: плоской прямоугольной, плоской кольцевой или объемной, в частности, конформной.

Преобразователь частоты 2 выполнен в N-канальном варианте с общим гетеродином и с полосой пропускания каждого канала, во много раз превышающей ширину спектра одиночного сигнала передатчика. Общий гетеродин обеспечивает N-канальный когерентный прием сигналов, что является основным условием регистрации относительной разности фаз сигналов, принимаемых совокупностью антенн. Кроме этого, преобразователь 2 обеспечивает калибровку по внутреннему источнику сигнала. При этом может быть использован генератор шума, выход которого также может подключаться вместо всех антенн для периодической калибровки каналов.

Если разрядность и быстродействие N-канального АЦП достаточны для непосредственного аналого-цифрового преобразования входных сигналов, как, например, при построении радиоизображения в KB диапазоне, то вместо преобразователя 2 могут использоваться частотно избирательный полосовой фильтр и усилитель. Другими словами, аналоговая часть устройства, реализующего предлагаемый способ, может быть построена по принципу прямого усиления.

Вычислитель 4, формирователь 5, вычислитель 6, устройство 7, формирователь 8, устройство 9 построены по многоканальной схеме, которая обеспечивает максимальное быстродействие благодаря параллельной обработке сигналов.

Вычислитель 4 содержит N параллельных модулей БПФ, каждый из которых содержит буферное оперативное запоминающее устройство (БОЗУ), рассчитанное на хранение спектральных плотностей, полученных на временных отрезках преобразования.

Формирователь 5 содержит параллельных модулей формирования КМПС.

Вычислитель 6 содержит Z параллельных модулей формирования АФР.

Устройство 7 содержит Z параллельных модулей корреляции и блок сравнения.

Формирователь 8 содержит Р модулей формирования КМОС.Устройство 9 содержит Р модулей вычисления угловых координат.

Работает устройство, реализующее способ обнаружения и локализации сложных сигналов, следующим образом.

Многочастотные временные сигналы x_n(t} с выхода антенной системы 1 от антенн с номерами n=1...N, входящих в решетку, поступают на входы преобразователя 2 в полосе приема, во много раз превышающей ширину спектра одиночного сигнала передатчика, и когерентно переносятся на более низкую частоту.

С помощью АЦП 3 преобразованные по частоте сигналы x_n(t) синхронно преобразуются в цифровые сигналы x_n(z), где n - номер антенны, a z - номер временного отсчета сигнала.

В каждом из N модулей вычислителя 4 скользящим во времени преобразованием цифровых сигналов x_n(z) с заданной дискретностью по времени и частоте получаются и запоминаются комплексные спектральные плотности сигнала каждой антенны, где q - номер временного отрезка преобразования, a l - номер частотного отсчета,

Получение спектральной плотности возможно применением гребенки цифровых фильтров или, что, как правило, более эффективно с вычислительной точки зрения, алгоритма БПФ, реализующего дискретное Фурье-преобразование q-го временного отрезка сигнала каждой антенны где - оператор прямого дискретного Фурье-преобразования по времени [5].

Для обеспечения требуемой детальности скользящего получения спектральной плотности по времени q-й и (q+1)-й отрезки преобразования сигнала выбираются с необходимым перекрытием.

В результате выполнения этой операции формируется и запоминается частотно-временная матрица N-мерных векторов спектральных плотностей с элементами

Полученные в вычислителе 4 спектральные плотности передаются в формирователь 5, который включает модулей.

В модулях формирователя 5 из спектральных плотностей формируются пространственные корреляционные матрицы принятых сигналов (КМПС) размером N×N в отличающихся положением (q, l) и размерами (Q, L) частотно-временных элементах области приема, где Q, - размеры элементов по времени и по частоте соответственно.

В каждом из Z модулей формирователя 5 формируется матриц для фиксированных значений Q и L в отличающихся положением (q, l) частотно-временных элементах области приема. Эти матрицы могут формироваться последовательно или параллельно. В последнем случае отдельный модуль формирователя 5 должен быть построен по параллельной схеме и содержать ξ вычислителей, что с целью упрощения на фиг.1 не показано.

При этом в каждом модуле формирователя 5 каждая из ξ матриц формируется по следующей формуле:

где j - номер временного элемента размером Q, r - номер частотного элемента размером L, a - пространственная корреляционная матрица принятых сигналов для q-го элемента по времени и l-го элемента по частоте единичного размера (Q=L=1) с элементами 1≤n'≤N.

Для большей наглядности на фиг.2 в качестве примера представлена структура КМПС, формируемой отдельным модулем формирователя 5 в (q, l)-м частотно-временном элементе размером {Q=1, L=1).

Совокупность КМПС, формируемых отдельным модулем формирователя 5 в отличающихся положением (q, l) частотно-временных элементах минимального размера (Q=1, L=1), приведена на фиг.3, а в частотно-временных элементах размером {Q=1, L=2) - на фиг.4.

Таким образом, в формирователе 5 одновременно формируются

Полученные в формирователе 5 КМПС поступают в вычислитель 6, который также включает модулей.

В каждом из Z модулей вычислителя 6 сформированные КМПС преобразуются для формирования амплитудно-фазового распределения (АФР) сигналов в каждом частотно-временном элементе.

В каждом модуле вычислителя 6 для фиксированных значений Q и L формируется блочная матрица размером элементами которой являются АФР сформированные в отличающихся положением (j, r) частотно-временных элементах размером (Q, L).

Элементы блочной матрицы могут формироваться последовательно или параллельно. В последнем случае отдельный модуль вычислителя 6 строится по параллельной схеме и содержит ξ вычислителей, что с целью упрощения на фиг.1 также не показано.

В каждом модуле вычислителя 6 во всех частотно-временных элементах {j, r) для фиксированных значений Q и L преобразованием соответствующих КМПС одновременно формируются амплитудно-фазовые распределения (АФР) При этом вычисляется собственный вектор, соответствующий максимальному собственному значению соответствующей КМПС. Полученный собственный вектор выбирается в качестве АФР.

Выбор собственного вектора КМПС в качестве АФР обеспечивает использование максимально возможной информации, содержащейся в принятых сигналах. Это в свою очередь снижает пороговое отношение сигнал/шум на последующих этапах обработки сигналов при их обнаружении и локализации.

Отдельная строка каждой N×N-размерной КМПС может рассматриваться как многочастотная радиоголограмма представляющая собой N-мерный вектор с элементами в виде усредненных по времени и частоте взаимных спектральных плотностей В связи с этим для повышения скорости обнаружения и локализации сигналов в вычислителе 6 в качестве АФР выбирается отдельная строка КМПС (см. отдельную строку КМПС при (Q=1, L=1) на фиг.2).

Таким образом, в результате данной совокупности операций в вычислителе 6 получается блочных матриц размером элементами которых являются АФР сформированные в отличающихся положением (j, r) частотно-временных элементах размером (Q, L). Сформированные АФР поступают в устройство обнаружения и локализации 7.

В устройстве 7 выполняется идентификация сформированных АФР и согласовываются частотно-временные области, занимаемые сформированными АФР и спектром локализуемого сигнала. В результате этих операций принимаются решения об обнаружении сигналов и определяются частотно-временные области локализации каждого обнаруженного сигнала.

Для этого в каждом из Z блоков устройства 7 для фиксированных значений Q и L выполняется взаимная корреляция АФР и сформированных в различных частотно-временных элементах и где r^'≠r, j^'≠j. Для этого сформированные АФР нормируются и получаются блочных матриц размером с элементами в виде нормированных АФР

В каждом из Z блоков устройства 7 для каждой из Z блочных матриц отличающихся размерами (Q, L) частотно-временных элементов формирования АФР

- строится -размерная блочная матрица (коэффициентов корреляции нормированных АФР.

Элементы блочной матрицы определяются скалярным произведением В свою очередь элементы матрицы вычисляются по формуле которая в развернутой форме имеет вид

- сравниваются модули коэффициентов корреляции (элементы матриц ) с порогом и сигналы спектральных плотностей , соответствующие элементам, в которых превышен порог, предварительно объединяются в ν_Q,L-й сигнал, где ν_Q,L=1...Π_Q,L, Π_Q,L - число обнаруженных сигналов, отличающихся размерами (Q, L) частотно-временных элементов локализации и угловыми координатами, и формируется бинарная (двоичные числа - соответствует наличию излучения, а 0 - соответствует отсутствию излучения) частотно-временная матрица его локализации, описывающая закон изменения энергии сигнала по частоте и времени;

- для каждого обнаруженного ν_Q,L-го сигнала определяется среднее значение модулей коэффициентов корреляции (элементов матриц ), превысивших заданный порог корреляции. Значение порога корреляции зависит от числа элементов антенной решетки и выбирается из условия минимизации вероятности ложных тревог.

Средние значения модулей коэффициентов корреляции, превысивших заданный порог, каждого обнаруженного ν_Q,L-го сигнала поступают в блок сравнения устройства 7.

В блоке сравнения устройства 7 выбираются частотно-временные области, обеспечивающие максимальное отношение сигнал/шум взаимного корреляционного отклика (среднего значения модулей коэффициентов корреляции), что эквивалентно согласованию частотно-временных областей формирования идентифицируемых элементов АФР и частотно-временной области, занимаемой спектром мощности локализуемого сигнала.

Для этого сравниваются частотно-временные области локализации ν_Q,L-x сигналов, обнаруженных при различных значениях интервалов усреднения (Q, L), и сигналы с перекрывающимися областями объединяются в i-ю группу, где i=1...P, Р - число групп. В каждой i-й группе отбирается сигнал с максимальным корреляционным откликом, который идентифицируется как i-й обнаруженный сигнал, где i=1...Р, Р - число обнаруженных сигналов. Для каждого i-го сигнала формируется бинарная (двоичные числа - соответствует наличию излучения, а 0 - соответствует отсутствию излучения) частотно-временная матрица его локализации, описывающая закон изменения энергии сигнала по частоте и времени. Бинарная частотно-временная матрица формируется таким образом, чтобы выполнялось условие для тех частотно-временных элементов, которые принадлежат частотно-временным областям локализации i-го сигнала, коэффициент корреляции которых превышает заданный порог, в противном случае

Операции корреляции и согласования повышают энергетическую эффективность обнаружения и частотно-временной локализации сложных одночастотных и многочастотных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности.

На фиг.5 представлены варианты разбиения частотно-временной области приема, содержащей локализуемый сигнал, на частотно-временные элементы. При частотно-временных элементах минимального размера Q=L=1 область формирования АФР содержит всего 0,055 энергии сигнала (фиг.5а). При частотно-временных элементах с размером элемента Q=3 и L=3 (фиг.5б) область формирования АФР содержит 0,5 энергии сигнала, что представляет собой пример наилучшего согласования частотно-временных элементов формирования АФР и частотно-временной области, занимаемой спектром мощности локализуемого сигнала. Частотно-временные элементы размером Q=4 и L=4 также являются несогласованными с областью, занимаемой спектром мощности локализуемого сигнала, так как содержат 0,22, 0,055, 0,44 и 0,11 энергии сигнала (фиг.5в).

На фиг.6а представлены модули коэффициентов взаимной корреляции, сформированные в результате вычисления взаимной корреляции АФР элементов 4-й строки частотно-временной области формирования АФР, представленной на фиг.5а. Физически это соответствует формированию коэффициентов взаимной корреляции АФР только в частотной области для фиксированного интервала времени, интервал под номером 4 (фиг.5а).

На фиг.6б представлены модули коэффициентов взаимной корреляции, сформированные в результате вычисления взаимной корреляции АФР элементов 2-й строки для примера, представленного на фиг.5б.

На фиг.6в представлены модули коэффициентов взаимной корреляции, сформированные в результате вычисления взаимной корреляции АФР элементов 2-й строки для примера, представленного на фиг.5в.

Как видно из чертежей, согласование частотно-временных элементов формирования АФР и частотно-временной области, занимаемой спектром мощности локализуемого сигнала, достигается для частотно-временных элементов размером Q=L=3 (фиг.5б), что соответствует максимальному корреляционному отклику (фиг.6б).

Таким образом, на данном этапе входной поток сигналов разделяется по пространственному признаку. В анализируемой частотно-временной области обнаруживаются все сигналы, отличающиеся угловыми координатами. Для каждого обнаруженного сигнала определяется бинарная (двоичные числа - соответствует наличию излучения, а 0 - соответствует отсутствию излучения) частотно-временная матрица локализации сигнала, которая поступает в формирователь пространственных корреляционных матриц обнаруженных сигналов (КМОС) 8.

В каждом из Р модулей формирователя 8 рассчитывают КМОС каждого i-го обнаруженного сигнала. Для этого используются спектральные плотности принадлежащие выявленным областям локализации каждого i-го обнаруженного сигнала и поступающие из вычислителя 4, из которых вначале формируются корреляционные матрицы принятых сигналов W(q, l) для частотно-временных элементов единичного размера, принадлежащих выявленным частотно-временным областям локализации обнаруженного сигнала. После этого КМОС вычисляется суммированием полученных матриц W(q, l) по частотно-временным элементам (q, l), для которых выполняется условие

Вычисленная КМОС каждого i-го сигнала поступает в устройство 9.

В каждом из Р модулей устройства 9 определяются азимутальные и угломестные направления прихода i-го обнаруженного сигнала. Для этого преобразуется КМОС i-го сигнала по одному из известных алгоритмов высокого разрешения, относящихся к подклассу алгоритмов, основанных на анализе собственных значений. К подклассу алгоритмов формирования радиоизображений с высокой разрешающей способностью, основанных на анализе собственных значений пространственной корреляционной матрицы, относятся, например, алгоритмы MUSIC (multiple signal classification) и EV (eigenvector) [4].

В результате преобразования КМОС i-го сигнала формируется радиоизображение двумерного углового спектра сигнала, по максимумам которого определяют угломестные и азимутальные направления его прихода.

Для повышения эффективности определения направлений прихода коррелированных сигналов в каждом из Р модулей устройства 9 в качестве АФР выбирается собственный вектор КМОС, по которому с использованием подкласса алгоритмов высокого разрешения, основанных на регуляризации [6], определяются углы прихода обнаруженного сигнала.

Для повышения скорости определения направлений прихода сигналов в каждом из Р модулей устройства 9 в качестве АФР выбирается отдельная строка КМОС, по которой с использованием подкласса алгоритмов высокого разрешения, основанных на регуляризации, определяются направления прихода каждого обнаруженного сигнала.

Кроме того, в каждом из Р модулей устройства 9 для повышения точности и достоверности определения направлений прихода каждого обнаруженного сигнала сопоставляются азимутальные и угломестные направления прихода каждого обнаруженного сигнала, полученные алгоритмами высокого разрешения различных подклассов. Совпавшие с заданным допуском направления прихода сигнала усредняются и используются в качестве достоверных направлений.

В блоке отображения 10 для повышения информативности отображаются с использованием географической карты местности параметры обнаруженных передатчиков, включая частотно-временную область, занимаемую обнаруженным сигналом, а также азимут и угол места передатчика.

Таким образом, выполнение перечисленных действий над сигналами обеспечивает существенное повышение эффективности обнаружения и локализации по частоте, времени, азимуту и углу места более широкого класса сложных сигналов в условиях, когда априорно неизвестны форма и области существования контролируемых сигналов. Повышение эффективности достигается за счет:

- оптимизации формирования АФР как на этапах обнаружения и локализации, так и на этапе измерения углов прихода сигналов;

- согласования частотно-временной области, занимаемой спектром мощности обнаруживаемого сигнала, и частотно-временной области формирования коррелируемых АФР;

- сопоставления направлений прихода сигналов, получаемых алгоритмами высокого разрешения различных подклассов, минимизирующих потери мощности при обнаружении и пеленговании сигналов, а также исключающих аномальные ошибки пеленгования и, как следствие, существенно повышающих различимость сложных одночастотных и многочастотных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности на фоне шумов и помех.

Так, например, энергетический выигрыш по сравнению с прототипом, достигаемый только за счет операций согласования частотных областей при обнаружении и локализации сигнала, достигает величины где - ширина спектра обнаруживаемого сигнала, δ_ƒ- ширина дискреты анализа по частоте. При F_с=50 кГц и получаем В=15,80 раз (11,98 дБ).

Источники информации

1. US, патент, 5955993, кл. G 01 S 3/02, 1999 г.

2. RU, патент, 2190236, кл. G 01 S 5/04, 2002 г.

3. Диксон Р.К. Широкополосные системы. - М.: Связь, 1979.

4. Джонсон Д.Х. Применение методов спектрального оценивания к задачам определения угловых координат источников излучения// ТИИЭР. - 1982. - Т.70. №9. - С.126.

5. Марпл.-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его применения. - М.: Мир, 1990. - 584 с.

6. Шевченко В.Н. Оценивание углового положения источников когерентных сигналов на основе методов регуляризации// Радиотехника. - 2003. - №9. - С.3-10.

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано в пассивных системах радиоконтроля для обнаружения и локализации по частоте, времени, азимуту и углу места сложных сигналов в условиях априорной неопределенности относительно их формы и областей существования. Техническим результатом изобретения является повышение эффективности обнаружения и локализации по частоте, времени, азимуту и углу места трех основных классов сложных сигналов. Технический результат достигается за счет оптимизации формирования амплитудно-фазового распределения (АФР) на этапах обнаружения и локализации сигналов, согласования частотно-временных областей, занимаемых спектром мощности обнаруживаемого сигнала и коррелируемых АФР, и сопоставления направлений прихода сигналов, формируемых алгоритмами высокого разрешения различных подклассов. В результате минимизируются потери мощности сигналов при обнаружении и пеленговании, а также исключаются аномальные ошибки пеленгования и, как следствие, существенно повышается различимость сложных одночастотных и многочастотных сигналов с низкой спектральной плотностью мощности на фоне шумов и помех. 4 з.п. ф-лы, 6 ил.

1. Способ обнаружения и локализации сложных сигналов, включающий прием и синхронное преобразование в цифровую форму сигналов, принятых антеннами N-элементной решетки, скользящее во времени преобразование цифровых сигналов каждой антенны в комплексные спектральные плотности с заданной дискретностью по времени и частоте и запоминание спектральных плотностей, отличающийся тем, что из спектральных плотностей формируют пространственные корреляционные матрицы принятых сигналов (КМПС) в отличающихся положением и размерами частотно-временных элементах области приема, затем преобразуют соответствующую КМПС для формирования амплитудно-фазового распределения (АФР) сигналов в каждом частотно-временном элементе, принимают решение об обнаружении и определяют частотно-временные области локализации каждого обнаруженного сигнала путем одновременной идентификации сформированных АФР и согласования частотно-временных областей, занимаемых сформированными АФР и локализуемым сигналом, формируют пространственные корреляционные матрицы обнаруженных сигналов из спектральных плотностей, принадлежащих выявленным областям локализации, на основании анализа собственных значений пространственной корреляционной матрицы каждого обнаруженного сигнала формируют радиоизображение его двумерного углового спектра, по максимумам которого определяют угломестные и азимутальные направления его прихода.2. Способ по п.1, отличающийся тем, что идентификацию АФР осуществляют путем взаимной корреляции АФР, сформированных в различных частотно-временных элементах.3. Способ по п.1, отличающийся тем, что согласование частотно-временных областей осуществляют путем выбора частотно-временных областей, обеспечивающих максимальное отношение сигнал/шум взаимного корреляционного отклика.4. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование АФР сигналов в каждом частотно-временном элементе осуществляют путем выбора собственного вектора, соответствующего максимальному собственному значению каждой КМПС.5. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование АФР сигналов в каждом частотно-временном элементе также осуществляют путем выбора отдельной строки КМПС.