Научная статья на тему 'Частотно-временной анализ сигналов малозаметных радиолокационных станций с использованием вейвлет-преобразования'

Частотно-временной анализ сигналов малозаметных радиолокационных станций с использованием вейвлет-преобразования Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
397
108
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЕ / WAVELET TRANSFORM / ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ / TIME-FREQUENCY ANALYSIS / СИГНАЛЫ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СТАНЦИЙ / RADAR STATIONS SIGNALS

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Коротков Андрей Владимирович

Рассматривается задача частотно-временного анализа сигналов малозаметных радиолокационных станций с помощью вейвлет-преобразования. Показана эффективность применения метода, приведены результаты моделирования

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Коротков Андрей Владимирович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

TIME-FREQUENCY ANALYSIS OF SIGNALS FROM NOTICEABLE RADAR STATIONS BY WAVELET TRANSFORM

The task of time-frequency analysis of signals from noticeable radar stations by wavelet transform is being considered. Efficiency of this method application is shown, and the simulation results are presented.

Текст научной работы на тему «Частотно-временной анализ сигналов малозаметных радиолокационных станций с использованием вейвлет-преобразования»

Заключение

Изложен современный подход к проектированию компоновки модуля ориентации gMWD-системы для проводки скважин на шельфовых месторождениях Арктики. Модуль ориентации реализует диаметральную схему построения гироскопической системы подземной навигации, обеспечивающую требуемую точность ориентации скважин в высоких широтах. В рамках дальнейших исследований предполагается более детальная проработка узлов разворота датчика угловой скорости и анализ влияния температурных градиентов модуля ориентации на точность выработки угловых параметров скважины. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (№ 11-08-00476).

Литература

1. Лочехин А.В., Емельянцев Г.И. Начальная выставка и калибровка бескарданного гирогоризонткомпа-са на электростатическом гироскопе и микромеханических датчиках // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. - 2009. - № 5. - С. 62-69.

2. Биндер Я.И. Универсальный гироинклинометр с ориентацией главной оси двухосного датчика угловой скорости в диаметральной плоскости скважины // Гироскопия и навигация. - 2005. - № 4. - С. 23-31.

3. Биндер Я.И., Соколов Д.А. Управление разворотом корпуса скважинного прибора в инклинометрах с ориентацией главной оси гироскопа в диаметральной плоскости скважины // Гироскопия и навигация.

- 2008. - № 2. - С. 84-87.

4. Papusha A.N., Fedorov I.V., Shtrasser V.V. Symbolic evaluation of boundary problem for offshore design technology // The Mathematica Journal. - 2008. - V. 11. - № 3. - Р. 107-128.

5. Оганов Г., Обухов С., Гряколов А., Позднышев С., Хоштария В., Гимаева Ж., Агазаде А. Первый отечественный опыт проектирования строительства скважин с большим отклонением ствола от вертикали на арктическом шельфе // Технология ТЭК. - № 4 (23). - С. 42-48.

6. ГОСТ 26116-84. Аппаратура геофизическая скваженная. - Введ. 01.01.1986. - М.: Госстандарт, 1986.

- 48 с.

7. Козлов С.А. Инженерная геология Западно-Арктического шельфа России // Труды НИИГА-ВНИИОкеангеология. - СПб: ВНИИОкеангеология, 2004. - Т. 206. - С. 139-147.

Гордеев Юрий Михайлович - ОАО «Электромеханика», младший научный сотрудник,

[email protected]

Падерина Татьяна Владимировна - ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», кандидат технических наук,

старший научный сотрудник, [email protected] Соколов Дмитрий Александрович - ОАО «Электромеханика», старший научный сотрудник,

[email protected]

УДК 621.37

ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ СИГНАЛОВ МАЛОЗАМЕТНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СТАНЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ А.В. Коротков

Рассматривается задача частотно-временного анализа сигналов малозаметных радиолокационных станций с помощью вейвлет-преобразования. Показана эффективность применения метода, приведены результаты моделирования. Ключевые слова: вейвлет-преобразование, частотно-временной анализ, сигналы радиолокационных станций.

Введение

В современном мире большое внимание уделяется развитию радиолокации. Широкое распространение получили малозаметные сигналы радиолокационных станций (МРЛС). Сигналы таких станций излучаются на уровне шума в широкой полосе и имеют большую длительность, что существенно затрудняет их распознавание. Для анализа сигналов таких станций применение классических методов, основанных только на модификациях преобразования Фурье [1], оказывается малоэффективным. Актуальной становится задача разработки новых методов анализа сигналов МРЛС.

В работе предлагается применение вейвлет-преобразования (ВП) для анализа сигналов МРЛС.

Вейвлет-преобразование

Данное преобразование основано на алгоритме Мала [2]. Оно выполняется при помощи так называемого банка квадратурно-зеркальных фильтров (КЗФ), посредством которых входной одномерный сигнал раскладывается на высоко- и низкочастотные компоненты (рис. 1).

Коэффициенты аппроксимации j-го уровня разложения, получаемые на выходе низкочастотного фильтра с импульсной характеристикой G, отображают медленно изменяющиеся компоненты исходного

сигнала, а коэффициенты детализации, являющиеся результатом применения высокочастотного фильтра с импульсной характеристикой Н, представляют высокочастотные спектральные составляющие.

После свертки входного сигнала с импульсными характеристиками фильтров производят операцию прореживания в два раза. Выход каждого уровня преобразования образует матрицу.

Уровень 2

Вход

Уровень 1 у G -02)

G H -О2}

H G 42>

H 412)

Рис. 1. Схема вейвлет-преобразования Разрешение по частоте и времени определяется формулами

А/ = -

At =-

2(2' -1) £ (2Ь- -1)' где £ - частота дискретизации; Ь - число слоев банка КЗФ; ] - номер текущего уровня; п - количество отсчетов входного сигнала. В качестве фильтра применяется модифицированный Бшс-фильтр, коэффициенты которого рассчитываются по следующей формуле:

к(п)-ёН.п 7 )ю(п),

где С - коэффициент сжатия, - коэффициент масштабирования, а ю(п) - окно Хемминга. Параметры С и 5 могут быть найдены с использованием следующей итерационной процедуры. Вначале изменяют С

1

так, чтобы

H

(У2)

= 1. Затем вычисляют коэффициенты h(n), а S устанавливают равным

Этот процесс повторяется, пока С не сойдется. Используя данный подход, можно декомпозировать сигнал и измерить его параметры - ширину спектра, среднюю частоту и закон модуляции.

Применение ВП для анализа сигналов МРЛС

Основными видами внутриимпульсной модуляции, применяемой в МРЛС, являются: частотная модуляция (ЧМ), частотная и фазовая манипуляции и их комбинации. Наиболее распространенной является ЧМ с линейно изменяющейся частотой (ЛЧМ). Для кодирования фазы зондирующего сигнала широко используются коды Баркера, полифазные коды Франка, Р1, Р2, Р3 и Р4 [3].

ВП сигналов, содержащих коды Баркера. Кодовые последовательности Баркера представляют собой двоичную фазовую манипуляцию. Фаза сигнала может принимать два значения - 0° и 180°. Виды кодовых последовательностей Баркера представлены в таблице.

n

n

Длина кода Элементы кода Уровень боковых лепестков, дБ

2 + -, + + -6,0

3 + +- -9,5

4 + + - + , + + + - -12,0

5 + + + - + -14,0

7 + + + - - + - -16,9

11 + + +---+ - - + - -20,8

13 + + + + + - - + + - + - + -22,3

Таблица. Коды Баркера

В качестве примера рассмотрен сигнал со следующими параметрами: частота несущей _/Н=2,1 ГГц, полоса сигнала 250 МГц, код Баркера длины 11, частота дискретизации =10 ГГц.

х109

5

ст и

<Й н о н о

сЗ

х109

2

ц

Г

,а т о т с а

V

2

Время, с

/н=2,1 ГГц г олоса сигнала 50 МГц

х108

2 3

Время, с

б

х108

Рис. 2. Код Баркера - ВП уровень 3 (а); ВП уровень 8 (б)

На рис. 2, а, видно, что ВП позволяет однозначно определить несущую частоту, тип модуляции и вид кодовой последовательности. При этом полоса сигнала отличается от заданной вследствие низкого частотного разрешения на этом уровне декомпозиции. В то же время 8 уровень (рис. 2, б) дает точную информацию о значении данного параметра, но не позволяет выявить закон модуляции.

ВП сигналов, содержащих полифазные коды. Формулы, описывающие закон изменения фазы и частоты кодов, имеют следующий вид:

код Франка фг,, = — (/ -1)(у -1);

1 N

код Р1 фу - (2у - 1)][С/ - 1Ж + (/ -1)];

код Р2 ф

у

= _Л(2/- -1 - N )(2 у -1 - N);

код Р3

фi = —(/ -1)0 -1);

N

код Р4 фг- = л

(/-1)2

N

-л(/ -1),

- номер частоты; фг- у - фаза / -го отсчета у -ой частоты;

где / - номер отсчета на заданной частоте; у

2

N - длина кода (для кода Р3 и Р4 длина кода равна М). В качестве примера рассмотрим сигнал со следующими параметрами: полоса сигнала 1 ГГц; код Франка N=4; частота дискретизации =10 ГГц.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

ВП кода Франка позволяет определить все параметры исходного сигнала. При этом необходим

просмотр нескольких уровней. Так на рис. 3, б, можно наблюдать 16 максимумов энергии, что соответст-

2

вует длине кода N .

ВП ЛЧМ сигнала. В качестве примера рассмотрим сигнал со следующими параметрами: девиация частоты 1 ГГц, частота дискретизации =10 ГГц (сигнал представляет собой четыре ЛЧМ участка с периодом 0,1 мкс).

Результаты представлены на рис. 4. Достаточно точно определены основные параметры ЛЧМ сигнала - вид модуляции, девиация частоты, период.

Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы:

- в условиях априорной неопределенности, применение вейвлет-преобразования требует просмотра нескольких уровней декомпозиции и выбора наиболее информативного;

- частотная манипуляция может быть лучше определена на высших уровнях разложения ВП, а фазовая - на низших.

5

4

4

3

3

2

1

1

0

1

4

5

0

1

4

а

- ВП позволяет получить высокое частотно-временное разрешение, что дает возможность анализировать сложные сигналы.

Длина кода N =16

х109

5

я

1-4

ей н о

н £

1

1,2,3,4,5, ..15,16

0,8

х109

и

1-4

ей

н о

н £

CP

(D

S3

11

1,2,3,4,5, .„15,16

К j | Г Г Л!

1 2 3

Время, с

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4

х10-

Время, с б

х10-

Рис. 3. Код Франка - ВП уровень 5 (а); ВП уровень 2 (б)

0,6

11

а

ё 0,4

1 2

Время, с

0,2

0

i i i i

полоса сигнала

1 ГГц

1

х10-

2 3 Частота, Гц

4

х109

а б

Рис. 4. ЛЧМ сигнал, ВП уровень 7 - временная диаграмма (а); спектрограмма(б)

Заключение

Вейвлет-преобразование позволяет определять основные параметры сигналов с различными видами модуляции. Этая информация может быть в дальнейшем использована для принятия решения о типе источника излучения. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности применения вейвлет-преобразования для анализа сигналов малозаметных радиолокационных станций.

Литература

1. Айфичер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2004. - 992 с.

2. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. - М.: Мир, 2005. - 671 с.

3. Pace Phillip E. Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar. - Artech House, 2009. - 857 p.

Коротков Андрей Владимирович

ОАО «НИИ Вектор», инженер, [email protected]

4

3

1

0

4

а

1

5

4

3

2

1

5

0

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.