Патент на изобретение №2204840
|
||||||||||||||||||||||||||
(54) СПОСОБ МНОГОКАНАЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И ОЦЕНИВАНИЯ ЧИСЛА ИСТОЧНИКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ С АДАПТИВНЫМ ВЫРАВНИВАНИЕМ МОЩНОСТЕЙ ШУМОВ В КАНАЛАХ
(57) Реферат: Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано в многоканальных радиопеленгационных, радиолокационных, гидролокационных и других системах пассивной и активной локации, в которых используются приемные антенные решетки и методы многоканальной пространственно-временной обработки сигналов, а также в системах пространственно-разнесенного и поляризационно-разнесенного приема. Достигаемым техническим результатом является повышение точности определения числа пространственно-коррелированных источников излучения и достоверности обнаружения по собственным значениям выборочных корреляционных матриц сигналов с выходов N датчиков антенной решетки в случаях, когда шумы в каналах имеют различную мощность за счет того, что перед выполнением процедуры многоканального обнаружения и оценивания числа пространственно-коррелированных источников излучения выполняется процедура адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах, упомянутую процедуру выполняют в виде итерационной поисковой процедуры максимизации минимального собственного значения выборочной корреляционной матрицы при ограничениях в виде равенства на след выборочной корреляционной матрицы. 2 ил. Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано в многоканальных радиопеленгационных, радиолокационных, гидролокационных и других системах пассивной и активной локации, в которых используются приемные антенные решетки и методы многоканальной пространственно-временной обработки сигналов, а также в системах пространственно-разнесенного и поляризационно-разнесенного приема. Известен способ многоканального обнаружения и оценивания числа пространственно-коррелированных источников излучения [1] , выбранный в качестве ближайшего аналога, при котором сигналы пространственно-коррелированных источников излучения принимают N датчиками антенной решетки, где N – заданное число датчиков антенной решетки, вычисляют выборочную корреляционную матрицу упомянутых сигналов, вычисляют собственные значения  n выборочной корреляционной матрицы, упорядочивают упомянутые собственные значения n в порядке убывания, сравнивают их с пороговыми значениями, перед сравнением с пороговыми значениями из М первых упомянутых собственных значений n, где М= N-1, N-2, …до N-M=1, вычитают соответствующие оценки шумовых составляющих  упомянутых собственных значений n, которые рассчитывают путем экстраполяции по (N-M) последним упомянутым собственным значениям n, пороговые значения для М первых упомянутых собственных значений n получают путем умножения нормированных пороговых значений на среднюю мощность шумов в каналах, которую рассчитывают как среднее значение экстраполирующей функции по всем N упомянутым собственным значениям n, если все пороговые значения превышены полученными значениями  то принимают решение о том, что число обнаруженных пространственно-коррелированных источников излучения равно М, если пороговое значение не превышено при М = 1, то принимают решение об отсутствии пространственно-коррелированных источников излучения.
Недостатком способа многоканального обнаружения и оценивания числа пространственно-коррелированных источников излучения [1] является недостаточная точность определения числа источников излучения М и недостаточная достоверность обнаружения в случаях, когда шумы в различных каналах имеют различную мощность.
Для повышения точности определения числа пространственно-коррелированных источников излучения и достоверности их обнаружения в случаях, когда шумы в каналах имеют различную мощность, предлагается способ многоканального обнаружения и оценивания числа пространственно-коррелированных источников излучения с адаптивным выравниванием мощностей шумов в каналах. Его суть заключается в следующем:1. Принимают сигналы с N датчиков антенной решетки (фиг. 1), запоминают сигналы с датчиков антенной решетки в запоминающем устройстве, умножают сигналы с выходов запоминающего устройства на весовые коэффициенты, вычисляют выборочную корреляционную матрицу (ВКМ), вычисляют минимальное собственное значение N(j,w1,w2,…,wN) ВКМ: где RXX(j) – комплексная ВКМ;  – комплексный вектор сигналов с N датчиков антенной решетки;T – знак транспонирования; + – знак эрмитова сопряжения; xn(k) – комплексный сигнал с выхода n-го датчика антенной решетки, который запоминают в запоминающем устройстве;  + – комплексный эрмитово-сопряженный вектор сигналов с датчиков антенной решетки; – комплексная диагональная матрица весовых коэффициентов;wn(j) – весовой коэффициент для сигнала с n-го датчика антенной решетки (весовые коэффициенты wn(j) являются действительными, положительными числами wn(j)>0); k – номер временного отсчета (k =1,…,К); К – размер выборки сигналов с датчиков антенной решетки; n – номер датчика антенной решетки (n =1,…,N); N – число датчиков антенной решетки; j – номер шага итерационной процедуры адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах; J – номер последнего шага итерационной процедуры адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах. 2. На первом шаге j=1 итерационной процедуры адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах весовым коэффициентам wn(j) присваивают единичные значения wn(1)=1, вычисляют ВКМ RXX(1), вычисляют след ВКМ trRXX(l) и минимальное собственное значение ВКМ N(1,w1,w2,…,wN) где rnn(1) – значения диагональных элементов ВКМ RXX(1) на первом шаге. 3. Решают задачу оптимизации весовых коэффициентов [w1,w2,…,wN] по критерию максимума минимального СЗ ВКМ при ограничении в виде равенства на след ВКМ: N(j,w1,w2,…,wN) _ Max, j = 1,…J, (3)w1 2(j)r11(1)+w2 2(j)r22(1)+…+wN 2(j)rNN(1)= =trRxx(1). 4) 4. Для найденных значений весовых коэффициентов [w1,w2,…,wN], полученных на последнем J-м шаге процедуры адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах, вычисляют выборочную корреляционную матрицу (1), вычисляют СЗ ВКМ, упорядочивают СЗ ВКМ в порядке убывания. 5. М первых СЗ ВКМ подают на вычитающие устройства, (N-M) последних СЗ ВКМ подают на устройство экстраполяции (фиг. 2) и получают оценки “шумовых” составляющих n для М первых СЗ. По экстраполирующей функции рассчитывают среднюю мощность шумов в каналах  6. Умножают нормированные значения порогов на полученное значение средней мощности шумов в каналах  вычитают из первых М СЗ n соответствующие оценки “шумовых” составляющих  и сравнивают полученные значения  с порогами (фиг. 2).
7. Многоканальное обнаружение и оценивание числа источников излучения выполняют в виде пошаговой процедуры. На первом шаге экстраполяцию делают по одному последнему шумовому СЗ при M=N-1. Если все пороги превышены, то принимают решение о том, что число источников равно М, и процедуру оценивания заканчивают. Если пороги для первых М СЗ не превышены, то процедуру экстраполяции выполняют по двум последним шумовым СЗ при M=N-2, и так далее до М= 1. Если порог не превышен при М=1, то принимается решение об отсутствии источников излучения.
Функциональная схема устройства, осуществляющего заявляемый способ многоканального обнаружения и оценивания числа источников излучения с адаптивным выравниванием мощностей шумов в каналах, приведена на фиг.1. Сигналы источников излучения 1 (фиг.1) принимаются N датчиками антенной решетки 2, с выходов датчиков антенной решетки сигналы подаются на соответствующие N входов запоминающего устройства 3, запомненные сигналы с выходов запоминающего устройства 3 подаются на входы умножителей 4, на другие входы умножителей подаются весовые коэффициенты с выходов устройства вычисления весовых коэффициентов 6, на входы устройства вычисления весовых коэффициентов 6 поступают N значений диагональных элементов и минимальное собственное значение с выходов устройства вычисления ВКМ и СЗ ВКМ 5, на входы устройства вычисления ВКМ и СЗ ВКМ 5 поступают взвешенные сигналы с выходов умножителей 4, упорядоченные в порядке убывания N СЗ ВКМ с выходов устройства вычисления ВКМ и СЗ ВКМ 5 поступают на входы устройства обнаружения и оценивания числа ИИ 7, а результат обнаружения-оценивания поступает на выход устройства обнаружения и оценивания числа ИИ 8.
Функциональная схема устройства обнаружения и оценивания числа ИИ 7 приведена на фиг.2. На входы устройства обнаружения и оценивания числа ИИ (фиг. 2) подаются упорядоченные в порядке убывания N СЗ ВКМ с выходов устройства вычисления ВКМ и СЗ ВКМ 5 (фиг. 1), М первых СЗ ВКМ подаются на входы вычитающих устройств 1, (N-M) последних СЗ ВКМ подают на устройство экстраполяции 2, (N-M) оценок “шумовых” составляющих СЗ с соответствующих выходов устройства экстраполяции 2 подаются на другие входы вычитающих устройств 1, а сигнал с выхода экстраполятора с измеренным значением средней мощности шумов в каналах 4 подается на вход устройства сравнения с порогами 3, на другие М входов устройства сравнения с порогами 3 подаются сигналы с выходов вычитающих устройств 1, а результат обнаружения-оценивания поступает на выход устройства обнаружения и оценивания числа ИИ 5.
Запоминающее устройство 3 (фиг.1) обеспечивает запись и хранение комплексных векторов сигналов  с N датчиков антенной решетки 2 (фиг.1), принятых от источников излучения 1.
Умножители 4 (фиг.1) умножают каждый из запомненных N сигналов xn(k) на соответствующий весовой коэффициент wn(j), j=l,…,J, формируя сигналы wn(j) x xn(k), с учетом которых вычисляют ВКМ принятых сигналов. При использовании векторно-матричных обозначений процедуру умножения реализуют в виде произведения  комплексного вектора сигналов  с N датчиков антенной решетки на комплексную диагональную матрицу весовых коэффициентов W(j).
Устройство вычисления ВКМ и СЗ ВКМ 5 (фиг. 1) осуществляет вычисление ВКМ, вычисление СЗ ВКМ и упорядочивание СЗ ВКМ в порядке убывания. Для векторно-матричных обозначений вычисление ВКМ выполняют в соответствии с формулой (1). Вычисление СЗ ВКМ осуществляют в два этапа в соответствии с общеизвестным подходом [2] . На первом этапе выполняют приведение исходной ВКМ к трехдиагональному виду путем последовательности ортогонально-подобных преобразований с использованием матриц отражения Хаусхолдера [2, с. 115]. На втором этапе с помощью известного QR-алгоритма, в основе которого лежит QR-разложение матрицы, трехдиагональная матрица приводится к диагональному виду [2, с. 156]. При этом значения диагональных элементов полученной матрицы являются искомыми СЗ ВКМ. Найденные значения СЗ ВКМ упорядочивают в порядке убывания.
Устройство вычисления весовых коэффициентов 6 (фиг. 1) выполняет оптимизацию значений весовых коэффициентов [w1,w2,…,wN] по критерию максимума минимального СЗ ВКМ (3) при ограничении в виде равенства на след ВКМ (4). Выражение (4) можно преобразовать к виду где  – параметр, который обеспечивает неизменность следа ВКМ при изменении весового коэффициента wm(j). Из (5), (6) видно, что весовой коэффициент wm(j) принимает значения в интервале  Максимизацию целевой функции (3) выполняют методом покоординатного спуска путем поочередного поиска максимумов на интервале (7) по каждому из весовых коэффициентов wm(j) с одновременным изменением остальных весовых коэффициентов в соответствии с (5), (6). В качестве начальных значений весовых коэффициентов используют единичные значения wm(j)=1. Поиск максимума целевой функции (3) выполняют с использованием метода золотого сечения [3, с.54]. Итерационная поисковая процедура заканчивается на последнем J-м шаге. Для найденных значений весовых коэффициентов [w1,w2,…,wN], полученных на последнем J-м шаге процедуры адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах, вычисляют выборочную корреляционную матрицу (1), вычисляют СЗ ВКМ, упорядочивают СЗ ВКМ в порядке убывания. Вычисление ВКМ и СЗ ВКМ выполняется в устройстве вычисления ВКМ и СЗ ВКМ 5 (фиг.1). Найденные значения СЗ ВКМ 1, 2,…, M, M+1,…, N подают на соответствующие входы устройства обнаружения и оценивания числа ИИ 7 (фиг.1).
Функциональная схема устройства обнаружения и оценивания числа ИИ приведена на фиг. 2.
Вычитающие устройства 1 (фиг.2) выполняют вычитание из М первых СЗ n соответствующие оценки “шумовых” составляющих  Оценки “шумовых” составляющих  рассчитывают в устройстве экстраполяции 2 (фиг. 2) путем экстраполяции по (N-М) последним упомянутым собственным значениям n. Экстраполяция выполняется с использованием экспоненциальной функции вида  q – параметр, который рассчитывается из условия минимизации среднего квадрата ошибки  После нахождения значения q выполняется расчет “шумовых” составляющих для М первых СЗ по формуле (8) при n = 1,…,М. Полученные на выходе вычитающих устройств 1 (фиг. 2) значения  подают на входы устройства сравнения с порогами 3 (фиг. 2). Пороги для М первых собственных значений получают путем умножения нормированных порогов на среднюю мощность шумов в каналах. Среднюю мощность шумов в каналах 4 (фиг. 2) рассчитывают как среднее значение экстраполирующей функции по всем N собственным значениям Нормированные пороговые значения рассчитывают для единичных средних мощностей шумов в каналах. Для расчета используют многомерную нормальную функцию распределения СЗ ВКМ:  M = 1, …, N-1, (11)  – флюктуационная составляющая n-го СЗ ВКМ; – среднее значение флюктуационной составляющей; n – дисперсия флюктуационной составляющей.
Средние значения и дисперсии флюктуационных составляющих вычисляют методом имитационного моделирования алгоритма, реализующего способ [1]. Моделирование выполняют по шумовым реализациям без сигналов источников излучения. Исследование проводится для заданных значений числа датчиков антенной решетки N и числа временных отсчетов К. Полученные средние значения и дисперсии флюктуационных составляющих СЗ ВКМ хранят в виде таблицы. Пороговые значения по каждому СЗ рассчитывают на основании (8) исходя из заданного значения вероятности ложной тревоги.
Устройство обнаружения и оценивания числа ИИ 7 (фиг.1) выполняет оценивание числа источников излучения в виде пошаговой процедуры. На первом шаге экстраполяцию делают по одному последнему шумовому СЗ при M=N-1. Если все пороги превышены, то принимают решение о том, что число источников равно М и процедуру оценивания заканчивают. Если пороги для первых М СЗ не превышены, то процедуру экстраполяции выполняют по двум последним шумовым СЗ при M=N-2, и так далее до М=1. Если порог не превышен при М=1, то принимается решение об отсутствии источников излучения.
Заявляемый способ обнаружения и оценивания числа пространственно-коррелированных источников излучения в многоканальном обнаружителе с адаптивным выравниванием мощностей шумов в каналах повышает точность определения числа источников излучения и повышает достоверность обнаружения в случаях, когда шумы в различных каналах имеют различную мощность.
Источники информации1. RU 2172962 C1, 20.03.2000. 2. Парлетт Б. Симметричная проблема собственных значений. Численные методы/ Пер. с англ. – М.: Мир, 1983. – 384 с. 3. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: В 2-х кн./Пер. с англ. – М.: Мир, 1986. – Кн. 1. Формула изобретения
n выборочной корреляционной матрицы, где n= 1, . . . , N, упорядочивают упомянутые собственные значения n в порядке убывания, сравнивают их с пороговыми значениями, перед сравнением с пороговыми значениями из М первых упомянутых собственных значений n, где M= N – 1, N – 2, . . . до N – М= 1, вычитают соответствующие оценки шумовых составляющих  упомянутых собственных значений n, которые рассчитывают путем экстраполяции по (N – М) последним упомянутым собственным значениям n, пороговые значения для М первых упомянутых собственных значений n получают путем умножения нормированных пороговых значений на среднюю мощность шумов в каналах, которую рассчитывают как среднее значение экстраполирующей функции по всем N упомянутым собственным значениям n, если все пороговые значения превышены полученными значениями  то принимают решение о том, что число обнаруженных пространственно-коррелированных источников излучения равно М, если пороговое значение не превышено при М= 1, то принимают решение об отсутствии пространственно-коррелированных источников излучения, отличающийся тем, что перед вычислением выборочной корреляционной матрицы сигналов и собственных значений n выборочной корреляционной матрицы, сигналы с выходов N датчиков антенной решетки запоминают, далее путем умножения каждого из N запомненных сигналов хn(k) на соответствующий весовой коэффициент wn(j) при j = 1, . . . , J формируют сигналы wn(j)  хn(k), вычисляют выборочную корреляционную матрицу сигналов wn(j) xn(k) и минимальное собственное значение N(j,w1,w2,…,wN) упомянутой выборочной корреляционной матрицы при k = 1, . . . , К, где k – номер временного отсчета, К – размер выборки сигналов с N датчиков антенной решетки, j – номер шага итерационной процедуры адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах, J – номер последнего шага упомянутой процедуры, на первом шаге j = 1 итерационной процедуры адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах всем весовым коэффициентам wn(j) присваивают единичные значения wn(1) = 1, вычисляют выборочную корреляционную матрицу сигналов R(1), минимальное собственное значение N(j,w1,w2,…,wN), диагональные значения r11(1), r22(1), . . . rNN(1) и след trR(1) выборочной корреляционной матрицы R(1), на последующих шагах упомянутой процедуры осуществляют оптимизацию значений весовых коэффициентов wn(j) по критерию максимума минимального собственного значения N(j,w1,w2,…,wN) выборочной корреляционной матрицы при ограничениях в виде равенства на след выборочной корреляционной матрицыN(j,w1,w2,…,wN) _ Max, j = 1,…J,w1 2, (j) r11(1) + w2 2(j) r22(1) + . . . + wN 2(j)rNN(1) = trR(1), а решение об обнаружении пространственно-коррелированных источников излучения и оценивание числа пространственно-коррелированных источников излучения осуществляют после завершения всех шагов итерационной процедуры адаптивного выравнивания мощностей шумов в каналах многоканального обнаружителя при значениях весовых коэффициентов (w1, w2, . . . , wN), полученных на последнем J-ом шаге. РИСУНКИ
QB4A Регистрация лицензионного договора на использование изобретения
Лицензиар(ы): Тарасов Геннадий Алексеевич, Кабаков Игорь Викторович, Незванов Александр Юрьевич
Вид лицензии*: ИЛ
Лицензиат(ы): Закрытое акционерное общество “БЛИКС”
Договор № РД0045306 зарегистрирован 29.12.2008
Извещение опубликовано: 10.02.2009 БИ: 04/2009
* ИЛ – исключительная лицензия НИЛ – неисключительная лицензия
|
||||||||||||||||||||||||||
