Применение адаптивных антенных решёток для повышения угловой разрешающей способности РЛС
ВВЕДЕНИЕ
Антенные решетки с обработкой сигнала широко применяются в различных устройствах таких как радары, сонары, спутниковые системы, системы связи, медицинское оборудование и многое другое. Поэтому это один из важнейших моментов в области обработки сигналов. Обработка сигнала в антенной решётке заключается в усилении полезного сигнала, снижении помех и шумов и итоговом выделении полезных сигналов. По сравнению с традиционным датчиком направленности сигнала, матрица датчиков позволяет гибко управлять лучом, обеспечивая высокое усиление сигнала и высокую помехоустойчивость. Именно по этой причине теория обработки сигналов антенных решеток переживает бум в последнее десятилетие.
Существует два направления исследований для оценки направления прихода волны сигнала: обработка сигналов адаптивных антенных решеток и спектральный анализ. Адаптивность встречается в литературе раньше, спектрального анализа, и уже используется во многих практических инженерных системах. С другой стороны, хот
Оглавление
АННОТАЦИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 7
1 АДАПТИВНЫЕ РЕШЕТКИ И УГЛОВОЕ СВЕРХРАЗРЕШЕНИЕ 13
1.1 Оптимальное решение 13
1.1.1 Отличие адаптивной фазированной антенной решетки от обычной 13
1.1.2 Оптимальный весовой вектор 18
1.1.3 Различные критерии оптимальности 22
1.2 Практические проблемы достижения потенциальных характеристик 26
1.3 Методы оценки весового вектора 31
1.3.1 Поиск весового вектора 31
1.3.2 Прямые методы оценки 33
1.3.3 Оценка весового вектора при малом числе обучающих выборок 35
1.3.4 Итерационный метод оценки 39
1.3.5 Преимущества методов 47
1.4 Связь между адаптацией и угловым сверхразрешением 50
1.5 Пеленгация источников сигналов 57
1.5.1 Алгоритмы пеленгации со сверхразрешением 57
1.5.2 Потенциальные и реальные возможности алгоритмов пеленгации 62
1.5.3 Построение пространственного спектра и оценка пеленгов 69
2 ОСНОВНЫЕ ЗНАНИЯ ОБ АНАЛИЗЕ НАПРАЛЕНИЯ ПРИХОДА СИГНАЛА 72
2.1 Анализ направления прихода сигнала 72
2.1.1 Структура системы анализа пространственного спектра 72
2.1.2 Основной принцип оценки НПВ 73
2.2 Общие методы для определения НПВ сигнала антенной решетки 76
2.3 Факторы, влияющие на результаты оценки НПВ 78
2.4 Другие необходимые знания 79
2.4.1 Разрешение 79
2.4.2 Эрмитовы матрицы 80
2.4.3 Ковариация и ковариационная матрица 80
3 МОДЕЛИРОВАНИЕ 82
3.1 Введение в алгоритм MUSIC 82
3.2 Математическая модель оценки НПВ 83
3.3 Собственное разложение ковариации решетки 86
3.4 Принцип и реализация алгоритма MUSIC 88
3.5 Улучшенный алгоритм MUSIC 90
3.6 Моделирование алгоритма MUSIC для оценки НПВ 91
3.7 Зависимость между оценкой НПВ и количеством элементов антенной решетки 93
3.8 Зависимость между оценкой НПВ и расстоянием между элементами антенной решетки 95
3.9 Взаимосвязь между оценкой НПВ и количеством снимков 96
3.10 Зависимость между оценкой НПВ и ОСШ 98
3.11 Связь между оценкой НПВ и разностью углов падения сигнала 99
3.12 Алгоритм MUSIC и улучшенный алгоритм MUSIC для когерентных сигналов 101
Вывод 103
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 104
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 106
Список литературы
1. Бялый Л.И., Подтуркин В.В. Алгоритм адаптивной фильтрации и пеленгации источников помех в системе ФАР // Радиотехника. – 2014. – №7-8. – С. 68-73.
2. Гершман А.Б., Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Адаптивное разрешение некоррелированных источников по угловой координате // Изв. вузов. Радиофизика. – 1988. – т.31, №8. – С. 941-946.
3. Гилат А. MATLAB. Теория и практика. – 5-е изд. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 417 с.
4. Журавлев А.К., Хлебников В.А., Радимов А.П. Адаптивные радиотехнические системы с антенными решетками. - 1-е изд. - Л.: ЛГУ, 1991. - 544 с.
5. Лексаченко В.А. Метод адаптации антенной решетки // Радиотехн. и электроника. – 1984. – т.29, №3. – С. 424-427.
6. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. – М.: Радио и связь, 2003. – 200 с.
7. Ратынский М.В. Оценка влияния ширины полосы на возможности адаптивной обработки сигналов в антенных решетках // Радиотехн. и электроника. – 1980. – т.25, №7. - С. 1531-1533.
8. Пистолькорс А.А., Литвинов О.С. Введение в теорию адаптивных антенн. – М.: Наука, 1991. – 200 с.
9. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. - 1-е изд. - М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.
10. Haykin S. Array Signal Processing. – Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1985. – 433 p.
11. Haykin S., Reilly J.P., Kezys V., Vertatschitsch E. Some aspects
В 1980-е годы, академическое сообщество выдвинуло ряд оценок спектра, основанных на разложении собственных значений. Все эти оценки были представлены методами множественной классификации сигналов (MUSIC) и оценки параметров сигнала через метод ротационной инвариантности (ESPRIT). В определенных условиях MUSIC является одномерной реализацией максимальной энтропии, которая имеет общие черты с методом максимальной степени вероятности. На тот момент MUSIC был лучше всех других методов и получал все больше признания. Однако у него есть недостаток – тяжелые вычисления. Вычисления ESPRIT и ее усовершенствованных методов, таких как TLS-ESPRTI, VIA-ESPRIT и GEESE, имеют высокое разрешение. Самое главное, что такие методы позволяют избежать больших вычислений при поиске спектра, поэтому они могут ускорить скорость оценки направления прихода волны сигнала. Однако, метод ESPRIT и его улучшенные варианты могут быть достигнуты только при некоторых специальных структурах антенных решеток, поэтому их применение относительно узко.
В последние годы некоторые обычные методы НПВ (направление прихода волны), такие как ML, MUSIC, ESPRIT, игнорировали временную характеристику сигнала. Чем шире использовались антенные решетки, тем чаще одни сигналы интерферировали с другими и создавали помехи, например, в области связи. Поэтому при анализе пространственной проблемы необходимо одновременно рассматривать проблему временной области. Исследователи считают, что сигналы могут быть отобраны в пространственной и временной областях одновременно, если использовать полезную информацию в сигнале более полно. Избыток одного измерения позволит восполнить недост