13.5. Аэродромный обзорный радиолокатор системы управления полетами. Доплеровская фильтрация как средство подавления мешающих отражений

Антенны существующих радиолокационных систем управления полетами вращаются механически, совершая оборот за 4—12 с. Угловое разрешение по азимуту составляет 1-2°; в вертикальной плоскости диаграмма направленности имеет веерную форму шириной 30—45°. Итак, при сканировании антенны от цели поступает пачка эхо-импульсов (фиг. 13.17), следующих с частотой повторения зондирующих импульсов. Следующая пачка от той же цели будет получена при последующем обороте антенны. Опираясь на эту информацию, необходимо сопровождать в своей зоне (обычно в пределах 40—65 км) вплоть до 50 самолетов и отображать их положение оператору для сопоставления с расписанием полетов, с запланированными курсами различных коммерческих и частных самолетов, а также с данными, получаемыми из переговоров с экипажами и другими операторами.

Существующие аэродромные обзорные РЛС работают в десятисантиметровом диапазоне ( см). На этой волне существенный мешающий фон могут создавать отражения от метеоебразований, например от дождя, но, пожалуй, наиболее существенные мешающие отражения создаются местными предметами. Такие помехи могут быть подавлены за счет более совершенной обработки сигнала, в частности за счет доплеровской фильтрации, позволяющей выделить эхо-сигналы от сравнительно быстро движущихся самолетов на фоне отражений от метеообразований и местных предметов. Следует отметить, что хотя и принято считать, что отражения от местных предметов не имеют доплеровского сдвига, на самом деле он существует, что обусловлено движением антенны. Это обстоятельство снижает эффективность доплеровской обработки. Его можно было бы устранить, используя антенны другого типа (например, фазируемые решетки).

Фиг. 13.17. Вид эхо-сигналов, получаемых в радиолокаторе с вращающейся антенной для цели, находящейся на заданной дальности.

Однако такая замена антенн большого числа действующих радиолокаторов потребовала бы значительных затрат. В связи с этим перед Линкольновской лабораторией была поставлена задача найти методы обработки сигналов, которые позволили бы в значительной степени преодолеть перечисленные трудности путем добавления к существующей аппаратуре сравнительно недорогих приставок.

В экспериментальной установке (фиг. 13.18) антенна и остальное оборудование радиолокатора находились примерно в километре от быстродействующего процессора FDP, описанного в гл. 11. Их соединяли две линии связи. По одной из них принятый эхо-сигнал передавался в FDP для обработки и порогового обнаружения, по другой линии результаты обработки поступали на индикатор радиолокатора. Эксперименты проводились с когерентной РЛС десятисантиметрового диапазона ( см), причем диаграмма антенны имела веерную форму с шириной по азимуту в 1°. Антенна шириной 5,25 м вращалась со скоростью 1,36 рад/с. Частота следования импульсов ИТ составляла 1000 Гц, длина импульсов была равна 1 мкс, что соответствовало полосе 1 МГц. При таком соотношении между шириной диаграммы и величиной ИТ число импульсов, достигающих цели при сканировании антенны, равно 15. Эта величина соответствует пачке импульсов, описанной в разд. 13.3. Задача состоит в том, чтобы для любого элемента дальности в пределах зоны обзора разработать фильтр, согласованный с излученным сигналом, учитывая при этом некоторую подходящую модель мешающего фона.

Фиг. 13.18. Экспериментальная установка для обработки сигналов аэродромного обзорного радиолокатора.

Однако прежде, чем перейти к согласованным фильтрам, рассмотрим вопрос об однозначности измерений дальности и скорости применительно к параметрам данной РЛС.

Во-первых, период повторения 1 мс необходим для обеспечения заданного диапазона однозначного измерения дальности, близкого к 100 км. Для радиолокатора, работающего в десятисантиметровом диапазоне, величина доплеровского сдвига при движении цели со скоростью до 1/3 км/с не превысит 3300 Гц. Но так как Гц, то доплеровский спектр будет периодичен с периодом в 1000 Гц, так что система не сможет различить такие доплеровские сдвиги, как, скажем, 400 Гц, 1400 Гц и 2400 Гц. Далее, поскольку доплеровский сдвиг отражений от местных предметов близок к нулю, то дискретизация с частотой 1000 Гц создает значительный мешающий фон на частотах 1000, 2000, 3000 Гц и т. д. Эти частоты соответствуют «слепым» скоростям, при которых самолеты не обнаруживаются на фоне помех. Поэтому важно, чтобы обработка сигналов обеспечивала однозначность измерений. Для обеспечения однозначности измерений можно использовать две пачки с разными частотами следования импульсов. В данном эксперименте поочередно излучались две пачки по восемь импульсов каждая с различными значениями ИТ. Это позволяет обнаруживать на одной из частот следования цель, радиальная скорость которой для второй частоты является «слепой». Таким образом, согласованный фильтр нашей системы представляет собой устройство для обработки пачки из восьми импульсов. Согласованная фильтрация сигналов, поступающих на фоне мешающих отражений, для различных моделей отражателей была рассмотрена Хофштеттером и Делонгом. Они получили формулы оптимальной линейной фильтрации для любой заданной доплеровской частоты. Так как не существует способа заранее узнать радиальную скорость цели, те ясно, что потребуется гребенка согласованных фильтров, перекрывающая возможный диапазон доплеровских частот. Не вдаваясь здесь в подробности оптимальной обработки, отметим лишь, что с вычислительной точки зрения она сводится (для каждого из просматриваемых элементов дальности) к нахождению взвешенной суммы восьми зхо-сигналов. (Предполагается, что и веса, и отсчеты сигнала являются комплексными числами.) Чтобы проанализировать N ожидаемых доплеровских частот, необходимо выполнить 8N умножений. Длительность импульса, определяющая разрешение по дальности, равна 1 мкс, поэтому при обработке в реальном времени эти умножения должны быть выполнены за 1 мкс.

Так, если N — 8, то в восьми параллельных фильтрах за 8 мкс должны быть выполнены 64 комплексных умножения, т. е. на каждое умножение отводится 125 не. Естественно, возникает вопрос, как изменить алгоритм, чтобы обработка была близка к оптимальной, а требования к быстродействию не столь жесткими. Интуиция подсказывает, что хорошие результаты должна давать система, составленная из соединенных последовательно фильтра, подавляющего мешающий фон на нулевой частоте, и гребенки фильтров, настроенных на ожидаемые доплеровские частоты. Поскольку алгоритм БПФ выполняет ту же функцию, что и гребенка фильтров, и весьма эффективен с вычислительной точки зрения, в качестве подоптимального устройства обработки эхо-сигналов был использован трехимпульсный подавитель, над выходными отсчетами которого выполнялось БПФ. Для сравнения характеристик оптимального и подоптимального устройств обработки оба они были промоделированы на ЦВМ. Результаты сравнения вблизи частот 0, 125 и 500 Гц приведены соответственно на фиг. 13.19а, 13.196, 13.20а, 13.206 и 13.21а, 13.216. Во всех случаях в функции доплеровской частоты изображено улучшение отношения сигнал/помеха, получаемое за счет фильтрации, причем в каждом из трех случаев фильтры оптимизировались для различных значений доплеровской частоты. Заметим, что при оптимизации на нулевой частоте наибольший выигрыш для обоих устройств получается не на нулевой частоте. Для оптимального устройства он достигается вблизи частоты 130 Гц и равен 26 дБ, тогда как для подоптимального устройства наибольшее улучшение получается вблизи 80 Гц, но составляет только 18 дБ. При оптимизации для 500 Гц обе кривые имеют максимумы на частоте 500 Гц, причем из сопоставления максимумов может показаться, что подоптимальное устройство эффективнее оптимального. Но это не так, поскольку в подоптимальном устройстве для выполнения трехточечного подавления и последующего восьмиточечного БПФ нужно иметь 10 отсчетов сигнала, а в оптимальном устройстве обрабатываются только восемь отсчетов. Чтобы поставить оба устройства в одинаковые условия, следовало бы взять устройство, оптимальное для пачки из 10 импульсов. Но и без этого можно считать, что подоптимальное устройство близко к оптимальному. Поэтому если оно проще с аппаратурной точки зрения, то ему и следует отдать предпочтение.

Фиг. 13.19а. Выигрыш в отношении сигнал/помеха для оптимального процессора восьмиимпульсной пачки с доплеровским сдвигом 0 Гц.

Фиг. 13.19б. Выигрыш в отношении сигнал/помеха для подоптимального процессора с трехимпульсным подавителем и фильтром, основанным на скользящем ДПФ без взвешивания при настройке на частоту 0 Гц.

Фиг. 13.20а. Выигрыш в отношении сигнал/помеха для оптимального процессора восьмиимпульсной пачки с доплеровским сдвигом 125Гц.

Фиг. 13.20б. Выигрыш в отношении сигнал/помеха для подоптималыюго процессора с трехимпульсным подавителем и фильтром, основанным на скользящем ДПФ без взвешивания при настройке на частоту 125 Гц.

Фиг. 13.21а. Выигрыш в отношении сигнал/помеха для оптимального процессора восьмиимпульсной пачки с доплеровским сдвигом 500 Гц.

Фиг. 13.21б. Выигрыш в отношении сигнал/помеха для подоптимального процессора с трехимпульсным подавителем и фильтром, основанным на скользящем ДПФ без взвешивания при настройке на 500 Гц.

Фиг. 13.22. Подоптимальный процессор.

В гл. 11 было показано, что для вычисления восьмиточечного БПФ требуется всего два умножения. В оптимальном же устройстве необходимы 64 умножения. Не вдаваясь в детали расчета обоих устройств, отметим, что наиболее приемлемый вариант их построения включает фильтр для подавления мешающего фона с последующим восьмиточечным БПФ. Преимущества этого варианта являются следствием взвешивания сигнала (при прохождении его через фильтр для подавления фона) перед БПФ. Для этого требуются четыре комплексных умножения, однако в результате удается понизить уровень боковых лепестков на кривых эффективности подавления фона (фиг. 13.19-13.21). Полная блок-схема подоптимального фильтра, изображенная фиг. 13.22, состоит из цифрового КИХ-фильтра третьего порядка (для подавления мешающего фона), схемы взвешивания и блока восьмиточечного БПФ.

После подавления отражений от местных предметов все еще предстоит решить очень трудную задачу обнаружения сигнала. Вспомним, что кривые на фиг. 13.19-13.21 представляют улучшение отношения сигнал/помеха. Поскольку интенсивность мешающих отражений сильно зависит от характера местности, кривые на этих графиках будут подниматься или опускаться при изменении дальности и углового положения цели. Поэтому, чтобы поддерживать вероятность ложной тревоги в пределах всей зоны обзора более или менее постоянной, необходимо в качестве эталона использовать «карту фона», представляющую собой усредненное распределение интенсивности мешающих отражений в координатах дальность — угол. Эту карту получают, усредняя постоянную составляющую сигнала при многократном сканировании зоны обзора. Пусть — постоянная составляющая, полученная при просмотре зоны. Тогда интенсивность карты фона можно представить в виде

(13.29)

Пороговое обнаружение для любых координат дальность — угол производится путем сравнения наибольшей гармоники БПФ с , причем а определяет длину временного интервала, необходимого для получения достоверной карты фона.

Перейдем к рассмотрению некоторых особенностей моделирования алгоритмов обработки сигнала и построения карты фона при использовании процессора FDP. Во-первых, быстродействие FDP недостаточно для обработки всей информации, поступающей в антенну из зоны обзора радиусом около 100 км. Поэтому для приближения к моделированию режима реального времени данные, поступающие из некоторой области пространства, сначала накапливаются, а затем обрабатываются во время следующего цикла обзора, пока накапливаются новые данные. Этот режим проиллюстрирован на фиг. 13.23. Для обработки в таком режиме FDP оказался пригодным по двум причинам. Во-первых, его высокое быстродействие позволяет обследовать достаточно большой сектор пространства и наблюдать достаточно много целей. Во-вторых, большая магнитная память (160 тыс. 18-разрядных ячеек), включенная в качестве устройства ввода—вывода FDP, позволяет накопить видеосигнал, поступающий из весьма большого сектора пространства. Чтобы оценить объем буферной памяти, требуемый для круговой зоны радиусом 100 км, предположим, что на всей дальности в 100 км просматриваются 600 элементов разрешения (так как одному элементу соответствует 1 мкс, или 150 м). Это означает, что за 1 мс (период повторения импульсов) нужно накопить 600 чисел, т. е. 600 000 чисел за секунду, или 2 700 000 чисел за время однократного обзора (4,5 с). Округляя объем буферной памяти до 150 000 чисел, получим, что в реальном времени (с задержкой отображения на время одного оборота антенны) можно обрабатывать зхо-сигналы только из части всего пространства обзора.

Фиг. 13.23. Обработка в реальном времени сигналов из сектора дальность — угол в FDP.

Так, заштрихованный сектор (фиг. 13.23) может, например, иметь размеры 16 км и 120° или 48 км и 40°. Таким образом, оказывается, что в данном случае нас ограничивает объем буферной памяти, так как FDP способен обработать в реальном времени данные из сектора в 2—3 раза большего размера. При отображении сектор обзора представлялся в виде прямоугольника. На фиг. 13.24 и 13.25 приведены типичные результаты обработки. Метки от самолетов хорошо видны на фоне отражений от местных предметов; ложных целей наблюдается довольно мало. Фотографии снимались с большим временем экспозиции (порядка 20 периодов обзора, т. е. более минуты). Предварительные результаты позволяют надеяться, что качественная доплеровская обработка и картографирование мешающего фона, выполняемые в процессе цифровой обработки сигналов с помощью специализированных устройств, могли бы стать полезным дополнением к аэродромным обзорным радиолокаторам.

Фиг. 13.24. Отображение трасс самолетов в эксперименте с аэродромным радиолокатором, развертка по дальности примерно 6.5 км.

Фиг. 13.25. Отображение трасс самолетов. Развертка по углу примерно 26°.