Спосіб декореляції сигналів пасивних завад в системі селекції рухомих цілей малої швидкості

Abstract

Широкий спектр малорозмірних безпілотних літальних апаратів, які мають можливість зависати у просторі, рухатися з малою швидкістю та на малих висотах, викликав появу нового класу складних радіолокаційних об’єктів. Зі свого боку це дало поштовх розробці нових радіолокаційних станцій, а точніше їхніх основних вузлів, таких як система селекції рухомих цілей малої швидкості. ЇЇ основне призначення — виокремлювати рухомі радіолокаційні об’єкти (безпілотні літальні апарати) на фоні пасивних завад, таких як: дерево, стовп, земляна поверхня, гідро- та метеоутворення тощо. У статті проведено аналіз досліджень та публікацій, в яких показані підходи до розв’язання поставленої задачі. Розглянуто класичний підхід до реалізації системи селекції рухомих цілей на основі цифрового режекторного фільтра першого та другого порядку. Зазначено його переваги та недоліки. Запропоновано новий спосіб боротьби з пасивними завадами в радіолокаційній станції за допомгою дискретного перетворення Карунена–Лоева (Karhunen–Loève transform), на якому базується метод головних компонент аналізу даних (principal component analysis), що використовується для зменшення розмірності набору даних, зберігаючи при цьому максимальну енергію (інформацію) сигналу відбитого від рухомої цілі, під час вилучення інформації про нерухомі об’єкти (стиснення даних). Наведено алгоритм побудови системи селекції рухомих цілей малої швидкості. Досліджено та проілюстровано результат роботи такої системи на основі запропонованого способу та класичного підходу. Проведено порівняльний аналіз впливу системи селекції рухомих цілей на потужність ехо-сигналу цілі. Побудовано залежність потужності ехо-сигналу цілі від її швидкості для запропонованого способу селекції рухомих цілей. Проаналізовано ефективність роботи системи селекції рухомих цілей малої швидкості.

The wide range of small unmanned aerial vehicles (UAVs) capable of hovering in space, moving at low speeds and at low altitudes, has led to the emergence of a new class of complex radar objects. This, in turn, has led to the development of new radar stations, specifically their main nodes, such as the system for selecting slow-moving targets. Its main purpose is to distinguish moving radar objects (UAVs) against the background of passive interference, such as trees, poles, the earth's surface, hydro and meteorological formations, and so on. This article analyzes research and publications demonstrating the approaches to solving the stated problem. The classical approach to implementing a moving target selection system based on first and second-order digital rejection filters is considered. Its advantages and disadvantages are outlined. New method for combating passive interference in a radar station using the Karhunen-Loève transform, which forms the basis of the principal component analysis data analysis method, is proposed. This method is used to reduce the dimensionality of the data set while retaining maximum energy (information) from the signal reflected from the moving target, while extracting information about stationary objects (data compression). An algorithm for building a moving target selection system for slow-moving targets is provided. The results of the operation of the moving target selection system based on the proposed method and the classical approach are investigated and illustrated. A comparative analysis of the impact of the moving target selection system on the power of the target echo signal is conducted. The dependence of the power of the target echo signal on its speed for the proposed method of selecting moving targets is plotted. Conclusions are drawn regarding the effectiveness of the system for low speeds.