Доставка цветов в Севастополе: SevCvety.ru
Главная -> Теория антенных решеток

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 [58] 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78

Глава 6

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОКАНАЛЬНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СЛЕДЯЩИХ ИЗМЕРИТЕЛЕЙ ДАЛЬНОСТИ И УГЛОВЫХ КООРДИНАТ ПРИ ПРИЕМЕ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ВНУТРИПРИЕМНЫХ ШУМОВ

Предыдущие главы были посвящены синтезу и анализу угловых прямоотсчетных многоканальных измерителей При этом предполагалось, что за время наблюдения координаты объекта и параметры принимаемого сигнала не изменяются Отличие в постановке задачи при синтезе следящих измерителей состоит в том, что на интервале наблюдения координаты объекта и па-• раметры принимаемого сигнала считаются изменяющимися Алгоритмы работы таких измерителей вследствие нелинейной зависимости принимаемых сигналов от измеряемых координат следует проводить с помощью теории нелинейной фильтрации марковских процессов [58]

В данной главе приводятся модели процессов изменения координат объектов и принимаемых сигналов, а также выполняется синтез измерителей угловых координат и дальности для сигналов, принимаемых на фоне собственных шумов

§61 МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ ИЗМЕНЕНИЯ УГЛОВЫХ КООРДИНАТ И ДАЛЬНОСТИ

Современные РЛС представляют собой сложный комплекс взаимосвязанных систем, важное место среди которых занимают следящие измерители Они предназначены для автоматического сопровождения объектов по дальности и угловым координатам До начала работы следящих измерителей необходимо обнаружить объект и оценить его пространственное положение с точностью, достаточной для срабатывания систем захвата по дальности и угловым координатам

Предельная эффективность систем автоматического сопровождения достигается в результате статистического синтеза пх структуры Синтез алгоритмов работы следящих измерителей в настоящее время проводится с использованием теории



фильтрации марковских процессов Получаемые при этом алгоритмы описывают работу трех взаимосвязанных систем дискриминатора, цепей фильтрации и вычислителя коэффициентов усиления для цепей фильтрации

Определение конкретной структуры каждой из этих систем возможно лишь при наличии априорной информации Так, для дискриминатора эта информация состоит в задании (с точностью до фильтруемых параметров) моделей принимаемых от объекта сигналов и мешающих сигналов Для определения структуры цепей фильтрации необходима априорная информация о статистических характеристиках фильтруемых процессов, описывающих изменения координат подвижных объектов Структура вычислителя коэффициентов усиления также полностью определяется при наличии этих априорных данных

Поэтому прежде чем непосредственно приступить к синтезу алгоритмов работы следящих измерителей, следует рассмотреть модели движения объектов и принимаемых от них сигналов

При задании модели движения важное значение имеет выбор системы координат Поскольку в гл 6 и 7 будет рассматриваться синтез радиолокационных следящих измерителей дальности и угловых координат, то задавать уравнения движения целесообразно в сферической системе координат с центром, совмещенным с антенной системой РЛС

Траектории движения маневрирующих объектов представляют собой случайные процессы В этом случае система автоматического сопровождения должна выполняться в виде линейною или нелинейного фильтра, реализующего наилучшее (в смысле выбранного критерия качества) воспроизведение этой траектории

Поскольку дальность и угловые координаты нелинейно входят в принимаемый сигнал, то синтез следящего измерителя следует выполнять, применяя теорию нелинейной фильтрации В теории нелинейной фильтрации для описания изменения координат объектов используются марковские процессы, которые генерируются динамическими системами при действии на их входы белого шума

Известно [28], что для определения выходного сигнала динамической системы на интервале времени tot <ti {to - начальный момент наблюдения) необходимо знать не только ее входной сигнал, но и определенное число начальных условий Число начальных условий должно быть достаточным для характеристики влияния предшествующих входных сигналов {t < о) на выходной сигнал на интервале t Системы, генерирующие процессы-модели, кроме начальных условий характеризуются также таким понятием, как состояние Согласно [8] состояние системы определяется минимальным количеством информации о воздействии предыдущих сигналов на входе системы, необходимым для полного описания выходного сигнала



при to Величины, содержащие эту информацию, называются переменными состояния и образуют вектор состояния

Эти динамические системы называются формирующими фильтрами, различные варианты представления их структур рассмотрены в [28, 68]

Параметры формирующих фильтров выбираются так, чтобы статистические характеристики процессов моделей и реальных процессов были близки Для этого необходима априорная информация о динамике движения объектов Поскольку изменение координат объектов во времени описывается дифференциальными уравнениями, эта информация заключается в априорном задании порядка и коэффициентов этих уравнений или их апостериорном оценивании Далее предполагается, что порядок дифференциальных уравнений и их коэффициенты известны

Для задания траектории движения объекта в сферической системе координат необходимо записать уравнения изменения его радиальной дальности, угла места и азимута

При записи этих уравнений будем предполагать, что равнодействующую всех сил, приложенных к объекту, можно разложить на независимые друг от друга радиальную и две тангенциальные составляющие Под действием этих сил объект имеет радиальное a{t) и тангенциальные ускорения aa.i(t), ait) Значения радиальной и тангенциальных составляющих силы меняются случайным образом под влиянием множества факторов Поэтому ускорения ар(), аат(0 и арт(0 представляют собой случайные процессы, которые в соответствии с теорией нелинейной фильтрации аппроксимируются марковскими процессами Порядок каждого из этих процессов может быть разным и в общем случае не равным единице Согласно [68, 69, 73] процессы изменения радиального и тангенциальных ускорений могут быть получены как решения соответствующих стохастических уравнений

х,р(0 = /.рХ,р(0 +G«pp(0. (6 1)

х.„, it) =f „„,x,„, it) + G„„„ (0, (6 2)

Хаз, = «Зто.р, it) + G.p.b (0, (6 3)

где Xap(), И Xap(0 -вскторы СОСТОЯНИЯ размерностью яХ1, /l. mXl соответственно, первые компоненты которых описывают процессы изменения ар(), uatit) и арт(0 вторые компоненты- скорость изменения радиального и тангенциального ускорений ИТ д, Ер(0> ia(0 и Ез(/) - некоррелированные друг с другом белые гауссовые шумы, подаваемые на вход формирующих фильтров, матрицы Fa, faa-r aj И Ga, Gа, G

определяют параметры формирующих фильтров (размеры



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 [58] 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78



0.012
Яндекс.Метрика