Language
Country/Area
No result found
Секрет пространственно-временной адаптивной обработки: как повысить чувствительность радара до новых высот?
В современных радиолокационных системах технология пространственно-временной адаптивной обработки (STAP) играет все более важную роль. Эта передовая технология обработки сигналов использует алгоритм адаптивной обработки массива для эффективного повышения чувствительности обнаружения целей. Особенно в условиях, когда помехи представляют собой проблему (например, наземные помехи и глушилки), применение STAP обеспечивает значительное повышение чувствительности, выводя производительность радиолокационной системы на новый уровень.
Благодаря грамотному применению STAP чувствительность обнаружения радаров может быть повышена на порядки.
В основе STAP лежит технология двумерной фильтрации, которая использует фазово-управляемую антенну в сочетании с несколькими пространственными каналами для эффективной фильтрации эхо-сигнала. Сочетание этих пространственных каналов и импульсно-доплеровской формы волны дало начало названию «пространство-время». STAP использует статистику помех окружающей среды для формирования адаптивного вектора весов STAP и применяет его к когерентным выборкам, полученным радаром.
История STAP
Теория STAP была впервые опубликована Лоуренсом Э. Бреннаном и Ирвингом С. Ридом в начале 1970-х годов. Хотя эта теория была официально представлена лишь в 1973 году, ее теоретические корни можно проследить еще в 1959 году. Первоначально эта технология была разработана в Technical Services Corporation (TSC) для улучшения распознавания и эффективности радиолокационных систем.
Зачем нам нужен STAP?
Когда наземный радар обнаруживает цели, эхо-сигнал смешивается с различными помехами, которые обычно сосредоточены в диапазоне постоянного тока, что облегчает его отличие от индикации движущихся целей (MTI). Однако на воздушных платформах движение помех от земли зависит от угла из-за влияния их собственного движения, что создает проблему для обнаружения целей. В этом случае одномерная фильтрация, очевидно, не может удовлетворить требованиям, поскольку помехи с разных направлений могут накладываться на доплеровскую частоту желаемой цели, образуя так называемый «гребень помех».
Целью STAP является подавление шума, помех и мешающих сигналов путем максимального увеличения отношения сигнал/помеха и шум (SINR).
Основная теория
STAP по сути фильтрует данные в пространственно-временной области, а это значит, что нам необходимо фильтровать данные в многомерном пространстве и использовать технологию многомерной обработки сигналов. Основная цель — найти оптимальные веса перекрытия в пространстве (количество антенных элементов, N) и времени (количество интервалов повторения импульсов, M) для максимизации SINR сигнала. Этот процесс требует степеней свободы как в пространственной, так и во временной областях, поскольку беспорядок обычно коррелирует как в пространстве, так и во времени.
Хотя теоретически STAP может обеспечить значительное повышение чувствительности, на практике STAP также должен быть адаптивной технологией, поскольку статистические характеристики помех меняются. Это означает, что сложная обработка данных выполняется в пределах диапазона, занимаемого каждой целью, что сопряжено с огромной вычислительной нагрузкой.
Изучение существующих методов
При применении технологии STAP используются различные методы преодоления вычислительной сложности. Среди них идеальным решением является прямой метод, который использует все доступные степени свободы для обработки адаптивного фильтра и оценивает ковариационную матрицу помех посредством инверсии матрицы выборки (SMI). Однако на практике эта ковариационная матрица часто оказывается неопределенной и поэтому требует оценки и обработки.
За счет уменьшения размерности матрицы вычислительная нагрузка, связанная с увеличением размерности, уменьшается, а адаптивная фильтрация с уменьшенной размерностью образует метод низкого ранга.
Другим подходом к снижению вычислительной нагрузки является метод низкого ранга, который решает эту проблему путем упрощения ранга пространства данных или ковариационной матрицы. Существуют также основанные на моделях методы, которые стремятся принудительно использовать или использовать структуру матрицы ковариационной интерференции для моделирования среды интерференции в статических ситуациях.
Взгляд в будущее
Поскольку радиолокационные технологии и их применение развиваются, потенциал STAP еще не полностью раскрыт. Ожидается, что благодаря постоянным исследованиям и технологическому прогрессу будущая технология STAP достигнет более высокой чувствительности и стабильности в различных сценариях, что имеет решающее значение для повышения надежности радиолокационных систем.
Как мы можем еще больше повысить чувствительность радиолокационных систем, рассчитывая на дальнейшее развитие и повсеместное применение технологии STAP?
