Для примера на рис. 1 представлены графики смеси сигнала и шума A(t)+z(t), самого сигнала z(t) и только шума A(t).

На глаз на верхнем графике невозможно обнаружить что-то, отличное от шума, особенно если у нас нет никакой априорной информации о форме сигнала и его параметрах – моменте возникновения, длительности, амплитуде и частоте. Такая ситуация типична для программы поиска сигналов внеземных цивилизаций.

Вы уже поняли, что априорная информация является одним из основных факторов, определяющих действенность процедур контроля, распознавания образов, диагностики идентификации систем.

При полном отсутствии априорной информации сбор и обработка данных бессмысленна – невозможно найти «то, не знаю, что». При наличии априори всей информации об объекте исследования применение каких-либо измерительных информационных технологий так же совершенно лишено смысла – мы и без того все знаем. При работе измерительных информационных систем любого назначения мы всегда сталкиваемся с недостаточностью априорной информации. Задача почти всегда заключается в том, чтобы получить как можно больше апостериорной информации, используя как можно лучше все имеющиеся априорные сведения.

В задачах обнаружения сигнала неизвестным является сам факт наличия сигнала. Априорной информацией здесь могут быть сведения о форме сигнала, о частотах его появления, вероятности существования и прочее.

В задачах различения сигналов неизвестен тип принимаемого в данный момент сигнала из заданного множества возможных типов сигналов. В качестве априорной информации здесь используются сведения о возможных видах сигналов и вероятности появления различных типов сигналов.

В задачах оценивания сигналов неизвестным является значение сигнала или вектор (совокупность) параметров сигнала. Априори хорошо бы иметь сведения о форме сигнала и распределении вероятностей его параметров.

Остальные компоненты сигнально - помеховой обстановки считаются, как правило, известными. Априори известно статистическое описание помех, значения неинформативных параметров сигнала, условия проведения эксперимента.

В простейших случаях задача обнаружения сигналов сводится к использованию специальных фильтров, повышающих отношение сигнал/шум:

где - мощность сигнала на промежутке Т его существования,

- мощность шума .

Рассмотрим вопросы применимости различных типов фильтров.

Частотная фильтрация.

Предположим, что передаваемый кодированный сигнал имеет форму отрезков синусоиды:

На рис. 2 сверху представлен отрезок сигнала x(t), а в середине – тот же сигнал, но в смеси с белым шумом n(t). Здесь нужно иметь большое воображение, чтобы заметить следы сигнала x(t) на фоне шума.

Для выделения сигнала естественно использовать полосовой фильтр с узкой полосой пропускания, средняя частота которого равна частоте сигнала .

На рис. 2 внизу представлен сигнал y(t) на выходе резонансного фильтра, настроенного на частоту сигнала x(t) при степени успокоения 0,2. Дифференциальное уравнение фильтра и порядок его решения в среде Math Cad представлено в листинге:

На графике (рис. 2) уже можно четко заметить полезный сигнал, несмотря на имеющие место искажения остатками шума.

Пусть n(t) – белый широкополосный шум с мощностью в полосе частот до . В этом случае мощность шума на выходе фильтра с полосой пропускания вокруг частоты составит:

.

Казалось бы, что, уменьшая полосу пропускания фильтра по отношению к полосе частот, занимаемых шумом, можно как угодно увеличивать отношение сигнал/шум и тем самым все более четко определять наличие сигнала на фоне шума.

Однако здесь следует иметь в виду следующее обстоятельство. Спектр синусоидального сигнала сосредоточен на его частоте только в том случае, когда эта синусоида задана на всем промежутке времени от до .

Отрезок синусоиды конечной протяженности имеет лепестковый спектр (рис. 3), главный максимум которого приходится на частоту сигнала . Полосовой фильтр обязательно поглощает часть энергии полезного сигнала вместе с энергией шума, что приводит к амплитудным и фазовым искажениям сигнала. Это хорошо видно на нижнем графике, на рис. 2.

Временная фильтрация

Принимаемый сигнал является аддитивной смесью сигнала и шума:

Определим автокорреляционную функцию этой смеси:

Если сигнал и шум не коррелированны, то их взаимнокорреляционная функция равна нулю, и поэтому автокорреляционная функция аддитивной смеси сигнала и шума равна сумме их автокорреляционных функций:

Если x(t) – синусоидальный сигнал со случайной фазой, то его автокорреляционная функция является косинусоидой той же частоты:

Автокорреляционная функция шума обычно быстро убывает с ростом τ, а для белого шума имеет форму δ – функции при τ=0. Поэтому автокорреляционная функция синусоидального сигнала на фоне почти белого шума будет всегда выглядеть так, как это показано на рис. 4 слева. При отсутствии сигнала () автокорреляционная функция будет просто быстро затухать, как на рис. 4 справа. Отсчет значения автокорреляционной функции по истечении времени в первом случае даст значение , а во втором случае – нуль.

Это обстоятельство и положено в основу построения временных (корреляционных) фильтров. Схема построения фильтра представлена на рис. 5.

Фильтр состоит из линии задержки на время , схемы перемножения принимаемого сигнала и сигнала на выходе линии задержки и интегратора, обеспечивающего интегрирование результата перемножения по времени в пределах от 0 до , после чего интегратор обнуляется и вновь включается в момент ожидаемого прихода нового радиоимпульса. Название этого устройства фильтром является в большой степени условным, поскольку он осуществляет не преобразование сигнала, а только вычисление фиксированных значений его автокорреляционной функции.

В качестве примера на рис. 6 представлены графики ожидаемого сигнала x(t, 1) и аддитивной смеси сигнала и шума n(t), единственно доступной для наблюдения. Нижний график на рис. 6 наглядно показывает, как сигнал почти полностью теряется на фоне шума.

Расчеты, реализуемые фильтром, дают при этом следующие значения выходного сигнала соответственно при наличии и отсутствии сигнала, подлежащего обнаружению:

При наличии сигнала () выходной сигнал корреляционного фильтра принимает значение 0,445, то есть примерно значение, равное половине квадрата амплитуды, а в условиях отсутствия сигнала () значение сигнала составляет всего-то -0,025.

На рис. 7 представлены графики изменения корреляционных функций шума (синяя линия) и смеси сигнала и шума (красная линия), рассчитанные в соответствии с данными, изображенными на рис. 6. Представленные кривые повторяют то, что было представлено на рис. 4, но соответствуют не только теоретическим выводам, но и практическим результатам расчетов.

Согласованная фильтрация

Согласованным называется фильтр, импульсная переходная функция которого является зеркальным отображением импульса, для обнаружения которого он и предназначен. Такой фильтр «согласован» с ожидаемым сигналом и предназначается для обнаружения сигнала только заранее известной формы.

Предположим, что нужно на фоне помех обнаруживать сигнал:

Сигнал изображен на рис. 8. Пропустим этот сигнал через фильтр с импульсной переходной функцией:

Функция является зеркальным отображением подлежащего обнаружению сигнала относительно прямой, проведенной параллельно оси ОХ через точку с абсциссой .

Сигнал на выходе фильтра определяется как свертка зашумленного входного сигнала и импульсной переходной функции:

Два последние интеграла с точностью до постоянного множителя определяют значения автокорреляционной функции сигнала и взаимной корреляционной функции сигнала и шума, разделенных промежутком времени :

Но если сигнал и шум не коррелируют, то и в момент времени выходной сигнал фильтра должен достигать наибольшего значения, равного .

Основной проблемой при детектировании сигналов ИФРНС является искажение формы принимаемых радиоимпульсов за счет наложения на поверхностную волну отраженных составляющих. Составляющие сигнала, которые не распространяются вдоль поверхности, проходят различные пути за различное время. Невозможно надежно предсказать время их прихода. Однако, очевидно, что отраженные составляющие сигнала распространяются медленнее поверхностной составляющей. Они также влияют на форму принимаемого сигнала. Форма принимаемого радиоимпульса может изменяться в зависимости от времени года, времени суток, а также от погодных условий и географической местности. Для выполнения задач навигации необходим алгоритм выделения начала поверхностной составляющей радиоимпульса.

Принимаемый сигнал x t (t) во временной области может быть представлен следующим уравнением:

(1)

Где x g (t) – поверхностная составляющая, амплитуда и задержка n-ной отраженной составляющей определяются коэффициентами k n и t n , а e (t) - шумовая компонента.
Ниже изображены эталонный импульс ИФРНС и его спектр после прохождения полосового фильтра приемника. Частота дискретизации составляет 5 МГц.

В качестве примера рассмотрим смоделированный радиоимпульс, состоящий из поверхностной и отраженной составляющих. На рисунках ниже представлены графики, на котором изображена модель импульса, состоящая из двух составляющих смещенных друг от друга на 130 мкс. Амплитуда отраженной составляющей в 2 раза ниже амплитуды поверхностной составляющей.

Эквивалентное представление сигнала в частотной области описывается как:

(2)

Где X t (f) , X g (F) и E (f) - спектры сигналов x t (t) , x g (t) и e (t) .
Примем, что спектр эталонного нормированного сигнала системы «Лоран-С» или «Чайка» обозначается как X 0 (f) .
Очевидно, что
(3)

Где k g - амплитуда поверхностной составляющей. Если выражение для X g (f) из формулы (3) подставить в формулу (2) и разделить почленно все слагаемые на X 0 (f) , получится выражение

(4)

На рисунке ниже изображен график результата деления спектра сигнала на спектр эталона. Изображенный красным, график представляет собой горизонтальную пилообразную линию во всей области частот.

Обратное преобразование Фурье над выражением (4) дает формулу
(5)

Математический смысл выражения (5) заключается в том, что во временной области мы получаем пики в виде дельта-функций в моменты появления как поверхностной, так и всех отраженных составляющих сигнала, нормированные по амплитуде.
На рисунке ниже изображен график детектирования начала составляющих сигнала. Как видно из графика отношение амплитуд составляющих сигнала равно двум и расстояние между пиками составляет 130 мкс, что соответствует параметрам построенной модели.

Метод обычного деления спектров хорошо действует для идеальных сигналов. При добавлении в сигнал шумовой составляющей эффективность метода резко ухудшается. На рисунках ниже изображен график детектирования начала сигнала при соотношении сигнал/шум 25 дБ. Как видно из рисунков определение начала сигналов выполнить невозможно.

На графике спектра можно заметить, что внутри полосы шириной приблизительно 30 кГц с центром в точке 100 кГц результат деления спектров имеет горизонтальный пилообразный вид как при использовании метода деления спектров на идеальном не зашумленном сигнале. Использование прямоугольного окна шириной 30 кГц с центром в точке 100 кГц позволяет устранить влияние шумов перед операцией обратного преобразования Фурье. На рисунке ниже изображен график детектирования начала сигнала при использовании оконной фильтрации зашумленного сигнала. Два максимума графика позволяют обнаружить начало каждой из составляющих сигнала на фоне шума и также оценить отношение их амплитуд.

Метод деления спектров с применением оконного сглаживания эффективен при соотношении сигнал/шум выше 12 дБ. Наиболее эффективным типом окна признано прямоугольное окно с полосой 30 кГц. На рисунках ниже изображен реальный импульс цепочки Northern Sea of China Chain и график обнаружения его начала.

Оригинальная статья расположена . Алгоритм в настоящее время применяется мной для контроля параметров станций ИФРНС Дальневосточного региона.

Из учебника А.Н. Гусева

В отличие от классических психофизических методов в современной психофизике особое внимание уделяется тому, как и почему человек дает тот или иной ответ, обнаруживая слабый пороговый сигнал или оценивая пороговые различая между двумя сигналами. Для описания поведения человека-наблюдателя, решающего сенсорную пороговую задачу, строится специальная модель. Новая методология, называемая психофизической теорией обнаружения сигнала, или ТОС , содержит в себе представление о наблюдателе не как о пассивном приемнике стимульной информации, но как об активном субъекте принятия решения в ситуации сенсорной неопределенности.

Общая схема, предлагаемая ТОС для описания процесса обнаружения порогового сигнала (или порогового различения двух сигналов), проста: 1) последовательность стимульных воздействий отображается в сенсорной системе в виде множества ощущений, и этот процесс имеет вероятностную природу, т.е. одно и то же стимульное воздействие вызывает каждый раз немного отличающуюся интенсивность ощущения данного сенсорного качества;

2) в силу высокой сенсорной неопределенности, обусловленной малой интенсивностью ощущения от воздействия порогового сигнала, наблюдатель каждый раз с достаточной уверенностью не может определить, был или не был сигнал, но тем не менее в соответствии с инструкцией вынужден принимать определенное решение, основываясь не только на сенсорной информации, но с учетом своих ожиданий, прошлого опыта или пытаясь угадать.

Таким образом, сенсорный процесс описывается как двухступенчатый: процесс отображения физической энергии стимула в интенсивность ощущения и процесс принятия решения. В ТОС не используется понятие сенсорного порога, поскольку наблюдатель может и на основе достаточно интенсивного ощущения решить, что сигнала он не почувствовал (например, не ожидая сигнала в данной пробе) или, наоборот, имея очень слабое ощущение стимульного воздействия, сказать «да», если это воздействие представляется ему очень вероятным.

Для разработки методов оценки сенсорной чувствительности в рамках ТОС строится формальная модель, описывающая поведение наблюдателя, решающего сенсорную задачу. Та часть модели, которая представляет процесс отображения энергии стимула во множество ощущений, взята из статистической радиофизики, другая часть, рассматривающая правила принятия решения, пришла из математической теории решений.

Рассмотрим метод «да-нет» как один из самых популярных методов измерения сенсорной чувствительности, разработанный в рамках ТОС. В отличие от классической психофизики мы уже не измеряем абсолютный или разностный порог, а говорим об измерении сенсорной чувствительности в задаче обнаружения сигнала или в задаче различения сигналов. В этом методе используются только два стимула, незначительно отличающиеся по интенсивности

некоторого физического качества: один «значащий» - , и другой «пустой» - <Ш>1. Предъявления следуют друг за другом обыкновенно через более или менее регулярные интервалы времени, и после каждого предъявления испытуемый отвечает «да», если ему показалось, что был сигнал, или «нет», если он не обнаружил сигнала. Стимулы предъявляются в опыте много раз в случайном порядке.

Рассмотрим теперь возможные комбинации <предъявление - ответ>, которые могут встретиться в опыте. Их четыре: <С - да>, <Ш - нет>, <С - нет>, <Ш - да>, причем первые два сочетания являются правильными, два последних - ошибочными исходами.

Каждое их этих сочетаний имеет свое специальное название (табл. 1). Попадание и ложная тревога будут в дальнейшем обозначаться через H (от англ. hit) и.A (от англ. false alarm). Обозначения для пропусков - O (omission) и правильных отрицаний - CR (correct rejection).

Чтобы охарактеризовать деятельность испытуемого в данном опыте, принято представлять результаты эксперимента в виде оценок условных вероятностей - вероятностей того, что испытуемый ответит правильно (неправильно) при условии, что был предъявлен определенный стимул - значащий или пустой. Такие вероятности обозначаются так: P (да/С), P (да/Ш), P (нет/С), P (нет/Ш). В частности, первая из этих вероятностей есть вероятность правильного обнаружения сигнала, а вторая - вероятность ложной тревоги. Если вычислены две эти условные вероятности, вычисление двух остальных уже не требуется. Они не несут дополнительной информации, так как

Эта пара вероятностей полностью характеризует успешность обнаружения сигнала наблюдателем.

Как было сказано выше, воздействия стимулов связаны со своими сенсорными репрезентациями случайно или стохастически.

В ТОС эта связь изображается в виде двух перекрывающихся функций плотности вероятности нормального распределения (рис. 29)1. Особо подчеркнем, что на этой модельной картинке ось абсцисс -это гипотетическая ось интенсивности ощущений, которые появлялись в опыте при действии значащего (правое распределение) и пустого (левое распределение) стимулов.

Их перекрытие означает, что сенсорные репрезентации <С> и <Ш> оказываются похожими друг на друга, и наблюдатель не может каждый раз со 100-процентной уверенностью решить, какой же стимул был ему предъявлен. Далее в модели предполагается, что при принятии решения наблюдатель устанавливает строго определенное правило соответствия между своими ощущениями и двумя типами ответов («да» и «нет») и всегда ему следует: если текущее ощущение имеет интенсивность выше некоторого критического уровня, то он говорит «да», если меньше - «нет»1. Таким образом, в ТОС вводится понятие критерия принятия решения наблюдателя о наличии/отсутствии значащего стимула. Фактически критерий - это некоторый сенсорный образ памяти, или сенсорный эталон, с которым сравнивается каждая сенсорная репрезентация (см. точку С на оси абсцисс рис. 29). Его положение на сенсорной оси (оси абсцисс) может зависеть от целого ряда причин: субъективные веса различных ошибок (например, наблюдатель может стараться минимизировать число пропусков и не очень заботиться об уменьшении числа ложных тревог), знания объективной вероятности предъявления значащих и пустых проб в опыте, использование экспериментатором системы «выплат» и «штрафов», соответственно, за верные и ложные ответы, в денежной или игровой форме (так называемая платежная матрица - ПМ) и т.д.

Например, посмотрим, как изменит положение своего критерия принятия решения типичный испытуемый в случае использования в опыте по обнаружению порогового сигнала пяти разных платежных матриц, соответствующих пяти различным способам оплаты за правильные ответы и штрафам за неправильные

(числа обозначают рубли - табл. 2). Пусть ему в каждой из пяти серий будет предъявлено по 100 значащих и пустых проб.

Очевидно, что в первой серии испытуемому выгодно в случае сомнения давать ответ «да»: в случае правильного ответа он получает 20 руб., в случае неправильного - его штрафуют всего лишь на 3 руб. При такой платежной матрице говорят, что у испытуемого формируется либеральный критерий, при использовании которого в задаче обнаружения порогового сигнала среди ответов испытуемого будет много попаданий, но и много ложных тревог.

Иные условия в V серии: за каждую ложную тревогу налагается штраф в 20 руб., а за правильное обнаружение сигнала платят всего 3 руб. Оптимальная стратегия в данном случае заключается в

том, чтобы очень аккуратно использовать ответы «да», лишь в тех пробах, когда ощущение о наличии сигнала было достаточно сильным. При сомнении выгоднее давать ответы «нет»: выиграешь немного, но зато и при знании реальной пропорции значимых и пустых проб - мало проиграешь. При такой платежной матрице говорят об использовании строгого критерия (рис. 31).

В экспериментах строгость критерия изменяется не только платежной матрицей, но и путем изменения априорной вероятности предъявления значащего сигнала в каждой серии. Этот прием также формирует у испытуемого закономерную систему ожиданий: он знает, что при вероятности 90 % из 100 проб 90 будут содержать «значащий» стимул и только 10 - «пустой»; при вероятности 10 % - все наоборот: 90 «пустых» и только 10 «значащих».

Естественно ожидать, что в первом случае у испытуемого формируется либеральный, а во втором - строгий критерий принятия решения. Таким образом, изменяя величину априорной вероятности появления значащего сигнала в ряде проб от 0 до 100 % можно направленно изменять строгость критерия принятия решения.

Понятно, что такая ситуация, описываемая ТОС, возникает лишь в случае незначительных (пороговых) физических различий между <С> и <Ш>, а следовательно при большом сходстве ощущений, возникающих в ответ на эти стимулы. Очевидно, что данная ситуация соответствует поведению человека в условиях высокой сенсорной неопределенности, когда при явном дефиците информации необходимо тем не менее принимать решение.

Положение критерия принятия решения однозначно определяет пару чисел Р(.A) и Р(H), которые мы получаем в результате проведения опыта по обнаружению пороговых различий между <С> и <Ш>. Каждой паре чисел можно поставить в соответствие точку внутри квадрата (рис. 32), на вертикальной стороне которого откладывается Р(H), а на горизонтальной - Р(.A), и, таким образом, наглядно представить результат работы наблюдателя с использованием различных критериев принятия решения (например, предлагая ему пять разных платежных матриц - ПМ). Полученная по этим точкам кривая (на рис. 32 она показана состоящей их отдельных точек, полученных в отдельных сериях опыта) называется рабочей характеристикой наблюдателя или просто - PX.

Вероятности Р(H) и Р(.A) меняются содружественно, т.е. нельзя только путем изменения критерия одновременно увеличить одну из них и уменьшить другую. Это очень важное положение ТОС верно для любых пар f(X/С) и f(X/Ш). Из него следует, что только пара этих вероятностей, а не каждая в отдельности, характеризует сенсорную способность наблюдателя. PX идет из точки (0,0) квадрата в точку (1,1) и при этом располагается выше его главной диагонали. Последнее следует из того, что распределение f(X/С) сдвинуто вправо относительно f(X/Ш), т.е. Р(H) всегда превышает Р(.A), когда наблюдатель действительно различает сенсорные образы сигнального и шумового стимулов. Чем выше сенсорная чувствительность наблюдателя, тем более выпукла РХ и тем ближе она к левому верхнему углу квадрата (рис. 33). Понятно, что на диагонали располагаются точки, имеющие одинаковые значения пропорций попаданий и ложных тревог, т.е. соответствующие нулевому уровню чувствительности.

В ТОС вводится особая мера сенсорной чувствительности - индекс dґ, как расстояние на горизонтальной оси (рис. 34) между центрами двух распределений f(X/С) и f(X/Ш). dґ рассчитывается следующим образом1:

dґ = z(H) − z(.A), (15)

где z(H) и z(.A) - величины вероятностей попаданий и ложных тревог, преобразованные в единицы стандартного отклонения по таблице нормального распределения.

Также вводится мера строгости критерия принятия решения, так называемое отношение правдоподобия, или β. Этот индекс рассчитывается по специальным таблицам как отношение ординаты «сигнального» распределения f(X/С) к ординате «шумового» распределения f(X/Ш) в точке С. Кроме того, можно непосредственно вычислить положение точки С на оси абсцисс:

C = −0,5. (16)

Два этих индекса (dґ и β) являются надежными оценками сенсорной чувствительности и критерия лишь при принятии двух основных математических предположений ТОС: нормальности и равновариативности2 распределений сенсорных эффектов f(X/С) и f(X/Ш). В реальной экспериментальной практике, чтобы не проверять справедливость данных допущений наиболее часто используют непараметрические индексы чувствительности и критерия - Aґ и YesRate, соответственно:

Аґ = 0,5 + (P(H) − P(.A))(1 + P(H) − P(.A))/

/4P(H)(1 − P(.A)). (17)

где Р(«да») - частота ответов «да».

В рамках ТОС были разработаны еще два других метода измерения сенсорной чувствительности: метод двухальтернативного вынужденного выбора (2АВВ) и метод оценки уверенности. Они также широко используются в исследовательской практике.

Изобретение относится к области локации и связи с помощью радио или акустических средств и может быть использовано для обнаружения отраженных или связных сигналов. Достигаемый технический результат - разработка способа обнаружения сигналов, обеспечивающего повышение чувствительности систем локации подвижных объектов и связи с ними при значительном увеличении скорости движения объектов и сокращении длины волны излучаемого сигнала. Заявленный способ заключается в обнаружении сигнала по наличию превышения над пороговым значением максимума корреляционной функции принятого сигнала и опорного сигнала, который получают, используя копию излученного сигнала. Перед вычислением упомянутой корреляционной функции сигналов преобразуют их частоту, осуществляя компенсацию различия в частоте сигналов путем мультипликативного смещения частотного спектра сигналов. 1 ил.

Рисунки к патенту РФ 2326401

Изобретение относится к области локации и связи с помощью радио или акустических средств и может быть использовано для обнаружения отраженных или связных сигналов.

Известен способ обнаружения сигнала, основанный на перемножении входного напряжения приемника с опорным напряжением, представляющим собой копию излученных передатчиком колебаний, с последующим интегрированием результата перемножения и сравнением выходного напряжения интегратора с пороговым напряжением . Несовпадение частоты принимаемых сигналов с частотой излученных колебаний, возникающее, например, вследствие эффекта Доплера, приводит к ухудшению отношения сигнал/шум перед пороговым устройством и, следовательно, к ухудшению вероятностных характеристик при обнаружении сигнала.

Для обнаружения зондирующего сигнала может быть использован способ, описанный в , принципиально не отличающийся от вышерассмотренного. Опорное напряжение в указанном способе получают ответвлением незначительной части излучения передатчика в линию задержки. Если опорный и отраженный сигналы не совпадают по частоте или во времени, они не коррелируются, и напряжение на выходе интегратора не достигает порогового значения. Частично указанный недостаток устраняют за счет использования многоканального коррелятора. При этом применяют многоотводную линию задержки, рассчитанную на перекрытие требуемого диапазона дальности. Задачи обнаружения сигнала при доплеровском сдвиге частоты данный способ не решает.

Прототипом предлагаемого изобретения выбран способ обнаружения сигнала, основанный на доплеровском преобразовании частоты и последующем вычислении корреляционной функции . Осуществление данного способа в случае широкополосной системы предполагает также предварительное сжатие сигнала во времени.

Названное сжатие сигнала, как и доплеровское преобразование частоты, не может обеспечить точной компенсации доплеровского частотного сдвига, что затрудняет реализацию способа при неполной априорной информации о вероятностных свойствах эхо-сигнала и помех. Известные из описания прототипа методы преобразования сигнала не позволяют избежать указанного недостатка.

Другой недостаток известного способа заключается в том, что сжатие сигнала во времени до осуществления корреляционной обработки затрудняет обнаружение сигнала на фоне помех.

Задачей изобретения является повышение эффективности, в частности увеличение дальности действия радиотехнических и акустических устройств, устанавливаемых на подвижных объектах.

Указанная задача решается за счет того, что в способе обнаружения сигнала, основанном на совместной обработке, например, посредством вычисления корреляционной функции принятого сигнала и опорного сигнала, который воспроизводят по копии излученного сигнала, и последующем сравнении результирующего сигнала с пороговым напряжением, перед выполнением указанной обработки сигналов преобразуют их частоту, осуществляя компенсацию различия в частоте сигналов, причиной которого, например, может быть доплеровский сдвиг частоты, при этом указанную компенсацию различия в частоте сигналов осуществляют путем мультипликативного смещения частотного спектра сигнала. Для сокращения вычислений опорный сигнал формируют в виде последовательности сегментов, сравнимых по длине с излучаемым сигналом и различающихся смещением частоты. Указанная последовательность может быть представлена в виде примыкающих друг к другу сегментов. При необходимости, если прием сигнала происходит на высокой частоте, осуществляют преобразование частоты принятого и опорного сигналов путем гетеродинирования.

Техническим результатом изобретения является осуществление способа обнаружения сигнала, обеспечивающего повышение чувствительности систем локации подвижных объектов и связи с ними при значительном увеличении скорости движения объектов и сокращении длины волны излучаемого сигнала.

Сущность изобретения рассматривается на примере обнаружения сигнала при осуществлении локации и поясняется чертежом, где представлена упрощенная блочная схема локатора.

Согласно чертежу схема содержит передатчик 1, к которому подключен мультипликативный преобразователь (МПр) 2 частотного спектра сигнала, связанный с преобразователем 3 частоты, соединенным с запоминающим устройством (ЗУ) 4 преобразованного сигнала, выход которого связан с одним из входов коррелятора 5, который подключен к пороговому устройству 6; приемник 7, соединенный с преобразователем 8 частоты, который подключен к запоминающему устройству (ЗУ) 9 принимаемого сигнала, выход которого связан с вторым входом коррелятора 5; блок управления (БУ) 10, соединенный с передатчиком 1, с МПр 2, с ЗУ 4, с ЗУ 9 и с коррелятором 5. Помимо этого, на чертеже показаны передающая антенна 11, подключенная к передатчику 1, и приемная антенна 12, связанная с входом приемника 7. Аналого-цифровые преобразователи (АЦП), которые используются для преобразования непрерывного сигнала в цифровой код (для дискретизации сигнала), а также гетеродины, смесители и фильтры, используемые в преобразователях частоты 3, 8, на чертеже не показаны.

Обнаружение отраженного сигнала в процессе локации осуществляют следующим образом.

С помощью передатчика 1 и его антенны 11 по команде БУ 10 излучают зондирующий сигнал. В рассматриваемом случае компенсацию различия в частоте сигналов предполагается осуществлять за счет изменения частотного спектра опорного сигнала. С этой целью для формирования названного сигнала напряжение с передатчика 1 подают на МПр 2, где производят мультипликативное смещение спектра сигнала путем транспонирования частоты. Если МПр 2 построен на элементах дискретного действия, предварительно преобразуют сигнал в цифровую форму с помощью АЦП. Необходимый коэффициент транспонирования частотного спектра определяют в соответствии с выражением

где r - радиальная скорость относительного перемещения объекта; с - скорость распространения излучения (, с.275). Согласно приведенному выражению изменению частоты отраженного сигнала, обусловленному доплеровским сдвигом, будет соответствовать такое же изменение частоты опорного сигнала. По команде БУ 10 сигнал с выхода МПр 2 подают на преобразователь 3 частоты, где преобразуют сигнал, путем гетеродинирования понижают его частоту, затем этот сигнал подают на ЗУ 4, где осуществляют его запись. Отраженный от объекта сигнал улавливается приемной антенной 12 и подается на вход приемника 7, где он усиливается. С помощью преобразователя 8 частоты осуществляют понижение частоты принятого сигнала аналогично вышерассмотренному и производят запись сигнала в ЗУ 9. При необходимости предварительно сигнал представляют в цифровом виде. Далее по команде БУ 10 опорный сигнал с выхода ЗУ 4 и отраженный сигнал с выхода ЗУ 9 подают на входы коррелятора 5, где осуществляется вычисление взаимной корреляционной функции названных сигналов. Результат вычисления с выхода коррелятора 5 передается на пороговое устройство 6, с помощью которого при наличии максимума (пика) корреляционной функции, превышающего пороговое значение, фиксируют факт обнаружения сигнала так же, как это делается в известном способе. Мультипликативное преобразование частотного спектра (транспонирование частоты) сигнала может быть осуществлено путем монотонного смещения во времени значений последовательности (сигнала). Данный способ преобразования сигнала описан в . В указанном источнике рассмотрено преобразование частоты сигнала, осуществляемое путем транспонирования спектра, в сравнении с преобразованием, выполняемым посредством гетеродинирования. Кроме названного, возможны другие варианты транспонирования частотного спектра сигналов, известные, например, из источника .

Очевидно, если информация о скорости движения объекта недостаточно точная, возникает необходимость многократного повторения процедуры формирования опорного сигнала (для разных значений скорости) и последующего повторения вычисления корреляционной функции. Что может потребовать значительных затрат времени.

Как правило, длительность отрезка времени, в течение которого осуществляют прием отраженного сигнала, и соответственно длительность последовательности, содержащей отраженный сигнал, гораздо больше (обычно в десятки раз) длительности излучаемого сигнала. Исходя из этого, опорный сигнал предлагается формировать в виде последовательности расположенных с интервалом или примыкающих друг к другу сегментов, с длительностью каждого, равной длительности излучаемого сигнала и различающихся величиной мультипликативного смещения спектра. Шаг смещения выбирают таким, чтобы последовательность содержала сегменты, смещение которых соответствовало бы диапазону скоростей движения объектов. При вычислении получают максимум корреляционной функции для сегмента, частотный спектр которого в наибольшей степени соответствует спектру отраженного сигнала. Для других значений аргумента (для других сегментов), ввиду отсутствия корреляции, значение указанной функции будет на уровне шума.

Мультипликативное преобразование частотного спектра путем транспонирования частоты может быть осуществлено для сигнала любой структуры. Благодаря этому для генерации зондирующего излучения возможно использование, что доказано при исследовании, не только шумоподобного сигнала, но также и стационарного случайного процесса.

Осуществимость предложенного способа при наличии современной элементной базы подтверждаются моделированием и полунатурными испытаниями, включающими вышеописанную обработку сигнала.

Источники информации

1. Радиолокационные устройства. / В.В.Васин, О.В.Власов, В.В.Григорин-Рябов и др. Под ред. В.В.Григорина-Рябова. - М.: Сов. радио, 1970, с.5-39.

2. Белоцерковский Г.Б. Основы радиолокации и радиолокационные устройства. - М.: Сов. радио, 1975, с.8-54,

3. Применение цифровой обработки сигналов. / Под ред. Э.Оппенгейма. Пер. с англ. М.: Мир, 1980, с.416-422 (прототип).

4. Измерения в электронике: Справ. / В.А. Кузнецов и др. Под ред. Кузнецова В.А. М.: Энергоатомиздат, 1987. С.449-450.

5. Атнашев А.Б., Атнашев Д.А., Филиппов Д.В. Мультипликативный метод в спектрометрии сигналов. - Петербургский журнал электроники, 2002, №2, с.40-43.

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ

1. Способ обнаружения сигнала по наличию превышения над пороговым значением максимума корреляционной функции принятого сигнала и опорного сигнала, который получают, используя копию излученного сигнала, отличающийся тем, что перед вычислением упомянутой корреляционной функции сигналов преобразуют их частоту, осуществляя компенсацию различия в частоте сигналов путем мультипликативного смещения частотного спектра сигналов.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что опорный сигнал формируют в виде последовательности сегментов, сравнимых по длине с излучаемым сигналом и различающихся смещением частоты.

3. Способ по п.2, отличающийся тем, что опорный сигнал формируют в виде последовательности примыкающих друг к другу сегментов.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что осуществляют преобразование частоты принятого и опорного сигналов путем гетеродинирования.

Эффективное воздействие организованных помех на СРС с ППРЧ (впрочем, как и на СРС с другими видами сигналов) может быть обеспечено при условии, что постановщик помех, используя станцию РТР, успешно осуществляет перехват сигналов с ППРЧ. Под перехватом сигналов в общем случае понимается обнаружение, измерение соответствующих параметров сигналов СРС, например, мощности сигнала, рабочей частоты, ширины спектра, длительности скачка частоты, а также пеленгование (или определение местоположения) СРС . Перечисленные этапы процесса перехвата в существующих станциях РТР, как правило, объединены. В дальнейшем рассматривается только этап обнаружения сигналов с ППРЧ, который иногда именуется перехватом.

При решении задачи обнаружения качестве модели используем сигнал с ППРЧ и двоичной ЧМ, представляющий собой последовательность радиоимпульсов со случайной начальной фазой, частоты которых перестраиваются в соответствии с заданным псевдослучайным кодом в диапазоне . Модель такого сигнала за время -гo скачка частоты длительностью может быть представлена в виде:

где - мощность сигнала; , - число рабочих частот (с учетом ЧМ); - частота модуляции; ; - начальная фаза скачка частоты, ; - единичная функция,

Основными характеристиками и параметрами СРС с ППРЧ являются: мощность передатчика ; время передачи сообщения ; число рабочих частот (число частотных каналов), которые равномерно распределены в диапазоне и выбираются генератором псевдослучайного кода, по крайней мере, один раз на протяжении времени ; - центральная частота передаваемого элемента сигнала; число интервалов (скачков частоты) длительностью за время передачи ; скорость передачи информации в битах ; скорость скачкообразного изменения частоты ; мгновенная полоса частот , определяемая в общем случае длительностью либо бита информации , либо скачка частоты .

При РТР обнаружение сигналов усложняется тем, что структура и ряд характеристик и параметров сигналов СРС, как правило, неизвестны постановщику помех. Это лишает возможности использования в станциях РТР согласованных способов приема сигналов. Поэтому в станциях РТР применяются такие алгоритмы приема и обработки сигналов, которые, с одной стороны, для своей реализации требуют минимальной априорной информации о сигналах СРС, с другой стороны, должны обеспечивать высокую вероятность обнаружения и низкую вероятность ложной тревоги, обусловленную собственными шумами обнаружителя. Шумы обнаружителя представим в виде АБГШ с односторонней спектральной плотностью , значение которой известно. Типовыми значениями вероятностей обнаружения и ложной тревоги при перехвате сигналов СРС являются: .

Проектируя СРС для работы в условиях РЭП, разработчик стремится обеспечить высокую энергетическую скрытность сигналов СРС, или малую вероятность их перехвата станцией РТР в течение заданного интервала времени.

Для эффективного решения поставленной задачи разработчик СРС должен располагать некоторой априорной информацией о возможностях обнаружителя станции РТР. Аналогично, при разработке обнаружителей для станций РТР требуется определенная априорная информация о характеристиках и параметрах сигналов разведываемых СРС. Однако в конфликтной ситуации двух противоборствующих сторон „система радиосвязи - система радиоэлектронного подавления" можно только предполагать о том или ином уровне осведомленности. В для анализа эффективности обнаружителей по перехвату сигналов СРС и, соответственно, для выбора возможных способов обработки сигналов в СРС, повышающих их энергетическую скрытность, достаточно условно рассматриваются пять уровней априорной осведомленности, представленных в табл.8.1. В таблице обозначает вероятность того, что РТР имеет соответствующие априорные сведения о характеристиках и параметрах СРС на -м уровне осведомленности.

Таблица 8.1. Уровни осведомленности о характеристиках и параметрах СРС

Уровни осведомленности РТР	Объем знаний о характеристиках и параметрах СРС радиотехнической разведкой
Наименьший объем данных о характеристиках и параметрах СРС.	РТР ничего не знает о сигналах СРС и лишь имеет предположение о центральной частоте , диапазоне частот , времени начала и конца передачи.
	РТР имеет сведения о центральной частоте , диапазоне частот , времени начала и конца передачи. Однако значения этих характеристик известны с ошибками.
	РТР имеет сведения о центральной частоте , диапазоне частот , времени начала и конца передачи. В станции РТР обеспечивается согласование с сигналом СРС по времени и частоте.
	РТР имеет сведения о центральной частоте , диапазоне частот , времени начала и конца передачи, мгновенной полосе частот передаваемого сигнала . В станции РТР обеспечивается согласование с сигналом СРС по времени и частоте.
Наибольший объем данных о характеристиках и параметрах СРС.	РТР имеет сведения практически о всех характеристиках и параметрах СРС. Однако РТР не известна частотно-временная матрица (ЧВМ) сигнала, т. е. нет сведений о том, какую позицию в ЧВМ будет занимать сигнал при последующем скачке частоты. В станции РТР обеспечивается оптимальное согласование с сигналом СРС по времени и частоте.

Предельным случаем априорной неопределенности относительно структуры перехватываемых сигналов СРС является задача обнаружения стохастических сигналов на фоне АБГШ , когда наблюдаемые реализации имеют вид:

Как следует из анализа схемы, оптимальный алгоритм обнаружения стохастических сигналов достаточно сложен при реализации. Более простым с точки зрения технической реализации является алгоритм энергетического обнаружителя Прайса-Урковица . Энергетические обнаружители получили широкое распространение на практике и эффективно используются в станциях РТР для обнаружения неизвестных сигналов, включая и детерминированные сигналы с ППРЧ.

Существующее структурное разнообразие энергетических обнаружителей можно разделить на два класса :

1. Одноканальные широкополосные обнаружители, параметры которых в той или иной степени согласованы с передаваемым сообщением по ширине полосы частот и по времени передачи сообщения.

2. Многоканальные обнаружители, в которых полоса пропускания и время интегрирования каждого узкополосного канала в той или иной степени согласованы с полосой частот и длительностью частотного элемента (скачка частоты) сигнала с ППРЧ.

Второй класс обнаружителей предполагает использование отдельных каналов для каждой из возможных частот сигнала с ППРЧ. С целью уменьшения числа каналов и простоты реализации применяются различные структурные схемы многоканальных обнаружителей. Основное различие между ними заключается в процедуре принятия решения, позволяющей преобразовать данные об обнаружении отдельных частотных элементов сигнала в решение о передаче сообщения.

Наличие априорной информации о значениях тех или иных параметров сигналов с ППРЧ позволяет обеспечить согласование энергетического обнаружителя с принимаемым сигналом по времени и частоте и получить хорошие рабочие характеристики. Энергетические обнаружители, согласованные с параметрами принимаемого сигнала на 5-м уровне осведомленности, дают наилучшие рабочие характеристики. Такие обнаружители далее называются квазиоптимальными.