Хомяков Толкалин 12_end_3

Непрерывные гармонические сигналы в РЛС

Если РЛС предназначена для поиска и подсвета самолетов, то пассивные помехи могут быть поставлены самолетами прикрытия. Это известные специалистам дипольные помехи.

Вред от пассивных помех может быть немалый. Попадая на вход приемника вместе с полезными сигналами, они могут вызывать маскировать или подавлять полезные и блокировать выполнение задачи.

Сигналы, отраженные от растительных образований, тоже имеют доплеровские составляющие, которые могут лежать в диапазоне скоро-

стей медленно движущихся целей. Тогда что будет измерять измеритель скорости радара? Скорость авто, или скорость перемещения листьев и веток деревьев при ветре? Конечно, с пассивными помехами надо бороться и не пропускать их на обнаружитель или измеритель скор о- сти. Итак, основными вредными факторами пассивных помех могут быть:

1.Пассивные помехи вызывают ложные тревоги, снижают вероятности обнаружения и маскируют целевую обстановку в РЛС поиска целей.

2.Делают невозможным измерение скоростей автомобилей в поли-

цейских радарах.

Основными методом борьбы с пассивными помехами является фильтрация. Хотя деревья, листья, ветки, трава и перемещаются под действием ветра, но остаются на своем месте и не имеют частоты Доплера Fд в прямом понимании (рис. 4.7).

Для того, чтобы селекция по частоте работала, нужно сохранить доплеровскую информацию о цели. А она сохраняется не всегда, что по-

казано в правой части рисунка. Вектора сигналов от цели и пассив-

ной помехи образуют суммарные вектор .

121

Дополнительные возможности

Рис. 4.7. Принцип действия СДЦ

В позиции «а» изображена осциллограмма суммарного сигнала на выходе приемника. Здесь полезная информация о доплеровской частоте сохраняется. Но если в приемнике наступит амплитудное ограничение с пороговым уровнем Uогр, то эта информация будет полностью потеряна (позиция б). В приемниках с фазовым детектором на промежуточной частоте часть фазовой информации ∆φ ста етс . Останется и часть доплеровского сигнала, которая может быть выделена фазовым детектором, работающим на промежуточной частоте. Тогда на его выходе,

вместе с пассивными помехами, образуется низкочастотный сигнал доплеровской частоты от цели. При последующей фильтрации в системе селекции движущихся целей (СДЦ) пассивные помехи будут подавлены, сигнал от цели выделен [5].

В наибольшей степени пострадают приемники РЛС нулевой проме-

жуточной частоты, где фазовый детектор располагается на СВЧ в области малых сигналов. Но его выходные сигналы сразу становятся низкочастотными. При последующем усилении в низкочастотном усилителе где-то может возникнуть ограничение с полной потерей информации (рис.4.7.б). Тогда в системе СДЦ произойдет только подавление пас-

сивной помехи, без селекции сигналов от движущихся целей. Для того, чтобы таких явлений было меньше, необходимо повышать порог огра-

122

Непрерывные гармонические сигналы в РЛС

ничения Uогр относительно эффективного напряжения шумов σuш. Это отношение называется динамическим диапазоном приемника D (см. рис. 4.7). Но отраженные сигналы имеют большой динамический диапазон. Поэтому при прохождении усилительных каскадов приемника рано или поздно все равно наступает ограничение. Поэтому в приемни-

ках – усилителях низкой частоты желательно фильтры СДЦ размещать до наступления ограничения.

На спектральной картинке рисунка слева изображены спектры помех от растительных образований и цели с эффективными ширинами спектров σfм и σf . Цель движется с минимальной и максимальной ско-

ростями. Для исключения ложных тревог от пассивных помех применен фильтр верхних частот (ФВЧ). Он и выполняет функцию СДЦ.

Ложные тревоги могут дать и шумы, поэтому для снижения их уровня в фильтра применен еще и фильтр нижних частот (ФНЧ). Конечно, он прямого отношения к СДЦ не имеет.

Выводы:

Для снижения возможных потерь сигнала от цели:

–следует повышать динамический диапазон приемника Dпр;

–размещать фильтры СДЦ там, где ограничение маловероятно.

4.2.2. Формирование требований к системе СДЦ

При проектировании фильтров систем СДЦ приходится решать противоречивые задачи. По рис. 4.7 с одной стороны низкочастотный фронт фильтра Fфн надо отодвигать в сторону более высоких частот,

чтобы обеспечить большое подавление пассивных помех. Но при этом можно потерять спектр сигнала от медленно движущейся цели. Обратное действие может привести к появлению неподавленных остатков помехи на выходе фильтра. Как тут быть. Есть два подхода [5]: первый

– выполнить такое подавление, чтобы помеха на выходе фильтра была

123

Дополнительные возможности

равна сигналу от цели. Второй – подавить помеху так, чтобы она не была заметна на фоне шумов (рис.4.8).

На рис. 4.8 в позиции 1 дан принцип подавления помехи до уровня сигнала от цели. Геометрия сигналов, помех и шумов зарисована условно для облегчения понимания. Должно быть понятно, что реально в линейном приемнике все они флюктуируют как стохастические независимые процессы со своими эффективными значениями напряжений σu и составляют единую аддитивную смесь.

Рис. 4.8. Два подхода к подавлению помехи

В позиции 2 на выходе фильтра помеха «тонет» в шумах. Это и есть подавление до уровня шума.

Для обеспечения работы по первому или второму вариантам необходимы разные АЧХ фильтров и степени подавления.

4.2.3. Расчет требований

Во сколько раз необходимо подавить пассивную помеху по первому требованию? Ответ прост: во столько раз, во сколько помеха превышает сигнал по мощности или напряжению. Этот параметр называется коэффициентом подавления Пм по напряжению и Пм2 – по мощности со-

ответственно. Подстрочный индекс «м» означает, что подавляется помеха от местности или «д», если от диполей. Будем обозначать мощ-

124

Непрерывные гармонические сигналы в РЛС

ность пассивно помехи рм = σuм2, цели рц = σuц2 и шума рш = σuш2. Тогда коэффициенты подавления будут описаны так.

В соответствии с уравнением радиолокации вида (2.36) мощности отраженных сигналов пропорциональны ЭПР объектов: цели sц и помехи sм. Поэтому в (4.10) отношения мощностей можно заменить отношением ЭПР.

ЭПР целей и местных предметов можно найти в литературе [4]. А ЭПР местности требует расчета. Для этого для РЛС непрерывного гармонического сигнала надо определить геометрическую площадь пятна земной поверхности, освещаемой лучом антенны Sм (рис.4.9).

Рис. 4.9. К расчету ЭПР распределенных помех

Далее найти из таб. 4.1 ЭПР одного квадратного метра этой повер х-

ности, называемого удельной ЭПР sуд и умножить на площадь Sм.

м м (4.12)

Для РЛС на земной поверхности при поиске наземных целей луч антенны лежит на поверхности. Отсюда ЭПР может быть подсчитана так:

На реальных РЛС рассматриваемого типа практическое подавление порядка 27-30 дб. Требования к РЛС, работающих по самолетам дости-

125

Дополнительные возможности

гают 40 дб, а по малозаметным самолетам – значительно выше: 40–50 дб. Достичь такого подавления непросто. Здесь большую роль играет когерентность СВЧ генераторов приемопередатчика станции. О том,

как она влияет на качество подавления и как обеспечивается описано в специальной литературе [6].

Таб. 4.1. ЭПР

Выводы к разделу 4.2:

1.Пассивные помехи могут маскировать или подавлять полезные сигналы, поэтому устройство или система СДЦ является необходимым элементом РЛС.

2.Существует два подхода к выставке требований к степени подавления помех.

126

Непрерывные гармонические сигналы в РЛС

3.Коэффициент подавления пассивных помех должен быть, как минимум, выше, чем отношение помеха/сигнал.

4.Для расчета минимальных требований необходим расчет ЭПР пассивных помех.

Контрольные вопросы по разделу 4.2:

1.Каков принцип действия систем СДЦ?

2.Каким фильтром выполняется подавление пассивных помех?

3.Как рассчитать минимальные требования к подавлению?

4.3.Расчет фильтров СДЦ

4.3.1. Модели спектров обобщенных объектов

Точное и корректное представление характеристик затрудняет инженерные расчеты. Инженер не разрабатывает систему для какой-то конкретной цели. В этой связи могут представить интерес понятия

«обобщенной цели» и «обобщенной местности», отражающие основ-

ные физические явления и учитывающие среднестатистические харак-

теристики. Для этого, делается статистическое обобщение по различным целям одного класса, например, всем возможным типам автомобилей или бронированной технике и растительным образованиям. Обработка большого массива статистических данных может привести к нормализации результата. Тогда возможно представление сигналов

«обобщенной цели» и «обобщенной местности» в виде нормального стационарного процесса. А отдельные специфичные особенности, например, в спектральной области или в области распределений амплитуд будут скорректированы соответствующим аналитическим представлением.

Низкочастотная часть доплеровского спектра отраженного стохастического сигнала сплошная и располагается вокруг несущей частоты f0. При моделировании возможно представление спектров в виде плот-

127

Дополнительные возможности

ности вероятностей мощностей на частотной оси. Или то же – в виде спектральной плотности мощности в Вт/Гц.

После фазового детектирования на СВЧ или промежуточной часто-

те fпч один и тот же спектр с f0 переносится на нулевую частоту. Но при необходимости, можно рассматривать левую ветвь спектра относительно нуля в области отрицательных частот. С математической точки зрения это будет корректно, хотя физически отрицательных частот не с у- ществует.

Точно аппроксимировать спектр конкретной цели не имеет смысла: Разные объекты имеют различную конструкцию, вращающиеся колеса, движущиеся гусеницы, вибрирующие элементы конструкций. Поэтому и используются положительно показавшие себя на практике модели. Первая из них – кривая Гаусса, вторая – дробно – рациональная. Эти модели могут выглядеть, как показано на рис. 4.10.

Заметим, что спектр стохастического сигнала может быть представленный в виде спектра G(f) полной мощности. В зависимости от мощности сигнала, масштаб такого спектра изменяются. Но форма остается. Поэтому, если необходимы операции только с формой, спектр полной мощности можно нормировать по мощности сигнала р и подучить g(f) –

спектральную плотность мощности вида плотности вероятностей

(распределения). Тогда показатель мощности р можно вынести за пре-

делы g(f) [5].

Модель спектральной плотности в виде кривой Гаусса

Модель в виде дробно-рациональной функции

128

Непрерывные гармонические сигналы в РЛС

Такие модели спектров могут значительно упростить вычисления. Как видно из рис. 4.10 модель дробно-рациональной функции имеет более длинные спектральные «хвосты» при n = 1. Обе модели используются инженерами для расчета коэффициентов передачи сигналов фильтрами.

Рис. 4.10. Модели спектров сигнала от целей 1– Гауссова, 2 – дробно-рациональная (n=1)

Для оценочных расчетов эффективной ширины спектров можно воспользоваться эмпирическими формами (4.16, 4.17), для чего подста-

вить значение частоты зондирующего сигнала в ГГц, коэффициент со-

стояния цели а = 0.1÷10 и получить σfц в Герцах. Значение а для назем-

ных целей варьируется в пределах 1÷3. Все зависит от типа объекта, характера неровностей местности и скорости его движения по повер х-

ности: чем выше скорость, неровней рельеф, тем быстрее перемещают-

129

Дополнительные возможности

ся лепестки ЭПР и спектр становится шире. Но со скоростей примерно в 3540 км час дальнейшее увеличение скорости влияет меньше, так как колебания корпуса завися в большей степени уже от подрессорен-

ной массы и конструкции. Для аэродинамических целей значения а лежат в тех же пределах. Существенно отличается спектр вертолета. Спектр от корпуса можно рассчитывать по тем же формам. Но вращение винта создает свой спектр, лежащий под спектром сигнала от корпуса с шириной, соответствующей скорости сближения вертолетной лопасти с радаром.

Спектры сигналов пассивных помех, отраженных от больших массивов растительных образований, ближе к Гауссовым. Это объясняется Центральной предельной теоремой. Когда число излучающих блестящих точек достигает большого количества, случайный процесс норма-

лизуется. Но на местности бывают исключения, когда огибающая спектра становится дробно-рациональной. Такие пассивные помехи плохо подавляются фильтрами.

Спектры пассивных помех от диполей шире, чем от местности. Модель спектра ближе к гауссовой. Но ширина спектра велика. Коэффи-

циент а зависит от скоростей ветра на разных высотах и может лежать в пределах 5-10.

Для эргодических процессов, к которым можно условно отнести и отраженные сигналы, спектр обычно получают по прошлым записям на электронном носителе – реализациям сигналов. Длительность сигнала в

1-2 секунды – считается короткой выборкой из реализации, в 1 минуту длинной. Соответственно спектры от таких сигналов будут текущими или статистическими. Вид текущего спектра можно снимать временным окном длительностью 1-2 с, перемещая его по всей реализации. При этом вид спектра будет все время быстро изменять свою форму. На рис. 1.4 ранее был дан как раз текущий спектр. Протяженность окна

130