Пороговая обработка сигналов

Для обнаружения сигнала, отраженного от подвижной цели, используется задача обнаружения полностью известного сигнала с неизвестной постоянной начальной фазой и

амплитудой. Для этого необходимо задаться F_лт=10⁻⁴ на один элемент разрешения радиолокационного объема и вероятностью правильного обнаружения D=0,5 . Тогда можно оценить порог для заданной системы по формуле:

E _пор=√ −2⋅ln(F _лт)⋅σ²_ш

где σ²_ш - дисперсия шума.

Данные прошедшие процедуру автокомпенсации, согласованной обработки и селекции движущейся цели сравниваются с рассчитанным порогом. Превышение его будет означать присутствие цели в текущем элементе разрешения.

Для реализации процедуры пороговой обработки применим ООП подход. Создадим класс Detector (файл Detector.m), описывающий блок вычисления порога и обнаружения целей. Данные на вход Detector будем подавать через скрипт (файл main.m).

Файл Detector.m

classdef Detector < handle

%Detector осуществляет обнаружение целей

properties

%определяем параметры детектора

thr %порог обнаружения

Fa %вероятность ложных тревог

detections

%выходной массив данных

end

methods

function obj = Detector(fa)

obj.Fa = fa;

end

function detect(obj,inData,r,a) %обнаружение целей

%вычисляем порог в заданной области свободной от целей r - a temp = abs(inData(r,a));

s2 = var(temp(:));

obj.thr = 2.5*sqrt(-2*log(obj.Fa)*s2);

obj.detections = inData > obj.thr;

end

function show(obj,hInData)

figure;

%сырые данные

subplot(1,2,1);

temp = abs(hInData(:));

q = quantile(temp,0.9);

imagesc(abs(hInData),[0 q]);

xlabel('Угол, отс');

ylabel('Дальность, отс');

if ~isempty(obj.detections)

subplot(1,2,2);

%данные после порога

imagesc(abs(obj.detections),[0 1]);

xlabel('Угол, отс');

ylabel('Дальность, отс');

end

end

end

end

Оглавление

А.Н. Семёнов

Методические указания к домашнему заданию по курсу

«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»

Файл main.m

fnames = dir('files');

%создаем объект класса RawData

rlsdata = RawData([fnames(21).folder '\'],fnames(21).name);

rlsdata.rafinate(20); %выполняем метод класса для рафинирования

akp = AKP; %создаем объект класса AKP

akp.compensate(rlsdata.raw,rlsdata.angles); %осуществляем компенсацию

convdata = ConvData(akp); %создаем объект класса ConvData

convdata.convole_time('ski'); %выполняем метод свертки во временной области

sdcdata = SDC(convdata); %создаем объект класса SDC

sdcdata.chpk1; %выполняем операцию СДЦ

detector = Detector(1e-4); %создаем объек класса Detector

detector.detect(sdcdata.sdc_data(2000:end,:),13000:14000,1:length(sdcdata.sdc_ang)); detector.show(sdcdata.sdc_data(2000:end,:))

%отображение в полярных координатах

figure;

a = double(rlsdata.angles(sdcdata.sdc_ang));

z = double(detector.detections(1:3000,:));

polarplot3d(z,...

'AngularRange',[min(a) max(a)]*pi/5000,'RadialRange',[2000 5000]*0.375); view(2);

axis off;

axis equal;

До порогового обнаружения		После порогового обнаружения

Рисунок 8 — Результаты обнаружения целей

Оглавление

А.Н. Семёнов

Методические указания к домашнему заданию по курсу

«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»

Рисунок 9 — Результаты обнаружения в полярной системе координат

Кластеризация отметок

Измерение параметров цели

Оглавление

А.Н. Семёнов

Методические указания к домашнему заданию по курсу

«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»

Требования к выполнению домашнего задания

Расчетно-пояснительная записка к домашнему заданию должна быть оформлена по ГОСТ 7.32-2001. В записке должны быть представлены результаты пунктов выполнения домашнего задания в виде рисунков, сечений матриц и др. способами, позволяющие оценить уровень самостоятельного выполнения ДЗ.

Исходные код программы должен быть представлен в приложении к пояснительной записке.

Домашнее задание считается выполненным, если представлены данные после порогового обнаружителя.

Записка сдается в архиве, содержащем: .odt и .pdf файл записки, исходные коды программы. Имя архива должно удовлетворять следующему шаблону «Фамилия_Вариант.zip».

Литература

1. Кузьмин С.З. Цифровая радиолокация. Введение в теорию. // Издательство «КВiЦ». Киев. 2000.

2. Ю.В. Гуляев, А.Ю. Зражевский, А.В. Кокошкин, В.А. Коротков, В.А. Черепенин Коррекция пространственного спектра, искаженного оптической системой, с помощью метода опорного изображения. Часть 1. Классический метод опорного изображения (МОИ). // Журнал радиоэлектроники, №12. 2013.

Оглавление

А.Н. Семёнов

Методические указания к домашнему заданию по курсу

«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»

Варианты заданий

№	Тип	Номер		Обработка радиолокационных данных
	сигнала	файла
			Согласо		Карта	Порогов	Кластер
				Автоком		местност
			Рафинир	ванная	СДЦ	ая	изация и
			ование	пенсаци	фильтра	и и	обработк	измерен
			я		классиф
					ция		икация	а	ия
1.	СКИ		да	да	По	ЧПК-1		да	нет
времени
2.	ЛЧМ		да	да	Быстрая	ЧПК-1		да	нет
3.	СКИ		да	нет	Быстрая	БПФ	нет	да	нет
4.	ЛЧМ		да	нет	по	БПФ	нет	да	нет
времени
5.	СКИ		да	нет	По	МО		да	нет
времени
6.	ЛЧМ		да	нет	Быстрая	МО		да	нет
7.	СКИ		да	да	Быстрая	ЧПК-1	нет	да	нет
8.	ЛЧМ		да	да	по	ЧПК-1	нет	да	нет
времени
9.	СКИ		да	нет	По	БПФ		да	нет
времени
10.	ЛЧМ		да	нет	Быстрая	БПФ		да	нет
11.	СКИ		да	да	Быстрая	МО	нет	да	нет
12.	ЛЧМ		да	да	по	МО	нет	да	нет
времени
13.	СКИ		да	нет	По	ЧПК-1		да	нет
времени
14.	ЛЧМ		да	нет	Быстрая	ЧПК-1		да	нет
15.	СКИ		да	да	Быстрая	БПФ	нет	да	нет
16.	ЛЧМ		да	да	по	БПФ	нет	да	нет
времени
17.	СКИ		да	да	Быстрая	МО		да	нет
18.	ЛЧМ		да	да	по	МО		да	нет
времени

Оглавление

А.Н. Семёнов

Методические указания к домашнему заданию по курсу

«РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ»