+7 (812) 494-9090
Обратная связьEnglish
Главная → Статьи → Радиолокация → Программно-алгоритмическое обеспечение обзорного радиолокационного комплекса
Версия для печати

Программно-алгоритмическое обеспечение обзорного радиолокационного комплекса

22 мая 2017

Алексей Градовцев, кандидат технических наук, руководитель проектов в АстроСофт, выступил на конференции «Радиолокация, навигация, связь», которая прошла 18-19 апреля в Воронеже. Алексей рассказал про программно-алгоритмическое обеспечение (ПАО) обзорного радиолокационного комплекса.

АстроСофт разрабатывает ПАО обработки радиолокационной информации для обзора надводной обстановки. С целью отладки программно-алгоритмического обеспечения используются записи реальных радиолокационных сигналов, а также разработанные компьютерные модели фоноцелевой обстановки (морской поверхности). Наши специалисты разработали ряд решений, которые повышают устойчивость траекторного сопровождения и способствуют оптимизации с целью снижения требований к вычислительным ресурсам. Подробный материал представлен в статье ниже.




Авторы: Г. В. Бабин, А. А. Градовцев, П. А. Новиков.

Введение

АстроСофт проводит работы по созданию программно-алгоритмического обеспечения (ПАО) обзора надводной обстановки, функционирующего в составе программного обеспечения (ПО) обзорного радиолокационного комплекса (РЛК). Назначение ПАО — автоматическое обнаружение и трассовое сопровождение объектов.


Особенности решаемой задачи:
  • необходимость работы в реальной фоноцелевой обстановке с учетом возникающих радиолокационных эффектов (отражения от подстилающей поверхности и метеообразований, сверхрефракция);
  • необходимость обнаружения и сопровождения объектов с относительно малыми скоростями движения на фоне естественных помех;
  • возможность размещения РЛК на движущемся носителе;
  • ограниченные доступные вычислительные ресурсы.

Алгоритмическое обеспечение

Ранее нашими специалистами был создан экспериментальный прототип ПАО, который отлаживался путем имитационного моделирования с использованием модели морской поверхности (описана далее), а также в ходе проверки на реальных записях радиолокационных сигналов [1]. По результатам отработки было принято решение об оптимизации ПАО путем разработки ряда алгоритмов, специфичных для задачи обзора надводной обстановки:

  • алгоритм «KL» на основе применения информационной меры Кульбака–Лейблера для борьбы с пассивными пространственно-распределенными помехами;
  • алгоритм определения пространственного строба возможного расположения объектов с учетом доплеровского смещения сигнала;
  • алгоритм интерполяции радиолокационной картины по азимуту;
  • алгоритм учёта влияния движения носителя на доплеровское смещение сигнала;
  • алгоритм «сопровождения» точек береговой линии на морской поверхности, выполняющий отделение отражений от береговой линии от подвижных объектов.


Алгоритм «KL» для борьбы с пассивными пространственно-распределенными помехами
Условия функционирования ПАО определяют необходимость борьбы с естественными помехами: отражениями от подстилающей поверхности, метеообразований и атмосферных неоднородностей. Задача дополнительно усложняется тем, что интенсивность сигнала, отраженного от источников естественных помех, может быть сравнима или превышать соответствующую характеристику отражения от обнаруживаемых объектов. Характер помех от морской поверхности, зависящих от множества факторов (направление и скорость ветра, близость береговой линии, время суток, наличие течений, химический состав воды и др.) и определяющих нестационарность их амплитудно-частотных характеристик, потребовал разработки специального алгоритма фильтрации помех.

В источнике [2] описан адаптивный алгоритм «KL», основанный на сравнении истинного и предполагаемого распределений измеряемых амплитуд сигналов с использованием информационного расстояния Кульбака-Лейблера. Проверка алгоритма «KL» с подтверждением эффективности его функционирования проводилась на моделях морской поверхности, а также на записях радиолокационных сигналов. На рисунке 1 показан результат работы алгоритма, демонстрирующий способность алгоритма выделять амплитуды, относящиеся к обнаруживаемым объектам, и эффективно отфильтровывать пассивные помехи от морской поверхности.


Реальные записи радиолокационных сигналов: до обработки (вверху) и после обработки (внизу)
Рисунок 1. Реальные записи радиолокационных сигналов: до обработки (вверху) и после обработки (внизу)


Определение пространственного строба с учетом доплеровского смещения сигнала 

Следует отметить, что даже при качественной фильтрации естественных помех, высокий их уровень значительно повышает вычислительную нагрузку на блок вторичной обработки РЛК, а также приводит к увеличению количества ложных траекторий. В разработанном алгоритме траекторного сопровождения используется критерий завязки траекторий, заключающийся в условии «не менее M отметок на N обзорах» (параметры M, N — варьируемые). Как показал эксперимент, такой критерий либо приводит к чрезмерному увеличению количества обзоров (т.е. времени завязки траекторий), либо не обеспечивает приемлемого количества завязываемых ложных траекторий. Поэтому было принято решение при построении пространственного строба возможного расположения отражений объекта использовать данные о доплеровском смещении сигналов объектов. При таком подходе критерием завязки траектории дополнительно будет соответствие измеренной доплеровской скорости отражений и расчетной радиальной скорости перемещения отметки. Это позволит уменьшить количество отметок, которые могут быть ошибочно приняты за сигнал от объекта, что приведет и к уменьшению количества ложных траекторий.


Интерполяция радиолокационной картины по азимуту
Интерполяция сигнала по азимуту осуществляется с целью увеличения разрешения изображения на экране оператора при имеющейся широкой диаграмме направленности антенны, без уменьшения шага сканирования, которое привело бы к увеличению периода обзора. Интерполяция выполняется с использованием классических методов кубической сплайн-интерполяции с обеспечением непрерывности интерполированной функции и ее первой производной во всем интервале интерполяции.

На рисунке 2 показан пример интерполяции функции A(i) функцией f(x), имеющей число точек дискретизации x в 4 раза больше, чем i. При этом обеспечивается непрерывность функции f(x) и ее первой производной.


Пример интерполяции функции
Рисунок 2. Пример интерполяции функции



Выделение отражений от береговой линии

Основная идея, используемая при выделении берега (береговой черты) на морской поверхности — обнаружение и сопровождение элементов карты помех (берега) в абсолютных координатах. Для этого каждая вновь обнаруженная отметка (в предположении гипотезы о нулевом векторе скорости) берется на сопровождение. Если отметка при фиксированной нулевой скорости срывается с сопровождения, то делается вывод о том, что это не берег, а отражение от морской поверхности или подвижный объект.

При реализации алгоритма выделения берега основным признаком принадлежности отраженного сигнала к отражениям от берега является малая доплеровская скорость, большая интенсивность отражений и малая флуктуация сигнала. Следовательно, каждый элемент разрешения характеризуется средней эффективной площадью рассеяния (ЭПР) и флуктуацией во время наблюдения.

Время наблюдения — временной интервал от первой амплитуды, не равной нулю (превысившей порог) до последней измеренной амплитуды, не равной нулю. Последняя амплитуда, не равная нулю, определяется по серии пропусков (не превышений порога) длиной Noff. Во время нахождения объекта за краями временного интервала наблюдения его статистические характеристики не меняются. Поэтому окончательное решение по элементу разрешения можно принять только спустя Noff обзоров, когда стало понятно, что время наблюдений закончилась.

До момента принятия окончательного решения, при пропадании отметок существует две гипотезы: наблюдение не закончилось и параметры корректируется, или наблюдение закончилось и параметры сохраняются. Получается, что требуется хранить почти всегда два набора параметров, а также значение текущих пропусков и длину наблюдения для корректного вычисления статистик.

Отметки, которые по измеренной скорости и характеру флуктуации признаны берегом, не стираются с экрана, даже если их обнаружение прекратилось.

Описанный алгоритм формирует текущее положение берега. Одновременно он используется для сокращения объема данных, поступающих на вход вторичной обработки, для снижения вычислительной нагрузки. Это достигается за счет того, что входной поток первичных отметок, отождествленных с берегом, исключается из дальнейшего рассмотрения при построении траекторий объектов.


Учет эффекта сверхрефракции

При возникновении сверхрефракции (эффект сверхдальнего распространения волн в волноводе, образованном стенками атмосферы и морской подстилающей поверхности) отраженный импульс, излученный на предыдущем периоде, принимается на текущем периоде сигнала. Поскольку импульсы ничем не отличаются друг от друга, это приводит к возникновению ложных отметок объектов.

Для устранения неоднозначности по дистанции из-за эффекта сверхрефракции выбран метод использования сигналов с изменением закона формирования (модуляции) импульсов. При этом зондирующие импульсы с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ) имеют межимпульсную модуляцию фаз внутри пачки по случайному закону с равномерным распределением в пределах от 0 до 360°.

Модуляция фазы не повторяется в разных пачках импульсов. В течение каждого импульса изменение фазы φj постоянно вводится в каждый i-ый отсчёт зондирующего импульса, поступающего из синхронизатора на цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП), и j-тый отсчёт эталонного импульса, поступающего на цифровой гетеродин.



Проверка работоспособности ПАО

Разработка моделей морской поверхности

С целью проверки работоспособности алгоритмов специалистами АстроСофт разрабатываются компьютерные модели фоноцелевой обстановки (морской поверхности), обеспечивающие следующие возможности:

  • произвольные размеры морской поверхности;
  • произвольные уровни волнения моря;
  • различная гидрометеорологическая обстановка (метеообразования с заданной интенсивностью);
  • береговая линия произвольной формы с заданными ЭПР точек радиолокационного изображения;
  • учёт доплеровского сдвига частоты отраженного сигнала РЛК, возникающего при движении волн;
  • учет движения носителя за счет соответствующего «движения» сцены;
  • синтезированные объекты, движущиеся по заданному закону.

При моделировании используется частотный спектр Пирсона-Московитца для полностью развитого волнения (один из наиболее известных). Взволнованная поверхность представляется в виде суммы большого числа простых волн. При этом каждая простая волна описывается как плоская синусоидальная волна, характеризующаяся собственными параметрами (направлением, длиной, высотой, периодом).

На рисунке 3 показана трехмерная компьютерная модель, построенная на основе полученной математической модели взволнованной морской поверхности, соответствующей разным уровням волнения.



Трехмерная модель взволнованной морской поверхности
Рисунок 3. Трехмерная модель взволнованной морской поверхности



Испытания ПАО

Проверка работоспособности алгоритмов в составе ПАО осуществлялась на записях реальных радиолокационных сигналов, а также на описанных выше моделях фоноцелевой обстановки с использованием разработанного в АстроСофт имитатора пультового ПО (индикатора кругового обзора). На рисунке 4 проиллюстрирован фрагмент траекторного сопровождения объекта с одновременным выделением береговой линии по записанной радиолокационной информации, полученной с РЛК, находившегося в таллинском порту. Отображаются исходная радиолокационная информация (в виде «яркостной картинки»), точки, полученные после экстрактора — «засечки», которые анализируются с целью принятия решения об отнесении их к объектам. Стрелками показаны траектории, построенные для движущихся объектов. Точки, соответствующие береговой линии, выделены светло-серым цветом.

Фрагмент отработки ПАО на модели морской поверхности показан на рисунке 5. На изображении видны элементы яркостной картинки, соответствующие волнам, стрелка, показывающая траекторию движения синтезированного объекта, а также таблицу в правой части имитатора пультового ПО, содержащую рассчитанные параметры объекта.



Заключение

В статье проиллюстрирован процесс ПАО обработки радиолокационной информации для обзора надводной обстановки, разработанной в АстроСофт. В ходе разработки ПАО предложен ряд технических решений, позволяющих повысить надежность выделения отметок от объектов на фоне естественных помех и устойчивость траекторного сопровождения объектов. Проводится оптимизация скорости работы ПАО с учетом имеющихся вычислительных ресурсов. Проведенные проверки и испытания ПАО на записях реальных радиолокационных сигналов, а также на разработанных компанией компьютерных моделях фоноцелевой обстановки показали работоспособность ПАО.


Испытания ПАО (таллинский порт)
Рисунок 4. Испытания ПАО (таллинский порт)


Испытания ПАО (модель морской поверхности)
Рисунок 5. Испытания ПАО (модель морской поверхности)



Список литературы
  1. Бабин Г. В., Градовцев А. А., Сидоров И. С., Безуглов А. В., Коновалов А. А. Программно-алгоритмическое обеспечение обработки и имитации радиолокационной информации для отечественных радиолокационных комплексов // Успехи современной радиоэлектроники. М.: Изд-во «Радиотехника», 2016. № 11. С. 184-188. ISSN: 2070-0784.
  2. Бабин Г. В., Сидоров И. С., Шабаев И. В. Использование дивергенции Кульбака-Лейблера в обработке импульсных сигналов от РЛС морского базирования // Сборник трудов Х всероссийской научно-технической конференция «Радиолокация и радиосвязь». Москва, 21-23 ноября 2016 г. С. 322-327.

Теги: ПАО, программно-алгоритмическое обеспечение, радиолокация, рлс
Показать меню© АстроСофт
Мы в Facebook Мы в Linkedin Мы Вконтакте Мы в YouTube Наш RSS