Особенности построения устройств СДЦ. Виды пассивных помех и средства их подавления. Принципы построения адаптивных устройств СДЦ

Страницы работы

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.

Содержание работы

1  ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ УСТРОЙСТВ СДЦ

1.1  Виды пассивных помех и средства их подавления

При работе современных радиолокационных станций управления воздушным движением различного назначения полезный радиолокационный сигнал, несущий информацию об объекте наблюдения, принимается РЛС вместе с различными помехами. Наиболее распространенным видом помех для РЛС УВД  являются пассивные помехи, к которым можно отнести:

- отражения от земной поверхности и наземных местных предметов;

- отражения от гидрометеоров (облаков, дождя, снега, тумана);

- помехи, создаваемые дипольными отражателями;                                  

- спорадические отражения, так называемые "ангелы", к которым относятся отражения от птичьих стай и неоднородностей воздушных масс.

В большинстве случаев мощность пассивных помех превышает мощность полезных сигналов. Например, помехи от дождя интенсивностью 15 мм/ч примерно на  13 дБ превышают интенсивность отражений от цели с эффективной поверхностью рассеяния 1 м2, находящейся на расстоянии 48 км от РЛС. Уровень помех от земной поверхности и местных предметов на 30-80 дБ может превышать уровень собственных шумов приемного устройства РЛС, что значительно превышает уровень полезного сигнала и приводит к его потере. Таким образом, наличие пассивных помех ухудшает, а в ряде случаев делает невозможным, наблюдение за воздушными объектами.

Известные в настоящее время методы подавления пассивных помех используют определенные отличия сигналов от целей и помех, к числу которых можно отнести:

- распределенный характер пассивных помех и точечный характер цели;

- поляризационные характеристики;

- скорость перемещения.

Улучшение качества радиолокационного наблюдения на фоне пассивных помех достигается, главным образом, за счет применения устройств селекции движущихся целей, которые используют различия скоростей перемещения целей и помех, что приводит соответственно к различным доплеровским сдвигам частоты сигнала цели и помехи, определяемым известным соотношением

fD = 2fоV/c = 2V/l,                                                (1.1)

где       V - радиальная составляющая скорости цели (помехи);

с  - скорость света;

fо - частота несущих колебаний, излучаемых передатчиком РЛС;

l - длина волны РЛС.

Этот сдвиг частоты весьма незначителен по сравнению c несущей частотой fo сигнала, что можно продемонстрировать на числовом примере: при частоте передатчика  РЛС  3 ГГц и радиальной скорости цели 250 м/с (крейсерская скорость современного самолета) fD = 5 кГц, а относительное изменение частоты составляет всего ~ 1,7х10-6. Из-за наличия такого незначительного изменения несущей частоты оказывается невозможным осуществить разделение спектров сигнала цели и помехи в исходной частотной области с помощью фильтров, известных к настоящему времени.

Выходом из этого положения является когерентное преобразование несущих колебаний отраженных сигналов в более низкий частотный диапазон. При этом абсолютная величина доплеровского сдвига частоты остается неизменной и в низкочастотном диапазоне. На практике наибольшее распространение получило когерентное преобразование радиолокационных сигналов в диапазон видеочастот. С этой целью может использоваться устройство (рисунок 1.1), состоящее из двух фазовых детекторов (ФД) с общим когерентным гетеродином (КГ), частота которого fг совпадает с промежуточной частотой приёмного устройства РЛС. Отметим, что преобразование сигналов по схеме, приведенной на рисунке 1.1, применяется при оптимальной обработке видеочастотного сигнала с неизвестной фазой на фоне небелого шума, что соответствует оптимальной фильтрации сигнала от цели на фоне пассивных помех в устройстве СДЦ.

Рисунок  1.1  -  Выделение квадратурных составляющих комплексного сигнала
 


0  fDц          F                  F+ fDц       2F                2F+ fDц      f 01S(f), H(f)S(f), H(f)Sц(f)Sп1(f)Рисунок 1.1 -  Выделение квадратурных составляющих комплексного сигнала

H1(f)
 1
H2(f),    Sп1(f)
Sц(f)
   0, 0         fDп       fDц                    F+ fDп  F+ fDц               2F+ fDп 2F+ fDц       f

 


Рисунок  1.2  -  Спектры сигнала цели Sц(f), неподвижных Sп1(f)  и перемещающихся Sп2(f) пассивных                                                                      помех и  АЧХ  H1(f)  и  H2(f)  устройств  СДЦ


Сигнал, поступающий с приемника РЛС на входы ФД, в общем виде можно представить выражением

a(t) = A(t) cos [2p (fгfD) t + q0], где       А(t) - огибающая, содержащая информацию об изменении амплитуд отраженных сигналов;

q0    -  начальная фаза.

Знак "плюс" в выражении для a(t) перед fD соответствует приближению объекта к  РЛС, а знак "минус"  -  удалению.

Избирательная цепь на выходе каждого из ФД представляет собой фильтр нижних частот, полоса пропускания которого предполагается достаточной для воспроизведения спектра огибающей A(t). В ФД осуществляется линейное преобразование частоты, в результате которого колебание на выходе ФД1 принимает вид

AI(t)  =  k0A(t) cos (2pfDt + q0), а на выходе ФД2                                                                                               

AQ(t)  =  k0A(t) sin (2pfDt + q0), где       k0  -  коэффициент преобразования.

Совокупность колебаний AI(t) и AQ(t), записанная в виде суммы , позволяет трактовать  как комплексную огибающую сигнала a(t). Найдем спектральную плотность  комплексной огибающей . Используя преобразование Фурье и его свойства,  можно записать через выражение

Похожие материалы

Информация о работе

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.