В настоящее время в большинстве радиолокационных систем функционируют автоматические обнаружители целей. В то же время, развитие радиолокации привело к появлению систем со сверхвысоким разрешением по дальности. Для них, помимо обнаружения, актуальной стала задача распознавания сигналов, то есть отнесения цели к какому-либо классу целей. В качестве совокупности признаков, по которым производится распознавание, могут выступать поляризационные, фазовые, амплитудные, спектральные характеристики отраженных сигналов. Для получения последних обычно используется преобразование Фурье принятого сигнала, которое уменьшает корреляцию его отсчетов и позволяет использовать спектральные составляющие как выборки независимых случайных процессов при построении решающего правила для распознавания сигналов по критерию отношения правдоподобия.
В реальных системах на параметры сигнала всегда влияет шум, источники которого принято подразделять на внутренние (шумы приемного тракта) и внешние (переотражения, индустриальные помехи, наведенные помехи и т.д.). Шум изменяет статистические характеристики (в частности, одномерные плотности вероятности) спектральных составляющих сигнала, уменьшая различие между сигналами от разных целей и увеличивая в итоге вероятность ошибочного распознавания. Одной из важных задач является задача получения помехоустойчивого преобразования.
В математике постоянно появляются новые методы обработки сигналов, могущие оказаться полезными для применения в рамках теории распознавания сигналов с точки зрения помехоустойчивости результата. Бурный рост возможностей вычислительной техники в последние 8-10 лет позволяет в настоящее время использовать вычислительно сложные методы цифровой обработки сигналов, что также увеличивает надежность распознавания.
Данная работа посвящена рассмотрению возможности использования вейвлет-преобразования для распознавания радиолокационных сигналов по критерию отношения правдоподобия, и сравнению возможностей вейвлет-преобразования с возможностями преобразования Фурье применительно к этой задаче. Недостатком классического преобразования Фурье является то, что при появлении в сигнале пика (выброса) его влияние распространяется на весь спектр, и локализация такого пика в спектральном виде невозможна. Для устранения этого недостатка было введено оконное преобразование Фурье, но у него есть свой недостаток — окно фиксировано и не может быть адаптировано к локальным свойствам сигнала. Вейвлет-преобразование решает эту проблему. Разработка теории вейвлет-преобразования была начата приблизительно 20 лет назад; к настоящему моменту она в целом завершена, что открывает широкие возможности для практического применения результатов, полученных в рамках этой теории.
Как уже сказано, в связи с развитием компьютеров многие операции стало возможным проводить в цифровом виде. Но для передачи сигнала в компьютер требуются специальные устройства, преобразующие его из аналогового вида в воспринимаемый вычислительной машиной цифровой, поскольку в большинстве случаев подобная аппаратура в стандартной поставке компьютеров отсутствует. Повсеместное внедрение компьютеров в жизнь и широкий диапазон применяемых моделей диктует необходимость исходить при разработке из возможности сопряжения разрабатываемого устройства с компьютерами разных семейств, как персональными, так и специализированными. Вариант решения этой проблемы также приведен в этом проекте.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.
