Корреляционный метод формирования обучающей выборки для адаптации пространственного фильтра

Abstract

RU: Актуальность. Для обеспечения помехозащищенности современных радиолокационных станций используют двухэтапную пространственно-временную обработку сигналов. Однако, при одновременном воздействии активной шумовой и пас-сивной помехи последняя декоррелирует активную помеху. Это существенно ограничивает помехозащищенность когерентно-импульсных радиолокационных станций. Поэтому формирование классифицированной обучающей выборки, порожденной только активной шумовой помехой, является достаточно актуальной задачей. Целью работы является исследование корреляционного метода формирования классифицированной обучающей выборки в реальном масштабе времени путем текущего анализа модуля межканального коэффициента корреляции по дальности в каждом периоде повторения сигналов радиолокационной станции. Метод реализуется формированием интервальной синхронной оценки как модуля межканального коэффициента корреляции, так и весовых коэффициентов пространственного фильтра. При этом, интервал с максимальным значением модуля межканального коэффициента корреляции определяется как классифицированная обучающая выборка, а сформированный на этом интервале весовой коэффициент используется для адаптации весового коэффициента пространственного фильтра при компенсации активной шумовой помехи в следующем периоде повторения сигналов радиолокационной станции. Результаты. Рассмотрены теоретические и практические аспекты формирования классифицированной обучающей выборки. Разработана структурная схема пространственного фильтра с корреляционным анализом текущего распределения пассивной помехи по дальности посредствам оценки модуля межканального коэффициента корреляции сигналов, действующих в каналах пространственного фильтра. Разработана и протестирована математическая модель адаптивного пространственного фильтра. Подтверждена возможность работы пространственного фильтра с формированием классифицированной обучающей выборки в реальном масштабе времени. Выводы. Научная новизна проведенного исследования состоит в дальнейшей разработке нового метода формирования классифицированной обучающей выборки для адаптации пространственного фильтра. Показано, что текущий анализ модуля межканального коэффициента корреляции позволяет в реальном масштабе времени определить интервал, на котором отсутствует пассивная помеха, и сформировать обучающую выборку для адаптации весовых коэффициентов пространственного фильтра. Практическая значимость определяется разработкой структурной схемы пространственного адаптивного фильтра и полученными результатами моделирования, при этом адекватность модели подтверждена аналитическими расчетами. UK: Актуальність. Для забезпечення завадозахищеності сучасних радіолокаційних станцій використовують двоетапну просторово-часову обробку сигналів. Однак, при одночасному впливі активної шумової та пасивної завади остання декорелює активну заваду. Це істотно обмежує завадозахищеність когерентно-імпульсних радіолокаційних станцій. Тому формування класифікованої навчальної вибірки, породженої тільки активною шумовою завадою, є досить актуальним завданням. Метою роботи є дослідження кореляційного методу формування класифікованої навчальної вибірки в реальному масштабі часу шляхом поточного аналізу модуля міжканального коефіцієнта кореляції по дальності в кожному періоді повторення сигналів радіолокаційної станції. Метод реалізується формуванням інтервальної синхронної оцінки як модуля міжканального коефіцієнта кореляції, так і вагових коефіцієнтів просторового фільтра. При цьому, інтервал з максимальним значенням модуля міжканального коефіцієнта кореляції визначається як класифікована навчальна вибірка, а сформований на цьому інтервалі ваговий коефіцієнт використовується для адаптації вагового коефіцієнта просторового фільтра при компенсації активної шумової завади в наступному періоді повторення сигналів радіолокаційної станції. Результати. Розглянуто теоретичні та практичні аспекти формування класифікованої навчальної вибірки. Розроблено структурну схему просторового фільтра з кореляційним аналізом поточного розподілу пасивної завади по дальності за допомогою оцінки модуля міжканального коефіцієнта кореляції сигналів, що діють в каналах просторового фільтра. Розроблено і протестовано математичну модель адаптивного просторового фільтра. Підтверджено можливість роботи просторового фільтра з формуванням класифікованої навчальної вибірки в реальному масштабі часу. Висновки. Наукова новизна проведеного дослідження полягає в подальшій розробці нового методу формування класифікованої навчальної вибірки для адаптації просторового фільтра. Показано, що поточний аналіз модуля міжканального коефіцієнта кореляції дозволяє в реальному масштабі часу визначити інтервал, на якому відсутня пасивна завада, і сформувати навчальну вибірку для адаптації вагових коефіцієнтів просторового фільтра. Практична значимість визначається розробкою структурної схеми просторового адаптивного фільтра і отриманими результатами моделювання, при цьому адекватність моделі підтверджена аналітичними розрахунками. EN: Contex. To ensure noise immunity of modern radar stations, two-stage space-time signal processing is used. However, with simultaneous exposure to active and passive interference, the latter decorrelates the active interference. This significantly limits the noise immunity of coherent-impulse radar stations. Therefore, the formation of a classified training sample, generated only by active noise interference, is quite important task. Objective. The aim of the work is to investigate the correlation method for the formation of a classified learning sample in real time by the current analysis of the interchannel correlation coefficient module over distance in each period of repeating the radar signal. The method is realized by forming an interval synchronous evaluation of both the interchannel correlation coefficient modulus and the spatial filter weight coefficients. In this case, the interval with the maximum value of the interchannel correlation coefficient modulus is defined as the classified training sample, and the weight coefficient formed on this interval is used to adapt the spatial filter weight factor when the active noise interference is compensated in the next period of repeating the signals of the radar. Results. The theoretical and practical aspects of the formation of the classified training sample are considered. It was developed a block diagram of the spatial filter with a correlation analysis of the current passive interference distribution over distance by estimating the interchannel correlation coefficient modulus of the signals acting in the channels of the spatial filter. A mathematical model of the adaptive spatial filter was developed and tested. The possibility of working a spatial filter with the formation of a classified training sample in real time has been confirmed. Conclusions. The scientific novelty of the study is to further develop a new method for the formation of a classified training sample for the adaptation of a spatial filter. It is shown that the current analysis of the module of the interchannel correlation coefficient allows in real time to determine the interval on which there is no passive interference and to form a training sample for adaptation of the weight coefficients of the spatial filter. Practical significance is determined by the development of the structural scheme of the spatial adaptive filter and the obtained simulation results, while the adequacy of the model is confirmed by analytical calculations.