Method for selecting a classified training sample for radar’s elevation channels

Abstract

EN: Context. Under conditions of simultaneous exposure to active and passive interference, the passive component decorrelates the active component of the combined interference in the receiving channels of the surveillance radar, which significantly reduces the effectiveness of its suppression. Therefore, in order to adapt the weight coefficients of the spatial filter during spatio-temporal processing of radar signals, it is necessary, by one method or another, to form a classified training sample generated only by active noise interference. Objective. The goal is to optimize the choice of a method for generating a classified training sample for various elevation channels of the radar field of view, taking into account the predicted distribution of passive interference in range. Method. An analytical assessment of the distribution of the most powerful Cb type cumulonimbus cloud systems, followed by mathematical modeling of the effectiveness of the active noise suppression using various training samples generation methods. Results. Based on the performed analytical calculations, it was shown that in the upper part of the field of view of surveillance radar in the sector of elevation angles from 6º to 30º, the upper boundary of Cb type clouds does not exceed 75 km, which guarantees the absence of passive interference at the end of the radar range. This makes it possible to form a training sample at a time interval located before the radiation of the next probe pulse. In the lower part of the field of view in the sector of angles 0º to 6º, the upper boundary of the clouds is located at a distance of 75–270 km, which does not allow the formation of a training sample at the end of the radar range. It is proposed to use the correlation method, in which the time interval for the formation of the training sample is determined by the “on the fly” analysis of the magnitude of the inter-channel correlation coefficient. The choice of the interval with the highest value of inter-channel correlation during the repetition period allows us to form a training sample with the least influence of passive interference on the process of suppressing the active component of the combined interference. As a result of modeling, it was found that the use of a training sample significantly reduces the duration of the transient process when forming the weight coefficients of the spatial filter and, accordingly, improves the quality of the suppression of active interference. Conclusions. The scientific novelty of the work lies in the fact that for the first time the problem of individual selection of a classified training sample for the surveillance radar elevation channels has been solved. Practical significance consists in the development of a methodology for analyzing the location of the most powerful cloud systems in range in the radar field of view with varying degrees of influence of passive interference in elevation channels in a real signal-noise environment. To the practical novelty should also include the results of simulation modeling, which confirm the need to choose a method for generating a classified training sample in different elevation channels of the radar viewing area should also be attributed. UK: Актуальність. При одночасному впливі активної і пасивної завади остання декорелює активну складову комбінованої завади в прийомних каналах РЛС виявлення і супроводу, що істотно знижує ефективність її компенсації. Тому при просторово-часовій обробці радіолокаційних сигналів необхідно тим чи іншим методом сформувати класифіковану навчальну вибірку, породжену тільки активною шумовою завадою для адаптації вагових коефіцієнтів просторового фільтра. Метод. Аналітична оцінка розподілу найбільш потужних купчасто-дощових хмарних систем виду Cb з подальшим математичним моделюванням ефективності придушення активних завад з використанням різних методів формування навчальної вибірки. Результати. На підставі проведених аналітичних розрахунків показано, що у верхній частині зони огляду типової РЛС виявлення і супроводу в секторі кутів місця від 6º до 30º верхня межа хмар виду Cb не перевищує 75 км, що гарантує відсутність пасивних завад в кінці дальності дії РЛС. Це дозволяє сформувати навчальну вибірку на часовому інтервалі, розташованому перед випромінюванням чергового зондуючого імпульсу. У нижній частині зони огляду в секторі кутів 0º до 6º верхня межа хмар розташовується на дальності 75–270 км, що не дозволяє сформувати навчальну вибірку в кінці дальності дії РЛС. Запропоновано використовувати кореляційний метод, при якому часовий інтервал для формування навчальної вибірки визначається шляхом поточного аналізу величини модуля міжканального коефіцієнта кореляції. Вибір інтервалу з найбільшим значенням міжканальної кореляції протягом періоду повторення дозволяє сформувати навчальну вибірку з найменшим впливом пасивної завади на процес компенсації активної складової комбінованої завади. В результаті моделювання встановлено, що використання навчальної вибірки істотно зменшує тривалість перехідного процесу при формуванні вагових коефіцієнтів просторового фільтра і, відповідно, покращує якість придушення активної завади. Висновки. Наукова новизна роботи полягає в тому, що вперше вирішена задача індивідуального вибору класифікованої навчальної вибірки для кутомісцевих каналів РЛС виявлення і супроводу. Практичне значення полягає в розробці методики аналізу розташування найбільш потужних хмарних систем по дальності в зоні огляду РЛС з різним ступенем ураження кутомісцевих каналів пасивними завадами у реальній сигнально-завадовій обстановці. До практичної новизни також слід віднести результати імітаційного моделювання, які підтверджують необхідність вибору методу формування класифікованої навчальної вибірки в різних кутомісцевих каналах зони огляду РЛС.