Реалізація методу мінімізації рівня бічних пелюсток автокореляційних функцій сигналів з нелінійною частотною модуляцією
Ключові слова:
нелінійна частотна модуляція, автокореляційна функція, мінімізація рівня бічних пелюстокАнотація
Важливою проблемою, яка вирішується під час створення нової та модернізації існуючої радіолокаційної техніки, є забезпечення максимальної дальності виявлення повітряних цілей, для чого необхідно збільшувати випромінювану потужність зі збереженням потрібної розрізнювальної здатності з дальності. Оскільки генераторні прилади, у якості яких зараз широко застосовуються напівпровідникові елементи, мають обмежену пікову потужність, випромінювання необхідної енергії здійснюється за рахунок збільшення тривалості зондувального радіоімпульсу, а вимоги з розрізнювальної здатності виконуються за рахунок використання так званих складних сигналів, добуток ширини спектру яких на їхню тривалість (база сигналу) більше одиниці.
Одним з різновидів складних сигналів є багатофрагментні сигнали з нелінійною частотною модуляцією, які на відміну від широко відомих лінійно-частотно модульованих сигналів мають суттєво нижчий максимальний рівень бічних пелюсток автокореляційних функцій, однак значення цього рівня суттєво залежить від заданих частотно-часових параметрів сигналу. Знаходження параметрів, які забезпечують мінімізацію рівня бічних пелюсток автокореляційних функції нелінійно-частотно модульованих сигналів, до складу яких входять фрагменти з лінійною модуляцією частоти, є важливою науково-технічною задачею, вирішенню якої присвячено дану статтю. Особливість розгляду зазначеного питання полягає у тому, що на відміну від раніше запропонованої реалізації методу мінімізації рівня бічних пелюсток для математичних моделей з поточною зміною часу у даній статті розробляються моделі зсунутого часу, тобто коли відлік часу кожного наступного фрагменту сигналу зсувається на нульову відмітку. У першому розділі статті проведено аналіз відомих публікацій, який показує, що для математичних моделей зсунутого часу спосіб мінімізації рівня бічних пелюсток функцій кореляції раніше не розглядався. З огляду на дану обставину у другому розділі роботи сформульовано завдання дослідження. Теоретичне обґрунтування нового варіанту реалізації запропонованого методу шляхом розробки математичних моделей зсунутого часу для дво- та трифрагментних нелінійно-частотно модульованих сигналів, а також результати моделювання наведено у третьому розділі роботи. У подальших дослідженнях планується розробити алгоритм оптимізації частотно-часових параметрів сигналів з нелінійною частотною модуляцією на основі математичних моделей поточного та зсунутого часу.
Посилання
References
Skolnik M. I. (1981). Introduction to Radar Systems. Second Edition. Singapore: McGraw-Hill Book Co., 581 p.
Richards M. A., Scheer J. A., Holm W. A. (2010). Principles of modern radar, Vol. I: Basic Principles, Chelsea: Sheridan Books, Inc., 962 p.
Meikle H. (2008). Modern Radar Systems. Second Edition. Norwood: Artech House, Inc, 701 p.
Kwok Tom, Kenneth Ranney (2020). Survey of Methodology and Features for Radar Waveform Modulation Classification. CCDC Army Research Laboratory, Sensors and Electron Devices Directorate, ARL-TR-9062, 42 p.
Levanon N., and Mozeson E. (2004). Radar Signals. Wiley IEEE Press.
Cook C. E., and Bernfeld M. (1993). Radar Signals: An Introduction to Theory and Appli-cation. Artech House, 552 p.
Heinzel G., Rüdiger A., and Schilling R. (2002). Spectrum and spectral density estimation by the Discrete Fourier transform (DFT), including a comprehensive list of window functions and some new flat-top windows. Technical Report. Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik (Albert-Einstein-Institut), Germany, 84 p.
Valli N. A., Rani D. E., Kavitha C. (2019). Windows for Reduction of ACF Sidelobes of Pseudo-NLFM Signal. International Journal of Scientific & Technology Research, Vol. 8, Iss. 10, pp. 2155-2161.
Doerry A. W. (2017). Catalog of Window Taper Functions for Sidelobe Control. Technical Report SAND2017-4042. U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information, 208 p. doi: 10.2172/1365510.
Swiercz E., Janczak D., and Konopko K. (2022). Estimation and Classification of NLFM Signals Based on the Time-Chirp Representation. Sensors, Vol. 22, 8104. doi: 10.3390/s22218104.
Alphonse S., Williamson G. A. (2014). Novel radar signal models using nonlinear frequency modulation. 22nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), doi:10.5281/ZENODO.44184.
Song Chen, et al. (2022). A Novel Jamming Method against SAR Using Nonlinear Frequency Modulation Waveform with Very High Sidelobes. Remote Sensing, Vol. 14, Iss. 21, 5370. doi:10.3390/rs14215370.
Chukka A. and Krishna B. (2022). Peak Side Lobe Reduction analysis of NLFM and Improved NLFM Radar signal. Aiub Journal of Science and Engineering (AJSE), Vol. 21, Iss. 2, pp. 125-131. doi: 10.53799/ajse.v21i2.440.
Fan Z., Meng H. (2020). Coded excitation with Nonlinear Frequency Modulation Carrier in Ultrasound Imaging System. IEEE Far East NDT New Technology & Application Forum (FENDT). doi:10.1109/FENDT50467.2020.9337517.
Zhao Y., et al. (2020). Non-continuous piecewise nonlinear frequency modulation pulse with variable sub-pulse duration in a MIMO SAR Radar System. Remote Sensing Letters, Vol. 11(3), pp. 283-292. doi:10.1080/2150704X.2019.1711237.
Jin G. et al. (2019). An Advanced Nonlinear Frequency Modulation Waveform for Radar Imaging With Low Sidelobe. IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing, Vol. 57, Iss. 8, pp. 6155–6168. doi:10.1109/TGRS.2019.2904627.
Saleh M., Omar S.-M., Grivel E., Legrand P. (2021). A Variable Chirp Rate Stepped Frequency Linear Frequency Modulation Waveform Designed to Approximate Wideband Non-Linear Radar Waveforms. Digital Signal Processing, Vol. 109. doi: 10.1016/j.dsp.2020.102884.
Xu, Z.; Wang, X.; Wang, Y. (2022). Nonlinear Frequency-Modulated Waveforms Modeling and Optimization for Radar Applications. Mathematics, Vol. 10(21), 3939, pp. 1-11. doi: 10.3390/math10213939.
Kavitha C., Valli N. A., Dasari M. (2020). Optimization of two-stage NLFM signal using Heuristic approach. Indian Journal of Science and Technology (INDJST), Vol. 13(44), pp. 4465-4473. doi:10.17485/IJST/v13i44.1841.
Kostyria O. O., Hryzo A. A., Dodukh O. M., Nariezhnii O. P. & Fedorov, A. V. (2023). Mathematical model of the current time for three-fragment radar signal with non-linear frequency modulation. Radio Electronics, Computer Science, Control, Vol. 3(63), pp. 17-26. doi: 10.15588/1607-3274-2023-3-2.
Kostyria O. O., Hryzo A. A., Dodukh O. M., Lisohorskyi B. А., & Lukianchykov А. А. (2023). Method of minimization sidelobes level autocorrelation functions of signals with non-linear frequency modulation. Radio Electronics, Computer Science, Control, Vol. 4(67), pp. 39-48. doi: 10.15588/1607-3274-2023-4-4.
Prakash B. L., Sajitha G., and Rajeswari K. R. (2016). Generation of Random NLFM Signals for Radars and Sonars and their Ambiguity Studies. Indian Journal of Science and Technology, Vol. 9, Iss. 29, pp. 1-7. doi:10.17485/ijst/2016/v9i29/93653.
Kurdzo J. M., et al. (2019). A Neural Network Approach for Waveform Generation and Selection with Multi-Mission Radar. IEEE Radar Conference, pp. 1-6. doi:10.1109/RADAR.2019.8835803.
Bayındır C. (2015). A Novel Nonlinear Frequency Modulated Chirp Signal for Synthetic Aperture Radar and Sonar Imaging. Journal of Naval Science and Engineering, Vol. 11, No. 1, pp.68-81.
Valli N. A., Rani D. E., Kavitha C. (2019). Modified Radar Signal Model using NLFM. International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), Vol. 8, Iss. 2S3, pp. 513-516. doi: 10.35940/ijrte.B1091.0782S319.
Jeevanmai R., Rani N. D. (2016). Side lobe Reduction using Frequency Modulated Pulse Compression Techniques in Radar. International Journal of Latest Trends in Engineering and Technology, Vol. 7, Iss. 3, pp. 171-179. doi: 10.21172/1.73.524.
Adithyavalli N., Rani D. E., Kavitha C. (2019). An Algorithm for Computing Side Lobe Values of a Designed NLFM function. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, Vol. 8(4), pp. 1026-103. doi:10.30534/ijatcse/2019/07842019.
Galati G., Pavan G., and De Palo F. (2017). Chirp Signals and Noisy Waveforms for Solid-State Surveillance Radars. Aerospace, Vol. 4(1), 15, 14 p. doi:10.3390/aerospace4010015.
Leśnik C. (2009). Nonlinear Frequency Modulated Signal Design. Acta Physica Polonica A, Optical and Acoustical Methods in Science and Technology, Vol. 116, No. 3, pp. 351-354. doi:10.12693/APhysPolA.116.351.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Олександр Костиря, Андрій Гризо, Ірина Хижняк, Андрій Федоров , Андрій Лук'янчиков
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
