Пути повышения эффективности систем скрытной радиолокации



Статья посвящена перспективным системам полуактивной радиолокации, которые используют нерадарные источники постороннего подсвета. Перечислены основные направления путей повышения эффективности данных систем, работающих в условиях наличия мощной когерентной помехи. Представлены результаты натурного эксперимента макета скрытной РЛС, подтверждающие, что поляризационная обработка принимаемого электромагнитного поля в скрытных РЛС является одним из возможных путей повышения эффективности обнаружения подвижных объектов по их эхо-сигналам.

Со второй половины 90-х годов наблюдается быстрое развитие направления скрытной радиолокации, начало которого было заложено в 1935, когда был построен первый бистатический радар, который в качестве источника подсвета использовал коротковолновый передатчик радиоканала Би-би-си в г. Дэвентри мощностью 10 кВт на частоте 6 МГц. Англоязычные термины Passive bistatic radar (PBR), Passive covert radar (PCR) и Passive coherent location (PCL) — общие названия для скрытных РЛС, использующих в качестве источников подсвета передатчики сторонних излучателей. В качестве источников стороннего подсвета могут использоваться сигналы не только аналоговых теле- и радиопередатчиков, но и цифровые сигналы наземных вещательных станций (DRM, DAB, DVB-T, GSM), а также сигналы спутниковых систем.

Скрытные РЛС, помимо скрытности работы, имеют ряд преимуществ, которые следуют из отсутствия собственного радиопередатчика. Для работы не требуется выделение дополнительного радиочастотного ресурса, снижается вредное воздействие на экологию окружающей среды и человека. Такие радиолокаторы не создают взаимных помех, более экономичны в производстве и эксплуатации по сравнению с активными системами [1, 2].

Простейшей системой радиолокации с посторонним подсветом является бистатический радар. Более сложные варианты реализации мультистатических радаров могут содержать несколько приемных станций или работать по сигналам нескольких пространственно разнесенных передатчиков.

В различных обзорах по данной тематике [1, 3, 4], помимо преимуществ скрытных РЛС также перечислены ряд недостатков, которые затрудняют создание эффективных систем. Самый существенный недостаток — высокие требования к динамическому диапазону приемной аппаратуры и методам обработки принимаемого электромагнитного поля, так как селекция эхо-сигналов осуществляется на фоне мощных когерентных помех, к которым, прежде всего относится прямой сигнал стороннего передатчика, превышающий слабые рассеянные целями эхо-сигналы в среднем на 60–90 дБ [3], а также отражения прямого сигнала от различных стационарных объектов.

Целью данной работы является экспериментальная проверка повышения эффективности обнаружения подвижных объектов системами скрытной радиолокации путем селекции эхо-сигналов целей в ортогональных компонентах поляризации принимаемого электромагнитного поля.

Обзор методов селекции эхо-сигналов целей. Задача обнаружения подвижных объектов в скрытных РЛС решалась в различных работах, посвященных селекции эхо-сигналов целей на фоне когерентных помех. Методы селекции делятся на три основные группы: адаптивная пространственная обработка; адаптивная частотно-временная обработка; поляризационная обработка.

Работы по решению задачи адаптивной пространственной обработке принимаемого электромагнитного поля в скрытных РЛС [5, 6] посвящены методам адаптивного формирования диаграмм направленности, теоретически обеспечивающие подавление прямого сигнала подсвета до уровня – 40 дБ, чего нельзя добиться классическими методами. Суть методов адаптивного формирования диаграмм направленности заключается в нахождении оптимальных весовых фазирующих векторов, полученных на основе вычисления обратной корреляционной матрицы принятых сигналов и помех. К основным недостаткам адаптивных методов пространственной обработки можно отнести необходимость априорного знания направления прихода мешающих сигналов и помех для их подавления, а также уменьшение эффективности последующего обнаружения полезных сигналов с направлений близких приходу подавляемых стационарных помех.

Известные методы адаптивной частотно-временной обработки [7–9] заключаются в нахождении комплексных весовых коэффициентов и последующей компенсации прямого сигнала подсвета и других мощных мешающих переотражений в целевых каналах приема. В данных методах используется базисная матрица, которая формируется из принятого опорного сигнала постороннего подсвета путем внесения в сигнал временных задержек и частотных доплеровских сдвигов, соответствующих мощным когерентным помехам. Решением оптимизационной задачи вычисляются весовые векторы, соответствующе сигнальным векторам базисной матрицы, с использованием которых когерентные помехи компенсируются в целевых приемных каналах.

Главным достоинством данных методов является возможность компенсации в частотно-временной области практически любого количества мешающих сигналов, излучаемых из некоторого общего пространственного сектора обзора. К ограничениям данных методов можно отнести тот факт, что вычислительная сложность методов адаптивной частотно-временной обработки резко возрастает при увеличении количества сигнальных векторов в используемой базисной матрице, а также невозможность разделения эхо-сигналов подвижных объектов с различных направлений, имеющие одинаковые значения временной задержки и частотного доплеровского сдвига.

Кроме описанных выше частотно-временных методов уменьшения влияния мощного мешающего сигнала подсвета, разработаны и апробированы вариационные методы оценки параметров эхо-сигналов в скрытных РЛС с посторонним подсветом [10]. Ключевым отличием и достоинством данного подхода по сравнению с методами адаптивной частотно-временной обработки является отсутствие необходимости обязательной компенсации мешающего сигнала подсвета для возможности селекции эхо-сигналов целей. К недостаткам данного подхода можно отнести высокую вычислительная сложность алгоритма. В настоящее время предложен метод повышения вычислительной эффективности вариационного метода оценки параметров эхо-сигналов, а также повышение вычислительной эффективности метода путем использования многоядерных графических процессоров и библиотек параллельных вычислений.

Анализируя современное состояние развития поляризационной обработки радиосигналов, можно сделать вывод о том, что данное направление актуально и существует достаточное количество работ, посвященных радиополяриметрии в системах активной радиолокации, геолокации и системах связи [11–13]. Тем не менее, основная часть работ посвящена поляризационной обработке в активных радарах с синтезированной апертурой решетки. Имеющиеся зарубежные публикации, посвященные поляризационной обработке в скрытных бистатических радарах [14, 15] на данный момент не позволяют в полной мере оценить степень повышения эффективности обнаружения подвижных объектов путем селекции эхо-сигналов целей неизвестной поляризации.

Необходимость поляризационной обработки сигналов очевидна из физических соображений, так как поляризация отраженной волны определяется как параметрами облучающей волны, так и свойствами цели (ее формой, размерами, материалом, ориентацией в пространстве и т. п.) [13].

Экспериментальные исследования поляризационной обработки сигналов.

Для подтверждения повышения эффективности обнаружения воздушных объектов за счет обработки ортогональных компонент поляризации принимаемого электромагнитного поля и селекции эхо-сигналов целей был проведен натурный эксперимент. В данном эксперименте использовался трехканальный макет скрытной РЛС, который состоял из трех направленных антенных элементов, аналого-цифрового приемного тракта и ПЭВМ в котором осуществлялась обработка принятых сигналов. Поляризация опорной антенны была выбрана горизонтальной для получения наилучших характеристик опорного сигнала, поскольку имелась априорная информация о типе поляризации сигнала DVB-T2, излучаемого передатчиком эфирного телевещания. Вторая и третья приемные антенны, являющиеся целевыми, были ориентированы в направлении пролета цели для приема горизонтальной и вертикальной компоненты рассеянного сигнала соответственно. При обнаружении малоразмерного объекта обрабатывалась часть спектра излучаемого сигнала DVB-T2 полосой 200 КГц. Каждая выборка принимаемых сигналов имела длительность 1,7 с каждая.

Методика экспериментального исследования повышения эффективности обнаружения подвижных объектов системами скрытной радиолокации путем селекции эхо-сигналов целей в ортогональных компонентах поляризации принимаемого электромагнитного поля аналогична методике, подробно описанной в [9].

Тогда оценка очищенного от мощных когерентных помех полезного сигнала целевого канала горизонтальной или вертикальной поляризации представим в виде:

(1)

где — вектор измерений смеси сигналов целевых или каналов; — индекс времени, — вектор комплексных весовых коэффициентов; — матрица измерений прямого опорного сигнала передатчика, учитывающая задержки по времени, вызванные многолучевым характером распространения прямого опорного сигнала передатчика подсвета; — вектор центрированных аддитивных шумов канала.

Вектор комплексных весовых коэффициентов вычислялся по формуле (2) независимо для каждого целевого канала.

(2)

где — операция эрмитового сопряжения, — обозначения операции обращения матрицы.

Далее вычислялись двумерные взаимные корреляционные функции (ДВКФ), между сигналом опорного канала и компенсированными сигналами целевых каналов, описывающие изображения эхо-сигналов в координатах «временная задержка — доплеровский сдвиг частоты».

(3)

где — опорный сигнал постороннего подсвета горизонтальной поляризации, — оценка очищенного целевого сигнала горизонтальной или вертикальной поляризации, — оператор комплексного сопряжения, — временная задержка, — доплеровский сдвиг частоты, — комплексная частотно-временная матрица ДВКФ или поляризации соответственно.

Пример вычисленных ДВКФ для одной реализации длительностью 1,7 секунды представлены на рисунке 1.

Рис. 1. ДВКФ сигнала опорного канала с сигналами целевых каналов горизонтальной и вертикальной поляризациями: а) эхо-сигналы поляризации, б) эхо-сигналы поляризации

На рисунке 1 (а) обнаружены отклики эхо-сигнала горизонтальной компоненты поляризации от корпуса приближающейся воздушной цели с винтовым двигателем (Цель 1) с ОСШ равным 19 дБ. Отклик эхо-сигнала взлетающего турбореактивного пассажирского самолета (Цель 2), удаляющегося от макета скрытной РЛС имеет ОСШ равное 16 дБ. Также обнаруживаются множественные эхо-сигналы от движущихся автомобилей (Цели 3) с различными значениями ОСШ.

На рисунке 1 (б) обнаружен отклик эхо-сигнала вертикальной компоненты поляризации от корпуса воздушной цели (Цель 1) с ОСШ равным 18 дБ, а также отклики эхо-сигналов микродоплеровских сигнатур, обусловленные вращением воздушного винта и являющиеся продуктом модуляции рассеянного эхосигнала со значениями доплеровской частоты в области -247 Гц и 400 Гц. Отклик эхо-сигнала от взлетающего турбореактивного пассажирского (Цель 2) имеет ОСШ равное 18,4 дБ.

Следует отметить, что высокие значения ОСШ обнаруженных эхо-сигналов при обработке вертикальной компоненты поляризации получены благодаря приему горизонтально поляризованного мешающего прямого сигнала подсвета по кроссполяризации. Это обеспечивает более низкий на дБ средний уровень шумов ДВКФ.

На рисунке 2 представлены частотно-временные спектрограммы с откликами эхо-сигналов воздушной цели с винтовым двигателем (Цель 1) и турбореактивного пассажирского самолета (Цель 2). Данные спектрограммы строились на основе результатов обнаружения в течение трех минут эхо-сигналов по ДВКФ горизонтальной и вертикальной компоненты поляризации сигналов соответственно.

Рис. 2. Спектрограммы доплеровских откликов эхо-сигналов воздушных целей для случаев обработки горизонтальной и вертикальной компонент поляризации: а) эхо-сигналы поляризации, б) эхо-сигналы поляризации

При обработке горизонтальной компоненты поляризации на отрезке времени наблюдения от нуля до 90 секунд отклики эхо-сигналов Цели 1 на движущейся удалении 5–7 км от макета скрытной РЛС имеют более высокие ОСШ, так как объект имеет плоский горизонтально ориентированный профиль. При обработке вертикальной компоненты поляризации на отрезке времени 110–180 секунд, помимо откликов эхо-сигналов от Цели 1, обнаруживаются отклики микродоплеровской сигнатуры на частотах в области – 247 Гц и 400 Гц, обусловленные вращением воздушного винта в вертикальной плоскости. Данный факт может быть учтен на этапе выполнения процедур распознавания типа цели по параметрам микродоплеровских сигнатур [16].

Для подтверждения повышения эффективности обнаружения за счет поляризационной обработки было осуществлено некогерентное сложение и получены соответствующие спектрограммы для Цели 1 (рисунок 3).

Рис. 3. Спектрограммы доплеровских эхо-сигналов воздушной цели с винтовым двигателем для различных случаев приема произвольно поляризованного поля: а) поляризация, б) поляризации, в) + поляризация

По яркости доплеровских треков целей на полученных спектрограммах рисунка 3 а), б) видно, что для отдельных поляризационных компонент ОСШ откликов от корпуса БПЛА флуктуирует во времени, что влечет за собой ухудшение эффективности обнаружения. В то же время, доплеровский трек БПЛА на рисунке 3 (в) лишен данного недостатка и имеет более высокие значения ОСШ.

Заключение. Результаты проведенного натурного эксперимента подтверждают, что поляризационная обработка принимаемого электромагнитного поля в скрытных РЛС является одним из возможных путей повышения эффективности обнаружения подвижных объектов по их эхо-сигналам. Кроме этого, поляризационная обработка позволяет получить дополнительную информацию для методов классификации подвижных объектов по микродоплеровским сигнатурам обнаруженных эхо-сигналов.

Литература:

1. Семашко П. Г., Пархоменко Н. Г., Охрименко А. Е. Перспективы полуактивной радиолокации в связи с развитием служб цифрового радиовещания // Успехи современной радиоэлектроники, 2010. — № 7. С. 38–46.
2. Пархоменко Н. Г., Семашко П. Г. Потенциальные характеристики полуактивных радиолокационных систем с посторонним подсветом // Автоматизация процессов управления, 2010. — № 4. С. 85–89.
3. Chan Benson Receiver site optimisation for passive coherent location radar system, Cape Town, October 2008.
4. Cherniakov М. Bistatic radar: emerging technology,University of Birmingham, UK, April 2008.
5. Malanowski M. and K. Kulpa. Digital beamforming for passive coherent location radar, 2008 IEEE Radar Conference, 1–6, Rome, May 26–30, 2008.
6. M. Rubsamen, C. Gerlach, A. B. Gershman.·Low-rank covariance matrix tapering for robust adaptive beamforming, Acoustics, Speech and Signal Processing, 2008. ICASSP 2008. IEEE International Conference on; 05/2008.
7. F. Colone, D. W. O’hagan, P. Lombardo, C. J. Baker. A Multistage Processing Algorithm for Disturbance Removal and Target Detection in Passive Bistatic Radar. IEEE transactions on aerospace and electronic systems vol. 45, no. 2 April 2009.
8. Пархоменко Н. Г., Онищенко В. С., Перетятько А. А., Шевченко В. Н. Метод адаптивной компенсации когерентных помех в системах пассивной радиолокации с посторонним подсветом // Электромагнитные волны и электронные системы. — 2012. — Т. 17, № 6. — С. 92–96.
9. Пархоменко Н. Г., Онищенко В. С., Перетятько А. А., Виноградов С. Н., Шевченко В. Н. Результаты полунатурного моделирования метода адаптивной компенсации когерентных помех в системах пассивной радиолокации с посторонним подсветом // Труды 4-й Междунар. конф. «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации», г. Суздаль, 2011. С. 93–96.
10. Н. Г. Пархоменко, А. А. Перетятько, Я. А. Рейзенкинд, В. С. Онищенко, В. Н. Шевченко, Применение вариационного метода к задаче оценки параметров сигналов в пассивной радиолокации с посторонним подсветом // Автометрия 2014, № 1, с. 60–65.
11. Канарейкин Д. Б., Павлов Н. Ф., Потехин В. А. Поляризация радиолокационных сигналов. — М.: Сов. радио, 1966. — 440 с.
12. Козлов Н. И., Логвин А. И., Сарычев В. А. Поляризация радиоволн. Книга 2. Радиолокационнаяполяриметрия. — М.: Радиотехника, 2007. – 640 с.
13. E. Everaere. Polarimetry in bistatic configuration for ultra high frequency radar measurements on forest environment. Optics. Ecole Polytechnique, 2015. English.
14. J. Pisane. Automatic target recognition using passive bistatic radar signals. Doctoral thesis, University of Liege, Belgium, 2013.
15. F. Colone, P. Lombardo. Polarimetric passive coherent location, IEEE Transactions on aerospace and electronic systems, April 2015.
16. Беляев Г. Г., Лерер А. М., Шевченко В. Н. Особенности микро-доплеровской структуры эхо-сигналов подвижных пропеллерных объектов // 25-я Международная Крымская конференция «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии», 6–12 сентября 2015, г. Севастополь, материалы конф., Т. 2, с. 981–982.