TỔNG QUAN XỬ LÝ KHÔNG GIAN-THỜI GIAN CÁC TÍN HIỆU TRONG RA ĐA 5
CÁC TÍN HIỆU TRONG RA ĐA
Chương 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về nhiễu trong hệ thống radar, bao gồm các khía cạnh xử lý không gian và xử lý thời gian của tín hiệu radar Bên cạnh đó, chương cũng đề cập đến những thách thức hiện tại trong việc phát triển các phương pháp chống nhiễu hiệu quả cho radar cảnh giới tầm gần.
1 1 Nhiễu và khả năng chống nhiễu của ra đa
Nhiễu tích cực là hiện tượng do các máy gây nhiễu của đối phương tạo ra, nhằm chế áp tín hiệu và giảm hiệu quả hoạt động của các đài ra đa Thường gặp nhất là nhiễu tạp, có phổ rộng hơn dải thông của ra đa, dẫn đến việc máy thu ra đa bị quá tải và giảm khả năng phát hiện mục tiêu Để chống nhiễu tạp tích cực, cần phát hiện nguồn gây nhiễu, xác định tham số nhiễu và lựa chọn phương pháp chống nhiễu phù hợp Tuy nhiên, tình huống nhiễu thường biến đổi, do đó ra đa cần chuẩn bị cho khả năng thay đổi phương pháp và tham số của thiết bị chống nhiễu, có thể thực hiện bằng tay, tự động hóa hoặc phương thức thích nghi.
Trong quá trình phát hiện và theo dõi mục tiêu trên không, nhiễu tích cực đa điểm thường gây khó khăn cho ra đa, bao gồm nhiễu ngụy trang, nhiễu giả và ảnh hưởng đến búp sóng chính lẫn búp sóng bên của đồ hướng anten Nhiễu ngụy trang có thể làm giảm hiệu suất ra đa, trong khi nhiễu giả có thể làm quá tải hệ thống máy tính Các nguồn nhiễu phức tạp có thể tạo ra các quỹ đạo giả, làm cho tín hiệu mục tiêu hữu ích không thể tách biệt Để chống nhiễu cục bộ, các ra đa hiện nay sử dụng biện pháp như bù khử không tương can (SLC) và anten mảng thích nghi (AAA) nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu Tuy nhiên, tình hình trở nên phức tạp hơn khi nhiễu không dừng với số lượng và dạng nhiễu thay đổi, đòi hỏi các thiết bị đánh giá nhanh để thích nghi với điều kiện nhiễu trong quá trình chiến đấu.
Phát hiện mục tiêu di động trong môi trường nhiễu tiêu cực là một thách thức lớn trong quản lý mục tiêu của radar Các tín hiệu nhiễu từ nhiều nguồn khác nhau, như nền địa vật, mặt biển, hay mây mưa, thường mạnh hơn nhiều so với tín hiệu từ mục tiêu, gây khó khăn trong việc phát hiện Để giải quyết vấn đề này, radar thường sử dụng bộ lọc mục tiêu di động (MTI) và hệ thống chống nhiễu tiêu cực dựa trên nguyên tắc tương can kết hợp với bù khử qua chu kỳ Các bộ bù khử này hoạt động như một bộ lọc với đặc tuyến dạng sin, được thực hiện bằng thiết bị số để nâng cao khả năng phát hiện Đối với radar cảnh giới tầm gần loại xung-Doppler, kỹ thuật phát hiện mục tiêu di động (MTD) được áp dụng với băng lọc Doppler và các biện pháp khác nhằm cải thiện khả năng chế áp nhiễu Ngoài ra, để trinh sát nhiễu trong radar tầm gần, cần dành ra các khoảng thời gian riêng trong chu kỳ lặp, gọi là khoảng dịch vụ.
Khả năng chống nhiễu của đài ra đa cho phép thiết bị tiếp tục thực hiện nhiệm vụ mặc dù chất lượng tín hiệu có thể bị giảm sút do tác động của nhiễu.
Tác động của nhiễu tích cực và tiêu cực đến đài ra đa rất đa dạng, khiến việc áp dụng một tiêu chuẩn duy nhất để đánh giá khả năng chống nhiễu trở nên khó khăn Để định lượng khả năng chống nhiễu của ra đa trước nhiễu tích cực và tiêu cực, luận án chủ yếu sử dụng các hệ số đánh giá phù hợp nhằm so sánh hiệu suất giữa các loại ra đa khác nhau.
Hệ số chế áp nhiễu được định nghĩa là tỷ số giữa công suất nhiễu (dB) tại đầu vào và công suất nhiễu tại đầu ra của thiết bị chế áp nhiễu (TBCN).
Hệ số chế áp nhiễu KCA được tính bằng công thức KCA = 10lg(PNin/PNout), là một đặc tính một chiều của thiết bị chế áp nhiễu (TBCN) Điều này có nghĩa là nó không phản ánh được tác động của nhiễu lên tín hiệu hữu ích, mà chỉ đơn thuần cung cấp thông tin về khả năng giảm thiểu nhiễu, áp dụng cho cả thiết bị chế áp tích cực và tiêu cực.
The Improvement Factor (IF) represents the ratio of signal to clutter (SCR), where the clutter is quantified by the product of the noise suppression factor and the useful signal transmission coefficient (KTC).
Trong công thức, giả định rằng tín hiệu từ mục tiêu có biên độ không đổi và vận tốc hướng tâm của mục tiêu phân bố đều trong dải vận tốc khả thi Nhiễu có tần số trung tâm trùng với tâm dải lọc chặn, trong khi máy thu có dải động vô biên.
Hệ số tổn hao K L khi bật TBCN tiêu cực thường dao động từ 3 đến 5 dB Trong đó, mức 5 dB được áp dụng cho TB bù khử qua chu kỳ trên đèn tích nhớ, trong khi nếu chỉ bù khử với tín hiệu hình tần, K L sẽ tăng thêm 2 dB Khi thực hiện bù khử 2 lần qua chu kỳ, K L sẽ giảm xuống còn 3 dB nếu không có nhiễu, nhưng điều này cũng có thể làm giảm cự ly phát hiện đến 20%.
Vì vậy, cần đảm bảo tự động bật/ngắt TBCN khi có/không nhiễu tiêu cực
Các hệ số nêu trên chỉ có ý nghĩa khi các tham số nhiễu được coi là không đổi Khi nhiễu thay đổi theo thời gian hoặc khi đánh giá khả năng chống nhiễu cho một vùng quan sát, người ta thường sử dụng giá trị trung bình hoặc hàm hệ số phụ thuộc vào các tham số nhiễu, tham số quan sát và chế độ hoạt động của radar.
1 2 Bài toán xử lý không gian – thời gian các tín hiệu mạng anten số
Xét bài toán xử lý không gian-thời gian tối ưu Trước tiên, hãy chính xác hoá mô hình tín hiệu và nhiễu ở đầu ra mạng anten số [2], [9], [80]
Tín hiệu có ích ở dạng:
Trong bài viết này, chúng ta xem xét đại lượng vô hướng X(t), mô tả sự thay đổi theo thời gian của biên độ phức trong các dao động tín hiệu của mạng anten Vector A(t) biểu thị phân bố biên độ và pha tín hiệu trên bề mặt mở của mạng anten, phụ thuộc vào dạng mặt sóng như cầu hoặc phẳng, cùng với các tham số môi trường truyền sóng Đối với sóng phẳng, biên độ chỉ phụ thuộc vào hướng tới của tín hiệu.
Nhiễu được coi là quá trình ngẫu nhiên, xuất phát từ các nguồn không tương quan, với vector cột biểu diễn biên độ phức điện áp nhiễu và nội tạp tại đầu ra của các phần tử anten.
Trong bài viết này, chúng ta xem xét công thức (1 5) mô tả mối quan hệ giữa véc tơ cột các biên độ phức điện áp nội tạp và tín hiệu nhiễu nguồn trong mạng anten Cụ thể, véc tơ cột biên độ phức điện áp nội tạp được biểu diễn bởi � 0(�), trong khi � (�� ) thể hiện véc tơ cột phân bố biên độ - pha của các tín hiệu nhiễu nguồn ở phần tử thứ i Biên độ phức điện áp nhiễu nguồn được ký hiệu là � � (�), cho thấy sự ảnh hưởng của nhiễu đến tín hiệu thu được từ mạng anten.
Giả thiết rằng nội tạp và nhiễu ngoài có mô hình tạp trắng, ma trận tương quan nhiễu tổng R(t,s) xác định bởi biểu thức:
� (�, �) = �⌊ ⌊� (�) � ∗� (�)/2⌋ = ��(� − �), (1 6) Ở đây : � = � 0 + ∑��������������� =1 �� � (�� ) � ∗� (�� ), (1 7) trong đó � 0 - ma trận chéo (� × �) mật độ công suất phổ nội tạp các kênh thu;
� � - mật độ công suất phổ nhiễu từ nguồn thứ �
Giả sử điều kiện sau thoả mãn:
∆�� < ∆�� < ∆��� , (1 8) trong đó: ∆�� - dải thông thiết bị xử lý; ∆�� - độ rộng hiệu dụng phổ năng lượng tín hiệu nhiễu; ∆���- dải thông mạng anten
TỔNG HỢP HỆ THỐNG LỌC MỤC TIÊU DI ĐỘNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP CHIẾU 30
Chương 2 của luận án trình bày phương pháp chiếu nhằm xử lý nhiễu tiêu cực trong miền thời gian, nhấn mạnh các đặc tính ứng dụng cho hệ thống MTI Bài viết đề xuất cách tổng hợp hệ thống MTI dựa trên phương pháp chiếu và tiến hành đánh giá hiệu quả của hệ thống này thông qua mô phỏng và thực nghiệm Kết quả cho thấy hệ thống đề xuất có khả năng phát hiện tín hiệu hữu ích với mức tổn hao thấp hơn so với các mô hình hệ thống hiện có.
2 1 Phương pháp chiếu tổng hợp hệ thống lọc mục tiêu di động
2 1 1 Xấp xỉ ma trận tương quan nghịch đảo nhiễu bằng phương pháp chiếu
Phương pháp chiếu không còn mới trong xử lý không gian, nhưng luận án này sẽ áp dụng nó cho xử lý thời gian, như đã được đề cập trong công trình [CT7] Để giảm thiểu tổn hao trong việc phát hiện tín hiệu có ích, phương pháp xử lý giữa các chu kỳ theo quy trình phát hiện tối ưu tín hiệu trên nền nhiễu với các thuộc tính tương quan đã được đề xuất [54], [72], [77], [86] Bản chất của phương pháp này là xấp xỉ ma trận tương quan nghịch đảo bằng một ma trận chiếu lên không gian trực giao với không gian nhiễu.
Theo [10], [13] véc tơ trọng số xử lý tối ưu được xác định bởi mối quan hệ:
� = � −1 � 0(�) (2 1) trong đó: R là ma trận tương quan nhiễu tiêu cực; � 0 (f) là véc tơ tín hiệu có ích với tần số Doppler f
Việc áp dụng trực tiếp công thức (2 1) không khả thi trong thực tế, vì yêu cầu phải tính toán ma trận tương quan nghịch đảo cho từng phần tử phân biệt trong thời gian thực.
Biên độ phức của tín hiệu ra đa phản xạ từ một đối tượng điểm, được giả định là hoàn toàn tương can, có cấu trúc thời gian giữa các chu kỳ đặc trưng bởi một véc tơ các dao động hình sin rời rạc.
� (�) = (� −��� , � −�2�� , … , � −���� )� (2 2) trong đó f là tần số Doppler, T là chu kỳ xung thăm dò ra đa, N là số xung trong chùm nhận được
Tín hiệu nhiễu tiêu cực trong trường hợp này là sự kết hợp của nhiều sóng sine có dạng (2 2), tạo ra một tập hợp liên tục tần số Doppler Tính liên tục này có thể được xấp xỉ bằng một tập hợp hữu hạn các sóng sine được sắp xếp dày theo tần số Doppler.
Ma trận tương quan R có thể được biểu diễn dưới dạng:
Ma trận (2 3) là một ma trận Hermitian và xác định không âm, sở hữu hệ thống trực chuẩn các véc tơ riêng đơn vị U 1, U N Các véc tơ này tương ứng với tập hợp các giá trị riêng không âm λ1, …, λN Hệ thống trực chuẩn các véc tơ riêng của ma trận đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng toán học và vật lý.
Các vector (2, 3) tạo thành một cơ sở trong không gian N chiều, cho phép mọi tín hiệu S được biểu diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính.
� = ∑��=1 �� � � ở đây a i là các thừa số vô hướng ngẫu nhiên
Sử dụng khai triển phổ theo [35] có thể chỉ ra rằng
(2 5) trong đó r là hạng ma trận (2 3)
Theo lý thuyết ma trận, phép tính gần đúng tương đương với việc chiếu tín hiệu nhiễu tiêu cực lên không gian con có số chiều hữu hạn Điều này cho phép biểu diễn tín hiệu dưới dạng kết hợp tuyến tính của một số hữu hạn hình sin phức.
Trong nghiên cứu về tần số Doppler f1, f2, , fM, việc sử dụng M sóng sin với các hệ số biên độ a1, a2, , aM ngẫu nhiên và độc lập thống kê là rất quan trọng để xấp xỉ nhiễu tiêu cực Tuy nhiên, điều kiện M < N cần được đảm bảo, nếu không không gian con sẽ trùng với toàn bộ không gian N chiều, dẫn đến việc phân tách tín hiệu hữu ích và nhiễu trở nên không khả thi.
Khi đó, ma trận tương quan véc tơ các tín hiệu nhiễu (tức là tổng nhiễu tiêu cực và nội tạp) có thể được biểu diễn dưới dạng :
Trong bài viết này, E là ma trận đơn vị N x N thể hiện tính chất tương quan của nội tạp, với giả định rằng công suất mỗi thành phần riêng lẻ của vector tạp bằng 1 Công suất của thành phần sin thứ m nhiễu tiêu cực được ký hiệu là v m = a m / 2, với điều kiện v m >> 1, tức là công suất nhiễu ngoài ở tần số Doppler f m lớn hơn đáng kể.
� = � + ∑ � �=1 �� � (��) � (��) kể công suất nội tạp
Vì ma trận (2 6) là Hermitian và xác định dương, ma trận nghịch đảo với ma trận này có thể được biểu diễn bằng khai triển phổ
Trong phương trình (2 7), ta có -1 = ∑ �=1 � � � � � � +1 + ∑ ��=�+1 � � � ��, trong đó λ m là giá trị riêng khác 0 của số hạng thứ hai ở vế phải của phương trình (2 6) Tổng các giá trị riêng này xác định công suất nhiễu tiêu cực, trong khi U 1 , ,U M là các véc tơ đơn vị riêng trực chuẩn tương ứng với các giá trị riêng λ m, tạo thành cơ sở trong không gian con nhiễu.
U M+1 , …, U N là các véc tơ đơn vị riêng trực giao chuẩn hóa của ma trận R , tạo thành một cơ sở trong không gian con trực giao với nhiễu tiêu cực
Do công suất nhiễu tiêu cực được giả định lớn hơn nhiều so với công suất tín hiệu hữu ích, bất đẳng thức λ m >> 1 cho phép loại bỏ số hạng đầu tiên ở vế phải (2 7) Từ đó, ta có thể xấp xỉ ma trận nhiễu nghịch đảo bằng ma trận.
Ma trận P là phép chiếu lên không gian con của nhiễu tiêu cực trực giao, ảnh hưởng đến các tổ hợp tuyến tính của sóng hình sin.
� (�1), � (�2), … , � (�� ) dẫn đến "quy không" tổ hợp đó Điều này có thể được hiểu là triệt tiêu (chế áp) nhiễu tiêu cực
Ma trận tương quan nghịch đảo nhiễu mạnh có thể được xấp xỉ bằng ma trận chiếu lên không gian con trực giao với không gian con nhiễu.
Trong bài viết này, chúng ta xem xét ma trận chiếu lên không gian con nhiễu, được biểu diễn bởi công thức � = � ( � � � )−1 � �, trong đó E là ma trận đơn vị H là dấu hiệu liên hợp Hermitian, và ma trận chứa các vec tơ cột tín hiệu có tần số Doppler f 1, f 2, , f L được sắp xếp sao cho chúng cách nhau đủ dày và bao trùm lên dải tần số nhiễu tiêu cực.
Theo xấp xỉ (2 9), véc tơ trọng số tối ưu xử lý giữa các chu kỳ có dạng
� = ( � − � ) � 0(�) và quy trình xử lý tối ưu sẽ là tính modul biểu thức :
(2 11) trong đó Y là véc tơ tương ứng với chùm phương vị thu được