Обнаружение и оценка параметров слабых сигналов в условиях рассеянного локального маскирующего воздействия

Целью статьи является количественный анализ влияния взаимосвязи физических параметров рассеяния интенсивных мешающих сигналов с параметрами «быстрых» алгоритмов на разрешающую способность при обнаружении слабых сигналов. Исследование проводится с использованием модельных данных, передаточная функция среды для мешающего источника содержит случайную составляющую, параметры которой описываются коэффициентом когерентности, интервалами корреляции в пространстве, по частоте и по времени. В модельном эксперименте параметры генерируемых рассеянных полей известны, что позволяет контролировать взаимосвязь между параметрами поля и параметрами «быстрых» алгоритмов, используемых при разрешении слабых сигналов. Приведены результаты измерения параметров компонент входной смеси, выделенных первыми и вторыми собственными числами и собственными векторами. Также приведены пеленгационные рельефы и построены траектории, выявляющие факт обнаружения слабого сигнала, пересекающего траекторию сильного сигнала, в зависимости от числа корректируемых собственных чисел. В качестве критерия качества используются уровень рассеянной компоненты и угловая зона маскировки слабого сигнала после корректировки одного или нескольких собственных чисел. Анализ шести вариантов исходных данных показал, что при использовании элементов выборки, различающихся по частоте, возможность разрешения слабых сигналов зависит от соотношения интервала адаптации и интервала корреляции (ранга) матрицы искажений по частоте.

1. Сapon J. High resolution frequency-wavenumber spectral analysis // Proceedings of the IEEE. 1969. Vol. 57. P. 1408–1418. doi:10.1109/PROC.1969.7278

2. Schmidt R.O. Multiple emitter location and signal parameter estimation // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986. Vol. AP_34, No. 3. P. 276–280. doi:10.1109/TAP.1986.1143830

3. Wang H., Kaveh M. Focusing matrices for coherent signal_subspace processing // IEEE Transaction Acoustic, Speech and Signal Processing. 1988. Vol. ASSP_36, No. 8, P. 1272–1281.

4. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. М.: Радио и связь, 2004. 199 с.

5. Черемисин О.П., Ратынский М.В., Комов А.А., Пушин А.Е. Эффективный проекционный алгоритм адаптивной пространственной фильтрации // Радиотехника и электроника. 1994. Т. 39, № 2. C. 259–263.

6. Малышкин Г.С. Экспериментальная проверка эффективности быстрых проекционных адаптивных алгоритмов // Акустический журнал. 2019. Т. 65, № 6. С. 828–847. doi:10.1134/S032079191906008X EDN: XAGYWC

7. Малышкин Г.С., Мельканович В.С. Классические и быстрые проекционные адаптивные алгоритмы в гидроакустике. С.‑ Петербург: ЦНИИ «Электроприбор», 2022. 266 с. EDN: DWCMLU

8. Малышкин Г.С. О возможности обнаружения и классификации шумовых источников на основе анализа их траекторий на выходе адаптивной пространственной обработки. Фундаментальная и прикладная гидрофизика, 2023, Т. 16, № 2. С. 126–143. doi:10.59887/2073-6673.2023.16(2)-9 EDN: JDFRCG

9. Малышкин Г.С. Об одном методе классификации гидроакустических источников излучения на выходе адаптивной пространственной обработки // «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики». Труды Всероссийской конференции. Санкт-Петербург, 2023. С. 96–100. EDN: MAIRHB

10. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1981, 416 с.

11. Лаваль Р., Лаваск И. Влияние неоднородностей и нестабильностей среды на пространственно временную обработку сигналов // Подводная акустика и обработка сигналов. М.: Мир, 1983. С. 43–68.

12. Бреховских Л.М., Андреева И.Б. и др. Акустика океана. М.: Наука, 1974. 693 с.