5.6.3.2 Техника распознавания, проблемы ее реализации

Структурная схема РЛС с автоматическим фильтром распознавания изображена на рис.5.39. В этой схеме передатчик формирует ЛЧМ-сигнал, который излучается антенной. Отраженные сигналы сжимаются согласованным фильтром (СФ), при этом их длительность на выходе СФ τ_и = 1/Δf, где Δf – девиация частоты ЛЧМ-сигнала. Если последовательность радиоимпульсов облучает цель, содержащую 4 «блестящих» точки (БТ) (рис.5.40,а), то амплитуды Р₁, Р₂, Р₃, Р₄ – пропорциональны ЭПР БТ (рис.5.40,б), в временные интервалы между импульсами t₁, t₂, t₃ пропорциональны расстояниям d₁, d₂, d₃ между БТ.

Рис.5.39. Структурная схема РЛС с автоматическим фильтром распознавания

Распознавание осуществляется сравнением РЛП с эталонами. Распознавание может быть более эффективным, если дополнительно сравнивать суммарные сигналы Р^' (рис.5.40,в) с аналогичными суммарными сигналами, отраженными от известных целей (в РЛС 22Ж6М – выявление ракет-ловушек из класса ракет).

Рис.5.40. Эпюры, поясняющие работу автоматического фильтра распознавания

Устройство, реализующее автоматический фильтр распознавания, представлено на рис.5.41.

Оно содержит делитель мощности, который делит входной сигнал на 4 выхода. Каждый их 4-х сигналов подается на один их 4-х индентичных каналов временной задержки. Каждый канал состоит из линии переменной задержки радиосигналов и схем коммутации, управляемой цифровым кодом цифрового управляющего устройства (ЦУУ).

Рис.5.41. Устройство, реализующее автоматический фильтр распознавания

Радиоимпульсы амплитудой Р₁, Р₂, Р₃, Р₄ РЛП задерживаются в соответствующем канале временной задержки на интервал времени, пропорциональный их физическому местоположению. Импульс Р₁ должен задерживаться на время t₁ + t₂ + t₃, Р₂ – на t₁ + t₂, Р₃ – на t₁.

Если отраженный сигнал согласуется с установленной комбинацией задержек, то происходит распознавание цели, что отображается на индикаторе. В противном случае, ЦУУ выдает комбинацию интервалов задержки, которая соответствует другому эталону.

Для реализации алгоритмов распознавания целей (АРЦ) используются:

• согласованная фильтрация, которая предназначена для обнаружения и распознавания целей по сигналам с заранее известными параметрами;

• статистическая теория распознавания образов, которая представляет образ цели в виде набора характерных признаков сигнатур цели;

• биологическая теория, в которой разработана модель, основанная на зрении; в этой модели сигнатуры распознаваемой цели сравниваются с эталонами, записанными в память ЭВМ;

• теория нейронных сетей, которая имитирует на ЭВМ работу нейронной сети человека при принятии решений.

Алгоритм типа «модель, основанная на зрении» обладает тем важным достоинством, что ЭВМ сама может синтезировать эталон целей, в том числе вероятного противника, для различных условий наблюдений. Этот алгоритм сравнительно легко реализуется и является достаточно эффективным.

Алгоритм типа «нейронная сеть» требует до нескольких месяцев на обучение (набор статистики). Считается, что такие алгоритмы не достигли еще удовлетворительного уровня эффективности.

Существенно повысить эффективность РЛР может комплексирование различных информационных каналов: первичных и вторичных РЛС, РЛС с активным ответом, ИК и ТВ датчиков, станций РТР и др.

Данные, полученные от указанных источников информации, могут быть сравнены с полученной ранее информацией о целях, а именно с данными об их траекторных параметрах, размерах, форме, типе подвешиваемого оборудования и оружия, ракет, подвесных контейнеров с бомбами и средствами РЭБ, форме и параметрах спектра бортовых излучателей, что позволит распознавать объекты, определять степень угрозы и выделять наиболее важные (опасные) из них (сейчас применяется в Миг-29, Миг-31 – комплексирование РЛС и ИК-системы, в Миг-31 – комплексирование информации от других самолетов при полете строем, С-300ВМ - комплексирование многофункциональной РЛС и ТВ-системы.

Основные направления дальнейших исследований по повышению эффективности методов распознавания следующие:

• объединение усилий многих фирм и организаций, которые проводят работы с целью разработки теоретических основ распознавания в условиях априорной неопределенности (разработка робастных алгоритмов распознавания), а также при комплексировании различных датчиков в обычных условиях и при противодействии распознаванию;

• разработка алгоритмов обработки информации, выбора информационных признаков, принятия решений о классе (типе) цели, объединение (комплексирование) информации от различных датчиков;

• накопление экспериментальных данных по целям различных классов (типов) на различных ракурсах и для разного фона от различных датчиков, т.е. формирование эталонов для создания банка данных;

• разработка перспективной элементной базы на основе использования новых физических эффектов (сверхпроводимости, нелинейных эффектов и т.д.), что позволит улучшить чувствительность и информативность РЛС, в том числе и для решения задач распознавания;

• расширение диапазона используемых частот вплоть до инфракрасных, ультрафиолетовых, рентгеновских и др.;

• применение при комплексировании не только электромагнитных полей (отраженных и помеховых колебаний объектов), но и других полей (электростатических, магнитных, аккустических и д.р.);

• широкое внедрение в РЛС микропроцессоров, увеличение быстродействия, использование параллельной обработки информации, увеличение быстродействия ЭВМ, увеличение объема памяти ЗУ позволит увеличить скорость обработки, создавать многофункциональные адаптивные РЛС с изменяемым типом сигналов и получать сигналы специальной формы;

• разработка и применение новых и цифровых методов для формирования радиочастотных колебаний заданной формы с целью последующего их усиления и использование в качестве зондирующих сигналов, согласованных с формой различных целей на разных ракурсах;

• внедрение методов цифровой обработки сигналов на радиочастоте, что позволит существенно улучшить разрешение по частоте и дальности, т.е. увеличить информативность РЛС;

• разработка новых кодов, которые позволят улучшить разрешающие способности РЛС по дальности и частоте, иммито- и помехоустойчивость, а также повысить эл.магнитную скрытность и инфомативность РЛС при применении методов и техники противодействия радиолокационному распознаванию;

• повышение эффективности систем опознавания за счет использования более криптостойких кодов, применение пассивного ответа с использованием на распознаваемых объектах специальных резонансных контуров, комплексирование с другими датчиками информации.