Адаптивная пространственно-временная обработка
Радиолокационные системы используют все более сложные и высокопроизводительные технологии, такие как адаптивная пространственно-временную обработка STAP ( Space-Time Adaptive Processing). STAP — это продвинутая технология обработки сигналов , которая используется в различных радиолокационных приложения для подавления интерференции, который работает в пространственной и временной области. Этот метод способствует детектированию малоподвижных целей, которые скрыты помехами и заглушками, что становится особенно актуальным для наблюдения за воздушными объектами, для которых поиск объектов среди различных помех часто встречающийся сценарий. Сложность с адаптивной пространственно-временной обработкой заключается в необходимости обработки данных с низкой задержкой. Используя алгоритмы адаптивной пространственно-временной обработки, ПЛИС позволяют сократить габариты, вес и потребляемую мощность системы, при этом сократить задержку в вычислениях.
Ключевой компонент алгоритма адаптивной пространственно-временной обработки — это QR-разложение, как с прямой, так и с обратной заменой. QR-разложение — это операция инверсии* матрицы вещественных чисел с плавающей точкой. И QR-разложение и замещение /имеют высокую итеративность и чувствительность к числовым эффектам. С учетом требований к широкому динамическому диапазону в радиолокационных системах и шуму округления, возникающем в обработке с использованием чисел с постоянной запятой, предпочтительной является обработка с использованием плавающей запятой.
Эффективный радиолокатор должен различать цели на фоне шумов. На рисунке 11 изображено три различных типа шумов.
Рисунок 11
Шумы приемника показаны как основа и изображены светло голубым цветом на диаграмме. Уровень этих типов шумов определяется качеством приемной цепочки, включая антенну, аналоговую обработку и цифровое преобразование. Второй источник шумов — это помехи, которые изображены зеленым цветом. Помехи от земли в основном состоят из отражений от неподвижных или медленно перемещающихся объектов. Из допплеровская составляющая сильно зависит от скорости платформы. Третий источник шумов — помехи от подавителей радиочастот. Такие помехи,как правило, передают на всех частотах. Тем не менее, т.к. один подавитель расположен в одном определенном месте, то поражается только один определённый угол, как показано цветом. Адаптивная пространственно-временная обработка фильтрует и подавляет помехи и наводки от подавителей радиочастот, поэтому цели могут быть легко идентифицированы.
Существует некоторое количество алгоритмов для реализации адаптивной пространственно-временной обработки. В выбранном алгоритме адаптивной пространственно-временной обработки разработчик должен определиться, работает ли он в области напряжений или в области мощности. Оба метода связаны с выделением шума из окружающих радиолокатор ячеек и применением инвертированного значения к желаемой решетки. Вычисление инверсии шума требует инверсии матриц и обратной замены. Высоко итерационные вычисления такие как перечисленные выше возможны только при использовании вычислений с плавающей запятой. В добавок, высокое число математических операций может превысить возможности обработки многих процессоров цифровой обработки сигналов. Эти ограничения приводят к практическим трудностям при разработке современных радиолокаторов, лимитируя возможность подавления помех и чувствительность радиолокационной системы. Параллельная обработка ПЛИС с поддержкой операций с плавающей запятой позволяет достичь высочайшего уровня подавления помех и чувствительности по сравнению с совместимыми системами.
В случае корректного использования, адаптивная пространственно-временная обработка очень непростой алгоритм для реализации. Преимущество адаптивной пространственно-временной обработки — это увеличение порядка величины чувствительности обнаружения объектов. Для достижения этого, разработчик нуждается в очень высоких требованиях к обработки, низкой задержки, быстрой адаптации и очень высоком динамическом диапазоне. Ниже описывается как компания ALtera (Intel) позволяет достичь этих требований.
Ссылки
- Bores Signal Processing, Introduction to DSP—DSP Processors: Data Formats, December, 2010. http://www.bores.com/courses/intro/chips/6_data.htm
- Jeffs, Brian D. Beamforming: A Brief Introduction, Presentation, (Brigham Young University, October, 2004).
- Harris, Fredric J. Multirate Signal Processing for Communication Systems, Chapter 6,(Prentice Hall, ISBN 0-13-146511-2).
- Richards, Mark A. Fundamentals of Radar Signal Processing, Chapter 9, (McGrawHill, ISBN 0-07-144474-2).
- Worsham, Richard. Northrop Grumman Radar Notes, et al, Presented at Radar 2010 Conference, May, 2010
Источники
- https://www.intel.com/content/dam/www/programmable/us/en/pdfs/literature/wp/wp-01156-dsp-radar.pdf
Материал предназначен для использования в образовательных целях