1. Trang chủ
  2. » Kỹ Thuật - Công Nghệ

Nâng cao hiệu quả phát hiện mục tiêu trong hệ thống Radar MIMO kết hợp dựa vào xử lý thích nghi không gian - thời gian với độ phức tạp tính toán thấp

5 66 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 5
Dung lượng 659,07 KB

Nội dung

Để tăng khả năng phát hiện mục tiêu ở radar MIMO kết hợp, người ta sử dụng phân tập dạng sóng, phân tập tần số hoặc phân tập không gian. Tuy nhiên, khả năng phát hiện mục tiêu vẫn bị hạn chế do ảnh hưởng của tán xạ và nhiễu cố ý gây ra. Bài viết này sử dụng phép biến đổi tuyến tính để làm thưa ma trận hiệp phương sai do đó làm giảm độ phức tạp trong tính toán mà vẫn đảm bảo tăng hiệu quả phát hiện mục tiêu của hệ thống.

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN 33 NÂNG CAO HIỆU QUẢ PHÁT HIỆN MỤC TIÊU TRONG HỆ THỐNG RADAR MIMO KẾT HỢP DỰA VÀO XỬ LÝ THÍCH NGHI KHƠNG GIAN - THỜI GIAN VỚI ĐỘ PHỨC TẠP TÍNH TOÁN THẤP IMPROVING PERFORMANCE OF TARGET DETECTION OF COHERENT MIMO RADAR BASED ON SPACE-TIME ADAPTIVE PROCESSING WITH LOW COMPUTATION COMPLEXITY Đào Minh Hưng1, Mai Xuân Bình2 Trường Đại học Quy Nhơn; daominhhungqn@gmail.com Công ty Quản lý bay Miền Trung; maixbinh@gmail.com Tóm tắt - Để tăng khả phát mục tiêu radar MIMO kết hợp, người ta sử dụng phân tập dạng sóng, phân tập tần số phân tập không gian Tuy nhiên, khả phát mục tiêu bị hạn chế ảnh hưởng tán xạ nhiễu cố ý gây [6] Kỹ thuật xử lý thích nghi khơng gian thời gian STAP sử dụng để giảm nhiễu Khi trọng số lọc ước lượng phải xác Điều đòi hỏi ma trận hiệp phương sai nhiễu có kích cở lớn, việc tính tốn nghịch đảo ma trận hiệp phương sai nhiễu phức tạp đơi lúc khơng tính Đã có nhiều thuật tốn đưa nhằm mục đích giảm kích cỡ ma trận hiệp phương sai nhiễu hay giảm hạng ma trận sử dụng hàm PSWF [9] Bài viết sử dụng phép biến đổi tuyến tính để làm thưa ma trận hiệp phương sai làm giảm độ phức tạp tính tốn mà đảm bảo tăng hiệu phát mục tiêu hệ thống Abstract - In order to increase the target detection capability of a coherent MIMO radar, people make use of wave diversity, frequency diversity, or space diversity However, the ability to detect a target is limited by the effects of deliberate scattering and interference [6] Space-time adaptive processing (STAP) techniques are used to reduce interference Then the weights of the filter are estimated to be accurate This requires a large covariance matrix, thus the inverse computation of the covariance matrix becomes more complex and sometimes appears impossible Many algorithms have been proposed to reduce the size of the covariance matrix or to reduce the rank of the matrix, including the PSWF function [9] This paper uses linear transformation to covalance the covariance matrix, thus reducing the computational complexity while still ensuring an increase in the target detection performance of the system Từ khóa - Radar; Coherent MIMO radar; Radar Technology; Space-Time Adaptive Processing for MIMO Radar; STAP Key words - Radar; Coherent MIMO radar; Radar Technology; Space-Time Adaptive Processing for MIMO Radar; STAP Đặt vấn đề Radar hệ thống điện từ dùng để phát xác định vị trí vật Chức phát mục tiêu Trong việc phát mục tiêu lại phụ thuộc vào tỉ số SNR đầu vào máy thu Có nhiều kỹ thuật phát triển để tối đa hóa tỉ số SNR đầu vào máy thu lựa chọn dạng sóng phát máy phát [1-2], [4] để tăng khả radar việc tách mục tiêu khỏi tín hiệu phản xạ không cần thiết can nhiễu máy thu Hoặc tạo dạng búp sóng phát máy phát [5], [8] nhằm tăng tỉ số SNR máy thu Trong [3], [10] đề xuất cách bố trí phần tử anten cách hợp lý giúp cho việc tăng độ lợi anten thu không làm tăng kích cỡ chúng, qua tăng khả phát mục tiêu Tuy nhiên, chọn dạng sóng phát máy phát giúp tăng phân tập dạng sóng cải thiện fading chưa loại bỏ nhiễu cố ý Việc bố trí phần tử anten tăng độ lợi cho anten thu theo hướng xác định không dùng cho anten phát Xử lý thích nghi khơng gian thời gian phía thu [7] cách lọc tín hiệu theo chiều khơng gian thời gian với trọng số lọc chọn thích nghi với mơi trường hoạt động radar MIMO Để làm điều phải ước lượng xác trọng số lọc Khi yêu cầu ma trận hiệp phương sai phải có số lượng lớn phần tử, dẫn đến xử lý tính tốn phức tạp để tìm trọng số tối ưu Trong [9] đề cập thuật tốn để giảm độ phức tạp tính toán nghịch đảo ma trận mẫu giảm số mẫu cách sử dụng hàm PSWF (Prolate Spheroidal Wave Functions) có nhược điểm phải biết trước cấu trúc hình học cấu trúc khơng gian tán xạ, khơng gian tín hiệu vào lớn Bài viết đề xuất phép biến đổi tuyến tính để làm thưa ma trận hiệp phương sai, nhờ độ phức tạp tính toán ma trận hiệp phương sai nhiễu giảm mà tăng khả phát mục tiêu radar áp dụng cho hệ thống radar khác Nội dung 2.1 Mơ hình tín hiệu hệ thống radar MIMO kết hợp với xử lý thích nghi không gian thời gian Các tán xạ không gian - thời gian thường nhiễu trắng, tức ma trận phương sai chéo Bộ lọc chiều dùng để tách tán xạ tán xạ đến từ nhiều hướng khác (phụ thuộc β) Tồn tán xạ khơng gian thời gian đến máy thu từ khoảng cự ly thứ i biểu diễn sau: rc X C =   i si i =1 (1) đó:  i đại lượng phức tán xạ thứ i, rc số phân giải cự ly mà radar xử lý Cơng suất tồn nhiễu tán xạ biểu diễn: Pc = E ( s* ( f d , )x ) = s* Rs (2) Ta có mơ hình xử lý thích nghi khơng gian thời gian Hình Đào Minh Hưng, Mai Xn Bình 34 Khi đó, tín hiệu phát anten thứ m biễu diễn bằng: xm (lT +  ) = Em ( )e j 2 f (lT + ) với m = 1, 2…, M (3) đó: 𝜙𝑚 (𝑡) tín hiệu băng sở, l: số xung phát thứ l radar, 𝜏: độ rộng thời gian xung phát, T: chu kỳ xung phát um(t) bao gồm chuỗi xung lặp lại xung ngắn 𝜙𝑚 (𝑡) đó: fs = dR  sin t vt vận tốc mục tiêu hướng radar; f s ,i = fD = dR sin i : tần số không gian  2(v sin t + vt ) : tần số Doppler chuẩn hóa T  Khi tín hiệu sau qua lọc biễu diễn: ym, n,l =  yn (lT +  + = t e j( 2r * )m ( )d c 2 )(sin t (2 vlT + d R n + dT m ) + vt Tl )  Nc −1 +  i e j( 2 )(sin i (2 vTl + d R n + dT m ))  i =0 (6) + yn( J, m) ,l + yn(w, m),l L số xung Với dR=λ/2 (6) viết lại: N c −1 ym,n,l = t e j 2 fs ( n+m )e j 2 f Dl +  i e i =0 Hình Mơ hình xử lý thích nghi khơng gian thời gian Do đó, tín hiệu thu anten thứ n sau giải điều chế viết sau: M −1 yn (lT +  ) =  tmvt (lT +  − m =0 N c −1 M −1   i =0 m =0 vi i m (lT +  + 2r − nd r sin t − mdT sin t ) + c + yn( J ) (lT +  ) + yn(w) (lT +  ) đó: mvt (t ) = m (t )e j 2 vt vt = 2(v sin i ) 2(vt + v sin t ) f f vi = c c r: cự ly khoảng quan tâm, 𝜌𝑡 : biên độ tín hiệu phản xạ mục tiêu, 𝜌𝑖 : biên độ phản xạ không mong muốn thứ i, (𝐽) số tín hiệu phản xạ khơng mong muốn Nc, 𝑦𝑛 : tín hiệu (𝑤) gây nhiễu thu anten thứ n, 𝑦𝑛 : nhiễu trắng anten thứ n Thành phần thứ (4) tín hiệu phản xạ mục tiêu, thành phần thứ hai phản xạ không mong muốn, thành phần thứ nhiễu cố ý nhiễu trắng Sự sai khác pha thu hiệu ứng Doppler, vị trí anten thu vị trí anten phát gây Với tín hiệu phát băng hẹp độ rộng xung 𝑇𝜙 đủ nhỏ 𝑇𝜙 vt≈ Khi ta viết lại (4) sau: yn (lT +  + 2r c M −1 )   tm ( )e N c −1 M −1    ( )e i m j( 2  )(sin t (2 vlT + d R n + dT m ) + vt Tl ) 2  )(sin i (2 vTl + d R n + dT m )) + i =0 m =0 + yn( J ) (lT +  + + m =0 j( 2r 2r ) + yn(w) (lT +  + ) c c + yn( J,m) ,l + yn(w) ,m ,l (5) (7) đó:  = dT ;  = 2vT dR dR Từ tín hiệu thu (7) ta tạo vector có N  M  L chiều sau: y = ( y0,0,0 y1,0,0 y N −1, M −1, L−1 )T (4) 2r − nd r sin i − mdT sin i ) + c j 2 f s ,i ( n + m +  l )) (8) Khi tổ hợp tuyến tính phần tử vector y biểu diễn sau: (9) w *y đó: w trọng số Để có tỉ số SINR lớn tích w*Rw phải nhỏ cho [7]: (10) w*s( f s , f D ) = đó: R = E  yy*  s( f s , f D ) vector lái không gian thời gian hệ thống radar MIMO, có kích thước N × M × L, bao gồm phần tử viết dạng: e j 2 fs ( n+m )e j 2 f Dl (11) w gọi tạo búp MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) Ma trận hiệp phương sai R ước lượng cách sử dụng ô phân chia khoảng cách lân cận Để thỏa mãn (10) ta có: w= R −1s( f s , f D ) s * ( f s , f D )R −1s( f s , f D ) (12) Biểu thức (12) tồn ma trận nghịch đảo R, độ phức tạp tính tốn lớn 2.2 Đề xuất xử lý thích nghi khơng gian thời gian dựa định dạng thưa (sparsity based space time adaptive processing) Ta biểu diễn tín hiệu sau: x = xt + x c + n (13) đó: xt: vector mục tiêu, xc: vector tán xạ, n: vector ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN nhiễu nhiệt Vector tán xạ biễu diễn sau: 35 RD-STAP để giảm độ dài lọc, tức lúc vector trọng số lọc cho STAP gọi thưa Nc xc =   c ,n v( f d ,n , f s ,n ) L (14) n =1 đó: N c : số tán xạ, f d , n = 2vT sin n /  : tần số Doppler tán xạ thứ n, f s ,n = d sin n /  : tần số wb không gian tán xạ n v ( f d ,n , f s ,n ) : vector lái khơng gian thời gian, Hình Sơ đồ khối loại bỏ búp sóng phụ dựa xử lý thích nghi khơng gian thời gian phân bố thưa v ( f d ,n , f s ,n ) = v d ( f d )  v s ( f s ), v d ( f d ) = 1 exp( j 2 f d ) exp( j 2 f d ( N − 1))  , v s ( f s ) = 1 exp( j 2 f s ) exp( j 2 f s ( M − 1))  Trọng số STAP thay bằng: w b = Vw b , T T Vector tín hiệu mục tiêu: xt =  t v ( f d ,t , f s ,t ) =  t v t z = VH b  f d ,t = 2vT sin t /  + 2vtT /  , f s ,t = d sin t /  , vt: vận tốc góc mục tiêu, t : góc tới mục tiêu , MN - số liệu tán xạ có sẵn L  y (17) − w H b V H    b  Công suất tán xạ đầu STAP làm thưa tính: Pr = v H t R x v t − rbbH Rb−1rbb +  H Rb LM  SCNR = H v t R x v t − rbbH R b−1rbb +  H R b wb Hình Sơ đồ khối loại bỏ búp sóng phụ thông thường Nếu tất liệu sử dụng để loại bỏ tán xạ đầu biểu diễn sau: y = d0 − w b H b đó: d = v t (15) −1 b x wb = R r , R b = E (bb ) ma H bd trận hiệp phương sai tán xạ, r = E (bd ) vector tương bd * quan chéo d b Khi cơng suất đầu tán xạ sau: −1 b bb P = v t Rx vt − r R r H H bb với: R x = E (xx H ) ma trận hiệp phương sai đầu vào Tỉ số tín hiệu nhiễu tán xạ SCNR đầu biểu diễn sau: LM  v H t R x v t − rbbH R b−1rbb SCNR = (18) đó:  = w b − w b vector sai số trọng số điều kiện làm thưa Trong cơng suất tín hiệu khơng đổi phép biến đổi Tỉ số tín hiệu tán xạ nhiễu SCNR đầu ra: L-1 H ( MN −1)1 yr = d − w bH z = 1 w H b với:  U S V = svd ( vtH ), sử dụng phép biến ( MN −1)1 vector thưa Khi Đầu ra: Ta có: B  MN ( MN −1) ma trận khối tín hiệu thỏa mãn: B H v t = BB H = I , đổi b = B H x  MN −1 đó: V = diag ( v) v  ta có: (16) Loại bỏ búp sóng phụ xử lý thích nghi khơng gian thời gian, có khối chức Hình Do hạng ma trận hiệp phương sai nhỏ mức tự hệ thống nên người ta dùng thuật tốn RR-STAP  H (19) Do cần tối thiểu hóa sai số bình phương trung bình R b Hàm mục tiêu tối thiểu hóa viết sau:  H R b = rbbH R b−1rbb − rbbH w b − w bHrbb + w bHR b w b (20) Khi cần tìm giá trị nhỏ của: min(−rbbH wb − wbHrbb + wbHRb wb +  wb ) (21) đó, tham số λ dùng để quy định độ thưa w b , nhiên biểu thức khơng có giá trị nhỏ nên thay vào ta dùng biểu thức viếtlại sau: ( −rbbH w b − w bHrbb + w bHR b w b +  w b ) (22) 2.3 Cấu trúc phát không gian thời gian Vector trọng số có hệ số tối ưu thích nghi µ, β Chọn hệ số không ảnh hưởng đến tỉ số SINR Bộ phát chuẩn hóa cho [6]: w kH xk = s H s −t R k−1 xk s H s −t H1 −1 k s −t R s  1  H0 với trường hợp ma trận hiệp phương sai biết thì: (23) Đào Minh Hưng, Mai Xn Bình 36 K’

Ngày đăng: 12/02/2020, 17:56

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w