Tổng quan xử lý không gian thích nghi

Một phần của tài liệu Nghiên cứu giải pháp xử lý không thời gian nghi ngờ thời gian nhằm nâng cao khả năng chống nhiễu của đài ra đa (Trang 32 - 38)

Ra đa hiện đại trên cơ sở AAA có khả năng tối ưu hóa bằng hệ thống điều khiển búp sóng bằng điện tử, thích nghi giản đồ hướng với tình huống nhiễu và thực hiện các chức năng khác Các vấn đề về phân tích và tổng hợp các anten mảng thích nghi và hệ thống bù khử nhiễu đã được nghiên cứu khá đầy đủ và được trình bày trong một số lớn các ấn phẩm, bắt đầu với các chuyên khảo đã trở thành kinh điển: R A Monzingo, T U Miller “Nhập môn lý thuyết Antten mảng thích nghi” [35]; Ya D Shirman, V N Manzhos "Lý thuyết và kỹ thuật xử lý thông tin ra đa trên nền nhiễu" [100], B Widrow “Xử lý tín hiệu thích nghi” [46], A K Zhuravlev, A P Lukoshkin, S S Poddubnưi “Xử lý tín hiệu trong các mảng anten thích nghi” [74], A A Pistolkors “Nhập môn lý thuyết về anten thích nghi” [90], tiếp đó là các chuyên khảo của Milligan và Thomas A [34]; Robert J Mailloux [38]; Klemm, R [28]; Phan Anh [10]; Wulf-Dieter Wirth [47]; Guerci J R [21]; Những điểm chính trong các tài liệu này là:

1/ Hiện nay một trong những biện pháp chống nhiễu tích cực là tạo các điểm không (rãnh 0, vùng lõm) GĐH về hướng nguồn gây nhiễu [35] Có 2 nhóm

phương pháp: Thứ nhất là tổng hợp GĐH trên cơ sở thông tin tiên nghiệm về tọa độ góc mục tiêu và nhiễu có được nhờ trinh sát điện tử hoặc chế độ giám sát nhiễu của chính ra đa; Thứ hai là nhóm phương pháp dùng điều chỉnh thích nghi véc tơ trọng số (VTS) Nhóm này bao gồm các phương pháp thích nghi gradient và trực tiếp Phương pháp gradient dựa trên việc tìm kiếm tâm mặt mức theo phương pháp tụt dốc [60] Các phương pháp trực tiếp thích nghi AAA liên quan đến đảo hoặc tựa đảo MTQN để xác định VTS và phân bố biên độ-pha trên cơ sở biết MTQN và véc tơ lái tín hiệu có ích

2/ Do những hạn chế ở hướng thứ nhất người ta nghiên cứu phát triển các phương pháp thích nghi tính VTS theo hướng thứ 2 Phép tìm VTS trong [1], [14],

[42], [69] được thực hiện theo công thức

W=bR-1S (1 21)

là khá tốn kém, đòi hỏi thời gian tính tương đối lớn và liên quan đến đảo ma trận hoặc giải hệ phương trình:

RW = bS (1 22)

Ở đây R-1 là MTQN đảo; S –tín hiệu xác định đặc trưng cho hướng tín hiệu đến mong muốn; b- số phức bất kỳ

Các nỗ lực chính nhằm vào tính MTQN đảo và VTS vì ở thủ tục kinh điển số phép tính tỷ lệ với lập phương số phần tử được điều khiển Tìm kiếm dự trữ bổ sung để tăng hiệu quả hệ thống thích nghi trong điều kiện số mẫu nhỏ dựa trên sử dụng thông tin về cấu trúc MTQN Ví dụ, khi tính đến thông tin tiên nghiệm về sự hiện diện tạp trắng trong nhiễu bên cạnh thành phần tương quan đã có thuật toán ước tính điều hòa MTQN bằng cách bổ sung ma trận chéo đơn vị đã cho phép dùng phương pháp đảo cho lượng mẫu luyện bất kỳ Hơn nữa, hiệu quả chế áp nhiễu đạt được khi số mẫu luyện bằng số nhiễu tác động [61] Phương pháp điều hòa cũng có thể dùng khi có tín hiệu có ích trong mẫu luyện (trường hợp mẫu không chuyên nghiệp) [912] Khi nhiễu tác động từ các nguồn điểm bên ngoài và mảng anten đối xứng tâm hình học, đặc tính biên độ - pha các kênh thu đồng nhất thì MTQN thuộc lớp ma trận đối xứng biên (персимметричная матрица) [90] Do tính đối xứng biên của MTQN dạng Toeplitz-khối có thể tăng gấp đôi tốc độ hội tụ thủ tục thích nghi so với trường hợp dùng ước tính hợp lý cực đại MTQN cấu trúc chung [88] Một số thuật toán lặp xử lý nhiễu tối ưu trên cơ sở các bộ lọc thành phần có ích khi tính với MTQN có cấu trúc xác định, nói chung là không dừng [89] Tuy các thuật toán này đạt được một số kết quả song thời gian tính trong quá trình thích nghi vẫn còn đáng kể cho nên có đề xuất trong [69] sử dụng những giải pháp kỹ thuật mới nhất (cấu trúc song song với xử lý dây chuyền, ) với tốc độ tính lên đến hơn 1 tỷ phép tính/s

3/ Nghiên cứu cấu trúc AA, tổ chức xử lý mảng để giảm thiểu chi phí thiết bị và tăng tốc độ AAA đầy đủ với số kênh thu lớn đòi hỏi chi phí thiết bị rất lớn Để giảm lượng thiết bị và đơn giản điều khiển các trọng số, một số phần tử được

kết hợp với nhau thành những modun với kênh thu-khuếch đại chung trong mỗi modun Những AAA như vậy gọi là modun AAA (MAA) [80] Cấu trúc chung của MAA trên hình 1 6, trong đó Xi- tín hiệu phần tử mạng thứ i, i= 1, , N; Yj- tín hiệu ra modun thứ j, j=1, …, M, M<N

2 N

X2 XN Tạo tín hiệu các mô

đun Y2 YN Bộ xử lý giữa các mô đun Tính véc tơ trọng số Bộ xử lý thời gian Tín hiệu ra

Hình 1 6 Sơ đồ cấu trúc tổng quát MAA

Kiến trúc MAA hiện đại đòi hỏi giải các bài toán xử lý liên modun khác nhau Trước tiên, xử lý không gian trong MAA có thể thực hiện như trong AAA khi xem mỗi modun tương tự như mỗi phần tử mạng Các phương pháp xử lý tín hiệu khi ấy cũng như đã xét ở trên và MAA với M modun cho phép chế áp M-1 NN ngoài

MAA thường được tổ chức theo sơ đồ lọc “trắng hóa-lọc phối hợp” hoặc lọc “phối hợp-trắng hóa” [98]

Đôi khi, cần phải hình thành các kênh không gian riêng bằng cách cộng có trọng số tín hiệu ra các modun tương ứng Khi ấy để bù khử các tín hiệu nhiễu trong kênh không gian xác định bên cạnh tín hiệu ra các kênh không gian khác có thể sử dụng tín hiệu ra một số modun riêng rẽ [84]

Trong một số trường hợp nhiệm vụ bảo vệ tập hợp các kênh không gian khỏi các tín hiệu NN được giải quyết khi dùng hệ thống các kênh bù khử chung Khi ấy tín hiệu kênh thu cần bảo vệ được hình thành bằng cách cộng có trọng số các thành phần vector biên độ phức tín hiệu ra của M modun Vector biên độ phức tín hiệu các kênh bổ trợ (bù) được hình thành trong bộ xử lý thích nghi từ m<M thành phần kế cận của vector biên độ phức tín hiệu ra các modun Biết rằng khi số kênh bù nhỏ hơn M thì ước lượng MTQN đối xứng biên hầu như không nhanh hơn mà thậm chí còn chậm hơn so với ước lượng hợp lý cực đại [70] Để nâng cao tốc độ người ta tìm kiếm các phương pháp “mở rộng” MTQN hợp lý

Trong ra đa P-18M [2] được Cộng hòa Séc hiện đại hóa cho Quân chủng PK- KQ đã kết hợp 2 thuật toán SLC (Side Lobe Cancelation- chế áp (bù khử) búp bên) và SLB (Side Lobe Blanking- chặn búp bên) Các tín hiệu ra đa đầu vào được xử lý bằng thuật toán SLC thực hiện bù khử thích nghi tín hiệu nhiễu thu qua các búp bên [27] Tuy nhiên, thuật toán SLC không chế áp các tín hiệu có hệ số điền đầy nhỏ, vì khi ấy không cho phép thích ứng kịp thời và đủ chính xác các hệ số và pha

Thuật toán SLB chế áp các tín hiệu nhiễu dạng xung có hệ số điền đầy nhỏ thu được từ các búp bên và thực hiện so sánh biên độ của tín hiệu thu được từ kênh chính với tín hiệu thu được bằng kênh vô hướng Kênh vô hướng được tạo thành bởi sự kết hợp bốn kênh anten phụ trợ Trong các lượng tử cự ly, nơi mà tín hiệu chiếm ưu thế là tín hiệu từ búp bên của kênh chính, khi đó tín hiệu thu được bằng kênh chính được đặt về ‘‘0’’

Một trong những phương án bù khử nhiễu là sử dụng hệ thống thích nghi với các búp sóng được hình thành trước Các búp sóng bù khử được định hướng vào NN có tọa độ được nhập từ bên ngoài Nhờ vậy giảm được số kênh cần thiết so với các hệ thống thích nghi hoàn toàn không được hỗ trợ thông tin tọa độ Việc lựa chọn các búp sóng bù khử cũng có thể thực hiện mà không cần chỉ thị từ ngoài bằng cách xử lý các tín hiệu nhiễu tại đầu ra sơ đồ BF mà tập hợp các búp sóng nó sinh ra bao phủ không gian với độ rời rạc phù hợp với các yêu cầu lựa chọn các búp sóng bù khử [74] Thuật toán chọn các búp sóng bù khử dựa trên biến đổi ma trận tương quan tín hiệu các búp sóng cho phép đồng thời với lọc không gian thích nghi định hướng NN

chính xác đến độ rộng búp sóng của GĐH

4/ Định dạng GĐH thích nghi là một trong những lĩnh vực nghiên cứu được quan tâm trong xử lý tín hiệu mảng, được sử dụng rộng rãi trong ra đa, sonar, viễn thông, và nhiều lĩnh vực khác [29] Thông thường phương pháp tạo GĐH thường chịu suy giảm hiệu suất nghiêm trọng vì một số yếu tố, chẳng hạn như số ảnh chụp nhanh nhỏ và thông tin không đủ chính xác trong nhiều ứng dụng thực tế [12], [14] Nhiệm vụ chính của AAA đối với ra đa đa chức năng là đảm bảo hoạt động trong tình huống nhiễu phức tạp Các kết quả giải quyết vấn đề này cho phép thiết kế ra đa hoạt động trong tình huống nhiễu dừng Điều này được giải thích là nhờ khi xây dựng các hệ thống thích nghi đã tuân thủ những điều kiện nhất định Đó là giả thiết về tính giả dừng các đặc tính đối tượng điều khiển và tác động bên ngoài [76] Sự thay đổi các đặc tính đối tượng điều khiển và các tác động bên ngoài phải chậm hơn các quá trình trong các kênh thích nghi là điều cần thiết để hệ thống hoạt động trong thời gian thực kịp điều chỉnh các tham số “bám theo” những biến đổi đó

Tuy nhiên trong điều kiện thực tế hoạt động của ra đa buộc phải làm việc với tình huống nhiễu không dừng do các yếu tố sau:

Thứ nhất, sự dịch chuyển các đối tượng mà ra đa quan sát liên quan tới động học chuyển động của đối tượng Thứ hai là do hành động tác chiến điện tử của đối phương như quy trình bật-tắt máy phát nhiễu theo chương trình, gọi là “nhấp nháy”, và các đặc điểm truyền sóng trong không gian Tính không dừng còn do chế độ quan sát của ra đa vì khi ấy các quan hệ góc giữa búp sóng anten và nguồn nhiễu thay đổi, làm biến đổi vị trí các điểm không GĐHA so với búp chính cực đại Ngoài tính không dừng “không gian” còn có tính không dừng thời gian do tác động của nhiễu không dừng theo thời gian một cách chủ ý Do trong đa số trường hợp, khi sự dịch chuyển trong thời gian chiếu xạ mục tiêu hay khi tốc độ góc mục tiêu có thể xem là không đổi, sóng tới đối với mảng anten có thể xem là tích 2 hàm độc lập nên xử lý không gian-thời gian được tách ra thành xử lý không gian và xử lý thời gian nối tiếp Trong phần tiếp theo luận án sẽ phân tích khả năng xử lý không gian tín hiệu

nghiên cứu trong không nhiều công trình Trong [90] A A Pistolkors đã tính đến sự dịch chuyển nguồn nhiễu trong không gian bằng cách thay đổi ma trận tương quan nhiễu (MTQN) theo thời gian Khi ấy MTQN được “kéo dài” thành vector-cột, trong đó tính đến tính tuyến tính các biến thiên xác định của MTQN trong khoảng thời gian nhỏ cũng như các biến thiên ngẫu nhiên chồng lên trong đó với giả thiết là các véc tơ-cột MTQN có quy luật biến động như nhau theo thời gian Tuy nhiên, trong công trình này chưa xác định quan hệ cụ thể giữa động học nguồn nhiễu và mô hình biến đổi của MTQN nên phương pháp này khó vận dụng khi xác định véc tơ trọng số cho AAA mà không có sửa đổi nào

Các tác giả Widrow B , Stearns S [46] và Robert J Mailloux [38] đã phân tích hiệu quả tiệm cận của thuật toán lặp ngẫu nhiên (stochattic) hiệu chỉnh mảng anten khi các tham số vector hiệu chỉnh đối với tín hiệu có ích bị trôi (trôi hướng đến của tín hiệu có ích) với tốc độ góc không đổi Trong đó đã xem xét ảnh hưởng sự trôi tham số MTQN với tốc độ đều đồng điệu

Các kỹ thuật thiết kế trơ hay chắc chắn (robustness) là một chủ đề đang được tích cực nghiên cứu [13], [17] Trong suốt thập kỷ qua, nhiều bộ thích nghi đã được đề xuất dựa trên các nguyên tắc khác nhau để cải thiện khả năng trơ khi tín hiệu mong muốn không chính xác [29], chẳng hạn như kỹ thuật chiếu không gian con tín hiệu, kỹ thuật tải đường chéo, và các biến thể của chúng [30], [49]; tất cả các phương pháp đó đều khá hiệu quả trong tăng cường độ chắc chắn của bộ định dạng GĐH búp sóng Gần đây, để loại bỏ tín hiệu mong muốn khỏi ma trận hiệp phương sai mẫu, phương pháp lấy mẫu phổ công suất không gian đã được đề xuất để tái tạo lại ma trận hiệp phương sai [48], [49]

Như vậy, nhiễu không dừng là vấn đề nghiêm trọng đối với ra đa cảnh giới, đặc biệt là ra đa cỡ nhỏ tầm gần Nhìn chung lý thuyết AAA đầy đủ cho tình huống nhiễu - tín hiệu không dừng ‘không gian’ để áp dụng cho thực tế thiết kế ra đa với AAA còn chưa có Vì vậy, cần nghiên cứu phát triển các kỹ thuật chống nhiễu không dừng cho hoạt động của AAA

5/ Các vấn đề quan trọng khác liên quan đến anten mảng là AA mặt mở lớn, chế áp nhiễu đến theo búp chính, chế áp nhiễu dải rộng được khảo sát trong nhiều

công trình như [18], [19], [22], [35], [54], [58], [73], [82] và [99] Trong thực tế thực hiện các thuật toán tối ưu thường gặp khó khăn liên quan đến tính đồng nhất đặc tính các tuyến thu AAA, các lỗi khi tính toán, tác động của các yếu tố gây mất ổn định, làm giảm hiệu quả xử lý thích nghi Vì vậy nhiều công trình đã khảo sát độ nhạy các thuật toán tối ưu đối với sai lệch tham số các AAA thực tế khỏi các giá trị lý tưởng và đề xuất các thuật toán có tính ổn định với các loại sai lệch khỏi điều kiện lý tưởng

Tóm lại, vấn đề chống nhiễu tạp tích cực (NTC) không dừng trong ra đa hiện vẫn còn nan giải Luận án sẽ tập trung vào trường hợp nhiễu không dừng do ra đa cảnh giới tầm gần có chế độ giám sát điện tử xen lẫn các chu kỳ thăm dò Để hạn chế sự suy giảm hiệu quả bù khử nhiễu tạp tích cực trong quá trình quan sát, trong chương 3 đã đề xuất và đánh giá thuật toán nội suy tuyến tính vec tơ trọng số

Một phần của tài liệu Nghiên cứu giải pháp xử lý không thời gian nghi ngờ thời gian nhằm nâng cao khả năng chống nhiễu của đài ra đa (Trang 32 - 38)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(120 trang)
w