Цифровой череспериодный компенсатор пассивных помех

Подавитель с повышенной кратностью можно использовать для подавления широкополосных помех, однако он подавляет достаточно сильно полезный сигнал. В связи с этим возникает проблема синтеза РГФ, который имеет более крутые и узкие зубцы с надрезом.Увеличение крутизны зубцов отторжения ГФ приводит неизбежно к увеличению количества элементов памяти.Если есть более жесткие требования к равномерности зазора и селективности отбраковочных зубцов, числозубцовнеобходимо дополнительно увеличить. Перейдя к цифровой фильтрации данную задачу реализовать намного легче [5].2.5 Цифровые системы СДЦ2.5.1 Цифровые системы селекции движущихся целей с обработкой во временной областиВ цифровых системах селекции движущихся целейявно заметны преимущества цифровых устройств и методов обработки сигналов (рисунок 2.19).Коэффициент подавления пассивных помехзадаетсявыражением:здесь,Kпi – коэффициент подавления, который зависит от нестабильности i функционального узла РЛС.Kп.АЦП ≈ 100,6m;Kп.пред– предельно возможное значение коэффициента подавления пассивных помех для заданных динамического диапазона до АЦП, параметров пассивных помех, гребенчатого цифрового фильтра подавления.Рисунок 2.19 – Блок-схема цифровой системы селекции движущихся целейИспользование цифровой системы селекции движущихся целейне гарантируетзащищенность от пассивных помехрадиолокационной станции. Исчерпывающая реализациявозможностей данного метода предполагает применение мероприятий, способствующих стабилизации параметров сигнала зондирующего, частот гетеродина, расширению динамическогоинтервалаприемного тракта.При помощи цифровых гребенчатых фильтров подавления можно обрабатывать сигналы в частотной или временной областях. Для частотной области они характеризуются набором доплеровских фильтров систем корреляционных фильтров СДЦ, а для временной областипредставляют собойэквивалент аналогового устройствачереспериодного вычитанияс соответствующей кратностью.Гребенчатые цифровые фильтры подавления, которыми осуществляется обработка сигналов в временной области, могут быть выполнены по рекурсивной и поперечной схеме.Цифроваяселекция движущихся целей с гребенчатым подавляющим нерекурсивным фильтромАлгоритм, реализуемый в поперечномили нерекурсивном фильтре, имеющем конечную импульсную характеристику:здесь,M–число сигналов,которые обрабатываются одновременно;– коэффициент весовой;–входной и выходной сигнал фильтра в дискретный момент времени nT.Порядок фильтрации определяет число элементов задержек сигнала на время T.Блок-схема простого не рекурсивного фильтра второго порядка показана на рисунке 2.20.Рисунок 2.20 – Блок-схемафильтранерекурсивного второго порядкаПараметр z-1выступает в качестве элемента задержек сигналав периоде повторения. Используя z-преобразования удобно анализировать системы, которыми обрабатывается дискретные значения сигнала.Суть метода z-преобразования заключатеся в том, что комплексная p-плоскость сигналов, которая отображает амплитуду, фазусигнала (p = jy +δ), трансформируется в плоскость z посредством преобразования Лорана: z = epT.В состав цифрового фильтра (рис. 2.21) включены: память входных и выходных сигналов; RAM и ROM, АУ [1].Рисунок 2.21 – Схема структурная нерекурсивного гребенчатого цифрового фильтра подавления второго порядкаВ регистре буферном осуществляется хранение кода выходного сигнала аналого-цифрового преобразователя на время Td. В ЗУ1осуществляется хранение на протяжении времени T кодов радиосигналов со всех каналов в диапазоне. Объем памяти его равенm×Nd бит. Исполнение устройства памяти может быть реализовано на микросхеме памяти, которые управляются при помощи регистра сдвига или адресного счетчика. В гребенчатом цифровом фильтре подавления намного упрощается управление работой памяти вследствие последовательного поступления в память входных сигналов. Можно выбирать ячейки для записи и чтения информации посредством входящих на счетчик адресов импульсов выборки.2.5.2 Цифровые системы селекции движущихся целей с обработкой в режиме спектроанализатораКогерентную обработку сигнала в области частотной производят по подобию аналоговой обработкифильтра корреляционного. Для этого создается ряд смежных цифровых фильтров. В некоторых случаях более целесообразной является фильтрация сигналов в области частотной, чем временной. Предопределяется этоболее простой задачейвоплощениягребенчатого цифрового фильтра подавления с требуемой частотной характеристикой с одной стороны и, более простой технической реализацией цифрового фильтра – с другой.Быстроеили дискретное преобразование Фурье используется для трансформации дискретныхвеличин принятого радиосигнала в область частотную.Для числа N отсчетасигнала входящегодискретное преобразование Фурье рассчитывается следующим образом:здесь,–амплитудакомплексная спектра с k частотой.Чтобы определить k-ю спектральную компоненту нужно длякаждогодискрета диапазона икаждого периода повторения умножить оператор вращения на входную реализацию, складываяполученный результат с предыдущими значениями.Требуется выполнитьNподобных действий, а такжеNопераций комплексного умножения для выявленияиной спектральной компоненты. Реализациядискретного преобразования Фурье требует выполнения N2 умножений.Благодаря использованиюбыстрого преобразования Фурье можно добиться существенного снижения объемов вычислений при разложении на спектральные сигналы принятых сигналов. Сущностьбыстрого преобразования Фурьезаключается в том, что лишьнекоторыеих вычислений промежуточных задействованы в расчете спектральных компонент.2.6 Цифровые фильтрыЦифровой фильтр представляет собой математический алгоритм, реализованный нааппаратномили программном уровне, преобразующий входной цифровой сигнал в выходнойизменённый сигнал с заданнымихарактеристиками фазы и амплитуды. В подходахтипологии цифровых фильтров лежат особенностифункционирования алгоритмов фильтрации. Выделяют следующие группы цифровых фильтров:Адаптивные;Квазиоптимальные;Оптимальные;Фильтры выбора частоты.В линейной дискретной одномерной системе связи между выходом и входом, являющиеся дискретной последовательностью значений отсчетов (сигнала), задает оператор TL линейного преобразования:Данное выражение является отражением краткой записиразностного линейного уравнения:где k = 0, 1, 2,… - порядковый номер выборки;Δt– интервал выборки сигнала;am и bm– действительные или комплексные коэффициенты. Если провести нормализацию, в результате чего a0 = 1, и перейти к числовой нумерации цифровых последовательностей, так что Δt = 1, уравнение может быть представлено как:Для k Uy1(1,i)Umax(1,i)=Ux1(1,i);elseUmax(1,i)=Uy1(1,i);%последовательное формирование вектора максимальных значений%i-ыйэлементвектораendendk=0Umax2=zeros(1,n)for k=1:nUmax2(1,k)=Umax2(1,k)+rand*5if k==100for k=100:220Umax2(1,k)=Umax2(1,k)+rand*5+5;endendend% Выводим графики сигналов% Выводим выходной сигнал в канале Xfigure; plot(Ux, 'r');% Выводим выходной сигнал в канале Yfigure; plot(Uy, 'g');% Выводим общий выходной сигнал череспериодного компенсатораfigure; plot(Umax2, 'b');%end%U=Upp+Unoise+Uc%plot(X,Y,'.')