Качественное сравнение алгоритмов формирования ПК

 

Для предварительной оценки применимости рассматриваемых алгоритмов в разрабатываемой ГАС ШП при наблюдении за целями (источниками сигналов) на разработанной программной модели была рассмотрена ситуация нахождения двух целей, отстоящих друг от друга на 4°. Уровень сигнала от одной цели (на рисунке - правая) был ниже в 5 раз, чем от другой. Поскольку выбран довольно высокий порог обнаружения (6 раз), в модели уровень помехи, для упрощения моделирования, был приравнен к нулю.

Следует принять во внимание, что при отображении (выводе на экран оператора) полученного пространственного процесса (веера каналов наблюдения) аддитивный алгоритм требует применения процедур центрирования (вычитание из пространственного процесса составляющей помехи), а в мультипликативных отрицательные значения пространственного процесса отбрасываются (приравниваются к нулю). Однако, в ходе анализа центрирование не проводилось из-за отсутствия составляющей помехи.

В мультипликативных алгоритмах максимум отклика от слабого сигнала смещен в сторону от сильного, что можно объяснить влиянием отрицательного бокового поля отклика сильного сигнала. В аддитивном алгоритме такое смещение не наблюдается, однако «провал» между откликами от сигналов не значителен, т.е. плохо различим визуально. При этом в нормированном мультипликативном алгоритме отметка от слабого сигнала соизмерима по уровню с отметкой от сильного, что может говорить о высоком потенциале нормированного мультипликативного алгоритма по выделению слабых сигналов при наличии сильного. Следует принять во внимание, что отклик нормированного мультипликативного алгоритма от помехи так же может иметь довольно высокий уровень. Однако, если помеха не стационарна, то с введением временного накопления результирующий отклик от неё должен быть невысокого уровня.

Для сравнения индикаторных картин веера пространственных каналов при использовании рассматриваемых алгоритмов с помощью программной модели была сымитирована ситуация пересечения двух целей на фоне некоррелированного по пространству шума нормального вида (белый шум). Соотношение уровней шумов целей выбрано - 5 раз. Одна из них (слабая) с постоянным пеленгом, другая перемещается по горизонту с постоянной величиной изменения пеленга.

Индикаторная картина полученная с применением аддитивного алгоритма отцентрирована по среднему уровню помехи. При створе целей их отклики постепенно сливаются и становятся трудно различимыми. Однако, при расхождении суммарный отклик расширяется и оператор может интуитивно предположить взаимное расположение целей по горизонту.

По индикаторной картине, полученной с применением мультипликативного алгоритма можно сказать, что сигнальные отклики содержат окантовку по пространству, обусловленную наличием отрицательных боковых лепестков, которая визуально добавляет резкость отметке от сигнала. Однако отклики от слабых сигналов могут полностью подавиться «окантовкой» отклика сильного сигнала.

На индикаторной картине, полученной с применением нормированного мультипликативного алгоритма, наблюдается довольно высокий уровень помехи. Но окантовка сигнальных откликов почти полностью подавляет эту помеху, как и другие слабые сигналы. Поэтому требуется тщательный выбор алгоритма предындикаторной обработки. Выбором параметров формирования ПК можно снизить влияние негативных особенностей конкретного алгоритма.

 

    5.3 Количественное сравнение разрешающей способности алгоритмов формирования ПК

 

Исследование проводилось для трёх алгоритмов обработки (аддитивного, мультипликативного и нормированного мультипликативного) с выбранными амплитудными распределениями при различных соотношениях уровней двух сигналов (от 1 до 10) при различном угловом отстоянной двух сигналов (числовые данные приведены в приложении Г). Для упрощения моделирования уровень помехи был приравнен к нулю (довольно высокий порог обнаружения - 6 раз), а так же отключен экспоненциальный накопитель (время накопления одного цикла формирования ПК - 8 мс).

Экспериментально было установлено, что с увеличением времени накопления до принятого - в 1 сек, область возрастания степени разрешения от 0 к 100 уменьшается и стремится к значению углового расстояния, равному 50%. Таким образом, за итоговое значение разрешающей способности (границы неразрешения) принималось значение углового расстояния между целями, при котором коэффициент разрешаемости равнялся 50%.

В целом полученные результаты показывают, что угловая зона неразрешения мультипликативных алгоритмов обработки меньше аддитивной на величину (0,1 - 0,5)φ_А^3дБ, где φ_А^3дБ - ширина ХН при аддитивном алгоритме обработки. Значения ширины основных максимумов полученных ХН по уровню минус 3 дБ от максимума приведены в таблице 4.

 

Таблица 4. Ширина ХН ПК для трёх типов обработки

Амплитудное распределение Алгоритм
Аддитивный	2,47^0	2,72^0	2,96^0
Мультипликативный	1,75^0	1,94^0	2,13^0
Нормированный мультипликативный	1,81^0	2,04^0	2,25^0

 

Учитывая, что у ТПЛ не стоит задача поиска малошумящих целей, для наилучшего разрешений целей можно рекомендовать применение в ГАС ШП ТПЛ мультипликативного алгоритма после проведения дополнительных исследований ОСП и характеристик в вертикальной плоскости.

Указанные исследования показывают, что на данном этапе в высокочастотных ГАС ШП следует одновременно применять все три вида обработки с одновременным выводом на индикатор изображения двух типов графического представления трас обнаруживаемых надводных кораблей по результатам аддитивной обработки и по одному из вариантов мультипликативной обработки по выбору оператора (индикаторная картина второго варианта мультипликативной обработки при этом хранится в памяти ЦВК и может быть вызвана на экран по решению оператора). Картины отображения индикаторных процессов можно располагать относительно друг друга по вертикали или по горизонтали.