Науковий вісник НГУ

Частотна залежність відображень від радіолокаційних орієнтирів

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №5 2024

Останнє оновлення: 29 жовтня 2024

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 61

Authors:

I. B. Васильєв, orcid.org/0000-0002-6216-0443,  Спеціальне конструкторсько-технологічне бюро «Граніт», м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Б. Б. Імансакіпова*, orcid.org/0000-0003-0658-2112, НАТ «Казахський національний дослідницький технічний університет імені К. І. Сатпаєва», м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Ш. К. Айтказінова, orcid.org/0000-0002-0964-3008, НАТ «Казахський національний дослідницький технічний університет імені К. І. Сатпаєва», м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

К. Ж. Ісабаєв, orcid.org/0000-0001-5183-3668, Військово-інженерний інститут радіоелектроніки та зв'язку, м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail:  Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

М. К. Олжабаєв, orcid.org/0000-0002-2741-6562, Військово-інженерний інститут радіоелектроніки та зв'язку, м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Д. Г. Канапіянова, orcid.org/0000-0003-2819-3791, НАТ «Казахський національний дослідницький технічний університет імені К. І. Сатпаєва», м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: imansakipovakazntu@gmail. com

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2024, (5): 130 - 135

https://doi.org/10.33271/nvngu/2024-5/130

Abstract:

Мета. Зниження дисперсії радіолокаційних відображень від місцевих предметів, при багаточастотному зондуванні, для вирішення завдання орієнтування за радіолокаційними відображеннями від предметів.

Методика. Трьома незалежними однотипними радіолокаторами в різні дні та за різних висот підйому антени були виміряні відображення від місцевих предметів у всьому діапазоні частот радіолокаційної станції (РЛС) на одній радіотехнічної позиції. Відхилення місць стояння радіолокаторів на позиції не перевищувало 500 метрів. Для кожного радіолокатора виділялися координати (азимут, дальність) відображень декількох окремо розташованих місцевих предметів. Розраховувалися середні значення відображень від місцевих предметів і їх дисперсії в діапазоні частот. Із використанням різних алгоритмів проводилася вибірка окремих частот і усереднення відбитих сигналів на цих частотах. Досліджувалося зниження дисперсії відбитого сигналу в залежності від кількості частот, на яких вимірювалися відображення, і від алгоритму вибору цих частот.

Результати. Усереднення величин відображень від місцевих предметів для декількох частот призводить до зниження дисперсії і, як наслідок, до більш точної відповідності рівня відбитого сигналу геометричному розміру місцевого предмета. Найбільш швидко дисперсія знижується для малої кількості частот, обраних для усереднення, при виборі частот, розташованих в інтервалі не менше 1 % один щодо одного.

Наукова новизна. Для вирішення завдання орієнтування за радіолокаційними відображеннями від місцевих предметів необхідна ідентифікація орієнтирів, обраних на цифровій моделі рельєфу місцевості. Через те, що місцеві предмети (височини) являють собою сукупність безлічі відбивачів, що потрапляють до допустимого обсягу РЛС, із різними рівнями відображень і випадковими фазами, то радіолокаційного відображення від місцевого предмета на певній частоті може не бути, або воно може бути дуже малим. Для однозначного виявлення всіх орієнтирів необхідно проводити вимірювання на декількох частотах. У роботі встановлено на скількох частотах потрібно виконати вимірювання й за яким принципом слід вибирати ці частоти.

Практична значимість. Поява цифрових моделей рельєфу місцевості уможливило вирішення завдання орієнтування на місцевості шляхом порівняння радіолокаційних відображень від місцевих предметів з моделями відображень, побудованих за даними цифрових карт рельєфу. У моделей радіолокаційних відображень використовуються математичні очікування величин відображень, на відміну від реальних відображень, що мають випадкові відхилення в рівнях сигналів у залежності від робочої частоти. Зниження дисперсії цих відхилень підвищує точність виділення характерних місцевих предметів (орієнтирів), що використовуються для орієнтації радіолокаційного засобу за відсутності даних від супутникових навігаційних систем.

Ключові слова: дисперсія, радіолокація, діапазон частот, орієнтир, цифрова модель місцевостіReferences.

1. Langley, R. B., Teunissen, P. J., & Montenbruck, O. (2017). Introduction to GNSS. In Teunissen, P. J., Montenbruck, O. (Eds.). Springer Handbook of Global Navigation Satellite Systems. Springer Handbooks. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-42928-1_1.

2. Humphreys, T. (2017). Interference. In Teunissen, P. J., Montenbruck, O. (Eds.). Springer Handbook of Global Navigation Satellite Systems. Springer Handbooks. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-42928-1_16.

3. Lo, S. C., Peterson, B. B., Hardy, T., & Enge, P. K. (2010). Improving Loran Coverage with Low Power Transmitters. Journal of Navigation, 63(1), 23-38. https://doi.org/10.1017/S0373463309990245.

4. LaLonde, T., Shortridge, A., & Messina, J. (2010). The Influence of Land Cover on Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) Elevations in Low-relief Areas. Transactions in GIS, 14, 461-479. https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2010.01217.x.

5. Mukul, M., Srivastava, V., Jade, S., & Mukul, M. (2017). Uncertainties in the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) Heights: Insights from the Indian Himalaya and Peninsula. Scientific Reports, 7, 41672. https://doi.org/10.1038/srep41672.

6. Galati, G., & Pavan, G. (2018). Generation of Land-Clutter Maps for Cognitive Radar Technology. In Rocha, Á., Adeli, H., Reis, L., Costanzo, S. (Eds.) Trends and Advances in Information Systems and Technologies. WorldCIST’18 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, 746. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77712-2_141.

7. Melebari, A., Abdul Gaffar, M. Y., & Strydom, J. J. (2015). Analysis of high resolution land clutter using an X-band radar. 2015 IEEE Radar Conference, Johannesburg, South Africa, (pp. 139-144). https://doi.org/10.1109/RadarConf.2015.7411869.

8. Wang, X., Wang, H., Yan, S., Li, L., & Meng, C. (2012). Simulation for surveillance radar ground clutter at low grazing angle. 2012 International Conference on Image Analysis and Signal Processing, Huangzhou, China, (pp. 1-4). https://doi.org/10.1109/IASP.2012.6424999.

9. Qin, F., Wan, Y., Liang, X., & Zhou, S. (2019). Clutter Modeling for FOD Surveillance Radar at Low Grazing Angle. IEEE International Conference on Signal, Information and Data Processing (ICSIDP), Chongqing, China, (pp. 1-4). https://doi.org/10.1109/ICSIDP47821.2019.9173431.

10. Darzikolaei, M. A., Ebrahimzade, A., & Gholami, E. (2015). Classification of radar clutters with Artificial Neural Network. 2 ^nd International Conference on Knowledge-Based Engineering and Innovation (KBEI), Tehran, Iran, (pp. 577-581). https://doi.org/10.1109/KBEI.2015.7436109.

11. Maria S. Greco, & Watts, S. (2014). Chapter 11 – Radar Clutter Modeling and Analysis. In Nicholas D. Sidiropoulos, Fulvio Gini, Rama Chellappa, Sergios Theodoridis (Eds.). Academic Press Library in Signal Processing, 2, 513-594. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-396500-4.00011-9.

12. Kim, T.-H., Jeon, H.-W., Park, S.-H., Park, J.-T., Jung, C.-H., Park, J.-H., & Bae, J. (2021). Development of Ground Clutter Reflectivity Calculation Methods and Simulated Ground Clutter Signal Generation Models Using Airborne Radars. Journal of Electromagnetic Engineering and Science, 32(6), 541-548. https://doi.org/10.5515/KJKIEES.2021.32.6.541.

13. Wu, Q., & Zhang, W. (2014). Modeling and simulation of airborne radar clutter in a littoral complex environment. 2014 IEEE International Conference on Communiction Problem-solving, Beijing, China, (pp. 496-499). https://doi.org/10.1109/ICCPS.2014.7062331.

14. Zhang, L., Xue, A., Zhao, X., Xu, S., & Mao, K. (2021). Sea-Land Clutter Classification Based on Graph Spectrum Features. Remote Sensing, 13, 4588. https://doi.org/10.3390/rs13224588.

15. Baturina, E. B., & Vasiliev, I. V. (2011). Method for assessing the energy potential of a radar station, (Patent No. 25343 RK: MPK8 G 01S 7/40/) the Kyrgyz Republic.

16. Li, H., Wang, J., Fan, Y., & Han, J. (2018). High-Fidelity Inhomogeneous Ground Clutter Simulation of Airborne Phased Array PD Radar Aided by Digital Elevation Model and Digital Land Classification Data. Sensors, 18, 2925. https://doi.org/10.3390/s18092925.

17. Kurekin, A., Radford, D., Lever, K., Marshall, D., & Shark, L.-K. (2011). New method for generating site-specific clutter map for land-based radar by using multimodal remote-sensing images and digital terrain data. IET Radar, Sonar & Navigation, 5(3), 374-388, https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2010.0036.

18. Wang, A., Zhang, W., & Cao, J. (2012). Terrain clutter modeling for airborne radar system using digital elevation model. The 2012 International Workshop on Microwave and Millimeter Wave Circuits and System Technology, Chengdu, China, (pp. 1-4). https://doi.org/10.1109/MMWCST.2012.6238182.

19. Shasha, L. (2013). The study of radar ground clutter simulation based on DEM. 2013 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), Yinchuan, China, (pp. 258-262). https://doi.org/10.1109/ICInfA.2013.6720306.

20. Kim Donghoon, Park, A.J., Suh, U.-S., Goo, D., Kim Dongwan, Yoon, B., Fa, W.-S., & Kim, S. (2022). Accurate Clutter Synthesis for Heterogeneous Textures and Dynamic Radar Environments. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 58(4), 3427-3445. https://doi.org/10.1109/TAES.2022.3151585.

21. Mendakulov, Zh. K., Morosi, S., Martinelli, A., & Isabaev, K. Zh. (2021). Investigation of the possibility of reducing errors in determining the coordinates of objects indoors by multi- frequency method. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (1), 137-144, https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-1/137.

22. Sdvyzhkova, О., Golovko, Y., Dubytska, M., & Klymenko, D. (2016). Studying a crack initiation in terms of elastic oscillations in stress strain rock mass. Mining of Mineral Deposits, 10(2), 72-77.

• < Попередня
• Наступна >