1. Наука
  2. Видання
  3. Системи озброєння і військова техніка
  4. 3(59)'2019
  5. Применение BDS-статистики для распознавания воздушных целей по дальностным портретам

Применение BDS-статистики для распознавания воздушных целей по дальностным портретам

Ф.Ф. Зоц
Аннотации на языках:


Анотация: Набор известных методик анализа дальностных портретов воздушных целей для их распознавания может быть дополнен нелинейным анализом временных рядов. Одним из эффективных методов выявления зависимости значений временных рядов является BDS-статистика. В работе предложено для распознавания классов (типов) воздушных це- лей применение BDS-теста, который является инструментом для выявления меры зависимостей в наблюдаемых про- цессах. Дальностный портрет цели или принятый эхо-сигнал следует анализировать, как временной ряд, который можно формализовать, пользуясь следующей последовательностью преобразований: эхо-сигнал или дальностный портрет цели; зависимость значений во времени; диапазон значений BDS-статистики; тип цели. Получена зависи- мость значений BDS-статистики для дальностных портретов (эхо-сигналов) крылатых ракет (AGM-86C и Taurus KEPD 350) и артиллерийских снарядов (системы “Град” калибра 122 мм и ОФ25 калибра 152 мм) в зависимости от ракурса целей при вертикальной и горизонтальной поляризации. Значения BDS-статистики пропорциональны размерам и сложности формы цели, которая проявляется в структуре эхо-сигнала при условии сверхразрешения. Проведен срав- нительный анализ результатов расчета значений BDS-статистики для дальностных портретов и эхо-сигналов воз- душных целей. Значения BDS-статистики при горизонтальной поляризации сильно зависят от ракурса цели, что ус- ложняет распознавание, так как диапазоны значений BDS-статистики перекрываются. Показано, что при вертикаль- ной поляризации рассчитанные значения BDS-статистики для эхо-сигналов каждой цели соответствуют конкретному диапазону, который дает возможность осуществлять распознавание типов целей независимо от ракурса. Особенным и неоднозначным в отдельных случаях является боковой ракурс цели  90 , но даже при таких условиях можно осу- ществлять распознавание целей на основе расчета значений BDS-статистики. Результаты работы могут быть ис- пользованы при разработке алгоритмов распознавания классов (типов) воздушных целей в радиолокационных системах, в которых применяются сверхширокополосные сигналы.


Ключевые слова: распознавание воздушных целей, дальностный портрет, эхо-сигнал, BDS-статистика.

Список литературы

1.Лещенко С.П. Развитие теории и техники радиолокационного распознавания воздушных целей / С.П. Лещенко //Прик
ладная радиоэлектроника. – 2009. – № 4(8). – С. 490-496. 2.Распознавание целей по сигнальной информации в однопозиционных и многопозиционных локаторах: моногра-фия /
Е.Л. Казаков, А.Е. Казаков, А.В. Коломийцев, К.В. Садовый. – Х.: Міськдрук, 2015. – 459 с. 3.Котов О.Б. Погляди щодо побудови майбутньої системи протиповітряної оборони країни на основі мережецент-ричних технологій / О.Б. Котов, Г.В. Пєвцов // Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. – 2012. – № 2(
8). – С. 7-14. 4.Сучасний стан та проблеми протидії маловисотним, низькошвидкісним та малорозмірним БПЛА / А.С. Дудуш,В.О. Тютюнник, О.А. Резніченко, С.Ю. Гогонянц // Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони. – 2018. –№ 1
(31). – С. 121-131.5.High resolution range profile based extraction of radar target length / K. Liao, G. Gui, Z. Chen, W. Yang // InternationalJourn
al of the Physical Sciences. – 2011. – № 6(23). – P. 5503-5510. https://doi.org/ 10.5897/IJPS11.461. 6.Space Precession Target Classification Based on Radar High-Resolution Range Profiles [Електронний ресурс] /Y. Wang, C. Feng, Y. Zhang, S. He // International Journal of Antennas and Propagation. – 2019. – P. 1-9. – Режим доступу: https:
//www.hindawi.com/journals/ijap/2019/8151620/.7.Васюта К.С. Развитие методов радиолокационного распознавания воздушных целей с применением рекуррент-ного анализа
/ К.С. Васюта // Системи обробки інформації. – 2013. – № 7(114). – С. 55-57. 8.Васюта К.С. Классификация процессов в инфокоммуникационных радиотехнических системах с применениемBDS–статистики [Електронний ресурс] / К.С. Васюта // Проблемы телекоммуникаций – 2012. – № 4(9). – С. 63-71. – Ре-жим
доступу: https://nbuv.gov.ua/UJRN/prtel_2012_4_7. 9.Akintunde M.O. Detection of Non-Linearity in the Time Series Using BDS Test [Електронний ресурс] / M.O. Akin-tunde, J.O. Oyekunle, G.A. Olalude // Science Journal of Applied Mathematics and Statistics. – 2015. – № 4(3). – P. 184-187. – Режи
м доступу: http://sjams.org/article?journalid=149&doi=10.11648/j.sjams.20150304.13. 10.Васюта К.С. Алгоритм оценки времени запаздывания хаотического сигнала отраженного от цели с применени-ем BDS–статистики в радиолокационных системах / К.С. Васюта, Ф.Ф. Зоц // Системи обробки інформації. – 2013. – № 5(
112). – С. 17-21. 11.Baranski K. A probabilistic Takens theorem [Електронний ресурс] / K. Baranski, Y. Gutman, A. Spiewak // Dynami-cal Sy
stems. – 2018. – № 1. – С. 1-25. – Режим доступу: http://arxiv.org/abs/1811.05959. 12.Sukharevsky O.I. Modeling of Ultrawideband (UWB) Impulse Scattering by Aerial and Subsurface Resonant Objects Basedon Integral Equation Solving [Електронний ресурс] / O.I. Sukharevsky, G.S. Zalevsky, V.A. Vasilets // Advanced Ultrawideband Radar: Signals, Targets, and Applications / Edited by J.D. Taylor. – Boca Raton London New York: CRC Press Taylor & Francis Group
. – 2016. – № 5. – С. 195-235. – Режим доступу: https://doi.org/10.1201/9781315374130. 13.Estimation of Radar Scattering Characteristics of Artillery Shells in Meter, Decimeter and Centimeter WavelengthRanges / G.S. Zalevsky, O.I. Sukharevsky, V.A. Vasilets, M.V. Surgai // Radioelectronics and Communications Systems. – 2019. –№ 7(62). – P. 356-367. https://doi.org/ 10.3103/S0735272719070033.