Введение

Линейная ЧМ-форма сигнала является популярным выбором в современных радиолокационных системах, потому что она может достичь высокого разрешения дальности, пройдя через широкую полосу пропускания. Однако, когда полоса пропускания составляет порядка сотен мегагерц или даже гигагерц, становится трудно выполнять согласованную фильтрацию или импульсное сжатие в цифровой области, поскольку высококачественные АЦП трудно найти при таких скоростях передачи данных.

Обработка растяжения, иногда также называемая deramp, является способом, который может быть использован в таких ситуациях. Обработка растяжения выполняется в аналоговой области.

Принятый сигнал сначала смешивают с репликой передаваемого импульса. Обратите внимание, что реплика соответствует возврату из опорного диапазона. После смешивания результирующий сигнал содержит частотную составляющую, которая соответствует смещению диапазона, измеренному из этого опорного диапазона. Следовательно, точный диапазон может быть оценен путем выполнения спектрального анализа сигнала на выходе смесителя.

Кроме того, вместо обработки всего диапазона, охватываемого импульсом, обработка фокусируется на небольшом окне вокруг заданного опорного диапазона. Из-за ограниченного диапазона выходные данные растягивающего процессора можно дискретизировать с меньшей скоростью, уменьшая требования к полосе пропускания для АЦП.

В следующих разделах показан пример оценки диапазона с использованием обработки растяжения.

Настройка моделирования

Радиолокационная система в этом примере использует линейный ЧМ-сигнал с шириной полосы пропускания 3 МГц. Форма сигнала может быть использована для достижения разрешения диапазона 50 м и максимального однозначного диапазона 8 км. Частота дискретизации устанавливается равной 6 МГц, т.е. в два раза больше полосы пропускания. Дополнительные сведения о радиолокационной системе см. в разделе Проектирование формы сигнала для улучшения характеристик диапазона существующей системы.

Три цели расположены в 2000,66, 6532,63 и 6845,04 метрах от РЛС соответственно. На приемнике моделируют десять импульсов. Эти импульсы содержат эхо-сигналы от целей.

[rx_pulses, waveform] = helperStretchSimulate;
fs = waveform.SampleRate;

График временной частоты принятого импульса показан ниже. Интегрирование когерентных импульсов выполняется перед графиком для улучшения отношения сигнал/шум (SNR). На чертеже возврат от первой мишени можно четко видеть между 14 и 21 мс, в то время как возврат от второй и третьей мишени значительно слабее, появляясь через 45 мс.

helperStretchSignalSpectrogram(pulsint(rx_pulses,'coherent'),fs,...
    8,4,'Received Signal');

Обработка растяжения

Чтобы выполнить обработку растяжения, сначала определите опорный диапазон. В этом примере целью является поиск целей в районе 6700 м от радара, в 500-метровом окне. Процессор растяжения может быть сформирован с использованием формы сигнала, требуемого опорного диапазона и диапазона.

refrng = 6700;
rngspan = 500;
prop_speed = physconst('lightspeed');
stretchproc = getStretchProcessor(waveform,refrng,rngspan,prop_speed)

stretchproc = 
  phased.StretchProcessor with properties:

          SampleRate: 5.9958e+06
          PulseWidth: 6.6713e-06
           PRFSource: 'Property'
                 PRF: 1.8737e+04
          SweepSlope: 4.4938e+11
       SweepInterval: 'Positive'
    PropagationSpeed: 299792458
      ReferenceRange: 6700
           RangeSpan: 500

Затем передайте принятые импульсы через процессор растяжения.

y_stretch = stretchproc(rx_pulses);

Теперь когерентно интегрируйте импульсы для улучшения SNR.

y = pulsint(y_stretch,'coherent');

Спектрограмма сигнала после обработки растяжения показана ниже. Обратите внимание, что вторая и третья целевые эхо-сигналы больше не отображаются на графике как наклонные. Вместо этого их частотно-временные сигнатуры появляются на постоянных частотах, около 0,5 и -0,5 МГц. Следовательно, сигнал подавляется. Кроме того, нет возврата от первой цели. Фактически, любой сигнал за пределами интересующих диапазонов был подавлен. Это связано с тем, что процессор растяжения позволяет возвращать целевые значения только в пределах окна диапазона. Этот процесс часто называют стробированием диапазона в реальной системе.

helperStretchSignalSpectrogram(y,fs,16,12,'Deramped Signal');

Оценка диапазона

Чтобы оценить целевой диапазон, постройте график спектра сигнала.

periodogram(y,[],2048,stretchproc.SampleRate,'centered');

Из рисунка видно, что в подавленном сигнале имеются две доминирующие частотные составляющие, которые соответствуют двум целям. Частоты этих пиков могут использоваться для определения истинных значений дальности этих целей.

[p, f] = periodogram(y,[],2048,stretchproc.SampleRate,'centered');


[~,rngidx] = findpeaks(pow2db(p/max(p)),'MinPeakHeight',-5);
rngfreq = f(rngidx);
re = stretchfreq2rng(rngfreq,...
    stretchproc.SweepSlope,stretchproc.ReferenceRange,prop_speed)

re = 2×1
103 ×

    6.8514
    6.5174

Предполагаемые диапазоны - 6518 и 6852 метра, соответствующие истинным диапазонам 6533 и 6845 метров.

Уменьшенная частота выборки

Как упомянуто во вводной части, привлекательным признаком обработки растяжения является то, что она уменьшает потребность в полосе пропускания для последовательных этапов обработки. В этом примере диапазон, представляющий интерес, составляет 500 метров. Требуемая полоса пропускания для последовательных этапов обработки может быть вычислена как

rngspan_bw = ...
    2*rngspan/prop_speed*waveform.SweepBandwidth/waveform.PulseWidth

rngspan_bw = 1.4990e+06

Следуя тому же правилу проектирования, что и в исходной системе, где в качестве частоты дискретизации используется удвоенная полоса пропускания, новая требуемая частота дискретизации становится

fs_required = 2*rngspan_bw

fs_required = 2.9979e+06

dec_factor = round(fs/fs_required)

dec_factor = 2

Результирующий коэффициент прореживателя равен 2. Это означает, что после выполнения обработки растяжения в аналоговой области сигналы могут быть дискретизированы только на половине частоты дискретизации по сравнению со случаем, когда обработка растяжения не используется. Таким образом, требование к аналого-цифровому преобразователю было смягчено.

Чтобы проверить это преимущество при моделировании, в следующем разделе показано, что одни и те же диапазоны могут быть оценены при прореживании сигнала после обработки растяжения.

% Design a decimation filter
decimator = design(fdesign.decimator(dec_factor,'lowpass',...
    'N,F3dB',10,1/dec_factor),'SystemObject',true);

% Decimate
y_stretch = decimator(y_stretch);

На этот раз спектральная плотность мощности нанесена на график по диапазонам.

y = pulsint(y_stretch,'coherent');
[p, f] = periodogram(y,[],2048,fs_required,'centered');
rng_bin = stretchfreq2rng(f,...
    stretchproc.SweepSlope,stretchproc.ReferenceRange,prop_speed);
plot(rng_bin,pow2db(p));
xlabel('Range (m)'); ylabel('Power/frequency (dB/Hz)'); grid on;
title('Periodogram Power Spectral Density Estimate');

[~,rngidx] = findpeaks(pow2db(p/max(p)),'MinPeakHeight',-5);
re = rng_bin(rngidx)

re = 2×1
103 ×

    6.8504
    6.5232

Истинные значения диапазона - 6533 и 6845 метров. Без прореживания оценки дальности составляют 6518 и 6852 метра. При прореживании оценки дальности составляют 6523 и 6851 метр. Следовательно, оценка диапазона дает тот же результат с приблизительно только половиной вычислений по сравнению с недекимированным случаем.

Резюме

В этом примере показано, как использовать обработку растяжения для оценки целевого диапазона при использовании линейной ЧМ-формы сигнала. Это также показывает, что обработка растяжения снижает требования к полосе пропускания.

Ссылка

[1] Марк Ричардс, Основы обработки радиолокационных сигналов, McGraw-Hill, 2005.