shnidman

Необходимый ОСШ с использованием уравнения Шнидмана

Синтаксис

SNR = shnidman(Prob_Detect,Prob_FA)
SNR = shnidman(Prob_Detect,Prob_FA,N)
SNR = shnidman(Prob_Detect,Prob_FA,N, Swerling_Num)

Описание

SNR = shnidman(Prob_Detect,Prob_FA) возвращает необходимое отношение сигнал-шум в децибелах для заданных вероятностей обнаружения и ложного предупреждения, используя уравнение Шнидмана. ОСШ определяется для одного импульса и числа случаев Swerling, равного 0, неколеблющейся цели.

SNR = shnidman(Prob_Detect,Prob_FA,N) возвращает необходимый ОСШ для неколеблющейся цели, основанный на некогерентном интегрировании N импульсы.

SNR = shnidman(Prob_Detect,Prob_FA,N, Swerling_Num) возвращает требуемый ОСШ для номера случая Swerling Swerling_Num.

Примеры

свернуть все

Найдите и сравните необходимый одноимпульсный ОСШ для случаев Swerling I и III. Случай Swerling I не имеет доминирующего рассеивателя, в то время как случай Swerling III имеет доминирующий рассеиватель.

Задайте вероятности ложного предупреждения и обнаружения.

pfa = 1e-6:1e-5:.001;
Pd = 0.9;

Выделите массивы для графического изображения.

SNR_Sw1 = zeros(1,length(pfa));
SNR_Sw3 = zeros(1,length(pfa));

Цикл через PFA для обоих случаев рассеяния.

for j=1:length(pfa)
  
    SNR_Sw1(j) = shnidman(Pd,pfa(j),1,1);
    SNR_Sw3(j) = shnidman(Pd,pfa(j),1,3);
end

Постройте график ОСШ по сравнению с PFA.

semilogx(pfa,SNR_Sw1,'k','linewidth',2)
hold on
semilogx(pfa,SNR_Sw3,'b','linewidth',2)
axis([1e-6 1e-3 5 25])
xlabel('False-Alarm Probability')
ylabel('SNR')
title('Required Single-Pulse SNR for Pd = 0.9')
legend('Swerling Case I','Swerling Case III',...
    'Location','SouthWest')

Figure contains an axes. The axes with title Required Single-Pulse SNR for Pd = 0.9 contains 2 objects of type line. These objects represent Swerling Case I, Swerling Case III.

Наличие доминирующего рассеивателя уменьшает необходимый ОСШ для заданных вероятностей обнаружения и ложного предупреждения.

Подробнее о

свернуть все

Уравнение Шнидмана

Уравнение Шнидмана является серией уравнений, которые дают оценку ОСШ, необходимую для заданной вероятности ложного предупреждения и обнаружения. Как и уравнение Альберсхайма, уравнение Шнидмана применимо к одному импульсу или некогерентному интегрированию N импульсы. В отличие от уравнения Альберсхайма, уравнение Шнидмана выполняется для детекторов квадратного закона и применимо к колебаниям мишеней. Важным параметром в уравнении Шнидмана является число случая Сверлинга.

Номер случая сверлинга

Номера случаев Swerling характеризуют задачу обнаружения для колеблющихся импульсов в терминах:

  • Декоративная модель для полученных импульсов

  • Распределение рассеивателей, влияющих на функцию плотности вероятностей (PDF) поперечного сечения радара цели (RCS).

Номера случаев Swerling рассматривают все комбинации двух моделей декорреляции (сканирование на сканирование; импульс-импульс) и двух PDF RCS (основанных на наличии или отсутствии доминирующего рассеивателя).

Номер случая сверлингаОписание
0 (альтернативно обозначаемое как 5)Неколеблющиеся импульсы.
ЯДекорреляция сканирования. Релей/экспоненциальный PDF-A количество случайным образом распределенных рассеивателей без доминирующего рассеивателя.
IIДекорреляция от импульса к импульсу. Релей/экспоненциальный PDF - количество случайным образом распределенных рассеивателей без доминирующего рассеивателя.
IIIДекорреляция сканирования. Хи-квадрат PDF с 4 степенями свободы. Ряд рассеивателей с одной доминирующей.
IVДекорреляция от импульса к импульсу. Хи-квадрат PDF с 4 степенями свободы. Ряд рассеивателей с одной доминирующей.

Ссылки

[1] Ричардс, М. А. Основы обработки радиолокационных сигналов. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, 2005, с. 337.

Расширенные возможности

.

См. также

Введенный в R2011a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте