Радарный куб данных является удобным способом концептуально представлять пространственно-временную обработку. Чтобы создать радарный куб данных, примите, что предварительная обработка преобразует сигналы RF, полученные от нескольких импульсов через несколько элементов массива к основополосным выборкам с комплексным знаком. Расположите основополосные выборки с комплексным знаком в 3D массиве размера K-by-N-by-L.
K задает длину первой (быстро-разовой) размерности.
N задает длину второй (пространственной) размерности.
L задает длину третьей (медленно-разовой) размерности.
Много радарных операций обработки сигналов в программном обеспечении Phased Array System Toolbox™ соответствуют обработке более низко-размерных подмножеств радарного куба данных. Подмножество могло быть одномерным подвектором или двумерной субматрицей.
Следующий рисунок показывает организацию радарного куба данных в этом программном обеспечении. Последующие разделы объясняют каждую из размерностей и какой аспект обработки пространства-времени они представляют.
Считайте K-by-1 подвектором радарного куба данных вдоль быстро-разовой оси в предыдущей схеме. Каждый вектор-столбец представляет набор основополосных выборок с комплексным знаком от одного импульса в одном элементе массива, произведенном на уровне. Эта частота дискретизации является самой высокой частотой дискретизации системы и приводит к обозначению fast time. Выберите частоту дискретизации, , достаточно большой, чтобы не искажать. Соответствующий интервал выборки . Быстрое измерение времени также упоминается как размерность области значений. Быстрые демонстрационные интервалы времени, когда преобразовано, чтобы дистанцировать использование скорости распространения сигнала, часто упоминаются как интервалы области значений или логические элементы области значений.
Импульсное сжатие является примером операции обработки сигналов, выполняемой на быстрых выборках времени. Другим примером обработки сигналов является dechirping. В этих типах операций количество отсчетов в первой размерности выхода может отличаться от входа.
Считайте каждый K-by-L субматрицей радарного куба данных. Субматрица содержит векторы-строки K с размерностью 1 L. Каждый из этих векторов-строк содержит основополосные выборки с комплексным знаком от L различные импульсы от того же интервала области значений. Существует K-by-L матрица для каждого из элементов массива N. Интервалом выборки между выборками L является pulse repetition interval (PRI). Типичные PRIs намного более длинны, чем быстро-разовый интервал выборки. Из-за долгих интервалов выборки выборки, взятые через несколько импульсов, упоминаются как slow time.
Обработка данных в медленно-разовой размерности позволяет вам оценивать Доплеровский спектр в данном интервале области значений. В этом типе операции может измениться количество отсчетов в третьей размерности куба данных. Количество Доплеровских интервалов не обязательно равно количеству импульсов.
Критерий Найквиста применяется одинаково к медленно-разовой размерности. Обратная величина PRI является импульсной частотой повторения (PRF). PRF дает ширину однозначного Доплеровского спектра.
Фазированные решетки состоят из нескольких элементов массива. Считайте каждый K-by-N субматрицей радарного куба данных. Каждый вектор-столбец состоит из K быстро-разовые выборки для одного импульса, полученного в элементе единого массива. Вектор-столбцы N представляют тот же импульс, произведенный через элементы массива N. Выборочные данные в вектор-столбцах N являются пространственной выборкой инцидентной формы волны. Анализ данных через элементы массива позволяет вам определить пространственное содержимое частоты каждого полученного импульса. Критерий Найквиста пространственной выборки требует, чтобы элементы массива не были разделены больше, чем половиной длины волны несущей частоты.
В пространственных операциях частоты может измениться количество отсчетов во втором измерении куба данных. Количество пространственных интервалов частоты не обязательно равно количеству элементов датчика.
Beamforming является пространственной операцией фильтрации, которая комбинирует данные через элементы массива, чтобы выборочно улучшить и подавить инцидент волновых полей на массиве от конкретных направлений.
Space-time adaptive processing работает с двумерными данными углового Доплера для каждого интервала области значений. Считайте K-by-N-by-L радарным кубом данных. Каждая из выборок K является данными из той же области значений. Эта область значений производится через элементы массива N и L PRIs. Сворачивание 3D матрицы в каждом интервале области значений в N-by-L подматрицы позволяет одновременный двумерный анализ угла Доплеровской частоты и прибытия.
Если у вас есть K основополосные выборки данных с комплексным знаком, собранные из импульсов L, полученных в датчиках N, можно организовать данные в формате, совместимом с использованием соглашений Phased Array System Toolbox permute. После обработки ваших данных можно преобразовать назад в исходный формат куба данных с ipermute.
Начните с набора данных, состоящего из 200 выборок на импульс для десяти импульсов, собранных в 6 элементах датчика. Ваши данные организованы как 6 10 массивом 200 MATLAB®. Реорганизуйте данные в Phased Array System Toolbox™ совместимый куб данных.
Симулируйте эту структуру данных с помощью выборок белого Гауссова шума с комплексным знаком.
origdata = randn(6,10,200)+1j*randn(6,10,200);
Первая размерность origdata количество датчиков (пространственная выборка), второе измерение является количеством (медленно-разовых) импульсов, и третья размерность содержит быстро-разовые выборки. Phased Array System Toolbox™ ожидает, что первая размерность будет содержать быстро-разовые выборки, второе измерение, чтобы представлять отдельные датчики в массиве и третью размерность, чтобы содержать медленно-разовые выборки.
Реорганизовать origdata в формат, совместимый с соглашениями тулбокса, введите:
newdata = permute(origdata,[3 1 2]);
permute функционируйте перемещает третью размерность origdata в первую размерность newdata. Первая размерность origdata становится вторым измерением newdata и второе измерение origdata становится третьей размерностью newdata. Это приводит к newdata будучи организованным как быстро-разовые выборки датчиками медленными разовыми выборками. Можно теперь обработать newdata с функциями Phased Array System Toolbox.
После того, как вы обработаете свои данные, можно использовать ipermute возвратить ваши данные в исходную структуру.
data = ipermute(newdata,[3 1 2]);
В этом случае, data совпадает с origdata.
