ANALYSIS OF THE CHIRPLET TRANSFORM-BASED ALGORITHM FOR RADAR DETECTION OF ACCELERATED TARGETS
PACS number: 84.40.Xb Purpose: Efficiency analysis of an optimal algorithm of chirp signal processing based on the chirplet transform as applied to detection of radar targets in uniformly accelerated motion.Design/methodology/approach: Standard methods of the optimal filtration theory are used to in...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | rus |
| Опубліковано: |
Видавничий дім «Академперіодика»
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1266 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Radio physics and radio astronomy |
Репозитарії
Radio physics and radio astronomy| id |
oai:ri.kharkov.ua:article-1266 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Radio physics and radio astronomy |
| collection |
OJS |
| language |
rus |
| topic |
target detection optimal filtering chirplet transform ambiguity function signal-to-noise ratio обнаружение целей оптимальная фильтрация чирплет-преобразование функция неопределенности соотношение сигнал/шум |
| spellingShingle |
target detection optimal filtering chirplet transform ambiguity function signal-to-noise ratio обнаружение целей оптимальная фильтрация чирплет-преобразование функция неопределенности соотношение сигнал/шум Galushko, V. G. Vavriv, D. M. ANALYSIS OF THE CHIRPLET TRANSFORM-BASED ALGORITHM FOR RADAR DETECTION OF ACCELERATED TARGETS |
| topic_facet |
target detection optimal filtering chirplet transform ambiguity function signal-to-noise ratio обнаружение целей оптимальная фильтрация чирплет-преобразование функция неопределенности соотношение сигнал/шум |
| format |
Article |
| author |
Galushko, V. G. Vavriv, D. M. |
| author_facet |
Galushko, V. G. Vavriv, D. M. |
| author_sort |
Galushko, V. G. |
| title |
ANALYSIS OF THE CHIRPLET TRANSFORM-BASED ALGORITHM FOR RADAR DETECTION OF ACCELERATED TARGETS |
| title_short |
ANALYSIS OF THE CHIRPLET TRANSFORM-BASED ALGORITHM FOR RADAR DETECTION OF ACCELERATED TARGETS |
| title_full |
ANALYSIS OF THE CHIRPLET TRANSFORM-BASED ALGORITHM FOR RADAR DETECTION OF ACCELERATED TARGETS |
| title_fullStr |
ANALYSIS OF THE CHIRPLET TRANSFORM-BASED ALGORITHM FOR RADAR DETECTION OF ACCELERATED TARGETS |
| title_full_unstemmed |
ANALYSIS OF THE CHIRPLET TRANSFORM-BASED ALGORITHM FOR RADAR DETECTION OF ACCELERATED TARGETS |
| title_sort |
analysis of the chirplet transform-based algorithm for radar detection of accelerated targets |
| title_alt |
АНАЛИЗ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ С УСКОРЕНИЕМ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ЧИРПЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ АНАЛІЗ АЛГОРИТМУ ВИЯВЛЕННЯ РАДІОЛОКАЦІЙНИХ ОБЪЕКТІВ, ЩО РУХАЮТЬСЯ З ПРИСКОРЕННЯМ, НА ОСНОВІ ЧІРПЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕННЯ |
| description |
PACS number: 84.40.Xb Purpose: Efficiency analysis of an optimal algorithm of chirp signal processing based on the chirplet transform as applied to detection of radar targets in uniformly accelerated motion.Design/methodology/approach: Standard methods of the optimal filtration theory are used to investigate the ambiguity function of chirp signals.Findings: An analytical expression has been derived for the ambiguity function of chirp signals that is analyzed with respect to detection of radar targets moving at a constant acceleration. Sidelobe level and characteristic width of the ambiguity function with respect to the coordinates frequency and rate of its change have been estimated. The gain in the signal-to-noise ratio has been assessed that is provided by the algorithm under consideration as compared with application of the standard Fourier transform to detection of chirp signals against a “white” noise background. It is shown that already with a comparatively small (<20) number of processing channels (elementary filters with respect to the frequency change rate) the gain in the signal-tonoise ratio exceeds 10 dB. A block diagram of implementation of the algorithm under consideration is suggested on the basis of a multichannel weighted Fourier transform. Recommendations as for selection of the detection algorithm parameters have been developed.Conclusions: The obtained results testify to efficiency of application of the algorithm under consideration to detection of radar targets moving at a constant acceleration. Nevertheless, it seems expedient to perform computer simulations of its operability with account for the noise impact along with trial measurements in real conditions.Key words: target detection, optimal filtering, chirplet transform, ambiguity function, signal-to-noise ratioManuscript submitted 30.05.2016Radio phys. radio astron. 2017, 22(2): 157-165REFERENCES1. LEVIN, B. R., 1968. Theoretical fundamentals of statistical radio engineering, Volume 2. Moscow, USSR: Sov. radio Publ. (in Russian). 2. FINKELSTEIN, M. I., 1983, Fundamentals of radiolocation. Moscow, USSR: Radio i Svyaz' Publ. (in Russian). 3. SHIRMAN, Y. D. and MANZHOS, V. N., 1981. Theory and technique of processing radar information against a noise background. Moscow, USSR: Radio i Svyaz' Publ. (in Russian). 4. HARMUTH, H. F., 1981. Nonsinusoidal Waves for Radar and Radio Communication. New York: Academic Press. 5. BERNI, A. J. and GREEG, W. D., 1973, On the Utility of Chirp Modulation for Digital Signaling. IEEE Trans. Commun. vol. 21, no. 6, pp. 748–751. DOI: https://doi.org/10.1109/TCOM.1973.1091721 6. MENG FANYU and GU XUEMAI, 2011. A Combined Chirp Signal Modulation Technique for Multiple Access Systems. Inform. Technol. J. vol. 10, no. 2, pp. 416–421. DOI:https://doi.org/10.3923/itj.2011.416.421 7. PODLESNY, A. V., BRYNKO, I. G., KURKIN, V. I., BEREZOVSKY, V. A., KISELYEV, A. M., and PETUT,KHOV, E. V., 2013. A multifunctional chirp ionosonde for monitoring of the ionosphere Heliogeophys. Res. [online]. is. 4, pp. 24–31 [viewed 16 May 2017] (in Russian). Available from: http://vestnik.geospace.ru 8. SUKHANOV, D. YA. and YAKUBOV, V. P., 2010. Application of linear frequency modulated signals in threedimensional radio tomography. Tech. Phys. vol. 55, is. 4, pp. 546–550. DOI: http://10.1134/1063784210040195 9. COOK, C. E. and BERNFELD, M., 1967. Radar Signals: An Introduction to Theory and Application. New York - London: Academic Press. 10. TUTYGIN, V. S., SHEDOV, S. V. and YUZHAKOV, A. V., 2011. New adaptive algorithms for detection and parameter estimation of chirp signals. Digital signal rpocessing. no. 1, pp. 16–23 (in Russian). 11. MANN, S. and HAYKIN, S., 1991. The Chirplet transform: A generalization of Gabor's logon transform. In: Vision Interface 91 International Conference Proceedings. Calgary, Alberta, Canada, pp. 205–212. 12. ABRAMOWITZ, M. and STEGUN, I. A., eds. 1964. Handbook of mathematical functions with formulas, graphs and mathematical tables. U. S. Department of Commerce, National Bureau of Standards. |
| publisher |
Видавничий дім «Академперіодика» |
| publishDate |
2017 |
| url |
http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1266 |
| work_keys_str_mv |
AT galushkovg analysisofthechirplettransformbasedalgorithmforradardetectionofacceleratedtargets AT vavrivdm analysisofthechirplettransformbasedalgorithmforradardetectionofacceleratedtargets AT galushkovg analizalgoritmaobnaruženiâdvižuŝihsâsuskoreniemradiolokacionnyhobʺektovnaosnovečirpletpreobrazovaniâ AT vavrivdm analizalgoritmaobnaruženiâdvižuŝihsâsuskoreniemradiolokacionnyhobʺektovnaosnovečirpletpreobrazovaniâ AT galushkovg analízalgoritmuviâvlennâradíolokacíjnihobʺektívŝoruhaûtʹsâzpriskorennâmnaosnovíčírpletperetvorennâ AT vavrivdm analízalgoritmuviâvlennâradíolokacíjnihobʺektívŝoruhaûtʹsâzpriskorennâmnaosnovíčírpletperetvorennâ |
| first_indexed |
2024-05-26T06:29:12Z |
| last_indexed |
2024-05-26T06:29:12Z |
| _version_ |
1800358359942037504 |
| spelling |
oai:ri.kharkov.ua:article-12662020-06-09T10:35:20Z ANALYSIS OF THE CHIRPLET TRANSFORM-BASED ALGORITHM FOR RADAR DETECTION OF ACCELERATED TARGETS АНАЛИЗ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ С УСКОРЕНИЕМ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ЧИРПЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ АНАЛІЗ АЛГОРИТМУ ВИЯВЛЕННЯ РАДІОЛОКАЦІЙНИХ ОБЪЕКТІВ, ЩО РУХАЮТЬСЯ З ПРИСКОРЕННЯМ, НА ОСНОВІ ЧІРПЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕННЯ Galushko, V. G. Vavriv, D. M. target detection optimal filtering; chirplet transform; ambiguity function; signal-to-noise ratio обнаружение целей; оптимальная фильтрация; чирплет-преобразование; функция неопределенности; соотношение сигнал/шум PACS number: 84.40.Xb Purpose: Efficiency analysis of an optimal algorithm of chirp signal processing based on the chirplet transform as applied to detection of radar targets in uniformly accelerated motion.Design/methodology/approach: Standard methods of the optimal filtration theory are used to investigate the ambiguity function of chirp signals.Findings: An analytical expression has been derived for the ambiguity function of chirp signals that is analyzed with respect to detection of radar targets moving at a constant acceleration. Sidelobe level and characteristic width of the ambiguity function with respect to the coordinates frequency and rate of its change have been estimated. The gain in the signal-to-noise ratio has been assessed that is provided by the algorithm under consideration as compared with application of the standard Fourier transform to detection of chirp signals against a “white” noise background. It is shown that already with a comparatively small (<20) number of processing channels (elementary filters with respect to the frequency change rate) the gain in the signal-tonoise ratio exceeds 10 dB. A block diagram of implementation of the algorithm under consideration is suggested on the basis of a multichannel weighted Fourier transform. Recommendations as for selection of the detection algorithm parameters have been developed.Conclusions: The obtained results testify to efficiency of application of the algorithm under consideration to detection of radar targets moving at a constant acceleration. Nevertheless, it seems expedient to perform computer simulations of its operability with account for the noise impact along with trial measurements in real conditions.Key words: target detection, optimal filtering, chirplet transform, ambiguity function, signal-to-noise ratioManuscript submitted 30.05.2016Radio phys. radio astron. 2017, 22(2): 157-165REFERENCES1. LEVIN, B. R., 1968. Theoretical fundamentals of statistical radio engineering, Volume 2. Moscow, USSR: Sov. radio Publ. (in Russian). 2. FINKELSTEIN, M. I., 1983, Fundamentals of radiolocation. Moscow, USSR: Radio i Svyaz' Publ. (in Russian). 3. SHIRMAN, Y. D. and MANZHOS, V. N., 1981. Theory and technique of processing radar information against a noise background. Moscow, USSR: Radio i Svyaz' Publ. (in Russian). 4. HARMUTH, H. F., 1981. Nonsinusoidal Waves for Radar and Radio Communication. New York: Academic Press. 5. BERNI, A. J. and GREEG, W. D., 1973, On the Utility of Chirp Modulation for Digital Signaling. IEEE Trans. Commun. vol. 21, no. 6, pp. 748–751. DOI: https://doi.org/10.1109/TCOM.1973.1091721 6. MENG FANYU and GU XUEMAI, 2011. A Combined Chirp Signal Modulation Technique for Multiple Access Systems. Inform. Technol. J. vol. 10, no. 2, pp. 416–421. DOI:https://doi.org/10.3923/itj.2011.416.421 7. PODLESNY, A. V., BRYNKO, I. G., KURKIN, V. I., BEREZOVSKY, V. A., KISELYEV, A. M., and PETUT,KHOV, E. V., 2013. A multifunctional chirp ionosonde for monitoring of the ionosphere Heliogeophys. Res. [online]. is. 4, pp. 24–31 [viewed 16 May 2017] (in Russian). Available from: http://vestnik.geospace.ru 8. SUKHANOV, D. YA. and YAKUBOV, V. P., 2010. Application of linear frequency modulated signals in threedimensional radio tomography. Tech. Phys. vol. 55, is. 4, pp. 546–550. DOI: http://10.1134/1063784210040195 9. COOK, C. E. and BERNFELD, M., 1967. Radar Signals: An Introduction to Theory and Application. New York - London: Academic Press. 10. TUTYGIN, V. S., SHEDOV, S. V. and YUZHAKOV, A. V., 2011. New adaptive algorithms for detection and parameter estimation of chirp signals. Digital signal rpocessing. no. 1, pp. 16–23 (in Russian). 11. MANN, S. and HAYKIN, S., 1991. The Chirplet transform: A generalization of Gabor's logon transform. In: Vision Interface 91 International Conference Proceedings. Calgary, Alberta, Canada, pp. 205–212. 12. ABRAMOWITZ, M. and STEGUN, I. A., eds. 1964. Handbook of mathematical functions with formulas, graphs and mathematical tables. U. S. Department of Commerce, National Bureau of Standards. УДК 528.8 Предмет и цель работы: Анализ эффективности оптимального алгоритма обработки ЛЧМ-сигналов на основе чирплет-преобразования применительно к обнаружению радиолокационных объектов, движущихся с постоянным ускорением.Методы и методология: Для исследования функции неопределенности ЛЧМ-сигналов, построенной на основе чирплет-преобразования, используются стандартные методы теории оптимальной фильтрации.Результаты: Получено аналитическое выражение для функции неопределенности ЛЧМ-сигнала и выполнен ее анализ применительно к обнаружению радиолокационных объектов, движущихся с постоянным ускорением. Проведен анализ уровня боковых лепестков и сделаны оценки характерной ширины функции неопределенности по координатам частота и скорость ее изменения. Получены оценки выигрыша в соотношении сигнал/шум, который обеспечивает данный алгоритм по сравнению с применением стандартного преобразования Фурье для обнаружения ЛЧМ-сигналов на фоне “белого” шума. Показано, что уже при сравнительно небольшом (<20) количестве каналов обработки (элементарных фильтров по скорости изменения частоты) выигрыш в соотношении сигнал/шум превышает 10 дБ. Предложена структурная схема реализации рассмотренного алгоритма, основанная на использовании многоканального взвешенного преобразования Фурье. Разработаны рекомендации по выбору параметров алгоритма обнаружения.Заключение: Полученные результаты свидетельствуют об эффективности применения рассмотренного алгоритма для обнаружения радарных объектов, движущихся с постоянным ускорением. Тем не менее представляется целесообразным провести компьютерное моделирование его работоспособности с учетом влияния шумов, а также тестовые измерения в реальных условиях.Ключевые слова: обнаружение целей, оптимальная фильтрация, чирплет-преобразование, функция неопределенности, соотношение сигнал/шумСтатья поступила в редакцию 30.05.2016 Radio phys. radio astron. 2017, 22(2): 157-165СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга 2. – М.: Сов. радио, 1968. – 504 с.2. Финкельштейн М. И. Основы радиолокации. – М.: Радио и связь, 1983. – 536 с.3. Ширман Я. Д., Манжос В. Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. – М.: Радио и связь, 1981. – 416 с.4. Harmuth H. F. Nonsinusoidal Waves for Radar and Radio Communication. – New York: Academic Press, 1981. – 396 p.5. Berni A. J. and Greeg W. D. On the Utility of Chirp Modulation for Digital Signaling // IEEE Trans. Commun. – 1973. – Vol. 21, No. 6. – P. 748–751. DOI: 10.1109/TCOM.1973.10917216. Meng Fanyu and Gu Xuemai. A Combined Chirp Signal Modulation Technique for Multiple Access Systems // Inform. Technol. J. – Vol. 10, No. 2. – 2011. – P. 416–421. DOI: 10.3923/itj.2011.416.4217. Подлесный А. В., Брынько И. Г., Куркин В. И., Березовский В. А., Киселев А. М., Петухов Е. В. Многофункциональный ЛЧМ ионозонд для мониторинга ионосферы // Геогелиофизические исследования [Электронный ресурс]. – 2013. – Вып. 4. – C. 24–31. Режим доступа: http://vestnik.geospace.ru8. Суханов Д. Я., Якубов В. П. Применение сигналов с линейной частотной модуляцией в трехмерной радиотомографии // Журнал технической физики. – 2010. – Т. 80, Вып. 4. – C. 115–119.9. Cook C. E. and Bernfeld M. Radar Signals: An Introduction to Theory and Application. – New York - London: Academic Press, 1967. – 552 p.10. Тутыгин В. С., Шедов С. В., Южаков А. В. Новые адаптивные алгоритмы обнаружения и определения параметров ЛЧМ-сигналов // Цифровая обработка сигналов. – 2011. – № 1. – C. 16–23.11. Mann S. and Haykin S. The Chirplet transform: A generalization of Gabor’s logon transform // Vision Interface 91 Conference: Proc. conf. – Calgary, Alberta, Canada. – 1991. – P. 205–212.12. Abramowitz M. and Stegun I. A. (eds.). Handbook of mathematical functions with formulas, graphs and mathematical tables. – U. S. Department of Commerce, National Bureau of Standards, 1964. – 1046 p. УДК 528.8 Предмет і мета роботи: Аналіз ефективності оптимального алгоритму обробки ЛЧМ-сигналів на основі чірплет-перетворення стосовно виявлення радіолокаційних об’єктів, що рухаються з постійним прискоренням.Методи і методологія: Для дослідження функції невизначеності ЛЧМ-сигналів, побудованої на основі чірплет-перетворення, використовуються стандарті методи теорії оптимальної фільтрації.Результати: Отримано аналітичний вираз функції невизначеності ЛЧМ-сигналу та виконано її аналіз стосовно виявлення радіолокаційних об’єктів, що рухаються з постійним прискоренням. Виконано аналіз рівня бокових пелюсток та зроблено оцінки характерної ширини функції невизначеності за координатами частота та швидкість її змінення. Отримано оцінки виграшу в співвідношенні сигнал/шум, що забезпечує даний алгоритм в порівнянні з використанням стандартного перетворення Фур’є для виявлення ЛЧМ-сигналів на фоні “білого” шуму. Показано, що вже при порівняно невеликій (<20) кількості каналів обробки (елементарних фільтрів за швидкістю змінення частоти) виграш у співвідношенні сигнал/шум перевищує 10 дБ. Запропоновано структурну схему реалізації розглянутого алгоритму, що грунтується на використанні багатоканального зваженого перетворення Фур’є. Розроблено рекомендації щодо вибору параметрів алгоритму виявлення.Висновки: Отримані результати свідчать про ефективність застосування розглянутого алгоритму для виявлення радарних об’єктів, що рухаються з постійним прискоренням. Проте здається доцільним виконати комп’ютерне моделювання його працездатності з урахуванням впливу шумів. А також тестові вимірювання в реальних умовах.Ключові слова: виявлення цілей, оптимальна фільтрація, чірплет-перетворення, функція невизначеності, співвідношення сигнал/шум Стаття надійшла до редакції 17.05.2017Radio phys. radio astron. 2017, 22(2): 157-165 СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ1. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга 2. – М.: Сов. радио, 1968. – 504 с.2. Финкельштейн М. И. Основы радиолокации. – М.: Радио и связь, 1983. – 536 с.3. Ширман Я. Д., Манжос В. Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. – М.: Радио и связь, 1981. – 416 с.4. Harmuth H. F. Nonsinusoidal Waves for Radar and Radio Communication. – New York: Academic Press, 1981. – 396 p.5. Berni A. J. and Greeg W. D. On the Utility of Chirp Modulation for Digital Signaling // IEEE Trans. Commun. – 1973. – Vol. 21, No. 6. – P. 748–751. DOI: 10.1109/TCOM.1973.10917216. Meng Fanyu and Gu Xuemai. A Combined Chirp Signal Modulation Technique for Multiple Access Systems // Inform. Technol. J. – Vol. 10, No. 2. – 2011. – P. 416–421. DOI: 10.3923/itj.2011.416.4217. Подлесный А. В., Брынько И. Г., Куркин В. И., Березовский В. А., Киселев А. М., Петухов Е. В. Многофункциональный ЛЧМ ионозонд для мониторинга ионосферы // Геогелиофизические исследования [Электронный ресурс]. – 2013. – Вып. 4. – C. 24–31. Режим доступа: http://vestnik.geospace.ru8. Суханов Д. Я., Якубов В. П. Применение сигналов с линейной частотной модуляцией в трехмерной радиотомографии // Журнал технической физики. – 2010. – Т. 80, Вып. 4. – C. 115–119.9. Cook C. E. and Bernfeld M. Radar Signals: An Introduction to Theory and Application. – New York - London: Academic Press, 1967. – 552 p.10. Тутыгин В. С., Шедов С. В., Южаков А. В. Новые адаптивные алгоритмы обнаружения и определения параметров ЛЧМ-сигналов // Цифровая обработка сигналов. – 2011. – № 1. – C. 16–23.11. Mann S. and Haykin S. The Chirplet transform: A generalization of Gabor’s logon transform // Vision Interface 91 Conference: Proc. conf. – Calgary, Alberta, Canada. – 1991. – P. 205–212.12. Abramowitz M. and Stegun I. A. (eds.). Handbook of mathematical functions with formulas, graphs and mathematical tables. – U. S. Department of Commerce, National Bureau of Standards, 1964. – 1046 p. Видавничий дім «Академперіодика» 2017-06-14 Article Article application/pdf http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1266 10.15407/rpra22.02.157 РАДИОФИЗИКА И РАДИОАСТРОНОМИЯ; Vol 22, No 2 (2017); 157 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY; Vol 22, No 2 (2017); 157 РАДІОФІЗИКА І РАДІОАСТРОНОМІЯ; Vol 22, No 2 (2017); 157 2415-7007 1027-9636 10.15407/rpra22.02 rus http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1266/pdf Copyright (c) 2017 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY |