PERFORMANCE ANALYSIS OF USING TAPERED WINDOWS FOR SIDELOBE REDUCTION IN CHIRP-PULSE COMPRESSION
PACS number: 84.40.Xb Purpose: Analyzing the output signal structure of the optimum filter of chirp-pulse compression in order to look into causes of discrepancy between the sidelobe level, which is obtained using standard tapered windows, with the literature data.Design/methodology/approach: To cal...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | rus |
| Опубліковано: |
Видавничий дім «Академперіодика»
2019
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1325 |
| 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-1325 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Radio physics and radio astronomy |
| collection |
OJS |
| language |
rus |
| topic |
chirp-pulse pulse compression filter window function sidelobe level ЛЧМ-импульс фильтр сжатия импульсов оконная функция уровень боковых лепестков ЛЧМ-імпульс фільтр стиснення імпульсів віконна функція рівень бічних пелюсток |
| spellingShingle |
chirp-pulse pulse compression filter window function sidelobe level ЛЧМ-импульс фильтр сжатия импульсов оконная функция уровень боковых лепестков ЛЧМ-імпульс фільтр стиснення імпульсів віконна функція рівень бічних пелюсток Galushko, V. G. PERFORMANCE ANALYSIS OF USING TAPERED WINDOWS FOR SIDELOBE REDUCTION IN CHIRP-PULSE COMPRESSION |
| topic_facet |
chirp-pulse pulse compression filter window function sidelobe level ЛЧМ-импульс фильтр сжатия импульсов оконная функция уровень боковых лепестков ЛЧМ-імпульс фільтр стиснення імпульсів віконна функція рівень бічних пелюсток |
| format |
Article |
| author |
Galushko, V. G. |
| author_facet |
Galushko, V. G. |
| author_sort |
Galushko, V. G. |
| title |
PERFORMANCE ANALYSIS OF USING TAPERED WINDOWS FOR SIDELOBE REDUCTION IN CHIRP-PULSE COMPRESSION |
| title_short |
PERFORMANCE ANALYSIS OF USING TAPERED WINDOWS FOR SIDELOBE REDUCTION IN CHIRP-PULSE COMPRESSION |
| title_full |
PERFORMANCE ANALYSIS OF USING TAPERED WINDOWS FOR SIDELOBE REDUCTION IN CHIRP-PULSE COMPRESSION |
| title_fullStr |
PERFORMANCE ANALYSIS OF USING TAPERED WINDOWS FOR SIDELOBE REDUCTION IN CHIRP-PULSE COMPRESSION |
| title_full_unstemmed |
PERFORMANCE ANALYSIS OF USING TAPERED WINDOWS FOR SIDELOBE REDUCTION IN CHIRP-PULSE COMPRESSION |
| title_sort |
performance analysis of using tapered windows for sidelobe reduction in chirp-pulse compression |
| title_alt |
АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СГЛАЖИВАЮЩИХ ОКОН ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ БОКОВЫХ ЛЕПЕСТКОВ ПРИ СЖАТИИ ЛЧМ-ИМПУЛЬСОВ АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ЗГЛАДЖУВАЛЬНИХ ВІКОН ДЛЯ ЗМЕНШЕННЯ БІЧНИХ ПЕЛЮСТКІВ ПРИ СТИСНЕННІ ЛЧМ-ІМПУЛЬСІВ |
| description |
PACS number: 84.40.Xb Purpose: Analyzing the output signal structure of the optimum filter of chirp-pulse compression in order to look into causes of discrepancy between the sidelobe level, which is obtained using standard tapered windows, with the literature data.Design/methodology/approach: To calculate the response structure of the optimum filter with a tapered window of an arbitrary form, the standard methods of mathematical physics and statistical theory of signal processing are used.Findings: Expressions have been derived for estimating the maximum number of zeros and maxima of the response of the optimum filter of chirp-pulse compression and separation between adjacent and “like” (with the same numbers) zeros and maxima in dependence on the signal base. Formulas have been obtained for loss in the signal-to-noise ratio due to application of smoothing functions. The case of applying window functions in the form of cosine harmonics of the Fourier series, which describes a rather great number of the standard windows, is analyzed in detail. An analytical expression has been derived for the output signal of the chirp-pulse compression filter on the basis of such windows, and a formula for estimating the amount of loss in the signal-to-noise ratio is presented. A comparative performance analysis of the Hamming and Blackman windows has been made in dependence on the signal base B It has been found that application of the Hamming window is more efficient for B ≤ 80. For greater values of B, the Blackman window shows a higher efficiency. As B increases, the efficiency of both windows steadily increases asymptotically approaching the figure declared in the literature. Coefficients of window functions containing three cosine harmonics of the Fourier series have empirically been selected that made it possible to reduce the sidelobe level by approximately 0.34 dB for B = 21 and more than by 1 dB for B = 7 as compared with the Hamming window.Conclusions: The obtained results allow concluding that the optimization problem for the window function parameters in the case of small signal bases should be solved individually for each specific value of B. Most likely it would be impossible to obtain the extremely low sidelobe level, however a certain improvement of the characteristics of the chirp-pulse compression filter seems to be quite possible.Key words: chirp-pulse, pulse compression filter, window function, sidelobe levelManuscript submitted 11.09.2019Radio phys. radio astron. 2019, 24(4): 300-313REFERENCES1. COOK, C. E. and BERNFELD, M., 1967. Radar Signals: An Introduction to Theory and Application. New York, London: Academic Press.2. BARTON, D. K., 2004. Radar System Analysis and Modeling. Boston, London: Artech House Publishers.3. DUCOFF, M. R. and TIETJEN, B. W., 2008. Pulse Compression Radar. In: M. I. SKOLNIK, ed. Radar Handbook. New York, Chicago, San Francisco et al.: McGraw-Hill Companies, pp. 8.1–8.44.4. LEVANON, N. and MOZESON, E.,2004. Radar Signals. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. DOI: https://doi.org/10.1002/04716630855. TRUKHACHEV, A. A., 2005. Radar signals and their applications. Moscow, Russia: Voenizdat Publ. (in Russian).6. KOCHEMASOV, V. N., BELOV, L. A. and OKONESHNIKOV, V. S., 1983. Chirp signal formation. Moscow, Russia: Radio and svyaz’ Publ. (in Russian).7. DOERRY, A. W., 2017. Catalog of Window Taper Functions for Sidelobe Control. Technical Report SAND2017-4042, Sandia National Labs., Albuquerque, New Mexico and Livermore, California, USA. DOI: 10.2172/1365510 [viewed 20 June 2019]. Available from: https://prod-ng.sandia.gov/techlib-noauth/access-control.cgi/2017/174042.pdf8. HEINZEL, G., RÜDIGER, A. and SCHILLING, R., 2002. Spectrum and spectral density estimation by the Discrete Fourier transform (DFT), including a comprehensive list of window functions and some new flat-top windows. Technical Report, Albert-Einstein-Institut, Hannover, Germany. [viewed 20 June 2019]. Available from: https://pure.mpg.de/rest/items/item_152164_1/component/file_152163/content9. DVORKOVICH, V. P. and DVORKOVICH, A. V., 2016. Window functions for harmonic analysis of signals. Moscow, Russia: Tekhnosfera Publ. (in Russian).10. PET’KOV, A. A., 2019. Selection of reasonable variants of weighting window functions for digital filtering of signals with linear frequency modulation. In: 8th International Scientific Conference on Military-Technical, Defense and Security Issues and Dual-Use Technologies “MILEX INNOVATIONS-2019” Proceedings, Part 2. Minsk, Belarus: Laboratoriya Intellekta Publ., pp. 75–79. (in Russian).11. TIWARI, D. and BHADAURIA, S. S., 2017. Reduction in sidelobe and SNR improves by using Digital Pulse Compression Technique. Int. J. Adv. Res. Sci. Eng. vol. 6, no. 7, pp. 1056–1063.12. KOWATSCH, M. and STOCKER, H. R., 1982. Effect of Fresnel ripples on sidelobe suppression in low time-bandwidth product linear FM pulse compression. IEE Proc.–F. vol. 129, no. 1, pp. 41–44. DOI: https://doi.org/10.1049/ip-f-1.1982.000713. OKONESHNIKOV, V. S. and KOCHEMASOV, V. N., 1987. Compression of chirp signals with small products of frequency deviation and pulse length. Zarubezhnaya radioelektronika. no. 1, pp. 82–94. (in Russian).14. RODIONOV, V. V., RUKAVISHNIKOV, V. M., FILONOV, Y. V., NIKITIN, E. A., SHILMAN, M. A. and CHESNOV, V. N., 2001. Method of radar signal processing, Russian Federation Patent No. 2212683.15. MARTYNENKO, V. S., 1990. Operational calculus. Kyiv, Ukraine: Vyshcha shkola Publ. (in Russian).16. LEVIN, B. R., 1969. Theoretical fundamentals of statistical radio engineering. Part 1. Moscow, USSR: Sovetskoe radio Publ. (in Russian).17. MOISEEV, N. N., IVANILOV, Y. P. and STOLYAROVA, E. M., 1978. Optimization techniques. Moscow, USSR: Nauka Publ. (in Russian).18. DEGTYAREV, Y. M., 1980. Optimization techniques. Moscow, USSR: Sovetskoe radio Publ. (in Russian).19. REKLAITIS, G. V., RAVINDRANAND, A. and RAGSDELL, K. M., 1983. Engineering Optimization. Methods and Applications. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.20. TAN, Y., 2010. Particle Swarm Optimization Algorithms Inspired by Immunity-Clonal Mechanism and Their Applications to Spam Detection. Int. J. Swarm Intell. Res. vol. 1, no. 1, pp. 64–86. DOI: https://doi.org/10.4018/jsir.2010010104 |
| publisher |
Видавничий дім «Академперіодика» |
| publishDate |
2019 |
| url |
http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1325 |
| work_keys_str_mv |
AT galushkovg performanceanalysisofusingtaperedwindowsforsidelobereductioninchirppulsecompression AT galushkovg analizéffektivnostiprimeneniâsglaživaûŝihokondlâumenʹšeniâbokovyhlepestkovprisžatiilčmimpulʹsov AT galushkovg analízefektivnostízastosuvannâzgladžuvalʹnihvíkondlâzmenšennâbíčnihpelûstkívpristisnennílčmímpulʹsív |
| first_indexed |
2024-05-26T06:29:29Z |
| last_indexed |
2024-05-26T06:29:29Z |
| _version_ |
1800358366843764736 |
| spelling |
oai:ri.kharkov.ua:article-13252019-12-19T14:43:51Z PERFORMANCE ANALYSIS OF USING TAPERED WINDOWS FOR SIDELOBE REDUCTION IN CHIRP-PULSE COMPRESSION АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СГЛАЖИВАЮЩИХ ОКОН ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ БОКОВЫХ ЛЕПЕСТКОВ ПРИ СЖАТИИ ЛЧМ-ИМПУЛЬСОВ АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ЗГЛАДЖУВАЛЬНИХ ВІКОН ДЛЯ ЗМЕНШЕННЯ БІЧНИХ ПЕЛЮСТКІВ ПРИ СТИСНЕННІ ЛЧМ-ІМПУЛЬСІВ Galushko, V. G. chirp-pulse; pulse compression filter; window function; sidelobe level ЛЧМ-импульс; фильтр сжатия импульсов; оконная функция; уровень боковых лепестков ЛЧМ-імпульс; фільтр стиснення імпульсів; віконна функція; рівень бічних пелюсток PACS number: 84.40.Xb Purpose: Analyzing the output signal structure of the optimum filter of chirp-pulse compression in order to look into causes of discrepancy between the sidelobe level, which is obtained using standard tapered windows, with the literature data.Design/methodology/approach: To calculate the response structure of the optimum filter with a tapered window of an arbitrary form, the standard methods of mathematical physics and statistical theory of signal processing are used.Findings: Expressions have been derived for estimating the maximum number of zeros and maxima of the response of the optimum filter of chirp-pulse compression and separation between adjacent and “like” (with the same numbers) zeros and maxima in dependence on the signal base. Formulas have been obtained for loss in the signal-to-noise ratio due to application of smoothing functions. The case of applying window functions in the form of cosine harmonics of the Fourier series, which describes a rather great number of the standard windows, is analyzed in detail. An analytical expression has been derived for the output signal of the chirp-pulse compression filter on the basis of such windows, and a formula for estimating the amount of loss in the signal-to-noise ratio is presented. A comparative performance analysis of the Hamming and Blackman windows has been made in dependence on the signal base B It has been found that application of the Hamming window is more efficient for B ≤ 80. For greater values of B, the Blackman window shows a higher efficiency. As B increases, the efficiency of both windows steadily increases asymptotically approaching the figure declared in the literature. Coefficients of window functions containing three cosine harmonics of the Fourier series have empirically been selected that made it possible to reduce the sidelobe level by approximately 0.34 dB for B = 21 and more than by 1 dB for B = 7 as compared with the Hamming window.Conclusions: The obtained results allow concluding that the optimization problem for the window function parameters in the case of small signal bases should be solved individually for each specific value of B. Most likely it would be impossible to obtain the extremely low sidelobe level, however a certain improvement of the characteristics of the chirp-pulse compression filter seems to be quite possible.Key words: chirp-pulse, pulse compression filter, window function, sidelobe levelManuscript submitted 11.09.2019Radio phys. radio astron. 2019, 24(4): 300-313REFERENCES1. COOK, C. E. and BERNFELD, M., 1967. Radar Signals: An Introduction to Theory and Application. New York, London: Academic Press.2. BARTON, D. K., 2004. Radar System Analysis and Modeling. Boston, London: Artech House Publishers.3. DUCOFF, M. R. and TIETJEN, B. W., 2008. Pulse Compression Radar. In: M. I. SKOLNIK, ed. Radar Handbook. New York, Chicago, San Francisco et al.: McGraw-Hill Companies, pp. 8.1–8.44.4. LEVANON, N. and MOZESON, E.,2004. Radar Signals. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. DOI: https://doi.org/10.1002/04716630855. TRUKHACHEV, A. A., 2005. Radar signals and their applications. Moscow, Russia: Voenizdat Publ. (in Russian).6. KOCHEMASOV, V. N., BELOV, L. A. and OKONESHNIKOV, V. S., 1983. Chirp signal formation. Moscow, Russia: Radio and svyaz’ Publ. (in Russian).7. DOERRY, A. W., 2017. Catalog of Window Taper Functions for Sidelobe Control. Technical Report SAND2017-4042, Sandia National Labs., Albuquerque, New Mexico and Livermore, California, USA. DOI: 10.2172/1365510 [viewed 20 June 2019]. Available from: https://prod-ng.sandia.gov/techlib-noauth/access-control.cgi/2017/174042.pdf8. HEINZEL, G., RÜDIGER, A. and SCHILLING, R., 2002. Spectrum and spectral density estimation by the Discrete Fourier transform (DFT), including a comprehensive list of window functions and some new flat-top windows. Technical Report, Albert-Einstein-Institut, Hannover, Germany. [viewed 20 June 2019]. Available from: https://pure.mpg.de/rest/items/item_152164_1/component/file_152163/content9. DVORKOVICH, V. P. and DVORKOVICH, A. V., 2016. Window functions for harmonic analysis of signals. Moscow, Russia: Tekhnosfera Publ. (in Russian).10. PET’KOV, A. A., 2019. Selection of reasonable variants of weighting window functions for digital filtering of signals with linear frequency modulation. In: 8th International Scientific Conference on Military-Technical, Defense and Security Issues and Dual-Use Technologies “MILEX INNOVATIONS-2019” Proceedings, Part 2. Minsk, Belarus: Laboratoriya Intellekta Publ., pp. 75–79. (in Russian).11. TIWARI, D. and BHADAURIA, S. S., 2017. Reduction in sidelobe and SNR improves by using Digital Pulse Compression Technique. Int. J. Adv. Res. Sci. Eng. vol. 6, no. 7, pp. 1056–1063.12. KOWATSCH, M. and STOCKER, H. R., 1982. Effect of Fresnel ripples on sidelobe suppression in low time-bandwidth product linear FM pulse compression. IEE Proc.–F. vol. 129, no. 1, pp. 41–44. DOI: https://doi.org/10.1049/ip-f-1.1982.000713. OKONESHNIKOV, V. S. and KOCHEMASOV, V. N., 1987. Compression of chirp signals with small products of frequency deviation and pulse length. Zarubezhnaya radioelektronika. no. 1, pp. 82–94. (in Russian).14. RODIONOV, V. V., RUKAVISHNIKOV, V. M., FILONOV, Y. V., NIKITIN, E. A., SHILMAN, M. A. and CHESNOV, V. N., 2001. Method of radar signal processing, Russian Federation Patent No. 2212683.15. MARTYNENKO, V. S., 1990. Operational calculus. Kyiv, Ukraine: Vyshcha shkola Publ. (in Russian).16. LEVIN, B. R., 1969. Theoretical fundamentals of statistical radio engineering. Part 1. Moscow, USSR: Sovetskoe radio Publ. (in Russian).17. MOISEEV, N. N., IVANILOV, Y. P. and STOLYAROVA, E. M., 1978. Optimization techniques. Moscow, USSR: Nauka Publ. (in Russian).18. DEGTYAREV, Y. M., 1980. Optimization techniques. Moscow, USSR: Sovetskoe radio Publ. (in Russian).19. REKLAITIS, G. V., RAVINDRANAND, A. and RAGSDELL, K. M., 1983. Engineering Optimization. Methods and Applications. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.20. TAN, Y., 2010. Particle Swarm Optimization Algorithms Inspired by Immunity-Clonal Mechanism and Their Applications to Spam Detection. Int. J. Swarm Intell. Res. vol. 1, no. 1, pp. 64–86. DOI: https://doi.org/10.4018/jsir.2010010104 УДК 621.396.96Предмет и цель работы: Анализ структуры выходного сигнала оптимального фильтра сжатия ЛЧМ-импульсов с целью выяснения причин несоответствия уровня боковых лепестков, получаемого при использовании стандартных сглаживающих окон, литературным данным.Методы и методология: Для расчета структуры отклика оптимального фильтра со сглаживающим окном общего вида используются стандартные методы математической физики и статистической теории обработки сигналов.Результаты: Приведены выражения для оценки максимального количества нулей и максимумов реакции оптимального фильтра сжатия ЛЧМ-импульсов, а также разноса между соседними и “одноименными” (с одинаковыми номерами) нулями и максимумами в зависимости от базы сигнала. Получены формулы для оценки потерь в отношении сигнал/шум из-за применения сглаживающих функций. Подробно рассмотрен случай применения оконных функций в виде набора косинусных гармоник ряда Фурье, которым описывается достаточно большое количество стандартных окон. Получено аналитическое выражение для выходного сигнала фильтра сжатия ЛЧМ-импульсов с использованием таких окон, приведена формула для оценки потерь в отношении сигнал/шум. Проведен сравнительный анализ эффективности применения окон Хэмминга и Блэкмана в зависимости от базы сигнала B. Показано, что при значениях B ≤ 80 более эффективным является использование окна Хэмминга. При больших значениях B более эффективным становится окно Блэкмана. С ростом B эффективность обоих окон возрастает, асимптотически приближаясь к приводимым в литературе показателям. Эмпирическим путем подобраны коэффициенты оконных функций, состоящих из трех косинусных гармоник ряда Фурье, что позволило уменьшить уровень боковых лепестков, по сравнению с применением окна Хэмминга, приблизительно на 0.34 дБ при B = 21 и на более чем 1 дБ при B = 7.Заключение: Полученные результаты позволяют сделать вывод, что при небольших базах сигнала задачу оптимизации параметров оконной функции нужно решать отдельно для каждого конкретного значения B. Добиться предельно низкого уровня боковых лепестков при этом, скорее всего, не удастся, но определенное улучшение характеристик фильтра сжатия ЛЧМ-импульсов вполне возможно.Ключевые слова: ЛЧМ-импульс, фильтр сжатия импульсов, оконная функция, уровень боковых лепестковСтатья поступила в редакцию 11.09.2019Radio phys. radio astron. 2019, 24(4): 300-313СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Cook C. E. and Bernfeld M. Radar Signals: An Introduction to Theory and Application. New York, London: Academic Press, 1967. 550 p.2. Barton D. K. Radar System Analysis and Modeling. Boston, London: Artech House Publishers, 2004. 566 p.3. Ducoff M. R. and Tietjen B. W. Pulse Compression Radar. In: M. I. Skolnik, ed. Radar Handbook. New York, Chicago, San Francisco et al.: McGraw-Hill Companies, 2008. P. 8.1–8.44.4. Levanon N. and Mozeson E. Radar Signals. Hoboken, New Jersey: John Wiley&Sons, Inc., 2004. 432 p.5. Трухачев А. А. Радиолокационные сигналы и их применения. Москва: Воениздат, 2005. 320 с.6. Кочемасов В. Н., Белов Л. А., Оконешников, В. С. Формирование сигналов с линейной частотной модуляцией. Москва: Радио и связь, 1983. 192 с.7. Doerry A. W. Catalog of Window Taper Functions for Sidelobe Control. Technical Report SAND2017-4042, Sandia National Labs., Albuquerque, New Mexico and Livermore, California, USA, 2017. 208 p. DOI: 10.2172/1365510 URL: https://prod-ng.sandia.gov/techlib-noauth/access-control.cgi/2017/174042.pdf (дата обращения: 20.06.2019)8. Heinzel G., Rüdiger A. and Schilling R. Spectrum and spectral density estimation by the Discrete Fourier transform (DFT), including a comprehensive list of window functions and some new flat-top windows. Technical Report, Albert-Einstein-Institut, Hannover, Germany, 2002. 84 p. URL: https://pure.mpg.de/rest/items/item_152164_1/component/file_152163/content (дата обращения: 20.06.2019)9. Дворкович В. П., Дворкович А. В. Оконные функции для гармонического анализа сигналов. Москва: Техносфера, 2016. 208 с.10. Петьков А. А. Выбор рациональных вариантов весовых функций для цифровой фильтрации сигналов с линейной частотной модуляцией. 8-я Международная научная конференция по военно-техническим проблемам, проблемам обороны и безопасности, использованию технологий двойного применения “MILEX INNOVATIONS-2019” Сборник научных статей, Часть 2 (16-17 мая 2019, Минск, Беларусь). Минск, Беларусь: “Лаборатория интеллекта”, 2019. С. 75–79.11. Tiwari D. and Bhadauria S. S. Reduction in sidelobe and SNR improves by using Digital Pulse Compression Technique. Int. J. Adv. Res. Sci. Eng. 2017. Vol. 6, No. 7. P. 1056–1063.12. Kowatsch M. and Stocker H. R. Effect of Fresnel ripples on sidelobe suppression in low time-bandwidth product linear FM pulse compression. IEE Proc. – F. 1982. Vol. 129, No. 1. P. 41–44. DOI: 10.1049/ip-f-1.1982.000713. Оконешников В. С., Кочемасов В. Н. Сжатие частотно-модулированных сигналов с небольшим произведением девиации частоты на длительность импульса. Зарубежная радиоэлектроника. 1987. № 1. С. 82–94.14. Патент 20011125875 Российская Федерация, МПК G01S 13/00. Родионов В. В., Рукавишников В. М., Филонов Ю. В., Никитин Е. А., Шильман М. А., Чеснов В. Н., Белясов А. Н. 20.09.2001.15. Мартыненко В. С. Операционное исчисление. Киев: Выща школа, 1990. 359 с.16. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга 1. Москва: Советское радио, 1969. 752 с.17. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. Москва: Наука, 1978. 352 с.18. Дегтярев Ю. М. Методы оптимизации. Москва: Советское радио, 1980. 272 с.19. Reklaitis G. V., Ravindranand A., and Ragsdell K. M. Engineering Optimization. Methods and Applications. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 1983. 684 p.20. Tan Y. Particle Swarm Optimization Algorithms Inspired by Immunity-Clonal Mechanism and Their Applications to Spam Detection. Int. J. Swarm Intell. Res. 2010. Vol. 1, No. 1, P. 64–86. DOI: 10.4018/jsir.2010010104. УДК 621.396.96Предмет і мета роботи: Аналіз структури вихідного сигналу фільтра стиснення ЛЧМ-імпульсів з метою з’ясування причин невідповідності рівня бічних пелюсток, що отримується при застосуванні стандартних згладжувальних вікон, літературним даним.Методи і методологія: Для розрахунку структури відгука оптимального фільтра зі згладжувальним вікном загального вигляду використовуються стандартні методи математичної фізики та статистичної теорії обробки сигналів.Результати: Наведено вирази для оцінки максимальної кількості нулів і максимумів реакції оптимального фільтра стиснення ЛЧМ-імпульсів, а також рознесення між сусідніми та “однойменними” (з однаковими номерами) нулями та максимумами залежно від бази сигналу. Отримано формули для оцінки втрат у відношенні сигнал/шум через застосування згладжувальних функцій. Докладно розглянуто випадок використання віконних функцій у вигляді набору косинусних гармонік ряду Фур’є, яким описується достатньо велика кількість стандартних вікон. Отримано аналітичний вираз для вихідного сигналу фільтра стиснення ЛЧМ-імпульсів з використанням таких вікон, наведено формулу для оцінки втрат у відношенні сигнал/шум. Виконано порівняльний аналіз ефективності застосування вікон Хеммінга та Блекмана залежно від бази сигналу В. Показано, що при значеннях B ≤ 80 більш ефективним є використання вікна Хеммінга. При більших значеннях B більш ефективним стає вікно Блекмана. Зі зростанням B ефективність обох вікон підвищується, асимптотично наближаючись до показників, що наводяться в літературі. Емпіричним шляхом підібрано коефіцієнти віконних функцій, що складаються з трьох косинусних гармонік ряду Фур’є, що дозволило зменшити рівень бічних пелюсток, порівняно з застосуванням вікна Хеммінга, приблизно на 0.34 дБ при В = 21 та на більш ніж 1 дБ при B = 7.Висновки: Отримані результати дозволяють зробити висновок, що при невеликих базах задачу оптимізації параметрів віконної функції потрібно розв’язувати окремо для кожного конкретного значення B. Досягти гранично низького рівня бічних пелюсток при цьому, скоріше за все, не вийде, але певне покращення характеристик фільтра стиснення ЛЧМ-імпульсів цілком можливе.Ключові слова: ЛЧМ-імпульс, фільтр стиснення імпульсів, віконна функція, рівень бічних пелюстокСтаття надійшла до редакції 11.09.2019Radio phys. radio astron. 2019, 24(4): 300-313СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ1. Cook C. E. and Bernfeld M. Radar Signals: An Introduction to Theory and Application. New York, London: Academic Press, 1967. 550 p.2. Barton D. K. Radar System Analysis and Modeling. Boston, London: Artech House Publishers, 2004. 566 p.3. Ducoff M. R. and Tietjen B. W. Pulse Compression Radar. In: M. I. Skolnik, ed. Radar Handbook. New York, Chicago, San Francisco et al.: McGraw-Hill Companies, 2008. P. 8.1–8.44.4. Levanon N. and Mozeson E. Radar Signals. Hoboken, New Jersey: John Wiley&Sons, Inc., 2004. 432 p.5. Трухачев А. А. Радиолокационные сигналы и их применения. Москва: Воениздат, 2005. 320 с.6. Кочемасов В. Н., Белов Л. А., Оконешников, В. С. Формирование сигналов с линейной частотной модуляцией. Москва: Радио и связь, 1983. 192 с.7. Doerry A. W. Catalog of Window Taper Functions for Sidelobe Control. Technical Report SAND2017-4042, Sandia National Labs., Albuquerque, New Mexico and Livermore, California, USA, 2017. 208 p. DOI: 10.2172/1365510 URL: https://prod-ng.sandia.gov/techlib-noauth/access-control.cgi/2017/174042.pdf (дата обращения: 20.06.2019)8. Heinzel G., Rüdiger A. and Schilling R. Spectrum and spectral density estimation by the Discrete Fourier transform (DFT), including a comprehensive list of window functions and some new flat-top windows. Technical Report, Albert-Einstein-Institut, Hannover, Germany, 2002. 84 p. URL: https://pure.mpg.de/rest/items/item_152164_1/component/file_152163/content (дата обращения: 20.06.2019)9. Дворкович В. П., Дворкович А. В. Оконные функции для гармонического анализа сигналов. Москва: Техносфера, 2016. 208 с.10. Петьков А. А. Выбор рациональных вариантов весовых функций для цифровой фильтрации сигналов с линейной частотной модуляцией. 8-я Международная научная конференция по военно-техническим проблемам, проблемам обороны и безопасности, использованию технологий двойного применения “MILEX INNOVATIONS-2019” Сборник научных статей, Часть 2 (16-17 мая 2019, Минск, Беларусь). Минск, Беларусь: “Лаборатория интеллекта”, 2019. С. 75–79.11. Tiwari D. and Bhadauria S. S. Reduction in sidelobe and SNR improves by using Digital Pulse Compression Technique. Int. J. Adv. Res. Sci. Eng. 2017. Vol. 6, No. 7. P. 1056–1063.12. Kowatsch M. and Stocker H. R. Effect of Fresnel ripples on sidelobe suppression in low time-bandwidth product linear FM pulse compression. IEE Proc. – F. 1982. Vol. 129, No. 1. P. 41–44. DOI: 10.1049/ip-f-1.1982.000713. Оконешников В. С., Кочемасов В. Н. Сжатие частотно-модулированных сигналов с небольшим произведением девиации частоты на длительность импульса. Зарубежная радиоэлектроника. 1987. № 1. С. 82–94.14. Патент 20011125875 Российская Федерация, МПК G01S 13/00. Родионов В. В., Рукавишников В. М., Филонов Ю. В., Никитин Е. А., Шильман М. А., Чеснов В. Н., Белясов А. Н. 20.09.2001.15. Мартыненко В. С. Операционное исчисление. Киев: Выща школа, 1990. 359 с.16. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга 1. Москва: Советское радио, 1969. 752 с.17. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. Москва: Наука, 1978. 352 с.18. Дегтярев Ю. М. Методы оптимизации. Москва: Советское радио, 1980. 272 с.19. Reklaitis G. V., Ravindranand A., and Ragsdell K. M. Engineering Optimization. Methods and Applications. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 1983. 684 p.20. Tan Y. Particle Swarm Optimization Algorithms Inspired by Immunity-Clonal Mechanism and Their Applications to Spam Detection. Int. J. Swarm Intell. Res. 2010. Vol. 1, No. 1, P. 64–86. DOI: 10.4018/jsir.2010010104. Видавничий дім «Академперіодика» 2019-11-22 Article Article application/pdf http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1325 10.15407/rpra24.04.300 РАДИОФИЗИКА И РАДИОАСТРОНОМИЯ; Vol 24, No 4 (2019); 300 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY; Vol 24, No 4 (2019); 300 РАДІОФІЗИКА І РАДІОАСТРОНОМІЯ; Vol 24, No 4 (2019); 300 2415-7007 1027-9636 10.15407/rpra24.04 rus http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1325/pdf Copyright (c) 2019 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY |