ANALYSIS OF RESCUE RADAR NOISE IMMUNITY UNDER BROADBAND INTERFERENCE
Subject and Purpose. The subject of the research is the statistical characteristics of the signal, noise, and interference and their distribution functions. The emphasis is on exploring the properties of these elements and assessing their impact on algorithms designed to detect and identify the mani...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Видавничий дім «Академперіодика»
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1444 |
| 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-1444 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Radio physics and radio astronomy |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-09-19T14:32:26Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
Pseudo-Noise Modulation Noise Algorithm Pulse Modulation Mersenne code Broadband Structural Interference Rescue Radar Opaque Obstacle псевдошумова модуляція шум алгоритм імпульсна модуляція код Мерсенна широкосмугові структуровані завади радар для рятувальників непрозорі перешкоди |
| spellingShingle |
Pseudo-Noise Modulation Noise Algorithm Pulse Modulation Mersenne code Broadband Structural Interference Rescue Radar Opaque Obstacle псевдошумова модуляція шум алгоритм імпульсна модуляція код Мерсенна широкосмугові структуровані завади радар для рятувальників непрозорі перешкоди Sytnik, O. V. Masalov, S. O. ANALYSIS OF RESCUE RADAR NOISE IMMUNITY UNDER BROADBAND INTERFERENCE |
| topic_facet |
Pseudo-Noise Modulation Noise Algorithm Pulse Modulation Mersenne code Broadband Structural Interference Rescue Radar Opaque Obstacle псевдошумова модуляція шум алгоритм імпульсна модуляція код Мерсенна широкосмугові структуровані завади радар для рятувальників непрозорі перешкоди |
| format |
Article |
| author |
Sytnik, O. V. Masalov, S. O. |
| author_facet |
Sytnik, O. V. Masalov, S. O. |
| author_sort |
Sytnik, O. V. |
| title |
ANALYSIS OF RESCUE RADAR NOISE IMMUNITY UNDER BROADBAND INTERFERENCE |
| title_short |
ANALYSIS OF RESCUE RADAR NOISE IMMUNITY UNDER BROADBAND INTERFERENCE |
| title_full |
ANALYSIS OF RESCUE RADAR NOISE IMMUNITY UNDER BROADBAND INTERFERENCE |
| title_fullStr |
ANALYSIS OF RESCUE RADAR NOISE IMMUNITY UNDER BROADBAND INTERFERENCE |
| title_full_unstemmed |
ANALYSIS OF RESCUE RADAR NOISE IMMUNITY UNDER BROADBAND INTERFERENCE |
| title_sort |
analysis of rescue radar noise immunity under broadband interference |
| title_alt |
АНАЛІЗ ЗАХИЩЕНОСТІ РАДАРА ДЛЯ РЯТУВАЛЬНИКІВ ЗА НАЯВНОСТІ ШИРОКОСМУГОВИХ ЗАВАД |
| description |
Subject and Purpose. The subject of the research is the statistical characteristics of the signal, noise, and interference and their distribution functions. The emphasis is on exploring the properties of these elements and assessing their impact on algorithms designed to detect and identify the manifestations of human breathing and heartbeat during rescue operations. The work seeks comprehensive descriptions of broadband structural noise to develop optimum digital signal processing algorithms and ensure quicker and more reliable detection and identification of information signals during rescue missions.Method and Methodology. The analysis is grounded on the mathematical modeling method. The distribution function of correlation function peaks for a pseudo-noise signal is synthesized considering the first moments. The estimates derived from this distribution are used to assess the influence of broadband structural noise on the performance of algorithms for detecting and identifying radar signals.Results. In the most important band, where signal spectral components bear information on human breathing and heartbeat, estimates of the first four moments of a random process have been made to contribute to an appropriate model of fluctuating broadband structural noise. Analytical expressions of the function of structural interference distribution have been derived. A specific case focused on the interference represented by a phase-shift keyed signal with randomly alternating ones and zeros has been examined. Estimates of probabilities of false alarms and target misses have been calculated across various signal-to-noise ratios. Furthermore, a procedure to determine an optimal signal-detection threshold has been proposed.Conclusions. Analytical expressions of the distribution density of broadband structural interference have been derived. Quantitative estimates have been calculated to assess the impact this interference exerts on algorithms designed for detecting and recognizing radar information signals for rescuers. An adaptive procedure adjusting a target detection threshold as interference varies during the radar operation has been proposed.Keywords: Pseudo-Noise Modulation, Noise, Algorithm, Pulse Modulation, Mersenne code, Broadband Structural Interference, Rescue Radar, Opaque ObstacleManuscript submitted 19.12.2023Radio phys. radio astron. 2024, 29(3): 173-179REFERENCES1. Sytnik, O.V., 2021. Problems and Solutions of Alive Human Detection Behind the Opaque Obstacles. Telecommunications and Radio Engineering, 80(9), pp. 1—13. DOI: 10.1615/TelecomRadEng.20210419022. Chen, K.M., Huang, Y., Zhang, J., and Norman, A., 2000. Microwave life-detection systems for searching human subjects under earthquake rubble or behind barrier. IEEE Trans. Biomed. Eng., 47(1), pp. 105—114.3. Sytnik, O.V., 2007. Identification of Slow-Moving Targets Outside Optically Opaque Obstacles. Telecommunications and Radio Engineering, 66(18), pp. 1677—1683. DOI:https://doi.org/10.1615/TelecomRadEng.v66.i18.604. Sytnik, O.V., 2015. Adaptive Radar Techniques for Human Breathing Detection. J. Mechatron., 3(4), pp. 1–6. DOI:5. Sytnik, O.V., Kartashov, V.M., 2019. Methods and Algorithms for Technical Vision in Radar Introscopy. Optoelectronics in Machine Vision-Based Theories and Applications — Advances in Computational Intelligence and Robotics, pp. 373—391. DOI: 10.4018/978- 1-5225-5751-7.ch0136. Nguyen, T.V., Liqiong, T., Veysel, D., Syed, F.H., Nguyen, D.M., & Subhas, M., 2019. Review-Microwave Radar Sensing Systems for Search and Rescue Purposes. Sensors, 19(13), pp. 28—79.7. Sytnik, O.V., 2018. Methods and Algorithms of Signal Processing for Rescuer’s Radar. Riga, Latvia, Palmarium Academic Publ.8. Bugaev, A.S., Chapursky, V.V., Ivashov, S.I., Razevig, V.V., Sheyko, A.P. & Vasilyev, I.A., 2004. Through wall sensing of human breathing and heart beating by monochromatic radar. In: Proc. of the Tenth Int. Conf. on Ground Penetrating Radar, GPR 2004. Vol. 1, pp. 291—294. Delft, The Netherlands, 21—24 June 2004, Delft University of Technology.9. Aristov, V., Gaigals, G., Supols, G., Lobanovs, Ed., Riekstins, V., and Zujs, V., 2021.Ultra-Wideband Pulse Radar with Discrete Stroboscopic Receiver for Detection of Small Targets Behind Dielectric Obstacles, Transp. Telecommun., 22(2), pp. 196—206.10. Chernov, V.M., Pershina, M.V., 1997. "Error-free" calculation of the convolution using generalized Mersenne and Fermat transforms over algebraic fields. In: Sommer, G., Daniilidis, K., Pauli, J. (eds). Computer Analysis of Images and Patterns. CAIP 1997. Lecture Notes in Computer Science, vol. 1296. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/3-540-63460-6_17111. Taylor, J.D. ed., 2012. Ultrawideband Radar. Applications and Design. Boca Raton, London, New York: CRC Press.12. Sytnik, O.V., 2014. Quasi-Optimal Receiver with Non-Coherent Discriminators for Rescuer Radar. J. Commun. Eng. Networks,2(2), pp. 55—62.13. Saikawa, T., Tanaka, K., Tanaka, K., 2020. Formal Verification and Code-Generation of Mersenne-Twister Algorithm. In: Proc. of the Int. Symp. on Information Theory and Its Applications (ISITA), Kapolei, HI, USA, 2020.14. Zhang, J., Du, Y., & Yan, He, 2020. Code Design for Moving Target-Detecting Radar in Nonhomogeneous Signal-Dependent Clutter. Math. Probl. Eng., 2020, id 7609547, 13 p.15. Levanon, N., & Mozeson, E., 2004. Radar Signal. Hoboken, NJ: John Willey & Sons, Inc.16. Van Trees, H.L., 2001. Detection, Estimation, and Modulation Theory: Detection, Estimation, and Linear Modulation Theory. John Wiley & Sons. DOI:10.1002/047122108217. Allan, D.W., Shoaf, J.H. & Halford, D., 1974. Statistics of Time and Frequency Data Analysis. NBS Monograph140, Washinghton D.C., pp. 151—204.18. Hall, P. 1992. The Bootstrap and Edgeworth Expansion. Springer Series in Statistics, Springer & Verlag.19. Garren, S.T., 1998. Maximum likelihood estimation of the correlation coefficient in a bivariate normal model, with missing data. Stat. Probab. Lett., 38(3), pp. 281—288. |
| publisher |
Видавничий дім «Академперіодика» |
| publishDate |
2024 |
| url |
http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1444 |
| work_keys_str_mv |
AT sytnikov analysisofrescueradarnoiseimmunityunderbroadbandinterference AT masalovso analysisofrescueradarnoiseimmunityunderbroadbandinterference AT sytnikov analízzahiŝenostíradaradlârâtuvalʹnikívzanaâvnostíširokosmugovihzavad AT masalovso analízzahiŝenostíradaradlârâtuvalʹnikívzanaâvnostíširokosmugovihzavad |
| first_indexed |
2024-09-18T04:05:48Z |
| last_indexed |
2024-09-21T04:07:20Z |
| _version_ |
1810777129505259520 |
| spelling |
oai:ri.kharkov.ua:article-14442024-09-19T14:32:26Z ANALYSIS OF RESCUE RADAR NOISE IMMUNITY UNDER BROADBAND INTERFERENCE АНАЛІЗ ЗАХИЩЕНОСТІ РАДАРА ДЛЯ РЯТУВАЛЬНИКІВ ЗА НАЯВНОСТІ ШИРОКОСМУГОВИХ ЗАВАД Sytnik, O. V. Masalov, S. O. Pseudo-Noise Modulation; Noise; Algorithm; Pulse Modulation; Mersenne code; Broadband Structural Interference; Rescue Radar; Opaque Obstacle псевдошумова модуляція; шум; алгоритм; імпульсна модуляція; код Мерсенна; широкосмугові структуровані завади; радар для рятувальників; непрозорі перешкоди Subject and Purpose. The subject of the research is the statistical characteristics of the signal, noise, and interference and their distribution functions. The emphasis is on exploring the properties of these elements and assessing their impact on algorithms designed to detect and identify the manifestations of human breathing and heartbeat during rescue operations. The work seeks comprehensive descriptions of broadband structural noise to develop optimum digital signal processing algorithms and ensure quicker and more reliable detection and identification of information signals during rescue missions.Method and Methodology. The analysis is grounded on the mathematical modeling method. The distribution function of correlation function peaks for a pseudo-noise signal is synthesized considering the first moments. The estimates derived from this distribution are used to assess the influence of broadband structural noise on the performance of algorithms for detecting and identifying radar signals.Results. In the most important band, where signal spectral components bear information on human breathing and heartbeat, estimates of the first four moments of a random process have been made to contribute to an appropriate model of fluctuating broadband structural noise. Analytical expressions of the function of structural interference distribution have been derived. A specific case focused on the interference represented by a phase-shift keyed signal with randomly alternating ones and zeros has been examined. Estimates of probabilities of false alarms and target misses have been calculated across various signal-to-noise ratios. Furthermore, a procedure to determine an optimal signal-detection threshold has been proposed.Conclusions. Analytical expressions of the distribution density of broadband structural interference have been derived. Quantitative estimates have been calculated to assess the impact this interference exerts on algorithms designed for detecting and recognizing radar information signals for rescuers. An adaptive procedure adjusting a target detection threshold as interference varies during the radar operation has been proposed.Keywords: Pseudo-Noise Modulation, Noise, Algorithm, Pulse Modulation, Mersenne code, Broadband Structural Interference, Rescue Radar, Opaque ObstacleManuscript submitted 19.12.2023Radio phys. radio astron. 2024, 29(3): 173-179REFERENCES1. Sytnik, O.V., 2021. Problems and Solutions of Alive Human Detection Behind the Opaque Obstacles. Telecommunications and Radio Engineering, 80(9), pp. 1—13. DOI: 10.1615/TelecomRadEng.20210419022. Chen, K.M., Huang, Y., Zhang, J., and Norman, A., 2000. Microwave life-detection systems for searching human subjects under earthquake rubble or behind barrier. IEEE Trans. Biomed. Eng., 47(1), pp. 105—114.3. Sytnik, O.V., 2007. Identification of Slow-Moving Targets Outside Optically Opaque Obstacles. Telecommunications and Radio Engineering, 66(18), pp. 1677—1683. DOI:https://doi.org/10.1615/TelecomRadEng.v66.i18.604. Sytnik, O.V., 2015. Adaptive Radar Techniques for Human Breathing Detection. J. Mechatron., 3(4), pp. 1–6. DOI:5. Sytnik, O.V., Kartashov, V.M., 2019. Methods and Algorithms for Technical Vision in Radar Introscopy. Optoelectronics in Machine Vision-Based Theories and Applications — Advances in Computational Intelligence and Robotics, pp. 373—391. DOI: 10.4018/978- 1-5225-5751-7.ch0136. Nguyen, T.V., Liqiong, T., Veysel, D., Syed, F.H., Nguyen, D.M., & Subhas, M., 2019. Review-Microwave Radar Sensing Systems for Search and Rescue Purposes. Sensors, 19(13), pp. 28—79.7. Sytnik, O.V., 2018. Methods and Algorithms of Signal Processing for Rescuer’s Radar. Riga, Latvia, Palmarium Academic Publ.8. Bugaev, A.S., Chapursky, V.V., Ivashov, S.I., Razevig, V.V., Sheyko, A.P. & Vasilyev, I.A., 2004. Through wall sensing of human breathing and heart beating by monochromatic radar. In: Proc. of the Tenth Int. Conf. on Ground Penetrating Radar, GPR 2004. Vol. 1, pp. 291—294. Delft, The Netherlands, 21—24 June 2004, Delft University of Technology.9. Aristov, V., Gaigals, G., Supols, G., Lobanovs, Ed., Riekstins, V., and Zujs, V., 2021.Ultra-Wideband Pulse Radar with Discrete Stroboscopic Receiver for Detection of Small Targets Behind Dielectric Obstacles, Transp. Telecommun., 22(2), pp. 196—206.10. Chernov, V.M., Pershina, M.V., 1997. "Error-free" calculation of the convolution using generalized Mersenne and Fermat transforms over algebraic fields. In: Sommer, G., Daniilidis, K., Pauli, J. (eds). Computer Analysis of Images and Patterns. CAIP 1997. Lecture Notes in Computer Science, vol. 1296. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/3-540-63460-6_17111. Taylor, J.D. ed., 2012. Ultrawideband Radar. Applications and Design. Boca Raton, London, New York: CRC Press.12. Sytnik, O.V., 2014. Quasi-Optimal Receiver with Non-Coherent Discriminators for Rescuer Radar. J. Commun. Eng. Networks,2(2), pp. 55—62.13. Saikawa, T., Tanaka, K., Tanaka, K., 2020. Formal Verification and Code-Generation of Mersenne-Twister Algorithm. In: Proc. of the Int. Symp. on Information Theory and Its Applications (ISITA), Kapolei, HI, USA, 2020.14. Zhang, J., Du, Y., & Yan, He, 2020. Code Design for Moving Target-Detecting Radar in Nonhomogeneous Signal-Dependent Clutter. Math. Probl. Eng., 2020, id 7609547, 13 p.15. Levanon, N., & Mozeson, E., 2004. Radar Signal. Hoboken, NJ: John Willey & Sons, Inc.16. Van Trees, H.L., 2001. Detection, Estimation, and Modulation Theory: Detection, Estimation, and Linear Modulation Theory. John Wiley & Sons. DOI:10.1002/047122108217. Allan, D.W., Shoaf, J.H. & Halford, D., 1974. Statistics of Time and Frequency Data Analysis. NBS Monograph140, Washinghton D.C., pp. 151—204.18. Hall, P. 1992. The Bootstrap and Edgeworth Expansion. Springer Series in Statistics, Springer & Verlag.19. Garren, S.T., 1998. Maximum likelihood estimation of the correlation coefficient in a bivariate normal model, with missing data. Stat. Probab. Lett., 38(3), pp. 281—288. Предмет і мета роботи. Предметом дослідження є статистичні характеристики сигналу, шуму та завад, а також функції їх розподілу. Основну увагу зосереджено на дослідженні властивостей цих факторів та оцінці їх впливу на алгоритми, призначені для виявлення та ідентифікації проявів процесів дихання та серцебиття людини під час рятувальних операцій. Метою цієї роботи є створення комплексного опису широкосмугових структурованих завад для розроблення оптимальних алгоритмів цифрової обробки сигналів, які забезпечуватимуть швидке і надійне виявлення та ідентифікацію інформаційних сигналів під час аварійно-рятувальних робіт.Методи та методологія. Робота базується на методі математичного моделювання. Синтез функції розподілу піків кореляційної функції псевдошумового сигналу передбачає врахування перших моментів. На основі цього розподілу були отримані оцінки впливу структурованих широкосмугових завад на функціональність алгоритмів виявлення та ідентифікації радіолокаційних сигналів.Результати. У діапазоні, де зосереджені спектральні компоненти інформаційного сигналу, створювані диханням і серцебиттям людини, на основі оцінок перших чотирьох моментів випадкового процесу побудовано відповідну модель флуктуаційної широкосмугової структурованої завади. Отримано аналітичні вирази для функції розподілу структурованої завади. Досліджено конкретний випадок, коли структурована завада була представлена сигналом з фазовою маніпуляцією з випадковим чергуванням нулів і одиниць. Оцінки ймовірностей помилкових тривог і пропуску цілі обчислювалися для різних співвідношень сигнал/шум. Додатково запропоновано метод визначення оптимального порогу виявлення сигналу.Висновки. Отримано аналітичні вирази для густини розподілу широкосмугових структурованих завад. Обчислено кількісні оцінки впливу структурованої завади на алгоритми виявлення та розпізнавання радіолокаційних інформаційних сигналів радара для рятувальників. Запропоновано адаптивну процедуру зміни порогу виявлення цілі при зміні завадової обстановки під час роботи радара.Ключові слова: псевдошумова модуляція, шум, алгоритм, імпульсна модуляція, код Мерсенна, широкосмугові структуровані завади, радар для рятувальників, непрозорі перешкодиСтаття надійшла до редакції 19.12.2023Radio phys. radio astron. 2024, 29(3): 173-179БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК1. Sytnik, O.V., 2021. Problems and Solutions of Alive Human Detection Behind the Opaque Obstacles. Telecommunications and Radio Engineering, 80(9), pp. 1—13.2. Chen, K.M., Huang, Y., Zhang, J., and Norman, A., 2000. Microwave life-detection systems for searching human subjects under earthquake rubble or behind barrier. IEEE Trans. Biomed. Eng., 47(1), pp. 105—114.3. Sytnik, O.V., 2007. Identification of Slow-Moving Targets Outside Optically Opaque Obstacles. Telecommunications and Radio Engineering, 66(18), pp. 1677—1683.4. Sytnik, O.V., 2015. Adaptive Radar Techniques for Human Breathing Detection. J. Mechatron., 3(4), pp. 1–6.5. Sytnik, O.V., Kartashov, V.M., 2019. Methods and Algorithms for Technical Vision in Radar Introscopy. Optoelectronics in Machine Vision-Based Theories and Applications — Advances in Computational Intelligence and Robotics, pp. 373—391. DOI: 10.4018/978- 1-5225-5751-7.ch0136. Nguyen, T.V., Liqiong, T., Veysel, D., Syed, F.H., Nguyen, D.M., & Subhas, M., 2019. Review-Microwave Radar Sensing Systems for Search and Rescue Purposes. Sensors, 19(13), pp. 28—79.7. Sytnik, O.V., 2018. Methods and Algorithms of Signal Processing for Rescuer’s Radar. Riga, Latvia, Palmarium Academic Publ.8. Bugaev, A.S., Chapursky, V.V., Ivashov, S.I., Razevig, V.V., Sheyko, A.P. & Vasilyev, I.A., 2004. Through wall sensing of human breathing and heart beating by monochromatic radar. In: Proc. of the Tenth Int. Conf. on Ground Penetrating Radar, GPR 2004. Vol. 1, pp. 291—294. Delft, The Netherlands, 21—24 June 2004, Delft University of Technology.9. Aristov, V., Gaigals, G., Supols, G., Lobanovs, Ed., Riekstins, V., and Zujs, V., 2021.Ultra-Wideband Pulse Radar with Discrete Stroboscopic Receiver for Detection of Small Targets Behind Dielectric Obstacles, Transp. Telecommun., 22(2), pp. 196—206.10. Chernov, V.M., Pershina, M.V., 1997. "Error-free" calculation of the convolution using generalized Mersenne and Fermat transforms over algebraic fields. In: Sommer, G., Daniilidis, K., Pauli, J. (eds). Computer Analysis of Images and Patterns. CAIP 1997. Lecture Notes in Computer Science, vol. 1296. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/3-540-63460-6_17111. Taylor, J.D. ed., 2012. Ultrawideband Radar. Applications and Design. Boca Raton, London, New York: CRC Press.12. Sytnik, O.V., 2014. Quasi-Optimal Receiver with Non-Coherent Discriminators for Rescuer Radar. J. Commun. Eng. Networks,2(2), pp. 55—62.13. Saikawa, T., Tanaka, K., Tanaka, K., 2020. Formal Verification and Code-Generation of Mersenne-Twister Algorithm. In: Proc. of the Int. Symp. on Information Theory and Its Applications (ISITA), Kapolei, HI, USA, 2020.14. Zhang, J., Du, Y., & Yan, He, 2020. Code Design for Moving Target-Detecting Radar in Nonhomogeneous Signal-Dependent Clutter. Math. Probl. Eng., 2020, id 7609547, 13 p.15. Levanon, N., & Mozeson, E., 2004. Radar Signal. Hoboken, NJ: John Willey & Sons, Inc.16. Van Trees, H.L., 2001. Detection, Estimation, and Modulation Theory: Detection, Estimation, and Linear Modulation Theory. John Wiley & Sons. DOI:10.1002/047122108217. Allan, D.W., Shoaf, J.H. & Halford, D., 1974. Statistics of Time and Frequency Data Analysis. NBS Monograph140, Washinghton D.C., pp. 151—204.18. Hall, P. 1992. The Bootstrap and Edgeworth Expansion. Springer Series in Statistics, Springer & Verlag.19. Garren, S.T., 1998. Maximum likelihood estimation of the correlation coefficient in a bivariate normal model, with missing data. Stat. Probab. Lett., 38(3), pp. 281—288. Видавничий дім «Академперіодика» 2024-09-17 Article Article application/pdf http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1444 10.15407/rpra29.03.173 РАДИОФИЗИКА И РАДИОАСТРОНОМИЯ; Vol 29, No 3 (2024); 173 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY; Vol 29, No 3 (2024); 173 РАДІОФІЗИКА І РАДІОАСТРОНОМІЯ; Vol 29, No 3 (2024); 173 2415-7007 1027-9636 10.15407/rpra29.03 en http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1444/pdf Copyright (c) 2024 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY |