A NEW METHOD FOR SIDELOBE SUPPRESSION IN THE AMBIGUITY FUNCTION OF SIGNALS MODULATED BY PSEUDO-RANDOM SEQUENCES
Subject and Purpose. One of the main challenges in achieving high-accuracy radar target parameter determination and improving radar system noise immunity is the presence of sidelobes in the ambiguity function of the used signals, especially when these signals are periodic Pseudo-Random m-Sequences (...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Видавничий дім «Академперіодика»
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1483 |
| 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 |
rpra-journalorgua-article-1483 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Radio physics and radio astronomy |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-12-17T12:27:52Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
pseudo-random sequences sidelobes radar ambiguity function autocorrelation function cross-correlation function |
| spellingShingle |
pseudo-random sequences sidelobes radar ambiguity function autocorrelation function cross-correlation function Lukin, K. O. Konovalov, V. M. Yurchenko, L. V. A NEW METHOD FOR SIDELOBE SUPPRESSION IN THE AMBIGUITY FUNCTION OF SIGNALS MODULATED BY PSEUDO-RANDOM SEQUENCES |
| topic_facet |
pseudo-random sequences sidelobes radar ambiguity function autocorrelation function cross-correlation function псевдовипадкові послідовності функція невизначеності бічні пелюстки автокореляційна функція взаємокореляційна функція |
| format |
Article |
| author |
Lukin, K. O. Konovalov, V. M. Yurchenko, L. V. |
| author_facet |
Lukin, K. O. Konovalov, V. M. Yurchenko, L. V. |
| author_sort |
Lukin, K. O. |
| title |
A NEW METHOD FOR SIDELOBE SUPPRESSION IN THE AMBIGUITY FUNCTION OF SIGNALS MODULATED BY PSEUDO-RANDOM SEQUENCES |
| title_short |
A NEW METHOD FOR SIDELOBE SUPPRESSION IN THE AMBIGUITY FUNCTION OF SIGNALS MODULATED BY PSEUDO-RANDOM SEQUENCES |
| title_full |
A NEW METHOD FOR SIDELOBE SUPPRESSION IN THE AMBIGUITY FUNCTION OF SIGNALS MODULATED BY PSEUDO-RANDOM SEQUENCES |
| title_fullStr |
A NEW METHOD FOR SIDELOBE SUPPRESSION IN THE AMBIGUITY FUNCTION OF SIGNALS MODULATED BY PSEUDO-RANDOM SEQUENCES |
| title_full_unstemmed |
A NEW METHOD FOR SIDELOBE SUPPRESSION IN THE AMBIGUITY FUNCTION OF SIGNALS MODULATED BY PSEUDO-RANDOM SEQUENCES |
| title_sort |
new method for sidelobe suppression in the ambiguity function of signals modulated by pseudo-random sequences |
| title_alt |
НОВИЙ МЕТОД ЗАГЛУШЕННЯ БІЧНИХ ПЕЛЮСТОК ФУНКЦІЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ СИГНАЛІВ, МОДУЛЬОВАНИХ ПСЕВДОВИПАДКОВИМИ ПОСЛІДОВНОСТЯМИ |
| description |
Subject and Purpose. One of the main challenges in achieving high-accuracy radar target parameter determination and improving radar system noise immunity is the presence of sidelobes in the ambiguity function of the used signals, especially when these signals are periodic Pseudo-Random m-Sequences (PRS) of maximum length. In this work, a new method for completely suppressing ambiguity function sidelobes is developed through theoretical analysis with cross-correlation processing of PRS-modulated signals and a specially tailored reference signal. Methods and Methodology. The suggested approach to suppressing sidelobes of the PRS ambiguity function addresses cross-correlation processing of the received signals. These are PRS modulated using a reference signal tailored so that zero values of the sidelobes of the correlation function fall beyond the zone of high correlation in the signals. Results. The proposed method can completely suppress all ambiguity function sidelobes along the time delay axis for the PRS of maximum length. Compared to traditional processing, the sidelobe level along the Doppler shift axis of the carrier is slightly higher. However, this is so when the number of PRS elementary pulses is too small. As their quantity increases, the difference tends to be negligible. The signal-to-noise ratio at the correlator output and the range resolution performance have been estimated for both the proposed and traditional processing methodsConclusions. A new algorithm for PRS cross-correlation processing has been developed, accompanied by a straightforward method for tailoring a reference signal. The innovation enables sidelobe elimination regardless of the PRS length, while maintaining both range resolution and signal energy efficiency. It has been demonstrated that the signal-to-noise ratio at the correlator output remains unchanged compared to traditional processing. These points highlight a significant advantage over traditional methods. These methods often need to extend the sequence and/or use weight processing, which can reduce the radar energy efficiency.Keywords: pseudo-random sequences, sidelobes, radar ambiguity function, autocorrelation function, cross-correlation functionManuscript submitted 12.01.2025Radio phys. radio astron. 2025, 30(4): 258-267REFERENCES1. Richards, M.A., 2022. Fundamentals of Radar Signal Processing. 3rd ed. Publishing house: McGraw-Hill, New York, USA. ISBN-13: 9781260468717.2. Skolnik, M.I., 2008. Introduction to Radar Systems. 3th ed. Publishing house: McGraw-Hill, New York, USA. ISBN-13: 978-0070445338.3. Proakis, J.G., Manolakis, D.K., 2014. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications. Publishing house: Pearson Education Limited. Edinburgh, England. ISBN-13: 978-1292025735.4. Oppenheim, A.V., Schafer, R.W., 2009. Discrete-Time Signal Processing. 3rd ed. Publishing house: Prentice Hall. ISBN-13:978-0131988422.5. Lukin, K.A., 1997. Noise Radar Technology for Civil Applications. In: Proc. 1st EMSL User Workshop. JRC-Ispra, Italy, 23–24 April 1996. Ed. by G. Nesti, Organised by Space Application Institute, Advanced Techniques Unit, ECSC-EC-EAECBrussels, Luxembourg, pp. 105—112.6. Lukin, K.A., 1998. Advanced Noise Radar Technology. In: Proc. of PIERS Workshop on Advances in Radar Methods. Hotel Dino, Baveno, Italy, 20—22 April 1998. Ed. Ann Franchois, Organized by EC, JRC, Space Application Institute, Brussels,Luxembourg, pp.137—140.7. Lukin, K.A., 2001. Noise Radar Technology. Telecommunications and Radio Engineering, 55(12), pp. 8—16. DOI: https://doi.org/10.1615/TelecomRadEng.v55.i12.208. Zhao, Y., Hu, J., Xu, S., Feng, L., 2022. CNN-based radar communication integrated signal sidelobe suppression method. In: Proc. of SPIE Int. Conf. on Signal Processing and Communication Technology, 12178, 121780D, DOI: https://doi.org/10.1117/12.26318269. Da, Li, Bo, Tang, Lei, Xue, 2023. Multi-Spectrally Constrained Low-PAPR Waveform Optimization for MIMO Radar Space-Time Adaptive Processing. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., 59(5), pp. 719—731. DOI: https://doi.org/10.1109/TAES.2023.324797610. Zhong-Jie, Wu, Chen-Xu, Wang, Pei-He, Jiang, Zhi-Quan, Zhou, 2020. Range-Doppler Sidelobe Suppression for Pulsed Radar Based on Golay Complementary Codes. arXiv: 11726. DOI: 10.48550/arXiv.2003.1172611. Haykin, S., 2000. Communication Systems. 4th ed. John Wiley & Sons, USA. ISBN-13: 9780471178699.12. Simon, M.K., Omura, J.K., Scholtz, R.A., & Levitt, B.K., 1994. Spread Spectrum Communications Handbook. Revised Edition, McGraw-Hill, New York, USA. ISBN-13: 978-0070576292. |
| publisher |
Видавничий дім «Академперіодика» |
| publishDate |
2025 |
| url |
http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1483 |
| work_keys_str_mv |
AT lukinko anewmethodforsidelobesuppressionintheambiguityfunctionofsignalsmodulatedbypseudorandomsequences AT konovalovvm anewmethodforsidelobesuppressionintheambiguityfunctionofsignalsmodulatedbypseudorandomsequences AT yurchenkolv anewmethodforsidelobesuppressionintheambiguityfunctionofsignalsmodulatedbypseudorandomsequences AT lukinko novijmetodzaglušennâbíčnihpelûstokfunkcííneviznačenostísignalívmodulʹovanihpsevdovipadkovimiposlídovnostâmi AT konovalovvm novijmetodzaglušennâbíčnihpelûstokfunkcííneviznačenostísignalívmodulʹovanihpsevdovipadkovimiposlídovnostâmi AT yurchenkolv novijmetodzaglušennâbíčnihpelûstokfunkcííneviznačenostísignalívmodulʹovanihpsevdovipadkovimiposlídovnostâmi AT lukinko newmethodforsidelobesuppressionintheambiguityfunctionofsignalsmodulatedbypseudorandomsequences AT konovalovvm newmethodforsidelobesuppressionintheambiguityfunctionofsignalsmodulatedbypseudorandomsequences AT yurchenkolv newmethodforsidelobesuppressionintheambiguityfunctionofsignalsmodulatedbypseudorandomsequences |
| first_indexed |
2025-12-17T12:03:47Z |
| last_indexed |
2025-12-17T12:41:30Z |
| _version_ |
1851759305733177344 |
| spelling |
rpra-journalorgua-article-14832025-12-17T12:27:52Z A NEW METHOD FOR SIDELOBE SUPPRESSION IN THE AMBIGUITY FUNCTION OF SIGNALS MODULATED BY PSEUDO-RANDOM SEQUENCES НОВИЙ МЕТОД ЗАГЛУШЕННЯ БІЧНИХ ПЕЛЮСТОК ФУНКЦІЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ СИГНАЛІВ, МОДУЛЬОВАНИХ ПСЕВДОВИПАДКОВИМИ ПОСЛІДОВНОСТЯМИ Lukin, K. O. Konovalov, V. M. Yurchenko, L. V. pseudo-random sequences; sidelobes; radar ambiguity function; autocorrelation function; cross-correlation function псевдовипадкові послідовності; функція невизначеності; бічні пелюстки; автокореляційна функція; взаємокореляційна функція Subject and Purpose. One of the main challenges in achieving high-accuracy radar target parameter determination and improving radar system noise immunity is the presence of sidelobes in the ambiguity function of the used signals, especially when these signals are periodic Pseudo-Random m-Sequences (PRS) of maximum length. In this work, a new method for completely suppressing ambiguity function sidelobes is developed through theoretical analysis with cross-correlation processing of PRS-modulated signals and a specially tailored reference signal. Methods and Methodology. The suggested approach to suppressing sidelobes of the PRS ambiguity function addresses cross-correlation processing of the received signals. These are PRS modulated using a reference signal tailored so that zero values of the sidelobes of the correlation function fall beyond the zone of high correlation in the signals. Results. The proposed method can completely suppress all ambiguity function sidelobes along the time delay axis for the PRS of maximum length. Compared to traditional processing, the sidelobe level along the Doppler shift axis of the carrier is slightly higher. However, this is so when the number of PRS elementary pulses is too small. As their quantity increases, the difference tends to be negligible. The signal-to-noise ratio at the correlator output and the range resolution performance have been estimated for both the proposed and traditional processing methodsConclusions. A new algorithm for PRS cross-correlation processing has been developed, accompanied by a straightforward method for tailoring a reference signal. The innovation enables sidelobe elimination regardless of the PRS length, while maintaining both range resolution and signal energy efficiency. It has been demonstrated that the signal-to-noise ratio at the correlator output remains unchanged compared to traditional processing. These points highlight a significant advantage over traditional methods. These methods often need to extend the sequence and/or use weight processing, which can reduce the radar energy efficiency.Keywords: pseudo-random sequences, sidelobes, radar ambiguity function, autocorrelation function, cross-correlation functionManuscript submitted 12.01.2025Radio phys. radio astron. 2025, 30(4): 258-267REFERENCES1. Richards, M.A., 2022. Fundamentals of Radar Signal Processing. 3rd ed. Publishing house: McGraw-Hill, New York, USA. ISBN-13: 9781260468717.2. Skolnik, M.I., 2008. Introduction to Radar Systems. 3th ed. Publishing house: McGraw-Hill, New York, USA. ISBN-13: 978-0070445338.3. Proakis, J.G., Manolakis, D.K., 2014. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications. Publishing house: Pearson Education Limited. Edinburgh, England. ISBN-13: 978-1292025735.4. Oppenheim, A.V., Schafer, R.W., 2009. Discrete-Time Signal Processing. 3rd ed. Publishing house: Prentice Hall. ISBN-13:978-0131988422.5. Lukin, K.A., 1997. Noise Radar Technology for Civil Applications. In: Proc. 1st EMSL User Workshop. JRC-Ispra, Italy, 23–24 April 1996. Ed. by G. Nesti, Organised by Space Application Institute, Advanced Techniques Unit, ECSC-EC-EAECBrussels, Luxembourg, pp. 105—112.6. Lukin, K.A., 1998. Advanced Noise Radar Technology. In: Proc. of PIERS Workshop on Advances in Radar Methods. Hotel Dino, Baveno, Italy, 20—22 April 1998. Ed. Ann Franchois, Organized by EC, JRC, Space Application Institute, Brussels,Luxembourg, pp.137—140.7. Lukin, K.A., 2001. Noise Radar Technology. Telecommunications and Radio Engineering, 55(12), pp. 8—16. DOI: https://doi.org/10.1615/TelecomRadEng.v55.i12.208. Zhao, Y., Hu, J., Xu, S., Feng, L., 2022. CNN-based radar communication integrated signal sidelobe suppression method. In: Proc. of SPIE Int. Conf. on Signal Processing and Communication Technology, 12178, 121780D, DOI: https://doi.org/10.1117/12.26318269. Da, Li, Bo, Tang, Lei, Xue, 2023. Multi-Spectrally Constrained Low-PAPR Waveform Optimization for MIMO Radar Space-Time Adaptive Processing. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., 59(5), pp. 719—731. DOI: https://doi.org/10.1109/TAES.2023.324797610. Zhong-Jie, Wu, Chen-Xu, Wang, Pei-He, Jiang, Zhi-Quan, Zhou, 2020. Range-Doppler Sidelobe Suppression for Pulsed Radar Based on Golay Complementary Codes. arXiv: 11726. DOI: 10.48550/arXiv.2003.1172611. Haykin, S., 2000. Communication Systems. 4th ed. John Wiley & Sons, USA. ISBN-13: 9780471178699.12. Simon, M.K., Omura, J.K., Scholtz, R.A., & Levitt, B.K., 1994. Spread Spectrum Communications Handbook. Revised Edition, McGraw-Hill, New York, USA. ISBN-13: 978-0070576292. Предмет і мета роботи. Однією з ключових труднощів стосовно забезпечення високої точності визначення параметрів радіолокаційної цілі та завадостійкості радіолокаційних систем є наявність бічних пелюсток функції невизначеності сигналів, що використовуються; особливо це стосується періодичних псевдовипадкових m-послідовностей (ПВП) максимальної довжини. Метою цієї роботи є розробка і теоретичне обґрунтування нового методу повного заглушення бічних пелюсток функції невизначеності за рахунок взаємокореляційної обробки ПВП із використанням запропонованого опорного сигналу.Методи та методологія. Пропонується новий підхід до заглушення бічних пелюсток функції невизначеності ПВП за допомогою взаємокореляційної обробки прийнятих сигналів, модульованих ПВП, з опорним сигналом, якій складається таким чином, що забезпечує нульові значення бічних пелюсток кореляційної функції поза зоною високої кореляції сигналів.Результати. Використання запропонованого методу дозволяє усунути всі бічні пелюстки функції невизначеності по осі часової затримки для ПВП максимальної довжини. Незначне підвищення рівня бічних пелюсток вздовж осі доплерівського зміщення несучої частоти, порівняно з традиційною обробкою, проявляється лише для дуже невеликої кількості елементарних імпульсів у ПСП, а зі збільшенням їхньої кількості ця різниця стає несуттєвою. Проведено оцінку співвідношення сигнал/шум на виході корелятора та параметра роздільної здатності за відстанню для запропонованого та традиційного методів обробки.Висновки. Представлено новий алгоритм взаємокореляційної обробки сигналів ПВП та простий спосіб формування складеного опорного сигналу, що дозволяє усунути бічні пелюстки незалежно від довжини ПВП, зберегти роздільну здатність за відстанню та енергетичну ефективність сигналу. Показано, що відношення сигнал/шум на виході кореляційного приймача не змінюється порівняно з традиційною обробкою. Це є значною перевагою, оскільки традиційні методи вимагають збільшення довжини послідовності або використання вагової обробки, що супроводжується втратами в енергетичній ефективності радара.Ключові слова: псевдовипадкові послідовності, функція невизначеності, бічні пелюстки, автокореляційна функція, взаємокореляційна функціяСтаття надійшла до редакції 12.01.2025Radio phys. radio astron. 2025, 30(4): 258-267БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК1. Richards M.A. Fundamentals of Radar Signal Processing. 3rd ed. Publishing house: McGraw-Hill, New York, USA, 2022. 704 р. ISBN-13: 9781260468717.2. Skolnik M.I. Introduction to Radar Systems. 3th ed. Publishing house: McGraw-Hill, New York, USA, 2008. 784 p. ISBN-13: 978-0070445338.3. Proakis J.G., Manolakis D.K. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications. Publishing house: Pearson Education Limited. Edinburgh, England, 2014. 1019 p. ISBN-13: 978-1292025735.4. Oppenheim A.V., Schafer R.W. Discrete-Time Signal Processing. 3rd Edition. Publishing house: Prentice Hall, 2009. 1144 p. ISBN-13: 978-01319884225. Lukin K.A. Noise Radar Technology for Civil Applications. 1997. Proceedings of the 1st EMSL User Workshop. JRC-Ispra, Italy, 23—24 April 1996. Ed. G. Nesti, Organised by Space Application Institute, Advanced Techniques Unit, ECSC-EC-EAEC Brussels, Luxembourg. P. 105—112.6. Lukin K.A. Advanced Noise Radar Technology. 1998. Proceedings of the PIERS Workshop on Advances in Radar Methods. Hotel Dino, Baveno, Italy, 20—22 April 1998. Ed. Ann Franchois, Organized by EC, JRC, Space Application Institute, Brussels, Luxembourg. P. 137—140.7. Lukin K.A. Noise Radar Technology. Telecommunications and Radio Engineering. 2001. Vol. 55, Iss. 12. P. 8—16.8. Zhao Y., Hu J., Xu S., Feng L. CNN-based radar communication integrated signal sidelobe suppression method. Proc. SPIE Int. Conf. on Signal Processing and Communication Technology. 2022. 12178, 121780D. DOI: 10.1117/12.26318269. Da Li, Bo Tang, Lei Xue. Multi-Spectrally Constrained Low-PAPR Waveform Optimization for MIMO Radar Space-Time Adaptive Processing. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 2023. Vol. 59, Iss. 5. P. 5097—5110. DOI: 10.1109/TAES.2023.324797610. Wu Zhong-Jie, Wang Chen-Xu, Jiang Pei-He, Zhou Zhi-Quan. Range-Doppler Sidelobe Suppression for Pulsed Radar Based on Golay Complementary Codes. IEEE Signal Process. Lett. 2020. Vol. 27. P. 1205—1209. DOI: 10.1109/LSP.2020.300709311. Haykin S. Communication Systems. 4th ed. John Wiley & Sons, USA, 2000. 840 p.ISBN-13: 9780471178699.12. Simon M.K., Omura J.K., Scholtz R.A., & Levitt B.K. Spread Spectrum Communications Handbook. Revised Edition, McGraw-Hill, New York, USA, 1994. 1228 p. ISBN-13: 978-0070576292 Видавничий дім «Академперіодика» 2025-12-08 Article Article application/pdf http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1483 10.15407/rpra30.04.258 РАДИОФИЗИКА И РАДИОАСТРОНОМИЯ; Vol 30, No 4 (2025); 258 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY; Vol 30, No 4 (2025); 258 РАДІОФІЗИКА І РАДІОАСТРОНОМІЯ; Vol 30, No 4 (2025); 258 2415-7007 1027-9636 10.15407/rpra30.04 uk http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1483/pdf Copyright (c) 2025 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY |