RU2844360C1 - Method for recognition of type of aerial object with several turbojet engines at asynchronous operation by secondary radiation - Google Patents
Method for recognition of type of aerial object with several turbojet engines at asynchronous operation by secondary radiationInfo
- Publication number
- RU2844360C1 RU2844360C1 RU2024121621A RU2024121621A RU2844360C1 RU 2844360 C1 RU2844360 C1 RU 2844360C1 RU 2024121621 A RU2024121621 A RU 2024121621A RU 2024121621 A RU2024121621 A RU 2024121621A RU 2844360 C1 RU2844360 C1 RU 2844360C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- spectral
- doppler
- portrait
- observed
- aerial
- Prior art date
Links
Abstract
Description
Изобретение относится к технике радиолокации точечных воздушных объектов и может быть использовано в радиоэлектронных системах для радиолокационного распознавания типов наблюдаемых воздушных объектов.The invention relates to the technology of radar detection of point aerial objects and can be used in radio-electronic systems for radar recognition of types of observed aerial objects.
Известен «Способ распознавания типа самолета с турбореактивным двигателем в импульсно-доплеровской радиолокационной станции» (RU №2731878 C1, опубл. 08.09.2020 МПК G01S 13/52), заключающийся в том, что радиолокационный сигнал, отраженный от самолета с ТРД, подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ) и преобразуется в амплитудно-частотный спектр (АЧС) отражений сигнала от планера самолета с ТРД и вращающихся лопаток рабочего колеса компрессора низкого давления (КНД) его силовой установки. Путем пороговой обработки АЧС сигнала формируют только те отсчеты доплеровских частот Fi с соответствующими амплитудами спектральных составляющих, которые превысили установленный порог. Одновременно за время Т каждого обзора пространства измеряют два значения дальности Д1 и Д2 до самолета с ТРД и вычисляют частотную позицию доплеровской частоты Fn, зависящую от скорости сближения носителя импульсно-доплеровской РЛС с планером самолета с ТРД. Определяют в АЧС сигнала позицию доплеровской частоты с максимальной по амплитуде спектральной составляющей, превысившей установленный порог, которая соответствует значению доплеровской частоты Fk, обусловленной скоростью сближения носителя импульсно-доплеровской РЛС с вращающимися лопатками первой ступени КНД силовой установки самолета с ТРД, и вычисляют разность доплеровских частот ΔFnk=(Fn-Fk). Дополнительно за время Т каждого обзора пространства измеряют значения бортовых пеленгов фг азимута и фв угла места, среднюю дальность, вычисляют высоту полета самолета с ТРД. Для каждой высоты Н полета самолета с ТРД диапазон разностей ΔFnk разбивают на Q неперекрывающихся поддиапазонов. При попадании разности доплеровских частот ΔFnk в q-й поддиапазон принимают решение о q-м типе самолета с ТРД, летящем на высоте Н. Недостатками такого способа являются:The "Method for Recognizing the Type of an Aircraft with a Turbojet Engine in a Pulse-Doppler Radar Station" (RU No. 2731878 C1, published 09/08/2020 IPC G01S 13/52) is known, which consists in the fact that the radar signal reflected from an aircraft with a turbojet engine is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the fast Fourier transform (FFT) procedure and converted into an amplitude-frequency spectrum (AFS) of signal reflections from the airframe of an aircraft with a turbojet engine and the rotating blades of the low-pressure compressor (LPC) impeller of its power plant. By threshold processing of the AFS signal, only those Doppler frequency readings F i with the corresponding amplitudes of the spectral components that exceed the established threshold are formed. Simultaneously, during the time T of each space survey, two values of the range D 1 and D 2 to the aircraft with a turbojet engine are measured and the frequency position of the Doppler frequency F n is calculated, depending on the speed of approach of the carrier of the pulse-Doppler radar to the airframe of the aircraft with a turbojet engine. In the signal AFS, the position of the Doppler frequency with the maximum amplitude of the spectral component that has exceeded the established threshold is determined, which corresponds to the value of the Doppler frequency F k , caused by the speed of approach of the carrier of the pulse-Doppler radar to the rotating blades of the first stage of the LPC of the power plant of the aircraft with a turbojet engine, and the difference in Doppler frequencies ΔF nk = (F n -F k ) is calculated. Additionally, during the time T of each space survey, the values of the onboard bearings f r in azimuth and f v in elevation, the average range are measured, and the flight altitude of the aircraft with a turbojet engine is calculated. For each altitude H of a turbojet aircraft, the range of differences ΔF nk is divided into Q non-overlapping sub-ranges. When the Doppler frequency difference ΔF nk falls into the q-th sub-range, a decision is made about the q-th type of turbojet aircraft flying at altitude H. The disadvantages of this method are:
1. при использовании только первой ступени компрессора низкого давления принимается усеченный спектрально-доплеровский портрет наблюдаемых воздушных объектов и формируется усеченный эталонный портрет этих объектов, что резко сокращает признаковое пространство для принятия решения о типе наблюдаемого объекта и снижает эффективность распознавания типа объекта;1. when using only the first stage of the low-pressure compressor, a truncated spectral-Doppler portrait of the observed aerial objects is received and a truncated reference portrait of these objects is formed, which sharply reduces the feature space for making a decision on the type of the observed object and reduces the efficiency of recognizing the type of object;
2. отсутствует процедура вычисления оценки частоты вращения ротора компрессора низкого давления;2. there is no procedure for calculating the estimated rotation speed of the low-pressure compressor rotor;
3. от такта к такту обзора пространства в рассматриваемом способе для принятия решения о типе воздушного объекта предлагается процедура вычисления разности доплеровских частот и ее сопоставления с некоторым поддиапазоном на типовых высотах. При этом на этапе наблюдения за воздушным объектом изменение частот спектральных составляющих требует процедуры отождествления наблюдаемых составляющих, которая отсутствует в описании способа.3. from step to step of space survey in the method under consideration for making a decision on the type of air object, a procedure for calculating the difference in Doppler frequencies and comparing it with a certain subrange at typical altitudes is proposed. At the same time, at the stage of observation of an air object, the change in the frequencies of the spectral components requires a procedure for identifying the observed components, which is absent from the description of the method.
Наиболее близким по технической сущности и достигаемому результату к заявляемому способу распознавания типа воздушного объекта с несколькими турбореактивными двигателями при асинхронной работе по вторичному излучению (прототипом к предполагаемому изобретению) является способ распознавания типа воздушного объекта по турбинному эффекту (RU №2790143 С1, «Способ распознавания типа воздушного объекта по турбинному эффекту» опубл. 14.02.2023, МПК G01S 13/52).The closest in technical essence and achieved result to the claimed method for recognizing the type of an airborne object with several turbojet engines in asynchronous operation by secondary radiation (the prototype for the proposed invention) is the method for recognizing the type of an airborne object by the turbine effect (RU No. 2790143 C1, “Method for recognizing the type of an airborne object by the turbine effect”, published 14.02.2023, IPC G01S 13/52).
Способ распознавания типа воздушного объекта по турбинному эффекту, описанный в прототипе, включает в себя следующие основные этапы: прием импульсно-доплеровской радиолокационной станцией отраженных радиолокационных когерентных сигналов от наблюдаемых воздушных объектов, первичной обработке принятых сигналов в виде узкополосного спектрального анализа для обнаружения разрешаемых по частоте гармонических составляющих вращающихся элементов конструкции наблюдаемого воздушного объекта, формировании спектрально-доплеровского портрета наблюдаемого объекта, вычисления оценки частоты вращения ротора компрессора низкого давления, формировании базы эталонных портретов, признаковое пространство которых состоит из количества лопаток на первых двух ступенях компрессора низкого давления или турбины и допустимых частот вращения ротора компрессора низкого давления, сравнении сформированного спектрально-доплеровского портрета с портретами воздушных объектов из базы эталонов, расчете диагональной матрицы ошибок оценок частот спектральных составляющих между эталонными и наблюдаемым спектрально-доплеровским портретом, вычислении по критерию максимума функционала правдоподобия оценки параметра, характеризующего тип воздушного объекта. После формирования спектрально-доплеровского портрета наблюдаемого воздушного объекта по известной планерной и опорной - одной из спектральных составляющих сформированного спектрально-доплеровского портрета, вычисляется оценка частоты вращения ротора компрессора низкого давления. После сравнения наблюдаемого спектрально-доплеровского портрета с базой эталонных портретов формируется полная матрица ошибок оценок частот сравниваемых спектральных составляющих, при вычислении функционала правдоподобия вычисляется взвешенный квадрат разности значений частот спектральных составляющих сформированного и эталонных спектрально-доплеровских портретов. Дополнительно определяется порог по критерию согласия, или χ2, с которым сравнивается минимальное значение рассчитанного взвешенного квадрата разности значений частот, если значение меньше порога, принимается решение о распознавании типа воздушного объекта, спектрально-доплеровский портрет которого содержится в базе эталонов, иначе принимается решение о наблюдении неизвестного типа воздушного объекта, отсутствующего в базе эталонов.The method for recognizing the type of an aerial object based on the turbine effect described in the prototype includes the following main stages: receiving by a pulse-Doppler radar station reflected radar coherent signals from observed aerial objects, primary processing of the received signals in the form of narrow-band spectral analysis to detect frequency-resolvable harmonic components of rotating structural elements of the observed aerial object, forming a spectral-Doppler portrait of the observed object, calculating an estimate of the rotation frequency of the low-pressure compressor rotor, forming a database of reference portraits, the feature space of which consists of the number of blades in the first two stages of the low-pressure compressor or turbine and the permissible rotation frequencies of the low-pressure compressor rotor, comparing the formed spectral-Doppler portrait with the portraits of aerial objects from the database of references, calculating the diagonal matrix of errors in the estimates of the frequencies of the spectral components between the reference and the observed spectral-Doppler portrait, calculating according to the criterion of the maximum likelihood functional an estimate of the parameter characterizing the type of aerial object. After the formation of the spectral-Doppler portrait of the observed air object based on the known glider and reference - one of the spectral components of the formed spectral-Doppler portrait, the estimate of the low-pressure compressor rotor speed is calculated. After comparing the observed spectral-Doppler portrait with the reference portrait database, a complete matrix of errors in the frequency estimates of the compared spectral components is formed; when calculating the likelihood functional, a weighted square of the difference in the frequency values of the spectral components of the formed and reference spectral-Doppler portraits is calculated. Additionally, a threshold is determined according to the agreement criterion, or χ 2 , with which the minimum value of the calculated weighted square of the difference in frequency values is compared; if the value is less than the threshold, a decision is made to recognize the type of air object whose spectral-Doppler portrait is contained in the reference database; otherwise, a decision is made to observe an unknown type of air object that is absent from the reference database.
К основным недостаткам способа-прототипа можно отнести низкую достоверность распознавания типа наблюдаемого воздушного объекта при наличии у него нескольких двигателей с их несинхронной работой (разная частота вращения компрессора или турбины низкого давления), что влечет за собой появление в наблюдаемом спектрально-доплеровском портрете дублируемых и отдельно наблюдаемых спектральных составляющих обусловленных несинхронной работой двигателей, а также возможно появление ошибок определения частоты вращения двигателя и некорректного формирования эталонного спектрально-доплеровского портрета и как следствие ошибки в определении типа воздушного объекта.The main disadvantages of the prototype method include low reliability of recognizing the type of the observed aerial object in the presence of several engines with their asynchronous operation (different speeds of rotation of the compressor or low-pressure turbine), which entails the appearance in the observed spectral-Doppler portrait of duplicated and separately observed spectral components due to the asynchronous operation of the engines, as well as the possible occurrence of errors in determining the engine speed and incorrect formation of the reference spectral-Doppler portrait and, as a consequence, errors in determining the type of aerial object.
Техническим результатом изобретения способа распознавания типа воздушного объекта с несколькими турбореактивными двигателями при асинхронной работе по вторичному излучению является повышение достоверности распознавания типа воздушного объекта.The technical result of the invention of the method for recognizing the type of an airborne object with several turbojet engines during asynchronous operation based on secondary radiation is an increase in the reliability of recognizing the type of an airborne object.
Способ распознавания типа воздушного объекта с несколькими турбореактивными двигателями при асинхронной работе по вторичному излучению основан на приеме импульсно-доплеровской радиолокационной станцией отраженных радиолокационных когерентных сигналов от наблюдаемых воздушных объектов, первичной обработке принятых сигналов в виде узкополосного спектрального анализа для обнаружения разрешаемых по частоте гармонических составляющих вращающихся элементов конструкции наблюдаемого воздушного объекта, формировании спектрально-доплеровского портрета наблюдаемого объекта, вычислении оценки частоты вращения ротора компрессора низкого давления по известной опорной спектральной составляющей сформированного спектрально-доплеровского портрета, формировании базы эталонных портретов, признаковое пространство которых состоит из количества лопаток на первых двух ступенях компрессора низкого давления или турбины и допустимых частот вращения ротора компрессора низкого давления, сравнении сформированного спектрально-доплеровского портрета с портретами воздушных объектов из базы эталонов, расчете диагональной матрицы ошибок оценок разницы частот спектральных составляющих эталонного и наблюдаемого портретов, вычислении по критерию максимума функционала правдоподобия оценки параметра, характеризующего тип воздушного объекта, по усеченному спектрально-доплеровскому портрету, с исключением опорной составляющей, на основе взвешенного квадрата разности значений частот спектральных составляющих принятого и сформированного эталонного спектрально-доплеровских портретов, расчете полной матрицы ошибок разности значений частот сравниваемых спектральных составляющих, определении порога по критерию χ2, с которым сравнивается минимальное значение рассчитанного взвешенного квадрата разности значений частот, если значение меньше порога, принимается решение о распознавании типа воздушного объекта, спектрально-доплеровский портрет которого содержится в базе эталонов, иначе принимается решение о наблюдении неизвестного типа воздушного объекта, отсутствующего в базе эталонов.The method for recognizing the type of an aerial object with several turbojet engines during asynchronous operation based on secondary radiation is based on the reception by a pulse-Doppler radar station of reflected radar coherent signals from observed aerial objects, primary processing of the received signals in the form of narrow-band spectral analysis to detect frequency-resolvable harmonic components of rotating structural elements of the observed aerial object, formation of a spectral-Doppler portrait of the observed object, calculation of an estimate of the rotation frequency of the low-pressure compressor rotor based on a known reference spectral component of the formed spectral-Doppler portrait, formation of a database of reference portraits, the feature space of which consists of the number of blades in the first two stages of the low-pressure compressor or turbine and permissible rotation frequencies of the low-pressure compressor rotor, comparison of the formed spectral-Doppler portrait with portraits of aerial objects from the database of standards, calculation of the diagonal matrix of errors in the estimates of the difference in frequencies of the spectral components of the reference and observed portraits, calculation according to the criterion of the maximum likelihood functional estimating the parameter characterizing the type of aerial object based on a truncated spectral-Doppler portrait, excluding the reference component, based on the weighted square of the difference in the frequency values of the spectral components of the received and formed reference spectral-Doppler portraits, calculating the full matrix of errors in the difference in the frequency values of the spectral components being compared, determining the threshold based on the χ2 criterion, with which the minimum value of the calculated weighted square of the difference in frequency values is compared; if the value is less than the threshold, a decision is made to recognize the type of aerial object whose spectral-Doppler portrait is contained in the reference database; otherwise, a decision is made to observe an unknown type of aerial object that is not contained in the reference database.
Новыми признаками заявляемого способа являются что дополнительно реализуется процедура формирования Z-мерного окна поиска, осуществляемая после расчета эталонного спектрально-доплеровского портрета, причем размерность окна определяется количеством двигателей на воздушном объекте и числом спектральных составляющих сформированных для каждой наблюдаемой спектральной составляющей портрета с установленным диапазоном изменения частоты вращения ротора компрессора низкого давления. Рассчитывается функционал правдоподобия, определяемый числом наблюдаемых спектральных составляющих, в котором используется диагональная матрица ошибок разности значений частот, сравниваемых наблюдаемых и эталонных спектральных составляющих, а также учитывается асинхронная работа двигателей.New features of the claimed method are that the procedure of forming a Z-dimensional search window is additionally implemented, carried out after calculating the reference spectral-Doppler portrait, and the window dimension is determined by the number of engines on the air object and the number of spectral components formed for each observed spectral component of the portrait with the established range of change in the rotation frequency of the low-pressure compressor rotor. The likelihood functional is calculated, determined by the number of observed spectral components, in which the diagonal matrix of errors of the difference in frequency values, the observed and reference spectral components being compared is used, and the asynchronous operation of the engines is also taken into account.
На чертеже изображен график вероятности правильного распознавания типа воздушного объекта.The figure shows a graph of the probability of correct recognition of the type of aerial object.
Сущность заявляемого способа состоит в осуществлении обработки отраженного когерентного радиолокационного сигнала от воздушного объекта в импульсно-доплеровской радиолокационной станции, позволяющей сформировать спектрально-доплеровский портрет воздушного объекта, получаемый из амплитудного спектра наблюдаемого сигнала путем обнаружения разрешаемых по частоте гармонических составляющих в смеси отраженного сигнала и шума.The essence of the claimed method consists in processing a reflected coherent radar signal from an aerial object in a pulse-Doppler radar station, which makes it possible to form a spectral-Doppler portrait of the aerial object, obtained from the amplitude spectrum of the observed signal by detecting frequency-resolvable harmonic components in a mixture of the reflected signal and noise.
Распознавание типа воздушного объекта требует наличия признакового пространства (априорной информации):Recognition of the type of aerial object requires the presence of a feature space (a priori information):
- алфавит всех распознаваемых типов воздушных объектов в виде числа лопаток на первых двух ступенях компрессора низкого давления или турбины N1k, N2k; k=1 … Кц, где Кц - общее число известных типов этих объектов;- the alphabet of all recognizable types of air objects in the form of the number of blades in the first two stages of a low-pressure compressor or turbine N1 k , N2 k ; k=1 … K c , where K c is the total number of known types of these objects;
- максимальная скорость воздушного объекта Vц max;- maximum speed of an air object V ц max ;
- максимальная и минимальная допустимые частоты вращения ротора компрессора низкого давления соответственно Fврk max, Fврk min;- maximum and minimum permissible rotation speeds of the low-pressure compressor rotor, respectively F врk max , F врk min ;
Распознавание типа воздушного объекта возможно при обнаружении минимум трех спектральных составляющих (I≥3) наблюдаемого спектрально-доплеровского портрета, состоящего из планерной и минимум двух не кратных и не симметричных относительно планера составляющих.Recognition of the type of aerial object is possible upon detection of at least three spectral components (I≥3) of the observed spectral-Doppler portrait, consisting of a glider and at least two non-multiple and non-symmetrical components relative to the glider.
Положение спектральных составляющих портрета на частотной оси определяется радиальной скоростью сближения с планером (Vr), количеством лопаток на соответствующей ступени компрессора (турбины) низкого давления двигателя и частотой вращения его ротора:The position of the spectral components of the portrait on the frequency axis is determined by the radial velocity of approach to the glider (V r ), the number of blades on the corresponding stage of the low-pressure compressor (turbine) of the engine and the rotation frequency of its rotor:
где λ=c/f0 - длина волны облучающей РЛС, ni - ошибки формирования спектрально-доплеровского портрета с нулевым средним и дисперсией σ2; p1, р2, р3 - кратность гармоник соответствующих ступеней компрессора низкого давления. За планерную составляющую в спектрально-доплеровском портрете принимается гармоника с максимальной амплитудой, либо гармоника, назначенная по целеуказанию в режиме сопровождения.where λ=c/f 0 is the wavelength of the irradiating radar, n i are the errors in forming the spectral-Doppler portrait with zero mean and dispersion σ 2 ; p1, p2, p3 are the multiplicity of harmonics of the corresponding stages of the low-pressure compressor. The harmonic with the maximum amplitude, or the harmonic assigned by target designation in the tracking mode, is taken as the glider component in the spectral-Doppler portrait.
Способ распознавания типа воздушного объекта основан на вычислении функционала правдоподобия для каждой из гипотез о типе объекта (k) и скорости вращения ротора компрессора низкого давления (Fвр):The method for recognizing the type of airborne object is based on calculating the likelihood functional for each of the hypotheses about the type of object (k) and the rotation speed of the low-pressure compressor rotor (F vr ):
где D - матрица дисперсий ошибок, обусловленных шумами наблюдения и ошибками формирования эталонного спектрально-доплеровского портрета. В качестве критерия принятия решения о типе воздушного объекта можно использовать минимум показателя экспоненты. Значение элементов вектора средних Mk, определяющих положение на частотной оси спектральных составляющих эталонного спектрально-доплеровского портрета, вычисляется по формуле:where D is the matrix of error variances caused by observation noise and errors in the formation of the reference spectral-Doppler portrait. The minimum of the exponent can be used as a criterion for making a decision on the type of air object. The value of the elements of the vector of averages M k , determining the position on the frequency axis of the spectral components of the reference spectral-Doppler portrait, is calculated using the formula:
т.к. частота вращения ротора Fвр неизвестна, то в процессе наблюдения необходимо решать задачу устранения параметрической неопределенности ее значения, т.е. произвести оценку С этой целью в спектрально-доплеровском портрете предлагается выбирать опорную гармонику с частотой ƒТоп и для каждого типа воздушного объекта формировать несколько гипотез о частоте вращения ротора компрессора низкого давления. Формирование нескольких гипотез необходимо для устранения неопределенности о принадлежности ƒТоп к гармонике неизвестной кратности и неизвестному номеру ступени компрессора низкого давления (турбины). На практике при расчете можно ограничиться кратностью гармоник (p1g, p2g=[-2…2]; p1g и p2g не равны 0 одновременно) и двумя ступенями компрессора или турбины (K=1,2), поскольку амплитуда других гармоник существенно ниже:since the rotor speed Fvris unknown, then in the process of observation it is necessary to solve the problem of eliminating the parametric uncertainty of its value, i.e. to make an assessmentFor this purpose, in the spectral-Doppler portrait it is proposed to select a reference harmonic with a frequency ƒTopand for each type of air object, form several hypotheses about the rotation frequency of the low-pressure compressor rotor. Formation of several hypotheses is necessary to eliminate uncertainty about the belonging ƒTopto a harmonic of unknown multiplicity and an unknown stage number of the low-pressure compressor (turbine). In practice, when calculatingwe can limit ourselves to the harmonic multiplicity (p1g, p2g=[-2…2]; p1g and p2g are not equal to 0 simultaneously) and two stages of the compressor or turbine (K=1.2), since the amplitude of other harmonics is significantly lower:
В результате формируются множество гипотез о частоте вращения компрессора низкого давления, при этом гипотезы частоты вращения, выходящие за допустимый диапазон частот вращения, отбрасываются. Для каждой из оставшихся гипотез о частоте вращения формируются эталонные спектрально-доплеровские портреты В силу быстрого спадания амплитуд гармоник с ростом их кратности, для формирования эталонного портрета достаточно учитывать первые две ступени компрессора низкого давления с кратностью p1=[-3…3] и р2=[-2…2]. Следовательно, эталонный спектрально-доплеровский портрет для каждой гипотезы имеет набор из J=(2⋅p1max+1)(2⋅p2max+1)=35 доплеровских частот (где j=1…J; p1max и p2max - наибольшая кратность гармоник соответствующих отражениям от 1 и 2 ступеней компрессора низкого давления) при условии синхронной работы двигателей:As a result, a set of hypotheses about the rotation speed of the low-pressure compressor is formed, and the rotation speed hypotheses that are outside the permissible rotation speed range are discarded. For each of the remaining rotation speed hypotheses, standard spectral-Doppler portraits are formed Due to the rapid decrease in the amplitudes of harmonics with an increase in their multiplicity, to form a reference portrait it is sufficient to take into account the first two stages of the low-pressure compressor with a multiplicity of p1=[-3…3] and p2=[-2…2]. Consequently, the reference spectral-Doppler portrait for each hypothesis has a set of J=(2⋅p1 max +1)(2⋅p2 max +1)=35 Doppler frequencies (where j=1…J; p1 max and p2 max are the highest harmonic multiplicity corresponding to reflections from stages 1 and 2 of the low-pressure compressor) under the condition of synchronous operation of the engines:
При наличии у наблюдаемого воздушного объекта двух двигателей Z=2 с несинхронной работой (разная частота вращения компрессора или турбины низкого давления) возникает появление в наблюдаемом спектрально-доплеровском портрете дублируемых и отдельно наблюдаемых спектральных составляющих.If the observed aerial object has two Z=2 engines with non-synchronous operation (different rotation speeds of the compressor or low-pressure turbine), duplicated and separately observed spectral components appear in the observed spectral-Doppler portrait.
Для эталонного спектрально-доплеровского портрета рассчитываются массивы частотных составляющих, соответствующие каждому двигателю:For the reference spectral-Doppler portrait, arrays of frequency components corresponding to each engine are calculated:
которые объединяются в результирующий эталонный:which are combined into the resulting standard:
В эталонном спектрально-доплеровском портрете для каждой j-ой спектральной составляющей реализуется процедура формирования окна поиска, размер которого определяется количеством гипотез по частотам вращения ротора компрессора низкого давления каждого двигателя сформированных с шагом In the reference spectral-Doppler portrait, for each j-th spectral component, a procedure for forming a search window is implemented, the size of which is determined by the number of hypotheses for the rotation frequencies of the low-pressure compressor rotor of each engine formed with a step
где - грубая оценка частоты вращения двигателей, вычисляемая согласно (4), - гипотеза о частоте вращения 1 и 2-го двигателей эталонного портрета, SP1,2 - число спектральных составляющих в окне поиска, sp1,2 - индекс (номер) спектральной составляющей в окне поиска.Where - a rough estimate of the engine speed, calculated according to (4), - hypothesis about the rotation frequency of the 1st and 2nd engines of the reference portrait, SP 1,2 - the number of spectral components in the search window, sp 1,2 - the index (number) of the spectral component in the search window.
Тогда функционал правдоподобия (2) приобретает вид:Then the likelihood functional (2) takes the form:
Ковариационная матрица ошибок D, входящая в отношение правдоподобия (9) является диагональной, поскольку ошибки измерения частоты вращения компрессора (турбины) низкого давления не являются общими для всех ее элементов. Диагональные элементы матрицы определяются дисперсией ошибки измерения частоты планера а недиагональные - дисперсиями ошибок измерения частоты планера и частоты анализируемой гармоники The error covariance matrix D included in the likelihood ratio (9) is diagonal, since the errors in measuring the low-pressure compressor (turbine) rotation frequency are not common to all of its elements. The diagonal elements of the matrix are determined by the variance of the error in measuring the airframe frequency and the off-diagonal ones are the variances of the errors in measuring the frequency of the glider and the frequency of the analyzed harmonic
Поскольку «невязка» является нормальной случайной величиной с нулевым средним, то квадратичная сумма нормированных «невязок» в числителе (9) описывается распределением χ2 с I степенями свободы.Since the “residual” is a normal random variable with zero mean, the quadratic sum of the normalized “residuals” in the numerator of (9) is described by a χ2 distribution with I degrees of freedom.
Тогда задаваясь допустимой вероятностью распознавания типа воздушного объекта можно определить порог, при превышении которого квадратичной суммой нормированных «невязок» принимается решение «не знаю» (наблюдение воздушного объекта неизвестного типа).Then, by setting the acceptable probability of recognizing the type of aerial object, it is possible to determine the threshold, upon exceeding which the square sum of the normalized “residuals” makes the decision “I don’t know” (observation of an aerial object of an unknown type).
Если квадратичные суммы нормированных «невязок» для нескольких типов воздушных объектов оказались ниже порога, то с использованием соответствующих им функционалов правдоподобия (9) вычисляются вероятности того, что наблюдаемый спектрально-доплеровский портрет принадлежит этим типам объектов.If the quadratic sums of the normalized “residuals” for several types of airborne objects are below the threshold, then using the corresponding likelihood functionals (9), the probabilities are calculated that the observed spectral-Doppler portrait belongs to these types of objects.
Эффективность предлагаемого способа распознавания типа воздушного объекта оценивалась по результатам моделирования. Для моделирования спектрально-доплеровского портрета использовался гипотетический тип воздушного объекта, который имел на первой ступени компрессора низкого давления N1=29 лопаток, на второй N2=35. Частота вращения ротора компрессора низкого давления составляла 125 Гц. Асинхронность частоты вращения двигателей составляет 5%.The efficiency of the proposed method for recognizing the type of airborne object was estimated based on the simulation results. To simulate the spectral-Doppler portrait, a hypothetical type of airborne object was used, which had N1=29 blades on the first stage of the low-pressure compressor and N2=35 blades on the second stage. The rotation frequency of the low-pressure compressor rotor was 125 Hz. The asynchrony of the engine rotation frequency was 5%.
Анализ влияния предлагаемой процедуры формирования окна поиска по частотам спектральных составляющих при сопоставлении спектрально-доплеровских портретов (чертеж) показывает, что для отношения сигнал/шум равном qс/ш=25 дБ вероятность правильного распознавания типа воздушного объекта без учета предлагаемой процедуры формирования окна поиска равна Рпр=0.8 (кривая 2 - известный способ-прототип), а вероятность правильного распознавания типа воздушного объекта при учете предлагаемой процедуры формирования окна поиска (кривая 1 - предлагаемый способ) возрастает до 0.95. При вероятности правильного распознавания типа воздушного объекта Рпр=0.95 требуемое отношение сигнал/шум равно qс/ш=29 дБ без учета предлагаемой процедуры формирования окна поиска (кривая 2 - известный способ-прототип), а с учетом предлагаемой процедуры формирования окна поиска отношение сигнал/шум снижается на 4 дБ (кривая 1 - предлагаемый способ).The analysis of the influence of the proposed procedure for forming the search window by the frequencies of the spectral components when comparing the spectral-Doppler portraits (drawing) shows that for the signal-to-noise ratio equal to q s/n = 25 dB, the probability of correct recognition of the airborne object type without taking into account the proposed procedure for forming the search window is equal to P pr = 0.8 (curve 2 - known prototype method), and the probability of correct recognition of the airborne object type taking into account the proposed procedure for forming the search window (curve 1 - proposed method) increases to 0.95. With the probability of correct recognition of the airborne object type P pr = 0.95, the required signal-to-noise ratio is equal to q s/n = 29 dB without taking into account the proposed procedure for forming the search window (curve 2 - known prototype method), and taking into account the proposed procedure for forming the search window, the signal-to-noise ratio decreases by 4 dB (curve 1 - proposed method).
Таким образом, предлагаемый способ распознавания типа воздушного объекта с двумя двигателями, основанный на учете модуляции вращающихся элементов конструкции силовой установки, обеспечивает повышение достоверности распознавания типов воздушных объектов за счет повышения вероятности их правильного распознавания.Thus, the proposed method for recognizing the type of an aerial object with two engines, based on taking into account the modulation of the rotating elements of the power plant design, ensures an increase in the reliability of recognizing the types of aerial objects by increasing the probability of their correct recognition.
Предлагаемое техническое решение имеет изобретательский уровень, поскольку из опубликованных научных данных и известных технических решений явным образом не следует, что заявляемый способ распознавания типа воздушного объекта с двумя двигателями по турбинному эффекту, обеспечивает повышение достоверности распознавания типов воздушных объектов.The proposed technical solution has an inventive level, since it does not clearly follow from published scientific data and known technical solutions that the claimed method for recognizing the type of an aerial object with two engines by the turbine effect ensures an increase in the reliability of recognizing the types of aerial objects.
Предлагаемое техническое решение промышленно применимо, так как для его реализации могут быть использованы элементы, широко распространенные в области электронной и радиотехники.The proposed technical solution is industrially applicable, since its implementation can be implemented using elements that are widely used in the field of electronic and radio engineering.
Claims (1)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2844360C1 true RU2844360C1 (en) | 2025-07-29 |
Family
ID=
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0102640A2 (en) * | 1982-09-08 | 1984-03-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Circuit arrangement for the detection and recognition of helicopters |
| US6573861B1 (en) * | 1987-10-28 | 2003-06-03 | Telefunken Systemtechnik Gmbh | Target classification method |
| RU2419815C1 (en) * | 2009-11-03 | 2011-05-27 | ОАО "ГСКБ "АЛМАЗ-АНТЕЙ" им. АКАДЕМИКА А.А. РАСПЛЕТИНА | Method of tracking air target of "turbojet engine aircraft" class |
| RU2731878C1 (en) * | 2020-02-18 | 2020-09-08 | Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации | Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station |
| CN115469287A (en) * | 2022-08-31 | 2022-12-13 | 广东工业大学 | A Hierarchical Analysis Method of Micro-Doppler Feature for Small UAV Identification |
| RU2790143C1 (en) * | 2022-05-18 | 2023-02-14 | Акционерное общество "Научно-исследовательский институт Приборостроения имени В.В. Тихомирова" | Method for recognizing the type of air object by the turbine effect |
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0102640A2 (en) * | 1982-09-08 | 1984-03-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Circuit arrangement for the detection and recognition of helicopters |
| US6573861B1 (en) * | 1987-10-28 | 2003-06-03 | Telefunken Systemtechnik Gmbh | Target classification method |
| RU2419815C1 (en) * | 2009-11-03 | 2011-05-27 | ОАО "ГСКБ "АЛМАЗ-АНТЕЙ" им. АКАДЕМИКА А.А. РАСПЛЕТИНА | Method of tracking air target of "turbojet engine aircraft" class |
| RU2731878C1 (en) * | 2020-02-18 | 2020-09-08 | Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации | Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station |
| RU2790143C1 (en) * | 2022-05-18 | 2023-02-14 | Акционерное общество "Научно-исследовательский институт Приборостроения имени В.В. Тихомирова" | Method for recognizing the type of air object by the turbine effect |
| CN115469287A (en) * | 2022-08-31 | 2022-12-13 | 广东工业大学 | A Hierarchical Analysis Method of Micro-Doppler Feature for Small UAV Identification |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| БЕРДЫШЕВ В.П., ПОМАЗУЕВ О.Н., САВЕЛЬЕВ А.Н., СМОЛКИН М.А., КОПЫЛОВ В.А., ЛОЙ В.В. Распознавание классов и типов воздушных объектов по двумерным радиолокационным изображениям в обзорной РЛС // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. 2019, N12 (1), сс. 18-29. МИТРОФАНОВ Д.Г. Перспективы использования доплеровских портретов как признаков идентификации объектов // Международный научно-исследовательский журнал. 2015, N8 (39), сс. 41-45. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6573861B1 (en) | Target classification method | |
| RU2665031C1 (en) | Method of tracking aerial target from “turbojet aircraft” class under effect of range and velocity deflecting noise | |
| CN109975780B (en) | Helicopter model identification algorithm based on pulse Doppler radar time domain echo | |
| RU2419815C1 (en) | Method of tracking air target of "turbojet engine aircraft" class | |
| RU2579353C1 (en) | Method of tracking aerial target from "turbojet aircraft" class under effect of velocity deflecting noise | |
| RU2456633C1 (en) | Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class | |
| CN111401168B (en) | Multilayer radar feature extraction and selection method for unmanned aerial vehicle | |
| CN111398909A (en) | A detection method for unmanned aerial vehicles in clutter environment based on cepstrum analysis | |
| RU2468385C2 (en) | Method of tracking "helicopter" class aerial target | |
| Molchanov et al. | Aerial target classification by micro-Doppler signatures and bicoherence-based features | |
| RU2617110C1 (en) | Method to support group air targets of "aircraft with turbojet" class in radar location station at exposure of rate interference | |
| RU2844360C1 (en) | Method for recognition of type of aerial object with several turbojet engines at asynchronous operation by secondary radiation | |
| RU2408031C2 (en) | Method of tracking manned aerial targets | |
| RU2705070C1 (en) | Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station | |
| JPH0527018A (en) | Radar signal processor | |
| RU2790143C1 (en) | Method for recognizing the type of air object by the turbine effect | |
| RU2732281C1 (en) | Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station under action of speed-escaping interference | |
| CN115877368A (en) | Unmanned aerial vehicle detection method and device | |
| RU2735314C1 (en) | Method of aircraft type identification with turbojet engine in pulse-doppler radar station under action of simulating noise | |
| RU2042151C1 (en) | Method and device for detecting earth moving targets | |
| RU157396U1 (en) | SCREW RECOGNITION DEVICE | |
| RU144505U1 (en) | AIR TARGET SUPPORT DEVICE FROM THE CLASS "AIRCRAFT WITH TURBOREACTIVE ENGINE" | |
| KR101494778B1 (en) | Method and apparatus for classification of target using frequency masking | |
| McDonald et al. | Track-before-detect using swerling 0, 1, and 3 target models for small manoeuvring maritime targets | |
| CN113820703A (en) | A method for estimating rotor parameters of UAV target based on scattering transformation |