Визначення кількості малогабаритних радарів в мережі з когерентною обробкою сигналів при виявленні малопомітних повітряних об’єктів
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.306520Ключові слова:
малогабаритний радар, виявлення повітряного об’єкту, кількість елементів мережі, умовна імовірність правильного виявленняАнотація
Об’єктом дослідження є процес визначення кількості малогабаритних радарів в мережі при виявленні малопомітних повітряних об’єктів. Основна гіпотеза дослідження полягала в тому, що визначення оптимальної кількості малогабаритних радарів в мережі дозволить не витрачати зайвий ресурс радарів для виявлення малопомітних повітряних об’єктів.
Основними етапами виявлення малопомітного повітряного об’єкту мережею малогабаритних радарів є:
– приймання відбитого від малопомітного повітряного об’єкта сигналу всіма малогабаритними радарами мережі;
– узгоджена фільтрація вхідних сигналів в кожному малогабаритному радарі;
– компенсація фазових зсувів в кожному узгодженому фільтрі;
– когерентне додавання вихідних сигналів з кожного узгодженого фільтра на виході приймачів кожного з N малогабаритних радарів, що здійснюють приймання;
– формування комплексної обвідної на виході відповідного доплерівського каналу в кожному малогабаритному радару мережі;
– когерентна обробка сигналів від всіх елементів мережі малогабаритних радарів;
– детектування вихідного сигналу з суматора когерентних сигналів. При цьому також проводиться компенсація випадкової початкової фази відбитих від малопомітного повітряного об’єкту сигналів.
Встановлено, що збільшення елементів мережі малогабаритних радарів підвищує значення умовної імовірності правильного виявлення. Таке підвищення більш суттєво при підвищенні кількості елементів в мережі малогабаритних радарів до двох, до трьох. Проведено оцінку виграшу у відношенні сигнал/шум при додаванні елементів в мережу малогабаритних радарів. Встановлено, що оптимальна кількість малогабаритних радарів в мережі з когерентною обробкою сигналів при виявленні малопомітних повітряних об’єктів складає 2-3 радари
Посилання
- Coluccia, A., Parisi, G., Fascista, A. (2020). Detection and Classification of Multirotor Drones in Radar Sensor Networks: A Review. Sensors, 20 (15), 4172. https://doi.org/10.3390/s20154172
- Yu, J., Liu, Y., Bai, Y., Liu, F. (2020). A double-threshold target detection method in detecting low slow small target. Procedia Computer Science, 174, 616–624. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.06.133
- Sentinel Radar. Available at: https://www.rtx.com/raytheon/what-we-do/land/sentinel-radar
- NASAMS anti-aircraft missile system. Available at: https://en.missilery.info/missile/nasams
- US Sentinel Radar Was Recorded in Ukraine. Available at: https://en.defence-ua.com/weapon_and_tech/us_sentinel_radar_was_recorded_in_ukraine-3357.html
- Bezouwen, J., Brandfass, M. (2017). Technology Trends for Future Radar. Available at: http://www.microwavejournal.com/articles/29367-technology-trends-for-future-radar
- Richards, M. A., Scheer, J. A., Holm, W. A. (Eds.) (2010). Principles of Modern Radar: Basic principles. Institution of Engineering and Technology. https://doi.org/10.1049/sbra021e
- Chernyak, V. (2014). Signal detection with MIMO radars. Uspehi sovremennoj radiojelectroniki, 7, 35–48.
- Lishchenko, V., Kalimulin, T., Khizhnyak, I., Khudov, H. (2018). The Method of the organization Coordinated Work for Air Surveillance in MIMO Radar. 2018 International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (UkrMiCo). https://doi.org/10.1109/ukrmico43733.2018.9047560
- Khudov, H. (2020). The Coherent Signals Processing Method in the Multiradar System of the Same Type Two-coordinate Surveillance Radars with Mechanical Azimuthal Rotation. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, 8 (6), 2624–2630. https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/66862020
- Multilateration (MLAT) Concept of Use. Edition 1.0 (2007). ICAO Asia and Pacific Office. Available at: https://www.icao.int/APAC/Documents/edocs/mlat_concept.pdf
- LORAN-C. Available at: https://skybrary.aero/articles/loran-c
- Rojhani, N., Shaker, G. (2024). Comprehensive Review: Effectiveness of MIMO and Beamforming Technologies in Detecting Low RCS UAVs. Remote Sensing, 16 (6), 1016. https://doi.org/10.3390/rs16061016
- Kalkan, Y. (2024). 20 Years of MIMO Radar. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 39 (3), 28–35. https://doi.org/10.1109/maes.2023.3349228
- Neven, W. H., Quilter, T. J., Weedon, R., Hogendoorn, R. A. (2005). Wide Area Multilateration Wide Area Multilateration. Report on EATMP TRS 131/04 Version 1.1. National Aerospace Laboratory NLR. Available at: https://www.eurocontrol.int/sites/default/files/2019-05/surveilllance-report-wide-area-multilateration-200508.pdf
- Mantilla-Gaviria, I. A., Leonardi, M., Balbastre-Tejedor, J. V., de los Reyes, E. (2013). On the application of singular value decomposition and Tikhonov regularization to ill-posed problems in hyperbolic passive location. Mathematical and Computer Modelling, 57 (7-8), 1999–2008. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2012.03.004
- Schau, H., Robinson, A. (1987). Passive source localization employing intersecting spherical surfaces from time-of-arrival differences. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 35 (8), 1223–1225. https://doi.org/10.1109/tassp.1987.1165266
- Ryu, H., Wee, I., Kim, T., Shim, D. H. (2020). Heterogeneous sensor fusion based omnidirectional object detection. 2020 20th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS). https://doi.org/10.23919/iccas50221.2020.9268431
- Salman, S., Mir, J., Farooq, M. T., Malik, A. N., Haleemdeen, R. (2021). Machine Learning Inspired Efficient Audio Drone Detection using Acoustic Features. 2021 International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technologies (IBCAST). https://doi.org/10.1109/ibcast51254.2021.9393232
- Wang, W. (2016). Overview of frequency diverse array in radar and navigation applications. IET Radar, Sonar & Navigation, 10 (6), 1001–1012. https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2015.0464
- Li, Y. (2021). MIMO Radar Waveform Design: An Overview. Journal of Beijing Institute of Technology, 30 (1), 44–59. https://doi.org/10.15918/j.jbit1004-0579.2021.002
- Oleksenko, O., Khudov, H., Petrenko, K., Horobets, Y., Kolianda, V., Kuchuk, N. et al. (2021). The Development of the Method of Radar Observation System Construction of the Airspace on the Basis of Genetic Algorithm. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 11 (8), 23–30. https://doi.org/10.46338/ijetae0821_04
- Khudov, H., Berezhnyi, A., Yarosh, S., Oleksenko, O., Khomik, M., Yuzova, I. et al. (2023). Improving a method for detecting and measuring coordinates of a stealth aerial vehicle by a network of two small-sized radars. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (9 (126)), 6–13. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.293276
- Khudov, H., Yarosh, S., Kostyria, O., Oleksenko, O., Khomik, M., Zvonko, A. et al. (2024). Improving a method for non-coherent processing of signals by a network of two small-sized radars for detecting a stealth unmanned aerial vehicle. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (9 (127)), 6–13. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298598
- Chang, L. ZALA Lancet. Loitering munition. Available at: https://www.militarytoday.com/aircraft/lancet.htm
- Shin, S. ‐J. (2017). Radar measurement accuracy associated with target RCS fluctuation. Electronics Letters, 53 (11), 750–752. https://doi.org/10.1049/el.2017.0901
- Kishk, A., A., Chen, X. (Eds.) (2023). MIMO Communications - Fundamental Theory, Propagation Channels, and Antenna Systems. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.110927
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Hennadii Khudov, Oleksandr Makoveichuk, Ihor Butko, Mykhajlo Murzin, Andrii Zvonko, Anatolii Adamenko, Dmytro Bashynskyi, Oleh Salnyk, Andrii Nyshchuk, Vladyslav Khudov
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
