Оптимизация радарного обнаружения беспилотных летательных аппаратов в условиях изменения отношения сигнал-шум

Авиационная и ракетно-космическая техника

Контроль и испытание летательных аппаратов и их систем

2018. Т. 25. № 2. С. 125-131.

Авторы

Абдулов Р. Н.1*, Асадов Х. Г.2**

1. Научно-исследовательский институт Министерства оборонной промышленности Азербайджанской Республики, ул. Рахиба Мамедова, 25, Баку, AZ1123, Азербайджанская Республика
2. Научно-исследовательский институт Аэрокосмической информатики, пр. Азадлыг, 159, Баку, AZ1106, Азербайджан

*e-mail: Rauf.abdulov@mail.ru
**e-mail: asadzade@rambler.ru

Аннотация

Рассматривается вопрос об оптимизации обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) радарами в условиях динамических изменений шумового сигнала. Сформирована новая постановка задачи обнаружения нескольких импульсов на входе радара при динамически изменяемом отношении сигнал/шум. Сформулирована и решена оптимизационная задача вычисления минимально допустимой интегрированной величины отношения сигнал/шум, обеспечивающей обнаружение серии импульсов на входе радара с заданной растущей последовательностью значений вероятности обнаружения.

Ключевые слова

вероятность обнаружения, система «БПЛА-радар», вероятность ложной тревоги, функционал цели, отношение сигнал-шум, критерий оптимизации

Библиографический список

  1. Cao H., Brener N.E., Iyengar S.S. 3D large grid route planner for the autonomous underwater vehicles // International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics. 2009. Vol. 2. No.3, pp. 455-476.

  2. Bell M.G.H. Hyperstar: a multi-path Astar algorithm for risk averse vehicle navigation // Transportation Research, part B: Methodological. 2009. Vol. 43. No. 1, pp. 97-107. DOI: 10.1016/j.trb.2008.05.010

  3. Filippis L., Guglieri G., Quagliotti F. Path Planning Strategies for UAVS in 3D Environments / Journal of Intelligent Robotic Systems. 2012. Vol. 65. No. 1-4, pp. 247-264. DOI: 10.1007/s10846-011-9568-2

  4. Jun M., DAndrea R. Path pqlanning for unmanned aerial vehiclesin uncertain and adversarial environments // Cooperative Control: Models, Applications and Algorithms. – Springer, New York, NY, USA. 2003. Vol. 1, pp. 95-110.

  5. Кирсанов А.П. Кинематические свойства траекторий скрытого движения летательного аппарата в зоне обнаружения бортовой доплеровской радиолокационной станции // Вестник Московского авиационного института. 2017. Т. 24. № 4. С. 129-136.

  6. Грумондз В.Т., Полищук М.А. Задача наведения беспилотного планирующего летательного аппарата на подвижную цель // Вестник Московского авиационного института. 2014. Т. 21. № 4. С. 7-12.

  7. Shi W., Arabadjis G., Bishop B., Hill P., Plasse R., Yoder J. Detecting, Tracking and identifying Airborne Threats with Netted Sensor Fence // Sensor Fusion – Foundation and Applications: Edited Volume / Edited by Ciza Thomas. – InTech, 2011. Chapter 8. DOI: 10.5772/17666

  8. Kratky M., Fuxa L. Mini UAVs Detection by Radar // International Conference on Military Technologies (ICMT), 2015. DOI: 10.1109/MILTECHS.2015.7153647

  9. Poullin D. UAV Detection and Localization Using Passive DVB-T Radar MFN and SFN // Science and Technology Organization, 2016, 10 p. DOI: 10.14339/STO-MP-SET-231-18-PDF

  10. Kuschel H. Approaching 80 years of passive radar // IEEE International Conference on Radar, Adelaide, Australia, 2013, pp. 213-217. DOI: 10.1109/RADAR.2013.6651987

  11. Colone F., Falcone P., Bongioanni C., Lombardo P. WiFi-based passive bistatic radar: data processing schemes and experimental results // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems (TAES), 2012. Vol. 48. No 2, pp. 1061-1079. DOI: 10.1109/TAES.2012.6178049

  12. Moses A., Rutherford M.J., Valavanis K.P. Radar-based detection and identification for miniature air vehicles // IEEE International Conference on Control Applications (CCA), CO, USA, 2011, pp. 933-940. DOI: 10.1109/CCA.2011.6044363

  13. Chen V., Miceli W., Himed B. Micro-doppler analysis in ISAR – review and perspectives // Radar Conference – Surveillance for a Safer World, Bordeaux, France, 2009, 1-6 p.

  14. Zaugg E.C., Hudson D.L., Long D.G. The BYU mu SAR: A Small, Student-Built SAR for UAV Operation // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2006. DOI: 10.1109/IGARSS.2006.110

  15. Абдулов Р.Н., Абдуллаев Н.А., Асадов Х.Г. Обеспечение визуальной скрытости разведывательных беспилотных летательных аппаратов нижнего эшелона в условиях гомогенного и гетерогенного загрязнения атмосферы аэрозолем // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2017. Т. 9. № 4. С. 14-21.

  16. Watson A., Ramirez C.V., Salud E. Predicting Visibility of Aircraft // PLoS One. 2009. Vol. 4. No. 5, pp. 1-16. DOI: 10.1371/journal.pone.0005594

  17. Zhan W., Wang W., Chen N., Wang Ch. Efficient UAV Path Planning with Multiconstraints in a 3D Large Battlefield Environment // Mathematical Problems in Engineering. 2014, 11 p. DOI: 10.1155/2014/597092

  18. Skolnik M.I. Introduction to Radar systems. – McCraw-Hill Publishing Company Limited New Delhi. 2001. – 772 p.

  19. Aubersheim W.J. A closed-form approximation of Robertson's detection characteristics // Proceedings of the IEEE. 1981. Vol. 69. No. 7, p. 839. DOI: 10.1109/PROC.1981.12082

  20. KTSO.RU – Комплекс технических средств охраны. Нормативная документация, http://www.ktso.ru/normdoc9/r78-36-030-2013/r78-36-030-2013



Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 1994-2024