Оценка воздействия помеховых сигналов на решающее устройство приемо-анализирующего тракта цифровых радиотехнических систем

В настоящее время в связи с возрастающей сложностью навигационного обеспечения воздушных судов, с ростом требований, предъявляемых к ним, все более необходимой является разработка систем комплексной обработки навигационной информации. Средства радиотехнического обеспечения полетов и электросвязи (РТОПиЭС) являются основным источником сбора, обработки и представления информации о воздушной обстановке диспетчерскому составу службы движения, а также служат для решения ряда навигационных задач. При этом уровень безопасности полетов наряду с пропускной способностью зон управления воздушным движением, зависящие от решения соответствующего диспетчера, в значительной степени определяется достоверностью представляемой разнообразной входной информации. В свою очередь, большинство современных цифровых средств радиотехнического обеспечения полетов и электросвязи на выходе приемо-анализирующего тракта имеют решающее или пороговое устройство, срабатывание которого в результате воздействия смеси шумовых и помеховых сигналов снижает достоверность информации за счет выбросов сигнального распределения, при условии что импульсные помехи, воздействующие на оборудование, и собственные шумы приемников не коррелированы. В работе приводится оценка среднего количества выбросов на выходе решающего устройства с учетом анализа вероятностных характеристик рассматриваемых сигналов. Для шумов, подчиненных распределению Рэлея, и узкополосной импульсной помехи с нулевым средним значением найдены математические ожидания среднего времени пребывания и среднего числа положительных выбросов оцениваемого процесса. Анализируется случай взаимодействия двух обзорных трассовых радиолокаторов «Скала-М» и ATCR-22, имеющих практически идентичные тактико-технические характеристики. Рассчитана зависимость длительности выбросов для ситуации, когда радиолокатор «Скала-М» является источником непреднамеренных электромагнитных помех для радиолокатора ATCR-22.

1. Kolesov V.V., Myasin E.A. Noise radar of millimeter range // Radioelectronics. Nanosystems. Information Technologies. 2018. Vol. 10, no. 2. Pp. 235–256. DOI: 10.17725/rensit.2018.10.235

2. Куликов Г.В., Лелюх А.А., Граченко Е.Н. Помехоустойчивость когерентного приемника сигналов с квадратурной амплитудной модуляцией при наличии ретранслированной помехи // Радиотехника и электроника. 2020. T. 65, № 8. C. 804–808. DOI: 10.31857/S0033849420070074

3. Леонидов В.В., Гуляев И.Б., Колчин Г.С. Модель системы цифрового автоматического регулирования усиления импульсных усилителей мощности на биполярных транзисторах для передающих модулей радиолокационных систем // Радиотехника и электроника. 2018. T. 63, № 7. C. 758–762. DOI: 10.1134/S0033849418070100

4. Chiocchio S. Modeling and evaluation of enhanced reception techniques for ADS-B signals in high interference environments / S. Chiocchio, A. Persia, F. Suntucci, F. Graziozi, M. Pratesi, M. Faccio // Physical Communication. 2020. Vol. 42. DOI: 10.1016/j.phycom.2020.101171 (дата обращения: 17.06.2021).

5. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. 2-е изд., доп. и перер. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.

6. Борисов А.В., Казанчян Д.Х. Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям I: точное решение задачи // Информатика и ее применения. 2021. Т. 15, № 2. С. 12–19. DOI: 10.14357/19922264210302

7. Будунова К.А., Кравченко В.Ф., Пустовойт В.И. Оценка ошибки усечения ряда Кравченко – Котельникова // Радиотехника и электроника. 2018. T. 63, № 9. C. 935–941. DOI: 10.1134/S003384941809005X

8. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. В 3 кн. Кн. 3. М.: Советское радио, 1976. 288 с.

9. Рогозин И.А. Новые критерии согласия для семейства распределения Рэлея, основанные на некотором специальном свойстве и некоторой характеризации // Записки научных семинаров ПОМИ РАН. 2021. Т. 505. С. 230–243.

10. Увайсов С.У., Гродзенская И.С. Обнаружение слабого сигнала на фоне помехи в случае распределения Рэлея // Измерительная техника. 2006. № 4. С. 55–58.

11. Abdulhakim A.A.-B. A new extended Rayleigh distribution // Journal of King Saud University – Science. 2020. Vol. 35, iss. 5. Pp. 2576–2581. DOI: 10.1016/j.jksus.2020.04.015

12. Bhat A.A., Ahmad S.P. A new generalization of Rayleigh distribution: properties and applications // Pakistan Journal of Statistics. 2020. Vol. 36, no. 3. Pp. 225–250.

13. Tahani A.A. Еstimation of the unknown parameters for the compound Rayleigh distribution based on progressive first-failure-censored sampling // Open Journal of Statistics. 2011. Vol. 1, no. 3. DOI: 10.4236/ojs.2011.13020 (дата обращения: 17.06.2021).

14. Wiegand M., Nadarajah S. Series approximations for Rayleigh distributions of arbitrary dimensions and covariance matrices // Signal Processing. 2019. Vol. 165. Pp. 20–29. DOI: 10.1016/j.sigpro.2019.06.035

15. Aliev T.A., Musaeva N.F., Gazizade B.I. Calculation algorithms of the high order moments of interference of noisy signals // Journal of Automation and Information Sciences. 2018. Vol. 50, iss. 6. Pp. 1–13. DOI: 10.1615/JAutomatInfScien.v50.i6.10

16. Schick A., Zhu Y. Efficient estimation of the error distribution in a varying coefficient regression model // Mathematical Methods of Statistics. 2017. no. 26. Рр. 176–195. DOI: 10.3103/S1066530717030024

17. Детков А.Н. Оптимальное оценивание дискретно-непрерывных марковских процессов по наблюдаемым цифровым сигналам // Радиотехника и электроника. 2021. T. 66, № 8. C. 748–759. DOI: 10.31857/S0033849421080027

18. Курбаналиев В.К. Кумулянтные признаки для определения типа манипуляции сигналов // Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии. 2020. Т. 12, № 3. С. 319–328. DOI: 10.17725/rensit.2020.12.319

19. Потапов А.А. Математические основы фрактально-скейлингового метода в статистической физике и приложениях // Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии. 2021. Т. 13, № 3. С. 245–296. DOI: 10.17725/rensit.2021.13.245

20. Сидоров И.Г. Минимаксная линейная фильтрация стационарного случайного процесса в условиях интервальной нечеткости матрицы состояния системы с ограниченной дисперсией // Радиотехника и электроника. 2018. T. 63, № 8. C. 831–836. DOI: 10.1134/S003384941807015X

21. Рыбаков К.А. Об одном классе задач фильтрации на многообразиях // Информатика и ее применения. 2019. Т. 13, № 1. С. 16–24. DOI: 10.14357/19922264190103

22. Сотникова М.В. Синтез цифрового управления с прогнозом для удержания контролируемых переменных в заданном диапазоне // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2019. Т. 15, № 3. С. 397–409. DOI: 10.21638/11702/spbu10.2019.309

23. Черкасов К.В. Анализ вероятностных характеристик электрических параметров широкополосного балансного смесителя частот СВЧ радиосигналов на базе резонансно-туннельных диодов и оценка его надежности / К.В. Черкасов, И.А. Романов, С.А. Мешков, В.Д. Шашурин // Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии. 2021. Т. 13, № 1. С. 19–26. DOI: 10.17725/rensit.2021.13.019

24. Якимов А.В., Клюев А.В., Кревский М.А. Природа вносимого фазового 1/F шума в автогенераторах диапазона СВЧ // Радиотехника и электроника. 2020. T. 65, № 1. C. 90–95. DOI: 10.31857/S0033849420010076