SIGNAL PROCESSING IN LOCATION-BASED REMOTE SENSING SYSTEMS
Elfimov V. I., Kochkina V. F.
Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin
Institute of radio electronics and information technologies.
str. Of the world, 32, str. Ekaterinburg, 620002, Russia
tel. (343) 3754581, (343) 3759424, e - mail: *****@***ru, vi. *****@***ustu. ru
Abstract – Location systems are widely used in environmental monitoring complexes. A method of processing signals in the radar channels, allowing to provide high accuracy and get a super-resolution.
Обработка сигналов в локационных системах
дистанционного зондирования
,
Уральский федеральный университет имени первого Президента России
Институт радиоэлектроники и информационных технологий
г. Екатеринбург, 620002, Россия
, (343) 3759424, е - mail: *****@***ru, vi. *****@***ustu. ru
Аннотация – Локационные системы находят широкое применение в комплексах экологического мониторинга. Рассматривается метод обработки сигналов в локационных каналах, позволяющий обеспечить высокую точность измерения и получить сверхразрешение.
Введение
Важнейшей проблемой современности является получение объективной систематизированной в полном объеме информации о механизме связей различных источников деформации окружающей среды, состоянии всех установленных для контроля техногенных и природных объектов повышенного экологического риска. В настоящее время дистанционный мониторинг природных и техногенных объектов проводится с помощью комплекса аппаратуры, в состав которой входит многоканальная локационная система диагностики, позволяющая проводить площадную съемку исследуемого пространства с целью обнаружения и локализации мест загрязнений, выявления пустот и деформаций окружающей среды, а также оперативное обследование природных и техногенных объектов в зонах повышенного экологического риска [1,2].
Особенностью системы дистанционного мониторинга является то, что локационные каналы работают на различных физических принципах, а также с использованием как импульсных, так и непрерывных зондирующих сигналов. Реализация локационных каналов сопровождается требованиями достижения высокой пространственной разрешающей способности при жестких ограничениях на размеры разрыва антенных систем, ширину спектра зондирующих сигналов, компенсации мощных помех их отражений. Указанные требования приводят к необходимости поиска оптимальных алгоритмов обработки сигналов, что является предметом исследований данной работы.
II. Алгоритмы обработки сигналов в системе с импульсным зондированием
В структуру звукодальномерного канала входят формирователь зондирующего импульса, квадратурных опорных сигналов и синхросигнала моментов оцифровки; входной и выходной усилители со схемой согласования; электроакустический преобразователь; квадратурный преобразователь; два аналого-цифровых преобразователя; вычислитель.
По сигналу с вычислителя формирователь генерирует N равноотстоящих по времени зондирующих импульсов uзонд(t) на несущей частоте f0, с периодом повторения T2. Каждый зондирующий сигнал проходит через выходной усилитель, преобразуется электроакустическим преобразователем в акустический сигнал и излучается в сторону объекта, затем электроакустический преобразователь осуществляет обратную трансформацию отраженного ультразвукового импульса в электрический сигнал uвх(t). Из действительного полосового сигнала uвх(t) квадратурный преобразователь формирует сигнал комплексной огибающей uс(t) + jus(t). Квадратурные опорные сигналы частотой f0, необходимые для работы квадратурного преобразователя, генерируются формирователем.
Аналого-цифровые преобразователи (АЦП) осуществляют оцифровку сигнала комплексной огибающей, полученные комплексные отсчеты uс[n] + jus[n] поступают в вычислитель. Интервал дискретизации по времени T1 задается синхросигналом моментов дискретизации, поступающим в АЦП из формирователя. Формирователь обеспечивает жесткую привязку по времени между моментами формирования зондирующего сигнала, моментами оцифровки сигнала комплексной огибающей и моментами перехода через ноль квадратурных опорных сигналов, для этого несущая частота f0 выбрана кратной частоте оцифровки Fоц = 1/Т1, а частота оцифровки Fоц - кратной частоте повторения зондирующих импульсов Fповт = 1/ Т2.
Таким образом, исходные данные представляют собой временно-временной массив комплексных отсчетов объемом M*N элементов (где M – количество отсчетов на каждом интервале повторения зондирующего сигнала, N - количество интервалов повторения зондирующего сигнала), который можно рассматривать как дискретный двумерный сигнал. Под дискретным двумерным сигналом понимается функция U[m, n], являющаяся множеством комплексных чисел, определенных для упорядоченных пар целых чисел m, n. Дискретный двумерный сигнал представляет собой отсчеты непрерывной двумерной функции U(t1,t2), где t1 и t2 принадлежат континууму величин. Отсчеты взяты в узлах прямоугольной двумерной сетки:
U[m, n] = U(mT1,nT2), (1)
где m – номер отсчета в текущем интервале повторения зондирующего сигнала, 0 < m < M;
n – номер интервала повторения зондирующего сигнала, 0 < n < N.
Основная задача, решаемая вычислителем, сводится к тому, чтобы по комплексным отсчетам дискретного двумерного сигнала U[m, n] (1) сформировать массив вещественных отсчетов расстояний L[n], в котором каждый отсчет соответствует той дальности, которая была между отражателем и электроакустическим преобразователем в момент излучения сигнала. Эта задача решается в три этапа: сначала производится коррекция входных данных для устранения динамической ошибки измерения дальности и смещения спектра, обусловленного эффектом Доплера, затем выделяется полезный сигнал, соответствующий отражению от характерных точек поверхности объекта, и подавляются помехи, и, наконец, определяется запаздывание в каждом периоде повторения на основе анализа фаз спектральных составляющих отраженного сигнала. С учетом внешних данных о скорости звука в воздухе запаздывания преобразуются в расстояния.
Обработка входного массива комплексных данных осуществляется с использованием двумерного дискретного преобразования Фурье (ДПФ), с помощью которого временно-временной массив комплексных отсчетов U[m, n], может быть преобразован в частотно-частотный массив спектральных составляющих S[l, k]:
(2)
Преобразование массива спектральных составляющих S[l, k] (2) в массив комплексных отсчетов U[m, n] производится с помощью обратной операции:
(3)
В двумерной спектральной области координата f1, как и в случае одномерных спектров, соответствует нормированной наблюдаемой частоте спектральной составляющей, а координата f2 – нормированной частоте Доплера.
Наличие второй координаты (3) позволяет контролировать смещение исходного спектра сигнала по оси частот f1 и дает возможность восстановить его начальное положение, соответствующее случаю неподвижного отражателя. Компенсация смещения спектра по оси частот f1 в двумерной спектральной области позволяет устранить при последующей обработке динамическую ошибку измерения дальности до движущегося объекта.
На начальном этапе обработки выполняются следующие операции с исходными данными: вычисляется двумерный спектр S[l, k] функции U[m, n], далее производится циклическое смещение по частоте f1 каждого сечения двумерного спектра на величину Df1 = – f2 / M, c использованием интерполяции, затем вычисляется обратное двумерное преобразование Фурье. В результате получаются отсчеты функции Ú[m, n], которые соответствует отражению сигнала от объекта, неподвижного внутри каждого периода повторения и мгновенно меняющего свое положение при переходе к очередному периоду. Причем это положение соответствует мгновенному положению реального объекта в момент излучения зондирующего сигнала.
Двумерная обработка существенно расширяет возможности селекции полезного сигнала. Если запаздывание помехи и полезного сигнала существенно различаются и сигналы не перекрываются по времени, то выделение полезного сигнала и подавление помехи можно осуществлять во временной области. Если указанное условие не выполняется, но есть различие в скорости движения сигнала и помехи, то в большинстве случаев эффективной оказывается фильтрация в двумерной частотной области. В общем случае используется комбинированный метод селекции: сначала производится подавление помех во временной области, а затем в двумерной частотной области.
III. Заключение
Рассмотренный алгоритм двумерной обработки отраженного сигнала расширяет возможности селекции полезного сигнала. Так же было приведено моделирование дополнительных алгоритмов обработки сигналов в локационных системах: алгоритм спектрального анализа, авторегрессионный алгоритм спектральной обработки, обработки сигналов на основе метода Прони, которые позволили существенное повышение эффективности, как по степени пространственного разрешения, так и по точности оценки информационных параметров. Данные оптимальные алгоритмы обработки сигналов активно применяются в системах дистанционного зондирования различного назначения.
IV. References
[1] Elfimov V. I., Kalmykov A. A. Development of radar remote sensing for environmental monitoring of natural and man-made objects. In the book. Ecology and environmental management: Notes of St. Petersburg Mining Institute. SPb.: Saint-Petersburg mining Institute, 2001, № 000, pp.68-71.
[2] Elfimov V. I., Kalmykov A. А., Kochkina V. F., Ustylenko N. S. Secondary processing of signals in remote sensing of layered media. News of higher educational institutions of Russia. Radio electronics, 2012, special issue, pp. 128-133.
