Постановка задачи обнаружения сигналов. Обнаружение сигнала в шумах

Эффективное воздействие организованных помех на СРС с ППРЧ (впрочем, как и на СРС с другими видами сигналов) может быть обеспечено при условии, что постановщик помех, используя станцию РТР, успешно осуществляет перехват сигналов с ППРЧ. Под перехватом сигналов в общем случае понимается обнаружение, измерение соответствующих параметров сигналов СРС, например, мощности сигнала, рабочей частоты, ширины спектра, длительности скачка частоты, а также пеленгование (или определение местоположения) СРС . Перечисленные этапы процесса перехвата в существующих станциях РТР, как правило, объединены. В дальнейшем рассматривается только этап обнаружения сигналов с ППРЧ, который иногда именуется перехватом.

При решении задачи обнаружения качестве модели используем сигнал с ППРЧ и двоичной ЧМ, представляющий собой последовательность радиоимпульсов со случайной начальной фазой, частоты которых перестраиваются в соответствии с заданным псевдослучайным кодом в диапазоне . Модель такого сигнала за время -гo скачка частоты длительностью может быть представлена в виде:

где - мощность сигнала; , - число рабочих частот (с учетом ЧМ); - частота модуляции; ; - начальная фаза скачка частоты, ; - единичная функция,

Основными характеристиками и параметрами СРС с ППРЧ являются: мощность передатчика ; время передачи сообщения ; число рабочих частот (число частотных каналов), которые равномерно распределены в диапазоне и выбираются генератором псевдослучайного кода, по крайней мере, один раз на протяжении времени ; - центральная частота передаваемого элемента сигнала; число интервалов (скачков частоты) длительностью за время передачи ; скорость передачи информации в битах ; скорость скачкообразного изменения частоты ; мгновенная полоса частот , определяемая в общем случае длительностью либо бита информации , либо скачка частоты .

При РТР обнаружение сигналов усложняется тем, что структура и ряд характеристик и параметров сигналов СРС, как правило, неизвестны постановщику помех. Это лишает возможности использования в станциях РТР согласованных способов приема сигналов. Поэтому в станциях РТР применяются такие алгоритмы приема и обработки сигналов, которые, с одной стороны, для своей реализации требуют минимальной априорной информации о сигналах СРС, с другой стороны, должны обеспечивать высокую вероятность обнаружения и низкую вероятность ложной тревоги, обусловленную собственными шумами обнаружителя. Шумы обнаружителя представим в виде АБГШ с односторонней спектральной плотностью , значение которой известно. Типовыми значениями вероятностей обнаружения и ложной тревоги при перехвате сигналов СРС являются: .

Проектируя СРС для работы в условиях РЭП, разработчик стремится обеспечить высокую энергетическую скрытность сигналов СРС, или малую вероятность их перехвата станцией РТР в течение заданного интервала времени.

Для эффективного решения поставленной задачи разработчик СРС должен располагать некоторой априорной информацией о возможностях обнаружителя станции РТР. Аналогично, при разработке обнаружителей для станций РТР требуется определенная априорная информация о характеристиках и параметрах сигналов разведываемых СРС. Однако в конфликтной ситуации двух противоборствующих сторон „система радиосвязи - система радиоэлектронного подавления" можно только предполагать о том или ином уровне осведомленности. В для анализа эффективности обнаружителей по перехвату сигналов СРС и, соответственно, для выбора возможных способов обработки сигналов в СРС, повышающих их энергетическую скрытность, достаточно условно рассматриваются пять уровней априорной осведомленности, представленных в табл.8.1. В таблице обозначает вероятность того, что РТР имеет соответствующие априорные сведения о характеристиках и параметрах СРС на -м уровне осведомленности.

Таблица 8.1. Уровни осведомленности о характеристиках и параметрах СРС

Предельным случаем априорной неопределенности относительно структуры перехватываемых сигналов СРС является задача обнаружения стохастических сигналов на фоне АБГШ , когда наблюдаемые реализации имеют вид:

Как следует из анализа схемы, оптимальный алгоритм обнаружения стохастических сигналов достаточно сложен при реализации. Более простым с точки зрения технической реализации является алгоритм энергетического обнаружителя Прайса-Урковица . Энергетические обнаружители получили широкое распространение на практике и эффективно используются в станциях РТР для обнаружения неизвестных сигналов, включая и детерминированные сигналы с ППРЧ.

Существующее структурное разнообразие энергетических обнаружителей можно разделить на два класса :

1. Одноканальные широкополосные обнаружители, параметры которых в той или иной степени согласованы с передаваемым сообщением по ширине полосы частот и по времени передачи сообщения.

2. Многоканальные обнаружители, в которых полоса пропускания и время интегрирования каждого узкополосного канала в той или иной степени согласованы с полосой частот и длительностью частотного элемента (скачка частоты) сигнала с ППРЧ.

Второй класс обнаружителей предполагает использование отдельных каналов для каждой из возможных частот сигнала с ППРЧ. С целью уменьшения числа каналов и простоты реализации применяются различные структурные схемы многоканальных обнаружителей. Основное различие между ними заключается в процедуре принятия решения, позволяющей преобразовать данные об обнаружении отдельных частотных элементов сигнала в решение о передаче сообщения.

Наличие априорной информации о значениях тех или иных параметров сигналов с ППРЧ позволяет обеспечить согласование энергетического обнаружителя с принимаемым сигналом по времени и частоте и получить хорошие рабочие характеристики. Энергетические обнаружители, согласованные с параметрами принимаемого сигнала на 5-м уровне осведомленности, дают наилучшие рабочие характеристики. Такие обнаружители далее называются квазиоптимальными.

Таблица 6. Способ расчета р(Н) и p(FA) по полученным данным в методе МО

Теперь мы имеем 6 пар вычисленных р(РА) и р(Н) и, следовательно, имеем 6 точек РХ. Взяв больше категорий, мы построим РХ более подробно, но слишком большое число категорий требует очень длительного эксперимента (надо, чтобы каждая категория встречалась не слишком редко, иначе частота будет плохой оценкой вероятности) и поэтому на практике встречается не часто.

Методические рекомендации по выполнению учебных заданий по теме "Методы обнаружения сигнала"

На первом занятии, которое проходит в форме семинара, проводится обсуждение основ психофизической теории обнаружения сигнала (ТОС), являющейся рабочим инструментом современной психофизики. К этому занятию студенту необходимо прочесть данную главу учебного пособия. В качестве альтернативной и/или дополнительной литературы может быть рекомендована глава 7 книги К.В Бардина (1976). Для студентов, имеющих более солидную математическую подготовку и дополнительный интерес к освоению методов обнаружения сигнала, будут полезны 1-3 главы монографии Дж. Игана(1983). Часть первого и второе занятия посвящаются планированию предстоящего эксперимента, освоению программного обеспечения, с помощью которого проводится отработка учебного задания (см. Приложение 2), и выполнению тренировочных серий эксперимента. Третье (и при необходимости четвертое) занятие отводится для проведения основных серий эксперимента и подготовки отчета.

Предполагается, что студент уже имеет элементарные навыки самостоятельной работы на IBM-совместимом персональном компьютере.

Основное внимание при обсуждении теоретических основ ТОС необходимо обратить на те теоретические предположения, которые делаются в психофизической теории обнаружения сигнала, на отличие данного подхода к измерению чувствительности от классического фехнеровского подхода. Известную трудность при изложении данной модели обнаружения сигнала составляют особенности ее формально-математического описания, тем не менее они не выходят за рамки тех минимальных знаний об интегральном и дифференциальном исчислении, которые были получены студентами на 1-м курсе. Кроме того, в ходе освоения материала нетрудно отделить собственно психологические предположения и ограничения, накладываемые моделью в силу упрощения или даже примитивизации описываемой реальности, и следующие из этого математические допущения. Нужно себе четко представлять, что попытка формально-математического описания даже таких "низкоуровневых" процессов как обнаружение или различение простых сенсорных сигналов, сталкивается с необходимостью "вынести за скобки", нивелировать большинство таких детерминант сенсорно-перцептивного процесса, как колебания внимания, когнитивно-стилевые особенности человека, индивидуальность его мотивации и др. Хорошо это или плохо, но большинство попыток модельного описания психических процессов, представленных в современной литературе, в той или иной степени приводит к аналогичному результату (см., например, модели памяти Аткинсона или когнитивные варианты современных моделей мотивации, где делаются более глобальные и далеко идущие предположения и ограничения в описании куда более сложной моделируемой реальности).

1.3.1. Методы прямой классификации

Первой группой методов обнаружения сигнала с известными параметрами являются методы, основанные на пороговой сегментации участков сигнала, соответствующих различным состояниям.

Сюда входят статистические алгоритмы, которые используются при наличии вероятностных зависимостей между значениями участков сигналов и класса, к которому эти участки относятся }