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暴露于干扰时的中心频率的调整

该示例考虑了具有调整探测信号的中心频率的可能性的雷达的构造。 这种方法使得能够克服工作频带中的有源干扰的影响。

使用的函数

In [ ]: 
function run_model( name_model, path_to_folder ) # определение функции для прогона модели
    Path = path_to_folder * "/" * name_model * ".engee"
    if name_model in [m.name for m in engee.get_all_models()] # Проверка условия загрузки модели в ядро
        model = engee.open( name_model ) # Открыть модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
        return nothing
        engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
    else
        model = engee.load( Path, force=true ) # Загрузить модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
        engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
    end
end

function WA2Data(X)
    out = collect(X)
    out_data = zeros(eltype(out.value[1]),size(out.value[1],1),size(out.value[1],2),length(out.value))
    [out_data[:,:,i] = out.value[i] for i in 1:length(out.value)]

    return out_data, out.time
end;

1. 模型描述

与示例[具有多个фелями的单稳态雷达]不同（https://engee.com/community/ru/catalogs/projects/sistemnaia-model-odnopozitsionnoi-radiolokatsionnoi-sistemy-s ）在当前模型中，更新和改进了以下功能节点:
*具有线性频率调制的脉冲信号发生器，能够从一个中心频率调谐到另一个中心频率;
*增加了工作频段的干扰效应
*宽带信道使用情况
*更新信号处理算法

雷达工作频率为300MHz，采样率为2MHz。 它位于原点，被认为是静止的。 目标距离约10公里，以每秒约100米的速度接近。 下面给出了一般的框图:

FrequancyAgility-31.03.25 20_53_10.png

让我们仔细看看这个模型的特点。:

生成器（波形生成）

屏蔽的**"波形生成"**块包含一个可调谐的LF信号发生器。 使用钥匙，可以在0和250kHz的中心频率之间切换。

FrequancyAgility--1743498142509.png
频道和干扰器

*宽带自由空间：使用宽带信道在自由空间中进行直接和反向分配;
*Jammer：模拟假范围内有用信号的干扰模型

信号处理

在接收到信号后，有必要使用调谐到适当的中心频带的带通滤波器（带滤波器）为每个频带（在示例中有2个）选择有用的信号。 信号隔离后，使用匹配滤波单元(Matched Filter)来增加信噪比(SNR):

image_4.png

2. 输入参数的初始化

连接输入参数初始化文件**"FrequencyAgilityParam。jl"**

In [ ]: 
include("$(@__DIR__)/FrequencyAgilityParam.jl");

Jl文件的结构如下所示:

基本参数:
c=3e8;#信号传播速度
Fs=2e6#采样率

#发射机参数
峰值功率=5000#发射机功率

TxGain=20#增益，dB
TxLossFactor=0#传输路径损耗，dB

接收器参数
NoisePower=1e-12#噪声功率，W

RxGain=20#接收机增益，dB
RxLossFactor=0#传输路径损耗，dB

雷达位置和干扰
JammerPos=[10_000;0;1_000]#初始干扰位置，m

JammerVel=[100;0;0]#干扰速度，m/s
RadarPos=[0;0;0]#雷达初始位置，m
RadarVel=[0;0;0]#雷达速度，m/s

如有必要，可以更改文件参数，但需要重新连接。

3. 启动模型

使用模型运行函数run_model，让我们运行模型的模拟:

In [ ]: 
run_model("FrequencyAgility", @__DIR__); # запуск модели

Building...
Progress 0%
Progress 0%
Progress 5%
Progress 11%
Progress 16%
Progress 21%
Progress 26%
Progress 32%
Progress 37%
Progress 42%
Progress 47%
Progress 53%
Progress 58%
Progress 63%
Progress 68%
Progress 74%
Progress 79%
Progress 84%
Progress 89%
Progress 94%
Progress 99%
Progress 100%
Progress 100%

4. 读取模拟结果

使用函数 WA2Data 计算来自Center和Hopped变量的结果:

In [ ]: 
Center_engee,_ = WA2Data(Center) # выход центрального канала
Hopped_engee,_ = WA2Data(Hopped); # выход смещенного канала

5. 结果可视化

让我们沿着中央通道和偏移通道绘制最后一个脉冲的仿真结果。:

In [ ]: 
fig1 = plot(abs.(Center_engee[:,1,end]),label="Центральный канал",color="red",ylabel="Амплитуда, В")
fig2 = plot(abs.(Hopped_engee[:,1,end]), label="Смещенный канал",xlabel="Время, отсчеты",ylabel="Амплитуда, В")
plot(fig1,fig2,layout=(2,1))
Out[0]:

中央曲线图显示位于计数185处的干扰抑制了有用信号。 在移位的信道中，只有接收机自身的噪声存在，因为有用信号和干扰信号被FIR滤波器滤除。

6. 模型操作分析

让我们考虑雷达操作场景：假设在检测到目标的初始时刻，经过一段时间后连接干扰效应，之后实施对偏移信道的频率调整。

模型在所描述模式下的操作的可视化如下所示（fileFrequencyAgility.gif):
FrequencyAgility.gif

在录制结束时，您可以看到频率调整允许您在不同频道上"传播"目标和活动干扰。

结论

在示例中，考虑了一种处理落入工作频带的有源干扰的方法。 通过调整探测信号的中心频率，可以最大限度地减少干扰对雷达系统运行的影响。

示例中使用的块