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在干扰情况下调谐中心频率

本示例考虑的是可以调谐探测信号中心频率的雷达结构。这种方法可以克服工作频段内有源干扰的影响。

使用的功能

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

单静态多目标雷达示例不同,本模型更新和改进了以下功能单元:

  • 线性频率调制脉冲信号发生器,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
  • 使用宽带信道
  • 更新信号处理算法

雷达的工作频率为 300 MHz,采样率为 2 MHz。它位于原点,被认为是静止的。目标距离大约 10 千米,正以每秒约 100 米的速度接近。总体结构图如下:

frequancyagility_31_03_25_20_53_10.png

让我们仔细看看这款机型的特点:

发生器(波形发生)

在屏蔽块"波形产生 "中,有一个带 LFM 的可调信号发生器。通过按键可以在 0 至 250 kHz 的中心频率之间切换。

frequancyagility_1743498142509.png

通道和干扰器

** 宽带自由空间**:使用自由空间中的宽带前向和后向传播信道;

  • 干扰器**:在虚假范围内模拟有用信号的干扰器模型

信号处理

接收信号后,需要使用设置为适当中心波段的波段滤波器(波段滤波器)提取每个波段(示例中有 2 个波段)的有用信号。提取信号后,应用匹配滤波器块(匹配滤波器)来提高信噪比(SNR):

image_4.png

2 输入参数初始化

让我们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:

基本参数:
c = 3e8; # 信号传播速度
Fs = 2e6 # 采样频率

# 发射机参数
PeakPower = 5000 # 发射机功率,瓦特
TxGain = 20 # 增益,分贝
TxLossFactor = 0 # 传输路径损耗,分贝

接收器参数
NoisePower= 1e-12 # 噪声功率,瓦
RxGain = 20 # 接收机增益,分贝
RxLossFactor = 0 # 传输路径损耗,分贝

雷达位置和干扰
JammerPos = [10_000;0;1_000] # 干扰机初始位置,米
干扰器速度 = [100;0;0] # 干扰器速度,米/秒
RadarPos = [0 ;0;0;0] # 初始雷达位置,米
RadarVel = [0 ;0;0;0] # 雷达速度,米/秒 

如有必要,可以更改文件参数,在这种情况下**需要重新连接文件。

3.运行模型

使用模型运行函数 run_model 运行模型模拟:

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 从变量 CenterHopped 中读取结果:

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

5.结果可视化

让我们绘制中心通道和偏移通道上最后一个脉冲的模拟结果:

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]:

中心信道图显示,位于 185 个采样点的干扰信号抑制了有用信号。在偏移信道中,只有接收机本身的噪声,因为有用信号和干扰信号都被 FIR 滤波器过滤掉了。

6.模型性能分析

让我们考虑一下雷达运行的情况:假定在初始时刻探测到目标,一段时间后干扰影响被消除,然后实现频率调整到移频信道。

模型在所述模式下的可视化操作如下(文件 frequencyagility.gif): frequencyagility.gif

在录音结束时,可以看到频率调谐使目标和有效干扰 "分离 "在不同的信道上。

结论

本示例考虑了处理工作频段内主动干扰的方法。通过调整探测信号的中心频率,可以将干扰对雷达系统的影响降至最低。