м законом формування A m=0,5 + 0,5? cos (? m) було відзначено, що ХН «повели» себе відповідно до теорії: Головний максимум трохи розширився ( 0,2 0) і рівень бокового поля знизився. Особливо це помітно при застосуванні нормованого мультиплікативного алгоритму.
При введенні амплітудного розподілу з негативним косинусном законом формірованіяA m=0,5 - 0,5? cos (? m) було відзначено зменшення ширини ХН всіх трьох алгоритмів на 0,2 0 із збільшенням рівня бічних пелюсток .
Оскільки ХН нормованого мультиплікативного алгоритму має додаткові максимуми, співмірні з основним при негативному амплитудном розподілі і без нього, нормований мультиплікативний алгоритм далі розглядався тільки при застосуванні позитивного косинусного розподілу.
5.2 Якісне порівняння алгоритмів формування ПК
Для попередньої оцінки застосовності розглянутих алгоритмів в розробляється ГАС ШП при спостереженні за цілями (джерелами сигналів) на розробленій програмної моделі була розглянута ситуація знаходження двох цілей, віддалених один від одного на 4 °. Рівень сигналу від однієї мети (на малюнку - права) був нижче в 5 разів, ніж від іншої. Оскільки обраний досить високий поріг виявлення (6 разів), в моделі рівень перешкоди, для спрощення моделювання, був прирівняний до нуля.
Слід взяти до уваги, що при відображенні (виведенні на екран оператора) отриманого просторового процесу (віяла каналів спостереження) адитивний алгоритм вимагає застосування процедур центрування (віднімання з просторового процесу складової перешкоди), а в мультиплікативних негативні значення просторового процесу відкидаються (прирівнюються до нуля). Однак, в ході аналізу центрування не проводилося через відсутність складової перешкоди.
В мультиплікативних алгоритмах максимум відгуку від слабкого сигналу зміщений у бік від сильного, що можна пояснити впливом негативного бокового поля відгуку сильного сигналу. У аддитивном алгоритмі таке зміщення не спостерігається, проте «провал» між відгуками від сигналів не значний, тобто погано помітний візуально. При цьому в нормованому мультиплікативному алгоритмі відмітка від слабкого сигналу порівнянна за рівнем з відміткою від сильного, що може говорити про високий потенціал нормованого мультиплікативного алгоритму з виділення слабких сигналів при наявності сильного. Слід взяти до уваги, що відгук нормованого мультиплікативного алгоритму від перешкоди так само може мати досить високий рівень. Однак, якщо перешкода не стаціонарний, то з введенням тимчасового накопичення результуючий відгук від неї повинен бути невисокого рівня.
Для порівняння індикаторних картин віяла просторових каналів при використанні розглянутих алгоритмів за допомогою програмної моделі була зімітована ситуація перетину двох цілей на тлі некоррелірованнимі по простору шуму нормального вигляду (білий шум). Співвідношення рівнів шумів цілей вибрано - 5 разів. Одна з них (слабка) з постійним пеленгом, інша переміщається по горизонту з постійною величиною зміни пеленга.
Індикаторна картина отримана із застосуванням адитивного алгоритму отцентрирована за середнім рівнем перешкоди. При створі цілей їх відгуки поступово зливаються і стають важко помітними. Однак, при розбіжності сумарний відгук розширюється і оператор може інтуїтивно припустити взаємне роз...
