азначити, що в даний час такий УБЛ неприпустимий, тому існують різні методи обробки ЛЧМ сигналу і його комплексної огинаючої. p align="justify"> 1.2 Методи обробки ЛЧМ сигналу і корекція бічних пелюсток
Обробку складного радіолокаційного сигналу ведуть так, щоб в деякий єдиний момент часу отримати найбільше відношення сигнал/шум. Це означає, що коливання на виході системи обробки прийнятого сигналу має вигляд короткого імпульсу, або стисненого. Форма стисненого імпульсу з точністю до постійних коефіцієнтів повністю повторює вид АКФ. Стиснення ЛЧМ сигналу можна здійснити кількома способами: кореляційним способом, сверткой сигналу в частотній області та іншими. p align="justify"> Для стиснення сигналу кореляційним способом необхідно виробити більше операцій, порівняно з другим варіантом, проте в цілому тимчасових витрат потрібно менше.
У більшості систем корисний головний пелюсток супроводжується бічними пелюстками досить великої інтенсивності. При обробці сигналів від кількох цілей з різною що відображає це може виявитися досить небажаним, оскільки головний пелюсток більш слабкою мети може бути прихований боковим пелюсткою відгуку від сильнішої мети. p align="justify"> Використовуючи зважування, можна понизити рівень бічних пелюсток за рахунок погіршення дозволу по дальності і погіршення ставлення сигнал/шум. Зважування можна виконати в тимчасовій області, пропускаючи сигнал через додатковий фільтр, в частотній області, зважуючи спектр між прямим і зворотним БПФ або одноразово зважити копію сигналу, у разі кореляційного алгоритму. p align="justify"> У процесі застосування методу зважування виникають дві вимоги до віконних функцій:
) ширина головного пелюстка частотної характеристики вікна, що містить по можливості більшу частину енергії, повинна бути малою.
) енергія в бічних пелюстках ЧХ вікна повинна швидко зменшуватися.
Існує безліч вікон, задовольняють в тій чи іншій мірі заданим вимогам. Однак слід відзначити той факт, що жодне вікно не дозволяє отримати оптимальну апроксимацію довільній ідеальної частотної характеристики, в силу згортки частотних характеристик вікна і В«ідеальногоВ» фільтра. p align="justify"> Математичний опис вікна Ханна виглядає наступним чином:
(1.6)
На малюнку 1.5. наведена дискретна амплітудно-частотна характеристика вікна Ханна.
В
Малюнок 1.5 Дискретна АЧХ вікна Ханна
Результуюча АЧХ системи представляється вигляді (1.8):
Н (k) = Н (k). wн (k). (1.7)
На малюнку 1.6. на одному полі наведено дві епюри: цифрових взаімнокорелляціонной функції (ВКФ) з вікном Ханна і АКФ без корекції БЛ.
В
Малюнок 1.6. Вид АКФ без корекції БЛ і ВКФ з вікном Ханна
