Оценивание ширины негауссовых доплеровских спектров скоростей метеообразований

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347021010015

Ключові слова:

Турбулентность, распознавание метеообразований, адаптивный решетчатый фильтр, коэффициент корреляции, порядок авторегрессии

Анотація

Рассмотрены особенности оценок ширины доплеровского спектра скоростей метеообразований на основе метода «парных импульсов» при отличии доплеровского спектра скоростей от гауссовой формы. Для авторегрессионной модели различных порядков, широко используемой на практике для аппроксимации отражений от метеообразований, и учитывающей их форму спектра, проанализированы ошибки измерений при использовании метода «парных импульсов». Показано, что пренебрежение информацией о форме доплеровского спектра скоростей может привести к недопустимо большим ошибкам измерений и исказить истинную степень опасности метеообразований. Обсуждаются возможные методы определения порядка авторегрессионной модели. Показаны преимущества предлагаемого метода на основе пороговой обработки α-параметров адаптивных решетчатых фильтров. Определены плотности распределения этих параметров для расчета порога распознавания порядка авторегрессионной модели. Выполнено сравнение статистических характеристик распознавания, полученных известным и предлагаемым методами. Новый метод по точности распознавания порядка практически не уступает известному, но реализуется непосредственно в процессе измерения ширины доплеровского спектра скоростей, что выгодно отличает его от других.

Посилання

В. В. Науменко, Г. И. Тоцкий, Г. И. Хлопов, О. А. Войтович, “Классификация атмосферных образований с помощью оценивания бикогерентности радиолокационных сигналов обратного рассеяния,” Радиотехника, no. 184, pp. 72–79, 2016.

Э. А. Болелов, “Метеорологическое обеспечение полетов гражданской авиации: проблемы и пути их решения,” Научный Вестник МГТУ ГА, vol. 21, no. 5, pp. 117–129, 2018, doi: https://doi.org/10.26467/2079-0619-2018-21-5-117-129.

Н. В. Бочарников et al., Автоматизированные Метеорологические Радиолокационные Комплексы “Метеоячейка.” Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 2007, uri: http://elib.rshu.ru/files_books/pdf/img-515154150.pdf.

Б. М. Вовшин, И. С. Вылегжанин, А. Н. Корнеев, В. В. Лаврукевич, А. А. Пушков, “Результаты экспериментальных исследований свойств и характеристик пассивных помех в импульсных РЛС,” Успехи современной радиоэлектроники, no. 2, pp. 51–68, 2018, uri: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32560321.

V. Efremov, U. Laurukevich, D. Lekhovytskiy, I. Vylegzhanin, B. Vovshin, “Results of theoretical and experimental investigations of meteorological formations power spectrum using ‘superresolution’ methods,” in Proceedings IRS 2009, 2009, pp. 777–784.

Д. И. Попов, “Оценивание параметров пассивных помех на основе косвенных алгоритмов,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 62, no. 1, pp. 54–63, 2019, doi: https://doi.org/10.20535/S0021347019010060.

V. M. Bezruk et al., “Radar recognition of meteorological objects,” in 22nd International Crimean Conference “Microwave & Telecommunication Technology,” 2012, uri: https://ieeexplore.ieee.org/document/6335877.

E. Malikov, Y. Sun, “Semiparametric estimation and testing of smooth coefficient spatial autoregressive models,” J. Econom., vol. 199, no. 1, pp. 12–34, 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2017.02.005.

Д. И. Леховицкий, Д. С. Рачков, А. В. Семеняка, Д. В. Атаманский, А. А. Пушков, “Оценка ширины доплеровского спектра скоростей метеообразований в когерентных импульсных МРЛ с произвольными интервалами зондирования,” Успехи современной радиоэлектроники, no. 8, pp. 47–68, 2012, uri: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17997877.

Y. I. Abramovich, N. K. Spencer, M. D. E. Turley, “Order estimation and discrimination between stationary and time-varying (TVAR) autoregressive models,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 55, no. 6, pp. 2861–2876, 2007, doi: https://doi.org/10.1109/TSP.2007.893966.

Д. И. Леховицкий, Д. С. Рачков, А. В. Семеняка, В. П. Рябуха, Д. В. Атаманский, “Адаптивные решетчатые фильтры. Часть I. Теория решетчатых структур,” Прикладная радиоэлектроника, vol. 10, no. 4, pp. 381–406, 2011, uri: https://openarchive.nure.ua/bitstream/document/4699/1/380-404.pdf.

Д. И. Леховицкий, “Адаптивные решетчатые фильтры для систем пространственно-временной обработки нестационарных гауссовых процессов,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 61, no. 11, pp. 607–644, 2018, doi: https://doi.org/10.20535/S0021347018110018.

D. I. Lekhovytskiy, D. S. Rachkov, A. V. Semeniaka, “K-rank modification of adaptive lattice filter parameters,” in 2015 IEEE Radar Conference (RadarCon), 2015, vol. 2015-June, no. June, pp. 0127–0132, doi: https://doi.org/10.1109/RADAR.2015.7130983.

H.-G. Beyer, B. Sendhoff, “Simplify your covariance matrix adaptation evolution strategy,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 21, no. 5, pp. 746–759, 2017, doi: https://doi.org/10.1109/TEVC.2017.2680320.

I. Stanimirović, Computation of Generalized Matrix Inverses and Applications. Apple Academic Press, 2018, uri: https://www.routledge.com/Computation-of-Generalized-Matrix-Inverses-and-Applications/Stanimirovic/p/book/9781771886222.

W.-H. Yang, S. H. Holan, C. K. Wikle, “Bayesian lattice filters for time-varying autoregression and time-frequency analysis,” Bayesian Anal., vol. 11, no. 4, pp. 977–1003, 2016, doi: https://doi.org/10.1214/15-BA978.

Y. I. Abramovich, N. K. Spencer, B. A. Johnson, “Band-inverse TVAR covariance matrix estimation for adaptive detection,” IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 46, no. 1, pp. 375–396, 2010, doi: https://doi.org/10.1109/TAES.2010.5417169.

Д. Ж. П. Берг, Д. Г. Люнбергер, Д. Д. Венгер, “Оценивание ковариационных матриц с заданной структурой,” ТИИЭР, vol. 70, no. 9, pp. 63–76, 1982.

И. К. Пикаев, “Плотность распределения оценки комплексного коэффициента корреляции,” Радиотехника и электроника, vol. 35, no. 5, pp. 1090–1094, 1990.

П. А. Бакут, И. А. Большаков, Б. М. Герасимов, Вопросы Статистической Теории Радиолокации. Том 1. Москва: Советское радио, 1963.

Б. Фридландер, “Решетчатые фильтры для адаптивной обработки данных,” ТИИЭР, vol. 70, no. 58, pp. 54–97, 1982.

Ошибки измерений ширины ДСС при разных порядках АР-процесса

Опубліковано

2021-01-30

Як цитувати

Атаманский, Д. В., Семеняка, А. В., & Красношапка, И. В. (2021). Оценивание ширины негауссовых доплеровских спектров скоростей метеообразований. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 64(1), 3–16. https://doi.org/10.20535/S0021347021010015

Номер

Розділ

Статті