کاهش هزینه ساخت رادارهای آرایه فازی با استفاده از تکنیک های رادار شناختگر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشگاه صنعتی مالک اشتر

2 دانشگاه مالک اشتر تهران - عضو هیئت علمی دانشکده برق و الکترونیک - دکترای مخابرات

3 دانشگاه تربیت مدرس- دانشکده مهندسی برق- دکتری برق مخابرات

چکیده

رادارهای شناختگر با استفاده از قابلیت تعیین تطبیق شکل موج ارسالی، با توجه به پارامترهای دینامیکی هدف تحت ردگیری، موجب کاهش خطاهای ردگیری نسبت به رادارهای کلاسیک می شوند. ایده اصلی این مقاله استفاده از این بهبود برای پیشنهاد دیدگاهی جدید در طراحی پارامترهای اساسی رادار می باشد. در این مقاله ابتدا با در نظر گرفتن یک رادار ردگیر مرجع به عنوان نمونه، به طراحی پارامترهای اساسی یک رادار کلاسیک پرداخته می شود. در رادارهای ردگیر کلاسیک معیار طراحی پارامترهای اساسی آنتن، نیازمندی های دقت زاویه سنجی می باشد. پیشنهاد ارائه شده در این مقاله برای طراحی پارامترهای اساسی آنتن، معیار قرار دادن حد تفکیک زاویه ای جهت تعیین پهنای پرتو و استفاده از مفاهیم و قابلیت های رادار شناختگر جهت کاهش خطاهای ردگیری می باشد. با مقایسه دو طراحی مشخص می شود که به ازای خطای ردگیری ثابت، با استفاده از تکنیک های نوین در زمینه رادارهای شناختگر، می توان کاهش شدیدی در تعداد المان های آرایه، و متعاقب آن کاهش هزینه ساخت رادارهای آرایه فازی ایجاد نمود. این کاهش تعداد المان ها، با توجه به مقدار دقت زاویه سنجی و حد تفکیک زاویه ای مورد نیاز رادار، می تواند به میزان نصف تعداد المان های رادارهای کلاسیک باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Reduction in Cost of Phased Array RADARs Using Cognitive RADAR Techniques

نویسندگان [English]

  • Mohammad Ghadian 1
  • Hamidreza Fatemi Mofrad 2
  • Bijan Abbasi Arand 3
1 Phd student, MUT University of Technology
2 Dep. of electrical and computer eng.
3 Assistant professor, Electrical Engineering – Communications, Tarbiat Moderes University
چکیده [English]

Cognitive Radars have the advantage of reducing tracking error, compared to the classical radars, using adaptive waveform design in each transmission with respect to the dynamic parameters of the target. The main idea of this paper is to use this superiority to propose a new paradigm in system design of radars. First, a classic system design of a test bench radar is studied in this paper. In this design paradigm, antenna specifications is determined based on tracking error requirements. In this, we propose to determine the antenna specifications and beamwidth based on the angular resolutions and to use cognitive radars capabilities for reducing the tracking errors. Comparing these two design, we find out that considering a constant tracking error, using cognitive radar elements would lead to a serious reduction in antenna elements in phased arrays radar, and thus, a reduction in cost of the radar. This reduction in array element numbers, depending on the value of angular accuracy and angular resolution, might be as much as half.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Phased Array Radars
  • Cognitive Radars
  • Tracking Algorithms
  • Adaptive Waveform Design
 [ 1 ] اکرم خوشخویی، مهرزاد نصبریان، ”مدلسازی و شبیه سازی ردیابی موشک ماهواره بر به روش مونوپالس “، فصلنامه صنایع الکترونیک، پاییز 1393 ، دوره 5، شماره 3، ص 45 - 54 .
[ 2 ] مهدی پودن چی، غلامرضا اکبری زاده، کریم انصاری اصل، ”استخراج لبه اتوماتیک از تصاویر SAR بر اساس استنتاج فازی “ ، فصلنامه صنایع الکترونیک، پاییز 1395 ، دوره 7، شماره 3، ص ۶7 - 7۶ .
[ 3 ] غلامرضا اکبری زاده، مریم فدایی، ” بخش بندی تصاویر ماهواره ای SAR با استفاده از اتوماتای یادگیر سلولی وفقی آستانه گیری شده “ ، فصلنامه صنایع الکترونیک، پاییز 1394 ، دوره 7، شماره 3، ص 34 - 44 .
[4] Skolnik, M, Introduction to Radar Systems, McGraw Hill, 2001.
[5] Barton, D, Modern Radar System Analysis, Artech House, 2001.
[6] Haykin, S, “Cognitive Radar – A Way of the Future”, IEEE Signal Processing Magazine, pp. 30-40, January 2006.
[7] G. Kitagawa and W. Gersch, Smoothness Priors Analysis of Time Series. New York: Springer-Verlag, 1996.
[ 8 ] زهرا مهرمحدی، عباس شیخی، مصطفی درختیان، ”طراحی توامان سیگنال ارسالی و فیلتر گیرنده در رادارهای شناختگربه منظور آشکارسازی اهداف درحضور کلاتر “ ، مجله علمی پژوهشی رادار، پاییز 139۶ ، شماره 3، ص ۶1 - 72 .
[9] Siji, Q. & Weiping, Q. & Junhai, G. & Yan, Z, “Cognitive Radar: Critical Techniques and Limits”, 12th International Conference on Signal Processing, 2035-2038, 2014.
[10] M. Steck, C. Neumann, M. Bockmair, “Cognitive Radar Principles and Application to Interference Reduction”, the 19th International Radar Symposium IRS2018, Germany, June 2018.
[11] Haykin, S. & Xue, Y. & Setoodeh, P, “Cognitive Radar Step Toward Bridging The Gap Between Neuroscience And Engineering”, Proceedings Of The IEEE | Vol. 100, No. 11, 3102-3130, November 2012.
[12] M. Greco, F. Gini, P. Stinco, K. Bell, “Cognitive Radars: On the Road to Reality”, IEEE Signal Processing Magazine, pp. 112-125, July 2018.
[13] R. E. Kalman, “A New Approach to Linear Filtering
and Prediction Problems”, Transactions of the ASME–Journal of Basic Engineering, pp. 35-45, 1960.
[14] Taek, P. & Lee, J, “Improved Kalman filter design for three-dimensional radar tracking”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 37, Issue 2, 727-739, April 2001.
[15] Julier, S. & Uhlmann, J, “Unscented Filtering and Nonlinear Estimation”, Proceedings of the IEEE, vol. 92, No. 3, 401-422, March 2004.
[16] Orton, M. & Fitzgerald, W, “A Bayesian Approach to Tracking Multiple Targets Using Sensor Arrays and Particle Filters”, IEEE Transactions On Signal Processing, Vol. 50, No. 2, 216-223, February 2002.
[17] Cui, N. & Hong, L. & Layne, J, “A Comparison of Nonlinear Filtering Approaches with an Application to Ground Target Tracking”, Signal-Processing Elsevier, 1469–1492, 2005.
[18] M. S. Greco, F. Gini, P. Stinco, “Cognitive Radars: Some Applications”, Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP2016), pp. 1077-1082, December 2016.
[19] Haykin, S, Cognitive Dynamic Systems, Cambridge University Press, 2012.
[20] Haykin, S. & Zia, A. & Arasaratnam, I. & Xue, Y, “Cognitive Tracking Radar”, IEEE Radar Conference, 1467-1470, 2001.
[21] Bell, K. & Baker, C. & Smith, G. & Johnson, J. & Rangaswamy, M, “Cognitive Radar Framework for Target Detection and Tracking”, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Vol. 9, No. 8, 1427-1439, December 2015.
[22] Greco, M. & Gini, F. & Stinco, P. & Bell, K, “Cognitive Radars: On the Road to Reality”, IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 35, No. 4, 112-125, July 2018.
[23] Arulampalam, M. & Maskell, S. & Gordon, N. & Clapp, T, “A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear/Non-Gaussian Bayesian Tracking”, IEEE Transactions On Signal Processing, Vol. 50, No. 2, 174-
188, February 2002.
[24] A. E. Mitchell, G. E. Smith, K. L. Bell, A. Duly, “Fully Adaptive Radar Cost Function Design”, IEEE Radar Conference (Radarconf 2018), pp. 1301-1306, April 2018.
[25] L. U. Medina, J. Grajal, “Implementation of the fully adaptive radar framework: practical limitations”, IEEE Radar Conference (Radarconf 2017), pp. 761-766, May 2017.