Mimo technology in multi-radar systems for detecting stealthy air objects

The main trends in the development of air objects are analyzed (the means of air attack in the conduct of the Russian-Ukrainian war are taken as a basis). It has been established that the increase in the efficiency of radar surveillance of airspace is currently being carried out due to the quantitative increase in radar stations. In this paper, to improve the quality of detection of subtle air objects, the use of multi-position location (based on MIMO systems) is proposed. The principle of operation of a spatially coherent MIMO system is considered. The set of spaced positions of a spatially coherent multi-position system is considered as a single sparse antenna array. The possibility of increasing the resolution in planar coordinates in a MIMO system compared to the resolution of a single autonomous radar station is shown. The calculated ratio for increasing the resolution of such a system is given. Detection curves are given for the case of a spatially coherent MIMO radar system for the case when the radar stations of the system operate simultaneously in the transceiver mode. It has been established that the transition from an autonomous radar station to a MIMO system leads to a significant shift in detection characteristics to the left. It has been established that an increase in the number of radar stations in the system leads to a less significant shift in the detection characteristics to the left, which indicates a decrease in the effect. The radar systems proposed by MIMO can be built on the basis of existing radar stations of a predominantly new fleet. It is especially advantageous to use radar facilities based on phased antenna arrays for these purposes. It is advisable to use such systems in particularly dangerous areas to cover important military, government and critical infrastructure facilitie

DEVELOPMENT OF METHODS FOR DETERMINING THE CONTOURS OF OBJECTS FOR A COMPLEX STRUCTURED COLOR IMAGE BASED ON THE ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM

A method for determining the contours of objects on complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm is proposed. The method for determining the contours of objects of interest in complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm, unlike the known ones, provides for the following. Color channels are highlighted. In each color channel, a brightness channel is allocated. The contours of objects of interest are determined by the method based on the ant colony optimization algorithm. At the end, the transition back to the original color model (the combination of color channels) is carried out.A typical complex structured color image is processed to determine the contours of objects using the ant colony optimization algorithm. The image is presented in the RGB color space. It is established that objects of interest can be determined on the resulting image. At the same time, the presence of a large number of "garbage" objects on the resulting image is noted. This is a disadvantage of the developed method.A visual comparison of the application of the developed method and the known methods for determining the contours of objects is carried out. It is established that the developed method improves the accuracy of determining the contours of objects. Errors of the first and second kind are chosen as quantitative indicators of the accuracy of determining the contours of objects in a typical complex structured color image. Errors of the first and second kind are determined by the criterion of maximum likelihood, which follows from the generalized criterion of minimum average risk. The errors of the first and second kind are estimated when determining the contours of objects in a typical complex structured color image using known methods and the developed method. The well-known methods are the Canny, k-means (k=2), k-means (k=3), Random forest methods. It is established that when using the developed method based on the ant colony optimization algorithm, the errors in determining the contours of objects are reduced on average by 5–13 %

DEVELOPMENT OF METHODS FOR DETERMINING THE CONTOURS OF OBJECTS FOR A COMPLEX STRUCTURED COLOR IMAGE BASED ON THE ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM

A method for determining the contours of objects on complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm is proposed. The method for determining the contours of objects of interest in complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm, unlike the known ones, provides for the following. Color channels are highlighted. In each color channel, a brightness channel is allocated. The contours of objects of interest are determined by the method based on the ant colony optimization algorithm. At the end, the transition back to the original color model (the combination of color channels) is carried out. A typical complex structured color image is processed to determine the contours of objects using the ant colony optimization algorithm. The image is presented in the RGB color space. It is established that objects of interest can be determined on the resulting image. At the same time, the presence of a large number of "garbage" objects on the resulting image is noted. This is a disadvantage of the developed method. A visual comparison of the application of the developed method and the known methods for determining the contours of objects is carried out. It is established that the developed method improves the accuracy of determining the contours of objects. Errors of the first and second kind are chosen as quantitative indicators of the accuracy of determining the contours of objects in a typical complex structured color image. Errors of the first and second kind are determined by the criterion of maximum likelihood, which follows from the generalized criterion of minimum average risk. The errors of the first and second kind are estimated when determining the contours of objects in a typical complex structured color image using known methods and the developed method. The well-known methods are the Canny, k-means (k=2), k-means (k=3), Random forest methods. It is established that when using the developed method based on the ant colony optimization algorithm, the errors in determining the contours of objects are reduced on average by 5–13 %

Розробка методу обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу при зніманні камерою смартфону

This paper reports an improved method for processing the image of a vehicle's license plate when shooting with a smartphone camera. The method for processing the image of a vehicle's license plate includes the following stages: – enter the source data;  – split the video streaming into frames;  – preliminary process the image of a vehicle's license plate; – find the area of a vehicle's license plate; – refine character recognition using the signature of a vehicle's license plate;  – refine character recognition using the combined results from frames in the streaming video;  – obtain the result of processing. Experimental studies were conducted on the processing of images of a vehicle's license plate. During the experimental studies, the license plate of a military vehicle (Ukraine) was considered. The original image was the color image of a vehicle. The results of experimental studies are given. A comparison of the quality of character recognition in a license plate has been carried out. It was established that the improved method that uses the combined results from streaming video frames works out efficiently at the end of the sequence. The improved method that employs the combined results from streaming video frames operates with numerical probability vectors. The assessment of errors of the first and second kind in processing the image of a license plate was carried out. The total accuracy of finding the area of a license plate by known method is 61 % while the improved method's result is 76 %. It has been established that the minimization of errors of the first kind is more important than reducing errors of the second kind. If a license plate is incorrectly identified, these results would certainly be discarded at the character recognition stage.Усовершенствован метод обработки изображения регистрационного номера транспортного средства при съемке камерой смартфона. Основные этапы метода обработки изображения регистрационного номера транспортного средства следующие: – ввод исходных данных; – раскодирование потокового видео; – предварительная обработка изображения регистрационного номера транспортного средства; – нахождение области регистрационного знака транспортного средства; – уточнение распознавания символов с использованием сигнатуры регистрационного знака транспортного средства; – уточнение распознавания символов с использованием объединения результатов кадров потокового видео; – получение результата обработки. Проведены экспериментальные исследования по обработке изображений регистрационного номера транспортного средства. При проведении экспериментальных исследований рассматривался регистрационный номер военного автомобиля (Украина). В качестве исходного рассматривалось цветное изображение транспортного средства. Приведены результаты экспериментальных исследований. Произведено сравнение качества распознавания символов регистрационного номера. Установлено, что усовершенствованный метод с использованием объединения результатов кадров потокового видео качественно работает в конце последовательности. Усовершенствованный метод с использованием объединения результатов кадров потокового видео работает с числовыми векторами вероятностей. Проведена оценка ошибок первого и второго рода при обработке изображения регистрационного номера. Общая точность нахождения области регистрационного номера известным методом составляет 61 %, усовершенствованным методом составляет 76 %. Установлено, что минимизация ошибок первого рода важнее, чем уменьшение ошибок второго рода. При ложном нахождении регистрационного номера эти результаты, безусловно, будут отвергнуты на этапе распознавания символовУдосконалено метод обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу при зніманні камерою смартфону. Основні етапи методу обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу наступні: – введення вихідних даних; – розкадрування потокового відео; – попередня обробка зображення реєстраційного номеру транспортного засобу; – знаходження області реєстраційного знаку транспортного засобу; – уточнення розпізнавання символів з використанням сигнатури реєстраційного знаку транспортного засобу; – уточнення розпізнавання символів з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео; – отримання результату обробки. Проведені експериментальні дослідження щодо обробки зображень реєстраційного номеру транспортного засобу. При проведенні експериментальних досліджень розглядався реєстраційний номер військового автомобіля (Україна). У якості вихідного розглядалося кольорове зображення транспортного засобу. Наведені результати експериментальних досліджень. Проведено порівняння якості розпізнавання символів реєстраційного номеру. Встановлено, що удосконалений метод з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео якісно працює в кінці послідовності. Удосконалений метод з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео працює з числовими векторами імовірностей. Проведено оцінювання помилок першого та другого роду при обробці зображення реєстраційного номеру. Загальна точність знаходження області реєстраційного номеру відомим методом становить 61 %, удосконаленим методом становить 76 %. Встановлено, що мінімізація похибок першого роду є важливішою, ніж зменшення похибок другого роду. При хибному знаходженні реєстраційного номеру ці результати, безумовно, будуть відкинуті на етапі розпізнавання символі

Development of a rangefinding method for determining the coordinates of targets by a network of radar stations in counter-battery warfare

The increase in the accuracy of determining the coordinates of targets is explained by the use of a network of counter-battery radar stations and the rangefinding method for determining the coordinates of targets. The main advantage of using the rangefinding method for determining the coordinates of targets in a network of counter-battery radar stations is to ensure the required accuracy in determining the coordinates of targets without using accurate measurement of angular coordinates. The minimum geometry of the system, which ensures the use of the rangefinding method for determining coordinates, is given. The method of determining the coordinates of targets by a network of counter-battery radar stations has been improved. In contrast to the known ones, information about the range to the target is additionally used in a spatially distributed network of radar stations for counter-battery combat. The boundaries of the working zones of the network of two and three counter-battery radar stations are calculated. The features of creating a continuous strip using the rangefinding method for determining the coordinates of the target are considered. Statistical modeling of the rangefinding method for determining the plane coordinates of the target has been carried out. It has been established that the use of the rangefinding method ensures the determination of the planar coordinates of the target in a sector of at least 120°. The targets are at a distance of direct radio visibility in relation to the counter-battery radar. The root-mean-square error in determining the target range in this case is no more than 50 m. It has been established that the creation of continuous bands of a low-altitude radar field at a certain height is possible by arranging radar stations in a line. In this case, the distance between the counter-battery radar stations should be no more than half the target detection range at this heigh

Сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі методом штучної бджолиної колонії

It was established that it is not possible to apply the known methods of image segmentation directly to segmentation of optical-electronic images of on-board systems of remote sensing of the Earth. We have stated the mathematical problem on segmentation of such images. It was established that the result of segmentation of images of on-board systems of remote sensing of the Earth is separation of an image into artificial objects (objects of interest) and natural objects (a background). It has been proposed to use the artificial bee colony method for segmentation of images. We described the essence of the method, which provides for determination of agents positions, their migration, conditions for stopping of an iteration process by the criterion of a minimum of a fitness function and determination of the optimal value of a threshold level. The fitness function was introduced, which has the physical meaning of a sum of variance brightness of segments of a segmented image. We formulated the optimization problem of image segmentation of an on-board optical-electronic observation system. It consists in minimization of a fitness function under certain assumptions and constraints.The paper presents results from an experimental study on application of the artificial bee colony method to segmentation of an optical-electronic image. Experimental studies on segmentation of an optical-electronic image confirmed the efficiency of the artificial bee colony method. We identified possible objects of interest on the segmented image, such as tanks with oil or fuel for aircraft, airplanes, airfield facilities, etc.The visual assessment of the quality of segmentation was performed. We calculated errors of the first type and the second type. It was established that application of the artificial bee colony method would improve the quality of processing of optical-electronic images. We observed a decrease of segmentation errors of the first type and the second type by the magnitude from 7 % to 33 % on averageУстановлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7 % до 33 %Установлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7% до 33%Встановлено, що відомі методи сегментування зображень не можуть бути напряму застосовані до сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі. Сформульовано математична задача сегментування таких зображень. Встановлено, що результатом сегментування зображень бортових систем дистанційного зондування Землі є розділення зображення на штучні об’єкти (об’єкти інтересу) та природні об’єкти (фон). Запропоновано для сегментування зображень використання методу штучної бджолиної колонії. Викладена сутність методу, який передбачає визначення положень агентів, їх міграцію, умов зупинки ітераційного процесу за критерієм мінімуму цільової функції та визначення оптимального значення порогового рівня. Введена цільова функція, що має фізичний смисл суми дисперсії яскравості сегментів сегментованого зображення. Сформульовано оптимізаційна задача сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, яка полягає в мінімізації цільової функції при певних припущеннях та обмеженнях.Наведені результати експериментального дослідження застосування методу штучної бджолиної колонії до сегментування оптико-електронного зображення. Експериментальні дослідження сегментування оптико-електронного зображення підтвердили працездатність методу штучної бджолиної колонії. На сегментованому зображенні для прикладу визначені можливі об’єкти інтересу, а саме: ємності з нафтою або паливом для літаків, літаки, аеродромні споруди тощо.Проведена вызуальна оцінка якості сегментування. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування методу штучної бджолиної колонії дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки сегментування першого та другого роду знижені в середньому на величину від 7 % до 33

Using Software-Defined radio receivers for determining the coordinates of low-visible aerial objects

The object of this study is the process of determining the coordinates of low-visible aerial objects. The main hypothesis of the research assumed that the signals emitted by airborne systems of airborne objects that are not visible to radar stations have a greater power than the signal reflected from the airborne object. This, in turn, could improve the signal/noise ratio and, accordingly, the accuracy of determining the coordinates of low-visible aerial objects. It is suggested to use Software-Defined Radio receivers to receive such signals emitted by on-board systems of low-visible aerial objects. It was established that the main sources of signals for Software-Defined Radio receivers are signals of command, telemetry, target channels, manual control channels, and satellite navigation. It was established that an additional distinguishing feature when determining the coordinates of low-visible aerial objects is the uniqueness of their spectra and spectrograms. The method of determining the coordinates of low-visible aerial objects when using Software-Defined Radio receivers has been improved, which, unlike the known ones, involves: – the use as signals for Software-Defined Radio of signal receivers of on-board equipment of low-visible aerial objects; – the use of a priori coordinate values of a low-visible aerial object; – conducting additional spectral analysis of signals of on-board systems of low-visible aerial objects. The spectra and spectrograms of signals of on-board systems of aerial objects when using non-directional and directional antennas were experimentally determined. The experimental studies confirm the possibility of using the Software-Defined Radio receiver to receive signals from airborne equipment and improve the signal-to-noise ratio. The accuracy of determining the coordinates of aerial objects when using Software-Defined Radio receivers was evaluated. A decrease in the error of determining plane coordinates by the Software-Defined Radio system of receivers compared to the accuracy of determining coordinates by the P-19 MA radar station was established by an average of 1.88–2.47 times, depending on the distance to the aerial objec

Сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі методом штучної бджолиної колонії

It was established that it is not possible to apply the known methods of image segmentation directly to segmentation of optical-electronic images of on-board systems of remote sensing of the Earth. We have stated the mathematical problem on segmentation of such images. It was established that the result of segmentation of images of on-board systems of remote sensing of the Earth is separation of an image into artificial objects (objects of interest) and natural objects (a background). It has been proposed to use the artificial bee colony method for segmentation of images. We described the essence of the method, which provides for determination of agents positions, their migration, conditions for stopping of an iteration process by the criterion of a minimum of a fitness function and determination of the optimal value of a threshold level. The fitness function was introduced, which has the physical meaning of a sum of variance brightness of segments of a segmented image. We formulated the optimization problem of image segmentation of an on-board optical-electronic observation system. It consists in minimization of a fitness function under certain assumptions and constraints.The paper presents results from an experimental study on application of the artificial bee colony method to segmentation of an optical-electronic image. Experimental studies on segmentation of an optical-electronic image confirmed the efficiency of the artificial bee colony method. We identified possible objects of interest on the segmented image, such as tanks with oil or fuel for aircraft, airplanes, airfield facilities, etc.The visual assessment of the quality of segmentation was performed. We calculated errors of the first type and the second type. It was established that application of the artificial bee colony method would improve the quality of processing of optical-electronic images. We observed a decrease of segmentation errors of the first type and the second type by the magnitude from 7 % to 33 % on averageУстановлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7 % до 33 %Установлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7% до 33%Встановлено, що відомі методи сегментування зображень не можуть бути напряму застосовані до сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі. Сформульовано математична задача сегментування таких зображень. Встановлено, що результатом сегментування зображень бортових систем дистанційного зондування Землі є розділення зображення на штучні об’єкти (об’єкти інтересу) та природні об’єкти (фон). Запропоновано для сегментування зображень використання методу штучної бджолиної колонії. Викладена сутність методу, який передбачає визначення положень агентів, їх міграцію, умов зупинки ітераційного процесу за критерієм мінімуму цільової функції та визначення оптимального значення порогового рівня. Введена цільова функція, що має фізичний смисл суми дисперсії яскравості сегментів сегментованого зображення. Сформульовано оптимізаційна задача сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, яка полягає в мінімізації цільової функції при певних припущеннях та обмеженнях.Наведені результати експериментального дослідження застосування методу штучної бджолиної колонії до сегментування оптико-електронного зображення. Експериментальні дослідження сегментування оптико-електронного зображення підтвердили працездатність методу штучної бджолиної колонії. На сегментованому зображенні для прикладу визначені можливі об’єкти інтересу, а саме: ємності з нафтою або паливом для літаків, літаки, аеродромні споруди тощо.Проведена вызуальна оцінка якості сегментування. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування методу штучної бджолиної колонії дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки сегментування першого та другого роду знижені в середньому на величину від 7 % до 33

Метод виявлення малорозмірних повітряних об’єктів оглядовими радіолокаційними станціями

We proposed the introduction of an additional mode of dispersed reception and the combination of one-position and multiple reception of signals to the existing one-position observation radar. We improved the algorithm for detection of an air object at its irradiation by several transmitters. We provided compensation of a delay time and Doppler frequency in each receiving channel to a separate volume of an observation radar upgrading the algorithm. The improved algorithm for detection of an air object at its irradiation by several transmitters is reduced to: coherent processing of received signals in each processing channel in each element corresponding to the relevant separate volume and the relevant separate Doppler frequency; quadratic detection in each processing channel in each element corresponding to the relevant separate volume and the relevant separate Doppler frequency; weight summation of detector outputs for each processing channel in each element corresponding to the relevant separate volume and the relevant separate Doppler frequency.We constructed a structural diagram of the detector of an air object at its illumination by several transmitters. Each receiving channel of a signal is a multichannel for distance and speed. The diagram provides reception, coherent processing of echo signals from third-party sources, compensation of delay and Doppler frequency differences relative to a separate volume of the observation radar and incoherent weight summation.We carried out estimation of the efficiency of detection of an air object at its irradiation by several transmitters. We established that the transition from a single-channel detection of an air object to the detection of an air object at the incoherent combination of two channels results in a significant shift of detection characteristics to the left.We selected the number of receiving channels to be combined. We established that it is most effective to combine two, at most three, reception channels.We constructed a structural diagram of channels that process echo signals of an observation radar by combining the methods of one-position and differential signal reception. For combining of one-position and dispersed location modes of observation radars, we provided complexing of corresponding digital reception devices and digital signal processing systems. The main principle underlying the combination of the mentioned receiving devices is the informational supplement without violating the standard modes of operation of observation radar.Предложено введение в существующую однопозиционную обзорную РЛС дополнительного режима разнесенного приема и объединение однопозиционного и разнесенного приема сигналов. Усовершенствован алгоритм обнаружения малоразмерных воздушных объектов при его облучении несколькими передатчиками. Разработанная схема обнаружителя обеспечивает прием, согласованную обработку эхо-сигналов внешних источников, компенсацию разности в задержке и частоте Допплера относительно разрешающего объема обзорной РЛС и некогерентное весовое суммирование. Установлено, что наиболее эффективным является объединение двух, максимум трех каналов приемаЗапропоновано введення в існуючу однопозиційну оглядову РЛС додаткового режиму рознесенного прийому та об’єднання однопозиційного та рознесеного прийому сигналів. Удосконалено алгоритм виявлення повітряного об’єкта при його опроміненні декількома передавачами. Розроблена схема виявлювача забезпечує прийом, узгоджену обробку ехо-сигналів сторонніх джерел, компенсацію різниць в затримці та частоті Допплера відносно роздільного об'єму оглядової РЛС та некогерентне вагове підсумовування. Встановлено, що найбільш ефективним є об’єднання двох, максимум трьох каналів прийом

Метод виявлення малорозмірних повітряних об’єктів оглядовими радіолокаційними станціями

We proposed the introduction of an additional mode of dispersed reception and the combination of one-position and multiple reception of signals to the existing one-position observation radar. We improved the algorithm for detection of an air object at its irradiation by several transmitters. We provided compensation of a delay time and Doppler frequency in each receiving channel to a separate volume of an observation radar upgrading the algorithm. The improved algorithm for detection of an air object at its irradiation by several transmitters is reduced to: coherent processing of received signals in each processing channel in each element corresponding to the relevant separate volume and the relevant separate Doppler frequency; quadratic detection in each processing channel in each element corresponding to the relevant separate volume and the relevant separate Doppler frequency; weight summation of detector outputs for each processing channel in each element corresponding to the relevant separate volume and the relevant separate Doppler frequency.We constructed a structural diagram of the detector of an air object at its illumination by several transmitters. Each receiving channel of a signal is a multichannel for distance and speed. The diagram provides reception, coherent processing of echo signals from third-party sources, compensation of delay and Doppler frequency differences relative to a separate volume of the observation radar and incoherent weight summation.We carried out estimation of the efficiency of detection of an air object at its irradiation by several transmitters. We established that the transition from a single-channel detection of an air object to the detection of an air object at the incoherent combination of two channels results in a significant shift of detection characteristics to the left.We selected the number of receiving channels to be combined. We established that it is most effective to combine two, at most three, reception channels.We constructed a structural diagram of channels that process echo signals of an observation radar by combining the methods of one-position and differential signal reception. For combining of one-position and dispersed location modes of observation radars, we provided complexing of corresponding digital reception devices and digital signal processing systems. The main principle underlying the combination of the mentioned receiving devices is the informational supplement without violating the standard modes of operation of observation radar.Предложено введение в существующую однопозиционную обзорную РЛС дополнительного режима разнесенного приема и объединение однопозиционного и разнесенного приема сигналов. Усовершенствован алгоритм обнаружения малоразмерных воздушных объектов при его облучении несколькими передатчиками. Разработанная схема обнаружителя обеспечивает прием, согласованную обработку эхо-сигналов внешних источников, компенсацию разности в задержке и частоте Допплера относительно разрешающего объема обзорной РЛС и некогерентное весовое суммирование. Установлено, что наиболее эффективным является объединение двух, максимум трех каналов приемаЗапропоновано введення в існуючу однопозиційну оглядову РЛС додаткового режиму рознесенного прийому та об’єднання однопозиційного та рознесеного прийому сигналів. Удосконалено алгоритм виявлення повітряного об’єкта при його опроміненні декількома передавачами. Розроблена схема виявлювача забезпечує прийом, узгоджену обробку ехо-сигналів сторонніх джерел, компенсацію різниць в затримці та частоті Допплера відносно роздільного об'єму оглядової РЛС та некогерентне вагове підсумовування. Встановлено, що найбільш ефективним є об’єднання двох, максимум трьох каналів прийом