Thiết kế phần cứng bộ tạo nhiễu gauss tương quan, ứng dụng trong hệ thống kiểm tra và đánh giá chất lượng các bộ phát hiện ra đa

Bài báo này phân tích mô hình nhiễu Gauss tương quan chủ yếu được ứng dụng trong việc mô hình hóa hệ thống ra đa có độ phân giải thấp dưới sự tác động của nhiễu đất và nhiễu biển (nhiễu bề mặt). Từ việc phân tích ảnh hưởng của nhiễu dưới các điều kiện môi trường, chúng tôi thấy rằng ảnh hưởng của sự tương quan trong nhiễu đến chất lượng các bộ phát hiện là đáng kể. Từ đó, bài báo đề xuất phương án thiết kế một bộ tạo nhiễu Gauss tương quan sử dụng công nghệ FPGA, ứng dụng trong hệ thống kiểm tra và đánh giá chất lượng các bộ phát hiện trong ra đa, đặc biệt là ra đa có độ phân giải thấp.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thiết kế phần cứng bộ tạo nhiễu gauss tương quan, ứng dụng trong hệ thống kiểm tra và đánh giá chất lượng các bộ phát hiện ra đa Nghiên cứu khoa học công nghệ THIẾT KẾ PHẦN CỨNG BỘ TẠO NHIỄU GAUSS TƯƠNG QUAN, ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG KIỂM TRA VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CÁC BỘ PHÁT HIỆN RA ĐA Phạm Văn Hùng1*, Phạm Văn Toàn1, Nguyễn Đức Minh2, Nguyễn Trọng Lực3 Tóm tắt: Bài báo này phân tích mô hình nhiễu Gauss tương quan chủ yếu được ứng dụng trong việc mô hình hóa hệ thống ra đa có độ phân giải thấp dưới sự tác động của nhiễu đất và nhiễu biển (nhiễu bề mặt). Từ việc phân tích ảnh hưởng của nhiễu dưới các điều kiện môi trường, chúng tôi thấy rằng ảnh hưởng của sự tương quan trong nhiễu đến chất lượng các bộ phát hiện là đáng kể. Từ đó, bài báo đề xuất phương án thiết kế một bộ tạo nhiễu Gauss tương quan sử dụng công nghệ FPGA, ứng dụng trong hệ thống kiểm tra và đánh giá chất lượng các bộ phát hiện trong ra đa, đặc biệt là ra đa có độ phân giải thấp. Kết quả đầu ra bộ tạo nhiễu được so sánh với lý thuyết cho thấy sự phù hợp cả về mặt thống kê biên độ, tương quan nhiễu và có chất lượng tốt hơn khi so sánh với một số bộ tạo nhiễu dựa trên phần cứng khác. Từ khóa: Ra đa; Bộ phát hiện; Nhiễu ra đa; Tương quan; FPGA. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Các mô hình toán học của nhiễu, đặc biệt là nhiễu nền và nhiễu biển được sử dụng trong hầu hết các quá trình phát triển hệ thống ra đa. Các nghiên cứu chỉ ra rằng: Mô hình nhiễu Gauss là phù hợp hơn khi mô hình hóa tạp nhiệt, nhiễu đất và nhiễu biển đối với các đài ra có độ phân giải thấp [2, 8, 22], trong khi đó đối với các đài ra đa có độ phân giải cao, sử dụng nén xung và có góc chiếu xạ nhỏ (đối với ra đa biển) thì nhiễu Gauss không còn phù hợp, khi đó các mô hình nhiễu không Gauss: mô hình nhiễu LogNormal, mô hình nhiễu Weibull, mô hình nhiễu K [7, 18, 22], và các mô hình nhiễu có sự kết hợp của nhiều phân bố như trong [3, 16]. Các đài ra đa có độ phân giải thấp tuy có hạn chế về mặt phân biệt cự ly, nhưng nó vẫn có những thuận lợi nhất định như giá thành không quá cao mà vẫn đáp ứng được yêu cầu trong nhiều nhiệm vụ như các đài ra đa thời tiết, các đài ra đa cảnh giới biển, ra đa hàng hải,... Đánh giá chất lượng các bộ phát hiện luôn là một phần quan trọng trong thiết kế và phát triển các hệ thống ra đa [24], từ đó các ra đa thành phẩm có được chất lượng theo một tiêu chuẩn định sẵn (tiêu chuẩn chống nhiễu là một ví dụ). Việc tạo ra một hệ thống có chất lượng như vậy chỉ có thể đạt được bằng các thử nghiệm dựa trên một số các điều kiện mô phỏng chặt chẽ như chế độ hoạt động, các tham số tín hiệu, tham số mục tiêu và các điều kiện nhiễu [14]. Việc mô hình hóa hệ thống phải được thực hiện: trước tiên, trên các máy tính có cấu hình mạnh với sự giúp đỡ của các công cụ phần mềm toán học chuyên dụng nhằm đánh giá về mặt lý thuyết toàn bộ thiết kế hệ thống nói chung và cấu trúc các bộ phát hiện nói riêng; sau đó, toàn bộ hệ thống sẽ được kiểm tra đánh giá tiếp tục với các điều kiện tín hiệu và nhiễu thực tế trước khi đưa vào sử dụng hoặc thương mại hóa sản phẩm. Do đó, việc nghiên cứu các bộ tạo nhiễu nói chung và nhiễu tương quan nói riêng vẫn luôn nhận được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu [5, 17, 22]. Mục đích của bài báo này là đề xuất một bộ tạo nhiễu Gauss tương quan có khả năng ứng dụng trong quá trình đánh giá chất lượng các bộ phát hiện trong các đài ra đa có độ phân giải thấp, đồng thời nó cũng là cơ sở cho quá trình nghiên cứu và phát triển các bộ tạo nhiễu không Gauss tương quan – mô hình tổng quát nhất cho nhiễu ra đa [25, 26]. Bố cục của bài báo như sau: mục 2 trình bày mô hình nhiễu Gauss tương quan trong ra đa và Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 65, 02 - 2020 73  Kỹ thuật điều khiển & Điện tử phương pháp mô phỏng nhiễu; mục 3 trình bày thiết kế phần cứng đề xuất cùng với các cơ sở xây dựng bộ tạo nhiễu Gauss tương quan trên cơ sở công nghệ FPGA, bao gồm: các bộ tạo nhiễu phân bố đều, nhiễu phân bố Gauss, tương quan nhiễu dạng mũ; mục 4 là một số kết quả mô phỏng và thảo luận; cuối cùng, mục 5 là các kết luận và hướng phát triển. 2. MÔ HÌNH VÀ MÔ PHỎNG NHIỄU GAUSS TƯƠNG QUAN 2.1. Mô hình nhiễu Gauss Ra đa sau khi phát xạ vào không gian, các tín hiệu phản xạ nhận được ở đầu vào máy thu bao gồm các tín hiệu có ích và nhiễu. Nhiễu là các tín hiệu không mong muốn, được phân loại gồm nhiễu bề mặt và nhiễu khối (thể tích). Nhiễu bề mặt là các phản xạ từ đất, cây cối, bề mặt địa hình hoặc bề mặt biển. Nhiễu khối là các phản xạ từ một số lượng lớn các vật thể gần nhau tạo thành một vùng có thể tích lớn như mây, mưa, đàn chim... Nhiễu bề mặt thay đổi tương ứng khi các vùng mà nó phản xạ về thay đổi, trong khi nhiễu khối có thể dự đoán được dựa vào các thuộc tính của vùng phản xạ. Nhiễu là ngẫu nhiên và các đặc tính có dạng giống như tạp nhiệt bởi các tán xạ độc lập cả về pha và biên độ [1, 20]. Với các ra đa xung có độ phân giải thấp, tín hiệu phản xạ về từ một vùng diện tích bề mặt được giả thiết bao gồm một số lượng lớn các tán xạ độc lập (cỡ từ mười tán xạ) và không có tán xạ nào lớn hơn các tán xạ còn lại. Các tán xạ này có diện tích phản xạ hiệu dụng  i , phân bố không gian đều có pha ngẫu nhiên  i . Khi đó cường độ tín hiệu phản xạ tổng hợp E từ các tán xạ sẽ là [22]: N E    i e  ji (1) i 1 E là tín hiệu phức và các thành phần thực và ảo của nó có hàm mật độ xác suất (pdf) dạng Gauss [22]: 1  ( E 2 /2 s 2 ) p ( Ex , y )  e x,y ,   Ex , y   (2) ...