Diseño de algoritmos de guerra electrónica y radar para su implementación en sistemas de tiempo real

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Muñoz, Víctor
Copyright Year	2015
Abstract	Esta tesis se centra en el estudio y desarrollo de algoritmos de guerra electronica {electronic warfare, EW) y radar para su implementacion en sistemas de tiempo real. La llegada de los sistemas de radio, radar y navegacion al terreno militar llevo al desarrollo de tecnologias para combatirlos. Asi, el objetivo de los sistemas de guerra electronica es el control del espectro electomagnetico. Una de la funciones de la guerra electronica es la inteligencia de senales {signals intelligence, SIGINT), cuya labor es detectar, almacenar, analizar, clasificar y localizar la procedencia de todo tipo de senales presentes en el espectro. El subsistema de inteligencia de senales dedicado a las senales radar es la inteligencia electronica {electronic intelligence, ELINT). Un sistema de tiempo real es aquel cuyo factor de merito depende tanto del resultado proporcionado como del tiempo en que se da dicho resultado. Los sistemas radar y de guerra electronica tienen que proporcionar informacion lo mas rapido posible y de forma continua, por lo que pueden encuadrarse dentro de los sistemas de tiempo real. La introduccion de restricciones de tiempo real implica un proceso de realimentacion entre el diseno del algoritmo y su implementacion en plataformas “hardware”. Las restricciones de tiempo real son dos: latencia y area de la implementacion. En esta tesis, todos los algoritmos presentados se han implementado en plataformas del tipo field programmable gate array (FPGA), ya que presentan un buen compromiso entre velocidad, coste total, consumo y reconfigurabilidad. La primera parte de la tesis esta centrada en el estudio de diferentes subsistemas de un equipo ELINT: deteccion de senales mediante un detector canalizado, extraccion de los parametros de pulsos radar, clasificacion de modulaciones y localization pasiva. La transformada discreta de Fourier {discrete Fourier transform, DFT) es un detector y estimador de frecuencia quasi-optimo para senales de banda estrecha en presencia de ruido blanco. El desarrollo de algoritmos eficientes para el calculo de la DFT, conocidos como fast Fourier transform (FFT), han situado a la FFT como el algoritmo mas utilizado para la deteccion de senales de banda estrecha con requisitos de tiempo real. Asi, se ha disenado e implementado un algoritmo de deteccion y analisis espectral para su implementacion en tiempo real. Los parametros mas caracteristicos de un pulso radar son su tiempo de llegada y anchura de pulso. Se ha disenado e implementado un algoritmo capaz de extraer dichos parametros. Este algoritmo se puede utilizar con varios propositos: realizar un reconocimiento generico del radar que transmite dicha senal, localizar la posicion de dicho radar o bien puede utilizarse como la parte de preprocesado de un clasificador automatico de modulaciones. La clasificacion automatica de modulaciones es extremadamente complicada en entornos no cooperativos. Un clasificador automatico de modulaciones se divide en dos partes: preprocesado y el algoritmo de clasificacion. Los algoritmos de clasificacion basados en parametros representativos calculan diferentes estadisticos de la senal de entrada y la clasifican procesando dichos estadisticos. Los algoritmos de localization pueden dividirse en dos tipos: triangulacion y sistemas cuadraticos. En los algoritmos basados en triangulacion, la posicion se estima mediante la interseccion de las rectas proporcionadas por la direccion de llegada de la senal. En cambio, en los sistemas cuadraticos, la posicion se estima mediante la interseccion de superficies con igual diferencia en el tiempo de llegada (time difference of arrival, TDOA) o diferencia en la frecuencia de llegada (frequency difference of arrival, FDOA). Aunque solo se ha implementado la estimacion del TDOA y FDOA mediante la diferencia de tiempos de llegada y diferencia de frecuencias, se presentan estudios exhaustivos sobre los diferentes algoritmos para la estimacion del TDOA, FDOA y localizacion pasiva mediante TDOA-FDOA. La segunda parte de la tesis esta dedicada al diseno e implementacion filtros discretos de respuesta finita (finite impulse response, FIR) para dos aplicaciones radar: phased array de banda ancha mediante filtros retardadores (true-time delay, TTD) y la mejora del alcance de un radar sin modificar el “hardware” existente para que la solucion sea de bajo coste. La operacion de un phased array de banda ancha mediante desfasadores no es factible ya que el retardo temporal no puede aproximarse mediante un desfase. La solucion adoptada e implementada consiste en sustituir los desfasadores por filtros digitales con retardo programable. El maximo alcance de un radar depende de la relacion senal a ruido promedio en el receptor. La relacion senal a ruido depende a su vez de la energia de senal transmitida, potencia multiplicado por la anchura de pulso. Cualquier cambio hardware que se realice conlleva un alto coste. La solucion que se propone es utilizar una tecnica de compresion de pulsos, consistente en introducir una modulacion interna a la senal, desacoplando alcance y resolucion. ABSTRACT This thesis is focused on the study and development of electronic warfare (EW) and radar algorithms for real-time implementation. The arrival of radar, radio and navigation systems to the military sphere led to the development of technologies to fight them. Therefore, the objective of EW systems is the control of the electromagnetic spectrum. Signals Intelligence (SIGINT) is one of the EW functions, whose mission is to detect, collect, analyze, classify and locate all kind of electromagnetic emissions. Electronic intelligence (ELINT) is the SIGINT subsystem that is devoted to radar signals. A real-time system is the one whose correctness depends not only on the provided result but also on the time in which this result is obtained. Radar and EW systems must provide information as fast as possible on a continuous basis and they can be defined as real-time systems. The introduction of real-time constraints implies a feedback process between the design of the algorithms and their hardware implementation. Moreover, a real-time constraint consists of two parameters: Latency and area of the implementation. All the algorithms in this thesis have been implemented on field programmable gate array (FPGAs) platforms, presenting a trade-off among performance, cost, power consumption and reconfigurability. The first part of the thesis is related to the study of different key subsystems of an ELINT equipment: Signal detection with channelized receivers, pulse parameter extraction, modulation classification for radar signals and passive location algorithms. The discrete Fourier transform (DFT) is a nearly optimal detector and frequency estimator for narrow-band signals buried in white noise. The introduction of fast algorithms to calculate the DFT, known as FFT, reduces the complexity and the processing time of the DFT computation. These properties have placed the FFT as one the most conventional methods for narrow-band signal detection for real-time applications. An algorithm for real-time spectral analysis for user-defined bandwidth, instantaneous dynamic range and resolution is presented. The most characteristic parameters of a pulsed signal are its time of arrival (TOA) and the pulse width (PW). The estimation of these basic parameters is a fundamental task in an ELINT equipment. A basic pulse parameter extractor (PPE) that is able to estimate all these parameters is designed and implemented. The PPE may be useful to perform a generic radar recognition process, perform an emitter location technique and can be used as the preprocessing part of an automatic modulation classifier (AMC). Modulation classification is a difficult task in a non-cooperative environment. An AMC consists of two parts: Signal preprocessing and the classification algorithm itself. Featurebased algorithms obtain different characteristics or features of the input signals. Once these features are extracted, the classification is carried out by processing these features. A feature based-AMC for pulsed radar signals with real-time requirements is studied, designed and implemented. Emitter passive location techniques can be divided into two classes: Triangulation systems, in which the emitter location is estimated with the intersection of the different lines of bearing created from the estimated directions of arrival, and quadratic position-fixing systems, in which the position is estimated through the intersection of iso-time difference of arrival (TDOA) or iso-frequency difference of arrival (FDOA) quadratic surfaces. Although TDOA and FDOA are only implemented with time of arrival and frequency differences, different algorithms for TDOA, FDOA and position estimation are studied and analyzed. The second part is dedicated to FIR filter design and implementation for two different radar applications: Wideband phased arrays with true-time delay (TTD) filters and the range improvement of an operative radar with no hardware changes to minimize costs. Wideband operation of phased arrays is unfeasible because time delays cannot be approximated by phase shifts. The presented solution is based on the substitution of the phase shifters by FIR discrete delay filters. The maximum range of a radar depends on the averaged signal to noise ratio (SNR) at the receiver. Among other factors, the SNR depends on the transmitted signal energy that is power times pulse width. Any possible hardware change implies high costs. The proposed solution lies in the use of a signal processing technique known as pulse compression, which consists of introducing an internal modulation within the pulse width, decoupling range and resolution.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	http://oa.upm.es/35022/1/VICTOR_IGLESIAS_MUNOZ.pdf
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article