Приемное устройство импульсной РЛС: Современные технологии, проектирование и адаптивные решения

В мире, где скорость технологического развития опережает самые смелые прогнозы, а электромагнитный спектр становится все более насыщенным и агрессивным, роль радиолокационных систем (РЛС) неизменно возрастает. Они выступают глазами и ушами в самых критически важных областях — от обеспечения национальной безопасности и контроля воздушного пространства до метеорологии и автономного транспорта. При этом центральным звеном любой РЛС, ее своеобразным «органом чувств», является приемное устройство. Именно от его способности улавливать, выделять и интерпретировать мельчайшие отголоски зондирующего сигнала, пробивающиеся сквозь пелену шумов и помех, зависит общая эффективность всей радиолокационной системы.

Актуальность глубокого и всестороннего изучения приемных устройств импульсных РЛС обусловлена не только возрастающими угрозами, такими как распространение малоразмерных и низколетящих беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), но и экспоненциальным ростом требований к радиолокационным характеристикам: увеличением дальности и точности обнаружения, повышением разрешающей способности, устойчивостью к различным видам помех и способностью работать в условиях сложной электромагнитной обстановки. Традиционные подходы к проектированию уже не могут в полной мере удовлетворить эти запросы, что стимулирует переход к передовым цифровым технологиям, новым материалам и, конечно же, к интеграции искусственного интеллекта.

Данная работа ставит своей целью деконструкцию существующей курсовой работы по теме «Приемное устройство импульсной РЛС» и создание на ее основе углубленного, всестороннего и стилистически разнообразного академического материала. В рамках исследования будут решены следующие задачи:

• Систематизировать и детализировать современные требования к приемным устройствам импульсных РЛС, включая количественные показатели и влияние ключевых параметров.
• Провести глубокий анализ классических и адаптивных методов подавления активных и пассивных помех, оценив их эффективность и перспективы развития.
• Рассмотреть роль аналого-цифрового преобразования как фундаментального элемента современного приемника, проанализировать его параметры и влияние на общие характеристики РЛС.
• Обзорно и детально представить современные программные средства и методики моделирования и проектирования приемных устройств, включая многодисциплинарный анализ.
• Исследовать перспективные направления развития приемных устройств, такие как интеграция искусственного интеллекта, реконфигурируемые системы и многоканальные решения, с акцентом на их практическое применение и вызовы.

Таким образом, данное исследование призвано предоставить студентам и специалистам комплексный и актуальный материал, который позволит не только понять фундаментальные принципы, но и освоить передовые технологии и методы проектирования приемных устройств импульсных РЛС в условиях XXI века.

Общие принципы построения и современные требования к приемным устройствам импульсных РЛС

Эволюция радиолокации — это история постоянного преодоления барьеров, от первых прототипов, способных лишь с трудом различить крупный объект на фоне шума, до современных многофункциональных систем, отслеживающих сотни целей в сложной помеховой обстановке. В этом пути приемное устройство всегда оставалось критически важным звеном, характеристики которого напрямую определяли возможности всей РЛС. В текущем столетии, когда многофункциональные РЛС используются в условиях постановки противником помех и работают в сложных диапазонах длин волн, требования к радиоприемным устройствам (РПрУ) стали беспрецедентно высокими, заставляя инженеров постоянно искать новые, более совершенные решения.

Современные требования к РПрУ импульсных РЛС

Ключевыми характеристиками, определяющими эффективность любого приемного устройства, являются его чувствительность, динамический диапазон, быстродействие и возможность быстрой перестройки частоты. Эти параметры не просто цифры в техническом описании, они диктуют, насколько хорошо РЛС сможет «видеть» мир вокруг себя.

Чувствительность приемника (P_{пр мин}) – это минимальная мощность сигнала на его входе, при которой возможно устойчивое обнаружение отраженных сигналов с заданной вероятностью. В идеале, предельной чувствительностью называют такую мощность, которая обеспечивает на выходе его линейной части отношение мощности сигнала к шуму, равное единице. Для современных высокоэффективных РЛС, работающих, например, в сантиметровом диапазоне (X, Ku, Ka-диапазоны), где затухание сигнала значительно, типичные значения чувствительности достигают от -120 до -130 дБм. Это означает, что приемник должен быть способен уловить энергию, сравнимую с долей фемтовата, что является прямым следствием необходимости обнаружения малозаметных целей на больших расстояниях.

Динамический диапазон — это способность приемника обрабатывать сигналы с очень большой разницей в мощности, не перегружаясь и не теряя слабые цели на фоне сильных помех. Для современных приемных устройств РЛС, особенно работающих с цифровой обработкой, требуемый динамический диапазон может достигать 80-100 дБ без использования аналого-цифрового преобразователя (АЦП) на входе, а с учетом цифровой обработки — и более. Это позволяет одновременно принимать как слабые эхо-сигналы от удаленных целей, так и мощные сигналы от ближних объектов или активных помех, что критически важно для многофункциональных систем, работающих в широком спектре сценариев.

Быстродействие и возможность быстрой перестройки частоты стали критически важны в условиях сложной электромагнитной обстановки и активной постановки помех. Способность РЛС оперативно менять рабочую частоту позволяет «уходить» от помех и оптимизировать параметры зондирующего сигнала под конкретную задачу. Скорость перестройки частоты в современных системах может составлять всего 10-100 микросекунд в пределах всего рабочего диапазона, что сравнимо с длительностью или периодом повторения зондирующего импульса. Это прямо влияет на живучесть системы в условиях радиоэлектронного противодействия.

Кроме того, на общие параметры радиолокационной системы существенно влияют коэффициент шума, уровень боковых лепестков диаграммы направленности антенны (ДНА) и фазовый шум.

• Коэффициент шума приемного тракта напрямую определяет его чувствительность. Чем он ниже, тем слабее сигнал может быть обнаружен. Для высокоэффективных РЛС целевые значения составляют 2-5 дБ, что требует применения малошумящих усилителей (МШУ) на входе.
• Уровень боковых лепестков ДНА влияет на помехозащищенность и способность РЛС обнаруживать цели в угловых секторах, отличающихся от основного направления. Чем ниже уровень боковых лепестков (например, -25…-35 дБ относительно главного лепестка), тем меньше вероятность приема помех или отражений от сильных локальных объектов.
• Фазовый шум гетеродина и других элементов приемного тракта напрямую влияет на разрешающую способность по скорости и дальности, а также на эффективность систем селекции движущихся целей (СДЦ). Для современных систем требуется очень низкий фазовый шум — обычно от -100 до -120 дБн/Гц на отстройках в десятки килогерц от несущей.

Структурная схема приемного устройства

Исторически приемные устройства РЛС базировались на принципах супергетеродинного приема, где высокочастотный сигнал преобразуется в сигнал промежуточной частоты (ПЧ) для удобства усиления и фильтрации. Этот принцип остается актуальным и сегодня, но с существенными модификациями.

Современные радиолокаторы все чаще реализуют цифровой приемник, где преобразование радиолокационных сигналов в цифровую форму выполняется не на самой высокой частоте, а после их усиления на промежуточной частоте (ПЧ) и фазового детектирования. Такой подход позволяет реализовать большую часть обработки сигнала программно, что обеспечивает гибкость, стабильность и возможность быстрой модернизации.

Типичная структура цифрового приемника включает в себя:

• I&Q фазовый детектор: Преобразует сигнал ПЧ в две квадратурные составляющие (синфазную I и квадратурную Q), которые затем оцифровываются. Цифровые I&Q детекторы обеспечивают высокую точность и стабильность фазовых соотношений.
• Систему селекции движущихся целей (СДЦ): Основана на доплеровском сдвиге частоты и позволяет эффективно отделять сигналы целей от пассивных помех (например, от земли, моря, метеообразований). В современных системах СДЦ часто реализуется на многозвенных режекторных фильтрах с адаптивными коэффициентами или на специализированных алгоритмах адаптивной СДЦ (АСДЦ).
• Систему стабилизации уровня ложной тревоги (CFAR — Constant False Alarm Rate): Динамически подстраивает порог обнаружения, чтобы поддерживать постоянную вероятность ложной тревоги в изменяющейся помеховой обстановке, используя адаптивные пороги, например, на основе CA-CFAR, OS-CFAR, GO-CFAR.

Таким образом, большая часть процедуры обработки сигнала, включая отделение сигналов целей от помех за счет анализа эффекта Допплера и амплитудных характеристик, может быть реализована в виде программного обеспечения в цифровом приемнике. Это позволяет не только оптимизировать алгоритмы «на лету», но и внедрять сложные адаптивные методы, которые были бы невозможны в аналоговой схемотехнике, обеспечивая беспрецедентную гибкость и производительность.

Диапазоны работы

Приемное устройство многофункциональной РЛС, как правило, должно работать в условиях постановки противником помех и зачастую функционирует в сантиметровом диапазоне длин волн. Это не случайно. Сантиметровые диапазоны, такие как X-диапазон (8–12 ГГц, длина волны 2,5–3,75 см), Ku-диапазон (12–18 ГГц, длина волны 1,67–2,5 см) и Ka-диапазон (26,5–40 ГГц, длина волны 0,75–1,13 см), обеспечивают высокую разрешающую способность по углу и дальности благодаря короткой длине волны. Однако работа на этих частотах накладывает особые требования на элементы приемного тракта, поскольку возрастают потери в линиях передачи и ухудшается коэффициент шума. Вместе с тем, многодиапазонность современных РЛС обеспечивает гибкость в обнаружении различных типов целей и повышает устойчивость к помехам, позволяя переключаться между диапазонами в зависимости от условий, что делает систему значительно более универсальной.

Новейшие материалы и элементная база

Развитие микроэлектроники играет ключевую роль в совершенствовании приемных устройств. В частности, появление широкозонных полупроводников, таких как нитрид галлия (GaN) и карбид кремния (SiC), открывает новые горизонты в проектировании малошумящих усилителей (МШУ) и смесителей. Эти материалы позволяют создавать компоненты, способные работать на более высоких частотах и мощностях, с меньшими шумами и потерями, а также в более широком температурном диапазоне по сравнению с традиционным кремнием (Si) или арсенидом галлия (GaAs).

Применение GaN и SiC в МШУ ведет к:

• Снижению коэффициента шума: GaN-транзисторы демонстрируют более низкий уровень шумов на высоких частотах, что напрямую повышает чувствительность приемника.
• Увеличению линейности и динамического диапазона: Эти материалы обладают более высокими пробивными напряжениями и способностью работать с большими токами, что позволяет МШУ сохранять линейность при более высоких входных сигналах, предотвращая насыщение и интермодуляционные искажения.
• Повышению эффективности и компактности: GaN-компоненты могут работать при более высоких температурах и обладают лучшей теплоотдачей, что позволяет уменьшить размеры и массу устройств, а также снизить требования к системам охлаждения.

Интеграция таких компонентов в схемотехнику приемников — это не просто замена одного элемента другим, это переосмысление всей архитектуры, позволяющее достичь беспрецедентных характеристик и открыть путь к созданию еще более совершенных и компактных радиолокационных систем.

Методы подавления помех и повышения чувствительности в приемниках РЛС

В условиях, когда электромагнитный спектр переполнен сигналами различного происхождения, способность приемного устройства РЛС эффективно выделять полезный эхо-сигнал на фоне шумов и помех становится вопросом выживания. Помехи, словно невидимые враги, подстерегают сигнал на каждом этапе его пути. Искусство радиолокации заключается в умении их обезвредить.

Классификация помех

Чтобы эффективно бороться с помехами, необходимо четко понимать их природу. Помехи в радиолокации традиционно делятся на несколько категорий:

1. Внутренние шумы приемного устройства РЛС: Это тепловые шумы резисторов, дробовые шумы полупроводниковых приборов, фликкер-шумы и другие случайные колебания, генерируемые самой электроникой приемника. Они ограничивают предельную чувствительность системы и являются фундаментальным барьером.
2. Помехи, создаваемые внешними источниками:
   • Активные внешние помехи: Целенаправленное или непреднамеренное излучение, которое маскирует полезный сигнал. К ним относятся сигналы соседних радиотехнических средств (радиостанции, другие РЛС), атмосферные (грозовые разряды), индустриальные (от электрооборудования) и космические шумы (от Солнца, галактик). Особую опасность представляют целенаправленные активные помехи, создаваемые средствами радиоэлектронной борьбы (РЭБ) противника, которые могут быть шумовыми, имитирующими или дезориентирующими.
   • Пассивные внешние помехи: Сигналы, отраженные от стационарных или медленно движущихся объектов, не являющихся целью. Это могут быть отражения от подстилающей поверхности (земля, море, городские постройки), местных предметов (здания, горы), а также метеообразований (дождь, снег, град) и биологических объектов (птицы, насекомые).
3. По характеру колебаний:
   • Непрерывные помехи (флуктуационная помеха): Имеют непрерывный спектр и относительно постоянную мощность (например, белый шум, атмосферные шумы).
   • Импульсные помехи: Характеризуются кратковременным, но значительным превышением уровня над шумом. Делятся на несинхронные (случайные импульсы, не связанные с зондирующим сигналом РЛС) и синхронные (связанные с работой других РЛС или ответчиков).

Методы борьбы с импульсными помехами

Импульсные помехи, особенно несинхронные, могут создавать ложные тревоги и перегружать приемный тракт. Для борьбы с ними применяются различные методы:

• Устройства временной селекции: Выделяют полезные сигналы на фоне помех, анализируя их временные параметры. Современные устройства включают цифровые дискриминаторы длительности и частоты повторения импульсов. Они основаны на алгоритмах анализа временных интервалов и сравнения с эталонными параметрами зондирующего сигнала. Это позволяет отсекать помехи, длительность или период повторения которых существенно отличается от полезного сигнала. Например, короткие случайные импульсы или импульсы с неверным ЧПИ могут быть эффективно удалены, что позволяет РЛС сосредоточиться на релевантных эхо-сигналах.
• Устройства амплитудной селекции: Предназначены для борьбы с флуктуирующими и хаотическими импульсными помехами. В современных РЛС используются цифровые некогерентные накопители, способные интегрировать до нескольких десятков или сотен импульсов, что позволяет выделить полезный сигнал из шума. Также применяются быстродействующие цифровые ограничители (клипперы), которые обрезают пики мощных помех, предотвращая насыщение приемного тракта и снижая их деструктивное воздействие на дальнейшую обработку.
• Мгновенная АРУ (МАРУ) и селекция по длительности: Являются эффективными инструментами для подавления несинхронных импульсных помех. МАРУ быстро снижает усиление приемника при появлении мощной помехи, предотвращая ее прохождение в дальнейшие каскады. Совместное применение МАРУ и селекции по длительности позволяет снизить уровень помех на 15-20 дБ, что значительно улучшает работоспособность РЛС.
• Структурная селекция: Основана на особенностях модуляции сигналов РЛС. Наиболее яркий пример – метод сжатия импульсных сигналов с внутрисигнальной модуляцией, такой как линейная частотная модуляция (ЛЧМ) или фазовая кодоманипуляция (ФКМ). Этот метод позволяет получить значительный выигрыш в отношении сигнал/шум, равный произведению длительности импульса на ширину полосы сигнала, и может достигать коэффициентов сжатия в 1000 и более раз. Это не только улучшает разрешающую способность по дальности без увеличения пиковой мощности, но и значительно повышает помехозащищенность, что открывает путь к обнаружению целей, ранее скрытых в шумах.

Методы борьбы с пассивными помехами

Пассивные помехи, такие как отражения от земли или метеообразований, являются одним из самых распространенных и сложных вызовов. Они часто имеют большой уровень и могут маскировать сигналы целей.

• Система селекции движущихся целей (СДЦ): Основана на использовании доплеровского сдвига частоты. Помехи от неподвижных или медленно движущихся объектов имеют нулевой или очень малый доплеровский сдвиг, тогда как движущиеся цели дают заметный сдвиг. СДЦ реализуется с помощью многозвенных режекторных фильтров, которые подавляют компоненты спектра с нулевым доплеровским сдвигом. В цифровых системах СДЦ применяются как нерекурсивные (КИХ) фильтры, обладающие линейной фазовой характеристикой и абсолютной устойчивостью (но требующие больше ресурсов), так и рекурсивные (БИХ) фильтры, обеспечивающие высокую селективность при меньшем числе элементов. Эффективность режекторных фильтров в подавлении пассивных помех может составлять 30-50 дБ.
• Прямые методы (выбор параметров зондирующего сигнала):
  • Выбор частоты зондирования: Позволяет использовать диапазоны с меньшей интенсивностью метеопомех (например, S-диапазон для обнаружения целей сквозь осадки).
  • Уменьшение длительности импульса: Улучшает разрешающую способность по дальности и увеличивает контраст цели относительно распределенных помех, поскольку уменьшается объем пространства, занимаемый импульсом.
  • Изменение периода повторения импульсов (ЧПИ): Используется для устранения неоднозначностей по дальности и скорости, а также для декорреляции помех.
  • Изменение закона поляризации: Например, применение круговой поляризации позволяет снизить отражения от гидрометеоров на 25-30 дБ для слабых осадков, поскольку сферические капли дождя изменяют круговую поляризацию на противоположную, в то время как отражение от металлических целей сохраняет ее.
• Временная АРУ (ВАРУ) и мгновенная АРУ (МАРУ) в тракте ПЧ: ВАРУ обеспечивает регулировку усиления в зависимости от дальности, уменьшая его для ближних расстояний, где интенсивность помех от подстилающей поверхности максимальна. Эффективность ВАРУ для борьбы с пассивными помехами может достигать 30-40 дБ. МАРУ, как уже упоминалось, быстро реагирует на мощные помехи.

Защита от активных помех

Активные помехи, особенно целенаправленные, создают серьезные проблемы, приводя к ложным обнаружениям и подавлению полезных сигналов. При достаточной мощности ответная помеха обнаруживается по главному лучу и боковым лепесткам диаграммы направленности антенны (ДНА), создавая множество ложных сигналов. Так не становится ли способность системы противодействовать активным помехам решающим фактором ее боеспособности?

• Технические способы:
  • Увеличение энергии зондирующих импульсов: Повышает отношение сигнал/помеха, улучшая обнаружение целей на фоне помех.
  • Применение сложных сигналов (ЛЧМ, ФКМ): С длительностью импульсов от 0,1 до 100 мкс и коэффициентами сжатия до 1000-5000, обеспечивает высокую помехозащищенность за счет энергетического выигрыша и низкой вероятности перехвата.
  • Увеличение частоты повторения импульсов: Позволяет улучшить разрешение по скорости и повысить вероятность обнаружения.
  • Уменьшение скорости вращения антенны: Увеличивает время облучения цели, что ведет к накоплению большего числа импульсов и, как следствие, повышению отношения сигнал/шум.
• Поляризационная селекция: Используется для защиты от активных помех, действующих по главному лепестку. Эффективность может достигать 10-20 дБ, особенно при использовании различных поляризаций зондирующего и принимаемого сигналов, если поляризация помехи отличается от поляризации цели.
• Автокомпенсаторы шумовых помех (АКП) и аппаратура подавления боковых ответов (ПБО/SLC — Side Lobe Canceller): Современные АКП используют адаптивные алгоритмы (например, метод наименьших квадратов LMS или рекурсивный метод наименьших квадратов RLS) для оценки параметров помехи и формирования компенсационного сигнала. ПБО способна подавлять помехи, приходящие по боковым лепесткам ДНА, на 20-40 дБ за счет использования нескольких вспомогательных антенных каналов.
• Адаптивная компенсация активных шумовых помех: Модифицированные алгоритмы, использующие рекуррентную оценку обратной ковариационной матрицы помех (RLS-алгоритм), демонстрируют высокую скорость сходимости (в несколько раз быстрее, чем LMS) и способны обеспечить снижение мощности помехи на 20-30 дБ даже в условиях динамически меняющейся помеховой обстановки. Хотя вычислительная сложность RLS выше, она приемлема для современных цифровых сигнальных процессоров.

Защита от перегрузок

Защита приемников от перегрузок на входе, где сигналы и помехи могут иметь широкий динамический диапазон (около 100 дБ), является критически важной задачей. Для этого используются:

• Быстродействующие СВЧ-ограничители: Работают на входе приемника, срезая пиковые значения мощности помех, предотвращая повреждение или насыщение чувствительных элементов.
• Мгновенная автоматическая регулировка усиления (МАРУ): С временем срабатывания порядка единиц-десятков наносекунд, быстро адаптирует усиление к изменяющемуся уровню входного сигнала.
• Современные АЦП с высоким динамическим диапазоном (до 16-18 бит): Способны обрабатывать большие пиковые мощности без насыщения, что позволяет перенести часть функций защиты в цифровую область.

В целом, борьба с помехами — это многоуровневая задача, требующая комплексного подхода, сочетающего оптимизацию параметров зондирующего сигнала, применение адаптивных методов в приемном тракте и использование передовых алгоритмов цифровой обработки. Низкая эффективность подавления сильных несинхронных импульсных помех является недостатком некоторых традиционных методов обработки, но новые подходы, например, описанный в патенте RU2334247C1, включающий амплитудное ограничение, оптимальную фильтрацию и последетекторную некогерентную обработку, направлены на повышение эффективности за счет уменьшения вероятности ложной тревоги.

Аналого-цифровое преобразование: Ключевой элемент современного приемника

В современном мире, где цифровизация проникла во все сферы жизни, радиолокация не стала исключением. Переход от полностью аналоговых к гибридным и затем к полностью цифровым приемным трактам РЛС обусловлен стремлением к большей гибкости, точности и помехозащищенности. В этом процессе аналого-цифровой преобразователь (АЦП) выступает в роли моста между аналоговым миром радиосигналов и цифровым царством обработки информации, становясь одним из самых критически важных элементов.

Статические и динамические параметры АЦП

Качество работы АЦП определяется целым рядом параметров, которые можно условно разделить на статические и динамические.

Статические параметры описывают поведение АЦП при постоянном или медленно меняющемся входном сигнале:

• Разрядность (N): Определяет количество дискретных уровней квантования. Для N-разрядного АЦП существует 2^N уровней. Например, для 12-битного АЦП — 4096 уровней. Чем выше разрядность, тем точнее представление аналогового сигнала в цифровом виде. Ошибка квантования (шум квантования) для идеального АЦП составляет 0,5 LSB (least significant bit — младший значащий бит).
• Входной диапазон: Определяет максимальную амплитуду сигнала, которую можно подать на вход преобразователя без «обрезания» выходного цифрового сигнала. Подача максимально допустимых входных сигналов может расширить динамический диапазон, но приведет к нелинейным искажениям из-за насыщения.
• Интегральная нелинейность (INL) и дифференциальная нелинейность (DNL): Измеряют отклонение реальной передаточной характеристики АЦП от идеальной линейной. INL показывает максимальное отклонение, а DNL — отклонение ширины каждого шага квантования от идеального значения.
• Температурная нестабильность: Характеризует изменение параметров АЦП под воздействием температуры.

Динамические параметры описывают поведение АЦП при преобразовании быстро меняющихся сигналов:

• Максимальная скорость преобразования (частота дискретизации, f_s): Определяет, сколько отсчетов в секунду может сделать АЦП. Согласно теореме Котельникова (Найквиста-Шеннона), частота дискретизации должна быть как минимум в два раза выше максимальной исследуемой частоты сигнала для предотвращения наложения спектров (алиасинга). Планирование f_s и рабочего диапазона частот АЦП критически важно для предотвращения этих эффектов, снижающих качество сигнала.
• Предельная частота входного сигнала: Максимальная частота входного сигнала, при которой АЦП сохраняет свои заявленные динамические характеристики.
• Шумы и нелинейности: Включают гармонические искажения, создаваемые нелинейностями АЦП, которые, как правило, ограничивают значение динамического диапазона, свободного от паразитных составляющих (SFDR — Spurious-Free Dynamic Range). SFDR определяется как соотношение между среднеквадратичным (RMS/СКЗ) значением мощности сигнала несущей частоты и наибольшей паразитной составляющей сигнала (гармоника или шум). Он показывает, насколько слабый сигнал может быть отделен от мощных помех.
• Эффективная разрядность (ENOB — Effective Number of Bits): Реалистичная мера производительности АЦП, учитывающая все шумы и нелинейности. Она часто меньше номинальной разрядности и рассчитывается на основе соотношения сигнал/шум (SNR) по формуле: SNR = 6,02 · ENOB + 1,76 дБ.

Влияние АЦП на динамический диапазон и чувствительность

Ограничение числа двоичных разрядов АЦП напрямую приводит к ограничению динамического диапазона каждого канала приемного тракта. Для идеального N-разрядного АЦП динамический диапазон составляет приблизительно 6,02 · N + 1,76 дБ. Например, для 12-битного АЦП это примерно 74 дБ.

Однако существуют методы повышения суммарного динамического диапазона без увеличения разрядности АЦП:

• Увеличение полосы пропускания перед АЦП и последующая цифровая фильтрация: Позволяет «расширить» спектр шума, а затем отфильтровать ненужные компоненты в цифровой области, улучшая соотношение сигнал/шум для полезной полосы.
• Избыточная дискретизация (oversampling): Если частота дискретизации f_s значительно превышает минимальную, требуемую теоремой Найквиста-Шеннона (2 · BW, где BW — ширина полосы сигнала), то соотношение сигнал/шум может быть улучшено. Добавка к SNR в этом случае составляет 10 · log₁₀(f_s / (2 · BW)) дБ. Это связано с тем, что шум квантования распределяется по более широкой полосе, и при последующей цифровой фильтрации часть этого шума отсекается.
• Эффект сверхдискретизации в РЛС с синтезированной апертурой антенны (САР), использующих непрерывный частотно-модулированный сигнал (FMCW): В таких системах, благодаря специфике сигнала, эффект сверхдискретизации позволяет значительно снизить требования к разрядности АЦП на 2-4 бита по сравнению с импульсными РЛС, сохраняя при этом требуемый динамический диапазон. Например, для получения 12-битной эффективной разрядности может быть достаточно 8-10-битного АЦП при коэффициенте сверхдискретизации 16-64.

Современные тенденции развития АЦП

Развитие средств аналого-цифрового преобразования идет по пути увеличения быстродействия, полосы частот, динамического диапазона, чувствительности и точности. Если раньше быстродействующими считались АЦП с частотой дискретизации более 1 МГц, то сегодня для высокопроизводительных РЛС это уже десятки и сотни мегагерц, а зачастую и несколько гигагерц (например, 500 МГц – 2 ГГц и выше) для прямой оцифровки сигналов промежуточной или даже радиочастоты.

Ключевые тенденции:

• Увеличение частоты дискретизации: Позволяет оцифровывать сигналы на более высоких промежуточных частотах, а в некоторых случаях и напрямую на радиочастоте (direct RF sampling), упрощая аналоговый тракт.
• Рост разрядности: Достижение 14-16 бит и более при сохранении высоких частот дискретизации. Это обеспечивает широкий динамический диапазон (80-90 дБ).
• Повышение эффективной разрядности (ENOB): Несмотря на рост номинальной разрядности, важно, чтобы АЦП сохраняли высокую ENOB (до 10-14 бит) на высоких частотах, поскольку шумы и нелинейности могут существенно ее снижать.
• Снижение энергопотребления и размеров: Интеграция АЦП с другими элементами приемного тракта, а также использование передовых технологических процессов.

Примеры применения: на этапе обработки радиолокационные сигналы приобретают форму видеосигналов с полосой частот от 250 кГц до 5 МГц, при этом частота дискретизации должна быть в пределах от 500 кГц до 10 МГц. Это позволяет эффективно оцифровывать информацию без потери данных и с учетом требований к дальнейшей цифровой обработке. Таким образом, АЦП является не просто компонентом, а краеугольным камнем современного цифрового приемного устройства, определяющим его конечные характеристики и возможности.

Моделирование и проектирование приемных устройств РЛС

В эпоху сложных систем, работающих на пределе возможностей, проектирование приемных устройств радиолокационных станций невозможно без глубокого и всестороннего моделирования. Виртуальные лаборатории и мощные программные комплексы становятся незаменимыми инструментами инженера, позволяя исследовать поведение системы, оптимизировать параметры и предсказывать результаты до создания физического прототипа. Это экономит время, ресурсы и значительно снижает риски при разработке.

MATLAB и Simulink

Одними из наиболее широко используемых инструментов для моделирования радиолокационных систем являются MATLAB и его графическая среда Simulink. Эти платформы предоставляют обширные библиотеки для моделирования всех аспектов РЛС:

• Формирование зондирующего сигнала: От простых импульсов до сложных сигналов с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ) и фазо-кодоманипулированием (ФКМ).
• Приемно-передающие части: Моделирование трактов, включая усилители, смесители, фильтры, учитывая их нелинейные эффекты, шумовые составляющие, фазовые искажения и зеркальные эффекты.
• Антенны: Моделирование диаграмм направленности, коэффициентов усиления, поляризационных характеристик.
• Среда распространения и цели: Учет затухания сигнала в атмосфере, отражений от подстилающей поверхности, характеристик рассеяния от различных типов целей.
• Цифровая обработка радиолокационных сигналов: Реализация алгоритмов согласованной фильтрации, обнаружения, селекции движущихся целей (СДЦ), формирования двумерных матриц цифровых отсчетов (дальность-скорость) в импульсно-доплеровских РЛС.

Особую ценность представляет библиотека RF Blockset (MATLAB/Simulink), которая позволяет моделировать как отдельные части приемо-передающего тракта, так и всю систему целиком, учитывая множество реальных физических эффектов, что критически важно для точного анализа.

Для моделирования логики управления и конечных автоматов, регулирующих работу РЛС, используется Stateflow, тесно интегрированный с Simulink и MATLAB. Это позволяет создавать комплексные модели, включающие не только физические процессы, но и управляющие алгоритмы, системы планирования и реагирования на ошибки.

Ansys HFSS

Когда речь заходит о высокочастотных и сверхвысокочастотных (СВЧ) компонентах, таких как антенны, волноводы, фильтры, смесители и МШУ, на первый план выходит программный комплекс Ansys HFSS (High Frequency Structure Simulator). Это мощный инструмент для трехмерного моделирования электромагнитных полей, основанный на методе конечных элементов (Finite Element Method, FEM).

HFSS позволяет:

• Рассчитывать электрические и магнитные поля, токи, S-параметры и излучения для устройств произвольной геометрии. Это критически важно для оптимизации характеристик СВЧ-компонентов, минимизации потерь и обеспечения электромагнитной совместимости.
• Решать задачи расчета радиочастотных и микроволновых устройств, исследовать электромагнитную совместимость, разрабатывать высокочастотные компоненты для коммуникационных и радиолокационных систем.
• Проводить многодисциплинарный анализ: Например, рассчитывать СВЧ-фильтры на диэлектрических резонаторах с учетом термодеформаций и зависимости диэлектрической проницаемости от температуры. Это позволяет предсказывать поведение компонентов в реальных условиях эксплуатации, где нагрев может существенно изменять их характеристики.
• Генерировать полноволновые SPICE-модели пассивных изделий, которые затем могут быть импортированы в программы SPICE-класса или встроенный схемный редактор для анализа схем и систем низкочастотного, высокоскоростного и СВЧ-диапазона. Это обеспечивает бесшовную интеграцию между электромагнитным и схемотехническим моделированием.

Комплексное системное моделирование

Современная РЛС — это не просто набор компонентов, а сложная совокупность совместно функционирующих структурных элементов, связанных единым алгоритмом и временной диаграммой работы. Системное проектирование бортовых РЛС требует учета взаимосвязи энергетических и информационных параметров.

• Имитационное моделирование эффективности применения РЛС: Для анализа поведения РЛС в реальных тактических условиях, таких как дуэльные ситуации или отражение массированного удара противника, применяются специализированные программные комплексы имитационного моделирования, например, отечественные пакеты «Стрела» или «Альтиус». Эти комплексы позволяют не только моделировать радиолокационные сигналы и помехи, аналого-цифровое преобразование, но и рассчитывать основные тактико-технические параметры РЛС, проектировать согласованные, режекторные и доплеровские фильтры, а также измерители угловых координат.
• Детализация модели: Степень детализации модели РЛС может быть доведена до уровня электромагнитного поля, с формированием отсчетов зондирующего сигнала, расчетом сигнала на входе приемного модуля, первичной обработкой и решением задачи обнаружения. Для моделирования шумовой составляющей сигнала, которая является случайным процессом, широко используется метод Монте-Карло.
• Оптимизация коэффициентов фильтра: При решении задачи обнаружения важным аспектом является оптимизация коэффициентов фильтра. Критерием такой оптимизации является выбор такого вектора весовых коэффициентов w, при котором выигрыш в отношении сигнал-(помеха+шум) достигает максимального значения, определяемого как μ = w^T R_с w / w^T R_п w, где R_с – корреляционная матрица сигнала, R_п – корреляционная матрица помехи. Это позволяет максимизировать вероятность обнаружения цели при заданном уровне ложных тревог.

Таким образом, комплексное моделирование и проектирование в радиолокации — это синтез мощных вычислительных инструментов, передовых алгоритмов и глубоких инженерных знаний, позволяющий создавать высокоэффективные и надежные приемные устройства, способные работать в самых сложных условиях.

Перспективные направления развития приемных устройств импульсных РЛС

Будущее радиолокации неразрывно связано с инновациями, способными адаптировать системы к постоянно меняющимся угрозам и задачам. Ключевыми драйверами развития приемных устройств импульсных РЛС являются интеграция искусственного интеллекта, концепция реконфигурируемых систем и широкое применение многоканальных решений. Эти направления обещают качественно новые возможности в обнаружении, распознавании и подавлении помех.

Применение искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект произвел революцию во многих областях, и радиолокация — одна из них. Интеграция ИИ позволяет перейти от жестко запрограммированных алгоритмов к адаптивным, обучаемым системам, способным эффективно действовать в условиях неопределенности и динамически меняющейся обстановки.

• Для защиты от БПЛА: Применение ИИ в РЛС для защиты от беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) является одним из самых актуальных направлений. Малые размеры, низкая эффективная площадь рассеяния (ЭПР) и разнообразные, непредсказуемые траектории полета БПЛА делают их обнаружение традиционными методами крайне затруднительными. ИИ способен выделять слабые сигналы БПЛА на фоне интенсивных помех и классифицировать их с высокой точностью (до 90-95% в некоторых сценариях) благодаря обучению на больших объемах данных.
• Нейронные сети в обработке сигналов: Нейронные сети позволяют применять сложные алгоритмы обработки сигналов в реальном времени. Они используются для решения таких задач, как адаптивная фильтрация помех, обнаружение целей со сложными характеристиками (например, малозаметных или маневрирующих), распознавание типов целей (например, определение класса летательного аппарата), прогнозирование траекторий, а также для оптимизации ресурсов РЛС.
• Проблемы и решения: получение качественных данных для обучения: Одной из главных проблем при обучении нейронных сетей для радиолокационных задач является получение качественных и репрезентативных данных. Эти данные включают синтезированные (полученные путем численного моделирования распространения радиоволн и рассеяния от целей) и реальные радиолокационные сигналы от различных целей в разнообразных помеховых условиях, с точной разметкой. Для аугментации данных (искусственного увеличения объема) применяются техники изменения масштаба, вращения, добавления шумов и помех к существующим радиолокационным изображениям или сигналам.
• Механизмы непрерывного обучения: Радиолокационные системы с ИИ могут постоянно обновлять свои модели распознавания, получая новые данные и учась на реальных сценариях. Механизмы непрерывного обучения включают онлайн-обучение (постоянное обновление моделей на основе новых данных, поступающих в процессе работы), инкрементальное обучение (постепенное добавление новых знаний без полного переобучения) и федеративное обучение (распределенное обучение на данных нескольких РЛС без передачи самих данных). Однако основной проблемой является обеспечение стабильности и предотвращение «забывания» ранее полученных знаний.
• Адаптивное управление и оптимизация: ИИ позволяет адаптивно управлять конфигурацией радара «на лету», учитывая приоритеты задач, возможности датчиков, условия окружающей среды, наличие помех или средств радиоэлектронного противодействия. Управление ресурсами на основе ИИ позволяет адаптивно управлять мощностью в радиолокационных системах, оптимизируя ее для каждого радиолокационного блока и луча, что повышает отказоустойчивость системы. Оптимизация сигналов РЛС с помощью ИИ позволяет повысить вероятность обнаружения целей на 10-15% и увеличить точность классификации целей на 20-30% за счет адаптивного выбора параметров зондирующего сигнала (формы импульса, частоты, поляризации) и методов обработки.
• Практическое применение: В России разработан летно-испытательный комплекс «Элик», который предназначен для генерации эталонных радиолокационных образов различных объектов (летательных аппаратов, надводных, низколетящих и космических целей). Комплекс позволяет проводить многоспектральные радиолокационные измерения, на основе которых создаются библиотеки данных для обучения систем ИИ классификации целей. РЛС с ИИ в режиме реального времени смогут подсказывать оператору тип цели на экране, значительно снижая нагрузку и повышая ситуационную осведомленность.

Реконфигурируемые системы

Концепция реконфигурируемых систем подразумевает способность РЛС динамически изменять свою архитектуру, параметры и алгоритмы обработки в ответ на изменение оперативной обстановки или поставленных задач.

• Принципы построения и преимущества: Реконфигурируемые приемники строятся на основе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) и цифровых сигнальных процессоров (ЦСП), что позволяет «на лету» изменять характеристики фильтров, алгоритмы СДЦ, параметры АРУ и другие функции. Это обеспечивает гибкость, возможность быстрой адаптации к новым типам помех, оптимизацию под различные типы целей и эффективное использование доступных ресурсов.
• Адаптация к изменяющейся помеховой обстановке: Реконфигурируемая система может быстро переключаться между различными режимами работы, например, усиливать подавление пассивных помех при работе над землей или фокусироваться на активных помехах при встрече со средствами РЭБ.
• Адаптация к задачам: Одна и та же РЛС может быть настроена для выполнения различных задач – от обнаружения малоскоростных БПЛА до сопровождения высокоскоростных баллистических целей, просто за счет изменения программной конфигурации приемного тракта.

Многоканальные решения

Многоканальные приемные устройства становятся стандартом для современных РЛС, особенно для систем с активными фазированными антенными решетками (АФАР).

• Повышение разрешающей способности и помехозащищенности: Наличие нескольких независимых приемных каналов, каждый из которых подключен к отдельному элементу или группе элементов антенной решетки, позволяет реализовать пространственно-временную адаптивную обработку (STAP — Space-Time Adaptive Processing). Это обеспечивает беспрецедентную помехозащищенность, формируя нули диаграммы направленности в направлении источников помех и эффективно подавляя распределенные пассивные помехи.
• Архитектуры многоканальных приемников: В зависимости от сложности и требований, многоканальные приемники могут иметь различное количество каналов (от нескольких до тысяч). Каждый канал обычно включает МШУ, смеситель, АЦП и блок первичной цифровой обработки. Синхронизация между каналами, калибровка и балансировка становятся ключевыми задачами при проектировании таких систем.
• Формирование нескольких лучей: Многоканальные решения позволяют одновременно формировать несколько независимых лучей приема, что значительно расширяет зону обзора и увеличивает производительность РЛС.

Интеграция этих перспективных направлений — ИИ, реконфигурируемых систем и многоканальных архитектур — позволит создать приемные устройства импульсных РЛС нового поколения, способные не только эффективно работать в текущих условиях, но и адаптироваться к будущим вызовам и угрозам.

Заключение

Путешествие по миру приемных устройств импульсных радиолокационных станций открывает перед нами картину бурно развивающейся области, где инженерная мысль и научные достижения постоянно преодолевают новые границы. От фундаментальных принципов супергетеродинного приема до последних прорывов в цифровизации и искусственном интеллекте, каждый этап развития был продиктован непреклонным стремлением к повышению эффективности, точности и надежности радиолокационных систем.

Мы увидели, как современные требования к РПрУ — беспрецедентная чувствительность на уровне -120…-130 дБм, широкий динамический диапазон до 80-100 дБ и возможность быстрой перестройки частоты за десятки микросекунд — формируют облик этих устройств. Количественные показатели, такие как низкий коэффициент шума (2-5 дБ), подавление боковых лепестков (-25…-35 дБ) и минимальный фазовый шум, являются не просто желательными, но критически важными характеристиками, определяющими успех всей миссии РЛС. Переход к цифровым приемникам, с I&Q фазовыми детекторами, сложными системами СДЦ и CFAR, реализованными программно, обеспечивает беспрецедентную гибкость и адаптивность. Применение новейших материалов, таких как GaN и SiC, в СВЧ-компонентах обещает дальнейшее улучшение характеристик и миниатюризацию.

Детальный анализ методов подавления помех продемонстрировал многогранность этой задачи. От классических устройств временной и амплитудной селекции, которые эффективно снижают уровень импульсных помех на 15-20 дБ, до сложных адаптивных систем, таких как многозвенные режекторные фильтры СДЦ, способные подавлять пассивные помехи на 30-50 дБ. Мы рассмотрели стратегии борьбы с активными помехами, включая использование сложных сигналов, поляризационную селекцию и передовые алгоритмы адаптивной компенсации, демонстрирующие коэффициент подавления до 20-30 дБ. Важным аспектом остается защита от перегрузок, реализуемая посредством быстродействующих ограничителей и высокодинамичных АЦП.

Аналого-цифровое преобразование было выделено как краеугольный камень современного приемника. Параметры АЦП, такие как разрядность, частота дискретизации, SFDR и ENOB, напрямую определяют качество оцифрованного сигнала. Мы исследовали, как методы избыточной дискретизации и цифровой фильтрации, а также особенности РЛС с САР, позволяют значительно повысить динамический диапазон и снизить требования к разрядности АЦП. Тенденции к увеличению быстродействия (до ГГц) и разрядности (14-16 бит) свидетельствуют о неуклонном движении к прямой оцифровке радиочастотных сигналов.

В сфере моделирования и проектирования, MATLAB/Simulink и Ansys HFSS выступают в роли незаменимых помощников, позволяя проводить комплексный анализ от уровня электромагнитных полей до системного моделирования в условиях тактических сценариев. Возможность многодисциплинарного анализа, включая термодеформации и зависимости параметров от температуры, а также имитационное моделирование с использованием специализированных пакетов, таких как «Стрела» и «Альтиус», значительно сокращает циклы разработки и повышает качество конечного продукта.

Наконец, мы заглянули в будущее, где искусственный интеллект, реконфигурируемые системы и многоканальные решения будут определять облик приемных устройств. Применение ИИ для защиты от БПЛА, адаптивной фильтрации помех, распознавания целей и оптимизации ресурсов обещает повышение точности классификации на 20-30% и сокращение времени обнаружения угроз. Проблемы получения качественных данных и механизмы непрерывного обучения активно решаются, открывая путь к «умным» радарам. Реконфигурируемые и многоканальные архитектуры, в свою очередь, обеспечат беспрецедентную гибкость и помехозащищенность, что подчеркивает их возрастающую значимость в современной радиолокации.

В заключение, можно утверждать, что современные приемные устройства импульсных РЛС — это высокоинтеллектуальные, адаптивные системы, способные функционировать в самых сложных и динамичных условиях. Дальнейшие исследования и разработки в этой области будут направлены на углубление интеграции ИИ, совершенствование методов цифровой обработки сигналов, освоение новых частотных диапазонов и создание полностью автономных, самообучающихся радиолокационных комплексов. Это путь к созданию РЛС, которые не просто «видят», но и «понимают» окружающий мир, становясь еще более надежными стражами безопасности и незаменимыми инструментами прогресса.

Список использованной литературы

1. Справочник по учебному проектированию приемо-усилительных устройств / М.К. Белкин, В.Т. Белинский, Ю.Л. Мазор, Р.М. Терещук. — М.: Высшая школа, 1988.
2. Проектирование радиоприемных устройств / под ред. Сиверса М. — М.: Сов. радио, 1976.
3. Проектирование радиолокационных приемных устройств: уч. пособие / под ред. М. А. Соколова. — М.: Высшая школа, 1984.
4. Саломасов В.В. Радиоприемные устройства: Методич. Указания к курсовому проекту. — ЛИАП, 1985.
5. Кауфман М., Сидман А.Г. Практическое руководство по расчетам схем в электронике: Справочник. В 2-х томах. Т. 1: пер. с англ. / под ред. Ф.Н. Покровского. — М.: Энергоатомиздат, 1991. — 368 с.
6. Попов Д. И. Повышение эффективности обработки и формирования сигналов в РЛС с СДЦ методами рандомизации // Журнал Радиоэлектроники. — 2014. — URL: http://jre.cplire.ru/jre/aug14/2/text.html (дата обращения: 13.10.2025).
7. Меркулов В. И., Добыкин В. Д., Дрогалин В. В. Проблемы и общесистемные вопросы разработки бортовых РЛС нового поколения // АПНИ. — 2015. — URL: https://apni.ru/article/760-problemy-i-obschetemnye-voprosy-razrabotki-bo (дата обращения: 13.10.2025).
8. Буторов Е., Ларионов А. Обзор возможностей ANSYS HFSS для трехмерного моделирования СВЧ-устройств // CAE Expert. — 2012. — Январь. — URL: https://cae-expert.ru/articles/obzor-vozmozhnostey-ansys-hfss-dlya-trekhmernogo-modelirovaniya-svch-ustroystv (дата обращения: 13.10.2025).
9. Прохоров А. В., Нечаев Е. Е. НЕКОГЕРЕНТНОЕ ПОДАВЛЕНИЕ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ПАССИВНЫХ ПОМЕХ С НЕРЕЛЕ // Известия вузов России. Радиоэлектроника. — 2010. — Вып. 5. — С. 55-60. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nekogerentnoe-podavlenie-radiolokatsionnyh-passivnyh-pomeh-s-nerele (дата обращения: 13.10.2025).
10. Денисов В. П., Крутиков М. В., Мещеряков А. А., Полянских П. А. Модели сигналов импульсной РЛС, принимаемых однопозиционной станцией радиотехнической разведки на наземных трассах // Ural Radio Engineering Journal. — 2012;6(4):390–413. — URL: https://urej.ru/upload/iblock/c3c/urej_2022_4_003.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
11. Исмаилов Р. А., Гайнуллин Р. Р. Применение искусственного интеллекта в радиолокационной разведке // Молодой ученый. — 2023. — № 44 (491). — С. 37-40. — URL: https://moluch.ru/archive/491/107287/ (дата обращения: 13.10.2025).
12. Мирошкин В. Н., Попов Д. И., Галикеев А. Д., Валеев Е. В. Применение искусственного интеллекта для оптимизации алгоритмов обработки сигналов радиолокационных систем // Актуальные исследования. — 2024. — №46 (228). Ч.I. — С. 45-47. — URL: https://apni.ru/article/10520-primenenie-iskusstvennogo-intellekta-dlya-optimizacii-algoritmov-obrabotki-signalov-radiolokacionnyh-sistem (дата обращения: 13.10.2025).
13. Великанова Е. П., Рогожников Е. В., Ворошилин Е. П. Обзор методов борьбы с пассивными помехами в радиолокационных системах // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-borby-s-passivnymi-pomehami-v-radiolokatsionnyh-sistemah (дата обращения: 13.10.2025).
14. Гаврилов К.Ю., Каменский И.В., Кирдяшкин В.В., Линников О.Н. Моделирование и обработка радиолокационных сигналов в Matlab. — Издательство Радиотехника, 2020. — URL: https://radiotec.ru/catalog/books/processing/5923/ (дата обращения: 13.10.2025).
15. Маркевич В. Э. Повышение эффективности подавления активных помех в РЛС перехвата воздушных целей в режиме обзора // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-effektivnosti-podavleniya-aktivnyh-pomeh-v-rls-perehvata-vozdushnyh-tseley-v-rezhime-obzora (дата обращения: 13.10.2025).
16. Журавлёв А. В. ВОЗМОЖНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ВЕДЕНИИ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ РАЗВЕДКИ // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnost-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-pri-vedenii-radiolokatsionnoy-razvedki (дата обращения: 13.10.2025).
17. Рязанцев Л.Б., Купряшкин И.Ф., Лихачев В.П. МЕТОДИКА ОБОСНОВАНИЯ ТРЕБОВАНИЙ К АНАЛОГО-ЦИФРОВОМУ ПРЕОБРАЗОВАНИЮ В РЛС С СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ НЕПРЕРЫВНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-obosnovaniya-trebovaniy-k-analogo-tsifrovomu-preobrazovaniyu-v-rls-s-sintezirovannoy-aperturoy-nepreryvnogo-izlucheniya (дата обращения: 13.10.2025).
18. Федулов А. В., Мальчиков А. В., Курганов А. Н. Разработка программного обеспечения имитационного моделирования эффективности применения технических решений РЛС // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-programmnogo-obespecheniya-imitatsionnogo-modelirovaniya-effektivnosti-primeneniya-tehnicheskih-resheniy-rls (дата обращения: 13.10.2025).
19. Основы радиолокации – Процессор обработки радиолокационных сигналов. — URL: https://www.radartutorial.eu/08.processing/sp05.ru.html (дата обращения: 13.10.2025).
20. Кошелев В. И., Андреев В. Г. Системное проектирование бортовых РЛС: учеб. пособие. — Рязань: РГРТУ, 2018. — URL: https://www.rgrtu.ru/file/uch-posob/koshelev-i-dr-sistemnoe-proekt-bor-rls.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
21. Дорофеев П., Руднев П. Современные быстродействующие АЦП с большим динамическим диапазоном // Электроника НТБ. — URL: https://www.electronics.ru/files/article_pdf/1/article_1440_261.pdf (дата обращения: 13.10.2025).