NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO  HIỆU QUẢ TRINH SÁT CỦA CÁC HỆ THỐNG THỤ ĐỘNG

Dương Văn Minh; Huỳnh Tấn Phát; Nguyễn Thị Phương; Phan Nhật Giang

doi:10.34238/tnu-jst.13548

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO HIỆU QUẢ TRINH SÁT CỦA CÁC HỆ THỐNG THỤ ĐỘNG

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 04/09/25 Ngày hoàn thiện: 30/11/25 Ngày đăng: 30/11/25

Các tác giả

1. Dương Văn Minh , Học viện Kỹ thuật Quân sự
2. Huỳnh Tấn Phát, Học viện Kỹ thuật Quân sự
3. Nguyễn Thị Phương, Học viện Kỹ thuật Quân sự
4. Phan Nhật Giang, Học viện Kỹ thuật Quân sự

Tóm tắt

Bài báo này nghiên cứu một số kỹ thuật xử lý tín hiệu cho hệ thống trinh sát thụ động và tập trung vào biến đổi Fourier nhanh, biến đổi Fourier ngắn hạn, phân bố Wigner–Ville, và phân tích In-phase/Quadrature trong môi trường MATLAB. Kết quả mô phỏng cho thấy biến đổi Fourier nhanh cung cấp phổ tần số chi tiết, đặc biệt khi sử dụng số điểm biến đổi Fourier nhanh lớn; trong khi đó biến đổi Fourier thời gian ngắn cho phép biểu diễn thời gian–tần số nhưng suy giảm hiệu quả ở điều kiện tỷ số tín hiệu trên nhiễu thấp. Phân bố Wigner–Ville đạt độ phân giải vượt trội, không phụ thuộc kích thước cửa sổ và duy trì đặc tính tín hiệu trong môi trường nhiễu, mặc dù có thể xuất hiện nhiễu chéo. Phân tích In-phase/Quadrature cho phép trích xuất biên độ tức thời, pha và tần số, hỗ trợ nhận dạng điều chế. Kết quả so sánh ở nhiều mức tín/tạp cho thấy mỗi kỹ thuật có ưu và nhược điểm riêng. Biến đổi Fourier nhanh phù hợp cho phân tích miền tần số, biến đổi Fourier thời gian cân bằng phân tích thời gian–tần số, phân bố Wigner–Ville thể hiện độ bền vững và độ phân giải cao trong môi trường nhiễu, trong khi In-phase/Quadrature hỗ trợ đặc trưng chi tiết tín hiệu. Trong số đó, phân bố Wigner–Ville cho thấy khả năng chống nhiễu nổi bật, đặc biệt hữu ích cho phát hiện tín hiệu ra đa có xác suất bị chặn thấp. Các kết quả này nhấn mạnh vai trò của các phương pháp phân tích thời gian–tần số tiên tiến trong việc nâng cao hiệu năng ra đa thụ động, đồng thời tạo nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo trong xử lý tín hiệu ra đa.

Từ khóa

Biến đổi Fourier nhanh; Biến đổi Fourier thời gian ngắn; Phân bố Wigner-Ville; Kênh cầu phương I/Q; Tỉ số tín/tạp

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] M. I. Skolnik, Introduction to Radar Systems, 3rd ed. McGraw-Hill, 2001.

[2] N. J. Willis, Bistatic Radar, SciTech Publishing, 2005.

[3] H. Griffiths and C. Baker, Passive Radar Systems: Technology and Applications, Cambridge University Press, 2017.

[4] D. Poullin, “Passive detection using existing transmitters,” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 20, no. 6, pp. 3–8, 2005.

[5] V. Černý, VERA-NG: The Next Generation of Passive Surveillance Systems, ERA a.s., Czech Republic, 2019.

[6] J. W. Cooley and J. W. Tukey, “An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series,” Mathematics of Computation, vol. 19, no. 90, pp. 297–301, Apr. 1965.

[7] A. V. Oppenheim and R. W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2010.

[8] X. T. Vu, “Automatic radar signal recognition using analytic Wavelet transform and Alexnet,” TNU journal of Science and Technology, vol. 229, no. 14, pp. 222-230, Oct. 2024.

[9] Q. K. Mac, “A new algorithm to improve recognition accuracy of communication signals,” The University of Danang - Journal of Science and Technology, vol. 22, no. 10, pp. 24-29, Sep. 2024.

[10] V. M. Duong, J. Vesely, P. Hubacek, P. Janu, and X. L. Tran, “Detection and Parameter Estimation of Intra-pulse Modulated Radar Signals in Complex Interference Environment,” SN Applied Sciences, vol. 5, no. 184, 2023, doi: 10.1007/s42452-023-05403-x.

[11] V. L. Nguyen, S. V. Doan, T. C. Tran, and V. C. Tran, “LPI radar signal recognition using deep-learning neural network,” The University of Danang - Journal of Science and Technology, vol. 19, no. 10, pp.70-75, 2021.

[12] P. Flandrin, Time-Frequency/Time-Scale Analysis. San Diego, CA: Academic Press, 1999.

[13] H. L. V. Trees, Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I. New York, NY: Wiley, 2001.

[14] R. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis. Hoboken, NJ: Wiley-IEEE Press, 2002.

[15] J. G. Proakis and D. G. Manolakis, Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications, 4th ed., Pearson, 2007.

[16] S. Haykin, Communication Systems, 5th ed., Wiley, 2009.

[17] J. Liang, Z. Luo, and R. Liao, "Intra-Pulse Modulation Recognition of Radar Signals Based on Efficient Cross-Scale Aware Network" Sensors, vol. 24, no. 16, 2024, Art. no. 5344, doi: 10.3390/s24165344.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.13548

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ