Оценка эффективности гибридного RLS-алгоритма с α-β предфильтрацией при подавлении разнородных помех в антенных решетках

Актуальность исследования обусловлена широким применением антенных решёток в радиолокации, навигации и системах связи, где эффективность подавления помех критически зависит от адаптивных алгоритмов. Классический RLS-алгоритм теряет устойчивость при импульсных и нестационарных помехах, что создает проблему для работы в реальных условиях (движение объектов, эффект Доплера, преднамеренные помехи). Цель работы – сравнительный анализ классического RLS и гибридного алгоритма RLS с предварительной адаптивной α-β фильтрацией при воздействии 11 типов разнородных помех. Исследование базировалось на имитационном моделировании, реализованном в среде MATLAB. Для каждого из 11 типов помех варьировались следующие параметры: отношение мощности помехи к сигналу (ΔP принимало значения от 1 до 11), угловое рассогласование между направлениями прихода сигнала и помехи (диапазон от 0° до 9°) и наличие эффекта Доплера (сдвиг несущей частоты 0 % и 10 %). Всего было проведено 24 200 вычислительных экспериментов, в рамках которых обработано более 193 миллионов отсчетов данных. Классический алгоритм RLS демонстрирует приемлемую эффективность лишь в стационарных условиях. При воздействии импульсных, полупериодических и комбинированных помех его выходное отношение сигнал/шум+помеха снижается до отрицательных значений. В противоположность этому, гибридный алгоритм RLS+αβ обеспечивает устойчивый уровень отношения сигнал/шум+помеха выше 20 дБ во всех рассмотренных сценариях, а в наихудших условиях превосходит классический RLS на 20–25 дБ. Эффект Доплера практически не сказывается на работе гибридного алгоритма, тогда как для классического RLS он приводит к расходимости весовых коэффициентов и потере работоспособности. Предложенный гибридный алгоритм является универсальным и устойчивым решением для антенных решеток, работающих в сложной нестационарной помеховой обстановке. Результаты могут быть использованы при проектировании систем радиолокации, навигации беспилотных летательных аппаратов и средств радиоэлектронной борьбы.

1. Агейчик Н.О., Глушанков Е.И. Сравнительный анализ адаптивных алгоритмов фильтрации в антенных решетках при воздействии разнородных помех. В сборнике: 66-я научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, научных работников и аспирантов (НТК ППС 2026), 17–20 февраля 2026 года, Санкт-Петербург, Россия. Санкт-Петербург: СПбГУТ; 2026. С. 390–395.

2. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки: введение в теорию. Москва: Радио и связь; 1986. 448 с.

3. Джиган В.И. Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы. Москва: Техносфера; 2013. 528 c.

4. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. Москва: Радио и связь; 2003. 199 с.

5. Haykin S.S. Adaptive Filter Theory. Boston: Pearson; 2014. 912 p.

6. Widrow B., Stearns S.D. Adaptive Signal Processing. Englewood Cliffs: Prentice-Hall; 1985. 474 p.

7. Солонина А.И. Цифровая обработка сигналов в зеркале MATLAB. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург; 2018. 560 с.

8. Кловский Д.Д., Конторович В.Я., Широков С.М. Модели непрерывных каналов связи на основе стохастических дифференциальных уравнений. Москва: Радио и связь; 1984. 248 с.

9. Никитина А.А., Грицык П.А. Сопровождение маневрирующей цели. Антенны. 2013;(1):25–29.

10. Primak S., Kontorovich V., Lyandres V. Stochastic Methods and Their Applications to Communications: Stochastic Differential Equations Approach. Chichester: John Wiley & Sons; 2005. 496 p. https://doi.org/10.1002/0470021187

11. Van Trees H.L. Optimum Array Processing: Part IV of Detection, Estimation, and Modulation Theory. New York: John Wiley & Sons; 2002. 1472 p.

12. Ярлыков М.С. Статистическая теория радионавигации. Москва: Радио и связь; 1985. 344 с.

13. Бакитько Р.В., Дворкин В.В., Карутин С.Н. и др. ГЛОНАСС. Модернизация и перспективы развития. Москва: Радиотехника; 2020. 1072 с.

14. Глушанков Е.И., Рылов Е.А., Хренов А.А. Потенциальная эффективность систем морской радиосвязи с пространственной обработкой сигналов. В сборнике: Электронные средства и системы управления: Материалы XVII международной научно-практической конференции, 17–19 ноября 2021 года, Томск, Россия. Томск: ТУСУР; 2021. С. 269–270.