Método de desconvolución de una señal muestreada en períodos irregulares de repetición de impulsos,

x(tm), que comprende las siguientes operaciones:

- (S1) conversión de las muestras x(tm) irregulares en muestras r(iTe) regulares;

- (S2) cálculo del espectro dft(r) de estas muestras regulares;

- (S3) aislamiento de los espectros de los ecos parásitos dft(r) suponiendo que los ecos parásitos se extienden por más de unos pocos intervalos de alcance;

- (S4) estimación de las líneas espectrales de los ecos parásitos a partir de la media y de la anchura de los espectros aislados de los ecos parásitos;

- (S5) resta de los espectros de los ecos parásitos estimados del espectro total dft(r);

- (S6) desconvolución de los espectros restantes;

en el que, en las operaciones de resta (S5) y de desconvolución (S6), los cálculos se ajustan al tipo de ecos parásitos mediante los espectros de los ecos parásitos dados por la operación (S3)

Método y sistemas de desconvolución para períodos irregulares de repetición de impulsos, tratamiento Doppler y de ecos parásitos.

Este invento se refiere al tratamiento de señales de radar. En particular, este invento está relacionado con el tratamiento Doppler y el filtrado de ecos parásitos en una señal muestreada en períodos irregulares de repetición de impulsos (PRT).

Descripción de la técnica relacionada

En un radar usual, el tratamiento Doppler hace uso de una transformada discreta de Fourier (DFT) sobre señales muestreadas regularmente porque el período de repetición de impulsos es constante dentro de un tren de impulsos. Por ello, dicho tratamiento usual que emplea la transformada discreta de Fourier (DFT) no es aplicable en el caso de una señal muestreada en períodos irregulares de repetición de impulsos (PRT).

La expresión "período irregular de repetición de impulsos" (PRT) se utiliza, usualmente, para impedir que a velocidades ciegas (ambigüedad de la velocidad), los inhibidores bloqueen el período de repetición de impulsos (PRT) y, también, para resolver ambigüedades Doppler.

Los actuales trabajos sobre muestreo irregular están motivados, en su mayor parte, por el tratamiento de la imagen. Se han desarrollado algoritmos eficientes basados en operaciones de tramas como en el trabajo "Métodos numéricos eficientes en la teoría de muestreo no uniforme", escrito por Feichtinger, H.G. y otros en Numerische Mathematik 69 (NUHAG). La transformada en óndulas en conjuntos de filtros digitales como en "Sistemas multifrecuencia y conjuntos de filtro", escrito por Vaidyanathan, P.P., Prentice-Hall Publishers (1993), ilustra eficientes aplicaciones 1D con muestras irregulares obtenidas mediante decimación en enteros o expansión de muestras uniformes.

En el tratamiento Doppler de señales de radar, se ha estudiado el escalonamiento del período de repetición de impulsos (PRT), pero haciendo énfasis en el análisis de Fourier, en vez de en resolver al problema del muestreo irregular.

Una excepción la constituye el algoritmo del NSSL propuesto en la patente norteamericana 6.081.221 relacionada con el radar Doppler atmosférico. Este algoritmo del NSSL ofrece una solución no ambigua en la velocidad Doppler y solamente realiza filtrado de ecos parásitos terrestres. Tales ecos parásitos terrestres tienen una frecuencia media igual a cero, por cuanto no se desplazan. De este modo, los ecos parásitos que tengan una frecuencia media como los ecos parásitos marinos o los debidos a la lluvia..., no pueden ser filtrados con este algoritmo propuesto por el NSSL.

El documento "filtrado de ecos parásitos y estimación del momento espectral para radares Doppler atmosféricos utilizando períodos escalonados de repetición de impulsos (PRT)", publicado en Marzo de 2000 por M. Sachidananda, parece ser la técnica anterior más próxima.

Sumario del invento

Este invento resuelve los inconvenientes antes mencionados, en particular los relacionados con la ambigüedad de la velocidad y el filtrado de cualquier tipo de eco parásito, proporcionando un método de desconvolución que filtra cualquier clase de eco parásito, incluso ecos parásitos variables como los originados por el mar, la lluvia,...

Los objetos y realizaciones del presente invento se describen en lo que sigue en las reivindicaciones 1 a 11.

Breve descripción de los dibujos

Otras características y ventajas del invento resultarán evidentes a partir de la siguiente descripción de ejemplos de realizaciones del invento con referencia a los dibujos, que muestran detalles esenciales para el invento, y a partir de las reivindicaciones. Los detalles individuales pueden incorporarse en una realización del invento por separado o conjuntamente formando cualquier combinación.

- Las figuras 1a, 1b, 1c y 1d muestran espectros obtenidos a partir de una señal muestreada en períodos irregulares de repetición de impulsos (PRT) mediante cuatro técnicas diferentes de acuerdo con la tecnología anterior; los métodos NSSL, NUHAG, de óndulas y LSP, respectivamente.

- Las figuras 2a y 2b representan ecos parásitos de, respectivamente, la tierra y el mar, obtenidos por el NSSL.

- La figura 3 ilustra una gráfica de proceso de pasos significativos del método para filtrar ecos parásitos de acuerdo con el invento.

- Las figuras 4a, 4b, 4c, 4d y 4e ilustran el método de acuerdo con el invento, respectivamente, mediante espectros del muestreo irregular utilizado, la señal simulada, los ecos parásitos marinos simulados, la entrada al filtro de ecos parásitos y la salida, para una señal exponencial compleja libre de ruido, a la frecuencia de 1,2 y un eco parásito marino de configuración Gaussiana con amplitud media y un ancho de banda correspondiente a un estado 5 del mar cuando PRF y RF fuesen, respectivamente, 1 kHz y 1 GHz.

Las figuras 5a, 5b, 5c, 5d y 5e ilustran el método de acuerdo con el invento aplicado al eco de blancos y a ecos parásitos marinos de la figura 4 con ruido Gaussiano añadido y amplitud con distribución de Weibull, respectivamente, mediante espectros del muestreo irregular utilizado, la señal simulada, los ecos parásitos marinos simulados, la entrada al filtro de ecos parásitos y la salida para una señal exponencial compleja a la frecuencia de 1,28, un eco parásito marino con configuración Gaussiana con amplitud media y ancho de banda correspondiente a un estado 5 del mar, cuando PRF y RF fuesen, respectivamente, 1 kHz y 1 GHz y una frecuencia de blanco de 1,28.

Descripción más detallada

El muestreo irregular no ha tenido un uso tan extendido como el muestreo uniforme debido a que los análisis de tiempo y de frecuencia de las muestras irregulares tienen una implicación bastante elevada.

El muestreo aleatorio implica, usualmente, números aleatorios añadidos a intervalos regulares de muestreo. El espectro de energía basado en la DFT de muestras aleatorias consiste en el espectro de energía de la señal más ruido aditivo no correlacionado. Por ejemplo, incluso con una señal libre de ruido muestreada a la frecuencia de muestreo de Nyquist, la relación entre señal de salida y ruido podría ser de, solamente, 1.

El muestreo irregular determinístico supone repetir periódicamente la misma secuencia de K intervalos irregulares con el intervalo de muestreo medio T_S. Usualmente, se dice que el muestreo es entrelazado cuando K=2 y multifrecuencia o en racimo cuando K tiene una longitud arbitraria. Como un conjunto de muestreo de esta clase contiene K conjuntos de muestreo regulares, la DFT da K picos (para una componente de frecuencia de una señal) dentro del intervalo limitado por la frecuencia de muestreo 1/ T_S.

Para cualquier conjunto de muestreo regular {nT}, tal que T=q1/(2B), una señal real x(t) limitada a una banda B de frecuencia, se escribe como x(t) = ?_nx(nT).sen c[2B(t-nT)]. Las muestras irregulares se comprenden perfectamente en teoría, pero su método resulta ser, usualmente, demasiado complicado. Para un conjunto de muestreo irregular {t_n}, la reconstrucción con bases bi-ortogonales {sen c[2B(t-nT)]} y {?_n(t)}, se escribe como: x(t) = ?_n c_n.sen c[2B(t- t_n)] = ?_nx(t_n) ?_n(t), donde c_n es el producto interno de x(t) con {?_n(t)}. Si el conjunto {t_n} está limitado como |t-t_n|<1/(8B), ?_n(t) es una función de interpolación de Lagrange. Las funciones base también pueden ser tramas, es decir, bases cuya ortogonalidad no se requiera. Las condiciones de trama son mucho más débiles y más útiles con fines prácticos.

Las siguientes técnicas pertenecientes a la tecnología anterior ilustran el estado de la técnica en relación con el análisis espectral de muestras irregulares.

El periodograma de Lomb-Scargle (LSP) es el clásico periodograma basado en la DFT corregido preservando el comportamiento estadístico y la invariancia por traslación en el tiempo. Si las muestras son irregulares, el periodograma de Lomb-Scargle (LSP) sobre muestras multifrecuencia revela el patrón determinístico como se muestra en la figura 1d.

La transformada en óndulas de x(t) viene dada como X(a,t) con una óndula desplazada en t y escalada en a. El espectro se representa mediante |X(a,t)|², denominado escalograma. Los corrientes algoritmos eficientes de transformada en óndulas soportan el...

1. Método de desconvolución de una señal muestreada en períodos irregulares de repetición de impulsos, x(t_m), que comprende las siguientes operaciones:

en el que, en las operaciones de resta (S5) y de desconvolución (S6), los cálculos se ajustan al tipo de ecos parásitos mediante los espectros de los ecos parásitos dados por la operación (S3).

2. Método de desconvolución de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones precedentes, en el que la operación (S2) comprende, también, las siguientes operaciones secundarias:

3. Método de desconvolución de acuerdo con la reivindicación precedente, en el que los pasos de convolución en las operaciones de resta (S5) y de desconvolución (S6) se reducen basándose en las L componentes espectrales distintas de cero.

4. Método de desconvolución de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones precedentes, en el que la operación (S4) abarca también, las amplitudes de la estimación de los espectros de los ecos parásitos.

5. Sistema de desconvolución de una señal muestreada en períodos irregulares de repetición de impulsos, x(t_m), que comprende:

en el que el cálculo de los medios para restar y de los medios para realizar la desconvolución, se ajustan al tipo de ecos parásitos mediante los espectros de los ecos parásitos dados por los medios para aislar.

6. Sistema de desconvolución de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 6 o 7, en el que los medios para calcular:

7. Sistema de desconvolución de acuerdo con la reivindicación precedente, en el que las operaciones de convolución de los medios para restar y de los medios para realizar la desconvolución, se reducen basándose en la L componentes espectrales distintas de cero.

8. Sistema de desconvolución de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 6 a 8, en el que los medios para estimar también estiman las amplitudes de los espectros de los ecos parásitos.

9. Uso del método de desconvolución de acuerdo con la reivindicación 1 en un sistema de radar.

10. Uso del método de desconvolución de acuerdo con la reivindicación 1 como filtrado de ecos parásitos.

11. Uso del método de desconvolución de acuerdo con la reivindicación precedente como filtrado de ecos parásitos marinos.