Luận văn dùng phương pháp biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao hos để tách và định vị xung radar trong môi trường nhiễu

Luận văn ứng dụng phương pháp biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS để tách và định vị xung radar trong môi trường nhiễu hiệu quả.

• Tác giả: Thái Quang Tâm
• Người hướng dẫn: Ts. Trần Hoài Trung
• Trường học: Đại học Lạc Hồng
• Chuyên ngành: Điện-Điện tử
• Đề tài: Phương pháp biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS để tách và định vị xung radar trong nhiễu
• Loại tài liệu: Báo cáo nghiên cứu khoa học
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• Lời cảm ơn
• PHẦN I: MỞ ĐẦU
• LÝ DO LỰA CHỌN ĐỀ TÀI
• MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• Mục tiêu của đề tài
• Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RADAR VÀ TÁCH TÍN HIỆU RADAR
• 1.1. TỔNG QUAN VỀ RADAR
• 1.1.1. Phân loại Radar
• 1.1.2. Độ phân giải cự ly
• 1.1.3. Tần số Doppler
• 1.1.4. Sự nhất quán (Coherence)
• 1.1.5. Phương trình Radar
• 1.2. TÁCH SÓNG RADAR
• 1.2.1. Tách sóng trong nhiễu
• 1.2.2. Xác suất báo động lầm
• 1.2.3. Xác suất phát hiện
• 1.2.4. Kết hợp xung (Pulse Integration)
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT BIẾN ĐỔI WAVELET – WAVELET PACKET
• 2.1. ĐÔI NÉT VỀ SỰ PHÁT TRIỂN CỦA WAVELET
• 2.1.1. Những năm đầu thập niên 1980
• 2.1.2. Biến đổi Wavelet liên tục - CWT
• 2.1.3. Hộp Wavelet Heisenberg
• 2.2. PHÂN TÍCH ĐA PHÂN GIẢI - MRA
• 2.2.1. Cơ sở wavelet trực giao
• 2.2.2. Cơ sơ wavelet nhị trực giao
• 2.2.3. Một số họ cơ sở wavelet
• 2.2.4. Cơ sở Wavelet Haar
• 2.3. BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC - DWT
• 2.3.1. Các bộ lọc băng
• 2.3.2. Tiền lọc tín hiệu
• 2.3.3. Sự phân cắt tín hiệu
• 2.4. BIẾN ĐỔI WAVELET PACKET
• 2.5. ỨNG DỤNG TRIỆT NHIỄU TÍN HIỆU BẰNG BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ WAVELET PACKET
• 2.5.1. Triệt nhiễu bằng biến đổi wavelet và wavelet packet
• 3. CHƯƠNG 3: LÝ THUYẾT THỐNG KÊ BẬC CAO
• 3.1. Tại sao sử dụng HOS
• 3.2. Cumulant, moment và các đặc tính của chúng
• 3.3. ĐỊNH NGƯỠNG MỀM BIẾN ĐỔI WAVELET PACKET BẰNG HOS
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT MÔ PHỎNG
• 4.1. Mục tiêu mô phỏng
• 4.2. Các điều kiện và giả thiết mô phỏng
• 4.3. Sơ đồ giải thuật mô phỏng
• 4.4. Tách nhiễu xung radar bằng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS
• 4.5. Mô phỏng đánh giá khả năng tách nhiễu xung radar bằng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS
• 4.6. Mô phỏng đánh giá khả năng định vị vị trí xung radar theo thời gian
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 5.1. Kết quả tách nhiễu xung radar bằng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao hos
• 5.2. Kết quả mô phỏng đánh giá khả năng tách nhiễu xung radar
• 5.3. Mô phỏng đánh giá khả năng tách nhiễu xung radar bằng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS so với WFT
• PHẦN III: KẾT LUẬN
• Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• BẢNG CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH

Tóm tắt

I. Giới thiệu về phương pháp biến đổi wavelet packet

Phương pháp biến đổi wavelet đã trở thành một công cụ quan trọng trong xử lý tín hiệu, đặc biệt là trong lĩnh vực radar. Wavelet packet là một mở rộng của biến đổi wavelet, cho phép phân tích tín hiệu ở nhiều mức độ khác nhau. Điều này giúp tách biệt các thành phần của tín hiệu radar trong môi trường nhiễu. Việc sử dụng biến đổi wavelet packet giúp cải thiện khả năng phát hiện và định vị xung radar, đặc biệt trong các điều kiện có nhiễu mạnh. Theo nghiên cứu, việc áp dụng biến đổi wavelet cho phép xác định các đặc tính của tín hiệu radar một cách chính xác hơn, từ đó nâng cao hiệu quả của hệ thống radar. Một trong những lợi ích lớn nhất của phương pháp này là khả năng xử lý tín hiệu trong miền thời gian và tần số, giúp phát hiện các xung radar ngay cả khi chúng bị che khuất bởi nhiễu.

1.1. Tính ưu việt của wavelet packet

Phương pháp biến đổi wavelet packet cho phép phân tích tín hiệu với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Kỹ thuật wavelet giúp tách các thành phần của tín hiệu radar, từ đó xác định vị trí và đặc tính của mục tiêu. Việc sử dụng thống kê bậc cao (HOS) kết hợp với biến đổi wavelet giúp cải thiện khả năng phát hiện xung radar trong môi trường nhiễu. HOS cung cấp các thông tin về các đặc tính thống kê của tín hiệu, cho phép xác định ngưỡng tách xung hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng radar, nơi mà việc phát hiện mục tiêu nhanh chóng và chính xác là rất cần thiết.

II. Ứng dụng của thống kê bậc cao HOS trong tách xung radar

Thống kê bậc cao (HOS) là một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích tín hiệu radar. HOS cho phép đánh giá các đặc tính của tín hiệu mà không phụ thuộc vào phân phối chuẩn. Việc áp dụng HOS trong tách xung radar giúp cải thiện khả năng phát hiện và định vị xung trong môi trường nhiễu. HOS có thể được sử dụng để xác định các thông số như cumulant và moment, từ đó cung cấp thông tin chi tiết về tín hiệu radar. Sử dụng HOS, các nhà nghiên cứu có thể phát hiện các xung radar có tín hiệu radar yếu hơn ngưỡng nhiễu. Điều này giúp mở rộng khả năng phát hiện của radar, đặc biệt trong các ứng dụng quân sự và dân sự.

2.1. Lợi ích của HOS trong xử lý tín hiệu radar

HOS cung cấp một cách tiếp cận mới trong việc xử lý tín hiệu radar. Bằng cách sử dụng các đặc tính thống kê của tín hiệu, HOS cho phép tách biệt các xung radar từ nhiễu một cách hiệu quả. Việc áp dụng HOS giúp cải thiện độ chính xác trong việc xác định vị trí của mục tiêu. Hơn nữa, HOS có thể được kết hợp với biến đổi wavelet để tối ưu hóa quá trình tách xung. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu suất của hệ thống radar mà còn giảm thiểu thời gian xử lý tín hiệu. HOS đã chứng minh được giá trị thực tiễn trong nhiều ứng dụng, từ giám sát an ninh đến điều khiển giao thông.

III. Kết quả mô phỏng và đánh giá hiệu quả

Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp biến đổi wavelet packet kết hợp với thống kê bậc cao HOS mang lại hiệu quả cao trong việc tách và định vị xung radar. Các thử nghiệm cho thấy khả năng phát hiện xung radar trong môi trường nhiễu mạnh được cải thiện đáng kể. Việc sử dụng HOS giúp xác định ngưỡng tách xung một cách chính xác hơn, từ đó nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu. Kết quả cho thấy rằng phương pháp này có thể được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống radar hiện đại, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao và thời gian phản hồi nhanh.

3.1. Đánh giá khả năng tách xung radar

Đánh giá khả năng tách xung radar cho thấy rằng phương pháp kết hợp biến đổi wavelet packet và HOS có thể tách biệt các xung radar từ nhiễu một cách hiệu quả. Các mô phỏng cho thấy tỷ lệ phát hiện xung radar tăng lên đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng các kỹ thuật mới trong xử lý tín hiệu radar là cần thiết để nâng cao hiệu suất của hệ thống. Kết quả này mở ra hướng nghiên cứu mới trong việc phát triển các thuật toán xử lý tín hiệu radar, giúp cải thiện khả năng phát hiện và định vị mục tiêu trong các điều kiện khó khăn.

Nội dung chính

Dùng Phương Pháp Biến Đổi Wavelet Packet và Thống Kê Bậc Cao HOS Để Tách và Định Vị Xung Radar Trong Môi Trường Nhiễu

---

Tóm tắt nghiên cứu

Trong kỹ thuật radar hiện đại, bài toán nâng cao độ nhạy thu và tốc độ phát hiện mục tiêu luôn là thách thức cốt lõi. Nghiên cứu do ThS. Thái Quang Tâm và KS. Ngô Văn Bình (Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Lạc Hồng) thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Trần Hoài Trung, tập trung giải quyết câu hỏi nghiên cứu: Làm thế nào để tách và định vị chính xác xung radar vô tuyến (RF) bị chìm sâu trong môi trường nhiễu mạnh với tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) cực thấp chỉ từ một xung đơn lẻ?

Nghiên cứu đề xuất giải pháp đột phá kết hợp hai công cụ toán học xử lý tín hiệu tiên tiến: Biến đổi Wavelet Packet (Wavelet Packet Transform - WPT) và Lý thuyết Thống kê bậc cao (Higher Order Statistics - HOS). Phương pháp này tận dụng khả năng phân tích đa phân giải linh hoạt của Wavelet Packet trên toàn bộ dải phổ cùng đặc tính triệt tiêu nhiễu Gaussian của hàm cumulant bậc cao để xác định ngưỡng mềm (soft-thresholding) tự thích ứng.

Kết quả mô phỏng trên nền tảng MATLAB chứng minh giải thuật có khả năng khôi phục dạng sóng và định vị thời gian xuất hiện của xung radar với độ chính xác vượt trội, ngay cả khi mức SNR xuống rất thấp. Công trình mang lại ý nghĩa thực tiễn to lớn trong việc mở rộng cự ly phát hiện, giảm thiểu công suất phát xạ và tối ưu hóa thời gian đáp ứng cho các hệ thống radar quét mảng pha (phased array radar).

---

Bối cảnh và tầm quan trọng

Radar xung (Pulse Radar) giữ vai trò then chốt trong hàng không, hàng hải, khí tượng thủy văn và quốc phòng an ninh. Về nguyên lý hoạt động, máy thu radar phải xử lý các tín hiệu phản xạ có năng lượng cực nhỏ từ mục tiêu di động ở cự ly xa trong bối cảnh chịu tác động liên tục từ nhiễu nhiệt (thermal noise), nhiễu nền địa vật và can nhiễu môi trường.

[!NOTE] Thực trạng và khoảng trống nghiên cứu (Research Gap):

1. Hạn chế của kỹ thuật tích hợp xung truyền thống: Để tăng tỷ số SNR, máy thu radar cổ điển thường áp dụng phương pháp tích lũy năng lượng qua nhiều chu kỳ xung ($Pulse\ Integration$). Tuy nhiên, việc chờ đợi tích lũy nhiều xung làm giảm đáng kể tốc độ quét và độ nhạy tức thời, gây khó khăn lớn khi bám bắt các mục tiêu kích thước nhỏ di chuyển với vận tốc siêu âm.
2. Hạn chế của biến đổi Fourier cửa sổ (WFT): Các bộ lọc thời gian - tần số cổ điển dựa trên WFT/STFT bị ràng buộc bởi nguyên lý bất định Heisenberg với kích thước cửa sổ cố định, không thể tối ưu đồng thời độ phân giải thời gian và tần số.
3. Nhược điểm của phương pháp định ngưỡng thông thường: Các thuật toán lọc nhiễu ước lượng phương sai nhiễu đơn thuần dễ triệt tiêu nhầm các xung phản xạ hữu ích có biên độ thấp hơn ngưỡng nhiễu.

Nghiên cứu này xuất hiện kịp thời nhằm đáp ứng yêu cầu cấp thiết của các thế hệ radar quét điện tử đa chức năng hiện đại. Việc tách và định vị thành công mục tiêu ngay từ một xung phản xạ đơn lẻ giúp nâng cao năng lực phản ứng nhanh, mở rộng tầm phủ sóng vô tuyến mà không cần tăng công suất đỉnh máy phát, tiết kiệm chi phí phần cứng và năng lượng vận hành.

---

Methodology và approach

Công trình xây dựng một quy trình xử lý tín hiệu phi tuyến khép kín, kết hợp phân tích miền thời gian - tần số và phân tích thống kê phi Gaussian.

1. Phân tích đa phân giải bằng Biến đổi Wavelet Packet (WPT)

Khác với biến đổi Wavelet rời rạc thông thường (DWT) chỉ phân rã dải thông thấp (xấp xỉ), WPT thực hiện phân rã đệ quy cả dải thông thấp và thông cao ở từng mức tỷ lệ. Cấu trúc cây nhị phân hoàn chỉnh của WPT cho phép phân chia mặt phẳng thời gian - tần số thành các ô Heisenberg linh hoạt, giúp bảo toàn chi tiết góc cạnh và biên độ tức thời của các xung RF có độ rộng hẹp.

2. Định ngưỡng mềm dựa trên Thống kê bậc cao (HOS)

Lý thuyết HOS là công cụ then chốt trong kỹ thuật phân tích thành phần độc lập (ICA). Bản chất của nhiễu nhiệt trong máy thu radar là phân bố ngẫu nhiên Gaussian trung bình bằng không. Theo tính chất lý thuyết:

• Tất cả các cumulant bậc cao (bậc $k \ge 3$) của biến ngẫu nhiên phân bố Gaussian đều bằng 0: $$C_k^{\text{Gaussian}} = 0 \quad (\forall k \ge 3)$$
• Tín hiệu xung radar RF điều chế mang tính phi Gaussian rõ rệt, do đó có các cumulant bậc 3 và bậc 4 khác 0.

Bằng cách tính toán cumulant của các hệ số Wavelet Packet tại từng nút nhánh cây, thuật toán thiết lập ngưỡng mềm thích nghi nhằm triệt tiêu hoàn toàn các hệ số do nhiễu Gaussian sinh ra, chỉ giữ lại các hệ số thuộc về tín hiệu xung thực.

3. Mô phỏng thực nghiệm và Đánh giá độ tin cậy

Mô hình toán học được lập trình và kiểm chứng bằng phần mềm MATLAB 7. Tín hiệu mô phỏng bao gồm chuỗi xung RF với các tham số độ rộng xung $\tau$, chu kỳ lặp xung $PRI$, được đưa qua kênh truyền có cộng nhiễu Gaussian trắng (AWGN) ở nhiều mức tỷ số $SNR$ âm (nhiễu áp đảo tín hiệu). Độ chính xác của thuật toán được kiểm chứng qua độ sai lệch thời gian định vị $\Delta t$ và độ bảo toàn hình dạng xung sau lọc.

---

Phát hiện chính

Nghiên cứu đã chứng minh tính ưu việt của giải thuật WPT-HOS qua các kết quả thực nghiệm rõ ràng:

1. Khả năng tách xung ở ngưỡng SNR cực thấp: Giải thuật khôi phục thành công các xung radar RF bị chìm sâu trong nền nhiễu mạnh, nơi các phương pháp lọc tuyến tính và tách sóng bao thông thường hoàn toàn mất dấu mục tiêu.
2. Định vị thời gian trễ chính xác cao: Nhờ đặc tính định vị cục bộ xuất sắc của Wavelet Packet trong miền thời gian, vị trí sườn trước và đỉnh xung phản xạ được xác định chuẩn xác. Điều này cho phép tính toán cự ly mục tiêu $R = \frac{c \cdot \Delta t}{2}$ với sai số tối thiểu.
3. Triệt tiêu chọn lọc nhiễu Gaussian: Các phép toán thống kê bậc cao (Cumulant bậc 4) đã triệt tiêu hầu như toàn bộ năng lượng của nhiễu nền mà không làm suy giảm biên độ hay làm biến dạng thành phần phổ tần hữu ích của xung RF.
4. Vượt trội so với Biến đổi Fourier cửa sổ (WFT): Khi đặt lên bàn cân so sánh trực tiếp, WFT bộc lộ rõ hiện tượng nhòe thời gian - tần số (time-frequency smearing) và sai số định vị lớn do kích thước cửa sổ cố định, trong khi WPT-HOS giữ vững đường bao xung sắc nét.
5. Khả năng xử lý đơn xung (Single Pulse Detection): Thuật toán loại bỏ sự phụ thuộc vào quá trình tích lũy nhiều chu kỳ xung ($np$ pulses), cho phép đưa ra quyết định phát hiện tức thời chỉ sau một chu kỳ xung thu.

---

Đóng góp khoa học

• Đóng góp về mặt lý thuyết: Công trình hệ thống hóa và kết nối thành công hai trường phái xử lý tín hiệu hiện đại: Giải tích đa phân giải Wavelet Packet và Lý thuyết Thống kê bậc cao. Nghiên cứu làm rõ cơ sở toán học về sự tương tác giữa các bộ lọc gương trực giao (QMF) và các mômen/cumulant bậc cao.
• Đổi mới về mặt phương pháp luận: Đề xuất kỹ thuật định ngưỡng mềm tự thích ứng dựa trên cumulant của hệ số wavelet thay thế cho các phương pháp ước lượng phương sai nhiễu cổ điển, giải quyết triệt để nghịch lý giữa việc khử nhiễu và bảo toàn tín hiệu biên độ nhỏ.
• Giá trị ứng dụng thực tiễn:
  • Cung cấp thuật toán tối ưu cho bộ xử lý tín hiệu số (DSP/FPGA) trong các đài radar cảnh giới, radar dẫn đường và radar thời tiết.
  • Giảm gánh nặng công suất phát đỉnh $P_t$, giúp thu nhỏ kích thước khối máy phát và hạ nhiệt độ làm việc của thiết bị.
  • Nâng cao hiệu suất cho hệ thống radar mảng pha quét nhanh bằng chùm tia điện tử.

---

Đối tượng quan tâm

Báo cáo nghiên cứu khoa học này mang lại giá trị tham khảo chuyên sâu cho nhiều nhóm đối tượng:

• Nhà nghiên cứu học thuật & Giảng viên ngành Xử lý tín hiệu - Viễn thông: Tài liệu tham khảo giá trị về ứng dụng thực tế của Wavelet Packet, HOS và phân tích thành phần độc lập (ICA).
• Kỹ sư thiết kế hệ thống Radar & Hàng không Vũ trụ: Định hướng giải pháp nâng cấp module máy thu kỹ thuật số, cải thiện xác suất phát hiện $P_D$ và giảm xác suất báo động lầm $P_{fa}$.
• Chuyên gia trong lĩnh vực Khí tượng và Hàng hải: Ứng dụng thuật toán để bóc tách tín hiệu mục tiêu trong môi trường nhiều tạp âm phức tạp như nhiễu phản xạ mặt biển (sea clutter) hoặc nhiễu mây mưa.

---

FAQ (Câu hỏi thường gặp)

1. Phát hiện quan trọng nhất của đề tài là gì?

Phát hiện quan trọng nhất là việc chứng minh sự kết hợp giữa biến đổi Wavelet Packet và Thống kê bậc cao HOS cho phép tách và định vị chính xác vị trí thời gian của xung radar RF trong môi trường nhiễu mạnh chỉ với một xung đơn lẻ, vượt qua giới hạn của các phương pháp lọc Fourier và tích lũy xung truyền thống.

2. Điểm độc đáo của việc kết hợp WPT và HOS là gì?

WPT cung cấp khả năng phân rã tín hiệu chi tiết trên toàn bộ mặt phẳng thời gian - tần số, trong khi HOS (thông qua cumulant bậc cao) có đặc tính triệt tiêu tự nhiên đối với nhiễu Gaussian. Sự kết hợp này tạo ra cơ chế định ngưỡng mềm tự thích nghi, lọc sạch nhiễu mà không làm suy hao tín hiệu mục tiêu yếu.

3. Kết quả mô phỏng có thể khái quát hóa cho hệ thống thực tế không?

Hoàn toàn có thể. Mô hình nghiên cứu bám sát các phương trình radar tiêu chuẩn và tính chất vật lý của kênh truyền vô tuyến. Các giải thuật mô phỏng trên MATLAB có thể chuyển đổi trực tiếp thành mã nguồn C/C++ hoặc VHDL để nạp vào các chip xử lý tín hiệu số DSP/FPGA chuyên dụng trên đài radar thực tế.

4. Hướng phát triển tiếp theo của nghiên cứu là gì?

Nghiên cứu có thể mở rộng thử nghiệm với các môi trường nhiễu phi Gaussian phức tạp (nhiễu Weibull, K-distribution), kiểm nghiệm trên các dạng sóng radar nén xung phức tạp (LFM, mã pha Barker/Frank) và nhúng thuật toán lên phần cứng thời gian thực.

5. Ứng dụng thực tiễn nổi bật nhất của giải thuật là gì?

Ứng dụng nổi bật nhất là trang bị cho hệ thống radar mảng pha quét điện tử (Phased Array Radar) nhằm phát hiện sớm các mục tiêu bay tầm thấp, mục tiêu có diện tích phản xạ hiệu dụng (RCS) nhỏ và vận tốc di chuyển nhanh.

---

Kết luận

Đề tài "Dùng phương pháp biến đổi Wavelet Packet và Thống kê bậc cao HOS để tách và định vị xung radar trong môi trường nhiễu" của nhóm tác giả Trường Đại học Lạc Hồng là một công trình nghiên cứu nghiêm túc, kết hợp nhuần nhuyễn giữa nền tảng toán học hàn lâm và bài toán kỹ thuật thực tiễn. Giải thuật WPT-HOS đề xuất đã giải quyết thỏa đáng hai nhược điểm cố hữu của radar xung: độ nhạy ở SNR thấp và tốc độ phát hiện mục tiêu tức thời. Công trình mở ra hướng đi đầy triển vọng trong việc nâng cấp các hệ thống vô tuyến định vị và xử lý tín hiệu hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ RADAR VÀ TÁCH TÍN HIỆU RADAR 1. TỔNG QUAN VỀ RADAR 1. Giới thiệu RADAR, viết tắt của RAdio Detection And Ranging, là một thiết bị được phát minh trong các thập kỷ đầu tiên của thế kỷ 20 dùng để nhận dạng từ xa và xác định cự ly của các vật thể (như tàu thủy và máy bay) bằng các sóng điện từ. Nguyên lý bên trong của radar được thí nghiệm lần đầu tiên bởi Hertz vào cuối thế kỷ 19.

Hertz đã kiểm tra lý thuyết về trường điện từ của Maxwell, và chứng tỏ rằng các sóng điện từ phản xạ lại bởi các chất dẫn điện và điện môi. Các phát hiện này chưa được ứng dụng cho đến những năm 1900 khi một kỹ sư người Đức sáng chế một thiết bị để nhận dạng tàu và các chướng ngại vật bằng sóng điện từ. Tuy nhiên, do cự ly phát hiện nhỏ (cỡ một dặm) nên thiết bị này chưa được thành công lắm. Một vài năm trước khi Thế chiến thứ hai bùng nỗ các hệ thống radar phát sóng liên tục CW được thử nghiệm ở nhiều quốc gia.

Các hệ thống radar này hoạt động chủ yếu ở băng tần HF (high frequency: 3 đến 30MHz) và VHF (very high frequency: 30 đến 300MHz) và đạt cự ly phát hiện lên đến 50 dặm. Các radar CW dùng hiệu ứng dịch tần Doppler đo sự dịch chuyển của mục tiêu sinh ra làm nền tảng cho việc phát hiện mục tiêu mà không có thêm bất kì thông tin nào về cự li hay vị trí. Trong suốt Thế chiến hai, các hệ thống radar được sử dụng một cách có hệ thống như một công cụ để cải thiện hệ thống phòng thủ quân sự, bằng cách phát hiện sớm các máy bay và tàu chiến quân địch, Trong thời kỳ đó, các radar xung cũng được phát minh để cung cấp thông tin về cự ly dựa trên việc đo lường thời gian trễ giữa xung phát và xung phản xạ về từ mục tiêu. Từ đó, các hệ thống radar được phát hiện và cải tiến liên tục cả vế phần cứng (máy phát, máy thu, anten radar v.) lẫn phần mềm (khi máy tính xuất hiện làm công cụ cho việc phân tích và biểu diễn dữ liệu radar).

Hiện nay, 5 radar đã được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của đời sống như điều khiển không lưu, định vị hàng hải, dự báo thời tiết, các ứng dụng trong đời sống như radar phát hiện mỏ khoáng sản, mỏ dầu,…, radar kiểm tra các công trình xây dựng, radar đo tốc độ xe lưu thông và các ứng dụng quân sự như giám sát, định vị, điều khiển, và dẫn đường cho các loại vũ khí. Phân loại Radar Các hệ thống Radar nói chung sử dụng các dạng sóng điều chế và anten định hướng để phát năng lượng điện từ vào một thể tích nhất định trong không gian nhằm phát hiện mục tiêu. Các vật thể (mục tiêu) nằm trong không gian tìm kiếm sẽ phản xạ lại một phần năng lượng (tín hiệu phản xạ) trở lại đài radar. Các tín hiệu phản xạ này sẽ được máy thu của đài radar xử lý để tách các thông tin về mục tiêu như cự ly, vận tốc, góc phương vị, và một số đặc tính khác.

Radar có thể được phân loại theo vị trí đặt hệ thống radar như mặt đất, máy bay, không gian hay tàu thủy. Ngoài ra, hệ thống radar cũng có thể phân ra thành nhiều loại khác nhau dựa vào các đặc tính của radar như băng tần số, loại anten và dạng sóng phát. Ta cũng có thể phân loại radar theo chức năng nhiệm vụ của đài radar như radar khí tượng, radar cảnh giới, radar dẫn đường… Radar dùng hệ thống bức xạ (Phased array radar) là loại radar sử dụng dãy anten đa chức năng. Dãy anten được hình thành từ hai hay nhiều anten tổng hợp nên một búp sóng hẹp có định hướng và có thể quét vòng được bằng cơ khí hay bằng điện.

Việc quét vòng bằng điện tử được điều khiển bởi pha của các tín hiệu đưa vào các phần tử của dãy anten. Thông thường radar được phân loại theo dạng sóng hay theo tần số hoạt động. Theo dạng sóng, radar có thể được phân thành hai loại là phát sóng liên tục (CW) và phát xạ xung. Radar phát sóng liên tục là loại radar phát năng lượng điện từ liên tục và sử dụng hai anten phát và thu riêng biệt.

Radar phát xạ xung liên tục không điều chế có thể đo được chính xác vận tốc xuyên tâm của mục tiêu (độ dịch Doppler) và góc phân vị. Thông tin về cự ly của mục tiêu chỉ có thể biết được khi sử dụng điều chế. Ứng dụng cơ bản của dạng radar này là xác định vận tốc mục tiêu trong radar cảnh giới và dẫn đường. Radar xung sử dụng chuỗi các xung (chủ yếu được điều chế).

6 Trong kiểu radar này hệ thống được phân loại dựa theo tần số lặp lại xung (PRF – Pulse Repetition Frequency) với các dạng là PRF thấp, PRF trung bình, PRF cao. Các radar PRF thấp được sử dụng để đo cự ly khi không cần quan tâm đến vận tốc của mục tiêu (độ dịch Doppler). Radar PRF cao chủ yếu được sử dụng để đo vận tốc của mục tiêu. Radar phát sóng liên tục cũng như radar phát xạ xung đều có thể đo được cả cự ly và vận tốc xuyên tâm của mục tiêu, bằng cách sử dụng các sơ đồ điều chế.

Phân loại radar dựa trên tần số hoạt động. Ký hiệu dải tần Tần số (GHz) Bước sóng (cm) HF 0,003 ÷ 0,03 10.000 ÷ 100 UHF 0,3 ÷ 1 100 ÷ 30 L 1÷2 30 ÷ 15 S 2÷4 15 ÷ 7,5 C 4÷8 7,5 ÷ 3,75 X 8 ÷ 12,5 3,75 ÷ 2,4 Ku 12,5 ÷ 18,0 2,4 ÷ 1,67 K 18,0 ÷ 26,5 1,67 ÷ 1,13 Ka 26,5 ÷ 40 1,13 ÷ 0,75 MMW > 40 < 0,75 Radar HF dùng các bức xạ điện từ phản xạ từ tầng điện ly để phát hiện các mục tiêu phía sau đường chân trời, ví dụ như: radar U. OTH/B, radar ROTHR của Hoa Kỳ và radar Woodpecker của Nga. Băng VHF và UHF được sử dụng cho các cự ly rất xa gọi là các radar phát hiện xa (EWR – Early Warning Radar).

Ví dụ như hệ thống radar cảnh báo tên lửa sớm Ballistic (BMEWS) hoạt động ở tần số 245 MHz, hệ thống PAR (Perimeter and Acquisition Radar) Phase array radar hoạt động cự ly xa đa chức năng, và hệ thống Phase array radar UHF cảnh báo sớm đa chức năng PAVE PAWS. Do các hệ thống anten này có bước sóng rất lớn và độ nhạy đòi hỏi để đo ở cự ly xa, nên chúng có diện tích rất lớn. Radar trong băng L thường được sử dụng trong các hệ thống mặt đất và trên tàu cho mục đích quân sự và điều khiển không lưu cự ly xa. Phần lớn các hệ thống radar cự ly trung bình mặt đất và trên tàu hoạt động ở băng S.

Tuy nhiên hầu hết các radar khí tượng hoạt động ở băng C. Các radar dẫn đường, cảnh giới cự ly trung bình và các radar đo lường cũng hoạt động ở băng C. 7 Băng X được sử dụng cho các hệ thống radar, trong đó anten có kích thước nhỏ. Các hệ thống này được sử dụng trong hầu hết các radar quân sự đa chức năng trên máy bay.

Các hệ thống radar trong đó đòi hỏi khả năng phát hiện mục tiêu tốt và ít chịu tác động của suy hao khí quyển đến băng tần số cao đều được sử dụng ở băng X. Các băng tần số cao hơn (Ku, K, và Ka) chịu ảnh hưởng nghiêm trọng của suy hao khí quyển và thời tiết, do đó các radar sử dụng băng tần số này chỉ giới hạn trong các ứng dụng cự ly ngắn như radar cảnh sát giao thông. Các radar bước sóng milimet chủ yếu giới hạn hoạt động ở các hệ thống cự ly ngắn và các hệ thống thí nghiệm. Cự ly Máy phát/ Ghép định Điều chế hướng Điều khiển thời gian Bộ xử lý tín hiệu Máy thu Hình 1.

Sơ đồ khối của radar xung đơn giản Hình 1.1 là sơ đồ khối của một radar xung đơn giản. Khối điều khiển thời gian sẽ phát tín hiệu đồng bộ cho cả hệ thống. Tín hiệu điều chế sẽ được phát đi và gửi đến anten thông qua khối phát/điều chế. Bộ ghép định hướng sẽ chuyển mạch anten giữa hai chế độ thu và phát.

Bộ ghép định hướng này cho phép sử dụng cùng một anten cho cả hai mục đích thu và phát. Trong quá trình phát, bộ ghép định hướng sẽ đưa năng lượng điện từ của radar đến anten. Ngược lại, trong quá trình thu, bộ ghép định hướng sẽ đưa các xung phản xạ vào máy thu. Máy thu sẽ khuếch đại các xung phản xạ và chuẩn bị chúng để xử lý tín hiệu.

Việc tách các thông tin về mục tiêu sẽ được đảm nhiệm tại khối xử lý tín hiệu. Cự ly của mục tiêu R được tính bằng thời 8 gian trễ Δt là thời gian xung đi hai lần giữa radar và mục tiêu. Do sóng điện từ di chuyển với vận tốc ánh sáng, c = 3 × 10 8 m / s nên cΔt R= (1.1) 2 Trong đó R tính theo mét và Δt tính bằng giây. Nói chung radar xung phát và thu một chuỗi xung, minh họa ở hình 1.

Độ rộng xung là τ và chu kỳ lặp xung PRI (Pulse Repetition Interval) là T. Nghịch đảo của PRI là tần số lặp lại xung PRF (Pulse Repetition Frequency) kí hiệu là f r 1 1 fr = = (1.2) PRI T Xung phát đi PRI Xung 1 τ Xung 2 Xung 3 Thời gian Δt Xung 1 Xung 2 Xung 3 Xung thu được phản xạ phản xạ phản xạ Thời gian Hình 1. Chuỗi xung phát và thu Trong suốt khoảng thời gian PRI, năng lượng radar chỉ được phát trong τ giây và im lặng trong suốt khoảng thời gian còn lại. Chu kỳ nhiệm vụ của tín hiệu radar phát đi là d t = τ / T.

Công suất trung bình của radar là Pav = Pt × d t (1.3) Trong đó Pt là công suất phát đỉnh của radar. Năng lượng xung là E P = Ptτ = Pav T = Pav / f r. Cự ly tương ứng với thời gian trễ hai chiều T được xem như là cự ly không đa trị (Unambiguous range) Ru.3, xung phản xạ 1 thể hiện cho tín hiệu phản xạ từ mục tiêu ở cự ly R1 = cΔt / 2 của xung 1. Xung phản xạ 2 có thể hiểu là xung 9 trở về từ cùng mục tiêu của xung thứ 2, hay cũng có thể hiểu là tín hiệu phản xạ từ mục tiêu ở cự ly R2 của xung 1.

Trong trường hợp này, cΔt c(T + Δt ) R2 = hay R2 = (1.