Prefazione
Nel campo della difesa elettronica c’è un interesse crescente per i radar che sfruttano forma d’onda caratterizzate da una bassa probabilità di essere intercettate. L’uso di questi segnali permette infatti di diminuire il Range Advance Factor (RAF), un indice che rappresenta il rapporto tra la distanza alla quale il sistema passivo può rivelare il radar e quella a cui il radar è in grado di rivelare la piattaforma. Le caratteristiche di LPI (Low Probability of Intercept) possono derivare da apposite scelte in fase di progetto o possono essere conseguenza delle caratteristiche intrinseche della forma d’onda, come nel caso del noise radar che utilizza codici pseudo-noise appositamente come caratteristiche ECCM (Electronic Counter Counter Measure).
La classiche strategie di detection degli impulsi a banda stretta, come la classica Trasformata discreta di Fourier effettuata tramite FFT (Fast Fourier Transform), possono trovarsi in difficoltà in presenza di queste tipologie di emittenti manifestando basse prestazione o addirittura l’impossibilità di rivelazione.
Nasce dunque l’esigenza di concepire nuove strategie di decisione che presentano una certa robustezza a forme d’onda LPI. Lo studio introduce innanzitutto varie forme d’onda che a causa delle loro caratteristiche possono essere considerate LPI, dato che la loro energia viene distribuita su una banda considerevole: oltre al classico segnale chirp vengono presi in considerazione i codici polifase, il codice Costas, che è analogo alla tecnica del frequency hopping usata nel settore delle comunicazioni, e segnali pseudo noise.
Successivamente vengono presentate varie tecniche di filtraggio presenti in letteratura, ma usati per analizzare le caratteristiche del segnale posto in ingresso ed eventualmente farne una classificazione. Si è proceduto quindi con l’applicazione di queste strategie di filtraggio per effettuare una loro analisi in termini di prestazioni. In particolare è stato applicato il criterio di decisione di Neyman-Pearson per la determinazione della probabilità di detection (PD) una volta
fissata la probabilità di falso allarme (PFA). Sono state applicate due strategie di decisione: la prima
prende come statistica di decisione il massimo della matrice fornita in uscita all’algoritmo prescelto (MD-Max Detector), la seconda effettua un integrazione non coerente dei primi N massimi
(NIMD-Noncoherent integration of the Max Detector). Il valore di N è stato scelto in maniera tale da
rendere minimo il rapporto segnale rumore (SNR) quando la probabilità di rivelazione è maggiore di 0.9. E’ evidente che il valore di N dipende fortemente dalla strategia di filtraggio e dal segnale posto in ingresso. Le prestazioni sono state ottenute mediante simulazione Montecarlo e i risultati ottenuti
sono stati confrontati con tre strategie di rivelazione classiche, basate sulla FFT e largamente utilizzate nei ricevitori passivi per effettuare il processing del segnale. I risultati evidenziano un guadagno che varia naturalmente in relazione alla strategia di filtraggio adottata e in base alla strategia di detection utilizzata, ma che può arrivare fino a circa 10 dB rispetto al processing classico.
