Аннотация
Постановка проблемы. В распределённых цифровых активных фазированных антенных решётках (АФАР) на подвижных платформах классические методы формирования луча требуют высокой точности геометрии, времени и фазы. Ошибки позиционирования и синхронизации ведут к потере когерентности и снижению отношения сигнал/шум (SNR). Цель. Разработка метода когерентной обработки сигналов распределённой цифровой АФАР, в котором требования к синхронизации ослабляются за счёт адаптивного перераспределения вкладов элементов апертуры. Материалы и методы. Использована модель стохастической апертуры из M платформ с учётом ошибок позиционирования, времени и фазы. Процесс формирования луча формализован как адаптивный оператор внимания (структура Q–K–V). Веса определяются экспоненциальной функцией от рассогласований. Проведено численное моделирование для M = 5, включая однородное и неоднородное распределение SNR. Результаты. Показано, что предложенный подход обобщает классическое когерентное формирование луча. При неоднородном SNR выигрыш в выходном SNR достигает 3,3 дБ. Вычислительная сложность линейна по числу платформ и гипотез O(K·M). Практическая значимость. Метод позволяет ослабить аппаратные требования, обеспечивая «мягкую» деградацию характеристик при ошибках навигации. Архитектура масштабируема и пригодна для роя БПЛА и малых космических платформ.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
распределённая АФАР; стохастическая апертура; механизм внимания; когерентное накопление; beamforming; рой БПЛА; цифровая обработка сигналов
DOI: https://doi.org/10.25686/2306-2819.2026.1.26
EDN: WOOLQB
URL: https://vestnik-reis.ru/article/view/1709
ФИНАНСИРОВАНИЕ:
авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.
Литература
2. Рахманов А.А., Бавижев М.Д. Распределенная активная фазированная антенная решетка с синтезированной стохастической апертурой на базе роя малых космических аппаратов // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. 2025. № 4(139). С. 22-31. DOI: 10.53816/20753608_2025_4_22 EDN: YBYEOV
3. Distributed Phased Arrays: Challenges and Recent Advances / J. A. Nanzer, S. R. Mghabghab, S. M. Ellison et al. // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 2021. Vol. 69, No. 11. P. 4893-4907. DOI: 10.1109/tmtt.2021.3092401 EDN: XPDQVI
4. Kong J., Dagefu F. T., Sadler B. M. Performance Analysis of Distributed Beamforming With Random Phase Offsets // 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). Seoul, Korea (South). 2020. Pp. 1–6. DOI: 10.1109/WCNC45663.2020.9120634
5. MIMO Radar: An Idea Whose Time Has Come / E. Fishler, A. Haimovich, R. Blum et al. // Proceedings of the 2004 IEEE Radar Conference. Philadelphia, PA, USA, 2004, P. 71–78. DOI: 10.1109/NRC.2004.1316398
6. Сосулин Ю. Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации. М.: Радио и связь, 1992. 304 с.
7. Зайцев Д. В. Многопозиционные радиолокационные системы. Методы и алгоритмы обработки информации в условиях помех. М.: Радиотехника, 2007. 112 с. EDN: QMRDCT
8. Attention Is All You Need / A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar et al. // Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017): Annual Conference on Neural Information Processing Systems. 2017. Vol. 30. Pp. 5998–6008.
9. Transformers are RNNs: Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention / A. Katharopoulos, A. Vyas, N. Pappas et al. // Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML 2020). 2020. Vol. 119. P. 5156–5165.DOI:10.48550/arXiv.2006.16236
10. Attention-Based Hybrid Precoding for mmWave MIMO Systems / H. Jiang, Y. Lu, X. Li et al. // 2021 IEEE Information Theory Workshop (ITW). Kanazawa, Japan, 2021. P. 1–6. DOI: 10.1109/ITW48936.2021.9611432
11. Van Trees H. L. Optimum Array Processing (Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part IV). Wiley, New York, 2002. 1472 p.
