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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-04032013-190556


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
PANICO, LUCIANO
URN
etd-04032013-190556
Titolo
Progetto e Simulazione di un Ricevitore Parametrico per Segnali Radar a Bassa Probabilita' di Intercettazione
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
Relatori
correlatore Prof. Corsini, Giovanni
tutor Ing. Panci, Gianpiero
relatore Prof. Diani, Marco
Parole chiave
  • Ricevitore Parametrico
Data inizio appello
22/04/2013
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
22/04/2053
Riassunto
La disponibilità a basso costo di prodotti tecnologici in grado di generare modulazioni numeriche complesse e segnali a larga banda ha incrementato drasticamente la presenza di radar LPI anche sul mercato commerciale. A causa della loro natura ed in particolare della capacità di disperdere l'energia trasmessa su diversi domini (e.g tempo, frequenza e spazio) queste emittenti risultano particolarmente difficili da intercettare mediante le tecniche classiche utilizzate nei ricevitori canalizzati degli apparati ESM ed ELINT. In questo lavoro è stato affrontato il problema della rivelazione ed identificazione di segnali radar trasmessi da emittenti LPI nell'ipotesi di disporre di alcune informazioni a priori. Tale problema risulta di particolare rilievo in quegli scenari operativi in cui, grazie ad anlisi collaterali precedenti, si possiede la conoscenza parziale o totale di alcune emittenti che sono ritenute di interesse per la specifica operazione.
Questo lavoro è dedicato al progetto dell'algoritmica di un ricevitore parametrico, da utilizzare su apparati ESM o ELINT, finalizzato a rivelare e classificare emittenti LPI di interesse. Tale algoritmo, basato sulla conoscenza a priori di alcune emittenti, fa confluire in un unico schema diverse tecniche già note in letteratura opportunamente rivisitate ed adattate allo scopo preposto, sfruttando metodologie di rivelazione empiriche; in uno scenario reale, infatti, la mancata conoscenza delle sorgenti interferenti, nonché dei relativi sincronismi temporali, non rende fattibile una modellizzazione statistica della componente interferente stessa e quindi l'utilizzo di approcci classici (e.g CFAR).
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