pérdida por fluctuación

La pérdida por fluctuación es un efecto que se observa en los sistemas de radar cuando el objeto objetivo se mueve o cambia de orientación con respecto al sistema. Fue estudiada exhaustivamente durante la década de 1950 por Peter Swerling , quien introdujo los modelos de Swerling para simular este efecto. Por esta razón, a veces se la conoce como pérdida de Swerling o con nombres similares.

Este efecto se produce cuando el tamaño físico del objetivo se encuentra dentro de un rango específico de valores con respecto a la longitud de onda de la señal de radar. Al reflejarse la señal en distintas partes del objetivo, estas pueden interferir al regresar al receptor de radar. A cualquier distancia de la estación, esto provoca que la señal se amplifique o disminuya en comparación con la señal de referencia calculada mediante la ecuación del radar . A medida que el objetivo se mueve, estos patrones cambian. Esto causa fluctuaciones en la intensidad de la señal e incluso su desaparición total en ciertos momentos.

El efecto puede reducirse o eliminarse operando en más de una frecuencia o utilizando técnicas de modulación como la compresión de pulsos , que modifican la frecuencia durante el periodo de un pulso. En estos casos, es improbable que el patrón de reflexiones del objetivo provoque la misma interferencia destructiva en dos frecuencias diferentes.

Swerling modeló estos efectos en un famoso artículo de 1954, publicado mientras trabajaba en la RAND Corporation . Los modelos de Swerling consideraban la contribución de múltiples reflectores pequeños, o de muchos reflectores pequeños y uno grande. Esto permitió modelar objetos del mundo real, como aeronaves, para comprender los efectos esperados de las pérdidas por fluctuación.

Para consideraciones básicas sobre la intensidad de la señal reflejada por un objetivo determinado, la ecuación del radar modela dicho objetivo como un punto en el espacio con una sección transversal de radar (RCS) dada. La RCS es difícil de estimar, salvo en los casos más básicos, como una superficie perpendicular o una esfera. Antes de la introducción de modelos informáticos detallados, la RCS de objetos reales se medía generalmente en lugar de calcularse a partir de principios fundamentales.

Estos modelos no tienen en cuenta los efectos reales debidos a que la señal de radar se refleja en múltiples puntos del objetivo. Si la distancia entre estos puntos es del orden de la longitud de onda de la señal de radar, las reflexiones están sujetas a efectos de interferencia de onda que pueden provocar que la señal se amplifique o disminuya según la longitud exacta de los trayectos. A medida que el objetivo se mueve con respecto al radar, estas distancias cambian y crean una señal que varía constantemente. En la pantalla del radar , esto provoca que la señal aparezca y desaparezca intermitentemente, lo que dificulta el seguimiento del objetivo. Este efecto es idéntico al desvanecimiento que se produce en las señales de radio en un automóvil mientras se mueve, causado por la propagación multitrayecto .

Una forma de reducir o eliminar este efecto es utilizar dos o más frecuencias en la señal de radar. A menos que las distancias entre las partes de la aeronave se distribuyan en un múltiplo de ambas longitudes de onda, lo cual se puede evitar seleccionando frecuencias adecuadas, una de las dos señales generalmente estará libre de este efecto. Esto se utilizó, por ejemplo, en el radar AN/FPS-24 . Las señales multifrecuencia de este tipo también proporcionan al sistema de radar agilidad de frecuencia , lo cual es útil para evitar interferencias de un carcinotrón , por lo que la mayoría de los radares de la década de 1960 tenían cierta capacidad para evitar la pérdida por fluctuación, aunque este no fuera un objetivo de diseño explícito.

Los modelos de objetivo de Swerling abordan estos problemas modelando el objetivo como una serie de radiadores individuales y considerando el resultado utilizando la distribución chi-cuadrado :

${\displaystyle p(\sigma )={\frac {m}{\Gamma (m)\sigma _{av}}}\left({\frac {m\sigma }{\sigma _{av}}}\right)^{m-1}e^{-{\frac {m\sigma }{\sigma _{av}}}}I_{[0,\infty )}(\sigma )}$

dónde${\displaystyle \sigma _{av}}$se refiere al valor medio de${\displaystyle \sigma }$Esto no siempre es fácil de determinar, ya que ciertos objetos pueden ser observados con mayor frecuencia desde un rango limitado de ángulos. Por ejemplo, un sistema de radar marítimo probablemente observará un barco desde el costado, la parte delantera y la parte trasera, pero nunca desde arriba ni desde abajo.${\displaystyle m}$es el grado de libertad dividido por 2. El grado de libertad utilizado en la función de densidad de probabilidad chi-cuadrado es un número positivo relacionado con el modelo objetivo. Valores de${\displaystyle m}$Se ha comprobado que valores entre 0,3 y 2 se aproximan bastante a ciertas formas simples, como cilindros o cilindros con aletas.

Dado que la razón entre la desviación estándar y el valor medio de la distribución chi-cuadrado es igual a${\displaystyle m}$^−1/2 , valores mayores de${\displaystyle m}$dará como resultado fluctuaciones más pequeñas. Si${\displaystyle m}$Si es igual a infinito, la RCS del objetivo no fluctúa.

La diferencia entre los modelos radica principalmente en los grados de libertad y la configuración general del objetivo. Los primeros cuatro de estos modelos se consideraron en el artículo original de Swerling y se denominan modelos I a IV. El modelo V, también conocido como modelo 0, es el caso degenerado con un número infinito de grados de libertad.

• Skolnik, M. Introducción a los sistemas de radar: Tercera edición. McGraw-Hill, Nueva York, 2001.
• Swerling, P. Probabilidad de detección de objetivos fluctuantes. Documento ASTIA número AD 80638. 17 de marzo de 1954.
• "Pérdida por fluctuación" . Tutorial de radar .