CN103809161B - 雷达网抗距离欺骗+soj复合干扰方法 - Google Patents

雷达网抗距离欺骗+soj复合干扰方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种雷达网抗距离欺骗+SOJ复合干扰方法，该方法隶属于雷达网抗干扰技术领域。距离欺骗+SOJ是一种典型的复合干扰，严重影响雷达网对目标的探测和跟踪，为了提高雷达网的抗干扰性能，本发明给出了一种雷达网抗距离欺骗+SOJ复合干扰方法。本发明的方法主要包括以下步骤：(一)将各雷达的数据输入雷达数据处理计算机；(二)利用假目标角度信息与真实目标的角度信息极为相近的特点，将各个雷达的量测分组；(三)对每个量测分组进行方位角、俯仰角数据压缩；(四)将不同雷达量测分组进行关联；(五)构建基于最小二乘法的等效量测；(六)利用等效量测进行目标跟踪。本发明解决了在此种复合干扰下只检测到虚假目标而漏掉真实目标所导致的目标跟踪错误和滤波发散问题，具有实现容易、稳定性好等优点，工程应用前景较好。

Description

雷达网抗距离欺骗+SOJ复合干扰方法
一、技术领域
本发明隶属于雷达网抗干扰技术领域，适用于距离欺骗干扰、远距离支援干扰(SOJ)存在时雷达网对目标的跟踪。
二、背景技术
随着现代战争中电子对抗的愈加激烈，雷达的生存环境变得十分恶劣，与单部雷达相比，雷达网具有较强的“四抗能力”，但同时应运而生的是针对雷达网的各种干扰技术，其中将距离欺骗、远距离支援干扰(SOJ)有机结合运用是一种典型的复合干扰，它会降低目标的检测概率，同时给雷达提供大量虚假的距离信息，使雷达网很难对目标进行稳定跟踪。目前典型的抗复合干扰技术是“基于PR的雷达抗复合干扰技术”，这种方法主要由以下3个步骤实现：
(1)对输入信号进行WVD预处理；
(2)用处理结果训练Kohonen网络；
(3)利用Kohonen网络提取特征后，将回波信号分为3类:即目标加射频噪声干扰、欺骗性干扰假目标加射频噪声干扰和纯射频噪声干扰。
这种方法存在以下主要缺陷：
当信干比较低时，由于真实目标的回波能量低于虚假目标的回波能量，因此会出现只检测到虚假目标而漏掉真实目标的情况，这时就很难进行特征提取和识别，因而无法实现回波信号的正确分类。
三、发明内容
本发明的目的是提出一种雷达网抗距离欺骗+SOJ复合干扰方法，解决在此种复合干扰下由于虚假目标的数量较多、真实目标的检测概率下降，雷达网无法稳定跟踪目标的问题。
本发明提出的雷达网抗距离欺骗+SOJ复合干扰方法的技术方案包括以下步骤：
步骤1：录取数据
在距离欺骗+SOJ复合干扰下，将组网雷达测得的信号包含真实目标的回波信号和虚假目标的欺骗信号送入雷达数据录取器，得到真实目标和虚假目标的距离、方位角、俯仰角，将录取的数据输入雷达数据处理计算机；由于SOJ的存在，真实目标的检测概率下降，在很多时刻会只检测到虚假目标而丢失真实目标；
在雷达数据处理计算机中执行以下步骤：
步骤2：雷达量测分组
利用假目标角度信息与真实目标的角度信息极为相近的特点，将各个雷达的量测分组：
(1)输入雷达量测
为k时刻雷达的第i个量测集；
为距离量测；
为俯仰角量测；
为方位角量测；
为k时刻雷达的第j个量测集；
为距离量测；
为俯仰角量测；
为方位角量测；
(2)计算检验统计量
σθ为雷达的俯仰角量测误差标准差；
σφ为雷达的方位角量测误差标准差；
(3)选定判决门限Gα
给定显著性水平α，根据2自由度χ2分布的显著性水平确定判决门限Gα；
当α＝0.05时Gα＝5.991；当α＝0.01时Gα＝9.210；
(4)分组判决
若ζ≤Gα，则两量测集判定为同一组；若ζ＞Gα，两量测集判定为不同组；
任取雷达的两个量测，若这两个量测归为一组，则将其它量测与已有分组中的任意一个量测按相同的方法进行检验，如果某量测对所有的分组都不满足式ζ≤Gα，则产生一个新的分组，并将这个量测归入其中；
步骤3：对每个量测分组进行方位角、俯仰角数据压缩
θlk为k时刻第l个类压缩后的俯仰角量测；
φlk为k时刻第l个类压缩后的方位角量测；
为k时刻第l个类中的第i个俯仰角量测；
为k时刻第l个类中的第i个方位角量测；
nl为第l个类中量测的数量；
将步骤3处理后的数据传输给融合中心，在融合中心执行以下步骤：
步骤4：不同雷达量测分组的关联
(1)计算检验统计量η
θi为雷达i的某个“量测类”压缩后的俯仰角；
φi为雷达i的某个“量测类”压缩后的方位角；
θj为雷达j的某个“量测类”压缩后的俯仰角；
φj为雷达j的某个“量测类”压缩后的方位角；
σθi、σφi分别为雷达i俯仰角、方位角的量测精度；
σθj、σφj分别为雷达j俯仰角、方位角的量测精度；
(2)选定判决门限G'α
给定显著性水平α，根据1自由度χ2分布的显著性水平确定判决门限G'α；
当α＝0.05时G'α＝3.841；当α＝0.01时G'α＝6.635；
(3)关联判决
若η≤G'α，则直线li与直线lj关联成功；
若η＞G'α，则直线li与直线lj关联失败；
(4)多假目标欺骗下量测集合关联
为第i部雷达的方位角、俯仰角的量测集合，首先将量测集合Z1与量测集合Z2进行关联，关联成功的量测之间建立了对应关系，同时将未关联成功的量测去除；然后将量测集合Z2中关联成功的所有量测取出，组成量测集合Z'2；用同样的方法将量测集合Z'2与量测集合Z3进行关联，以此类推直至量测集合ZN；
(5)提取方位角、俯仰角量测
在量测集合两两关联的基础上，建立长度为N的“关联链条”，设其数目为P，则P既为真实目标的数量，某“关联链条”上的所有量测即为该目标在各个雷达中所对应的方位角、俯仰角量测；
步骤5：构建基于最小二乘法的等效量测
(1)建立三组量测对应方向线的方程
(θ1,φ1)、(θ2,φ2)、(θ3,φ3)为三部雷达的量测中经步骤2关联成功的量测集；
(xri,yri,zri)，i＝1,2,3为三部雷达的位置坐标；
(2)构建最小二乘等效量测Zm
步骤6：利用等效量测进行目标跟踪
(1)计算等效量测误差协方差阵R(k+1)
P＝[P1,P2,P3,P4,P5,P6] (11)
P2,P3,P4,P5,P6的求解与P1类似；
(2)以等效量测为量测输入，利用卡尔曼滤波方法进行滤波跟踪
状态方程：
X(k+1)＝F(k)X(k)+V(k) (15)
量测方程：
Z(k+1)＝Zm(k+1)+W(k+1) (16)
状态转移矩阵：
状态向量：
步骤7：进行下一时刻运算
重复执行步骤1～步骤7进行下一周期的量测分组、数据关联、滤波跟踪过程；
和背景技术相比，本发明的有益效果说明：本发明通过构建等效量测，并以等效量测为输入实现目标的稳定跟踪，避免了信干比较低时无法实现回波信号正确分类所导致的“目标跟踪错误或滤波发散”。
四、附图说明
附图1是本发明的雷达网抗距离欺骗+SOJ复合干扰方法整体流程图，附图中各符号的含义与发明内容部分相应符号的含义相同；
附图2是本发明实施例中对雷达网进行距离欺骗干扰的示意图；
附图3是本发明实施例中真实目标和虚假目标的轨迹，图中的7条轨迹中在真实目标的两侧每隔1500m的距离产生一虚假距离目标，共产生6个虚假目标，每侧各3个；
附图4是本发明实施例中各时刻的目标跟踪位置误差；
附图5是本发明实施例中X方向跟踪速度误差；
附图6是本发明实施例中Y方向跟踪速度误差；
附图7是本发明实施例中Z方向跟踪速度误差；
五、具体实施方式
下面结合附图对本发明的雷达网抗距离欺骗+SOJ复合干扰方法进行详细的描述。
实施例条件：设有三部雷达位置坐标分别为(0,0,0)、(5×104,0,0)、(1.2×105,0,0)，真实目标的起始位置是(3×104,105,1.5×104)，单位是m；目标在X、Y、Z三个坐标轴方向的运动速度是(380,-200,-25)，单位是m/s，对目标连续观测200s；三部雷达采样周期均为1s，测距精度均为100m，测角精度均为0.1rad；蒙特卡洛仿真次数为300次，在真实目标的两侧每隔1500m的距离产生一个虚假距离目标，共产生6个虚假目标，每侧各3个，并且真实目标以0.9的概率暂消。本发明具体步骤如附图1所示。
步骤1：根据上述条件得到仿真数据
(1)根据目标初始位置和运动速度，以1s为采样间隔，获得200s内的目标真实位置；
(2)利用目标每个时刻目标的真实位置和三部雷达的位置获得目标在各个雷达坐标系内的距离、方位角、俯仰角的真实值；
(3)参考各个雷达的距离、角度测量精度，结合真值产生带有随机误差的目标量测仿真数据；
(4)将每个量测仿真数据与一个以服从(0-1)分布的随机数a相乘，得到以0.9概率暂消的目标量测仿真数据；
P{a＝k}＝(0.1)k×(0.9)1-k,k＝0,1
(5)同理在真实目标的两侧间隔1500m的距离，各产生3个虚假目标的量测；
(6)将所得量测数据利用MATLAB软件绘制真实目标和虚假目标的轨迹(参照说明书附图3)。
步骤2：雷达量测数据分组
以其中一部雷达为例，采用假设检验的方法对其进行分组，公式如下：
σθ、σφ分别为雷达的俯仰角和方位角量测误差标准差，Gα为检验门限，根据实施例条件有：
σθ＝σφ＝0.1rad
Gα＝9.210
步骤3：将同一分组内的方位角、俯仰角量测进行融合，计算公式如下：
式中分别为k时刻第l个类中的第i个俯仰角量测、方位角量测，nl为第l个类中量测的数量。
步骤4：利用雷达网交叉定位的原理，将不同雷达的量测分组所确定的方向线进行关联，利用最小二乘法求出真实目标的等效量测(参照说明书附图2)，如下式所示：
Zm即为等效量测，矩阵A和向量b可以由雷达的实时量测数据计算得到。
步骤5：利用等效量测采用卡尔曼滤波的方法对目标运动状态进行估计，步骤4中求得的等效量测既为滤波器的量测输入。
说明书附图4为目标跟踪位置误差，可见虽然每个时刻都存在距离欺骗假目标的干扰，同时真实目标的量测以0.9的概率暂消，但是并没有引起跟踪发散，并且在跟踪稳定后误差基本能够保持在50m以内，说明本发明几乎完全排除了距离距离欺骗假目标的干扰，并且在SOJ干扰使目标检测概率很低(本实施例中为0.1)的情况下仍然能够对目标实现稳定跟踪；说明书附图5、附图6、附图7分别为X、Y、Z三个方向的跟踪速度误差，可见本发明也能够以较高的精度对目标速度进行估计。

Claims (1)

1.一种雷达网抗距离欺骗+SOJ复合干扰方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：录取数据
在距离欺骗+SOJ复合干扰下，将组网雷达测得的信号包含真实目标的回波信号和虚假目标的欺骗信号送入雷达数据录取器，得到真实目标和虚假目标的距离、方位角、俯仰角，将录取的数据输入雷达数据处理计算机；由于SOJ的存在，真实目标的检测概率下降，在很多时刻会只检测到虚假目标而丢失真实目标；
在雷达数据处理计算机中执行以下步骤：
步骤2：雷达量测分组
利用假目标角度信息与真实目标的角度信息极为相近的特点，将各个雷达的量测分组：
(1)输入雷达量测
为k时刻雷达的第i个量测集；
为距离量测；
为俯仰角量测；
为方位角量测；
为k时刻雷达的第j个量测集；
为距离量测；
为俯仰角量测；
为方位角量测；
(2)计算检验统计量
σθ为雷达的俯仰角量测误差标准差；
σφ为雷达的方位角量测误差标准差；
(3)选定判决门限Gα
给定显著性水平α，根据2自由度χ2分布的显著性水平确定判决门限Gα；
当α＝0.05时Gα＝5.991；当α＝0.01时Gα＝9.210；
(4)分组判决
若ζ≤Gα，则两量测集判定为同一组；若ζ＞Gα，两量测集判定为不同组；
任取雷达的两个量测，若这两个量测归为一组，则将其它量测与已有分组中的任意一个量测按相同的方法进行检验，如果某量测对所有的分组都不满足式ζ≤Gα，则产生一个新的分组，并将这个量测归入其中；
步骤3：对每个量测分组进行方位角、俯仰角数据压缩
θlk为k时刻第l个类压缩后的俯仰角量测；
φlk为k时刻第l个类压缩后的方位角量测；
为k时刻第l个类中的第i个俯仰角量测；
为k时刻第l个类中的第i个方位角量测；
nl为第l个类中量测的数量；
将步骤3处理后的数据传输给融合中心，在融合中心执行以下步骤：
步骤4：不同雷达量测分组的关联
(1)计算检验统计量η
θi为雷达i的某个“量测类”压缩后的俯仰角；
φi为雷达i的某个“量测类”压缩后的方位角；
θj为雷达j的某个“量测类”压缩后的俯仰角；
φj为雷达j的某个“量测类”压缩后的方位角；
σθi、σφi分别为雷达i俯仰角、方位角的量测精度；
σθj、σφj分别为雷达j俯仰角、方位角的量测精度；
(2)选定判决门限G'α
给定显著性水平α，根据1自由度χ2分布的显著性水平确定判决门限G'α；
当α＝0.05时G'α＝3.841；当α＝0.01时G'α＝6.635；
(3)关联判决
若η≤G'α，则直线li与直线lj关联成功；
若η＞G'α，则直线li与直线lj关联失败；
(4)多假目标欺骗下量测集合关联
为第i部雷达的方位角、俯仰角的量测集合，首先将量测集合Z1与量测集合Z2进行关联，关联成功的量测之间建立了对应关系，同时将未关联成功的量测去除；然后将量测集合Z2中关联成功的所有量测取出，组成量测集合Z'2；用同样的方法将量测集合Z'2与量测集合Z3进行关联，以此类推直至量测集合ZN；
(5)提取方位角、俯仰角量测
在量测集合两两关联的基础上，建立长度为N的“关联链条”，设其数目为P，则P既为真实目标的数量，某“关联链条”上的所有量测即为该目标在各个雷达中所对应的方位角、俯仰角量测；
步骤5：构建基于最小二乘法的等效量测
(1)建立三组量测对应方向线的方程
(θ1,φ1)、(θ2,φ2)、(θ3,φ3)为三部雷达的量测中经步骤2关联成功的量测集；
(xri,yri,zri)，i＝1,2,3为三部雷达的位置坐标；
(2)构建最小二乘等效量测Zm
步骤6：利用等效量测进行目标跟踪
(1)计算等效量测误差协方差阵R(k+1)
P＝[P1,P2,P3,P4,P5,P6] (11)
P2,P3,P4,P5,P6的求解与P1类似；
(2)以等效量测为量测输入，利用卡尔曼滤波方法进行滤波跟踪
状态方程：
X(k+1)＝F(k)X(k)+V(k) (15)
量测方程：
Z(k+1)＝Zm(k+1)+W(k+1) (16)
状态转移矩阵：
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步骤7：进行下一时刻运算
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