CN111679251A

CN111679251A - 一种基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法

Info

Publication number: CN111679251A
Application number: CN202010549510.XA
Authority: CN
Inventors: 谭覃燕; 印剑飞; 杨俊彦; 曹熙卿; 张巍巍
Original assignee: Shanghai Aerospace Control Technology Institute
Current assignee: Shanghai Aerospace Control Technology Institute
Priority date: 2020-06-16
Filing date: 2020-06-16
Publication date: 2020-09-18

Abstract

本发明公开了一种基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其中，该方法包括如下步骤：雷达子系统、红外子系统分别完成对目标的搜索定位，建立各自的目标航迹；对雷达航迹和红外航迹进行时间配准；对时间配准后的雷达航迹和红外航迹进行关联判断；对关联航迹进行干扰检测；分别对雷达红外子系统进行干扰识别与对抗；对抗干扰后的雷达红外航迹进行融合输出。本发明通过对干扰的判断以及系统工作模式的合理切换，提高了系统的抗干扰能力，保证了系统对目标跟踪的稳定性和连续性。

Description

一种基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法

技术领域

本发明属于抗干扰技术领域，尤其涉及一种基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法。

背景技术

目前干扰技术快速发展，普遍装备于F-22、F-35等第三代和第四代战斗机上，并且随着技术的突破，射频干扰发射装置小型化，新型的机载电子干扰设备对目标探测系统威胁迅速增大。对下一代探测系统的目标探测能力和抗干扰能力提出了更高要求。现有的探测系统不能有效对干扰进行识别，抗干扰能力弱，探测精度不够。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，能有效对干扰进行识别，抗干扰能力强，具有高的探测精度。

本发明目的通过以下技术方案予以实现：一种基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，所述方法包括如下步骤：1)产品开机后，由雷达子系统、红外子系统分别完成对目标的搜索定位，建立雷达目标航迹和红外目标航迹；2)对雷达目标航迹和红外目标航迹进行时间配准；3)对时间配准后的雷达目标航迹和红外目标航迹进行关联判断得到关联航迹；4)对关联航迹进行干扰检测；5)分别对雷达子系统和红外子系统进行干扰识别与对抗；6)对抗干扰后的雷达红外航迹进行融合输出。

上述基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法中，在步骤1)中，雷达目标航迹和红外目标航迹通过以下步骤得到：(11)用第一次扫描得到的点迹作为航迹根节点，用速度法建立初始相关波门，对落入初始相关波门内的第二次扫描点迹均建立可能航迹；(12)对每个可能航迹进行外推，以外推点为中心，后续相关波门的大小由航迹外推误差协方差确定，相关波门内与外推点距离最近的第三次扫描点迹作为该航迹关联点迹；(13)重复步骤(11)和步骤(12)，直到形成稳定航迹，航迹起始才完成；(14)在历次扫描中，未落入相关波门的点迹均作为新的航迹头，转步骤(11)。

上述基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法中，在步骤2)中，采用拉格郎日三点插值法对雷达目标航迹和红外目标航迹进行时间配准；其中，采用拉格郎日三点插值法对雷达目标航迹和红外目标航迹进行时间配准包括：在同一时间片内将雷达目标航迹的观测数据和红外目标航迹的观测数据按量测精度进行增量排序，然后将高精度观测数据分别向最低精度时间点内插、外推以形成一系列等间隔的目标观测数据。

上述基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法中，在步骤3)中，采用最近邻关联算法对时间配准后的雷达目标航迹和红外目标航迹进行关联，判断确定其是否来自同一目标。

上述基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法中，在步骤4)中，通过计算雷达传感器和红外传感器的马氏距离来判断关联航迹是否受到干扰。

上述基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法中，在步骤5)中，采用干扰认知方法进行雷达子系统和红外子系统干扰识别与对抗。

上述基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法中，干扰识别与对抗包括如下步骤：(51)采用时频分析法对接收到的干扰信号进行信号处理，提取干扰信号的特征信息；(52)将干扰信号的特征信息与预设的干扰特征库进行比对；(53)采用统计决策树法对干扰类型进行判断；(54)采用基于博弈论的抗干扰策略选取抗干扰算法进行干扰对抗；(55)抗干扰成功后，重新建立目标航迹。

上述基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法中，在步骤6)中，采用不敏卡尔曼滤波方法对抗干扰成功后的雷达红外航迹进行融合，将融合航迹用于目标探测；若干扰对抗不成功，雷达子系统或红外子系统只有一方能生成航迹。

本发明与现有技术相比具有如下有益效果：

本发明通过雷达红外双模信息融合进行干扰对抗，在复杂电磁环境中能较好的完成对目标信号的检测和提取，抗干扰能力强，提高了系统的探测的精度，能在干扰情况下控制系统飞向目标。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明实施例提供的基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的m/n逻辑法原理示意图；

图3是本发明实施例提供的最邻近数据关联示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

参见图1，本发明实施例的一种基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法包括如下步骤：

1)产品开机后，由雷达子系统、红外子系统分别完成对目标的搜索定位，建立各自的目标航迹；

采用逻辑法进行航迹起始，包含以下几个步骤：

(1)用第一次扫描得到的点迹作为航迹根节点，用速度法建立初始相关波门，对落入初始相关波门内的第二次扫描点迹均建立可能航迹；

(2)对每个可能航迹进行外推，以外推点为中心，后续相关波门的大小由航迹外推误差协方差确定，波门内与外推点距离最近的第三次扫描点迹作为该航迹关联点迹；

(3)继续上述的步骤，直到形成稳定航迹，航迹起始才完成；

(4)在历次扫描中，未落入相关波门的点迹均作为新的航迹头，转步骤(1)。

判断稳定航迹一般采用m/n逻辑法。序列(z₁,z₂,…z_i,…,z_n)表示连续多个扫描周期相关波门内的点迹。如果在第i次扫描时相关波门内含有点迹，则元素z_i等于1，否则为0。当时间窗内的检测数达到某一特定值m时，航迹起始成功；否则，划窗向前滑动一次，再继续判定是否满足m/n逻辑，见图2。

2)对雷达航迹和红外航迹进行时间配准

采用拉格郎日三点插值法把高精度的红外子系统数据配准到低精度的雷达子系统的时间点上，具体做法：在同一时间片内将雷达、红外传感器观测数据按量测精度进行增量排序，然后将高精度观测数据分别向最低精度时间点内插、外推以形成一系列等间隔的目标观测数据。假设t_k-1、t_k、t_k+1时刻量测数据为Z_k-1、Z_k、Z_k+1，则t_i时刻(t_k-1<t_i<t_k+1)的测量值为

3)对时间配准后的雷达航迹和红外航迹进行关联判断

采用最近邻关联算法对雷达红外数据进行关联，判断确定其是否来自同一目标。

雷达子系统可以提供目标的距离、角度和速度信息，而红外子系统只能提供目标的角度信息，因此采取角度信息进行目标关联处理。假定在第k次扫描之前，已经建立了N条航迹，第k次新观测为Z_j(k),(j＝1,2,…,N)在第i条航迹的关联门内，则可以根据滤波器残差定义观测和预测之间的距离。

滤波器残差：

设S(k)是e_ij(k)的协方差矩阵。则统计距离(平方)为：

它是判断哪个点迹为“最邻近”点迹的度量标准。在实际计算中，选择最小的残差e_ij作为离预测位置最近的条件。若落入目标关联门内的量测只有一个，则目标与此量测关联，并用此量测更新目标航迹；若落入目标关联门内的量测有多个，则目标与其预测位置统计距离最近的量测关联，并用此量测更新目标航迹；若没有落入目标关联门内，则用目标预测位置(外推位置)作为其状态估计，若连续若干个量测周期内没有量测落入目标关联门，则航迹终止；对于没有落入任何目标关联门的量测，作为新目标航迹的起始。

4)对关联航迹进行干扰检测

通过计算两传感器的马氏距离来判断是否受到干扰。

设雷达子系统和红外子系统的目标角度观测数据分别为X＝[X₁,X₂…X_n]'与Y＝[Y₁,Y₂…Y_n]'，两向量的马氏距离为：d＝Δ^TG^-1Δ，其中Δ＝X-Y,G＝E[ΔΔ^T]。假设当：H₀:d<χ²，X和Y是相同目标；H₁:d>χ²，X和Y是不同目标。在H₀假设下，统计距离d满足自由度等于状态向量维数的χ²分布。两传感器航迹来自同一目标，系统未受干扰，否则，系统受到干扰。在系统受到干扰成立条件下，根据雷达回波是否落入跟踪门内判定哪个传感器受到干扰。

5)分别对雷达红外子系统进行干扰识别与对抗

采用干扰认知方法进行雷达子系统干扰识别与对抗。具体步骤如下：

(1)采用时频分析法对接收到的干扰信号进行信号处理，提取干扰信号的特征信息；

(2)将信号的特征参数与干扰特征库进行比对；

(3)采用统计决策树法对干扰类型进行判断；

(4)采用基于博弈论的抗干扰策略选取抗干扰算法进行干扰对抗；

(5)抗干扰成功后，重新建立目标航迹。

6)对抗干扰后的雷达红外航迹进行融合输出

当复合系统中雷达子系统和红外子系统都正常跟踪目标时，考虑到目标的机动性，采用不敏卡尔曼滤波(UKF)方法对关联成功后的航迹进行融合，将融合航迹用于目标探测。若受到复杂环境干扰，雷达子系统或红外子系统只有一方能生成航迹，系统使用雷达或红外航迹进行探测。

假设目标的状态方程为

X(k+1)＝F(k)X(k)+G(k)W(k) (1)

状态向量

状态转移矩阵和输入矩阵分别为

过程噪声W是均值为零的高斯噪声，协方差阵Q＝qI_3×3。设雷达传感器为1，红外传感器为2，传感器i，i＝1,2的测量方程为

雷达子系统的输出为目标距离、方位角、俯仰角，对于雷达传感器有

红外子系统的输出为目标方位角、俯仰角，对于红外传感器有

假设雷达和红外传感器的测量误差是相互独立的零均值高斯白噪声，其协方差矩阵分别为

分别为雷达距离、方位角和俯仰角的测量噪声均方差，

分别为红外方位角和俯仰角的测量噪声均方差。

采用不敏卡尔曼滤波(UKF)对雷达和红外非线性系统进行状态估计。UKF方法在处理非线性系统模型时，采用不敏变换UT，用确定的样本点(δ采样点)来完成状态变量沿着时间的传播。假设X是一个n_x维随机向量，

为一非线性函数，并且y＝g(x)。X的均值和协方差分别为

和P_x。UT变换的步骤如下：

①首先计算(2n_x+1)个δ采样点ξ_i和相对应的权值W_i。

式中，κ是一个尺度参数，可以为任何值，只要(n_x+κ)≠0。

是(n_x+κ)P的均方根矩阵的第i行或第j列，n_x为状态向量的维数。

②每个δ采样点通过非线性函数传播，得到

y_i＝g(ξ_i),i＝0,…,2n_x (5)

③y的估计均值和协方差估计如下：

假设k时刻融合中心的状态估计向量和状态估计协方差分别为

和P(k|k)。则可以用式(3)和(4)计算出相应δ点ξ(k|k)和其对应权值W_i。根据状态方程可得到δ点的一步预测为

ξ_i(k+1|k)＝F(k)ξ_i(k|k) (7)

利用一步预测δ点ξ_i(k+1|k)，以及权值W_i，根据式(6)，可得到状态预测估计和状态预测协方差

式中，

根据量测方程(2)，可得到预测量测δ点

ζ_i(k+1|k)＝h(k+1,ξ_i(k+1|k)) (10)

则预测量测和相应的协方差为

式中，

量测和状态向量的交互协方差为

融合航迹状态更新和状态更新协方差为

P(k+1|k+1)＝P(k+1|k)-K(k+1)P_zzK'(k+1) (15)

K(k+1)＝P_xzP_zz ^-1 (16)

本实施例通过雷达红外双模信息融合进行干扰对抗，在复杂电磁环境中能较好的完成对目标信号的检测和提取，抗干扰能力强，提高了系统的探测的精度，能在干扰情况下控制系统飞向目标。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims

1.一种基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

1)雷达子系统、红外子系统分别完成对目标的搜索定位，建立雷达目标航迹和红外目标航迹；

2)对雷达目标航迹和红外目标航迹进行时间配准；

3)对时间配准后的雷达目标航迹和红外目标航迹进行关联判断得到关联航迹；

4)对关联航迹进行干扰检测；

5)分别对雷达子系统和红外子系统进行干扰识别与对抗；

6)对抗干扰后的雷达红外航迹进行融合输出。

2.根据权利要求1所述的基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其特征在于：在步骤1)中，雷达目标航迹和红外目标航迹通过以下步骤得到：

(11)用第一次扫描得到的点迹作为航迹根节点，用速度法建立初始相关波门，对落入初始相关波门内的第二次扫描点迹均建立可能航迹；

(12)对每个可能航迹进行外推，以外推点为中心，后续相关波门的大小由航迹外推误差协方差确定，相关波门内与外推点距离最近的第三次扫描点迹作为该航迹关联点迹；

(13)重复步骤(11)和步骤(12)，直到形成稳定航迹，航迹起始才完成；

(14)在历次扫描中，未落入相关波门的点迹均作为新的航迹头，转步骤(11)。

3.根据权利要求1所述的基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其特征在于：在步骤2)中，采用拉格郎日三点插值法对雷达目标航迹和红外目标航迹进行时间配准；其中，采用拉格郎日三点插值法对雷达目标航迹和红外目标航迹进行时间配准包括：在同一时间片内将雷达目标航迹的观测数据和红外目标航迹的观测数据按量测精度进行增量排序，然后将高精度观测数据分别向最低精度时间点内插、外推以形成一系列等间隔的目标观测数据。

4.根据权利要求1所述的基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其特征在于：在步骤3)中，采用最近邻关联算法对时间配准后的雷达目标航迹和红外目标航迹进行关联，判断确定其是否来自同一目标。

5.根据权利要求1所述的基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其特征在于：在步骤4)中，通过计算雷达传感器和红外传感器的马氏距离来判断关联航迹是否受到干扰。

6.根据权利要求1所述的基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其特征在于：在步骤5)中，采用干扰认知方法进行雷达子系统和红外子系统干扰识别与对抗。

7.根据权利要求6所述的基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其特征在于：干扰识别与对抗包括如下步骤：

(51)采用时频分析法对接收到的干扰信号进行信号处理，提取干扰信号的特征信息；

(52)将干扰信号的特征信息与预设的干扰特征库进行比对；

(53)采用统计决策树法对干扰类型进行判断；

(54)采用基于博弈论的抗干扰策略选取抗干扰算法进行干扰对抗；

(55)抗干扰成功后，重新建立目标航迹。

8.根据权利要求1所述的基于雷达红外双模融合的抗雷达型干扰方法，其特征在于：在步骤6)中，采用不敏卡尔曼滤波方法对抗干扰成功后的雷达红外航迹进行融合，将融合航迹用于目标探测；若干扰对抗不成功，雷达子系统或红外子系统只有一方能生成航迹。