RU2324952C1 - Способ сопровождения групповой воздушной цели - Google Patents

Способ сопровождения групповой воздушной цели Download PDF

Info

Publication number
RU2324952C1
RU2324952C1 RU2006129699/09A RU2006129699A RU2324952C1 RU 2324952 C1 RU2324952 C1 RU 2324952C1 RU 2006129699/09 A RU2006129699/09 A RU 2006129699/09A RU 2006129699 A RU2006129699 A RU 2006129699A RU 2324952 C1 RU2324952 C1 RU 2324952C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
matrix
doppler frequency
optimal
targets
filters
Prior art date
Application number
RU2006129699/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2006129699A (ru
Inventor
Александр Викторович Богданов (RU)
Александр Викторович Богданов
Юрий Иванович Белый (RU)
Юрий Иванович Белый
Олег Валерьевич Васильев (RU)
Олег Валерьевич Васильев
Валентин Александрович Голубенко (RU)
Валентин Александрович Голубенко
Владимир Васильевич Киселёв (RU)
Владимир Васильевич Киселёв
шин Сергей Михайлович Ман (RU)
Сергей Михайлович Маняшин
Александр Иванович Пекарш (RU)
Александр Иванович Пекарш
Андрей Викторович Синицын (RU)
Андрей Викторович Синицын
Андрей Александрович Филонов (RU)
Андрей Александрович Филонов
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "ОКБ Траверз"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "ОКБ Траверз" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "ОКБ Траверз"
Priority to RU2006129699/09A priority Critical patent/RU2324952C1/ru
Publication of RU2006129699A publication Critical patent/RU2006129699A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2324952C1 publication Critical patent/RU2324952C1/ru

Links

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области обработки радиолокационных сигналов и может быть использовано для сопровождения разрешаемых по доплеровской частоте элементов групповой воздушной цели (ГВЦ) и распознавания количества целей в группе, а также варианта динамики их полета. Способ заключается в параллельном сопровождении на основе процедуры оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации в каждом оптимальном фильтре их матрицы разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ, определении их количества по критерию хи-квадрат Пирсона и распознавания варианта динамики полета в различных формах боевого порядка по критерию минимума обобщенной дисперсии реальных ошибок фильтрации. Оценка вектора состояния формируется на выходе только после принятия решения об истинности сложной гипотезы относительно количества разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ и варианта динамики их полета. Достигаемым техническим результатом является расширение функциональных возможностей по распознаванию состояния элементов ГВЦ на этапе их сопровождения по доплеровской частоте. 1 ил.

Description

Предлагаемое изобретение относится к области вторичной цифровой обработки радиолокационных сигналов и может быть использовано для сопровождения разрешаемых по доплеровской частоте элементов групповой воздушной цели (ГВЦ) и распознавания количества целей в группе, а также варианта динамики их полета (например, распознавание поведенческой активности по принципу «стационарный полет-маневр в группе - маневр составом группы - отделение от группы»; функционального назначения целей в группе по принципу «ведущий-ведомый» в различных формах боевых порядков (БП) «пеленг», «клин», «фронт»).
Известен способ сопровождения ГВЦ, заключающийся в отслеживании ее центроида (среднего кинематического поведения группы) и боковых траекторий, распознавании на основе сравнения переменных состояния центральной и боковых траекторий отделяющихся целей от группы [1].
Недостатком данного способа сопровождения ГВЦ являются его ограниченные функциональные возможности по распознаванию состояния ГВЦ, под которым в дальнейшем понимается определение количества разрешаемых на основе узкополосной доплеровской фильтрации целей в группе и варианта динамики их полета (поведенческой активности, функционального назначения самолетов в группе, формы БП).
Известен способ сопровождения ГВЦ, основанный на процедуре оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации, применяемой для сопровождения разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ и описываемой следующими выражениями [2]
Figure 00000002
Figure 00000003
Figure 00000004
Figure 00000005
Figure 00000006
Figure 00000007
где
k=0, 1, ... - номер такта работы фильтра;
P-(k+1) и P(k+1) - ковариационные матрицы ошибок экстраполяции и фильтрации соответственно;
Ф(k) - переходная матрица состояния;
Q(k+1) и R(k+1) - ковариационные матрицы шумов возбуждения и наблюдения соответственно;
K(k+1) - матрица весовых коэффициентов;
I - единичная матрица;
Figure 00000008
и
Figure 00000009
- вектор текущих и экстраполированных оценок доплеровских частот;
H(k) - матрица наблюдения;
Y(k) - вектор наблюдения отсчетов доплеровских частот;
Z(k+1) - матрица невязок измерения;
ψ(k+1) - матрица априорных ошибок фильтрации;
"-1" - операция вычисления обратной матрицы;
"т" - операция транспонирования матрицы.
Недостатком данного способа сопровождения ГВЦ являются его ограниченные функциональные возможности по распознаванию состояния элементов ГВЦ на этапе их сопровождения по доплеровской частоте.
Целью предлагаемого изобретения является расширение функциональных возможностей по распознаванию состояния элементов ГВЦ на этапе их сопровождения по доплеровской частоте.
Для достижения этой цели в способе сопровождения разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ, основанном на процедуре оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации, описываемой выражениями (1)-(6), дополнительно аналогичная процедура оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации (выражения (1)-(6)) осуществляется не в одном, а параллельно в каждом оптимальном фильтре ОФmj их матрицы,
где
m=1, М; М - максимальное количество разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ;
j=1, L; L - количество вариантов динамики полета m элементов ГВЦ, при различных априорных данных, принятых при фильтрации в каждом ОФmj относительно количества m разрешаемых по доплеровской частоте целей в группе и j варианте динамики их полета в различных формах БП, при этом по строкам матрицы оптимальных фильтров располагаются фильтры, в которых в качестве априорных сведений приняты динамические модели для различных гипотез относительно количества m разрешаемых по доплеровской частоте целей в группе, а по столбцам - фильтры с динамическими моделями для различных гипотез относительно j-x вариантов динамики полета целей в различных формах БП,
для каждого оптимального фильтра их матрицы производится вычисление соответствующих значений случайной величины l2 mj(k+1) в соответствии с выражением
Figure 00000010
осуществляется сравнение полученных величин l2 mj(k+1) с соответствующими граничными значениями «хи-квадрат» χ2 гр m(m, Pош), одинаковыми для всех оптимальных фильтров, находящихся в m-й строке (m=1, М) их матрицы,
Figure 00000011
где Рош - вероятность ошибки в том, что правильная гипотеза относительно количества m разрешаемых по доплеровской частоте целей будет отвергнута, определяется максимальный номер строки матрицы оптимальных фильтров, где находится один и более оптимальных фильтров, для которых выполняется условие (8), что соответствует оценке количества m целей, разрешаемых по доплеровской частоте,
для тех оптимальных фильтров
Figure 00000012
для которых в
Figure 00000013
-й строке их матрицы выполняется условие (8), производится вычисление соответствующих значений обобщенных дисперсий реальных ошибок фильтрации в соответствии с выражением
Figure 00000014
определяется номер столбца
Figure 00000015
в строке
Figure 00000016
где находится оптимальный фильтр, для которого величина
Figure 00000017
минимальна, что соответствует оценке
Figure 00000015
варианта динамики полета оцененного количества
Figure 00000018
элементов ГВЦ в соответствующей для данного оптимального фильтра форме БП, на основе значений
Figure 00000019
и
Figure 00000015
осуществляется выбор оценок доплеровских частот
Figure 00000020
с выхода только одного
Figure 00000021
из их матрицы, находящегося на пересечении оцененных номера строки
Figure 00000022
и столбца
Figure 00000015
(т.е. после принятия решения относительно количества
Figure 00000023
разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ и
Figure 00000015
варианта динамики их полета в различных формах БП).
Новыми признаками, обладающими существенными отличиями, являются:
1. Распознавание в процессе параллельного сопровождения на основе процедуры оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации (выражения (1)-(6)) количества
Figure 00000024
разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ (по критерию хи-квадрат Пирсона (выражения (7), (8)) и
Figure 00000015
варианта динамики их полета в различных формах БП (по критерию минимума обобщенной дисперсии реальных ошибок фильтрации, вычисляемой в соответствии с выражением (9)).
2. Выбор оценки отслеживаемых доплеровских частот с выхода только одного оптимального фильтра из их матрицы, находящегося на пересечении оцененных номера строки
Figure 00000025
и столбца
Figure 00000015
(т.е. после принятия решения относительно количества
Figure 00000026
разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ и
Figure 00000015
варианта динамики их полета в различных формах БП).
Данные признаки обладают существенными отличиями, т.к. в известных способах не обнаружены.
Применение всех новых признаков позволит не только сопровождать разрешаемые по доплеровской частоте элементы ГВЦ, но и распознавать их количество и динамику полета, например поведенческую активность по принципу «стационарный полет-маневр в группе - маневр составом группы - отделение от группы»; функциональное назначение целей в группе по принципу «ведущий-ведомый» в формах БП «пеленг», «клин», «фронт».
На чертеже приведена блок-схема, поясняющая предлагаемый способ сопровождения ГВЦ.
На вход блока 1 оценок на каждом k такте поступает m (m=1, М) отсчетов доплеровских частот, обусловленных j-м (j=1, L) вариантом динамики полета элементов ГВЦ, т.е. формируется вектор наблюдения Y(k) в выражении (4) при сложной гипотезе Гmj (m=1, М; j=1, L) о том, что при m разрешаемых по доплеровской частоте целей в группе имеет место j-й вариант динамики их полета.
Блок 1 оценок представляет собой матрицу оптимальных фильтров, в каждом из которых ОФmj (m=1, М; j=1, L) реализована в соответствии с выражениями (1)-(6) процедура оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации. Для осуществления параллельной фильтрации наблюдаемых отсчетов доплеровских частот соответствующие входы ОФ объединены (первые, вторые и т.д). Фильтрация разрешаемых доплеровских частот в каждом ОФmj их матрицы осуществляется при различных априорных данных, принятых при фильтрации в соответствующем оптимальном фильтре относительно количества m разрешаемых по доплеровской частоте целей в группе и j варианте динамики их полета в различных формах БП. При этом по строкам матрицы оптимальных фильтров располагаются фильтры, в которых в качестве априорных сведений приняты динамические модели для простых гипотез Гm (m=1, М) относительно количества m разрешаемых по доплеровской частоте целей в группе, а по столбцам - фильтры с динамическими моделями для простых гипотез Г(m) j (j=1, L) относительно j-x вариантов динамики полета целей в различных формах БП при принятой гипотезе Гm. Динамические модели, принятые при фильтрации в каждом ОФmj их матрицы (m=1, М; j=1, L) в виде различных структур матриц Фmj(k) и Qmj(k+1) с соответствующими численными значениями их элементов, выполняют роль динамического эталона, поскольку они одновременно являются априорными сведениями не только для сопровождения элементов ГВЦ, но и для распознавания их состояния. Исходя из этого, при многогипотезном сопровождении элементов ГВЦ и последующем распознавании их состояния будет иметь место структурная и параметрическая неопределенности, обусловленные соответственно многогипотезностью относительно количества разрешаемых по доплеровской частоте целей в группе Гm (m=1, М) и динамики их полета Гm (m=1, М; j=1, L).
Разрешение структурной неопределенности в предлагаемом способе осуществляется по критерию хи-квадрат Пирсона, согласно которого для каждого ОФmj их матрицы (m=1, М; j=1, L) в вычислителе 2 величин l2 на основе значений элементов матрицы невязок измерения Zmj(k+1) (выражение (4)) и матрицы априорных ошибок фильтрации Ψmj(k+1) (выражение (2)), поступающих с блока 1 оценок, производится вычисление соответствующих значений l2 mj(k+1) в соответствии с выражением (7). В блоке 3 сравнения в соответствующем для каждого ОФmj устройстве сравнения УСmj осуществляется сравнение (выражение (8)) полученных величин l2 mj(k+1) с соответствующими значениями χ2 гр m(m, Рош), одинаковыми для всех оптимальных фильтров, находящихся в m-й строке их матрицы. По результатам сравнения в блоке 4 определения номера строки находится максимальный номер строки матрицы оптимальных фильтров, где расположен один и более
Figure 00000027
, для которых выполняется условие (8), что соответствует оценке количества
Figure 00000028
целей, разрешаемых по доплеровской частоте. Поскольку условие (8) может быть выполнено одновременно в нескольких оптимальных фильтрах в
Figure 00000028
-й строке матрицы, то из этого следует, что по критерию хи-квадрат Пирсона может быть разрешена только структурная неопределенность.
Разрешение параметрической неопределенности в предлагаемом способе осуществляется по критерию минимума обобщенной дисперсии реальных ошибок фильтрации следующим образом. Для тех оптимальных фильтров, находящихся в оцененном
Figure 00000028
номере строки их матрицы и для которых выполняется условие (8), в блоке 5 определения номера столбца производится вычисление соответствующих значений обобщенных дисперсий реальных ошибок фильтрации в соответствии с выражением (9) и определяется номер столбца
Figure 00000015
в строке
Figure 00000029
где находится ОФ, для которого величина
Figure 00000030
минимальна, что и будет соответствовать оценке
Figure 00000015
варианта динамики полета оцененного количества
Figure 00000031
элементов ГВЦ в соответствующей для данного ОФ форме боевого порядка. На основе значений
Figure 00000032
и
Figure 00000015
в блоке 6 выбора оценки, куда поступают оценки
Figure 00000033
(m=1, М; j=1, L) с выходов всех оптимальных фильтров, осуществляется выбор оценок доплеровских частот
Figure 00000034
с выхода только одного
Figure 00000035
из их матрицы, в котором динамический эталон по критериям хи-квадрат Пирсона и минимума обобщенной дисперсии реальных ошибок фильтрации будет наилучшим образом соответствовать реальному количеству разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ и реальной динамике их полета на входе блока 1 оценок. Таким образом, оценка вектора
Figure 00000036
формируется на выходе только после принятия решения об истинности сложной гипотезы Гmj (m=1, М; j=1, L).
Примеры технических устройств, реализующих предложенный способ сопровождения ГВЦ, приведены в [3, 4, 5]. Так, в [3] приведено устройство, в котором осуществляется сопровождение ГВЦ, состоящей из пары самолетов (m=2), и распознавание поведенческой активности (по принципу «стационарный полет пары - маневр в паре - маневр составом пары» (j=1, 2, 3)) по критерию минимума обобщенной дисперсии реальных ошибок фильтрации (выражение (9)). В [4] приведено устройство, в котором осуществляется сопровождение ГВЦ, состоящей из четырех самолетов (m=4), и распознавание формы БП с его параметрами (по принципу «пеленг-клин-фронт») также по критерию минимума обобщенной дисперсии реальных ошибок фильтрации (выражение (9)). При этом количество ОФ равно 72×L (где L - количество вариантов набора параметров полета ГВЦ, состоящей из четырех самолетов, в каждой форме БП). В [5] приведено устройство, в котором осуществляется сопровождение одиночной цели и ГВЦ, состоящей из двух, трех и четырех самолетов (m=1, 2, 3, 4), и распознавание количества целей в группе по критерию хи-квадрат Пирсона (выражения (7) и (8)) и формы БП с его параметрами (по принципу «пеленг-клин-фронт») по критерию минимума обобщенной дисперсии реальных ошибок фильтрации (выражение (9)). При этом количество ОФ в каждой строке их матрицы является различным.
При математическом моделировании работы устройств, реализующих предлагаемый способ, на их вход подавались дискретные отсчеты доплеровских частот, полученные в результате узкополосной доплеровской фильтрации (полоса пропускания доплеровского фильтра составляла 10 Гц) и статистической обработки радиолокационных сигналов, отраженных от реальных ГВЦ и летящих в различных формах сомкнутых БП (интервал, дистанция составляли 20-500 м). Динамические эталоны (модели), принятые при фильтрации в каждом оптимальном фильтре ОФmj их матрицы, представляли собой линейные стохастические дифференциальные уравнения, структуры и численные значения параметров модели определялись на основе анализа траекторных статистических характеристик радиолокационных сигналов, отраженных от реальных ГВЦ. При этом неадекватность по траекторным статистическим характеристикам моделей реальному полету элементов ГВЦ не превышала 12%. Дискретность изменения численных значений параметров динамических моделей от фильтра к фильтру составляла 6-8%. В результате моделирования при отношениях сигнал/шум 14-24 дБ получены следующие обобщенные характеристики устройств, реализующих предлагаемый способ.
Точность сопровождения элементов ГВЦ по доплеровской частоте (СКО оценки доплеровской частоты) - 0,36-1,55 Гц.
Вероятность ошибки в оценке количества разрешаемых по доплеровской частоте элементов ГВЦ - не более 0,005.
Вероятность распознавания поведенческой активности элементов ГВЦ по принципу «стационарный полет-маневр в группе-маневр составом группы) - 0,75-0,98 (вероятность ложного распознавания - не более 0,01).
Вероятность распознавания формы БП по принципу «пеленг-клин-фронт» и функционального назначения самолетов в группе по принципу «ведущий-ведомый» - 0,96-0,98 (вероятность ложного распознавания - не хуже 10-4).
Время распознавания - не более 3,5 с.
Таким образом, применение предлагаемого изобретения позволит расширить функциональные возможности по распознаванию состояния элементов ГВЦ (определить количество целей в группе, их поведенческую активность, форму боевого порядка и функциональное назначение самолетов в нем) на этапе их сопровождения по доплеровской частоте.
ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ
1. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей. / Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1993, с.246-248 (аналог).
2. Казаринов Ю.М., Соколов А.И., Юрченко Ю.С. Проектирование устройств фильтрации радиосигналов. - Л.: изд. Ленинградского университета, 1985, с.150-151 (прототип).
3. Патент РФ на изобретение №2084921, 1997.
4. Патент РФ на изобретение №2123709, 1998.
5. Патент РФ на изобретение №2166771, 2001.

Claims (1)

  1. Способ сопровождения разрешаемых по доплеровской частоте элементов групповой воздушной цели, заключающийся в вычислении процедуры оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации, описываемой выражениями
    Figure 00000037
    Figure 00000038
    Figure 00000039
    Figure 00000040
    Figure 00000041
    Figure 00000042
    где k=0, 1, ... - номер такта работы фильтра;
    P-(k+1) и P(k+1) - ковариационные матрицы ошибок экстраполяции и фильтрации соответственно;
    Ф(k) - переходная матрица состояния;
    Q(k+1) и R(k+1) - ковариационные матрицы шумов возбуждения и наблюдения соответственно;
    K(k+1) - матрица весовых коэффициентов;
    I - единичная матрица;
    Figure 00000043
    и
    Figure 00000044
    - вектор текущих и экстраполированных оценок доплеровских частот;
    H(k) - матрица наблюдения;
    Y(k) - вектор наблюдения отсчетов доплеровских частот;
    Z(k+1) - матрица невязок измерения;
    Ψ(k+1) - матрица априорных ошибок фильтрации;
    "-1" - операция вычисления обратной матрицы;
    "т" - операция транспонирования матрицы,
    отличающийся тем, что процедура оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации, описываемая выражениями (1)-(6), осуществляется не в одном, а параллельно в каждом оптимальном фильтре ОФmj их матрицы,
    где m=1, М;
    М - максимальное количество разрешаемых по доплеровской частоте элементов групповой воздушной цели;
    j=1, L;
    L - количество вариантов динамики полета m элементов групповой воздушной цели,
    при различных априорных данных, принятых при фильтрации в каждом ОФmj относительно количества m разрешаемых по доплеровской частоте целей в группе и j варианте динамики их полета в различных формах боевого порядка, при этом, по строкам матрицы оптимальных фильтров располагаются фильтры, в которых в качестве априорных сведений приняты динамические модели для различных гипотез относительно количества m разрешаемых по доплеровской частоте целей в группе, а по столбцам - фильтры с динамическими моделями для различных гипотез относительно j вариантов динамики полета целей в различных формах боевого порядка, для каждого оптимального фильтра их матрицы производится вычисление соответствующих значений l2 mj(k+1) в соответствии с выражением
    Figure 00000045
    осуществляется сравнение полученных величин l2 mj(k+1) с соответствующими значениями χ2 гр m(m, Рош), одинаковыми для всех оптимальных фильтров, находящихся в m-й строке их матрицы,
    Figure 00000046
    где Рош - вероятность ошибки в том, что правильная гипотеза относительно количества m разрешаемых по доплеровской частоте целей будет отвергнута, определяется максимальный номер строки матрицы оптимальных фильтров, где находится один и более оптимальных фильтров, для которых выполняется условие (8), что соответствует оценке количества m целей, разрешаемых по доплеровской частоте,
    для тех оптимальных фильтров
    Figure 00000047
    для которых в
    Figure 00000048
    строке их матрицы выполняется условие (8), производится вычисление соответствующих значений обобщенных дисперсий реальных ошибок фильтрации в соответствии с выражением
    Figure 00000049
    определяется номер столбца
    Figure 00000050
    в строке
    Figure 00000051
    , где находится оптимальный фильтр, для которого величина
    Figure 00000052
    минимальна, что соответствует оценке
    Figure 00000050
    варианта динамики полета оцененного значения
    Figure 00000051
    элементов групповой воздушной цели в соответствующей для данного оптимального фильтра форме боевого порядка,
    на основе значений
    Figure 00000051
    и
    Figure 00000050
    осуществляется выбор оценок доплеровских частот
    Figure 00000053
    с выхода только одного
    Figure 00000054
    из их матрицы, находящегося на пересечении оцененных номера строки
    Figure 00000051
    и столбца
    Figure 00000050
    .
RU2006129699/09A 2006-08-16 2006-08-16 Способ сопровождения групповой воздушной цели RU2324952C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006129699/09A RU2324952C1 (ru) 2006-08-16 2006-08-16 Способ сопровождения групповой воздушной цели

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006129699/09A RU2324952C1 (ru) 2006-08-16 2006-08-16 Способ сопровождения групповой воздушной цели

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2006129699A RU2006129699A (ru) 2008-02-27
RU2324952C1 true RU2324952C1 (ru) 2008-05-20

Family

ID=39278451

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006129699/09A RU2324952C1 (ru) 2006-08-16 2006-08-16 Способ сопровождения групповой воздушной цели

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2324952C1 (ru)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2456633C1 (ru) * 2011-05-03 2012-07-20 Федеральное государственное научное учреждение "Государственный научно-технологический центр "Наука" (ФГНУ "ГНТЦ "Наука") Способ сопровождения групповой воздушной цели из класса "самолеты с турбореактивными двигателями"
RU2540951C1 (ru) * 2013-07-08 2015-02-10 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж") Министерства обороны Российской Федерации Способ определения количества целей в группе
RU2617110C1 (ru) * 2016-03-09 2017-04-21 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Способ сопровождения в радиолокационной станции групповой воздушной цели из класса "самолёты с турбореактивными двигателями" при воздействии уводящих по скорости помех
RU2626459C1 (ru) * 2016-02-08 2017-07-28 Яков Михайлович Кашин Способ идентификации групповой воздушной цели
RU2726273C1 (ru) * 2019-05-20 2020-07-10 Александр Викторович Богданов Способ формирования параметров рассогласования в радиоэлектронной системе управления ракетой класса "воздух-воздух" при её самонаведении на вертолёт при различном характере его полёта
RU2786518C1 (ru) * 2022-02-03 2022-12-21 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Способ распознавания типового состава групповой воздушной цели из класса "самолеты с турбореактивными двигателями" на основе калмановской фильтрации и нейронной сети

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116358564B (zh) * 2023-06-01 2023-07-28 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 无人机蜂群质心运动状态跟踪方法、系统、设备及介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
КАЗАРИНОВ Ю.М. и др. Проектирование устройств фильтрации радиосигналов. - Л.: Издательство Ленинградского университета, 1985, с.150, 151. *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2456633C1 (ru) * 2011-05-03 2012-07-20 Федеральное государственное научное учреждение "Государственный научно-технологический центр "Наука" (ФГНУ "ГНТЦ "Наука") Способ сопровождения групповой воздушной цели из класса "самолеты с турбореактивными двигателями"
RU2540951C1 (ru) * 2013-07-08 2015-02-10 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж") Министерства обороны Российской Федерации Способ определения количества целей в группе
RU2626459C1 (ru) * 2016-02-08 2017-07-28 Яков Михайлович Кашин Способ идентификации групповой воздушной цели
RU2617110C1 (ru) * 2016-03-09 2017-04-21 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Способ сопровождения в радиолокационной станции групповой воздушной цели из класса "самолёты с турбореактивными двигателями" при воздействии уводящих по скорости помех
RU2726273C1 (ru) * 2019-05-20 2020-07-10 Александр Викторович Богданов Способ формирования параметров рассогласования в радиоэлектронной системе управления ракетой класса "воздух-воздух" при её самонаведении на вертолёт при различном характере его полёта
RU2786518C1 (ru) * 2022-02-03 2022-12-21 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Способ распознавания типового состава групповой воздушной цели из класса "самолеты с турбореактивными двигателями" на основе калмановской фильтрации и нейронной сети
RU2802653C1 (ru) * 2022-10-04 2023-08-30 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Способ распознавания типового состава групповой воздушной цели различных классов при различных условиях ее полета на основе калмановской фильтрации и нейронной сети
RU2816189C1 (ru) * 2023-10-30 2024-03-26 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Способ всеракурсного распознавания в радиолокационной станции типового состава групповой воздушной цели при различных условиях полета и воздействии уводящих по скорости помех на основе калмановской фильтрации и нейронной сети

Also Published As

Publication number Publication date
RU2006129699A (ru) 2008-02-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2324952C1 (ru) Способ сопровождения групповой воздушной цели
RU2468385C2 (ru) Способ сопровождения воздушной цели класса "вертолет"
CN106372646B (zh) 基于srck-gmcphd滤波的多目标跟踪方法
CN105719312B (zh) 基于序贯贝叶斯滤波的多目标跟踪方法及跟踪系统
Kalandros et al. Tutorial on multisensor management and fusion algorithms for target tracking
CN103954940B (zh) 雷达网基于交叉定位点聚类的集中式与分布式压制干扰鉴别方法
CN104504728B (zh) 多机动目标跟踪方法、系统及其广义联合概率数据关联器
CN106526559A (zh) 一种基于bcd‑vsmm机动目标无源协同定位方法
CN110208789B (zh) 一种多帧联合目标航迹识别方法
CN112597820A (zh) 一种基于雷达信号分选的目标聚类方法
Yi et al. Distributed sensor fusion for RFS density with consideration of limited sensing ability
CN111007880B (zh) 一种基于汽车雷达的扩展目标跟踪方法
Liu A sequential GM-based PHD filter for a linear Gaussian system
RU2408031C2 (ru) Способ сопровождения пилотируемой воздушной цели
Moraffah et al. Use of hierarchical Dirichlet processes to integrate dependent observations from multiple disparate sensors for tracking
Arasaratnam et al. Tracking the mode of operation of multi-function radars
Williams Experiments with graphical model implementations of multiple target multiple Bernoulli filters
Chung et al. Multiple-target tracking with competitive hopfield neural network based data association
Liang et al. Nearest-neighbour joint probabilistic data association filter based on random finite set
CN103235315A (zh) 一种多机动目标跟踪系统
JP4488185B2 (ja) 目標追尾装置
CN110880012A (zh) 多侦察平台脉间捷变雷达辐射源频率信息关联方法
CN111811515A (zh) 一种基于高斯混合概率假设密度滤波器的多目标航迹提取方法
Notkin et al. Classification of Ground Moving Radar Targets with RBF Neural Networks.
Ahmed et al. New FCM's Validity Index for Sorting Radar Signal

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20140817