RU2456633C1 - Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class - Google Patents

Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class Download PDF

Info

Publication number
RU2456633C1
RU2456633C1 RU2011117802/07A RU2011117802A RU2456633C1 RU 2456633 C1 RU2456633 C1 RU 2456633C1 RU 2011117802/07 A RU2011117802/07 A RU 2011117802/07A RU 2011117802 A RU2011117802 A RU 2011117802A RU 2456633 C1 RU2456633 C1 RU 2456633C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
group
aircraft
type
class
doppler
Prior art date
Application number
RU2011117802/07A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Александр Викторович Богданов (RU)
Александр Викторович Богданов
Олег Валерьевич Васильев (RU)
Олег Валерьевич Васильев
Аднан Кара Ибрагим (RU)
Аднан Кара Ибрагим
Юрий Александрович Круталевич (RU)
Юрий Александрович Круталевич
Александр Германович Ситников (RU)
Александр Германович Ситников
Андрей Александрович Филонов (RU)
Андрей Александрович Филонов
Original Assignee
Федеральное государственное научное учреждение "Государственный научно-технологический центр "Наука" (ФГНУ "ГНТЦ "Наука")
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 Федеральное государственное научное учреждение "Государственный научно-технологический центр "Наука" (ФГНУ "ГНТЦ "Наука") filed Critical Федеральное государственное научное учреждение "Государственный научно-технологический центр "Наука" (ФГНУ "ГНТЦ "Наука")
Priority to RU2011117802/07A priority Critical patent/RU2456633C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2456633C1 publication Critical patent/RU2456633C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: physics.
SUBSTANCE: invention can be used to track and identify type composition of a clustered air target (CAT) from the 'turbojet aircraft' (TJA) class. The method involves parallel tracking on Doppler frequency of a CAT centroid, calculated as the mean value of Doppler frequencies caused by signal reflection from airframes of the cluster, as well as on Doppler frequencies caused by signal reflection from rotating parts of the first low-pressure compressor stage of the engine unit of each target in the cluster from the TJA class; estimating on each operating cycle of both tracking filters, Dopper frequency differences between the CAT centroid and the first low-pressure compressor stage of the engine unit of each airplane in the cluster; the entire range of possible values of estimates of said differences is a priori broken into non-overlapping sub-bands, each corresponding to only one type of target from the TJA class; calculating for several intermediate operating cycles of both optimum filters, probabilities of estimates of frequency differences falling in each of the a priori formed sub-bands; determining the numbers of sub-bands for which these probability values are maximum; comparing said probabilities with a threshold value of probability of identifying the type of target and making a decision on identifying the type of each airplane in the cluster from the TJA class with probability now lower than the given value if the threshold is exceeded, otherwise a decision on failure to identify with given probability the type of the airplane in the group is taken.
EFFECT: broader functionalities for detecting the type composition of CAT.
2 dwg

Description

Предлагаемое изобретение относится к области вторичной цифровой обработки радиолокационных сигналов и может быть использовано для сопровождения и распознавания типового состава групповой воздушной цели (ГВЦ) из класса «самолеты с турбореактивными двигателями (ТРД)».The present invention relates to the field of secondary digital processing of radar signals and can be used to accompany and recognize the typical composition of a group of air targets (GVC) from the class "aircraft with turbojet engines (turbojet engines)".

Известен способ сопровождения ГВЦ, заключающийся в отслеживании ее центроида и боковых траекторий, распознавании на основе сравнения переменных состояния центральной и боковых траекторий отделяющихся целей от группы [1].There is a known method of tracking the MCC, which consists in tracking its centroid and side trajectories, recognizing based on a comparison of the state variables of the central and side trajectories of the separating targets from the group [1].

Недостатком данного способа сопровождения ГВЦ являются его ограниченные функциональные возможности, не позволяющие распознать типовой состав группы самолетов из класса «самолеты с ТРД».The disadvantage of this method of tracking the MCC is its limited functionality that does not allow to recognize the typical composition of a group of aircraft from the class "aircraft with turbojet engines".

Известен способ сопровождения воздушной цели (ВЦ) из класса «самолет с ТРД», заключающийся в вычислении процедуры оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации, описываемой выражениямиA known method of tracking an air target (VC) from the class "aircraft with turbojet engine", which consists in calculating the optimal multidimensional linear discrete Kalman filtering described by the expressions

Figure 00000001
Figure 00000001

Figure 00000002
Figure 00000002

Figure 00000003
Figure 00000003

Figure 00000004
Figure 00000004

Figure 00000005
Figure 00000005

Figure 00000006
Figure 00000006

гдеWhere

k=0, 1,.…, К,.…, - номер такта работы фильтра;k = 0, 1, ..., K, ... ... is the filter cycle number;

К - промежуточное количество тактов работы фильтра;K is the intermediate number of clock cycles of the filter;

P-(k+1) и P(k+l) - ковариационные матрицы ошибок экстраполяции иP - (k + 1) and P (k + l) are the covariance matrices of extrapolation errors and

фильтрации соответственно;filtering accordingly;

Ф(k) - переходная матрица состояния;Ф (k) - transition state matrix;

Q(k+1) и R(k+1) - ковариационные матрицы шумов возбуждения и наблюдения соответственно;Q (k + 1) and R (k + 1) are the covariance matrices of excitation and observation noises, respectively;

S(k+1) - матрица весовых коэффициентов;S (k + 1) is the matrix of weights;

I - единичная матрица;I is the identity matrix;

Figure 00000007
и
Figure 00000008
- вектор текущих и экстраполированных оценок доплеровской частоты, обусловленной скоростью сближения воздушной цели с носителем станции ее сопровождения;
Figure 00000007
and
Figure 00000008
- a vector of current and extrapolated estimates of the Doppler frequency due to the speed of approach of the air target with the carrier of its tracking station;

H(k) - матрица наблюдения;H (k) is the observation matrix;

Y(k) - вектор наблюдения отсчетов доплеровской частоты;Y (k) is the observation vector of Doppler frequency samples;

Z(k+1) - матрица невязок измерения;Z (k + 1) - matrix of measurement residuals;

Ψ(k+1) - матрица априорных ошибок фильтрации;Ψ (k + 1) is the matrix of a priori filtering errors;

"-1" - операция вычисления обратной матрицы;"-1" - inverse matrix calculation operation;

"т" - операция транспонирования матрицы,"t" is the transpose of the matrix,

при сопровождении ВЦ по доплеровской частоте, при этом сигнал, отраженный от групповой воздушной, на промежуточной частоте с выхода приемника станции ее сопровождения подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ) и преобразуется в амплитудно-частотный спектр, составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планера сопровождаемой ВЦ и вращающихся лопаток рабочего колеса компрессора низкого давления (КНД) ее силовой установки, определяется отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера ВЦ и поступает на вход оптимального фильтра сопровождения ВЦ, работающего в соответствии с процедурой (1)-(6), а также определяется отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, находящейся справа по доплеровской частоте относительно спектральной составляющей сигнала, отраженного от планера ВЦ, который поступает на вход оптимального фильтра сопровождения первой компрессорной составляющей спектра сигнала, обусловленной его отражениями от лопаток рабочего колеса первой ступени КНД; и работающего аналогично, как и оптимальный фильтр сопровождения ВЦ в соответствии с процедурой (1)-(6), на каждом k-м такте работы обоих оптимальных фильтров сопровождения определяется оценка разности

Figure 00000009
между оцененными значениями доплеровских частот, обусловленных отражениями от планера
Figure 00000010
и лопаток рабочего колеса первой ступени
Figure 00000011
КНД силовой установки ВЦ, которая соответствует только одному типу ВЦ из класса «самолет с ТРД», при этом весь диапазон возможных значений оценок разностей
Figure 00000009
априорно разбивается на Q неперекрывающихся друг с другом поддиапазонов, нижняя FHq и верхняя FBq границы каждого q-го поддиапазона (q=1,.…Q), соответствующего 1-му типу цели (i=1,.…I; I - максимальное количество распознаваемых типов ВЦ из класса «самолет с ТРД»), определяются выражениямиaccompanied by the CC at the Doppler frequency, the signal reflected from the group air signal at the intermediate frequency from the output of the receiver of its tracking station is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the fast Fourier transform (FFT) procedure and is converted into the amplitude-frequency spectrum, the components of which are caused by reflections the signal from the airframe followed by the CC and the rotating blades of the impeller of the low pressure compressor (LPC) of its power plant, the Doppler count is often determined you, corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the glider of the VC and is fed to the input of the optimal tracking filter of the VC, operating in accordance with procedure (1) - (6), and also determines the Doppler frequency reference corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum located to the right of the Doppler frequency relative to the spectral component of the signal reflected from the CC glider, which is fed to the input of the optimal fil tra support first compressor component signal spectrum caused by its reflection from the blades of the impeller of the first stage CPV; and operating in the same way as the optimal tracking filter of the CC in accordance with procedure (1) - (6), at each k-th operation cycle of both optimal tracking filters, the difference estimate is determined
Figure 00000009
between estimated Doppler frequencies due to glider reflections
Figure 00000010
and blades of the impeller of the first stage
Figure 00000011
KND of the AC power plant, which corresponds to only one type of AC from the “aircraft with turbojet” class, while the entire range of possible values of the differences estimates
Figure 00000009
a priori is divided into Q subbands that do not overlap each other, the lower F Hq and the upper F Bq boundaries of each qth subband (q = 1, ... Q) corresponding to the 1st type of target (i = 1, ... I; I - the maximum number of recognizable types of AC from the class "aircraft with turbojet engine"), are determined by the expressions

Figure 00000012
Figure 00000012

Figure 00000013
Figure 00000013

гдеWhere

FPi - максимальная частота вращения ротора КНД силовой установки i-го типа ВЦ;F Pi is the maximum rotational speed of the low-pressure rotor of the power plant of the i-type VTs;

n1 и n2 - соответственно минимальное и максимальное значения величины относительных оборотов вращения ротора силовой установки, одинаковые для всех типов воздушных целей;n 1 and n 2 - respectively, the minimum and maximum values of the relative speed of rotation of the rotor of the power plant, the same for all types of air targets;

Nлi - количество лопаток рабочего колеса первой ступени КНД, вычисляется за К промежуточных тактов работы обоих оптимальных фильтров вероятность Pq попадания величины

Figure 00000009
в каждый из априорно сформированный q-й поддиапазон, определяется номер i-го (i=1,.…I) поддиапазона, для которого величина вероятности Pq максимальна, максимальное значение величины Pq max сравнивается с пороговым значением вероятности распознавания типа цели Рпор, при Pq max≥Рпор принимается решение о распознавании i-го типа сопровождаемой ВЦ из класса «самолет с ТРД» с вероятностью Pq max, не ниже заданной, в противном случае принимается решение о невозможности распознать тип сопровождаемой ВЦ с заданной вероятностью [2].N li - the number of blades of the impeller of the first stage of the low pressure switch , calculated for K intermediate cycles of operation of both optimal filters, the probability P q of the value
Figure 00000009
into each of the a priori generated qth subbands, the number of the i-th (i = 1, ... I) subband is determined for which the probability value P q is maximum, the maximum value of the quantity P q max is compared with the threshold value of the probability of recognition of the target type P then , at P q max ≥Р then the decision is made to recognize the i-th type of the followed air center from the “aircraft with turbojet” class with a probability P q max not lower than the given one, otherwise a decision is made about the impossibility of recognizing the type of the followed air center with a given probability [ 2].

Недостатком данного способа сопровождения воздушной цели являются его ограниченные функциональные возможности, которые не позволяют распознать типовой состав сопровождаемой по доплеровской частоте центроид ГВЦ из класса «самолеты с ТРД» с вероятностью, не ниже заданной.The disadvantage of this method of tracking an air target is its limited functionality, which does not allow to recognize the typical composition of the centroid of the MCC accompanied by the Doppler frequency from the class “aircraft with turbojet” with a probability not lower than the given.

Целью предлагаемого изобретения является расширение функциональных возможностей по распознаванию типового состава ГВЦ из класса «самолеты с ТРД» с вероятностью не ниже заданной, на этапе ее сопровождения.The aim of the invention is to expand the functionality for recognizing the typical composition of the GVC from the class "aircraft with turbojet engines" with a probability not lower than the specified one, at the stage of its maintenance.

Для достижения цели в способе сопровождения ВЦ, основанном на процедуре оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации, описываемой выражениями (1)-(6), при сопровождении центроида ГВЦ по доплеровской частоте, как одиночной цели, сигнал, отраженный от ГВЦ, на промежуточной частоте с выхода приемника станции ее сопровождения подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры БПФ и преобразуется в амплитудно-частотный спектр, составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планеров самолетов группы и вращающихся лопаток рабочего колеса КНД их силовых установок, определяется отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера одного из самолетов из их группы, дополнительно слева и справа в полосе частот ±ΔF (где ΔF - априорно заданная полоса доплеровских частот, занимаемая спектральными составляющими, обусловленными отражениями сигнала от планеров самолетов группы, относительно частоты спектральной составляющей спектра сигнала, имеющей максимальную амплитуду), определяются частоты локальных максимумов спектра сигнала и их количество, которые превысили установленный порог, по выявленным отсчетам доплеровских частот локальных максимумов, находящимся в полосе частот ±ΔF относительно спектральной составляющей, имеющей максимальную амплитуду, вычисляется отсчет доплеровской частоты центроида как среднее значение отсчетов доплеровских частот локальных максимумов, который поступает на вход оптимального фильтра сопровождения центроида ГВЦ, работающего в соответствии с процедурой (1)-(6), а также определяются отсчеты доплеровских частот локальных максимумов, имеющих наибольшие амплитуды, количество которых равно количеству локальных максимумов, расположенных в полосе доплеровских частот ±ΔF относительно спектральной составляющей с максимальной амплитудой, соответствующей отражению сигнала от планера одного из самолетов группы, и находящихся справа на частотах, превышающих значение ΔF, относительно частоты спектральной составляющей, имеющей максимальную амплитуду, которые поступают на вход оптимального фильтра сопровождения первых компрессорных составляющих спектра сигнала, обусловленных его отражениями от лопаток рабочего колеса первой ступени КНД двигателя каждого j-го (j=1,.…, J; J - количество самолетов в группе) самолета группы и работающего также в соответствии с процедурой (1)-(6), при этом размерность матриц, входящих в процедуру (1)-(6), определяется количеством локальных максимумов спектральных составляющих сигнала, находящихся в полосе частот ±ΔF относительно спектральной составляющей с максимальной амплитудой, соответствующей отражению сигнала от планера одного из самолетов группы, на каждом k-м такте работы обоих оптимальных фильтров сопровождения определяются оценки разностей

Figure 00000014
между оцененными значениями доплеровских частот, соответствующих центроиду ГВЦ
Figure 00000015
, и лопатками рабочего колеса первой ступени
Figure 00000016
КНД двигателя каждого j-го самолета группы, которые соответствуют только одному из распознаваемых типу ВЦ из класса «самолет с ТРД», при этом весь диапазон возможных значений оценок разностей
Figure 00000017
априорно разбивается на Q неперекрывающихся друг с другом более чем на величину ΔF поддиапазонов, нижняя FHq и верхняя FBq границы каждого q-го поддиапазона (q=1,.…Q), соответствующего i-му типу цели (i=1,.…,I; I - максимальное количество распознаваемых типов воздушных целей из класса «самолет с ТРД») определяются выражениями (7) и (8), вычисляется за К промежуточных тактов работы обоих оптимальных фильтров вероятности Pqj попадания величин
Figure 00000017
) в каждый из априорно сформированный q-й поддиапазон, определяются номера i-x, (i=1,.…I) поддиапазонов, для которых величины вероятностей Pqj максимальны, максимальные значения величин Pqj max сравниваются с пороговым значением вероятности распознавания типа каждого самолета группы Рпор, при Pqj max≥Рпор принимается решение о том, что j-й самолет в группе имеет i-й тип из класса «самолеты с ТРД» с вероятностью Pqj max не ниже заданной, в противном случае принимается решение о невозможности распознать тип самолета в группе с заданной вероятностью, количество величин разностей
Figure 00000017
, попавших в q-й поддиапазон с вероятностями Pqj max, определяет количество самолетов i-го типа в группе.To achieve the goal, in the CC tracking method, based on the optimal multidimensional linear discrete Kalman filtering procedure described by expressions (1) - (6), when tracking the centroid of the GVC at the Doppler frequency, as a single target, the signal reflected from the GVC at an intermediate frequency with the output of the receiver of its escort station is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the FFT procedure and is converted into the amplitude-frequency spectrum, the components of which are caused by signal reflections from glider aircraft children of the group and rotating blades of the KND impeller of their power plants, the Doppler frequency count is determined, which corresponds to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the glider of one of the planes from their group, additionally left and right in the frequency band ± ΔF (where ΔF - a priori specified band of Doppler frequencies occupied by spectral components due to signal reflections from the gliders of the group’s airplanes, relative to the frequency of the spectral component of the spectrum of the signal having the maximum amplitude), the frequencies of the local maxima of the signal spectrum and their number that exceed the established threshold are determined from the detected samples of the Doppler frequencies of local maxima in the frequency band ± ΔF relative to the spectral component having the maximum amplitude, the sample of the Doppler frequency is calculated centroid as the average value of the samples of the Doppler frequencies of local maxima, which is fed to the input of the optimal filter for tracking the centroid of the MCC, operating in accordance with procedure (1) - (6), and also the samples of Doppler frequencies of local maxima having the largest amplitudes are determined, the number of which is equal to the number of local maxima located in the Doppler frequency band ± ΔF relative to the spectral component with the maximum amplitude corresponding to the signal reflection from the glider of one of the group’s planes, and located to the right at frequencies exceeding the ΔF value relative to the frequency of the spectral component having the maximum amplitude, which stumbles to the input of the optimal filter support first compressor constituting the signal spectrum caused by its reflection from the impeller blades of the first stage motor CPV each j-th (j = 1 ,. ..., J; J is the number of aircraft in the group) of the aircraft of the group and operating also in accordance with procedure (1) - (6), while the dimension of the matrices included in procedure (1) - (6) is determined by the number of local maxima of the spectral components of the signal located in the frequency band ± ΔF relative to the spectral component with a maximum amplitude corresponding to the reflection of the signal from the glider of one of the group’s planes, at each k-th operation cycle of both optimal tracking filters, differences estimates are determined
Figure 00000014
between the estimated values of the Doppler frequencies corresponding to the centroid of the MCC
Figure 00000015
, and the blades of the impeller of the first stage
Figure 00000016
KND of the engine of each j-th aircraft of the group that correspond to only one of the recognizable type of the VC from the class "aircraft with turbojet engine", while the entire range of possible values of the differences estimates
Figure 00000017
a priori is divided into Q non-overlapping with each other more than ΔF subbands, lower F Hq and upper F Bq boundaries of each qth subband (q = 1, ... Q) corresponding to the i-th type of target (i = 1 ,. ..., I; I - the maximum number of recognizable types of air targets from the “aircraft with turbojet” class) are determined by expressions (7) and (8), calculated for K intermediate clock cycles of both optimal filters of probability P qj of hit values
Figure 00000017
) into each of the a priori generated qth sub-bands, the numbers ix, (i = 1, ... I) of the sub-bands for which the probabilities P qj are maximum are determined, the maximum values of P qj max are compared with the threshold value of the type recognition probability of each aircraft in the group P then , at P qj max ≥ P then the decision is made that the j-th aircraft in the group is of the i-th type from the class “aircraft with turbojet engines” with a probability P qj max not lower than the given one, otherwise a decision is made about the impossibility recognize the type of aircraft in the group with a given probability, count honors the values of the differences
Figure 00000017
that fall into the qth subrange with probabilities P qj max determines the number of i-type aircraft in the group.

Новые признаки, обладающие существенными отличиямиSignificant New Features

1. Параллельное сопровождение по доплеровской частоте центроида групповой воздушной цели, вычисленного как среднее значение доплеровских частот, обусловленных отражениями сигнала от планеров самолетов группы, и по доплеровским частотам, обусловленным отражениями сигнала от вращающихся частей первой ступени КНД силовой установки каждой цели группы из класса «самолеты с ТРД».1. Parallel tracking on the Doppler frequency of the centroid of a group air target, calculated as the average value of Doppler frequencies due to signal reflections from the gliders of the group’s planes, and according to Doppler frequencies due to signal reflections from the rotating parts of the first stage of the low-voltage directive of a power plant for each target of the group of aircraft with turbojet engine ”.

2. Распознавание при сопровождении центроида ГВЦ каждого типа самолета группы из класса «самолеты с ТРД» с вероятностью не ниже заданной на основе сравнения оценок разностей доплеровских частот между центроидом ГВЦ и первой ступенью КНД силовой установки каждого самолета группы с априорно заданными значениями разностей этих оценок.2. Recognition accompanied by a centrifuge of the GVC of each type of aircraft of a group of the “aircraft with turbojet” class with a probability not lower than that based on a comparison of the estimates of the differences in the Doppler frequencies between the centroid of the GVC and the first stage of the directive power factor of each aircraft of the group with the a priori set values of the differences of these estimates.

Данные признаки обладают существенными отличиями, т.к. в известных способах не обнаружены.These signs have significant differences, because in known methods are not found.

Применение всех новых признаков позволит не только сопровождать по доплеровской частоте центроид ГВЦ, но и распознать ее типовой состав из класса «самолеты с ТРД» с вероятностью не ниже заданной.The use of all new features will allow not only to accompany the centroid of the MCC on the Doppler frequency, but also to recognize its typical composition from the class “aircraft with turbojet engines” with a probability not lower than the given one.

На фиг.1 приведена блок-схема, поясняющая предлагаемый способ сопровождения ГВЦ из класса «самолеты с ТРД», на фиг.2 (а, б, в, г, д, е) - эпюры, поясняющие процесс распознавания i-го типа каждого j-го самолета группы.Figure 1 shows a flowchart explaining the proposed method of escorting the MCC from the class "aircraft with turbojet engines", figure 2 (a, b, c, d, e, e) are diagrams explaining the process of recognizing the i-th type of each j-th aircraft of the group.

Предлагаемый способ сопровождения ГВЦ из класса «самолеты с ТРД» осуществляется следующим образом. На вход блока 1 БПФ (фиг.1) на промежуточной частоте с выхода приемника станции сопровождения цели поступает сигнал S(t) (фиг.2а), отраженный от ГВЦ, который подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры БПФ и преобразуется в амплитудно-частотный спектр S(f) (фиг.2б), составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планеров самолетов группы и вращающихся лопаток рабочего колеса КНД их силовых установок. В формирователе 2 (фиг.1) отсчета доплеровской частоты центроида ГВЦ, во-первых, определяется отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера одного из самолетов из их группы (фиг.2б, спектральная составляющая №2), во-вторых, слева и справа в полосе частот ±ΔF относительно частоты спектральной составляющей спектра сигнала, имеющей максимальную амплитуду, определяются частоты локальных максимумов спектра сигнала и их количество (Nлм), которые превысили установленный порог, в-третьих, по выявленным отсчетам доплеровских частот локальных максимумов, находящимся в полосе частот ±ΔF относительно спектральной составляющей, имеющей максимальную амплитуду, вычисляется отсчет доплеровской частоты центроида как среднее значение отсчетов доплеровских частот локальных максимумов. В результате на одном выходе формирователя 2 (фиг.1) формируется вектор наблюдения Yц(k) отсчетов доплеровской частоты центроида ГВЦ, который поступает на вход оптимального фильтра ОФц 4 сопровождения центроида ГВЦ, работающего в соответствии с процедурой многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации (1)-(6), а на другом выходе формирователя 2 формируется сигнал, соответствующий количеству локальных максимумов Nлм (а следовательно, и количеству J самолетов в группе), который поступает на входы формирователя 3 отсчетов доплеровских частот первых компрессорных составляющих спектра сигнала и оптимального фильтра ОФk 5 сопровождения первых компрессорных составляющих, обусловленных его отражениями от лопаток рабочего колеса первой ступени КНД двигателя каждого j-го (j=1,.…, J) самолета группы. В формирователе 3 определяются отсчеты доплеровских частот локальных максимумов, имеющих наибольшие амплитуды, количество которых равно количеству локальных максимумов Nлм, находящихся в полосе доплеровских частот ±ΔF относительно спектральной составляющей с максимальной амплитудой, соответствующей отражению сигнала от планера одного из самолетов группы (фиг.2б, локальный максимум №2 в полосе частот ±ΔF), и находящихся справа на частотах, превышающих значение ΔF, относительно частоты спектральной составляющей, имеющей максимальную амплитуду (фиг.2б, локальные максимумы №1 и 2 имеют наибольшие амплитуды и находятся справа вне полосы частот ±ΔF), которые поступают на вход оптимального фильтра ОФк 5 сопровождения первых компрессорных составляющих спектра сигнала, обусловленных его отражениями от лопаток рабочего колеса первой ступени КНД каждого j-го самолета группы и работающего также в соответствии с процедурой (1)-(6), при этом размерность матриц, входящих в процедуру (1)-(6), определяется количеством локальных максимумов Nлм, которое определено в формирователе 2. На каждом k-м такте работы обоих оптимальных фильтров ОФц 4 и ОФк5 сопровождения в блоке 6 вычитания определяются оценки разностей

Figure 00000017
между оцененными значениями доплеровских частот (фиг.2г), соответствующих центроиду ГВЦ
Figure 00000018
, и отражениям сигнала от лопаток рабочего колеса первой ступени
Figure 00000019
и
Figure 00000020
КНД двигателя каждого j-го (в данном случае j=1, 2) самолета группы, которые соответствуют только одному из распознаваемых типу воздушной цели из класса «самолет с ТРД» (фиг.2д). В формирователе 7 поддиапазонов разностей
Figure 00000017
(фиг.1) весь диапазон возможных значений оценок разностей
Figure 00000017
априорно разбивается (фиг.2е) на Q неперекрывающихся друг с другом более чем на величину ΔF поддиапазонов, при этом нижняя FНq и верхняя FВq границы каждого q-го поддиапазона (q=1,.…Q), соответствующего i-му типу цели (i=1,.….I), определяются выражениями (7) и (8). За К промежуточных тактов работы обоих оптимальных фильтров ОФц 4 и ОФк5 в вычислителе 8 вероятностей определяются вероятности Pqj (j=1,.…, J) попадания величин
Figure 00000017
в каждый из априорно сформированный q-й поддиапазон. В вычислителе 8 определяются номера i-х, (i=1,.…I) поддиапазонов, для которых величины вероятностей Pqj максимальны. Эти максимальные значения величин Pqj max сравниваются с пороговым значением вероятности распознавания типа каждого самолета группы Рпор. Если Pqj max≥Рпор, то принимается решение о том, что j-й самолет в группе имеет i-й тип из класса «самолеты с турбореактивными двигателями» с вероятностью Pqj max не ниже заданной, в противном случае принимается решение о невозможности распознать тип самолета в группе с заданной вероятностью, количество величин разностей
Figure 00000017
, попавших в q-й поддиапазон с вероятностями Pqj max, определяет количество самолетов i-го типа в группе.The proposed method of escorting the MCC from the class "aircraft with turbojet engines" is as follows. The input of the FFT block 1 (Fig. 1) at an intermediate frequency from the output of the receiver of the target tracking station receives a signal S (t) (Fig. 2a), reflected from the MCC, which is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the FFT procedure and is converted to amplitude-frequency spectrum S (f) (fig.2b), the components of which are caused by the reflections of the signal from the gliders of the group’s airplanes and the rotating blades of the KND impeller of their power plants. In the former 2 (Fig. 1) of the Doppler frequency reference of the GVC centroid, firstly, the Doppler frequency reference is determined, which corresponds to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the glider of one of the aircraft from their group (Fig. 2b, spectral component No. 2), secondly, on the left and right in the frequency band ± ΔF relative to the frequency of the spectral component of the signal spectrum having the maximum amplitude, the frequencies of the local maxima of the signal spectrum and their number are determined (N lm ), which exceeded the established threshold, and thirdly, from the detected samples of the Doppler frequencies of local maxima located in the frequency band ± ΔF relative to the spectral component having the maximum amplitude, the sample of the Doppler frequency of the centroid is calculated as the average value of the samples of the Doppler frequencies of local maxima. As a result, at one output of the shaper 2 (Fig. 1), an observation vector Y c (k) of the samples of the Doppler frequency of the GVC centroid is generated, which is fed to the input of the optimal filter ОF c 4 of the GVC centroid tracking, operating in accordance with the multidimensional linear discrete Kalman filtering procedure ( 1) - (6), and a signal corresponding to the number of local maxima N lm (and, consequently, the number of J planes in the group) is generated at the other output of the shaper 2, which is fed to the inputs of the shaper 3 Doppler samples the frequencies of the first compressor components of the signal spectrum and the optimal filter OF 5 k accompaniment of the first compressor components, due to its reflections from the blades of the impeller of the first stage of the low-pressure engine of each j-th (j = 1, ..., J) group aircraft. In the shaper 3, the samples of the Doppler frequencies of local maxima having the largest amplitudes are determined, the number of which is equal to the number of local maxima N lm located in the Doppler frequency band ± ΔF relative to the spectral component with a maximum amplitude corresponding to the signal reflection from the glider of one of the group’s aircraft (fig.2b , local maximum No. 2 in the frequency band ± ΔF), and located on the right at frequencies exceeding the ΔF value relative to the frequency of the spectral component having the maximum am plateau (fig.2b, local maxima No. 1 and 2 have the largest amplitudes and are located on the right outside the frequency band ± ΔF), which are fed to the input of the optimal filter OF to 5 tracking the first compressor components of the signal spectrum, due to its reflections from the blades of the impeller of the first stage KND of each j-th aircraft of the group and working also in accordance with the procedure (1) - (6), while the dimension of the matrices included in the procedure (1) - (6) is determined by the number of local maxima N lm , which is defined in the shaper 2 On each k-th clock cycle of operation both optimal filters PF and PF q 4 to 5 support 6 subtractor determines the difference evaluation
Figure 00000017
between the estimated values of the Doppler frequencies (Fig.2d) corresponding to the centroid of the MCC
Figure 00000018
, and signal reflections from the impeller blades of the first stage
Figure 00000019
and
Figure 00000020
KND of the engine of each j-th (in this case j = 1, 2) aircraft of the group that correspond to only one of the recognizable type of air targets from the class "aircraft with turbojet engine" (fig.2d). In the shaper 7 sub-ranges of differences
Figure 00000017
(figure 1) the entire range of possible values of the estimates of differences
Figure 00000017
a priori is divided (Fig. 2e) into Q subbands that do not overlap with each other by more than ΔF subbands, while the lower F Hq and upper F Bq boundaries of each qth subband (q = 1, ... Q), corresponding to the i-th type goals (i = 1, ... .I) are determined by expressions (7) and (8). For K intermediate working cycles both optimal filters PF and PF q 4 to 5 in the calculator 8 probabilities determined probability P qj (j = 1 ,. ..., J) entering the values
Figure 00000017
into each of the a priori formed qth subranges. The calculator 8 determines the numbers of the i-x, (i = 1, ... I) subbands for which the probabilities P qj are maximum. These maximum values of P qj max are compared with the threshold value of the probability of recognition of the type of each aircraft of the group P then . If P qj max ≥R then, it is decided that the j-th aircraft in the group is the i-th type of class "turbojet aircraft" with a probability of P qj max is not below the set, otherwise the decision on the impossibility recognize the type of aircraft in the group with a given probability, the number of differences
Figure 00000017
that fall into the qth subrange with probabilities P qj max determines the number of i-type aircraft in the group.

Для оценки работоспособности предлагаемого способа были проведены летно-экспериментальные исследования по регистрации на промежуточной частоте с выхода линейной части приемника РЛС с фазированной антенной решеткой, построенной по импульсно-доплеровскому принципу обработки сигналов и работающей в сантиметровом диапазоне волн, радиолокационных сигналов, отраженных от различных по типовому и численному составу реальных групповых воздушных целей, элементами которых являлись различные типы отечественных истребителей из класса «самолет с ТРД», их (зарегистрированных сигналов) последующей обработки в соответствии с предлагаемым способом распознавания типового состава сопровождаемой ГВЦ. При регистрации реальных сигналов лоцируемая ГВЦ находилась относительно РЛС со стороны передней полусферы на расстояниях 70-100 км под ракурсами 0-40 градусов. При узкополосном спектральном анализе зарегистрированных реальных радиолокационных сигналов применялся алгоритм БПФ с эквивалентной полосой пропускания одного бина, равной 10 Гц (время когерентного накопления сигнала составляло 100 мс).To assess the performance of the proposed method, flight experiments were conducted on recording at an intermediate frequency from the output of the linear part of the radar receiver with a phased antenna array, built on the pulse-Doppler principle of signal processing and operating in the centimeter wavelength range, radar signals reflected from different types and the numerical composition of real group air targets, the elements of which were various types of domestic fighters from the class "self with a TRD, "their (registered signals) subsequent processing in accordance with the method of recognition model formulation followed by MCC. When registering real signals, the located MCC was located relative to the radar from the front of the hemisphere at distances of 70-100 km under the angles of 0-40 degrees. In the narrow-band spectral analysis of recorded real radar signals, the FFT algorithm with an equivalent bandwidth of one bin equal to 10 Hz was used (the time of coherent signal accumulation was 100 ms).

В результате обработки реальных радиолокационных сигналов установлено, что, во-первых, величина полосы доплеровских частот ΔF, занимаемая спектральными составляющими, обусловленными отражениями сигнала от планеров самолетов, летящих в плотной группе (ГВЦ), с доверительной вероятностью 0,95 составляет 45-55 Гц и, во-вторых, с доверительной вероятностью 0,95 с вероятностью 0,76-0,86 наибольшую амплитуду среди спектральных составляющих спектра сигнала, находящихся вне полосы частот ±ΔF относительно спектральной составляющей с максимальной амплитудой, соответствующей отражению от планера одного из самолетов группы, имеют спектральные составляющие, обусловленные отражениями сигнала от первых ступеней КНД и расположенные справа от спектральных планерных составляющих, находящихся в полосе частот ±ΔF.As a result of processing real radar signals, it was found that, firstly, the Doppler frequency band ΔF occupied by spectral components due to signal reflections from gliders of aircraft flying in a dense group (GVC) with a confidence probability of 0.95 is 45-55 Hz and secondly, with a confidence probability of 0.95 with a probability of 0.76-0.86, the largest amplitude among the spectral components of the signal spectrum that are outside the frequency band ± ΔF relative to the spectral component with the maximum amplitude oh corresponding to reflection from one of the aircraft airframe groups have spectral components due to signal reflections from the first stages of CPV and the right of the spectral components of the glider located in the frequency band ± ΔF.

В результате имитационного моделирования предлагаемого способа сопровождения ГВЦ по реальным сигналам получены следующие характеристики при отношениях сигнал/шум 14-24 дБ за 35 тактов работы оптимальных фильтров (времени сопровождения 3,5 с):As a result of simulation of the proposed method for tracking the MCC using real signals, the following characteristics were obtained with a signal-to-noise ratio of 14-24 dB for 35 clock cycles of optimal filters (tracking time 3.5 s):

точность сопровождения центроида ГВЦ по доплеровской частоте 0,6-1,3 Гц;accuracy of tracking the centroid of the MCC at the Doppler frequency of 0.6-1.3 Hz;

вероятность правильного (ложного) распознавания типа каждого самолета в группе 0,72-0,81 (10-3-10-4).the probability of correct (false) recognition of the type of each aircraft in the group is 0.72-0.81 (10 -3 -10 -4 ).

Таким образом, применение предлагаемого изобретения позволит наряду с сопровождением центроида ГВЦ по доплеровской частоте дополнительно распознать и ее типовой состав из класса «самолеты с ТРД».Thus, the application of the present invention will allow, along with the accompaniment of the centroid of the MCC for the Doppler frequency, to additionally recognize its typical composition from the class "aircraft with turbojet engines".

Источники информацииInformation sources

1. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей. / Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1993, с.246-248 (аналог).1. Farina A., Studer F. Digital processing of radar information. Tracking goals. / Per. from English - M .: Radio and communication, 1993, p. 246-248 (analogue).

2. Богданов А.В., Васильев О.В., Исаков И.Н., Ситников А.Г., Филонов А.А. Способ сопровождения воздушной цели из класса «самолет с турбореактивным двигателем». Положительное решение о выдаче патента РФ на изобретение по заявке №2009140853, 2009 г. (прототип).2. Bogdanov A.V., Vasiliev O.V., Isakov I.N., Sitnikov A.G., Filonov A.A. The method of tracking an air target from the class "aircraft with a turbojet engine". A positive decision on the grant of a patent of the Russian Federation for an invention by application No. 2009140853, 2009 (prototype).

Claims (1)

Способ сопровождения групповой воздушной цели из класса «самолеты с турбореактивными двигателями», заключающийся в вычислении процедуры оптимальной многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации, описываемой выражениями
Figure 00000001

Figure 00000002

Figure 00000003

Figure 00000004

Figure 00000005

Figure 00000021

где k=0, 1,…, K,…, - номер такта работы фильтра;
K - промежуточное количество тактов работы фильтра;
P-(k+l) и P(k+l) - 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;
S(k+1) - матрица весовых коэффициентов;
I - единичная матрица;
Figure 00000007
и
Figure 00000008
- вектор текущих и экстраполированных оценок доплеровской частоты, обусловленной скоростью сближения воздушной цели с носителем станции ее сопровождения;
H(k) - матрица наблюдения;
Y(k) - вектор наблюдения отсчетов доплеровской частоты;
Z(k+l) - матрица невязок измерения;
Ψ(k+l) - матрица априорных ошибок фильтрации;
"-1" - операция вычисления обратной матрицы;
"т" - операция транспонирования матрицы при сопровождении центроида групповой воздушной цели по доплеровской частоте, при этом сигнал, отраженный от групповой воздушной цели, на промежуточной частоте с выхода приемника станции ее сопровождения подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры быстрого преобразования Фурье и преобразуется в амплитудно-частотный спектр, составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планеров самолетов группы и вращающихся лопаток рабочего колеса компрессора низкого давления их силовых установок, определяется отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера одного из самолетов из их группы, отличающийся тем, что слева и справа в полосе частот ±ΔF, где ΔF - априорно заданная полоса доплеровских частот, занимаемая спектральными составляющими, обусловленными отражениями сигнала от планеров самолетов группы, относительно частоты спектральной составляющей спектра сигнала, имеющей максимальную амплитуду, определяются частоты локальных максимумов спектра сигнала и их количество, которые превысили установленный порог,
по выявленным отсчетам доплеровских частот локальных максимумов, находящимся в полосе частот ±ΔF относительно спектральной составляющей, имеющей максимальную амплитуду, вычисляется отсчет доплеровской частоты центроида как среднее значение отсчетов доплеровских частот локальных максимумов, который поступает на вход оптимального фильтра сопровождения центроида групповой воздушной цели, работающего в соответствии с процедурой (1)-(6),
определяются отсчеты доплеровских частот локальных максимумов, имеющих наибольшие амплитуды, количество которых равно количеству локальных максимумов, расположенных в полосе доплеровских частот ±ΔF относительно спектральной составляющей с максимальной амплитудой, соответствующей отражению сигнала от планера одного из самолетов группы, и находящихся справа на частотах, превышающих значение ΔF, относительно частоты спектральной составляющей, имеющей максимальную амплитуду, которые поступают на вход оптимального фильтра сопровождения первых компрессорных составляющих спектра сигнала, обусловленных его отражениями от лопаток рабочего колеса первой ступени компрессора низкого давления двигателя каждого j-го, где j=1,…, J; J - количество самолетов в группе, самолета группы и работающего также в соответствии с процедурой (1)-(6), при этом размерность матриц, входящих в процедуру (1)-(6), определяется количеством локальных максимумов спектральных составляющих сигнала, находящихся в полосе частот ±ΔF относительно спектральной составляющей с максимальной амплитудой, соответствующей отражению сигнала от планера одного из самолетов группы,
на каждом k-м такте работы обоих оптимальных фильтров сопровождения определяются оценки разностей
Figure 00000022
между оцененными значениями доплеровских частот, соответствующих центроиду групповой воздушной цели
Figure 00000023
, и отражениям сигнала от лопаток рабочего колеса первой ступени
Figure 00000024
компрессора низкого давления двигателя каждого j-го самолета группы, которые соответствуют только одному из распознаваемых типу воздушной цели из класса «самолет с турбореактивным двигателем»,
при этом весь диапазон возможных значений оценок разностей
Figure 00000022

априорно разбивается на Q не перекрывающихся друг с другом более чем на величину ΔF поддиапазонов, нижняя FHq и верхняя FBq границы каждого q-го поддиапазона, где q=1,… Q, соответствующего i-му типу цели, где i=1, …I; I - максимальное количество распознаваемых типов воздушных целей из класса «самолет с турбореактивным двигателем», определяются выражениями
Figure 00000025

Figure 00000026

где FPi - максимальная частота вращения ротора КНД силовой установки i-го типа ВЦ;
n1 и n2 - соответственно минимальное и максимальное значения величины относительных оборотов вращения ротора силовой установки, одинаковые для всех типов воздушных целей;
Nлi - количество лопаток рабочего колеса первой ступени компрессора низкого давления,
вычисляется за K промежуточных тактов работы обоих оптимальных фильтров вероятность Pqj попадания величины
Figure 00000022
в каждый из априорно сформированный q-й поддиапазон,
определяются номера i-x, i=1, … I, поддиапазонов, для которых величины вероятностей Pqj максимальны,
максимальные значения величин Pqjmax сравниваются с пороговым значением вероятности распознавания типа каждого самолёта группы Рпор, при Pqjmax≥Pпор принимается решение о том, что j-й самолет в группе имеет i-й тип из класса «самолёты с турбореактивными двигателями» с вероятностью Pqjmax не ниже заданной, в противном случае принимается решение о невозможности распознать тип самолета в группе с заданной вероятностью, количество величин разностей
Figure 00000022
, попавших в q-й поддиапазон с вероятностями Pqjmax, определяет количество самолётов i-го типа в группе.
A method of tracking a group air target from the class "aircraft with turbojet engines", which consists in calculating the optimal multidimensional linear discrete Kalman filtering procedure described by the expressions
Figure 00000001

Figure 00000002

Figure 00000003

Figure 00000004

Figure 00000005

Figure 00000021

where k = 0, 1, ..., K, ..., is the filter cycle number;
K is the intermediate number of clock cycles of the filter;
P - (k + l) and P (k + l) are the covariance matrices of extrapolation and filtering errors, respectively;
Ф (k) - transition state matrix;
Q (k + 1) and R (k + 1) are the covariance matrices of excitation and observation noise, respectively;
S (k + 1) is the matrix of weights;
I is the identity matrix;
Figure 00000007
and
Figure 00000008
- a vector of current and extrapolated estimates of the Doppler frequency due to the speed of approach of the air target with the carrier of its tracking station;
H (k) is the observation matrix;
Y (k) is the observation vector of Doppler frequency samples;
Z (k + l) is the matrix of measurement residuals;
Ψ (k + l) is the matrix of a priori filtering errors;
"-1" - inverse matrix calculation operation;
"t" is the matrix transposition operation accompanied by the centroid of the group air target at the Doppler frequency, and the signal reflected from the group air target at the intermediate frequency from the output of the receiver of the tracking station is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the fast Fourier transform and is converted to amplitude -frequency spectrum, the components of which are caused by signal reflections from gliders of the group’s airplanes and rotating blades of the impeller of a low-pressure compressor lane of their power plants, the Doppler frequency reading is determined, which corresponds to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the glider of one of the aircraft from their group, characterized in that on the left and right in the frequency band ± ΔF, where ΔF is the a priori specified band Doppler frequencies occupied by spectral components due to signal reflections from gliders of group airplanes, relative to the frequency of the spectral component of the signal spectrum having a maximum a amplitude, the frequencies of the local maximums of the signal spectrum and their number that exceed the set threshold are determined,
Based on the detected samples of the Doppler frequencies of local maxima located in the frequency band ± ΔF relative to the spectral component having the maximum amplitude, the sample of the Doppler frequency of the centroid is calculated as the average value of the samples of the Doppler frequencies of the local maxima, which is fed to the input of the optimal filter for tracking the centroid of a group air target operating in in accordance with procedure (1) - (6),
the samples of the Doppler frequencies of local maxima having the largest amplitudes are determined, the number of which is equal to the number of local maxima located in the Doppler frequency band ± ΔF relative to the spectral component with a maximum amplitude corresponding to the reflection of the signal from the glider of one of the group’s planes and to the right at frequencies exceeding the value ΔF, relative to the frequency of the spectral component having a maximum amplitude, which arrive at the input of the optimal filter is accompanied by the first compressor components of the spectrum of the signal due to its reflections from the blades of the impeller of the first stage of the low-pressure compressor of the engine of each j-th, where j = 1, ..., J; J is the number of planes in the group, the plane of the group and operating also in accordance with procedure (1) - (6), while the dimension of the matrices included in procedure (1) - (6) is determined by the number of local maxima of the spectral components of the signal located in frequency band ± ΔF relative to the spectral component with a maximum amplitude corresponding to the reflection of the signal from the glider of one of the aircraft of the group,
at each kth step of operation of both optimal tracking filters, estimates of differences are determined
Figure 00000022
between estimated Doppler frequencies corresponding to the centroid of a group air target
Figure 00000023
, and signal reflections from the impeller blades of the first stage
Figure 00000024
a low-pressure compressor of the engine of each j-th aircraft of the group that correspond to only one of the recognizable type of air targets from the class "aircraft with a turbojet engine",
while the entire range of possible values of the estimates of differences
Figure 00000022

a priori is divided into Q subbands that do not overlap with each other by more than ΔF, the lower F Hq and upper F Bq boundaries of each qth subband, where q = 1, ... Q, corresponding to the ith type of target, where i = 1, ... I; I - the maximum number of recognizable types of air targets from the class "aircraft with a turbojet engine", are determined by the expressions
Figure 00000025

Figure 00000026

where F Pi - the maximum rotational speed of the rotor KND of the power plant of the i-th type of CC;
n 1 and n 2 - respectively, the minimum and maximum values of the relative speed of rotation of the rotor of the power plant, the same for all types of air targets;
N li - the number of blades of the impeller of the first stage of the low pressure compressor,
calculated over K intermediate clock cycles of both optimal filters, the probability P qj of the value
Figure 00000022
into each of the a priori formed qth subranges,
the numbers ix, i = 1, ... I, of the subbands for which the probabilities P qj are maximal,
the maximum values of P qjmax are compared with the threshold probability of recognition of the type of each aircraft of the group P then , with P qjmax ≥ P then it is decided that the j-th aircraft in the group is of the i-th type from the class “aircraft with turbojet engines” with the probability P qjmax is not lower than the given one, otherwise a decision is made about the impossibility of recognizing the type of aircraft in the group with a given probability, the number of differences
Figure 00000022
that fall into the qth subrange with probabilities P qjmax determines the number of i-type aircraft in the group.
RU2011117802/07A 2011-05-03 2011-05-03 Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class RU2456633C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011117802/07A RU2456633C1 (en) 2011-05-03 2011-05-03 Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011117802/07A RU2456633C1 (en) 2011-05-03 2011-05-03 Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2456633C1 true RU2456633C1 (en) 2012-07-20

Family

ID=46847553

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011117802/07A RU2456633C1 (en) 2011-05-03 2011-05-03 Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2456633C1 (en)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2579353C1 (en) * 2015-04-06 2016-04-10 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of tracking aerial target from "turbojet aircraft" class under effect of velocity deflecting noise
RU2617110C1 (en) * 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 Method to support group air targets of "aircraft with turbojet" class in radar location station at exposure of rate interference
RU2626459C1 (en) * 2016-02-08 2017-07-28 Яков Михайлович Кашин Method of clustered air target identification
RU2713635C1 (en) * 2019-05-27 2020-02-05 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" (ФГУП "ГосНИИАС") Method of tracking an aerial target in a radar station from a class of "aircraft with turbojet engine" under action of distance and speed withdrawing interference
RU2731878C1 (en) * 2020-02-18 2020-09-08 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station
RU2732281C1 (en) * 2019-07-02 2020-09-15 Александр Викторович Богданов Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station under action of speed-escaping interference
RU2735314C1 (en) * 2020-03-24 2020-10-29 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of aircraft type identification with turbojet engine in pulse-doppler radar station under action of simulating noise
RU2764781C1 (en) * 2020-08-18 2022-01-21 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference
RU2765145C1 (en) * 2021-04-12 2022-01-26 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method for integrating information from a radar station and radar homing heads of missiles launched by a carrier at an aerial target when exposed to interference leading away in range and speed
RU2786518C1 (en) * 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 A method for recognizing the typical composition of a group air target from the class "turbojet engine aircrafts" based on kalman filtering and a neural network

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4490718A (en) * 1975-11-06 1984-12-25 Lockheed Electronics Co., Inc. Radar apparatus for detecting and/or classifying an agitated reflective target
US5402131A (en) * 1993-09-28 1995-03-28 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Detection of radar targets using higher-order statistics
US5506817A (en) * 1995-05-25 1996-04-09 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Enhanced adaptive statistical filter providing sparse data stochastic mensuration for residual errors to improve performance for target motion analysis noise discrimination
WO1998036289A1 (en) * 1997-02-14 1998-08-20 Daimler-Benz Aerospace Ag Target classification method
RU2126543C1 (en) * 1997-12-30 1999-02-20 Научно-исследовательский институт измерительных приборов Method of radar detection and tracking of objects
RU2324952C1 (en) * 2006-08-16 2008-05-20 Общество с ограниченной ответственностью "ОКБ Траверз" Method of clustered air target tracking
RU81580U1 (en) * 2008-12-17 2009-03-20 Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова SYSTEM OF AUTOMATIC RECOGNITION OF CLASSES AND TYPES OF AIR TARGETS
RU2392640C1 (en) * 2009-07-28 2010-06-20 Дмитрий Геннадьевич Митрофанов Method for identification of parametres of trajectory instabilities of small-sized flying object in form of radial acceleration of motion for accompaniment mode with help of signals with per pulse carrier frequency tuning

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4490718A (en) * 1975-11-06 1984-12-25 Lockheed Electronics Co., Inc. Radar apparatus for detecting and/or classifying an agitated reflective target
US5402131A (en) * 1993-09-28 1995-03-28 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Detection of radar targets using higher-order statistics
US5506817A (en) * 1995-05-25 1996-04-09 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Enhanced adaptive statistical filter providing sparse data stochastic mensuration for residual errors to improve performance for target motion analysis noise discrimination
WO1998036289A1 (en) * 1997-02-14 1998-08-20 Daimler-Benz Aerospace Ag Target classification method
RU2126543C1 (en) * 1997-12-30 1999-02-20 Научно-исследовательский институт измерительных приборов Method of radar detection and tracking of objects
RU2324952C1 (en) * 2006-08-16 2008-05-20 Общество с ограниченной ответственностью "ОКБ Траверз" Method of clustered air target tracking
RU81580U1 (en) * 2008-12-17 2009-03-20 Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова SYSTEM OF AUTOMATIC RECOGNITION OF CLASSES AND TYPES OF AIR TARGETS
RU2392640C1 (en) * 2009-07-28 2010-06-20 Дмитрий Геннадьевич Митрофанов Method for identification of parametres of trajectory instabilities of small-sized flying object in form of radial acceleration of motion for accompaniment mode with help of signals with per pulse carrier frequency tuning

Non-Patent Citations (1)

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

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2579353C1 (en) * 2015-04-06 2016-04-10 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of tracking aerial target from "turbojet aircraft" class under effect of velocity deflecting noise
RU2626459C1 (en) * 2016-02-08 2017-07-28 Яков Михайлович Кашин Method of clustered air target identification
RU2617110C1 (en) * 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 Method to support group air targets of "aircraft with turbojet" class in radar location station at exposure of rate interference
RU2713635C1 (en) * 2019-05-27 2020-02-05 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" (ФГУП "ГосНИИАС") Method of tracking an aerial target in a radar station from a class of "aircraft with turbojet engine" under action of distance and speed withdrawing interference
RU2732281C1 (en) * 2019-07-02 2020-09-15 Александр Викторович Богданов Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station under action of speed-escaping interference
RU2731878C1 (en) * 2020-02-18 2020-09-08 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station
RU2735314C1 (en) * 2020-03-24 2020-10-29 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of aircraft type identification with turbojet engine in pulse-doppler radar station under action of simulating noise
RU2764781C1 (en) * 2020-08-18 2022-01-21 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference
RU2765145C1 (en) * 2021-04-12 2022-01-26 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method for integrating information from a radar station and radar homing heads of missiles launched by a carrier at an aerial target when exposed to interference leading away in range and speed
RU2786518C1 (en) * 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 A method for recognizing the typical composition of a group air target from the class "turbojet engine aircrafts" based on kalman filtering and a neural network
RU2802653C1 (en) * 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 Method for recognizing typical composition of a clustered air target of various classes under various conditions of their flight based on kalman filtering and a neural network
RU2807510C1 (en) * 2023-02-03 2023-11-15 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method for recognizing type of single air target from aircraft with tje class
RU2816189C1 (en) * 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 Method for all-angle recognition in radar station of typical composition of group air target under various flight conditions and influence of speed-contusion interference based on kalman filtering and neural network
RU2826233C1 (en) * 2023-12-29 2024-09-06 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of recognizing type of aerial target from class "aircraft with turbojet engine" based on neural network

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2456633C1 (en) Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class
RU2419815C1 (en) Method of tracking air target of "turbojet engine aircraft" class
CN109975780B (en) Helicopter model identification algorithm based on pulse Doppler radar time domain echo
US6573861B1 (en) Target classification method
RU2665031C1 (en) Method of tracking aerial target from “turbojet aircraft” class under effect of range and velocity deflecting noise
CN108490410B (en) Two-coordinate radar sea target joint detection and tracking method
RU2579353C1 (en) Method of tracking aerial target from "turbojet aircraft" class under effect of velocity deflecting noise
CN104931949B (en) Wind turbine clutter background is got off the plane object detection method under radar scanning pattern
CN111401168B (en) Multilayer radar feature extraction and selection method for unmanned aerial vehicle
RU2617110C1 (en) Method to support group air targets of "aircraft with turbojet" class in radar location station at exposure of rate interference
RU2705070C1 (en) Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station
CN109164429B (en) Multi-fractal characteristic aircraft target classification method based on principal component analysis
RU2732281C1 (en) Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station under action of speed-escaping interference
RU2735314C1 (en) Method of aircraft type identification with turbojet engine in pulse-doppler radar station under action of simulating noise
Quach et al. Automatic target detection using a ground-based passive acoustic sensor
RU2293350C2 (en) Device for detection and classification of flying and hovering helicopters
RU144505U1 (en) AIR TARGET SUPPORT DEVICE FROM THE CLASS "AIRCRAFT WITH TURBOREACTIVE ENGINE"
RU2731878C1 (en) Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station
CN108549076B (en) Method for identifying scenes of various unmanned aerial vehicles based on velocity and rhythm diagram
KR20140040422A (en) Clutter removal method and device for transportation system radar using data matrix bank filter
RU157396U1 (en) SCREW RECOGNITION DEVICE
RU2786518C1 (en) A method for recognizing the typical composition of a group air target from the class "turbojet engine aircrafts" based on kalman filtering and a neural network
KR101423265B1 (en) Method And Apparatus for Eliminating Sea Clutter
CN111339816B (en) Multi-unmanned aerial vehicle radio frequency signal identification method based on wavelet neural network
RU2728278C1 (en) Method of tracking a helicopter in a pulse-doppler radar station

Legal Events

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

Effective date: 20130504

PD4A Correction of name of patent owner
RH4A Copy of patent granted that was duplicated for the russian federation

Effective date: 20160114

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170504