RU2660498C1 - Method of tracking of airborne maneuvering radiation sources according to angle information from airborne single-position electronic reconnaissance system - Google Patents

Method of tracking of airborne maneuvering radiation sources according to angle information from airborne single-position electronic reconnaissance system Download PDF

Info

Publication number
RU2660498C1
RU2660498C1 RU2017124686A RU2017124686A RU2660498C1 RU 2660498 C1 RU2660498 C1 RU 2660498C1 RU 2017124686 A RU2017124686 A RU 2017124686A RU 2017124686 A RU2017124686 A RU 2017124686A RU 2660498 C1 RU2660498 C1 RU 2660498C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
iri
vector
state
coordinates
airborne
Prior art date
Application number
RU2017124686A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Борис Викторович Белик
Сергей Геннадьевич Белов
Владимир Степанович Верба
Владимир Иванович Меркулов
Денис Александрович Миляков
Original Assignee
Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега"
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 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" filed Critical Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега"
Priority to RU2017124686A priority Critical patent/RU2660498C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2660498C1 publication Critical patent/RU2660498C1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves
    • G01S11/04—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves using angle measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
    • G01S13/68—Radar-tracking systems; Analogous systems for angle tracking only
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using radio waves
    • G01S3/74—Multi-channel systems specially adapted for direction-finding, i.e. having a single antenna system capable of giving simultaneous indications of the directions of different signals
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/12—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with electromagnetic waves

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: radar ranging and radio navigation.
SUBSTANCE: invention relates to the field of radar detection and location and can be used to carry out the tracking of mobile maneuvering radio emission sources (RES) with the help of airborne single-position electronic reconnaissance systems (ERS). This result is achieved due to the fact that in ERS the values of the azimuths and angles of the RES are measured, on the basis of which, using the expanded Kalman filter, the estimation of coordinates of the RES state and the variance of the estimation errors of the corresponding coordinates are calculated, while the distinctive feature of the method is the RES state model used, which assumes that RES can maneuver only in the horizontal plane, while maintaining a module-constant velocity.
EFFECT: stable tracking of airborne maneuvering RES.
1 cl, 4 dwg

Description

Изобретение относится к области радиолокации и может быть использовано для осуществления трассового сопровождения подвижных маневрирующих источников радиоизлучений (ИРИ) с помощью однопозиционных систем радиотехнической разведки (СРТР).The invention relates to the field of radiolocation and can be used to provide route tracking of mobile maneuvering sources of radio emissions (IRI) using single-position systems of radio intelligence (SRTR).

Автоматическое трассовое сопровождение целей в режиме обзора является одним из основных режимов функционирования современных и перспективных бортовых радиолокационных систем (БРЛС). Здесь под трассовым сопровождением понимается получение оценок декартовых координат и параметров движения цели в масштабе времени, близком к реальному.Automatic track tracking of targets in the review mode is one of the main modes of functioning of modern and promising airborne radar systems. Here, route tracking means obtaining estimates of the Cartesian coordinates and parameters of the target’s movement on a time scale close to real.

Одновременно с развитием техники радиолокации совершенствуются возможности по радиоэлектронному подавлению всех режимов работы БРЛС, поэтому обеспечение надежного функционирования БРЛС в процессе автоматического сопровождения целей при обзоре пространства в условиях воздействия помех различного происхождения - одна из важнейших задач [1].Along with the development of radar technology, the capabilities for electronic suppression of all radar radar systems are being improved, therefore ensuring reliable radar operation in the process of automatically tracking targets when viewing a space under the influence of interference of various origins is one of the most important tasks [1].

Одним из наиболее радикальных способов решения задачи помехозащиты является использование пассивных систем радиолокации, к которым относятся СРТР [2]. Особенностью таких систем является невозможность непосредственного измерения пространственных координат и скоростей движения целей, необходимых для решения задач мониторинга, целеуказания и наведения [3]. В этом случае для определения координат и параметров движения цели необходимо использовать способы их косвенного оценивания на основании угломерных данных [2, 4].One of the most radical ways to solve the problem of noise immunity is the use of passive radar systems, which include SRTR [2]. A feature of such systems is the impossibility of directly measuring the spatial coordinates and velocities of the targets needed to solve the problems of monitoring, target designation and guidance [3]. In this case, to determine the coordinates and parameters of the target’s movement, it is necessary to use methods of their indirect estimation based on goniometric data [2, 4].

В изобретении предлагается новый способ определения координат и параметров движения целей на основании измерений, получаемых СРТР.The invention proposes a new method for determining the coordinates and motion parameters of targets based on the measurements obtained by CPTR.

В качестве прототипа изобретения был выбран способ сопровождения подвижных ИРИ с использованием расширенного фильтра Калмана [5]. В прототипе использовалась модель прямолинейного равномерного движения, в соответствии с которой вектор состояния ИРИ состоит из декартовых координат ИРИ и компонентов скорости.As a prototype of the invention, a method of tracking mobile IRI using an advanced Kalman filter [5] was chosen. The prototype used a model of rectilinear uniform motion, according to which the state vector of the IRI consists of the Cartesian coordinates of the IRI and velocity components.

Рассмотренный в прототипе способ позволяет осуществлять устойчивое трассовое сопровождение воздушных неманеврирующих ИРИ по измерениям их азимутов и улов места при известных начальных оценках координат состояния ИРИ. Однако для маневрирующих ИРИ этот подход не работает, так как при их маневре возможно множество траекторий, положение ИРИ на которых будет соответствовать одному пеленгу, измеряемому СРТР. Предлагаемым способом решения указанной проблемы является фильтрация координат состояния ИРИ с использованием априорной модели состояния, определяющей постоянство модуля скорости. Указанная модель предполагает, что при маневрировании целей интенсивно меняется направление движения, в то время как модуль скорости меняется достаточно медленно.Considered in the prototype method allows for stable route tracking of airborne non-maneuvering IRI by measuring their azimuths and catch of a place with known initial estimates of the coordinates of the state of the IRI. However, for maneuvering Iran, this approach does not work, since when they are maneuvering, many trajectories are possible, the position of the Iran on which will correspond to one bearing measured by CPTR. The proposed method for solving this problem is to filter the state coordinates of the IRI using an a priori state model that determines the constancy of the velocity module. The indicated model assumes that when maneuvering targets, the direction of movement changes intensively, while the speed modulus changes rather slowly.

Технический результат, который может быть получен от использования предлагаемого изобретения, заключается в возможности осуществлять устойчивое трассовое сопровождение воздушных маневрирующих ИРИ.The technical result that can be obtained from the use of the invention is the ability to carry out stable route tracking of air maneuvering IRI.

Заявленный технический результат, который может быть получен от реализации предлагаемого технического решения, достигается за счет использования алгоритма калмановской фильтрации измерений СРТР, основанного на использовании специальной априорной модели переходов состояния ИРИ, определяющей постоянство модуля скорости ИРИ.The claimed technical result, which can be obtained from the implementation of the proposed technical solution, is achieved through the use of the Kalman filtering algorithm for CPTR measurements, based on the use of a special a priori model of state transitions of IRI, which determines the constancy of the velocity module of the IRI.

На фигуре 1, иллюстрирующей геометрию решаемой задачи, OXYZ - наземная неподвижная прямоугольная система координат с осью OX, направленной на север.In figure 1, illustrating the geometry of the problem, OXYZ - ground stationary rectangular coordinate system with the OX axis directed to the north.

Положение перемещающейся в пространстве СРТР, размещенной на летательном аппарате, определяется его навигационной системой и задается вектором состояния xc=[xc,yc,zc]T. Местоположение цели определяется вектором состояния x=[x,y,z]T. С выхода СРТР поступают измерения азимута α и угла места β цели, формируемые с учетом данных навигационной системы о положении осей измерительной аппаратуры СРТР.The position of the moving in the space of the SRTP located on the aircraft is determined by its navigation system and is set by the state vector x c = [x c , y c , z c ] T. The location of the target is determined by the state vector x = [x, y, z] T. From the output of the CPTR, the azimuth α and elevation angle β of the target are measured, formed taking into account the data of the navigation system on the position of the axes of the measuring equipment of the CPTR.

Сущность предлагаемого изобретения заключается в разработке нового способа трассового сопровождения маневрирующих ИРИ, который состоит в следующем.The essence of the invention lies in the development of a new method of track tracking maneuvering IRI, which consists in the following.

На основании измерений от СРТР формируется дискретный случайный процесс, представляющий собой последовательность {zp, z2, …, zk, …} векторов измерений zk. При этом последовательность измерений в моменты времени от первого до k-го будем обозначать:Forming discrete random process based on the measurements from SRTR representing the sequence {z p, z 2, ..., z k, ...} of vectors of measurements z k. Moreover, the sequence of measurements at times from the first to the kth will be denoted by:

{Z}k={z1, z2, …, zk},{Z} k = {z 1 , z 2 , ..., z k },

где вектор zk образуют угломерные измерения СРТР полученные в момент tk:where the vector z k form the goniometric measurements of the CPTR obtained at time t k :

Figure 00000001
Figure 00000001

Модель измерений zk определяется уравнением наблюдения:The measurement model z k is determined by the observation equation:

Figure 00000002
Figure 00000002

где xk - вектор координат состояния ИРИ в момент tk;where x k is the vector of coordinates of the state of Iran at the moment t k ;

xck - вектор координат состояния СРТР в момент tk;x ck - vector coordinates SRTR state at time t k;

h(tk,xk,xck) - векторная функция полезного сигнала;h (t k , x k , x ck ) is the vector function of the useful signal;

ξиk=[ξαk,ξβk]T - дискретный белый шум с нулевым математическим ожиданием и корреляционной матрицей:ξ and k = [ξ αk , ξ βk ] T is a discrete white noise with zero expectation and a correlation matrix:

Figure 00000003
Figure 00000003

где

Figure 00000004
,
Figure 00000005
- СКО измерений азимута и угла места ИРИ в момент времени tk.Where
Figure 00000004
,
Figure 00000005
- standard deviation of measurements of the azimuth and elevation angle of the IRI at time t k .

Модель состояния представляется в видеThe state model is represented as

Figure 00000006
Figure 00000006

Figure 00000007
Figure 00000007

где xk, yk, zk - координаты ИРИ в системе координат OXYZ;where x k , y k , z k are the coordinates of the IRI in the coordinate system OXYZ;

θk - угол между вектором скорости ИРИ и плоскостью OXY;θ k is the angle between the IRI velocity vector and the OXY plane;

ϕk - угол между проекцией вектора скорости ИРИ на плоскость OXY и осью OX;ϕ k is the angle between the projection of the IRI velocity vector onto the OXY plane and the OX axis;

Vk - модуль скорости ИРИ в k-й момент времени.V k is the rate modulus of the IRI at the k-th point in time.

Δtk|k-1 - интервал между текущим и предыдущим моментами времени;Δt k | k-1 is the interval between the current and previous time instants;

f(xk-1,Δtk|k-1) - векторная переходная функция, определяемая соотношениями:f (x k-1 , Δt k | k-1 ) is a vector transition function defined by the relations:

Figure 00000008
Figure 00000008

ξxk=[ξxk,ξyk,ξzk,ξθk,ξϕk,ξVk]T - вектор белых гауссовских шумов состояния с нулевым математическим ожиданием и корреляционной матрицей Dxk, который определяет возможность маневра.ξ xk = [ξ xk , ξ yk , ξ zk , ξ θk , ξ ϕk , ξ Vk ] T is the vector of white Gaussian state noises with zero mathematical expectation and the correlation matrix D xk , which determines the possibility of maneuver.

Разработанная модель (4)-(6) состояния предполагает, что ИРИ может совершать маневр только в горизонтальной плоскости, сохраняя постоянную по модулю скорость. Тогда все компоненты шумов состояния ξxk кроме ξϕk имеют нулевые значения, а корреляционная матрица шумов состояния принимает вид:The developed state model (4) - (6) suggests that the IRI can only maneuver in the horizontal plane, while maintaining a constant modulus of speed. Then all the components of the noise of the state ξ xk except ξ ϕk have zero values, and the correlation matrix of the noise of the state takes the form:

Figure 00000009
Figure 00000009

где

Figure 00000010
- модуль максимально возможной угловой скорости курса ИРИ.Where
Figure 00000010
- module of the maximum possible angular velocity of the Iranian course.

Функция полезного сигнала h(tk,xk,xck) в уравнении наблюдения (2), зависящая от координат местоположения СРТР, для случая векторов наблюдения (1) и состояния (4) имеет вид:The useful signal function h (t k , x k , x ck ) in the observation equation (2), depending on the coordinates of the location of the CPTR, for the case of observation vectors (1) and state (4) has the form:

Figure 00000011
Figure 00000011

Требуется, опираясь на модель наблюдений (2), (3), (8) и модель состояния (4)-(7), в каждый момент tk оценивать компоненты вектора состояния (4) сопровождаемого ИРИ.It is required, based on the observation model (2), (3), (8) and the state model (4) - (7), at each moment t k to evaluate the components of the state vector (4) of the accompanied IRI.

Важно отметить, что при сопровождении подвижных объектов в однопозиционных угломерных системах для соблюдения условий наблюдаемости необходимо наличие достаточно точных начальных оценок координат состояния ИРИ. Таким образом, разработанный алгоритм предполагает, что завязка трассы уже выполнена, и при этом имеются начальные оценки координат состояния ИРИ и дисперсии ошибок этих оценок. Такая ситуация характерна для случая сопровождения постановщиков активных помех, когда существует потенциальная возможность получить от системы активной радиолокации начальные оценки координат состояния цели, прежде чем на ней был задействован постановщик помех.It is important to note that, when tracking moving objects in one-position goniometric systems, observational conditions require the presence of sufficiently accurate initial estimates of the coordinates of the state of the IRI. Thus, the developed algorithm assumes that the linking of the route has already been completed, and there are initial estimates of the coordinates of the state of the IRI and the variance of the errors of these estimates. Such a situation is typical for the case of accompaniment of directors of active interference, when there is a potential opportunity to obtain initial estimates of the coordinates of the state of the target from the active radar system before an interference designer was involved in it.

Так как переходная функция (6) и функция полезного сигнала (8) нелинейны относительно xk, задача оценивания вектора состояния ИРИ формулируется как задача нелинейной дискретной фильтрации. Для ее решения целесообразно использовать расширенный фильтр Калмана, соотношения которого применительно к рассматриваемой задаче оценивания координат состояния ИРИ имеют вид [6]:Since the transition function (6) and the useful signal function (8) are nonlinear with respect to x k , the problem of estimating the state vector of the IRI is formulated as a nonlinear discrete filtering problem. To solve it, it is advisable to use the advanced Kalman filter, the relations of which with respect to the considered problem of estimating the coordinates of the state of the IRI are of the form [6]:

Figure 00000012
Figure 00000012

где

Figure 00000013
и Dk|k-1 - экстраполированные с предыдущего момента tk-1 регистрации на текущий момент tk значения соответственно вектора оценки и матрицы ошибок этой оценки;Where
Figure 00000013
and D k | k-1 - extrapolated from the previous time t k-1 registering at the moment t k values respectively vector estimation error and matrix of this evaluation;

Kфk - весовая матрица фильтра в момент tk;K fk is the weight matrix of the filter at time t k ;

Фk|k-1 и Jk - матрицы производных векторной переходной функции и векторной функции полезного сигнала соответственно, вычисляемые в точке экстраполированной оценки;Ф k | k-1 and J k are the matrix of derivatives of the vector transition function and the vector function of the useful signal, respectively, calculated at the point of the extrapolated estimate;

DΔzk - корреляционная матрица невязки

Figure 00000014
зарегистрированного измерения zk относительно измерения, ожидаемого от ИРИ;D Δzk is the correlation matrix of the residual
Figure 00000014
the registered measurement z k relative to the measurement expected from the IRI;

Dиk - корреляционная матрица шумов измерений;D and k - correlation matrix of measurement noise;

Dxk - корреляционная матрица шумов состояния, которая зависит от модели движения ИРИ.D xk is the correlation matrix of state noise, which depends on the IRI motion model.

С учетом (4), (6) матрица Фk|k-1 и ее компоненты определяются соотношениями:In view of (4), (6), the matrix Φ k | k-1 and its components are determined by the relations:

Figure 00000015
Figure 00000015

Figure 00000016
Figure 00000016

С учетом (4) и (8) матрица Jk и ее компоненты определяются соотношениями:In view of (4) and (8), the matrix J k and its components are determined by the relations:

Figure 00000017
Figure 00000017

Figure 00000018
Figure 00000018

Экстраполированные с предыдущего момента tk-1 регистрации на текущий момент tk значения координат состояния определяются формулами:Extrapolated from the previous moment t k-1 of registration to the current moment t k the values of the coordinates of the state are determined by the formulas:

Figure 00000019
Figure 00000019

Итоговые формулы расчета оценок координат состояния сопровождаемого ИРИ представляются в виде:The final formulas for calculating the estimates of the coordinates of the state of the accompanied IRI are presented in the form:

Figure 00000020
Figure 00000020

где

Figure 00000021
- компоненты весовой матрица фильтра в момент tk:Where
Figure 00000021
- components of the weight matrix of the filter at time t k :

Figure 00000022
Figure 00000022

Возможность устойчивого трассового сопровождения воздушных маневрирующих ИРИ с использованием предлагаемого способа исследовалась в процессе имитационного моделирования сопровождения воздушного маневрирующего ИРИ с помощью СРТР воздушного базирования. Имитационная модель включала модели перемещения в пространстве воздушного маневрирующего ИРИ и подвижной СРТР, модель формирования измерений азимутов и углов места ИРИ в аппаратуре СРТР и разработанный алгоритм трассового сопровождения.The possibility of stable route tracking of airborne maneuvering Iran using the proposed method was studied in the process of simulation of airborne maneuvering Iran tracking using air-based CPTR. The simulation model included moving models in the space of an air maneuvering IRI and a mobile SRTR, a model for the formation of measurements of azimuths and elevation angles of the IRI in the SRTR equipment and a developed route tracking algorithm.

При моделировании измерения αk, βk формировались в результате наложения на реальные значения азимутов и углов места ИРИ случайных ошибок, распределенных по гауссовскому закону. При этом предполагалось, что завязка трассы уже была выполнена.In the simulation, measurements of α k , β k were formed as a result of overlapping random errors distributed according to the Gaussian law on the real azimuths and elevation angles of the IRI. At the same time, it was assumed that the tie of the route had already been completed.

Исследования проводились для различных траекторий СРТР и ИРИ, интервалов поступления измерений и их точностей. На фигуре 2 в качестве примера представлен один из вариантов моделирования работы алгоритма. При моделировании полагалось, что угловые координаты ИРИ измеряются с периодом 5 с, среднеквадратическая ошибка (СКО) измерений составляет 0,2°, СКО начальных оценок координат состояния ИРИ по координатным компонентам составляли 1000 м, по углам ориентации вектора скорости ИРИ - 10°, по модулю скорости - 10 м/с.The studies were carried out for various trajectories of SRTR and IRI, intervals of receipt of measurements and their accuracy. The figure 2 as an example presents one of the options for modeling the operation of the algorithm. In the simulation, it was assumed that the angular coordinates of the IRI are measured with a period of 5 s, the standard error (RMS) of the measurements is 0.2 °, the standard deviation of the initial estimates of the coordinates of the state of the IRI for the coordinate components was 1000 m, for the angles of orientation of the velocity vector of the IRI - 10 °, for speed module - 10 m / s.

Для рассмотренного случая на фигуре 3 представлены зависимости СКО ошибок оценивания декартовых координат ИРИ от времени, полученные методом статистических испытаний. На фигуре 4, а-б представлены зависимости СКО ошибок оценивания углов ориентации вектора скорости ИРИ в вертикальной и горизонтальной плоскостях соответственно от времени, а на фигуре 4, в - СКО оценивания модуля скорости от времени.For the case under consideration, figure 3 shows the time dependence of the standard deviation of the error of estimating the Cartesian coordinates of the IRI obtained by the method of statistical tests. Figure 4, a-b shows the standard deviation of the error of estimating the orientation angles of the IRI velocity vector in the vertical and horizontal planes, respectively, from time to time, and figure 4, c - the standard deviation of estimation of the velocity module from time to time.

Результаты моделирования подтверждают, что предлагаемый способ в отличие от прототипа позволяет осуществлять устойчивое трассовое сопровождение воздушных маневрирующих ИРИ в реальном масштабе времени.The simulation results confirm that the proposed method, in contrast to the prototype, allows for stable route tracking of air maneuvering IRIs in real time.

Предлагаемый способ может быть применен для многоцелевого трассового сопровождения ИРИ при условии предварительной реализации процедуры отождествления поступающих измерений от различных объектов.The proposed method can be applied for multipurpose route tracking of IRI provided that the procedure for identifying incoming measurements from various objects is preliminarily implemented.

Перечень использованных источниковList of sources used

1. Верба B.C. Авиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения. Принципы построения, проблемы разработки и особенности функционирования. Монография. - М.: Радиотехника, 2014.1. Willow B.C. Aviation complexes of radar patrol and guidance. The principles of construction, development problems and features of functioning. Monograph. - M .: Radio engineering, 2014.

2. Авиационные системы радиоуправления: учебник для военных и гражданских ВУЗов и научно-исследовательских организаций. / В.И. Меркулов, В.С. Чернов, В.А. Гандурин, В.В. Дрогалин, А.Н. Савельев. Под ред. В.И. Меркулова. М.: Изд. ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского. 2008.2. Aviation radio-control systems: a textbook for military and civilian universities and research organizations. / IN AND. Merkulov, V.S. Chernov, V.A. Gandurin, V.V. Drogalin, A.N. Savelyev. Ed. IN AND. Merkulova. M .: Publishing. VVIA them. prof. NOT. Zhukovsky. 2008.

3. Меркулов В.И., Дрогалин В.В., Канащенков А.И., Лепин В.Н., Самарин О.Ф., Соловьев А.А. Авиационные системы радиоуправления. Т.2. Радиоэлектронные системы самонаведения. / Под ред. A.И. Канащенкова и В.И. Меркулова - М.: «Радиотехника», 2003.3. Merkulov V.I., Drogalin V.V., Kanaschenkov A.I., Lepin V.N., Samarin O.F., Soloviev A.A. Aircraft radio control systems. T.2. Electronic homing systems. / Ed. A.I. Kanaschenkova and V.I. Merkulova - M.: “Radio Engineering”, 2003.

4. Верба B.C., Меркулов В.И., Дрогалин В.В. и др. Оценивание дальности и скорости в радиолокационных системах. Ч.З. / Под ред. B.C. Вербы и B.И. Меркулова. - М.: Радиотехника. 2010.4. Willow B.C., Merkulov V.I., Drogalin V.V. and others. Estimation of range and speed in radar systems. C.Z. / Ed. B.C. Willow and B.I. Merkulova. - M .: Radio engineering. 2010.

5. Белик Б.В., Белов С.Г. Использование калмановской фильтрации для слежения за источниками радиоизлучения в системе радиомониторинга воздушного базирования. // Динамика сложных систем. 2016. №3.5. Belik B.V., Belov S.G. The use of Kalman filtering to track radio sources in an air-based radio monitoring system. // Dynamics of complex systems. 2016. No3.

6. Бар-Шалом Я. Траекторная обработка. Принципы, способы и алгоритмы: в 2 ч. / Я. Бар-Шалом, Х.-Р. Ли; [пер. с англ. Д.Д. Дмитриева]. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. - 239 с.6. Bar-Shalom I. Trajectory processing. Principles, methods and algorithms: at 2 p.m. / Ya. Bar-Shalom, H.-R. Lee [trans. from English D.D. Dmitrieva]. - M.: MSTU. N.E. Bauman, 2011 .-- 239 p.

Claims (41)

Способ трассового сопровождения воздушных маневрирующих источников радиоизлучения (ИРИ) по пеленговой информации от однопозиционной системы радиотехнической разведки (СРТР) воздушного базирования, заключающийся в том, что в СРТР, размещенной на летательном аппарате (ЛА), положение которой в пространстве определяют навигационной системой ЛА и задают вектором состоянияThe route tracking method of airborne maneuvering sources of radio emission (IRI) according to bearing information from a single-position airborne intelligence system (SRTR), which consists in the fact that in the SRTR located on an aircraft (LA), the position of which in space is determined by the aircraft navigation system and set state vector
Figure 00000023
Figure 00000023
 где xc,уc,zc - декартовы координаты СРТР,where x c , y c , z c are the Cartesian coordinates of the CPTR, формируют поток векторов измерений параметров сигналов ИРИform a flow of vectors of measurement of parameters of the IRI signals
Figure 00000024
Figure 00000024
 где zk=[αk,βk]Т - вектор измерений параметров сигналов ИРИ, положение которого в пространстве задают вектором состоянияwhere z k = [α k , β k ] T is the vector of measurements of the parameters of the IRI signals, the position of which in space is specified by the state vector
Figure 00000025
Figure 00000025
 где x,у,z - декартовы координаты ИРИ,where x, y, z are the Cartesian coordinates of the IRI, αk и βk - азимут и угол места ИРИ соответственно, измеренные в момент tk,α k and β k are the azimuth and elevation angle of the IRI, respectively, measured at time t k , используют правило формирования оценок
Figure 00000026
координат состояния ИРИ и дисперсий Dk ошибок их оценивания на основе расширенного фильтра Калманаuse the rule of forming estimates
Figure 00000026
coordinates of the state of IRI and dispersions D k errors of their estimation based on the extended Kalman filter
Figure 00000027
Figure 00000027
 где
Figure 00000028
и
Figure 00000029
- экстраполированные с предыдущего момента tk-1 на текущий момент tk значения соответственно оценки вектора и матрицы ошибок этой оценки;Where
Figure 00000028
and
Figure 00000029
- extrapolated from the previous moment t k-1 to the current moment t k values, respectively, of the vector estimate and the error matrix of this estimate; функцию полезного сигнала h(tk,xk,xck) вычисляют по правилуthe useful signal function h (t k , x k , x ck ) is calculated according to the rule
Figure 00000030
Figure 00000030
 Kфk - весовая матрица фильтра в момент tk;K fk is the weight matrix of the filter at time t k ;
Figure 00000031
и Jk - матрицы производных векторной переходной функции и векторной функции полезного сигнала соответственно, вычисляемые для экстраполированной оценки вектора состояния;
Figure 00000031
and J k are the matrix of derivatives of the vector transition function and the vector function of the useful signal, respectively, calculated for an extrapolated estimate of the state vector; DΔzk - корреляционная матрица невязки
Figure 00000032
зарегистрированного измерения zk относительно измерения, ожидаемого от ИРИ;D Δzk is the correlation matrix of the residual
Figure 00000032
the registered measurement z k relative to the measurement expected from the IRI; Dиk - корреляционная матрица шумов измерений;D and k - correlation matrix of measurement noise; Dxk - корреляционная матрица шумов состояния, определяемая моделью движения ИРИ,D xk - correlation matrix of state noise, determined by the IRI motion model, отличающийся тем, что вектор состояния ИРИ для фильтра формируют в текущий момент tk по правилуcharacterized in that the state vector of the IRI for the filter is formed at the current moment t k according to the rule
Figure 00000033
Figure 00000033
 а модель состояния - по правилуand the state model - by the rule
Figure 00000034
Figure 00000034
 где xk, уk, zk - декартовы координаты ИРИ;where x k , y k , z k are the Cartesian coordinates of the IRI; θk - угол между вектором скорости ИРИ и плоскостью OXY;θ k is the angle between the IRI velocity vector and the OXY plane; ϕk - угол между проекцией вектора скорости ИРИ на плоскость OXY и осью ОХ;ϕ k is the angle between the projection of the IRI velocity vector onto the OXY plane and the OX axis; Vk - модуль скорости ИРИ;V k is the rate module of the IRI;
Figure 00000035
- интервал между текущим и предыдущим моментами времени; векторную переходную функцию
Figure 00000036
определяют по правилу
Figure 00000035
- the interval between the current and previous points in time; vector transition function
Figure 00000036
determined by the rule
Figure 00000037
Figure 00000037
 корреляционную матрицу Dxk вектора ξxk белых гауссовских шумов состояния с нулевым математическим ожиданием формируют по правилуthe correlation matrix D xk of the vector ξ xk of white Gaussian noises of the state with zero expectation is formed according to the rule
Figure 00000038
Figure 00000038
 где
Figure 00000039
- максимально возможная угловая скорость курса ИРИ, матрицу производных
Figure 00000040
векторной переходной функции формируют по правилуWhere
Figure 00000039
- the maximum possible angular velocity of the Iranian course, the matrix of derivatives
Figure 00000040
vector transition function is formed according to the rule
Figure 00000041
Figure 00000041
Figure 00000042
Figure 00000042
 далее формируют экстраполированные с предыдущего момента tk-1 на текущий момент tk значения координат и параметров по правиламthen form the coordinates and parameters extrapolated from the previous moment t k-1 to the current moment t k according to the rules
Figure 00000043
Figure 00000043
 после чего формируют оценки координат xk, уk, zk и параметров θk, ϕk, Vk по правиламthen form estimates of the coordinates x k , y k , z k and the parameters θ k , ϕ k , V k according to the rules
Figure 00000044
Figure 00000044
 где
Figure 00000045
- компоненты весовой матрица фильтра в момент tk:Where
Figure 00000045
- components of the weight matrix of the filter at time t k :
Figure 00000046
Figure 00000046
 затем полученные оценки координат
Figure 00000047
и параметров
Figure 00000048
передают потребителю.then obtained coordinate estimates
Figure 00000047
and parameters
Figure 00000048
convey to the consumer.
RU2017124686A 2017-07-12 2017-07-12 Method of tracking of airborne maneuvering radiation sources according to angle information from airborne single-position electronic reconnaissance system RU2660498C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017124686A RU2660498C1 (en) 2017-07-12 2017-07-12 Method of tracking of airborne maneuvering radiation sources according to angle information from airborne single-position electronic reconnaissance system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017124686A RU2660498C1 (en) 2017-07-12 2017-07-12 Method of tracking of airborne maneuvering radiation sources according to angle information from airborne single-position electronic reconnaissance system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2660498C1 true RU2660498C1 (en) 2018-07-06

Family

ID=62815622

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017124686A RU2660498C1 (en) 2017-07-12 2017-07-12 Method of tracking of airborne maneuvering radiation sources according to angle information from airborne single-position electronic reconnaissance system

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2660498C1 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109633631A (en) * 2018-12-10 2019-04-16 西安电子工程研究所 A kind of multi-functional reconnaissance radar combat duty automatic planning
CN111781556A (en) * 2020-05-18 2020-10-16 中国民用航空总局第二研究所 Distributed time difference positioning method and device based on TDOA filtering of target signal
RU2754349C1 (en) * 2020-05-20 2021-09-01 Акционерное общество "Уральское проектно-конструкторское бюро "Деталь" Method for determining coordinates and parameters of movement of radio emission sources using monostatic passive radio location station
CN114115331A (en) * 2021-10-29 2022-03-01 西安电子科技大学 Multi-unmanned aerial vehicle multi-load cooperative reconnaissance method
RU2769566C2 (en) * 2021-04-15 2022-04-04 Акционерное общество "Научно-исследовательский институт "Вектор" (АО "НИИ "Вектор") Method for tracking the trajectory of a target in an active-passive radar system
RU2776078C1 (en) * 2021-07-02 2022-07-13 Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации Method for determining the coordinates and motion parameters of radio emission sources based on measurements of their carrier frequency

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5289189A (en) * 1991-05-31 1994-02-22 The Commonwealth Of Australia Track handover between regions within a surveillance area
EP1087236A2 (en) * 1999-09-22 2001-03-28 Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha Method and system for inspecting a vehicle-mounted camera
RU2196341C1 (en) * 2001-11-01 2003-01-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" Method determining parameters of movement of maneuvering object
WO2005045459A3 (en) * 2003-09-22 2005-07-07 Northrop Grumman Corp Direction finding method and system using digital directional correlators
JP2010204054A (en) * 2009-03-05 2010-09-16 Nec Corp System and method for measuring distance
RU2617870C2 (en) * 2015-05-13 2017-04-28 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Method for eliminating discrepancy of subsystem dynamicity in complex technical systems and system of providing intensive maneuvering purpose binding support

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5289189A (en) * 1991-05-31 1994-02-22 The Commonwealth Of Australia Track handover between regions within a surveillance area
EP1087236A2 (en) * 1999-09-22 2001-03-28 Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha Method and system for inspecting a vehicle-mounted camera
RU2196341C1 (en) * 2001-11-01 2003-01-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" Method determining parameters of movement of maneuvering object
WO2005045459A3 (en) * 2003-09-22 2005-07-07 Northrop Grumman Corp Direction finding method and system using digital directional correlators
JP2010204054A (en) * 2009-03-05 2010-09-16 Nec Corp System and method for measuring distance
RU2617870C2 (en) * 2015-05-13 2017-04-28 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Method for eliminating discrepancy of subsystem dynamicity in complex technical systems and system of providing intensive maneuvering purpose binding support

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
БЕЛИК Б.В. и др. Использование калмановской фильтрации для слежения за источниками радиоизлучения в системе радиомониторинга воздушного базирования. Динамика сложных систем. 2016, N 3. *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109633631A (en) * 2018-12-10 2019-04-16 西安电子工程研究所 A kind of multi-functional reconnaissance radar combat duty automatic planning
CN111781556A (en) * 2020-05-18 2020-10-16 中国民用航空总局第二研究所 Distributed time difference positioning method and device based on TDOA filtering of target signal
CN111781556B (en) * 2020-05-18 2023-08-18 中国民用航空总局第二研究所 Distributed time difference positioning method and device based on target signal TDOA filtering
RU2754349C1 (en) * 2020-05-20 2021-09-01 Акционерное общество "Уральское проектно-конструкторское бюро "Деталь" Method for determining coordinates and parameters of movement of radio emission sources using monostatic passive radio location station
RU2769566C2 (en) * 2021-04-15 2022-04-04 Акционерное общество "Научно-исследовательский институт "Вектор" (АО "НИИ "Вектор") Method for tracking the trajectory of a target in an active-passive radar system
RU2776869C1 (en) * 2021-05-21 2022-07-28 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг России) Method for determining the coordinates and parameters of movement of radio emission sources based on the analysis of mutual location thereof
RU2776078C1 (en) * 2021-07-02 2022-07-13 Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации Method for determining the coordinates and motion parameters of radio emission sources based on measurements of their carrier frequency
RU2776079C1 (en) * 2021-07-02 2022-07-13 Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации Method for determining the coordinates and motion parameters of radio emission sources
CN114115331A (en) * 2021-10-29 2022-03-01 西安电子科技大学 Multi-unmanned aerial vehicle multi-load cooperative reconnaissance method
CN114115331B (en) * 2021-10-29 2024-04-05 西安电子科技大学 Multi-unmanned aerial vehicle multi-load collaborative reconnaissance method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2660498C1 (en) Method of tracking of airborne maneuvering radiation sources according to angle information from airborne single-position electronic reconnaissance system
Tisdale et al. A multiple UAV system for vision-based search and localization
RU2458358C1 (en) Goniometric-correlation method of determining location of surface radio sources
Poisson et al. Ground moving target trajectory reconstruction in single-channel circular SAR
Chugunov et al. ToA positioning algorithm for TDoA system architecture
Sang et al. A comparative study of UWB-based true-range positioning algorithms using experimental data
Xu et al. 3D pseudolinear Kalman filter with own-ship path optimization for AOA target tracking
Lutz et al. Visual-inertial SLAM aided estimation of anchor poses and sensor error model parameters of UWB radio modules
RU2232402C2 (en) Method for determination of range to sources of radio emission and rate of closure to them in single-position radar systems
Garapati Vaishnavi et al. Underwater bearings-only tracking using particle filter
Pachter et al. Vision-based target geo-location using camera equipped MAVs
Yang et al. Track segment association in target selection for interdiction using a single passive sensor
RU2617447C1 (en) Method of determining range to fixed radiation source by moving direction finder
Solonar et al. The use of numerical Monte Carlo integration to verify the physical feasibility of a trajectory based on surveillance radar data
de Rochechouart et al. Drone tracking based on the fusion of staring radar and camera data: An experimental study
Eliseev Single-Position Method to Measure Range to Mobile Source of Radio Emission
Yang et al. Comparison of altitude estimation using 2D and 3D radars over spherical Earth
EP3315997A1 (en) Acquisition and/or tracking of remote object
Urru et al. Data Fusion algorithms to improve test range sensors accuracy and precision
Petukhov et al. Analysis of EKF, SR-UKF and particle filter for ToF/AoA local navigation system and IMU measurements
Chugunov et al. Trajectory Filtering Algorithm in Multi-Position Passive Radars with Additional Flight Altitude Observation
Sarunic et al. Control of unmanned aerial vehicles for passive detection and tracking of multiple emitters
Rathi et al. Design of decoupled tracking filter with platform motion compensation for airborne surveillance radar
Pace et al. Relative targeting architectures for captive-carry HIL missile simulator experiments
Caicai et al. Ground moving target tracking with VS-IMM particle filter based on road information