RU2776868C1 - Способ идентификации измерений пеленгов источников излучения в многоцелевой обстановке в однопозиционной пассивной радиолокационной станции - Google Patents

Способ идентификации измерений пеленгов источников излучения в многоцелевой обстановке в однопозиционной пассивной радиолокационной станции Download PDF

Info

Publication number
RU2776868C1
RU2776868C1 RU2021119408A RU2021119408A RU2776868C1 RU 2776868 C1 RU2776868 C1 RU 2776868C1 RU 2021119408 A RU2021119408 A RU 2021119408A RU 2021119408 A RU2021119408 A RU 2021119408A RU 2776868 C1 RU2776868 C1 RU 2776868C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
ric
bearings
res
extrapolated
matrix
Prior art date
Application number
RU2021119408A
Other languages
English (en)
Inventor
Владимир Никитович Антипов
Евгений Евгеньевич Колтышев
Игорь Юрьевич Нестеров
Алексей Юрьевич Трущинский
Владимир Витальевич Мухин
Алексей Юрьевич Фролов
Станислав Леонидович Иванов
Максим Владимирович Цыганков
Владимир Тадэушевич Янковский
Original Assignee
Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации
Filing date
Publication date
Application filed by Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации filed Critical Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации
Application granted granted Critical
Publication of RU2776868C1 publication Critical patent/RU2776868C1/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к радиолокации и может быть использовано для повышения точности определения местоположения и других параметров наземных/надводных источников радиоизлучений (ИРИ) с помощью пассивных радиолокационных станций. Технический результат - повышение достоверности отождествления сигналов в многоцелевой обстановке. В предложенном способе осуществляют проверку состоятельности отождествления пеленгов i-й ИРИ с пеленгами j-той сопровождаемой радиоизлучающей цели (РИЦ) в условиях возможного наличия в сигналах ИРИ новых (несопровождаемых) РИЦ по χ2 тесту и регулировкой экстраполированной дисперсии измерений параметров принимаемых сигналов ИРИ, ограничивающей рост экстраполированной дисперсии измерений в условиях длительного отсутствия сигналов от сопровождаемой РИЦ. 3 ил.

Description

Изобретение относится к радиолокации и может быть использовано для повышения точности определения местоположения и других параметров наземных (надводных) источников радиоизлучений (ИРИ) с помощью пассивных радиолокационных станций (ПРЛС). Достигаемый технический результат - повышение достоверности отождествления сигналов в многоцелевой обстановке.
Ожидаемая высокая насыщенность районов военных действий ИРИ различного назначения создает сложную (многоцелевую) радиоэлектронную обстановку и предопределяет для ПРЛС принципиальную необходимость решения следующих задач:
- идентификации ИРИ по типам, экземплярам и тактическому назначению;
- сопровождения обнаруженных ИРИ по всем значимым информационным параметрам: несущей частоте, периоду повторения и длительности импульсов, ширине спектра сигналов, местоположению и др.
Актуальность решения этих задач обусловлена, в частности, необходимостью оценки угроз с ранжированием ИРИ по степени важности и выдачи команд целеуказания, например, противорадиолокационным ракетам для поражения наиболее опасных целей.
При этом следует подчеркнуть, что успешность решения этих задач в многоцелевой обстановке во многом зависит от способности ПРЛС отождествлять принятые сигналы с конкретными экземплярами ИРИ (осуществлять идентификацию измерений), что и предопределяет потенциальные возможности их достоверного сопровождения.
Здесь под идентификацией (отождествлением) измерений понимается процесс взаимно однозначного установления принадлежности принятых сигналов к конкретным экземплярам ИРИ в условиях многоцелевой обстановки. Процесс правильного отождествления сигналов не вызывает существенных затруднений, если сигналы, принимаемые от различных ИРИ, имеют устойчивые различия численных значений радиотехнических параметров.
В противном случае, когда в зоне наблюдения находится несколько однотипных ИРИ, то вероятность ошибочного отождествления их сигналов резко возрастает.
В [1, с 120-143] представлены способы отождествления, применяемые в бортовых ПРЛС для идентификации принимаемых сигналов ИРИ. Среди них наиболее часто применяются на практике алгоритмы бесстробовой идентификации. В них гипотезы отождествления формируются на основе предположения об истинности одного сигнала (его информационных параметров), при этом никаких предположений об остальных принимаемых сигналах не делается. Типовая гипотеза имеет вид: «i-й сигнал ИРИ на k-м такте обзора ПРЛС является истинным для j-й сопровождаемой радиоизлучающей цели (РИЦ)». Для каждой гипотезы оценивается ее правдоподобие, затем принимается решение о выборе одной гипотезы, обладающей наибольшим правдоподобием.
Суть этих способов заключается в следующем. Пусть на k-м обзоре ПРЛС число обнаруженных сигналов равно М, число сопровождаемых ПРЛС экземпляров ИРИ (радиоизлучающих целей) равно N. Далее формируются все возможные по результатам стробирования пары отождествления i-го сигнала (i=1, …, M) с j-й РИЦ (j=1, …, N). Каждой такой паре ставится в соответствие некоторая величина, выражающая тем или иным образом расстояние между измеренными параметрами наблюдаемого сигнала ИРИ Zi(k) и экстраполированными параметрами
Figure 00000001
j-й сопровождаемой РИЦ. В качестве мер близости используются различные решающие правила по минимуму того или иного функционала. Одной из наиболее распространенных является процедура идентификации сигналов ИРИ по минимуму квадрата нормированной невязки
Figure 00000002
,
где
Figure 00000003
- вектор невязки, который представляет собой разность между измеренными и экстраполированными параметрами сигналов сопровождаемых радиоизлучающих целей;
Figure 00000004
- ковариационная матрица ошибок вектора невязок.
Дальнейшая задача идентификации заключается в выборе такого варианта отождествления, который минимизирует суммарную стоимость для всех наблюдаемых сигналов и сопровождаемых РИЦ.
Недостатком способов идентификации [1, с 120-143] является низкая вероятность правильного отождествления множества сигналов с близкими параметрами при сопровождении нескольких РИЦ.
Известен способ [2], основанный на бесстробовом отождествлении измерений в двухдиапазонной РЛС. Суть способа состоит в том, что в каждом s-м диапазоне длин волн для каждого измеряемого параметра сигналов всех сопровождаемых РИЦ формируются невязки
Figure 00000005
. Далее, для всех сопровождаемых РИЦ вычисляются функционалы качества:
Figure 00000006
, где L - количество измеряемых ПРЛС параметров сигнала ИРИ. Вторая сумма в этом выражении описывает скорость изменений параметров во времени,
Figure 00000007
- экстраполированное значение скорости изменения параметров сопровождаемых РИЦ. После определения функционалов качества для всех сопровождаемых РИЦ производится последовательное отождествление, т.е. для 1-й РИЦ выбирается из M сигналов такой, у которого Ii1(k) имеет минимальный вес и ставится ей в соответствие, далее для 2-й РИЦ из М-1 сигналов ставится в соответствие следующий Ii2(k) с минимальным весом и так далее до N-й РИЦ.
Учет в функционале качества экстраполированных значений скорости изменения параметров сопровождаемых РИЦ позволяет повысить вероятность идентификации сигналов ИРИ при сопровождении высокоманевренных целей.
Способ идентификации [2] обладает тем же недостатком что и способы, описанные в [1]. Кроме того, для реализации данного способа необходимы большие вычислительные мощности.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому способу является способ бесстробовой идентификации [3, с. 117-119], заключающийся в том, что ПРЛС по результатам наблюдения сцены в момент времени обнаруживает M сигналов ИРИ, измеряет и запоминает их параметры Zi(k-1), формирует на момент времени экстраполированные параметры N сопровождаемых РИЦ
Figure 00000008
. По результатам нового наблюдения сцены Zi(k) в момент времени tk рассчитывается невязка измеренных параметров ИРИ с экстраполированными
Figure 00000009
, формируются функционалы качества
Figure 00000010
,
где
Figure 00000011
- ковариационная матрица ошибок вектора невязок;
определяется матрица функционалов качества
Figure 00000012
, вычисляется пара отождествления i-го сигнала наблюдаемого ИРИ с j-й сопровождаемой РИЦ на основе выбора в каждой строке матрицы по одному элементу Ii*j(k) так, чтобы обеспечивалась минимально возможная их сумма
Figure 00000013
. Далее при M≤N для M из N сопровождаемых РИЦ формируются экстраполированные значения параметров на основе принятых сигналов, согласно их минимальных функционалов Ii*j(k), а для (N-М) РИЦ экстраполяция производится «в режиме памяти», т.е. без наблюдений; при M>N для всех N сопровождаемых РИЦ формируются экстраполированные значения параметров на основе принятых сигналов, согласно их минимальных функционалов Ii*j(k), остальные (M-N) - неотождествленные сигналы считаются новыми целями, а число N сопровождаемых РИЦ на следующий k-тый момент времени увеличивается и становится равным М, т.е. N=M. Далее процесс этапа приема i-тых сигналов и идентификации их с j-тыми сопровождаемыми радиосигналами повторяется.
В качестве недостатков способа идентификации, который используется в качестве прототипа, можно выделить следующие:
- снижение точности экстраполяции значений параметров сопровождаемых РИЦ, которое обусловлено неограниченным ростом экстраполированной дисперсии наблюдений в случае нерегулярного поступления измерений с длительными пропусками;
- снижение вероятности правильного отождествления, при наблюдении сигналов от несопровождаемых (новых) РИЦ, когда число принятых сигналов ИРИ меньше или равно числу сопровождаемых РИЦ.
Эти недостатки обусловливают существенное снижение достоверности идентификации измерений ПРЛС в условиях сложной (многоцелевой) радиоэлектронной обстановки при наличии множества наблюдаемых ИРИ с близкими параметрами, в условиях низкой точности первичных датчиков ПРЛС, наличии пропусков и ложных измерений.
Целью изобретения является повышение достоверности отождествления сигналов в ПРЛС для многоцелевой обстановки.
Указанный результат достигается проверкой состоятельности отождествления пеленгов i-й ИРИ с пеленгами j-той сопровождаемой РИЦ в условиях возможного наличия в сигналах ИРИ новых (несопровождаемых) РИЦ по χ2 тесту и регулировкой экстраполированной дисперсии измерений параметров принимаемых сигналов ИРИ, ограничивающей рост экстраполированной дисперсии измерений в условиях длительного отсутствия сигналов от сопровождаемой РИЦ.
Пояснения к алгоритму идентификации РИЦ в заявляемом способе заключаются в следующем. Обычно идентификацию РИЦ проводят только по параметрам отождествления наблюдаемых пеленгов i-той ИРИ
Figure 00000014
с экстраполированными параметрами пеленгов j-той сопровождаемой РИЦ
Figure 00000015
. Текущий вектор оценок состояния
Figure 00000016
и корреляционная матрица ошибок оценки состояния
Figure 00000017
j-той РИЦ определяются решением уравнений Калмана в последовательности:
Figure 00000018
,
Figure 00000019
,
Figure 00000020
,
Figure 00000021
Figure 00000022
;
Figure 00000023
,
Figure 00000024
,
Figure 00000025
,
где
Figure 00000026
- фундаментальная матрица, связывающая вектор экстраполированных оценок пеленгов РИЦ
Figure 00000027
с начальной оценкой вектора
Figure 00000028
,
Figure 00000029
- матрица связи,
Figure 00000030
- единичная матрица,
Figure 00000031
- предшествующая оценка состояния параметров j-той сопровождаемой РИЦ,
Figure 00000032
- вектор невязки наблюдаемого i*-того пеленга ИРИ, отождествленного с экстраполированным пеленгом j-той сопровождаемой РИЦ,
Figure 00000033
- вектор наблюдения пеленгов i* ИРИ, отождествленный с вектором наблюдения экстраполированных пеленгов
Figure 00000034
j-той сопровождаемой РИЦ,
Figure 00000035
- вектор экстраполированных пеленгов j-той сопровождаемой РИЦ,
Figure 00000036
,
Figure 00000037
- вектор пеленгов наблюдаемой i-той ИРИ,
Figure 00000038
- вектор экстраполированных пеленгов j-той, сопровождаемой РИЦ
Figure 00000039
- корреляционная матрица ошибок экстраполированных оценок пеленгов j-той сопровождаемой РИЦ,
DX - априорная корреляционная матрица шумов состояния РИЦ,
DZ - априорная корреляционная матрица ошибок наблюдения,
Figure 00000040
- корреляционная матрица ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ.
В качестве начальных значений
Figure 00000041
берут
Figure 00000042
, в качестве
Figure 00000043
используют априорные данные идентифицированной j-той РИЦ. Очевидно, что ошибка оценки состояния с j-той сопровождаемой РИЦ существенно зависит от достоверности отождествления i-той наблюдаемой ИРИ с j-той РИЦ. В предлагаемом способе для повышения достоверности идентификации наблюдаемого ИРИ и точности оценки состояния сопровождаемой РИЦ предлагается:
- ограничивать рост экстраполированной дисперсии измерений
Figure 00000044
в условиях длительного отсутствия сигналов от сопровождаемой РИЦ по выражению:
Figure 00000045
,
где DZП - матрица пороговых дисперсий пеленгов РИЦ, задаваемая по априорным сведениям о наблюдаемых целях.
- применить отождествление параметров наблюдаемой i*-той ИРИ с j-той РИЦ с доверительной вероятностью 0.95 по критерию Хи квадрат путем преобразования функционала качества, применяемого в прототипе
Figure 00000046
,
где
Figure 00000047
Figure 00000048
.
в модифицированный функционал качества
Figure 00000049
. Модифицированный функционал качества
Figure 00000050
и уточнение числа сопровождаемых РИЦ получают
заменой значений Iij(k)>hXi, на значение
Figure 00000051
, элементы Iij(k), соответствующие неравенству
Figure 00000052
, заменяют на
Figure 00000053
, hXi=3.84 - порог, определяемый квантилем Хи-квадрат распределения при доверительной вероятности 0.95, Q - константа, определяемая условием Q>>hXi, например, Q=100;
добавлением в матрицу модифицированного функционала качества
Figure 00000054
M столбцов, равных числу наблюдаемых сигналов ИРИ, назначения новых элементов матрицы
Figure 00000055
, равными
Figure 00000056
, при этом изменяется j=1…N+M;
отождествлением параметров
Figure 00000057
наблюдаемой i*-той ИРИ с параметрами
Figure 00000058
j-той РИЦ с помощью решающего правила
Figure 00000059
;
- приравнивать невязку отождествления
Figure 00000060
нулю, если для j≤N никакой принятый сигнал ИРИ не отождествился с j-й РИЦ;
- уточнять число N сопровождаемых РИЦ на основном этапе подсчетом количества
Figure 00000061
, которым соответствуют
Figure 00000062
c j>N, если их количество равно ΔN, то N заменяется на N+ΔN.
Предлагаемый способ идентификации измерений пеленгов ИРИ включает прием радиосигналов ИРИ, по которым измеряют (φг, φв) - пеленги ИРИ в горизонтальной и вертикальной плоскостях, ƒ - несущие частоты ИРИ, w - условные типы ИРИ, s - вид сигнала ИРИ. По значениям ƒ, w, s определяется тип предполагаемого носителя ИРИ.
На первом предварительном этапе по запомненным значениям измеренных пеленгов ИРИ формируют начальный вектор наблюдения
Figure 00000063
, назначают начальные вектора оценок пеленгов сопровождаемой радиоизлучающей цели (РИЦ)
Figure 00000064
, i=1,…M, j=1,…N. Начальное значение M=M0, начальное значение N=M0, далее M соответствует числу наблюдаемых ИРИ в каждом сеансе, значение N на каждом сеансе уточняется по результатам текущей оценки числа сопровождаемых РИЦ.
Для каждой РИЦ формируется формуляр, содержащий вектор неизменяющихся параметров:
Figure 00000065
и вектор изменяющихся во времени параметров
Figure 00000066
;
Назначают начальные значения векторов изменяющихся во времени параметров
Figure 00000067
.
Назначают начальный вектор оценок неизменяющихся параметров сопровождаемых РИЦ по данным измеренной частоты и определения условных типов и видов радиосигналов
Figure 00000068
;
Рассчитывают на основании априорных данных начальное значение корреляционной матрицы ошибок оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ
Figure 00000069
,
где j≤М0,
Figure 00000070
- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в горизонтальной плоскости,
Figure 00000071
- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в вертикальной плоскости;
Рассчитывают вектора экстраполированных оценок пеленгов РИЦ
Figure 00000072
и корреляционные матрицы ошибок экстраполированных оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ
Figure 00000073
по формулам:
Figure 00000074
Figure 00000075
,
где
Figure 00000076
- фундаментальная матрица, связывающая вектор экстраполированных оценок пеленгов РИЦ
Figure 00000077
с предшествующей оценкой вектора пеленгов РИЦ
Figure 00000078
,
DX - априорная корреляционная матрица шумов состояния РИЦ.
На следующем, основном этапе в k-том сеансе обнаруживают M радиосигналов от ИРИ, по которым формируют измерения пеленгов ИРИ в горизонтальной
Figure 00000079
и вертикальной
Figure 00000080
плоскостях (i=1, …, М) и запоминают их в виде компонент вектора наблюдений
Figure 00000081
;
Определяют несущую частоту
Figure 00000082
каждого обнаруженного сигнала ИРИ, условный тип ИРИ
Figure 00000083
и вид принятого сигнала
Figure 00000084
, запоминают их в виде компонент вектора наблюдений
Figure 00000085
;
Рассчитывают вектора наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
Figure 00000086
по формуле
Figure 00000087
,
где
Figure 00000088
- матрица связи;
Рассчитывают и запоминают корреляционные матрицы ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
Figure 00000089
;
По векторам наблюдений
Figure 00000090
рассчитывают элементы матрицы невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле
Figure 00000091
,
где i и j - определяют отождествляемую пару i*-того наблюдаемого пеленга ИРИ с экстраполированным пеленгом j-той сопровождаемой РИЦ;
Формируют и запоминают матрицу невязок в виде
Figure 00000092
,
где каждый элемент Vij(k) - вектор размером 2×1;
Вычисляют квадратичную норму невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле
Figure 00000093
;
Определяют матрицу функционалов качества
Figure 00000094
;
Находят комбинации векторов наблюдения экстраполированных пеленгов
Figure 00000095
, отождествленных с векторами наблюдения
Figure 00000096
, рассчитывают для N сопровождавшихся на (k-1) сеансе РИЦ вектора невязок наблюдаемых пеленгов ИРИ, отождествленных с экстраполированными пеленгами РИЦ
Figure 00000097
, по сигналам ИРИ, принятых в k-том сеансе, находят новые РИЦ, уточняют число N сопровождаемых РИЦ;
Каждой новой РИЦ назначают начальные вектора неизменяющихся параметров
Figure 00000098
и вектора оценок пеленгов РИЦ
Figure 00000099
;
Рассчитывают по априорным данным о новых РИЦ соответствующие корреляционные матрицы ошибок оценок пеленгов
Figure 00000100
,
где j>N;
Рассчитывают для ранее N сопровождавшихся на (k-1) сеансе РИЦ вектор оценок пеленгов
Figure 00000101
и корреляционную матрицу ошибок оценивания пеленгов РИЦ
Figure 00000102
по формулам
Figure 00000103
,
Figure 00000104
,
Figure 00000105
,
где E - единичная матрица;
Повторяют предварительный этап с расчетом векторов экстраполированных оценок пеленгов
Figure 00000106
и корреляционных матриц ошибок экстраполяции оценок пеленгов РИЦ
Figure 00000107
для уточненного значения числа сопровождаемых РИЦ N;
Повторяют основной этап с расчетом оценок текущих пеленгов РИЦ
Figure 00000108
и корреляционных матриц ошибок оценивания пеленгов РИЦ
Figure 00000109
;
Отличающийся тем, что корреляционная матрица ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
Figure 00000110
определяется выражением:
Figure 00000111
,
где DZП - матрица пороговых дисперсий пеленгов РИЦ, задаваемая по априорным сведениям о наблюдаемых целях.
Комбинации векторов наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
Figure 00000112
, отождествленных с векторами наблюдения пеленгов
Figure 00000113
, находят в последовательности:
- Преобразуют функционал качества I(k) в модифицированный функционал качества
Figure 00000114
заменой значений Iij(k)>hXi, на значение
Figure 00000115
, элементы Iij(k), соответствующие неравенству
Figure 00000116
, заменяют на
Figure 00000117
, hXi=3.84 - порог, определяемый квантилем Хи-квадрат распределения при доверительной вероятности 0.95, Q - константа, определяемая условием Q>>hXi;
- Проверяют гипотезу о наблюдении в M наблюдаемых сигналах новых (несопровождаемых) РИЦ путем добавления в матрицу модифицированного функционала качества
Figure 00000118
M столбцов, где каждый новый элемент
Figure 00000119
определяют как
Figure 00000120
, при j=1…N+M;
- Выбирают в матрице модифицированного функционала качества
Figure 00000121
комбинации отождествляемого i-того наблюдаемого ИРИ с j-той сопровождаемой РИЦ на основе решающего правила:
Figure 00000122
.
Для найденных комбинаций фиксируют значения векторов наблюдения экстраполированных пеленгов
Figure 00000123
, отождествленных с векторами наблюдения пеленгов
Figure 00000124
;
- Рассчитывают для всех
Figure 00000125
, отождествленных с векторами
Figure 00000126
, невязку отождествления по формуле
Figure 00000127
. Если никакой принятый сигнал ИРИ не отождествился с j-й РИЦ, то невязку отождествления
Figure 00000128
для j≤N приравнивают нулю;
- Уточняют число N сопровождаемых РИЦ на основном этапе подсчетом количества
Figure 00000129
, которым соответствуют
Figure 00000130
с j>N. Если их количество равно ΔN, то N заменяется на N+ΔN.
Сущность предлагаемого способа идентификации измерений в однопозиционной пассивной радиолокационной станции поясняется дальнейшим описанием и чертежами.
На фиг. 1 представлена моделируемая фоно-целевая обстановка (наблюдения и измерения ПРЛС пеленгов 3-х ИРИ в горизонтальной плоскости).
На фиг. 2 представлены результаты идентификации измерений 3-х ИРИ в однопозиционной пассивной радиолокационной станции.
На фиг. 3 представлены оценки пеленгов 3-х ИРИ в горизонтальной плоскости с коридором ошибок ±3σ в горизонтальной плоскости.
Предлагаемый способ реализуется следующим образом.
Вначале, в момент времени tk-1 на борту ЛА ПРЛС принимает радиосигналы от М0 источников, по которым измеряют пеленги ИРИ в горизонтальной
Figure 00000131
и вертикальной
Figure 00000132
плоскостях, несущую частоту
Figure 00000133
, определяют условный тип ИРИ
Figure 00000134
и вид принятого сигнала
Figure 00000135
, здесь i=1,…,M0;
Назначают начальные значения априорной корреляционной матрицы ошибок измерений наблюдаемых пеленгов ИРИ
Figure 00000136
. Для всех наблюдаемых ИРИ считается, что измерения производятся с одинаковой точностью
Figure 00000137
, которая априорно известна;
Назначают начальный вектор оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ в соответствии с данными измеренных пеленгов
Figure 00000138
,
j=1, …, M0;
На первом такте работы рекуррентного алгоритма идентификации измерений все принятые сигналы ИРИ отождествляются с РИЦ;
Назначают начальный вектор оценок неизменяющихся параметров сопровождаемых РИЦ сопровождаемых РИЦ по данным измеренной частоты и определенных условных типов и вида радиосигналов
Figure 00000139
;
Определяют начальное значение корреляционной матрицы ошибок оценки пеленгов сопровождаемых РИЦ
Figure 00000140
,
где j≤М0,
Figure 00000141
- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в горизонтальной плоскости,
Figure 00000142
- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в вертикальной плоскости;
Рассчитывают экстраполированные оценки пеленгов для каждой сопровождаемой РИЦ по формуле
Figure 00000143
,
где
Figure 00000144
- фундаментальная матрица, связывающая вектор экстраполированных оценок пеленгов РИЦ
Figure 00000145
с начальной оценкой вектора пеленгов
Figure 00000146
Figure 00000147
;
Рассчитывают дисперсии и корреляционные матрицы ошибок экстраполированных оценок пеленгов РИЦ по формуле
Figure 00000148
,
Figure 00000149
,
где DX - априорная корреляционная матрица шумов состояния РИЦ,
α - коэффициент, задаваемый исходя из априорных сведений о типе наблюдаемых ИРИ,
Т - время между измерениями пеленгов на один и тот же ИРИ;
Через время Т, на следующем такте опять принимают радиосигналы от ИРИ, формируют измерения пеленгов ИРИ в горизонтальной
Figure 00000150
и вертикальной
Figure 00000151
плоскостях, назначают вектор наблюдений пеленгов ИРИ в соответствии с данными измеренных пеленгов на данном такте
Figure 00000152
;
Запоминают измеренную несущую частоту
Figure 00000153
каждого наблюдаемого ИРИ, условный тип ИРИ
Figure 00000154
, вид принятого сигнала
Figure 00000155
и назначают вектор наблюдений неизменяемых параметров принимаемых сигналов ИРИ
Figure 00000156
;
Рассчитывают компоненты вектора наблюдения экстраполированных пеленгов сопровождаемых РИЦ по формуле
Figure 00000157
,
где
Figure 00000158
- матрица связи;
Рассчитывают элементы матрицы невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов
Figure 00000159
,
Figure 00000160
,
i=1, …, M,
j=1, …, N,
где i и j - определяют отождествляемую пару: i-я ИРИ с наблюдаемыми пеленгами и j-я сопровождаемая РИЦ с экстраполированными пеленгами,
Vij (k) - вектор невязок,
Figure 00000161
- экстраполированные значения пеленгов в горизонтальной и вертикальной плоскостях;
Вычисляют корреляционные матрицы ошибок оценок пеленгов РИЦ
Figure 00000162
,
где DZП - матрица пороговых дисперсий пеленгов РИЦ, задаваемая по априорным сведениям о наблюдаемых целях;
Для каждого элемента Vij(k) вычисляют квадратичную норму невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле
Figure 00000163
и определяют матрицу функционалов качества
Figure 00000164
;
Преобразуют функционал качества I(k) в функционал
Figure 00000165
, заменой значений Iij(k)>hXi, на значения
Figure 00000166
, где hXi=3.84 - порог, определяемый квантилем Хи-квадрат распределения при доверительной вероятности 0.95. При выполнении условия этот элемент матрицы I(k) с номером строки i и номером столбца j перезаписывается со значением
Figure 00000167
;
Для каждого элемента матрицы
Figure 00000168
проверяется условие
Figure 00000169
, если не выполняется, то этому элементу присваивается значение
Figure 00000170
.
Проверяют гипотезу о наблюдении в M сигналах новых (несопровождаемых) РИЦ путем добавления в матрицу
Figure 00000171
M столбцов, где каждый новый элемент определяют как
Figure 00000172
. Выбирают комбинации отождествляемых пар i-й наблюдаемый сигнал ИРИ с рассчитанными пеленгами в горизонтальной и вертикальной плоскости и j-я сопровождаемая РИЦ с экстраполированными пеленгами на основе решающего правила
Figure 00000173
;
Для найденных комбинаций фиксируют значения векторов экстраполированных наблюдений
Figure 00000174
, отождествленных с векторами
Figure 00000175
;
Для каждого
Figure 00000176
выполняют проверку. Если в {i*j} - комбинации
Figure 00000177
соответствует
Figure 00000178
с j>N, количество сопровождаемых РИЦ увеличивают на единицу, запоминают
Figure 00000179
, соответствующие
Figure 00000180
;
Для каждой новой РИЦ с j>N назначают начальные вектора неизменяющихся параметров
Figure 00000181
и вектора изменяющихся во времени параметров
Figure 00000182
Рассчитывают по априорным данным о новых РИЦ соответствующие корреляционные матрицы ошибок оценок пеленгов
Figure 00000183
,
где j>N;
Запоминают значения
Figure 00000184
,
Figure 00000185
и
Figure 00000186
для новых РИЦ, выявленных на основном этапе;
Уточняют число сопровождаемых РИЦ на основном этапе подсчетом количества
Figure 00000187
, которым соответствуют
Figure 00000188
с j>N. Если их количество равно ΔN, то N заменяется на N+ΔN;
Рассчитывают для всех с j-x РИЦ, ранее сопровождавшихся на (k-1) сеансе и отождествленных с i*-тыми ИРИ, невязку отождествления
Figure 00000189
,
если никакой принятый сигнал ИРИ не отождествился с j-й РИЦ, то невязку отождествления
Figure 00000190
для j≤N обнуляют;
Рассчитывают для РИЦ, ранее сопровождавшихся на (k-1) сеансе, вектор оценок пеленгов
Figure 00000191
и корреляционную матрицу ошибок оценивания пеленгов РИЦ
Figure 00000192
по формулам
Figure 00000193
;
Figure 00000194
,
Figure 00000195
,
где символ «-1»определяет операцию обращения матрицы;
Figure 00000196
- единичная матрица;
Повторяют предварительный этап с расчетом векторов экстраполированных значений пеленгов
Figure 00000197
и корреляционных матриц ошибок экстраполяции оценок пеленгов РИЦ
Figure 00000198
для уточненного значения сопровождаемых РИЦ N;
Повторяют основной этап с расчетом оценок текущих пеленгов РИЦ
Figure 00000199
и корреляционных матриц ошибок оценивания пеленгов РИЦ
Figure 00000200
.
Для определения эффективности предлагаемого способа было проведено математическое моделирование процесса наблюдения бортовой ПРЛС наземных (надводных) ИРИ. Результаты моделирования иллюстрируются фиг. 1, фиг. 2 и фиг. 3.
На фиг. 1 показана моделируемая сложная фоно-целевая обстановка в виде результатов измерений пеленгов в горизонтальной плоскости на три ИРИ по данным ПРЛС. Пеленг на первый источник радиоизлучения за время наблюдения лежит в диапазоне от 20 до 40 градусов, на второй ИРИ - от -40 до -60 градусов, на третий ИРИ - от -100 до -125 градусов. Область цели №1 соответствует наблюдаемому ИРИ и множеству близкорасположенных источников помех, область цели №2 соответствует наблюдаемому ИРИ в работе которого присутствуют моменты радиомолчания и помехи, цель 3 соответствует постоянно излучающему отдельно расположенному стационарному ИРИ. На фиг. 1 первые 3 секунды соответствуют маневру носителя ПРЛС.
Результаты идентификации измерений ИРИ в однопозиционной пассивной радиолокационной станции представлены на фиг. 2. Здесь отражены те измерения, которые после процедуры идентификации были сопоставлены сопровождаемым РИЦ №1-3. На фиг. 3 показаны оценки пеленгов на сопровождаемые радиоизлучающие цели и диапазон ошибок ±3σ.
В качестве показателей эффективности рассматривались относительные изменения в значениях вероятности правильной идентификации принимаемых сигналов ИРИ
Figure 00000201
, где
Figure 00000202
- вероятности правильной идентификации принимаемых сигналов ИРИ и сопровождаемых РИЦ рассчитанные при использовании заявляемого способа и способа-прототипа.
При использовании предлагаемого способа вероятность правильной идентификации принимаемых сигналов ИРИ повышается особенно в условиях нерегулярного (с пропусками) поступления измерений. Так в рассмотренных условиях прирост составил - 40%.
Предлагаемое техническое решение является новым, поскольку из общедоступных сведений в алгоритме бесстробовой многогипотезной идентификации пеленгов наблюдаемых ИРИ с пеленгами сопровождаемых РИЦ не известно применение:
проверок состоятельности отождествления пеленгов i-й ИРИ с пеленгами j-той сопровождаемой РИЦ в условиях возможного наличия в сигналах ИРИ новых (несопровождаемых) РИЦ по χ2 тесту;
регулирования значений экстраполированной дисперсии измерений параметров принимаемых сигналов ИРИ, ограничивающей рост экстраполированной дисперсии измерений в условиях длительного отсутствия сигналов от сопровождаемой РИЦ.
Предлагаемое техническое решение имеет изобретательский уровень, поскольку из опубликованных научных данных и известных технических решений явным образом не следует, что дополнительный учет в алгоритме бесстробовой многогипотезной идентификации возможного наличия сигнала ИРИ от новой (несопровождаемой) РИЦ и проверкой принимаемого измерения на состоятельность с дополнительной процедурой регулирования значений экстраполированной дисперсии измерений параметров принимаемых сигналов ИРИ существенно повышает достоверность отождествления сигналов в ПРЛС для многоцелевой обстановки.
Предлагаемое техническое решение может быть использовано в существующих радиолокационных станциях, функционирующих в пассивном режиме, в том числе, в станциях радиотехнической разведки.
Литература
1. Ярлыков М.С., Богачев А.С., Меркулов В.И., Дрогалин В.В. Радиоэлектронные комплексы навигации, прицеливания и управления вооружением летательных аппаратов. Т. 2. Применение авиационных радиоэлектронных комплексов при решении боевых и навигационных задач. / Под ред. М.С. Ярлыкова. - М.: Радиотехника, 2012. - 256 с.
2. Патент России №2574075 Способ и система идентификации измерений в многодиапазонных РЛС.
3. Коновалов А.А. Основы траекторной обработки радиолокационной информации. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ, 2013. - 164 с.

Claims (62)

  1. Способ идентификации измерений пеленгов источников излучения в многоцелевой обстановке в пассивной радиолокационной однопозиционной станции, включающий прием радиосигналов от источников радиоизлучения (ИРИ), по которым измеряют значения φг, φв - пеленгов ИРИ в горизонтальной и вертикальной плоскостях, ƒ - несущей частоты ИРИ, w - условного типа ИРИ, s - вида сигнала ИРИ, предварительный и основной этапы; на предварительном этапе по запомненным значениям измеренных пеленгов ИРИ формируют начальный вектор наблюдения
    Figure 00000203
    , назначают начальные вектора оценок пеленгов сопровождаемой радиоизлучающей цели (РИЦ)
    Figure 00000204
    , i=1,…M, j=1,…N, начальное значение M равно М0, начальное значение N равно М0, далее M соответствует числу наблюдаемых ИРИ в каждом сеансе, значение N на каждом сеансе уточняется по результатам текущей оценки числа сопровождаемых РИЦ; для каждой РИЦ формируется формуляр, содержащий вектор неизменяющихся параметров:
  2. Figure 00000205
  3. и вектор изменяющихся во времени параметров
  4. Figure 00000206
    ;
  5. назначают начальные значения векторов изменяющихся во времени параметров
  6. Figure 00000207
    ;
  7. назначают начальный вектор оценок неизменяющихся параметров сопровождаемых РИЦ по данным измеренной частоты и определения условных типов и видов радиосигнала
  8. Figure 00000208
    ;
  9. рассчитывают на основании априорных данных начальное значение корреляционной матрицы ошибок оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ
  10. Figure 00000209
    ,
  11. где j≤M0,
  12. Figure 00000210
    - максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в горизонтальной плоскости,
  13. Figure 00000211
    - максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в вертикальной плоскости;
  14. рассчитывают векторы экстраполированных оценок пеленгов РИЦ
    Figure 00000212
    и корреляционные матрицы ошибок экстраполированных оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ
    Figure 00000213
    по формулам:
  15. Figure 00000214
  16. Figure 00000215
  17. где
    Figure 00000216
    - фундаментальная матрица, связывающая вектор экстраполированных оценок пеленгов РИЦ
    Figure 00000217
    с предшествующей оценкой вектора пеленгов РИЦ
    Figure 00000218
    ,
  18. DX - априорная корреляционная матрица шумов состояния РИЦ;
  19. на основном этапе в k-том сеансе обнаруживают M радиосигналов от ИРИ, по которым формируют измерения пеленгов ИРИ в горизонтальной
    Figure 00000219
    и вертикальной
    Figure 00000220
    плоскостях (i=1, …, М) и запоминают их в виде компонент вектора наблюдений
  20. Figure 00000221
    ;
  21. определяют несущую частоту
    Figure 00000222
    каждого обнаруженного сигнала ИРИ, условный тип ИРИ
    Figure 00000223
    и вид принятого сигнала
    Figure 00000224
    , запоминают их в виде компонент вектора наблюдений
  22. Figure 00000225
    ;
  23. рассчитывают векторы наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
    Figure 00000226
    по формуле:
  24. Figure 00000227
    ,
  25. где
    Figure 00000228
    - матрица связи;
  26. рассчитывают и запоминают корреляционные матрицы ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
    Figure 00000229
    ; по векторам наблюдений
    Figure 00000230
    рассчитывают элементы матрицы невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле
  27. Figure 00000231
    ,
  28. где i и j определяют отождествляемую пару i*-того наблюдаемого пеленга ИРИ с экстраполированным пеленгом j-той сопровождаемой РИЦ;
  29. формируют и запоминают матрицу невязок в виде
  30. Figure 00000232
  31. где каждый элемент Vij(k) - вектор размером 2×1;
  32. вычисляют квадратичную норму невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле
  33. Figure 00000233
    ;
  34. определяют матрицу функционалов качества
  35. Figure 00000234
  36. находят комбинации векторов наблюдения экстраполированных пеленгов
    Figure 00000235
    , отождествленных с векторами наблюдения
    Figure 00000236
    , рассчитывают для N сопровождавшихся на (k-1) сеансе РИЦ вектора невязок наблюдаемых пеленгов ИРИ, отождествленных с экстраполированными пеленгами РИЦ
    Figure 00000237
    , по сигналам ИРИ, принятым в k-том сеансе, находят новые РИЦ, уточняют число N сопровождаемых РИЦ; каждой новой РИЦ назначают начальные векторы неизменяющихся параметров
  37. Figure 00000238
  38. и векторы оценок пеленгов РИЦ
  39. Figure 00000239
    ;
  40. рассчитывают по априорным данным о новых РИЦ соответствующие корреляционные матрицы ошибок оценок пеленгов
  41. Figure 00000240
  42. где j>N;
  43. рассчитывают для ранее N сопровождавшихся на (k-1) сеансе РИЦ вектор оценок пеленгов
    Figure 00000241
    и корреляционную матрицу ошибок оценивания пеленгов РИЦ (k) по формулам:
  44. Figure 00000242
  45. Figure 00000243
    ,
  46. Figure 00000244
  47. где Е - единичная матрица;
  48. повторяют предварительный этап с расчетом векторов экстраполированных значений пеленгов
    Figure 00000245
    и корреляционных матриц ошибок экстраполяции оценок пеленгов РИЦ
    Figure 00000246
    для уточненного значения числа сопровождаемых РИЦ N; повторяют основной этап с расчетом оценок текущих пеленгов РИЦ
    Figure 00000247
    и корреляционных матриц ошибок оценивания пеленгов РИЦ
    Figure 00000248
    ; отличающийся тем, что корреляционная матрица ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
    Figure 00000249
    определяется выражением:
  49. Figure 00000250
  50. где DZ - априорная корреляционная матрица ошибок измерения наблюдаемых пеленгов ИРИ,
  51. DZП - матрица пороговых дисперсий пеленгов РИЦ, задаваемая по априорным сведениям о наблюдаемых целях;
  52. комбинации векторов наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
    Figure 00000251
    , отождествленных с векторами наблюдения пеленгов
    Figure 00000252
    , находят в последовательности:
  53. преобразуют функционал качества I(k) в модифицированный функционал качества
    Figure 00000253
    заменой значений Iij(k)>hXi на значение
    Figure 00000254
    , элементы Iij(k), соответствующие неравенству
    Figure 00000255
    , заменяют на
    Figure 00000256
    ,
  54. hXi=3.84 - порог, определяемый квантилем Хи-квадрат распределения при доверительной вероятности 0.95, Q - константа, определяемая условием Q>>hXi;
  55. проверяют гипотезу о наблюдении в M наблюдаемых сигналах новых (несопровождаемых) РИЦ путем добавления в матрицу модифицированного функционала качества
    Figure 00000257
    M столбцов, где каждый новый элемент
    Figure 00000258
    определяют как
    Figure 00000259
    , при j=1…N+M;
  56. выбирают в матрице модифицированного функционала качества
    Figure 00000260
    комбинации отождествляемого i-того наблюдаемого ИРИ с j-той сопровождаемой РИЦ на основе решающего правила:
  57. Figure 00000261
    ;
  58. для найденных комбинаций фиксируют значения векторов наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ
    Figure 00000262
    , отождествленных с векторами наблюдения пеленгов
    Figure 00000263
    ;
  59. рассчитывают для всех
    Figure 00000264
    , отождествленных с векторами
    Figure 00000265
    , невязку отождествления по формуле
  60. Figure 00000266
  61. если никакой принятый сигнал ИРИ не отождествился с j-й РИЦ, то невязку отождествления
    Figure 00000267
    для j≤N приравнивают нулю;
  62. уточняют число N сопровождаемых РИЦ на основном этапе подсчетом количества
    Figure 00000268
    , которым соответствуют
    Figure 00000269
    с j>N, если их количество равно ΔN, то N заменяется на N+ΔN.
RU2021119408A 2021-07-02 Способ идентификации измерений пеленгов источников излучения в многоцелевой обстановке в однопозиционной пассивной радиолокационной станции RU2776868C1 (ru)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2776868C1 true RU2776868C1 (ru) 2022-07-28

Family

ID=

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0988561A1 (en) * 1997-06-19 2000-03-29 Saab Ab Target type estimation in target tracking
US6064333A (en) * 1995-05-09 2000-05-16 Telefonatkiebolaget Lm Ericsson Phased array radar system for tracking
RU2246121C9 (ru) * 2003-10-29 2005-05-20 Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон-Научно-исследовательский институт радиостроения" Способ оценивания параметров траектории источника радиоизлучений в двухпозиционной угломерной радиолокационной системе
CN102023294A (zh) * 2009-09-09 2011-04-20 中国人民解放军海军航空工程学院 雷达多目标的Hough变换逐目标消除的检测方法
RU2574075C1 (ru) * 2014-07-01 2016-02-10 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" (АО "Концерн "Вега") Способ и система идентификации измерений в многодиапазонных рлс
RU2599259C1 (ru) * 2015-11-05 2016-10-10 Алексей Викторович Бондаренко Способ бондаренко а.в. получения радиотехнической информации и радиотехнический комплекс для его осуществления
WO2017119081A1 (ja) * 2016-01-06 2017-07-13 三菱電機株式会社 目標追尾装置
RU2716495C1 (ru) * 2018-12-27 2020-03-12 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Способ и система многоцелевого сопровождения в двухпозиционных радиолокационных системах

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6064333A (en) * 1995-05-09 2000-05-16 Telefonatkiebolaget Lm Ericsson Phased array radar system for tracking
EP0988561A1 (en) * 1997-06-19 2000-03-29 Saab Ab Target type estimation in target tracking
RU2246121C9 (ru) * 2003-10-29 2005-05-20 Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон-Научно-исследовательский институт радиостроения" Способ оценивания параметров траектории источника радиоизлучений в двухпозиционной угломерной радиолокационной системе
CN102023294A (zh) * 2009-09-09 2011-04-20 中国人民解放军海军航空工程学院 雷达多目标的Hough变换逐目标消除的检测方法
RU2574075C1 (ru) * 2014-07-01 2016-02-10 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" (АО "Концерн "Вега") Способ и система идентификации измерений в многодиапазонных рлс
RU2599259C1 (ru) * 2015-11-05 2016-10-10 Алексей Викторович Бондаренко Способ бондаренко а.в. получения радиотехнической информации и радиотехнический комплекс для его осуществления
WO2017119081A1 (ja) * 2016-01-06 2017-07-13 三菱電機株式会社 目標追尾装置
RU2716495C1 (ru) * 2018-12-27 2020-03-12 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Способ и система многоцелевого сопровождения в двухпозиционных радиолокационных системах

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
КОНОВАЛОВ А.А. Основы траекторной обработки радиолокационной информации. Часть 1. С.-Петербург. 2013 г., 164 с., сс.117-119. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP1610152B1 (en) Tracking of a moving object for a self-defence system
EP0988561B1 (en) Target type estimation in target tracking
RU2557784C1 (ru) Способ стробового отождествления сигналов с источниками радиоизлучения в многоцелевой обстановке
RU2760951C1 (ru) Способ сопровождения крылатой ракеты при огибании рельефа местности в различных тактических ситуациях
Farina et al. Joint tracking and identification algorithms for multisensor data
Kovalchuk et al. Analysis of sensitivity of target tracking systems to external interference in multichannel radars with fixed parameters
Matuszewski Specific emitter identification
Kim et al. Gaussian mixture probability hypothesis density filter against measurement origin uncertainty
US20130099958A1 (en) Method for initializing cartesian tracks based on bistatic measurements performed by one or more receivers of a multistatic radar system
Wang et al. Triple-threshold radar-to-ESM correlation algorithm when each radar track is specified by different number of measurements
RU2776868C1 (ru) Способ идентификации измерений пеленгов источников излучения в многоцелевой обстановке в однопозиционной пассивной радиолокационной станции
Kutsenko et al. Parameters numerical values of errors distribution law in coordinate measuring process at the difference-distancemeasuring passive location method
Wang et al. Using range profiles for data association in multiple-target tracking
Matuszewski et al. Knowledge-based signal processing for radar identification
Kohlleppel Ground target tracking with signal adaptive measurement error covariance matrix
Yang et al. Comparison of altitude estimation using 2D and 3D radars over spherical Earth
Silantyev et al. Analysis of Efficiency of Long-Term Multi-Scanning Radar Observation Methods
RU2263927C2 (ru) Способ оценивания параметров траектории источников радиоизлучения в угломерной двухпозиционной пассивной радиолокационной системе
Masnica et al. Signal processing from sensors in a probabilistic model for recognition—IFF
Urru et al. Data Fusion algorithms to improve test range sensors accuracy and precision
RU2799498C1 (ru) Способ комплексирования пеленга и координат источника радиоизлучения
Johnson et al. Adaptive beamsteering cognitive radar with integrated search-and-track of swarm targets
Masnica et al. Impact of reliability factors on the probabilistic model properties of IFF recognition in a network-oriented environment
Perry et al. Advanced metrics for network-centric naval operations
Belov et al. Processing of signals from land-based radio emission sources in a monostatic air-borne monitoring system