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

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.

 

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 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 ,

где - вектор невязки, который представляет собой разность между измеренными и экстраполированными параметрами сигналов сопровождаемых радиоизлучающих целей;

- 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 . Далее, для всех сопровождаемых РИЦ вычисляются функционалы качества:

, где L - количество измеряемых ПРЛС параметров сигнала ИРИ. Вторая сумма в этом выражении описывает скорость изменений параметров во времени, - 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 . По результатам нового наблюдения сцены Zⁱ(k) в момент времени t_k рассчитывается невязка измеренных параметров ИРИ с экстраполированными , формируются функционалы качества ,

где - ковариационная матрица ошибок вектора невязок;

определяется матрица функционалов качества , вычисляется пара отождествления i-го сигнала наблюдаемого ИРИ с j-й сопровождаемой РИЦ на основе выбора в каждой строке матрицы по одному элементу I^i*j(k) так, чтобы обеспечивалась минимально возможная их сумма . Далее при M≤N для M из N сопровождаемых РИЦ формируются экстраполированные значения параметров на основе принятых сигналов, согласно их минимальных функционалов I^i*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 I^i*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 с экстраполированными параметрами пеленгов j-той сопровождаемой РИЦ . Текущий вектор оценок состояния и корреляционная матрица ошибок оценки состояния j-той РИЦ определяются решением уравнений Калмана в последовательности:

,

,

,

;

,

,

,

где - фундаментальная матрица, связывающая вектор экстраполированных оценок пеленгов РИЦ с начальной оценкой вектора ,

- матрица связи,

- единичная матрица,

- предшествующая оценка состояния параметров j-той сопровождаемой РИЦ,

- вектор невязки наблюдаемого i*-того пеленга ИРИ, отождествленного с экстраполированным пеленгом j-той сопровождаемой РИЦ,

- вектор наблюдения пеленгов i* ИРИ, отождествленный с вектором наблюдения экстраполированных пеленгов j-той сопровождаемой РИЦ,

- вектор экстраполированных пеленгов j-той сопровождаемой РИЦ, ,

- вектор пеленгов наблюдаемой i-той ИРИ,

- вектор экстраполированных пеленгов j-той, сопровождаемой РИЦ

- корреляционная матрица ошибок экстраполированных оценок пеленгов j-той сопровождаемой РИЦ,

D_X - априорная корреляционная матрица шумов состояния РИЦ,

D_Z - априорная корреляционная матрица ошибок наблюдения,

- корреляционная матрица ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ.

В качестве начальных значений берут , в качестве 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 в условиях длительного отсутствия сигналов от сопровождаемой РИЦ по выражению:

,

где D_ZП - 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

,

где

.

в модифицированный функционал качества . Модифицированный функционал качества и уточнение числа сопровождаемых РИЦ получают

заменой значений I^ij(k)>h_Xi, на значение , элементы I^ij(k), соответствующие неравенству , заменяют на , h_Xi=3.84 - порог, определяемый квантилем Хи-квадрат распределения при доверительной вероятности 0.95, Q - константа, определяемая условием Q>>h_Xi, например, Q=100;

добавлением в матрицу модифицированного функционала качества M столбцов, равных числу наблюдаемых сигналов ИРИ, назначения новых элементов матрицы , равными , при этом изменяется j=1…N+M;

отождествлением параметров наблюдаемой i*-той ИРИ с параметрами j-той РИЦ с помощью решающего правила ;

- приравнивать невязку отождествления 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 , которым соответствуют 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 (φ_г, φ_в) - 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 , назначают начальные вектора оценок пеленгов сопровождаемой радиоизлучающей цели (РИЦ) , 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:

и вектор изменяющихся во времени параметров

;

Назначают начальные значения векторов изменяющихся во времени параметров

.

Назначают начальный вектор оценок неизменяющихся параметров сопровождаемых РИЦ по данным измеренной частоты и определения условных типов и видов радиосигналов

;

Рассчитывают на основании априорных данных начальное значение корреляционной матрицы ошибок оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ

,

где j≤М₀,

- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в горизонтальной плоскости,

- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в вертикальной плоскости;

Рассчитывают вектора экстраполированных оценок пеленгов РИЦ и корреляционные матрицы ошибок экстраполированных оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ по формулам:

,

где - фундаментальная матрица, связывающая вектор экстраполированных оценок пеленгов РИЦ с предшествующей оценкой вектора пеленгов РИЦ ,

D_X - 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 и вертикальной плоскостях (i=1, …, М) и запоминают их в виде компонент вектора наблюдений

;

Определяют несущую частоту каждого обнаруженного сигнала ИРИ, условный тип ИРИ и вид принятого сигнала , запоминают их в виде компонент вектора наблюдений

;

Рассчитывают вектора наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ по формуле

,

где - матрица связи;

Рассчитывают и запоминают корреляционные матрицы ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ ;

По векторам наблюдений рассчитывают элементы матрицы невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле

,

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

,

где каждый элемент V^ij(k) - вектор размером 2×1;

Вычисляют квадратичную норму невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле ;

Определяют матрицу функционалов качества

;

Находят комбинации векторов наблюдения экстраполированных пеленгов , отождествленных с векторами наблюдения , рассчитывают для N сопровождавшихся на (k-1) сеансе РИЦ вектора невязок наблюдаемых пеленгов ИРИ, отождествленных с экстраполированными пеленгами РИЦ , по сигналам ИРИ, принятых в k-том сеансе, находят новые РИЦ, уточняют число N сопровождаемых РИЦ;

Каждой новой РИЦ назначают начальные вектора неизменяющихся параметров

и вектора оценок пеленгов РИЦ

;

Рассчитывают по априорным данным о новых РИЦ соответствующие корреляционные матрицы ошибок оценок пеленгов

,

где j>N;

Рассчитывают для ранее N сопровождавшихся на (k-1) сеансе РИЦ вектор оценок пеленгов и корреляционную матрицу ошибок оценивания пеленгов РИЦ по формулам

,

,

,

где E - единичная матрица;

Повторяют предварительный этап с расчетом векторов экстраполированных оценок пеленгов и корреляционных матриц ошибок экстраполяции оценок пеленгов РИЦ для уточненного значения числа сопровождаемых РИЦ N;

Повторяют основной этап с расчетом оценок текущих пеленгов РИЦ и корреляционных матриц ошибок оценивания пеленгов РИЦ ;

Отличающийся тем, что корреляционная матрица ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ определяется выражением:

,

где D_ZП - матрица пороговых дисперсий пеленгов РИЦ, задаваемая по априорным сведениям о наблюдаемых целях.

Комбинации векторов наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ , отождествленных с векторами наблюдения пеленгов , находят в последовательности:

- Преобразуют функционал качества I(k) в модифицированный функционал качества заменой значений I^ij(k)>h_Xi, на значение , элементы I^ij(k), соответствующие неравенству , заменяют на , h_Xi=3.84 - порог, определяемый квантилем Хи-квадрат распределения при доверительной вероятности 0.95, Q - константа, определяемая условием Q>>h_Xi;

- Проверяют гипотезу о наблюдении в M наблюдаемых сигналах новых (несопровождаемых) РИЦ путем добавления в матрицу модифицированного функционала качества M столбцов, где каждый новый элемент определяют как , при j=1…N+M;

- Выбирают в матрице модифицированного функционала качества комбинации отождествляемого i-того наблюдаемого ИРИ с j-той сопровождаемой РИЦ на основе решающего правила:

.

Для найденных комбинаций фиксируют значения векторов наблюдения экстраполированных пеленгов , отождествленных с векторами наблюдения пеленгов ;

- Рассчитывают для всех , отождествленных с векторами , невязку отождествления по формуле . Если никакой принятый сигнал ИРИ не отождествился с j-й РИЦ, то невязку отождествления для j≤N приравнивают нулю;

- Уточняют число N сопровождаемых РИЦ на основном этапе подсчетом количества , которым соответствуют 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 t_k-1 на борту ЛА ПРЛС принимает радиосигналы от М₀ источников, по которым измеряют пеленги ИРИ в горизонтальной и вертикальной плоскостях, несущую частоту , определяют условный тип ИРИ и вид принятого сигнала , здесь i=1,…,M₀;

Назначают начальные значения априорной корреляционной матрицы ошибок измерений наблюдаемых пеленгов ИРИ . Для всех наблюдаемых ИРИ считается, что измерения производятся с одинаковой точностью , которая априорно известна;

Назначают начальный вектор оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ в соответствии с данными измеренных пеленгов

,

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 ;

Определяют начальное значение корреляционной матрицы ошибок оценки пеленгов сопровождаемых РИЦ ,

где j≤М₀,

- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в горизонтальной плоскости,

- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в вертикальной плоскости;

Рассчитывают экстраполированные оценки пеленгов для каждой сопровождаемой РИЦ по формуле

,

где - фундаментальная матрица, связывающая вектор экстраполированных оценок пеленгов РИЦ с начальной оценкой вектора пеленгов ;

Рассчитывают дисперсии и корреляционные матрицы ошибок экстраполированных оценок пеленгов РИЦ по формуле

,

,

где D_X - 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 и вертикальной плоскостях, назначают вектор наблюдений пеленгов ИРИ в соответствии с данными измеренных пеленгов на данном такте

;

Запоминают измеренную несущую частоту каждого наблюдаемого ИРИ, условный тип ИРИ , вид принятого сигнала и назначают вектор наблюдений неизменяемых параметров принимаемых сигналов ИРИ

;

Рассчитывают компоненты вектора наблюдения экстраполированных пеленгов сопровождаемых РИЦ по формуле

,

где - матрица связи;

Рассчитывают элементы матрицы невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов

,

,

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,

V^ij (k) - вектор невязок,

- экстраполированные значения пеленгов в горизонтальной и вертикальной плоскостях;

Вычисляют корреляционные матрицы ошибок оценок пеленгов РИЦ

,

где D_ZП - матрица пороговых дисперсий пеленгов РИЦ, задаваемая по априорным сведениям о наблюдаемых целях;

Для каждого элемента V^ij(k) вычисляют квадратичную норму невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле

и определяют матрицу функционалов качества

;

Преобразуют функционал качества I(k) в функционал , заменой значений I^ij(k)>h_Xi, на значения , где h_Xi=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 ;

Для каждого элемента матрицы проверяется условие , если не выполняется, то этому элементу присваивается значение .

Проверяют гипотезу о наблюдении в M сигналах новых (несопровождаемых) РИЦ путем добавления в матрицу M столбцов, где каждый новый элемент определяют как . 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

;

Для найденных комбинаций фиксируют значения векторов экстраполированных наблюдений , отождествленных с векторами ;

Для каждого выполняют проверку. Если в {i*j} - комбинации соответствует с j>N, количество сопровождаемых РИЦ увеличивают на единицу, запоминают , соответствующие ;

Для каждой новой РИЦ с j>N назначают начальные вектора неизменяющихся параметров

и вектора изменяющихся во времени параметров

Рассчитывают по априорным данным о новых РИЦ соответствующие корреляционные матрицы ошибок оценок пеленгов

,

где j>N;

Запоминают значения , и для новых РИЦ, выявленных на основном этапе;

Уточняют число сопровождаемых РИЦ на основном этапе подсчетом количества , которым соответствуют 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

,

если никакой принятый сигнал ИРИ не отождествился с j-й РИЦ, то невязку отождествления для j≤N обнуляют;

Рассчитывают для РИЦ, ранее сопровождавшихся на (k-1) сеансе, вектор оценок пеленгов и корреляционную матрицу ошибок оценивания пеленгов РИЦ по формулам

;

,

,

где символ «-1»определяет операцию обращения матрицы;

- единичная матрица;

Повторяют предварительный этап с расчетом векторов экстраполированных значений пеленгов и корреляционных матриц ошибок экстраполяции оценок пеленгов РИЦ для уточненного значения сопровождаемых РИЦ N;

Повторяют основной этап с расчетом оценок текущих пеленгов РИЦ и корреляционных матриц ошибок оценивания пеленгов РИЦ .

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 , где - 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.

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 φ_г, φ_в - 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 , назначают начальные вектора оценок пеленгов сопровождаемой радиоизлучающей цели (РИЦ) , 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:

и вектор изменяющихся во времени параметров

;

назначают начальные значения векторов изменяющихся во времени параметров

;

назначают начальный вектор оценок неизменяющихся параметров сопровождаемых РИЦ по данным измеренной частоты и определения условных типов и видов радиосигнала

;

рассчитывают на основании априорных данных начальное значение корреляционной матрицы ошибок оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ

,

где j≤M₀,

- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в горизонтальной плоскости,

- максимальное и минимальное значения априорной информации о пеленге ИРИ в вертикальной плоскости;

рассчитывают векторы экстраполированных оценок пеленгов РИЦ и корреляционные матрицы ошибок экстраполированных оценок пеленгов сопровождаемых РИЦ по формулам:

где - фундаментальная матрица, связывающая вектор экстраполированных оценок пеленгов РИЦ с предшествующей оценкой вектора пеленгов РИЦ ,

D_X - априорная корреляционная матрица шумов состояния РИЦ;

на основном этапе в k-том сеансе обнаруживают M радиосигналов от ИРИ, по которым формируют измерения пеленгов ИРИ в горизонтальной и вертикальной плоскостях (i=1, …, М) и запоминают их в виде компонент вектора наблюдений

;

определяют несущую частоту каждого обнаруженного сигнала ИРИ, условный тип ИРИ и вид принятого сигнала , запоминают их в виде компонент вектора наблюдений

;

рассчитывают векторы наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ по формуле:

,

где - матрица связи;

рассчитывают и запоминают корреляционные матрицы ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ ; по векторам наблюдений рассчитывают элементы матрицы невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле

,

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

где каждый элемент V^ij(k) - вектор размером 2×1;

вычисляют квадратичную норму невязок наблюдаемых и экстраполированных пеленгов по формуле

;

определяют матрицу функционалов качества

находят комбинации векторов наблюдения экстраполированных пеленгов , отождествленных с векторами наблюдения , рассчитывают для N сопровождавшихся на (k-1) сеансе РИЦ вектора невязок наблюдаемых пеленгов ИРИ, отождествленных с экстраполированными пеленгами РИЦ , по сигналам ИРИ, принятым в k-том сеансе, находят новые РИЦ, уточняют число N сопровождаемых РИЦ; каждой новой РИЦ назначают начальные векторы неизменяющихся параметров

и векторы оценок пеленгов РИЦ

;

рассчитывают по априорным данным о новых РИЦ соответствующие корреляционные матрицы ошибок оценок пеленгов

где j>N;

рассчитывают для ранее N сопровождавшихся на (k-1) сеансе РИЦ вектор оценок пеленгов и корреляционную матрицу ошибок оценивания пеленгов РИЦ (k) по формулам:

,

где Е - единичная матрица;

повторяют предварительный этап с расчетом векторов экстраполированных значений пеленгов и корреляционных матриц ошибок экстраполяции оценок пеленгов РИЦ для уточненного значения числа сопровождаемых РИЦ N; повторяют основной этап с расчетом оценок текущих пеленгов РИЦ и корреляционных матриц ошибок оценивания пеленгов РИЦ ; отличающийся тем, что корреляционная матрица ошибок наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ определяется выражением:

где D_Z - априорная корреляционная матрица ошибок измерения наблюдаемых пеленгов ИРИ,

D_ZП - матрица пороговых дисперсий пеленгов РИЦ, задаваемая по априорным сведениям о наблюдаемых целях;

комбинации векторов наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ , отождествленных с векторами наблюдения пеленгов , находят в последовательности:

преобразуют функционал качества I(k) в модифицированный функционал качества заменой значений I^ij(k)>h_Xi на значение , элементы I^ij(k), соответствующие неравенству , заменяют на ,

h_Xi=3.84 - порог, определяемый квантилем Хи-квадрат распределения при доверительной вероятности 0.95, Q - константа, определяемая условием Q>>h_Xi;

проверяют гипотезу о наблюдении в M наблюдаемых сигналах новых (несопровождаемых) РИЦ путем добавления в матрицу модифицированного функционала качества M столбцов, где каждый новый элемент определяют как , при j=1…N+M;

выбирают в матрице модифицированного функционала качества комбинации отождествляемого i-того наблюдаемого ИРИ с j-той сопровождаемой РИЦ на основе решающего правила:

;

для найденных комбинаций фиксируют значения векторов наблюдения экстраполированных пеленгов РИЦ , отождествленных с векторами наблюдения пеленгов ;

рассчитывают для всех , отождествленных с векторами , невязку отождествления по формуле

если никакой принятый сигнал ИРИ не отождествился с j-й РИЦ, то невязку отождествления для j≤N приравнивают нулю;

уточняют число N сопровождаемых РИЦ на основном этапе подсчетом количества , которым соответствуют с j>N, если их количество равно ΔN, то N заменяется на N+ΔN.