Верба В.С. - Авиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения (Системы мониторинга) - 2008
.pdfПроводимая оценка пространственного распределения AS интенсивности потока ложных отметок в зоне S действия
БРЛС при воздействии импульсных помех позволяет реализовать соответст вующее управление обработкой (рис. 4.11) РЛИ и уменьшить за счет этого пе регрузки спецвычислителей по обработке информации в сложной целевой и помеховой обстановке.
Рис. 4.11
Динамическое управление режимами обработки и комплексирования раз нотипной информации в БРЛС АКРЛДН (рис. 4.12, а, б) необходимо обеспе чивать с учетом восстановленной ΦΠΡΒ \νσ приоритетных характеристик для конкретных решаемых системой задач. В частности, с учетом соотношения требуемого σ и реализуемого значений характеристики и максимизации по казателей эффективности БРЛС при обеспечении разнородных потребителей информации. При этом алгоритм управляемого комплексирования при «мерца нии» ПАП упрощенно записывается следующим образом:
где χ - вектор состояния, определяемый используемыми моделями движения це л управляемый параметр «включения» режимов комплексирования
на основе максимизации |
- матрица усиления, |
определяемая рекуррентными соотношениями фильтра Калмана-Бьюси. Управление процессами автосопровождения ПАП при одиночных (груп
повых) действиях АК РЛДН осуществляется на основе предварительно прове денной оценки динамических свойств альтернативных режимов обработки пе ленговой информации в пространстве переменных состояний. При технических (временных) ограничениях в каналах связи на возможности обмена информа цией между несколькими комплексами РЛДН в состав управляемых парамет ров дополнительно включается изменяемый параметр ЕАо, характеризующий
темп асинхронного обмена пеленговой информацией между взаимодействую щими системами. При этом при минимальной загрузке каналов связи обеспе чивается существенное повышение точности оценивания координат длительно излучающих целей-постановщиков активных помех за счет использования до полнительной пеленговой информации в каналах сопровождения. Аналогич ным образом можно использовать данный подход при организации режима управляемой обработки пеленговой информации, получаемой от станции РТР.
Рис. 4.12
Имитационное моделирование функционирования подсистемы сопровож дения ПАП в пространстве состояний и последующая идентификация процес сов для различных вариантов внешних условий ξ2 е Ωξ позволяет представить
эволюцию изменения ошибок оценивания координат σχγ ПАП во времени ко лебательными для упрощенных расчетов апериодическими (см. схему в пере менных состояния апериодического звена, рис. 4.13) динамическими звеньями. При этом для оценки переходных процессов восстанавливаются коэффициенты следующей системы уравнений состояния [10]:
где х3 ~ σ u = l(t) - функция включения соответствующего режима сопрово ждения целей-ПАП, Τ,η,Κ - неизвестные параметры, определяющие динами ческие свойства «включаемого» режима (рис. 4.14).
Рис. 4.14
Моделирование типовых ситуаций применения показало, что вычисляемое время Тпп переходного процесса установления ошибок определения координат целей-постановщиков активных помех зависит как от геометрии АКРЛДНПАП, так и от точности измерения угловых направлений на данные цели и реа лизуемого темпа асинхронного обмена пеленговой информацией (рис. 4.15). Оценки в подсистеме управления БРЛС реализуемой точности сопровождения ПАП в реальном времени определяют целесообразность «включения» данного режима в комплексе.
Рис. 4.15
Современные технологии позволяют конструировать АФАР, содержащие разнотипные активные модули с различными рабочими частотами. Такие АФАР могут одновременно работать на нескольких рабочих частотах и излу чать многочастотные сигналы. При этом имеется возможность в БРЛС проек тировать независимое управление угловым распределением излучения на раз личных рабочих частотах. Данные возможности ориентированы в первую оче редь на повышение качества информации об обстановке, хотя в условиях радиоэлектронного конфликта качество добываемой информации в значитель ной степени зависит от мер противодействия, предпринимаемых противостоя щей стороной в ответ на функционирование средств разведки. Поэтому обес печение управляемости информационных датчиков, направленное на компен сацию радиоэлектронного подавления, напрямую связано с повышением качества добываемой информации. В связи с этим, в условиях радиоэлектрон ного конфликта должны быть задействованы все возможности по динамиче скому изменению способов добывания информации в БРЛС, реализуемые при помощи технологий АФАР.
Основная задача при управлении процессами добывания и обработки ин формации АК РЛДН в динамике конфликта со средствами РЭП состоит в вы боре такой комбинации способов защиты от помех, при которой определяемое качество информации будет наилучшим в текущих условиях помеховой и воз душной обстановки. Поэтому реализация мер защиты от помех только на уровне первичной обработки не позволяет обеспечить конфликтную устойчивость комплекса как разведывательно-информационной системы при целенаправлен ном радиоэлектронном подавлении. Для повышения помехозащищенности БРЛС целесообразно комплексное применение совокупности мер на этапах зондирования, обработки и комплексирования информации.
4.4. Методы и алгоритмы функционирования подсистемы сопровождения целей-постановщиков активных помех по пеленговой информации бортовой радиолокационной системы
В условиях полного (частичного) радиоэлектронного подавления БРЛС це лесообразно организовать сопровождение целей-постановщиков активных помех по пеленговой информации с восстановлением их координат. При этом аппа ратно-программными средствами БРЛС формируется подсистема сопровожде ния, на которую подаются от пилотажно-навигационного комплекса (ПНК) па раметры движения АК РЛДН и проводятся идентификация, накопление и об работка пеленгов по всем радиоизлучающим объектам.
4.4.1. Кинематический метод оценки координат целей-ПАП
Кинематический метод определения координат в пространстве состояний (динамико-кинематический метод) основан на математическом описании в пространстве состояний собственного или относительного движения цели и самолета-носителя АКРЛДН. В качестве фазовых координат относительного движения при таком описании выступают дальность до цели, скорость сближе ния, угловые координаты и угловые скорости линии визирования, а в качестве фазовых координат собственного движения цели - прямоугольные координаты и их производные. Результаты измерений пеленгов используются в алгоритмах фильтрации, как правило, калмановской [3, 16]. Применительно к задаче опре деления координат и параметров собственного движения цели рассмотрим по становку задачи и один из возможных вариантов синтеза оптимального после довательного алгоритма оценивания вектора состояния подвижной наземной (морской) радиоизлучающей цели, заимствованной из [2, 15, 16] и реализую щий кинематический метод восстановления координат.
Рис. 4.16
Пусть самолет-носитель АК РЛДН, представленный на рис. 4.16 точкой С, передвигается в неподвижной земной системе координат (НЗСК) OXYZ по известной траектории и пусть при этом непосредственному наблюдению дос тупен дискретный случайный процесс , значения которого в моменты
времени к представляют собой аддитивную смесь полезного сигнала и дискретного шума n(k):
(4.2)
где - векторы состояния движущейся цели и самолета-носи
теля БРЛС соответственно.
Состав вектора наблюдения ξ^) определяется возможностями БРЛС по
измерению тех или иных пространственных и радиотехнических параметров сигналов от подвижных целей. Допустим, что наблюдение пространственных параметров сигналов от цели осуществляется по двум углам, поэтому вектор наблюдения имеет вид
(4.3)
где- измеренные значения азимута и угла места соответственно.
Глава 4
Векторную функцию полезного сигнала, зависящую от текущих коорди нат самолета и цели, можно представить при помощи нелинейных относитель но Дц(к) и Дс(к) выражений:
(4.4)
Вектор состояния Дц (к) движущейся цели, от которой зарегистрирован ξ ^ ) , в общем случае размерностью п, имеет в составе неизвестные параметры,
описывающие движение цели. В нашем случае компонентами этого вектора являются координаты положения, скорость и ускорение цели по соответст вующим координатным осям:
где - текущие координаты цели в НЗСК, отображаемой точкой Ц
(рис. 4.16); |
- скорости и ускорения цели соот |
ветственно по координатам χ |
и ζ. Положение самолета в системе ΟΧΥΖ оп |
ределяется вектором состояния Дискретный шум наблюдения
(4.5)
считается стационарным гауссовским белым шумом с нулевым математиче ским ожиданием и известной матрицей дисперсий
(4.6)
где - дисперсии ошибок измерения углов по каналам азимута и угла
места.
Для синтеза алгоритмов оценивания параметров радиоизлучающих объек тов помимо рассмотренной модели измерений необходимо располагать апри-
орными данными о возможном поведении объектов, т. е. моделью движения цели - ПАП. При выборе модели движения маневрирующего объекта стремят ся к тому, чтобы описание этой модели было достаточно простым и в то же время правильно отражало реальные траектории. Для различных классов объ ектов этому условию отвечают различные модели. Одной из наиболее широко используемых на практике является динамическая модель движения [2], со гласно которой маневр рассматривается как стационарный случайный марков ский процесс с экспоненциальной функцией корреляции ускорения:
|
(4.7) |
где <з\ - дисперсия ускорения объекта; |
- постоянная времени маневра, за |
висящая от его характера.
В матричной форме разностное уравнение состояния, соответствующее модели Зингера для случая ведения наблюдения за движущейся целью в дис кретном времени, может быть представлено в виде [15]
|
|
(4.8) |
где Дц(к) - вектор состояния; |
- фундаментальная матрица решений; |
|
G(k-l) - переходная матрица |
возмущений; |
- |
вектор формирующих белых шумов, составленный из независимых случайных величин , распределенных по гауссовскому закону с нуле
вым математическим ожиданием и единичными дисперсиями.
Применительно к решаемой задаче обработки фундаментальная матрица Ф(к, к-1) имеет вид
/
с
(4.9)
Выражение для переходной матрицы возмущений G(k -1) приведено в [2], а
здесь для сокращения записей опущено.
Полученные уравнения состояния могут непосредственно использоваться для построения алгоритма функционирования подсистемы сопровождения це лей - постановщиков активных помех. В соответствии с располагаемыми све дениями (4.2)-(4.9) имеем задачу нелинейной дискретной фильтрации. Извест но, что для получения точных алгоритмов нелинейной фильтрации марковских процессов необходимо интегрировать уравнение Стратоновича. В общем слу чае эта задача неразрешима. Поэтому обычно рассматривают приближенные способы решения. В данном случае используется алгоритм расширенного фильтра Калмана, построенный на основе текущей линеаризации нелинейных уравнений наблюдения. Эта методика основана на разложении коэффициентов уравнения Стратоновича в ряд в окрестности точки оценки фильтруемого па раметра при условии, что имеет место малая ошибка фильтрации.
Разностные уравнения, определяющие значения оценки Дц вектора со стояния и матрицы апостериорных дисперсий D(k) ошибок фильтрации в дис кретные моменты времени к, для метода текущей линеаризации имеют вид
(4.10)
(4.11)
где экстраполированные с шага (к-1) на шаг к оценки вектора состояния Дэц и матрицы априорных дисперсий D определяются выражениями
(4.12)
(4.13)
Здесь - матрицы дисперсий белых гауссовских дискретных шумов состояний и наблюдения, которые будем считать независимыми от номе
ра шага фильтрации, в силу чего |
Под |
векторной производной |
следует понимать матрицу раз |
мерностью m χ η производных полезного сигнала, где m, n - размерности со ответственно векторов наблюдения и состояния.
Для решения разностных уравнений (4.10)-(4.13) необходимо знать на чальные условия. При наличии в БРЛС априорной информации о цели, напри мер при прицеливании по корабельной РЛС, когда по данным целеуказания от других средств известна плотность вероятности вектора состояния цели, в ка честве начальной оценки вектора состояния Д0ц и начальной матрицы апосте риорной дисперсии D0 можно задавать соответственно математическое ожи дание и корреляционную матрицу этой плотности вероятности.
При отсутствии априорных данных о текущих параметрах движения цели начальные значения оценок координат х0ц, г0ц можно формировать, исходя из геометрии прямоугольного треугольника и на основании измерения азимута а0 и угла места β0 цели в соответствии с выражениями:
где |
- координаты АК РЛДН в НЗСК в начальный момент времени |
|
— углы визирования цели по азимуту и углу места. |
|
Начальные значения скорости и ускорения движения цели выбирают, ис |
ходя из диапазона возможных скоростей и ускорений для заданных типов дви жущихся целей.
Результаты численных расчетов синтезированного квазиоптимального по следовательного алгоритма оценивания текущих параметров движения цели по критерию минимума среднего квадрата ошибки показали [2,15], что предла гаемые алгоритмы работоспособны при наличии флуктуационных погрешно стей в измерениях азимута и угла места. Это обстоятельство свидетельствует о возможности использования их в БРЛС, в частности при оценке координат радиоизлучающих объектов наземного (надводного) базирования.
4.4.2.Метод и реализующий его алгоритм самотриангуляции
вБРЛС для сопровождения целей-ПАП
Вреальных условиях функционирования при полном радиоэлектронном подавлении активных радиолокационных каналов информационных средств и при отсутствии дополнительных разнесенных источников пеленговой информа ции в АКРЛДН определение местоположения излучающих целей (ИЦ) стано вится невозможным. В таких ситуациях БРЛС работает автономно и использует собственную информацию пассивных радиолокационных каналов для органи зации сопровождения данных объектов. Для неподвижных информационных средств наземного базирования по собственной пеленговой информации име-