Pdf третинна обробка радіолокаційної інформації. Обробка радіолокаційної інформації

Волкова Г.А.

ДОСЛІДЖЕННЯ АЛГОРИТМІВ ВТОРИННОЇ ОБРОБКИ радіолокаційної інформації

Навчальний посібник до лабораторної роботи

ВТОРИННА ОБРОБКА

Радіолокаційної інформації.

Вступ
Обробку радіолокаційної інформації ділять на первинну і вторинну. Пристрій первинної обробки вирішує завдання виявлення і вимірювання координат (дальності, азимута і кута місця) миттєвого положення цілі щодо РЛС в кожному періоді огляду.

Координати миттєвого положення як справжніх, так і хибних цілей в цифровому вигляді надходять в пристрій вторинної обробки, в якому на їх основі визначається місце розташування кожної виявленої цілі в обраній системі координат, в результаті чого формуються позначки х , Які можуть бути істинними і помилковими. відмітка- сукупність кодів дальності, азимута і кута місця в певний дискретний момент часу.

Одна відмітка, отримана в будь-якому огляді, не дозволяє прийняти рішення про наявність цілі в зоні огляду, так як могла бути помилковою, по ній можна судити про траєкторії руху цілі.

У пристрої вторинної обробки на основі оцінок, отриманих в n сусідніх оглядах, вирішуються такі основні завдання:

Виявлення траєкторій цілей,

Супровід траєкторій цілей,

Траєкторні розрахунки в інтересах споживачів радіолокаційної інформації.

Ці завдання включають в себе оцінювання параметрів траєкторії, що задається зазвичай векторної функцією, розрахунок згладжених (інтерпольованих) і упереджених (екстраполювати) координат, а також операцію стробирования відміток цілей. Вторинна обробка інформації здійснюється автоматично, за допомогою ЦВМ.

Розглянемо один із способів автозахвата траєкторії цілі на прикладі двухкоординатной РЛС. Нехай з пристрою первинної обробки передані координати виявленої цілі і сформована позначка x 1, яка не належить жодній з раніше супроводжуваних траєкторій. Цю позначку приймають за початкову позначку траєкторії цілі. Оскільки РЛС призначена для супроводу об'єктів певного класу (наприклад, літаків), то відомі мінімальна V min і максимальна V m а x швидкості мети. Тому можна виділити область S 2 у вигляді кільця з центром в першій позначці і з радіусами R min = V min T обз і R m а x = V m а x T обз, в межах якої може перебувати мета в наступному огляді, см.ріс.1. Операція формування області називається стробированием, а сама область - стробом.

Якщо в стрибає S 2 у другому огляді потрапляє відмітка x 2, то відбувається зав'язка траєкторії, причому, якщо таких відміток кілька, то кожну з них розглядають як можливе продовження траєкторії. Якщо в стрибає не потрапляє однієї позначки, то відбувається скидання. Критерій зав'язки траєкторії в цьому випадку "2/2".

По двох позначок можна визначити напрямок руху і середню швидкістьмети
, Потім розрахувати можливе положення позначки в черговому (третьому) огляді. Визначення положення позначки в наступному огляді називається екстраполяцією.

На етапі автозахвата траєкторії приймається найпростіша гіпотеза про прямолінійній і рівномірному русі цілі. Екстрапольовані значення координат обчислюються за формулою:

Навколо екстраполювати позначки утворюється кругової стрибає S 3, розміри якого визначаються похибками вимірювання положення позначки цілі
і похибками розрахунку положення екстраполювати позначки
:

Факт потрапляння черговий одержуваної позначки в стрибає перевіряється шляхом порівняння різниці координат отриманої x i і екстраполювати x е iвідміток з розмірами полустроба:

Якщо в стрибає S 3 в третьому огляді потрапила одна відмітка, вона вважається належить виявленої траєкторії. Процес триває. Якщо жодної оцінки не потрапляє в стрибає, то траєкторія триває по екстраполювати позначці, але розміри стрибає збільшуються.

При виявленні траєкторії маневрує об'єкта розміри стробов повинні розраховуватися з урахуванням можливого маневру. Розмір стрибає безпосередньо впливає на показники якості виявлення траєкторії. Його збільшення приводить до збільшення числа помилкових відміток в Строба, в результаті зростає ймовірність помилкового виявлення F АЗ. Зменшення розміру стрибає може привести до непотрапляння істинної позначки в стрибає, при цьому знижується ймовірність правильного виявлення D АЗ.

При гауссовский розподілі похибок вимірювання координат і помилок екстраполяції для забезпечення заданої ймовірності попадання позначки в стрибає його форма повинна збігатися з еліпсом помилок; при виявленні траєкторії в просторі стрибає - еліпсоїд помилок. Однак формування таких стробов пов'язане з великими обчислювальними витратами, і на практиці обмежуються формуванням стробов такої форми, яка зручна для обчислень в прийнятій системі координат. При цьому утворюється стрибає повинен охоплювати еліпс (еліпсоїд) помилок.

Траєкторія вважається виявленою, якщо виконується критерій виявлення. Структурна схема алгоритму автозахвата траєкторії представлена на рис.2, жирними стрілками показані лінії зв'язку, по яких передається інформація у вигляді кодів, по іншим лініях зв'язку передаються «нулі» і «одиниці», відповідні відсутності і наявності відмітки в Строба в i -м огляді.

Виявлення (автозахвату) траєкторій.
Процес виявлення (автозахвата) траєкторії є по суті процесом перевірки гіпотези Н 1 про те, що сукупність отриманих в сусідніх оглядах відміток є траєкторією мети, щодо гіпотези Н0, що всі ці позначки виникли в результаті помилкової тривоги.

При автозахвату траєкторій використовуються критерії Неймана-Пірсона, Байєса і Вальда. Алгоритм автозахвата може бути отриманий методом відношення правдоподібності. Наприклад, при використанні критерію Байеса оптимальна процедура автозахвата зводиться до формування відношення правдоподібності Λ і порівняно його з порогом Λ 0:

де

- спільні щільності розподілу пр-ділення відміток за умови, що справедливі гіпотези Н 1 і Н 0 відповідно.

P 0 і P 1 - апріорні ймовірності відсутності і наявності траєкторії відпо-відно,

З 01 і З 10 - вартість помилок: помилкового захоплення траєкторії і пропуску траєкторії відповідно.

Вартості правильних рішень прийняті рівними нулю. При цьому мінімізується величина середнього ризику, де FАЗ і DАЗ - ймовірності помилкового автозахвата і правильного автозахвата траєкторії цілі відповідно.

Великі виграші в часі автозахвата виходять при використанні послідовного аналізу (критерію Вальда), коли відношення правдоподібності формується в міру надходження кожної i-ї позначки і порівнюється з двома порогами:
і
:
.
При перевищенні верхнього порогу виноситься рішення d 1 - траєкторія виявлена; якщо  менше нижнього порога, то виноситься рішення d 0 - траєкторія не знайдено. Якщо ж
,
то приймається рішення dп про продовження випробувань: проводиться (I + 1)-й огляд, і описана процедура повторюється. При цьому рішення в середньому приймається менш, ніж за nоглядів.
Позначимо через ( δ i , i= L, 2, ...) послідовність нулів і одиниць, відповідних відсутності або наявності відміток у Строба, що формуються в процесі виявлення траєкторії:

при наявності відмітки в Строба на i-м кроці;

в іншому випадку.

δ i =

Ставлення правдоподібності на k-м огляді

шляхом логарифмування спрощується:

Тоді алгоритм виявлення траєкторії при використанні критерію Вальда

зводиться до додавання до суми "ваги"
, Якщо δ i= 1 і віднімання "ваги"
, Якщо δ i= 0, і порівняно суми в порогами lnΛ Н і lnΛ В.

При цьому виграш в порівнянні з детектора Неймана-Пірсона складають в часі виявлення істинної траєкторії приблизно еАЗ = DАЗ, а в часі виявлення помилкової траєкторії
.

Однак, для спрощення пристроїв виявлення траєкторій використовують неоптимальні алгоритми, наприклад, k / m. Так, при використанні критерію «4/5» для виявлення траєкторії необхідно, щоб після зав'язки траєкторії за критерієм «2/2» ще хоча б 2 позначки в трьох наступних оглядах потрапили в стрибає (критерій підтвердження траєкторії "2 з 3"). Виявлена траєкторія передається на супровід. Якщо підтвердження не відбувається, траєкторія скидається.

Ефективність алгоритмів автозахвата характеризується:

Ймовірністю виявлення істинної траєкторії DАЗ;

Ймовірністю виявлення помилкової траєкторії FАЗ;

Середнім часом автозахвата істинної траєкторії TСР АЗ;

Середнім часом автозахвата помилкової траєкторії ТСР ЛЗ.

Для розрахунку цих характеристик використовується апарат ланцюгів Маркова.

Застосуємо математичний апарат ланцюгів Маркова до аналізу пристрою (автомата) захоплення, що працює за наступним алгоритмом: зав'язка траєкторії проводиться за критерієм "2/2", а виявлення фіксується, якщо відмітка потрапляє в стрибає хоча б в одному з трьох наступних оглядів після зав'язки траєкторії ( критерій підтвердження "1/3"). Таким чином, критерій виявлення траєкторії може бути названий "2 + 1 з 5", тобто "3 з 5".

Вважаємо, що на вхід пристрою захоплення в черговому огляді надходить "одиниця", якщо відмітка цілі потрапляє в екстрапольований стрибає, і "нуль", якщо оцінка не потрапляє в цей стрибає.

Можливі комбінації "нулів" і "одиниць" протягом m циклів огляду визначають стану автомата. Складемо таблицю станів автомата захоплення для критерію "3 з 5":
№ стану комбінації "0" і "1" характерні стану

1 11 -завязка траєкторії

3 111,1101,11001 -автозахват

5 11000 -сброс траєкторії
По таблиці станів будується граф, див. Рис. 3. У вузлах графа вказані стану автомата. Над ребрами графа вказані ймовірності переходу зі стану в стан, причому прийнято, що потрапляння позначки в стрибає (поява "одиниці" на вході автомата) відбувається з ймовірністю р, А відсутність її в Строба (поява "нуля" на вході автомата) - з ймовірністю q.

Перехід системи зі стану в стан залежить:

Від того, в якому стані знаходиться автомат в даний момент,

Від поточного вхідного впливу ( "одиниця" або "нуль" на вході). Отже, стану автомата утворюють просту ланцюг Маркова.

Вектор початкових станів (в нашому випадку - після другого огляду, чим і визначається індекс) -

показує, що з імовірністю сталася зав'язка траєкторії за критерієм "2/2", з ймовірністю
зав'язка траєкторії була відсутня, що відповідає скидання траєкторії, а решта стану автомата до початку третього огляду неможливі.

Матриця ймовірностей переходів легко складається на основі графа:

де номер рядка відповідає номеру стану, з якого переходить автомат, а номер стовпчика показує, в яке стан переходить автомат.

Можна визначити вектори станів автомата в 3,4 і 5 оглядах:

І т.д.
Розраховані вектори станів для 3,4 і 5 оглядів мають вигляд:

,
,
.
Сума ймовірностей по рядку при цьому дорівнює одиниці.

Третій елемент вектора станів дає значення ймовірності автозахвата траєкторії за відповідне число циклів огляду:

оскільки рє ймовірність потрапляння позначки в стрибає, то за своїм фізичним змістом рвідповідає ймовірності правильного виявлення мети в Строба автозахвата Dстор, а q = 1- Dстр. На рис.4а побудована залежність ймовірності автозахвата від номера огляду при різних можливостях правильного виявлення в Строба Dстр. Видно, що зі збільшенням номера огляду ймовірність автозахвата DАЗ зростає, причому DАЗ тим більше, чим більше DСтор.

Імовірність помилкового автозахвата визначається тим же співвідношенням, з тією лише різницею, що рє ймовірність помилкової тривоги в Строба автозахвата Fстор, а q = 1- FСтор.

Залежності ймовірності помилкового автозахвата від номера огляду при різних можливостях помилкової тривоги в Строба наведені на рис.4б.

ймовірності DСтор і FСтор обчислюються за формулами:

DСтор =D ; FСтор =MF,

де Dі F- ймовірності правильного виявлення і помилкової тривоги в елементі дозволу при первинній обробці, М- число елементів дозволу в стрибає.

DАЗ (n) при Dстр = 0,8
DАЗ (n) при Dстр = 0,9

FАЗ (n) при Fстр =

FАЗ (n) при Fстр =

рис.4, а рис.4, б

Розглянутий вище метод визначення характеристик якості роботи пристрою автозахвата з використанням математичного апарату ланцюгів Маркова є строгим аналітичним методом. Однак, недоліком цього методу є громіздкість обчислень при використанні більш складних критеріїв. Так, наприклад, збільшення n призводить до підвищення порядку матриць, і операції з ними стають скрутними. В цьому випадку для зведення матриць в ступінь і виконання інших операцій необхідно використовувати ЕОМ. Тому нижче пропонується спрощена методика обчислення характеристик якості автозахвата, що дозволяє за допомогою графічних побудов розглянути процес автозахвата на площині випадкових блукань.

Процес автозахвата будемо розглядати в тих самих припущеннях, тобто за початок автозахвата приймається наявність двох одиниць поспіль. Поява нулів і одиниць на наступних кроках (циклах огляду) має привести або до перетину верхнього порогу "автозахвату", або нижнього порога "скидання". Між моментами появи комбінації "11" і перетином верхнього або нижнього порога процес переходить на кожному кроці в той чи інший стан. Оскільки поява на вході пристрою нулів і одиниць носить випадковий характер, процес переходу пристрою з одного стану в інший еквівалентний випадковим "блуканням". При цьому площина, на якій відбуваються блукання, прийнято називати "площиною випадкових блукань".

Траєкторію блукання процесу на площині можна розглядати як рух (блукання) деякої точки, яку зазвичай називають "зображує" точкою. Таким чином, весь процес автозахвата можна представити графічно. При цьому розрахунок характеристик якості роботи пристрою автозахвата значно спрощується і складання матриць в цьому випадку не потрібно.

На рис.5 зображено графік випадкових блукань для критерію "3 з 6". По осі ординат відкладені номери кроків (циклів огляду), а по осі абсцис - число нулів в наявної комбінації.

Рух зображає точки починається з моменту появи двох одиниць поспіль, ймовірність цього стану р 2. Стрілками вказуються можливі напрямки переміщення зображає точки, тобто переходи з одного стану в інший. Переходи в напрямку вгору по вертикалі відбуваються з імовірністю р, А по діагоналі вправо і вгору - з ймовірністю q. У припущенні, що окремі стани незалежні, обчислюються ймовірності знаходження точки в кожному з станів. Випадкові блукання цієї точки відбуваються дискретно всередині області "невизначеність" до тих пір, поки точка не опиниться або на верхній пунктирною лінії (стан "автозахвату"), або на нижній (стан "скидання"), після чого рух зображає точки припиняється. Видно, що автозахвату може статися на третьому, на четвертому, на п'ятому і на шостому етапі, при цьому виявляються обчисленими ймовірності автозахвата на 3-му кроці (циклі огляду)

, На 4-му кроці

, На 5-му кроці

і на 6-му кроці

Обчислені ймовірності автозахвата на конкретному етапі дозволяють визначити, шляхом підсумовування, ймовірності автозахвата за кінцеве числокроків. Неважко переконатися, що при використанні критерію "3 з 6" ймовірність автозахвата за 3 кроки (циклу огляду); за чотири кроки
, За п'ять кроків і, нарешті, за шість кроків.

Для розрахунку ймовірності правильного автозахвата Dаз як функції числа кроків як і раніше вважаємо p= DСтор, q=1 - Dстор, а для розрахунку ймовірності помилкового автозахвата FАЗ приймаємо p= FСтор, q=1 - Fстр (використовуючи ті ж співвідношення).

Для розрахунку середнього часу автозахвата скористаємося відомою формулою математичного очікування:

де ймовірності P l(На конкретному l-м кроці) повинні задовольняти умові нормування:

тобто відповідати повною групі подій.

Легко переконатися в тому, що події "автозахвату проведений на l-м циклі огляду "при lвід kдо mдля будь-якого критерію виду "k з m" не утворюють повної групи. Тому для обчислення Т необхідно провести нормування. Для критерію автозахвата "k з m" нормировка здійснюється наступним чином:

Тоді для критерію "3 з 6" середній час автозахвата обчислюється за формулою:

,
де
.

Для розрахунку середнього часу правильного автозахвата TСР АЗ підставляємо p= DСтор,

q=1 - DСТР, а при розрахунку середнього часу помилкового автозахвата TСР ЛЗ:

p= FСтор, q=1 - FСтор.

Результати розрахунку ймовірностей правильного і помилкового виявлення траєкторії, а також середнього часу автозахвата за пропонованою методикою з використанням "площині випадкових блукань" повністю збігаються з розрахунком, заснованим на застосуванні апарату дискретних ланцюгів Маркова.

супровід траєкторій .
Супровід траєкторій полягає в безперервній прив'язці знову одержуваних в черговому огляді відміток до відповідних траєкторіях, згладжуванні координат і оцінюванні параметрів траєкторії руху цілі. Структурна схема алгоритму супроводження траєкторії представлена на рис.8.

Нехай в результаті супроводу селектировать позначки. На основі цих оцінок, отриманих з помилками, необхідно виробляти безперервні дані про траєкторію (згладжування або інтерполяція), а також визначити параметри траєкторії з можливо меншою помилкою.

Зазвичай траєкторія цілі задається поліномом -го ступеня (згладжує функція) для кожної з координат (дальності, азимута і кута місця). Наприклад, для координати дальності:

,
ступінь якого залежить від маневреності мети. коефіцієнти полінома
, Що мають сенс дальності r 0, швидкості V r, прискорення a r і т.д. підлягають оцінці.
Оцінка параметрів траєкторії може бути проведена методом максимуму функції правдоподібності, при цьому роль перешкоди грають помилки вимірювання координат, розподілені нормально з нульовим середнім значенням.

Функція правдоподібності відселектованих відміток
визна-виділяється n-мірною гауссовской щільністю ймовірностей
.

Логаріфміруя
і визначаючи приватну похідну по кожній з оцінюваної величин
, Складається система рівнянь правдоподібності:

Це обробка РЛИ від декількох РЛС джерел інформації. Необхідна з таких причин:

1. Підвищення надійності виявлення

2. Зняття геометричних обмежень на процес виявлення. Групова мета як одиночна і час виявлення досить мало якщо РЛС розташоване на земної поверхні. ВКО працює з цілим масивом різнотипних цілей, починаючи від космічних цілей висота, далі головні частини балістичних ракет, далі повітряні цілі, крилаті ракети огинають профіль місцевості і нарешті це так звані безпілотні літальні апарати.

3. Підвищення якості РЛЗ

Нехай РЛС1 дає інформацію x 1 + 1 (мета №1 від РЛС1). а РЛС2 дасть інформацію x 2 1 (мета №1 від РЛС2). , Тому що час локації для будь-якої РЛС різний; вони знаходяться в різних місцях - існують помилки прив'язки до наземного положенню; існують помилки алгоритмів обробки РЛЗ.

Якщо кілька цілей: x 1 + 1, x 1, 2, x 2 1, x 2 + 2, x 3 1, x 3 2, x 4 1, x 4 2, для отримання ефективності від третинної обробки необхідно вирішити такі завдання:

1. Завдання приведення до єдиної системи координат;

2. Завдання приведення до єдиної системи часу;

3. Завдання ототожнення (групування);

Розглянемо рішення цих задач:

1. Приведення до єдиної системи координат.

Одна з РЛС - центральна. Необхідно знати l- відстань між РЛС.

2. Приведення до єдиної системи часу.

t0- потрібний проміжок часу. - час локації РЛС1, - час локації РЛС2; . Використовуємо гіпотезу рівномірного прямолінійного рухуі визначаємо. Тоді з приведено до єдиної системи координат і часу. Отримуємо наведені позначки, це донесення, які включають в себе координати, параметри прискорення, держ. приналежності, номер цілі і т.д. У зв'язку з виникненням помилок необхідно групування (розпізнавання образів). Відмітки одно не будуть ніколи, хоч і намагалася. Помилка залишиться.

3. завдання ототожненнявідміток вирішується в два етапи:

1. грубе ототожнення

2. точне ототожнення

Грубе ототожнення.

В основі рішення задачі лежить припущення, що донесення (формуляри) про одну й ту ж мету від різних РЛС повинні мати однакові компоненти:

Вводять умова: (визначається як вектор допустимих відхилень за всіма компонентами, k = 1,2,3 (коефіцієнт)).

k визначає ймовірність прийняття гіпотези:

гіпотеза 1: розбіжність формулярів в силу їх відмінності;

гіпотеза 2: розбіжність в силу помилок;

гіпотеза 1: Помилки перерахунку на лекції

гіпотеза 2: Різні цілі на лекції

Якщо задовольняє то гіпотеза 1, якщо не задовольняє те гіпотеза 2. І так по кожній координаті, швидкості, в загальному по всіх компонентах. Утворюється вектор дельта допустиме. Завдання вибору дельти суперечлива. Якщо дельти призначити великі, то можуть бути згруповані або ототожнені позначки від різних цілей, а якщо малої, то будуть пропускатися позначки, що належать одним і тим же цілям. Нормальний закон помилок. Якщо використовувати формулу для опеределнія дельти, то виходить що хмара відміток ми прорядім, виберемо якісь позначки, але залишиться велика сукупність відміток, які будуть самі по собі. Завдання грубого ототожнення це бла бла =)

Розмірність відміток скорочується, виникає необхідність точного ототожнення.

Точне ототожнення.

Динаміка зміни координат повітряної обстановки призводить до використання евристичних правил:

Правило 1. Якщо в області допустимих відхилень отримані позначки від однієї РЛС, то число цілей дорівнює числу відміток. Правило вважається справедливим, тому що одна і та ж РЛС не може видавати кілька позначок від однієї і тієї ж мети в один момент.

Правило 2. Якщо в області допустимих відхилень від будь-якої РЛС отримано по одній позначці, то вважається, що вони належать одній і тій же меті. Правило вважається справедливим, тому що малоймовірно, щоб РЛС могли б бачити свої цілі і не бачити чужі.

Правило 3. Якщо від будь-якої РЛС отримано по рівному числу відміток, то очевидно, що число цілей дорівнює числу відміток отриманої від однієї РЛС. Правило вважається справедливим, оскільки малоймовірною, що РЛС бачило б тільки свої позначки, і не бачила мету, які спостерігає сусідня РЛС.

Правило 4. Якщо від декількох РЛС отримано не однакове число відміток, то приймається, що та РЛС, яка дає максимальну кількість відміток, визначає найбільш ймовірну картину повітряної обстановки.

правило 1:

Цілі не можуть бути згруповані.

Передмову до видання російською мовою
Передмова редактора
Передмова
Список використовуваних позначень
Глава 1. Введення
1.1. Цифрова обробка інформації в РЛС
1.1.1. Класифікація РЛС
1.1.2. Загальні відомостіпро функціональні елементи РЛС
1.1.3. Принципи побудови РЛС з супроводом в режимі огляду
1.2. Обробка даних в РЛС з ФАР
1.2.1. ФАР з електронним скануванням
1.2.2. Використання ФАР в РЛС
1.2.3. контролер
1.2.4. Супровід цілей з використанням ФАР
1.3. Обробка даних в мережах РЛС
1.3.1. Приклади радіолокаційних мереж
1.3.2. Способи обробки даних
1.3.3. Двопозиційні РЛС і мережі двохпозиційних РЛС
1.4. фільтри супроводу
1.4.1. загальні положеннятеорії систем
1.4.2. Теорія статистичної фільтрації
1.4.3. Застосування теорії фільтрації
1.5. Застосування систем Цорі в РЛС
1.5.1. Приклади застосування Цорі
1.6. висновок
Глава 2. Математичний апарат теорії оцінювання і фільтрації
2.1. Введення в теорію оцінювання
2.1.1. Історія питання
2.1.2. Основні визначення
2.1.3. Класифікація задач оцінювання
2.1.4. Критерій найменших квадратів
2.1.5. Критерій мінімуму середньоквадратичної помилки
2.1.6. Критерій максимальної правдоподібності
2.1.7. Критерій максимальної апостеріорної ймовірності (байесовский критерій)
2.2. Детальний розгляд оцінювання за критерієм мінімуму середньоквадратичної помилки в параметричних задачах
2.2.1. Загальне рішеннязавдання оцінювання за критерієм мінімуму середньоквадратичної помилки
2.2.2. Лінійний оценіватель за критерієм мінімуму середньоквадратичної помилки
2.3. Оцінювання за критерієм мінімуму середньоквадратичної помилки в динамічних задачах
2.3.1. моделі систем
2.3.2. Фільтрація, екстраполяція і згладжування
2.3.3. Лінійна екстраполяція і фільтрація при оцінюванні за критерієм мінімуму середньоквадратичної помилки
2.4. калмановської фільтрація
2.4.1. Дискретний Калмановский фільтр і екстраполятор
2.4.2. чисельний приклад
2.4.3. Стаціонарний режим роботи Калмановського фільтра
2.5. адаптивна фільтрація
2.5.1. Вступ
2.5.2. Чутливість і розбіжність Калмановського фільтра
2.5.3. Байєсовські методи адаптивної фільтрації
2.5.4. Субоптимальних небайесовскіе адаптивні фільтри
2.6. нелінійна фільтрація
2.6.1. Вступ
2.6.2. Розширений Калмановский фільтр
2.6.3. Інші субоптимальних методи фільтрації
2.7. висновок
Глава 3. Система супроводу цілей в режимі огляду
3.1. Вступ
3.2. Принципи побудови систем СЦРО
3.2.1. Структура файлів даних
3.2.2. Формування та оновлення карти відбитків від місцевих предметів
3.3. математичні моделідатчика і траєкторії цілі
3.3.1. Система координат
3.3.2. радіолокаційні виміру
3.3.3. модель мети
3.4. фільтри супроводу
3.4.1. Застосування Калмановського алгоритму
3.4.2. а-B-алгоритм
3.4.3. двовимірна задача
3.4.4. Адаптивний метод супроводу маневрує цілі
3.5. Прив'язка відміток до траєкторіях
3.5.1. Алгоритми зіставлення і прив'язки відміток до траєкторіях
3.5.2. Форма і розміри кореляційних стробов
3.6. Методи зав'язки траєкторії
3.6.1. Характеристики алгоритмів зав'язки траєкторії
3.6.2. Метод змінного вікна
3.6.3. Приклад застосування алгоритму
3.6.4. Форма і розміри стробов зав'язки траєкторії
3.7. висновок
Глава 4. Алгоритми супроводу
4.1. Вступ
4.2. Основні особливості базового фільтра супроводу
4.2.1. підхід Сінгера
4.2.2. напівмарковських підхід
4.2.3. Нелінійна фільтрація даних радіолокаційних вимірювань
4.3. Адаптивна фільтрація при супроводі маневрує цілі
4.3.1. Алгоритм виявлення маневру
4.3.2. Способи реалізації адаптивності
4.4. Фільтрація в умовах віддзеркалень від місцевих предметів
4.4.1. Оптимальний байесовский підхід
4.4.2. субоптимальних алгоритми
4.4.3. Спільна оптимізація обробки сигналів і радіолокаційних даних
4.5. Фільтрація за наявності декількох цілей
4.5.1. Випадок двох пересічних траєкторій
4.5.2. Оптимальний і субоптимальний фільтри супроводу
4.5.3. Супровід групової мети (бойового порядку)
4.6. Супровід з використанням результатів вимірювань радіальної швидкості
4.6.1. Супровід одиночної цілі при відсутності перешкод
4.6.2. Супровід одиночній цілі на тлі віддзеркалень від місцевих предметів
4.6.3. Випадок двох пересічних траєкторій
4.6.4. Лінійна обробка вимірювань радіальної швидкості
4.7. Активне супровід з використанням фазированной антеною решітки
4.7.1. Адаптивне управління темпом оновлення траєкторії
4.7.2. Супровід кількох цілей з використанням перекриваються послідовностей імпульсів
4.8. Бістатичних системи супроводу
4.8.1. Структура фільтра супроводу
4.8.2. Порівняльний аналіз моностатіческой і бістатичних РЛС
4.9. висновок
Список літератури
Список робіт, перекладених російською мовою
Доповнення. Нові методи обробки інформації в просторі станів на основі теорії оцінювання (Юр'єв А. Н., Бочкарьов Л. М.)
Д 1. Загальні питання фільтрації і оцінювання
Д 2. Виявлення і розрізнення траєкторій цілей
Д.З. Супровід маневрує цілі
Д4. Супровід кількох цілей
Д.5. Супровід цілей з використанням декількох датчиків
Список літератури до доповнення

Вступ

Основним завданням радіолокації є збір і обробка інформації щодо зондіруемой об'єктів. У багатопозиційних наземних РЛС, як відомо, вся обробка радіолокаційної інформації підрозділяється на три етапи.

первинна обробка полягає у виявленні сигналу цілі і вимірі її координат з відповідними якістю або похибками.

вторинна обробка передбачає визначення параметрів траєкторії кожної мети за сигналами однієї або ряду позицій МПРЛС, включаючи операції ототожнення відміток цілей.

при третинної обробці об'єднуються параметри траєкторій цілей, отриманих різними прийомними пристроями МПРЛС з ототожненням траєкторій.

Тому розгляд сутності всіх видів обробки радіолокаційної інформації є досить актуальним.

Для досягнення поставлених цілей розглянемо наступні питання:

1. Первинна обробка радіолокаційної інформації.

2. Вторинна обробка радіолокаційної інформації.

3. Третинна обробка радіолокаційної інформації.

Даний навчальний матеріал можна знайти в наступних джерелах:

1. Бакулев П.А. Радіолокаційні системи: Підручник для вузів. - М .:

Радіотехніка, 2004.

2. Білоцерківський Г.Б. Основи радіолокації і радіолокаційні

пристрою. - М .: Радянське радіо, 1975.

Первинна обробка радіолокаційної інформації

Для автоматизації процесів управління авіацією необхідно мати

вичерпну і безперервно оновлюється інформацію про координати і характеристиках повітряних цілей. Цю інформацію в автоматизованих системах управління (АСУ) отримують за допомогою засобів, що входять в підсистему збору і обробки радіолокаційної інформації (РЛЗ), а саме: постів і центрів обробки РЛЗ, авіаційних комплексів радіолокаційного дозору і наведення. Основними засобами отримання відомостей про повітряних цілях є РЛС. Процес отримання відомостей про об'єкти, що знаходяться в зоні видимості РЛС, називається обробкоюРЛЗ.

Така обробка дозволяє отримувати дані про координати цілі, параметрах її траєкторії, часу локації і ін. Сукупність відомостей про мету умовно називають відміткою. До складу відміток, крім зазначених вище даних, можуть входити відомості про номер цілі, її національну приналежність, кількість, тип, важливості та ін.

Сигнали, які несуть необхідну для оператора інформацію, називають корисними, але на них, як правило, обов'язково накладаються перешкоди, які спотворюють інформацію. У зв'язку з цим в процесі обробки виникають завдання виділення корисних сигналів і отримання необхідних відомостей в умовах перешкод.

Обробка інформації полягає в існуванні відмінностей між корисним сигналом і перешкодою. Весь процес обробки РЛЗ можна розділити на три основних етапи: первинну, вторинну і третинну обробку.

На етапі первинної обробкиРЛИ мета виявляють і визначають її координати. Первинна обробка здійснюється по одній, але частіше по декількох суміжних розгорнення дальності. Цього вистачає для виявлення цілі і визначення її координат. Таким чином, первинною обробкою РЛИ називається обробка інформації за один період огляду РЛС. До складу первинної обробки РЛЗ включають:

Виявлення корисного сигналу в шумах;

Визначення координат цілі;

Кодування координат цілі;

Присвоєння номерів цілям.

До недавнього часу це завдання вирішував оператор РЛС. Але в даний час в реальних умовах стеження за індикаторами за багатьма цілями, що рухаються з великими швидкостями, людина - оператор не в змозі оцінювати різноманіття повітряної обстановки, користуючись тільки візуальним способом. У зв'язку з цим виникла проблема передачі частини або всіх функцій людини - оператора при обробці РЛИ обчислювальних засобів, які були створені на об'єктах АСУ авіацією.

первинна обробкаРЛИ починається з виявлення корисного сигналу вшумах. Цей процес складається з декількох етапів:

Виявлення одиночного сигналу;

Виявлення пакета сигналів;

Формування повного пакету сигналів;

Визначення дальності до цілі і її азимута.

Всі ці етапи реалізуються з використанням оптимальних алгоритмів, заснованих на критеріях мінімуму помилок прийняття рішення і результатів вимірювання.

Таким чином, операції, що здійснюються при первинній обробці, може виробляти РЛС самостійно.