Preview

Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей»

Расширенный поиск

Применение пространственно-разнесённых радиолокационных станций для решения задачи селекции

Полный текст:

Аннотация

Рассматриваются решения вопросов селекции с использованием информации от многопозиционных радиолокационных систем в автономном режиме для обеспечения рубежа принятия классификационного решения на участке с сильно разрежённой атмосферой. Описываются основные и дополнительные признаки селекции, математический аппарат принятия решения и модель системы объединения данных. Проводится анализ целесообразности использования информации от многопозиционных радиолокационных систем в автономном режиме.

Для цитирования:


Сергунов К.Ю. Применение пространственно-разнесённых радиолокационных станций для решения задачи селекции. Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2015;(1):59-64.

Введение

Применение ложных активных целей станци­ей активных помех (САП) - распространённый метод электронного противодействия, исполь­зуемый космическими объектами для достиже­ния цели. Хорошо сконструированные ложные цели (ЛЦ) из состава САП могут формировать стабильные траектории. Селекция этих ЛЦ является сложной задачей и один из потенци­альных методов - повышение уровня обработ­ки получаемых от радиолокационных стаций (РЛС) данных о движении целей. В статье рас­сматривается метод селекции ЛЦ, основанный на том, что ускорение ЛЦ на внеатмосферном участке существенно отличается от ускорения истинной цели (ИЦ), благодаря чему возможно выделять ЛЦ, используя информацию, пришед­шую от РЛС. Модель ускорения ЛЦ выводима, и коэффициент соответствия ускорения (КСУ) определяется на основании отфильтрованного ускорения и ускорения теоретического. Мгно­венная дисперсия КСУ также выводится с ис­пользованием расширенного фильтра Калмана. Теоретический анализ и моделирования пока­зывают, что данный метод селекции является возможным.

Ввиду того, что перехват целей осущест­вляется на предельных скоростях зенитной управляемой ракеты (ЗУР) в условиях дефи­цита её энергетики, крайне важно проводить селекцию на внеатмосферном участке полёта или участке с сильно разрежённой атмосфе­рой - это создает некоторый запас времени для организации обстрела цели. Однако имен­но этот участок траектории наиболее сложен для решения задач селекции, т. к. приходится учитывать возможность применения сотен, а иногда и тысяч ложных целей, прикрывающих истинную цель.

Перехват в разрежённых слоях атмос­феры предполагает уничтожение целей про­тивника на значительных дальностях от при­крываемого объекта, и одним из основных требований, предъявляемых к системе селек­ции, можно считать обеспечение рубежа при­нятия классификационного решения, позво­ляющего произвести перехват на заданной дальности.

Особенностью радиолокационных стан­ций при наблюдении объектов на больших дальностях является ограничение достижи­мого на практике пространственного разреше­ния. Таким образом, использование РЛС при решении задачи селекции целей предполагает: возможность сбора данных при сопро­вождении цели и решении задачи селекции в коротком промежутке времени; наличие вектора признаков, принципи­ально чувствительного к наблюдению истин­ной или ложной цели.

Для улучшения выживаемости космиче­ских целей принимаются различные меры для скрытия ИЦ. В безвоздушном пространстве используются лёгкие отражатели, шарообразные ЛЦ, активные ЛЦ и пр. [1-4], среди кото­рых активные ЛЦ получили наиболее широкое применение из-за своей высокой эффективно­сти [5-7]. Активные ЛЦ ретранслируют поме­хи и могут иметь радиолокационный портрет настолько похожим на ИЦ, что произвести селектирование достаточно сложно (например, помехи ретранслятора могут генерировать ко­герентные сигналы, пытаясь подражать ампли­туде, частоте и временным характеристикам ИЦ [8]). Такие ЛЦ становятся все более и более «умными» [4] и могут легко создавать эхо на радаре и даже образовывать устойчивые фан­томные траекторные следы.

Теоретической основой алгоритма внеат­мосферной селекции активных ЛЦ может быть отличие особенностей движения активных ЛЦ и ИЦ при полёте вне атмосферы.

Целью настоящей работы является иссле­дование возможности использования информа­ции от многопозиционных радиолокационных систем в автономном режиме для проведения селекции элементов целей и получения коли­чественных оценок эффективности предложен­ных решений.

Основы селекции

Ряд признаков (они могут трактоваться как до­статочные) позволяют однозначно и надёжно выделить истинные цели в составе сложной цели. Оценивание их, как правило, сопряже­но с серьёзными техническими проблемами. Другие признаки информации для однозначно­го решения не несут, однако они могут суще­ственно дополнить решение, сформированное на основании оценок нескольких признаков, а оценка их может быть проведена существен­но проще,

При отсутствии возможности оценива­ния достаточных признаков может быть рас­смотрен вариант проведения оценок ещё не­скольких признаков, что позволяет улучшить качество полученного решения. Чаще возни­кает ситуация, когда оценка достаточного при­знака невозможна, тогда все доступные при­знаки целесообразно разбить на основные и дополнительные.

К основным признакам селекции можно отнести массу объекта, стабилизацию враще­нием (угловую скорость относительно центра масс), наличие вторичного рентгеновского из­лучения [1], к дополнительным - траектор- ные признаки, размеры объекта, дальностный портрет объекта (импульсная характеристика объекта), собственная светимость объектов в различных диапазонах электромагнитного спектра [1].

Рассмотрим более подробно признаки, которые можно оценить с помощью локаци­онных средств.

  1. Угловая скорость объекта относитель­но собственного центра масс - может обеспе­чить хорошую устойчивость решения задачи селекции на участке полёта с сильно разрежённой атмосферой для большинства совре­менных целей. Возможность его применения определяется необходимостью стабилизации вращением цели для обеспечения минимума среднеквадратической ошибки её попадания в заданный объект. В этом случае хаотически вращающиеся цели можно классифицировать как ложные [2].
  2. Амплитудно-фазовые диаграммы об­ратного рассеяния - учитывают различия меж­ду амплитудно-фазовыми характеристиками рассеяния различных объектов в радиодиапа­зоне [2].
  3. Дальностный портрет - обеспечивает получение полезной для селекции информа­ции в случае применения средств преодоле­ния сложных ложных целей или ложных це­лей, прикрепляемых к цели. Для оценивания данного признака при селекции сложной цели требуется определенная полоса зондирующего сигнала [2].

Модель ускорения ИЦ и ЛЦ в местной земной системе координат, связанной с РЛС

На космическом участке полёта САП преобладающей силой является сила земного притяжения, а сопротивлением атмосферы и гравитационными силами, обусловленными воздействием других небесных тел, можно пренебречь. Для упрощения проблемы исполь­зуется сферическая модель Земли. С учётом этого модель динамики описывается законами Кеплера.



Как показывает практика, модели уско­рения ЛЦ и ИЦ в какой-то мере отличаются друг от друга ( Aa Ф 0), эту разницу необходимо использовать при разработке алгоритма селек­ции ЛЦ.

Стандартный пример траекторий и уско­рений САП показан на рис. 1, 2. Помеха пред­ставляет собой самостоятельный ретранслятор, расположенный в непосредственной близости от ИЦ, расстоянием между которыми можно пренебречь.

 

Рис. 1. Траектории ИЦ и помех в относительных единицах (вертикаль - высота, горизонтали - дальности)

 

 

Рис. 2. Ускорения ИЦ и помех во времени (в относительных единицах)

 

Для того чтобы сформировать с высоким качеством и стабильностью траектории ЛЦ, ре­транслятор излучает одинаковое число помех с постоянным отношением сигнал/шум, схожим с ИЦ. Ретранслятор излучает 4 идеальные по­мехи (ЛЦ) с задержкой ∆R=±10 км и ∆R=±5 км соответственно.

На рис. 1 показаны траектории ИЦ и иде­альных активных ЛЦ. Очевидно, что довольно трудно селектировать данные ЛЦ по виду их траекторий. Причина заключается в том, что разница ускорений между ИЦ и ЛС не являет­ся существенной ввиду малости (15), поэтому активные ЛЦ можно сопровождать теми же средствами, которыми сопровождается ИЦ. Тем не менее модель ускорения ЛЦ имеет не­которое отличие от ИЦ (рис. 2): для ИЦ уско­рение примерно симметрично и не зависит от положения РЛС, для активной ЛЦ ускорение меняется в зависимости от положения РЛС. Обычно ускорение активной ЛЦ не является симметричным и более неравномерно, чем ускорение ИЦ. Представим КСУ как:

Когда объект принадлежит к ИЦ, то af=a, M1=0, M2=0, M3=1, тогда как для ЛЦ (из-за не­совпадения ускорений) M1≠0, M2≠0, М3≠1. По­казатели для ЛЦ приведены на рис. 3.

 

Рис. 3. Теоретический КСУ ЛЦ: a - M1; б - M2; в - M3; (время в относительных единицах)

 

Среди этих трёх определений M2 являет­ся более предпочтительным, т. к. несёт в себе знак разницы величин ускорений, поэтому в следующем разделе для разработки алгоритма селекции используется формула (22).

Алгоритм селекции

Как видно из (21)-(23), выражения для КСУ несложны, но на практике не так просты для расчёта, т. к. af неизвестно и должно быть оце­нено с помощью алгоритмов фильтрации. Пусть оценка величины M2

где M2 - истинный КСУ для ИЦ (теоретически M2=O);

m - количество измерений;

ω (k) - белый гауссовский шум, а среднеквадратическое отклонение (СКО) ве­личины M2:

Тогда  будет оценкой КСУ по взве­шенному методу наименьших квадратов (ВМНК):

Оценка СКО по ВМНК задается так:

Оценку  необходимо               рассматри­вать как средневзвешенную оценку M2 на временном интервале [t1, tm]. Если объект при­надлежит к ИЦ, то оценка попадает в довери­тельный интервал в три сигма:

Можно заметить, чтодля ИЦ M2=O, сле­довательно (28) может быть переписано как:

Очевидно, что правило селекции может быть записано в виде:

Модель системы объединения данных

Модель оценивания признаков в единичном модуле (рис. 4) представляет собой ряд опреде­лённых блоков. Входные данные, полученные от информационного средства, поступают в два параллельно работающих блока: блок дли­тельного когерентного накапливания (ДКН) и блок определения характера траектории цели (ОХТЦ). Затем информация от блока ДКН, блока ОХТЦ и базы данных поступает в блок сравнения. База данных содержит заранее из­вестные показатели критериев истинной цели. В блоке сравнения производится расчет нуж­ных признаков, сравнение с порогом и приня­тие решения по каждому признаку и по цели в целом.

 

Рис. 4. Модель оценивания признаков в единичном модуле

 

В укрупнённой схеме работы системы объединения данных от пространственно-раз­несенных источников информации (рис. 5) происходит объединение информации от заданного количества источников. Из единичных модулей (ЕМ) оценивания признаков информа­ционных средств классификационные реше­ния поступают в блок обработки и сравнения информации (БОиСИ), где происходит оконча­тельное сравнение с базой данных выбранных критериев, после чего выносится окончатель­ное решение по выбранной цели.

 

Рис. 5. Укрупнённая схема работы системы объединения данных

 

Вывод

Использование многопозиционной станции раннего обнаружения является с точки зрения задачи селекции более предпочтительным, так как обеспечивает уменьшение вероятности ложной селекции.

В условиях, когда сложная цель является полностью сформированной и концентрация дипольных отражателей снижается, простран­ственно-разнесённый радиолокационный ком­плекс способен обеспечить селекцию в сильно разрежённой атмосфере с низкой вероятно­стью ложных тревог. Ограничением при се­лекции является пропускная способность вы­числительных средств комплекса. Проблема селекции решается полностью на дальностях, значительно превышающих необходимые для перехвата целей.

Исходя из анализа данных, можно ска­зать о том, что целесообразно использование информации от многопозиционных радиоло­кационных систем в автономном режиме для проведения селекции на основе изложенных выше принципов.

Список литературы

1. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Т. I. Теория обнаружения, оценок и линейной модуляции / пер. с англ. под ред. В. И. Тихонова. М.: Советское радио, 1972. 744 c.

2. Горелик А. Л., Барабаш Ю. Л., Кривошеев О. В. и др. Селекция и распознавание на основе локационной информации / под ред. А. Л. Горелика. М.: Радио и связь, 1990. 240 с.

3. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.

4. Ingwersen P. A., Lemnios W. Z. Radars for ballistic missile defence research // Lincoln Lab. J. 2000. Vol. 12, is. 2. P. 245–265.

5. Camp W. W., Mayhan J. T., O`Donnell R. M. Wideband radar for ballistic missile defence and range-Doppler imaging of satellites // Lincoln Lab. J. 2000. Vol. 12, is. 2. P. 267–280.

6. Roome S. Digital radio frequency memory // Electronics & Communication Eng. J. 1990. Vol. 2, is. 4. P. 147–153.

7. Schleher D. C. Introduction to electronic warfare. Norwood, MA: Artech House Publishers, 1986. 576 p.

8. Minvielle P. Tracking a ballistic re-entry vehicle with a sequevntial Monte-Carlo filter // IEEE Aerospace Conf.: proc. Big Sky, MO: IEEE, 2002. P. 1773–1787.

9. Bruno M. G., Pavlov A. Improved sequential Monte-Carlo filtering for ballistic target // IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems. 2005. Vol. 8. P. 1103–1108.


Об авторе

К.  Ю. Сергунов
ОАО «ГСКБ «Алмаз-Антей имени академика А. А. Расплетина»
Россия

Сергунов Константин Юрьевич – инженер 1 категории

Область научных интересов: алгоритмы для решения отдельных задач на вычислительных машинах.

г. Москва



Для цитирования:


Сергунов К.Ю. Применение пространственно-разнесённых радиолокационных станций для решения задачи селекции. Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2015;(1):59-64.

Просмотров: 37


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2542-0542 (Print)