朱麗
摘 要
在現代戰場范圍不斷擴大的作用下,人們期望通過多雷達組網的數據處理技術將戰場動態信息更加全面、準確的掌握,以此提升戰略決策的正確性和及時性,使多雷達的使用更加滿足戰場信息處理的實際需要,在此背景下,本文針對多雷達組網的數據誤差配準處理、數據關聯處理和數據目標狀態估計處理方面的技術展開研究,為提升多雷達組網數據處理的水平做出努力。
【關鍵詞】多雷達組網 數據處理技術 誤差配準
多雷達組網即將在體制、頻段、工作模式、極化方式等方面存在差異的多個雷達或無源偵察裝備在合理布局的前提下,通過通信手段,形成由中心站進行統一調配的整體,在此組網結構中,中心站可以對所有雷達覆蓋區域內的相關信息進行收集和處理,并結合實際需要對組網中的各雷達的工作狀態進行實時調整,使多雷達同時處于最優的狀態,對其數據處理技術進行研究,直接關系到戰場決策對雷達提供信息的應用水平,所以具有重要的戰略意義。
1 多雷達組網的數據誤差配準處理技術
由于異地分布的多雷達在信息傳輸的過程中可能存在的誤差將直接影響獲取的融合航跡精確度,所以要進行誤差配準處理,在雷達測量的過程中出現的誤差主要包括系統類、隨機類、漂移類和時間類四種誤差,在誤差配準處理的過程中首先要對誤差進行校準處理,然后對確定的誤差進行修正。在數據校準的過程中,首先要對不同雷達傳輸的數據進行相同形式、描述的設定,以此統一不同雷達在時空方面的參考點,在具體校準的過程中,需要對雷達的坐標體系進行統一,使其以雷達站為中心,形成多個雷達構成的獨立坐標體系,進而產生有雷達站和各雷達共同構成的雷達網絡,在轉換的過程中可以將其視為旋轉的橢球面。可見在此項處理的過程中,首先要將個雷達站的坐標體系轉化成直角坐標體系,再轉化為地心直接坐標系,再轉化為融合中心直角坐標系。其次,要進行時間校準,現階段主要以GPS時鐘作為統一校準的基準,在此基礎上,現階段通常將線性時間校準插值和拋物時間校準插值方法應用于時間校準過程中,以此保證時間校準的準確性。除上述兩種校準類型外,還需要丟位數、和量崗進行校準,前者主要通過降維轉換實現,后者主要通過參數量鋼實現。在誤差校準后,通常通過機載GPS定位設備比較法和固定回波校正法、估計法解算系統誤差法對其進行修正,前者主要通過記載的定位設備對相應的精度、維度、高度等進行測量和記錄,在轉換后將轉換結果與線性插值結果進行對比。
2 多雷達組網的數據關聯處理技術
在多個雷達進行勻速直線運動的過程中,如果知道其某時刻在坐標上的位置與其在關聯時刻的坐標位置的關系,可以對雷達未來一段時間內的數據進行準確的預測,而且可以對現有數據的準確性進行驗證,在具體關聯處理的過程中,首先要將兩個目標航跡在某時刻的位置外推到新的測量時間中,然后將新的測量集合設定,對新測量集合與各已知目標航跡在新的測量時間的外推位置之間的關聯度量進行計算,可以獲得相關的關聯矩陣,此時結合關聯度量的計算結果和門限,可以對新的測量集合與確定航跡之間的關聯進行明確,此時將測量結果對目標航跡進行合理的分配,在鋁箔處理后,對航跡的估計位置進行掌握。可見數據關聯處理可以實現對多雷達的跟蹤和識別,其主要依靠m維攀登處理進行,在具體管理處理的過程中通常以單個雷達測量提供的集合或單個雷達測量提供的國歌集合作為測量的主要依據,現階段在具體的數據關聯處理的過程中,主要通過以下幾種技術實現。首先,點跡間的關聯,在此關聯處理下將實現對雷達航跡的起始點的跟蹤,在此融合的過程中主要應用修正的邏輯航跡起始算法,將具體的計算量和邏輯等設置在相同的數量級中;其次,點跡和航跡間的關聯,這對雷達航跡的預測具有積極作用,在具體處理的過程中要保證靜態分區和動態分區的準確性;再次,航跡間的關聯,其又被稱為航跡統合,這對更新多雷達狀態數據,實現目標狀態的融合意義重大,在具體處理的過程中應先對各雷達進行時間方面的信息統合,然后使其在組網中心實現坐標轉換,對以上處理結果進行航跡相關處理結果后,實現航跡融合。在以上關聯處理完成后考慮到多雷達組網中各雷達在工作周期、觀察時刻等方面的差異,要對其航跡進行維持跟蹤,此過程需要合理的序貫處理、無序量測和痕跡管理。
3 多雷達組網的數據目標狀態估計處理技術
不同傳感器提供的信息可能存在一定的模糊性,所以需要對數據目標狀態進行估計處理,現階段主要通過目標運動狀態信息濾波器和離散狀態分類置信度的信息濾波器兩種算法對數據進行估計處理,在狀態觀測和估計的過程中需要利用目標運動方程Ax+w對其進行計算,其中A代表n階矩陣,w代表噪聲向量,x代表n維狀態向量,在以上數據獲取后要結合機動目標模型和濾波模型對其進行處理,現階段應用的機動目標模型主要包括常速度CV模型、常加速CA模型、Singer模型、半馬爾可夫模型、Noval統計模型等種類,在具體選擇的過程中應結合各模型的特點和已知的數據情況進行靈活的選擇。而現階段應用的濾波模型主要包括α-β和ɑ一β一Y濾波器、Kalman濾波器等,通過以上模型和計算,可以對航線的距離、方位、仰角等信息準確的獲取,以此對雷達的運動特征準確的描述,使多雷達組網的數據更加全面的體現各雷達的運行特征,為戰略決策提供依據。
現階段除上述處理技術外,針對各類大收集數據進行仿真應用也在一定程度上被應用。
4 結論
通過上述分析可以發現,現階段人們已經認識到多雷達組網數據處理技術在挖掘信息價值、提升戰略決策準確性、優化多雷達應用策略等方面的重要性,并有意識的規其進行深入研究,這是現代軍事指揮適應信息科技發展的具體體現,應不斷的完善和推廣。
參考文獻
[1]卓寧,張海江.靶場多雷達組網數據處理中時間校準方法研究[J].電子測量技術,2014(12):99-101.
[2]施巖龍,王雪,陸小科.面向多雷達數據融合的并行數據編排框架研究[J].現代雷達,2015(10):39-42.
[3]羅興旺,張伯彥,劉嘉,藺宏江,禹娟.雷達數據處理中的雜波抑制方法[J].系統工程與電子技術,2016(01):37-44.
[4]蔣立民.雷達組網數據融合中幾個問題的研究[J].科技創新與應用,2013(14):97.
作者單位
中國人民解放軍91336部隊 河北省秦皇島市 066000