Васин В.И. Информационные технологии в радиотехнических системах. Под ред. И.Б.Федорова (2003) (1151848), страница 58
Текст из файла (страница 58)
В таких ситуациях чаще всего для продолжения траектории отбирается отсчет, ближайший к центру строба (подробнее см. п. 6.5.2). Метод стробирования может быть реализован различными способами. Учитывая гауссовское распределение величины невязки, в качестве меры рассогласования можно использовать соответствующую квадратичную форму (6.85) Поскольку величина 8 (Хд) при правильном отборе отсчета и траек- г торин имеет )( -распределение с числом степеней свободы, соответствующим количеству координат параметров отсчета, то, задавая вероятность Р можно найти интервал (си с ), при попадании в который значения квадратичной формы Ь (Х,,) принимается решение об отборе рассматриваемого 2 отсчета для продолжения рассматриваемой траектории. Иногда стробирование имеет смысл проводить геометрически.
Однако построение эллипсоида и определение местоположения отсчетов относи- 322 6.5, Селекция отсчетов тельно него нецелесообразно из-за трудоемкости вычислений. Поэтому для РЛС формируется строб более простой формы, обычно подобный ° ьз(ц) элементу разрешения РЛС по измеряемым координатам. Например, это может быть строб, задаваемый разме- м по дальности Аг и по двум уг х)('ь1) ловым координатам: по азимуту 43~и хм(~е) и углу места Аа . При этом величины 43 е, Ае,, Ы выбираются таким образом, чтобы в выделенном объеме помещался эллипсоид (6.83) любой ориентации с заданным г. В результате форма строба существенно упрощается, но объем эл- Рис.
6.8. Вариант строба липсоида увеличивается по сравнению с расчетным. Это уменьшает заданную ошибку стробирования, но увеличивает вероятность появления ложных отсчетов в стробе. Если это недопустимо, то объем «прямоугольного» строба уменьшают для обеспечения заданной вероятности Р„. При наблюдении целей, которые могут осуществлять более сложные маневры, чем предусмотренные случайными ускорениями в виде гауссовского процесса с ковариационной матрицей (3, форма строба может существенно отличаться от эллипсоида. Например, для военного самолета с учетом его возможностей ускорения форма строба может иметь вид, приведенный на рис.
6,8 [6 Ц. В настоящее время селекция методом стробирования, как уже отмечалось, в отдельности применяется редко, только в простой целевой и помеховой обстановке. Чаще згот метод используют в двухэтапных алгоритмах в качестве первого вспомогательного этапа. В этом случае с помощью стробирования оз'- секаются отсчеты, заведомо не подходящие для продолжения траектории. Это позволяет осуществлять более тонкое селектирование, не затрачивая вычислительные ресурсы на обработку заведомо не подходящих отсчетов. 6.5.2. Алгоритм селекции отсчетов но минимальному отклонению от центра строба Алгоритм селекции отсчетов по минимальному отклонению от центра строба обычно применяется в двухэтапной процедуре стробирования. Этот ги 323 б.
Основы вторичной обработки радиолокационной информации Р„, = 1 — ехр — — +в г" (6.86) где в = ла„а у; а„и ая — главные полуоси эллипса рассогласования, определяемого ковариационной матрицей (6.80); г — коэффициент, определяющий размеры строба в зависимости от допустимой вероятности а отбраковки целевых отсчетов в методе стробирования (см. п. 6.5.1). При г > 3 (что при стробировании почти всегда выполняется) приближенно имеем Рн, = 1 1+ 2луа„а~ (6.87) Для трехмерного строба вероятность правильного отбора целевых отсчетов имеет вид 2 ° 1 ( ) Р„, = — ~~ ехр — )ехр( — И )сй, ,/2 ~ 2) (6,88) где 4 Г= — ла а.а у.
3 (6.89) Для двухэтапного метода селекции «стробированне †отб по минимапьному расстоянию от центра строба» вероятность правильной селекции (6.90) Р,=РР„ 324 алгоритм предназначен для работы в случаях, когда в стробе появляется несколько помеховых отсчетов. Так же, как и в алгоритме стробирования, здесь считается, что рассогласование (невязка) ЛХр для правильно выбранной пары траектория — отсчет есть случайная величина с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей (6.79).
Предполагается, что ложные отсчеты распределены равномерно в зоне контроля со средней плотностью у. Работа алгоритма основана на том, что в процессе наблюдений целевые отсчеты должны чаще оказываться ближе к центру строба траектории, чем помеховые. В работе 167] при выполнении указанных условий получено выражение для вероятности Ри в правильного отбора целевых отсчетов по критерию минимального отклонения от центра строба. В случае двухмерного строба имеем б,5.
Селекция отсчетов Рассмотренный двухэтапный метод селекции является в настоящее время наиболее распространенным методом селекции. 6.5.3. Алгоритмы сопоставления и привязки отсчетов к траекторяям в многоцелевой ситуации л х1<г д 1 х2(ге 1) Строб 1-й траектории Строб 2 траекто 1 а Строб 3-й траектории х,ц,й Рис. 6.9. Вариант многоцелевой ситуации 325 При высокой пространственной плотности траекторий, целевых, а также помеховых отсчетов могут образовываться кластеры вида, показанного на рис. 6.4, б. Это одна из самых трудных ситуаций для операции селекции и всей ВО в целом.
Общепринятые методы, надежно решающие задачу селекции, для таких случаев еще не разработаны. В качестве одного из подходов можно привести эвристический вариант селекции, использующий метод сопоставления и привязки совокупности всех пар траектория †отсч. Работу алгоритма поясним на примере ~6Ц, показанном на рис, 6.9.
В строб траектории Х1 попало два отсчета, в строб траектории Ха попало три отсчета, в строб траектории Х, попал один отсчет. Из-за пересечения стробов возникает неопределенность с отборами отсчетов. Для решения возникшей задачи селекции сначала вычисляют все взаимные расстояния. Логично в качестве меры расстояния взять квадратичную форму (6.25). Результаты приведены в табл. 6.2. Затем каждая траектория предварительно привязывается к ближайшему отсчету, после чего предварительные привязки проверяются в целях устранения использования отсчета более одного раза.
Выполнение этой процедуры поясняется в табл. 6.3. б. Основы вторичной обработкирадиолокационной информации Таблица б.2 Матрица расстояний: траектория — отсчеты Таблица б.З Матрица близости Отсчет л.з(~ ), связанный с траекториями Хн(~ ) и Х, (~ ), отнесем к траектории Хи (~,), поскольку расстояние мекду отсчетом Х,(гл) и этой траекторией меньше, чем расстояние между этим отсчетом и траекторией Х,з(г ). Очевидно, в условиях, когда один отсчет может соответствовать только одной траектории, отсчет Уф ) в дальнейшем отождествлении участвовать уже не может.
Из оставшихся свободных пар после первого шага отбора расстояние минимально между отсчетом Х (~ ) и второй траекторией. После исключения из отбора отсчета У, (г ) остается одно решение, траектория Х,фл) не подтверждается ни одним из отсчетов. Решение о сбросе или не- сбросе этой траектории с сопровождения будет приниматься операцией обнаружение — сброс (см. й 6.6). Наряду с приведенным выше простейшим эвристическим алгоритмом имеются и другие, при осуществлении которых, как правило, траектории Разделяются на некоторые классы с использованием как траекторных, так и сигнальных признаков. В этом случае селекция становится возможной и в более сложной обстановке.
Эффективным является подход, при котором в сложной целевой и помеховой ситуации операцию селекции не проводят в качестве самостоятельной, поскольку принять правильное решение в ходе ее все равно не удается. 326 б.б. Обиаружение траекторий Для этих условий в настоящее время интенсивно разрабатываются алгоритмы ВО, производящие совместно операции селекции — оценивания — обнаружения ~56 — 66). 6.6. Обнаружение траекторий 6.6.1.
Общие положения В современных радиолокационных системах требуемые вероятностные и точностные характеристики обеспечиваются лишь после проведения этапа ВО. При этом в отличие от первичной обработки при проведении ВО приходится наблюдать появляющиеся, перемещающиеся и исчезающие объекты и принимать решение с учетом целевой ситуации во всей зоне ответственности, а не по отдельным элементам разрешения. Это решение не удается свести только к задаче обнаружения цели; одновременно с обнаружением необходимо указывать траекторные и некоторые другие параметры целей, точность их оценки (см.
~ 6.1). Тем не менее, для анализа алгоритмов обнаружения и их сравнения желательно ограничиться небольшим числом характеристик, которые подобно вероятностям .0 и Гт, используемым в первичной обработке, характеризовали бы качество обнаружения траекторий. Обычно в радиолокационной практике для оценки качества обнаружения траекторий используют три основных показателя:Д вЂ” частоту ложно обнаруживаемых траекторий и Т„ — время обнаружения траекторий с заданной вероятностью правильного обнаружения 17о с момента появления цели в зоне ответственности [57). Величинами — это среднее число ложно обнаруженных целей (траекторий) за единицу времени в зоне ответственности.
В зависимости от вида РЛС могут предъявляться различные требования к частоте ложных тревог: одна за час, одна задень, одна за год и т. п. Вероятность правильного обнаружения траектории О, является функцией времени, Совершенно очевидно, что существует тенденция увеличения Р, Я с увеличением времени наблюдения г, но всегда есть определенные ограничения на временные ресурсы, отводимые для принятия решения о наличии цели. Поэтому наряду с вероятностью правильного обнаружения траектории обязательно указывается время Т, которое необходимо для достижения указанной вероятности О . Отметим, что для появляющихся и исчезающих объектов помимо принятия решения об обнаружении траектории приходится принимать отдельные решения и о сбросе траекторий.
Решение о сбросе траектории может быть правильным, если сбрасывается исчезнувший объект или начавшая завязываться ложная траектория, и мо- 327 б. Основы вторичной обработки радиолокационной информации жег быть ошибочным, если сбрасывается с сопровождения по тем или иным причинам (в том числе при срыве сопровождения в процессе фильтрации) траектория истинной цели. Вообще говоря, качество траекторной обработки характеризуется большой совокупностью точностных и вероятностных показателей, что указывает на необходимость более полного учета специфики задачи ВО информации как задачи совместного обнаружения — измерения.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
