Меркулов В.И., Дрогалин В.В. Авиационные системы радиоуправления. Том 2 (2003) (1151998), страница 56
Текст из файла (страница 56)
Для принятия окончательного решения чаше всего используется логика обнаружения два из двух, два из трех, три из трех и три из четырех [76). Качество функционирования алгоритмов нринюния решения о калачик новых целей характеризуется достоверностью и скоростью завязки траекнюрий. Количественно достоверность завязки оценивается вероятностью принятия правильного решения об обнаружении цели. Эта вероятность возрастает с увеличением вероятности правильного обнаружения БРЛС и числа циклов проверки перед принятием окончательного решения. Скорость завязки характеризуется временем реакции алгоритма принятия решения, под которым понимается интервал времени между входом новой цели в зону обзора БРЛС н принятием решения о ее наличии.
В общем случае это время — случайная величина, поэтому обычно используют его математическое ожидание и дисперсию, аналогами которых являются среднее число циклов до принятия решения и дисперсия их отклонений. 303 Следует отметить, что процедура реализации процесса завязки траектории может быть различной. В БРЛС с механическим сканированием антенны обычно применяется процедура так называемого скользящего окна, в БРЛС с ФАР— процедура последовательных испытаний 1761.
При процедуре скользящего окна результаты предварительных решений обрабатываются в нескольких последовательных циклах обзора БРЛС. Смысл этой процедуры поясняется рис. 14.2. Пусть последовательность 1хо, вн ..., х„1 пРедставлЯет РезУльтаты пРедваРительного анализа отраженных сигналов во всех циклах измерений. При попадании результатов измерений Бго цикла в строб отождествления считается, что х;=1, в противном случае х;=О. Если в окне из т последовательных циклов обзора число обнаружений цели в стробах отождествления достигнег определенного значения к, то принимается окончательное ~на решение о завязке новой траектории. В ситуации, когда 2„х, < 1с, окно из ш обзоров смешается на один цикл в сторону увеличения.
На рис. 14.2 новое положение окна показано штриховой линией. Более совершенная, но и более сложная процедура скользящего окна основана на формировании оценки Р., вероятности Р., завязки в нем новой траектории по алгоритмам оптимальной линейной фильтрации. Возможность использования этого алгоритма основана на представлении перемещения скользящего окна в виде дискретного марковского процесса 1821 с конечным числом состояний и постоянными вероятностями перехода 176).
Решение о завязке новой траектории принимается при условии, что Р, >Р„, где Р— требуемое значение вероятности. скоаьзяысс окно из го циклов овзояя цикл Впеяео Рнс. 14.2 304 В БРЛС с ФАР для завязки траекторий обычно используется алгоритм последовательной проверки гипотез истинности принятия решения о наличии новой цели (Н,) н ложности этого решения (На). Процедуру оптимального по минимуму СКО оценивания гипотез Н, и На по результатам измерений г, (рис,!4.2) можно выполнить по алгоритмам обнару>кения на основе бинарных наблюдений, которые рассмотрены в (69, 74). Следует отметить, что способ последовательного обнаружения в БРЛС с ФАР обеспечивает в среднем более высокую скорость завязки траекторий, чем способ скользящего окна.
Эта особенность обусловлена, в частности, тем, что в БРЛС с ФАР можно направлять луч антенны непосредственно в предполагаелюм направлении сопрово>кдаемого объекта и затрачивать существенно меньше времени на просмотр зон, свободных от целей. Важным фактором, влияющим на достоверность и скорость завязки целей, является размер стробов отождествления. С одной стороны, увеличение размеров этих стробов позволяет повысить вероятность повторного обнаружения интенсивно маневрирующих целей на следующем цикле измерений. Однако, с другой стороны, увеличивается вероятность попадания в большой строб совсем другой цели.
В связи с этим представляет интерес обоснование оптимальных в некотором смысле размеров корреляционных стробов. Суть одной из наиболее простых методик выбора размеров стробов отождествления состоит в следующем. Пусть на !г-м цикле обзора получены некоррелированные измерения (2.21) к,()г) = х,(1с)+Ры(1с), (1=!,п>), (14.! ) по которым принято предварительное решение о наличии цели. При этом для следующего цикла фазовая координата х, экстраполируется по закону х;(1с+1) = х,(1с)+ х,(!с)Т. (14.2) В (14.1) и (14.2) Р„,()г) — центрированный гауссовский шум с известной дисперсией О„,; Т вЂ” интервал времени между двумя обзорами. Если скорость х(к) в (14.2) не измеряется, то она полагается случайным гауссовским процессом с нулевым средним.
Дисперсия этого процесса О„,, учитывающая степень неопределенности возможных значений скорости, определяется по правилу (3.67). В такой ситуации разность измерений Ак= г(!с+!) — к(1с) = х(1с)Т+«ы(1с+1) — Ря,(1<), (14.3) обусловленная перемещением цели за время Т, также представляет цен- трированный гауссовский случайный процесс с дисперсией 305 1! — 3806 Рд.„—— 0„",Т +20ы.
(14.4) Тогда для разности измерений Аг практически достоверно будет выполняться условие — Р„,Т +20„, <дую <3 Р„,Т +20в, . Отсюда сле- дует, что величину Ах, = 1сп Р„,Т + 20а, (14.5) можно использовать в качестве строба отождествлен>ия для фазовой координаты х,. На практике коэффициенты к„, определяю>цие заданную вероятность попадания Ак,в выбранный строб, выбираются в пределах (14.6) Необходимо отметить, что для различных фазовых координат х, и на разных циклах измерений значения Рю могут выбираться различными. Недостаток рассмотренного подхода — нестрогость допущения о гауссовском характере распределения неизмеряемых скоростей х,, закон распределения которых более точно соответствует равновероятному.
Однако этот недостаток проявляется лишь при выборе размеров первого строба для второго цикла измерений, после которого уже можно вычислить скорость х,, рассчитать более точное значение дисперсии 0„., и скорректировать размеры строба. Если же скорость х, измеряется (вычисляется), то в формуле 114.5) дисперсия Р„, . определяется дисперсией 01„,, измерений (вычислений) скорости. В такой ситуации применение формулы (14.5) является более правомерным. В 176) рассмотрен другой способ получения (!4.5), основанный на использовании свойств распределения квадратичной формы Ьг, 0„, по закону Хи-квадразэ 14.3.
ИДЕНТИФИКАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ Лед идеи>пификицией или ол>ождесзпвяеиие>и реву и я>и>лов иаиерелий ло>имгиеася процесс л1>шатия реи>е>ая об >а соо>лвеасавии линг гаи ивой экслу>опоя»руеяил1 т)>иектг>рии. Этот процесс включает два этапа. На первом этапе результаты измерений сопоставляются со всеми экстраполируемыми траекториями. На втором — выбирается одна из траекторий, по тем или иным критериям наиболее достоверно соответствующая результатам измерений. Необходимо отметить, что первый этап может выполняться и по другой стратегии. Каждая из экстраполи- 306 руемых траекторни поочередно ставится в соответствие всем принятым за время обзора результатам измерений [76).
Выбранная по результатам идентификации траектория и корректируется (фильтруегся). Способы сопоставления и правило принятия решений в процессе идентификации могут быть различными. Рассмотрим два из них, один из которых основан на сопоставлении траекторий и результатов измерений в так называемых стробах отождествления, а второй — на оценивании по результатам измерений параметров моделей, на основе которых траектории экстраполируются. 14.3.1. Идкнтиеиклция с сопоставлением В СТРОБЛХ ОТОЖДЕСТВЛЕНИЯ Под стробом отождест- Хь аления, именуемым также корреляционным, понимается область многомерного пространства с размерами +Ах; (1=1,т) вокруг точки с экстраполированными на каждом цикле обзора координатами. Пример пространственного строба АВСО для двухмерного пространства (|и=2) показан на рис.
14.3, где точки Очп О„, и О „ соответствуют объекту управления, результатам экстраполяции и измерений положения цели; 2АД и 2Ад„— размеры строба по дальности и бортовому пеленгу в горизонтальной плоскости. Смысл сопоставления в стробах отождествления состоит в том, что все полученные от одной цели измерения к; (1=!дп ), где пз — число измеряемых фазовых координат, поочередно сравниваются с аналогичными координатами х,;, (1=1,т, 1=1,Мв ) всех )Ч» экстраполируемых траекторий в пределах допусков Ахь Если хотя бы для одной фазовой координаты)-й цели не выполняется условие )хя — г„;) <Ах;, (14.
7) то данная траектория исключается из дальнейшей процедуры принятия решения. Порядок перебора всех М, экстраполируемых целей может быть как безприоритетным, так и приоритетным. В последнем случае 307 очередность сопоставления определяется приоритетом (важностью) одной цели перед другими. Процедура принятия решения о соответствии измерений г, той или иной из экстраполированных целей, удовлетворво>цих условию (14.7), также может быть различной.
Наиболее простым является правило принятия решения по первому х, выполнению условия (!4.7). Такой наппаь алгоритм принятия решения пригона ден лишь для достаточно разнесенных в пространстве целей. Если >ке У сопрово>кдаемые цели располо>кены достаточно близко, то принятое репэ> шение может оказаться недостоверным, так как условию (14.7) могут удовлетворять результаты экстраполяциии другой цели.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
