Ярлыков М.С. и др. Радиоэлектронные комплексы навигации, прицеливания и управления вооружением летательных аппаратов. Том 2 (2012) (1152003), страница 27
Текст из файла (страница 27)
Низкая точность оценивания координат при использовании рассмотренного алгоритма МЦС объясняется следующими причинами: использованием антенн с механическим сканированием; применением достаточно простых моделей состояния для прогноза; низкой достоверностью идентификации целей в широких стробах отождествления; неоптимальностью формирования оценок с помощью алгоритмов а-, 13-фильтрации и низкой точностью измерений в режиме обзора. Для антенн с механическим сканированием характерно большое время обзора Т, что обусловливает низкую точность экстраполяции, необходимость в больших стробах отождествления и невозможность использования алгоритмов оптимальной фильтрации.
Применение простых моделей (2.113)-(2.115) обеспечивает низкую точность экстраполяции маневрирующих целей, а корреляционные стробы больших размеров определяют низкую достоверность идентификации результатов измерения и возможность использования для коррекции сопровождаемой траектории не соответствующих ей измерений. Алгоритмы а-, 13- фильтрации, в которых постоянные коэффициенты а„с)с выбираются из условий компромисса мепосу требованиями точности и устойчивости сопровояСдения, по точности оценивания уступают оптимальным фильтрам с переменными коэффициентами усиления невязок.
Более перспективными являются алгоритмы МЦС с программируемым обзором на базе ФАР (АФАР) с использованием бесстробовой идентификации н алгоритмов адаптивной аналого-дискретной фильтрации (3! — 35). 142 2.10. АВТОМАТИЧЕСКОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ ЦЕЛЕЙ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРОГРАММИРУЕМОГО ОБЗОРА Программируемый обзор реализуется в МФРЛС с ФАР (АФАР). Использование ФАР позволяет перейти от СНП, при котором период обзора для всех целей одинаков, к управляемому (программируемому) интервалу получения результатов измерений. Гибкость формирования ДН в МФРЛС с ФАР позволяет адаптировать обзор пространства к конкретным условиям применения. Адаптивное управление периодом обзора обеспечивает увеличение темпа поступления информации (измерений) от наиболее важных целей, к которым прежде всего относятся вновь появившиеся цели, наиболее опасные по критерию минимума времени, оставшегося до встречи ЛА и цели, и маневрирующие объекты.
Более частое направление луча ФАР на вновь появившиеся цели существенно уменьшает время и повышает достоверность завязки новых траекторий. Последнее достигается за счет уменьшения размеров стробов отождествления (2.75) при уменьшении периода обзора Т.
Необходимость более частого контроля опасных целей обусловлена требованиями обеспечения собственной безопасности. Уменьшение интервала поступления измерений от маневрирующих объектов вызвано требованием повышения точности их сопровождения. Увеличение точности сопровождения предопределяется снижением ошибок экстраполяции и уменьшением размеров стробов отождествления (2.81). Последнее обусловливает снижение вероятности попадания в ннх результатов измерений от соседних целей, что повышает точность коррекции (фильтрации) результатов экстраполяции сопровождаемых траекторий. Суть одного из наиболее простых алгоритмов определения адаптивного темпа поступления измерений состоит в следующем. Пусть известны дисперсии а,, а„, ау оценок произвольнойузй сопровожпае- ч мой координаты х, и ее производных х н х на гс-й момент времени.
э Тогда дисперсия результатов экстраполяции х, на Ь-1 момент следующего измерения определяется соотношением а~» (lс + 17)с) = а~ Я + а~ ()с)Т~ + а~ Т~ l 4, где Т, — временной интервал между 1+1-м и Бм измерениями. В результате при известной дисперсии а~ ()с+17)с) допустимой ошибки экстрапо- ляцин (2.122) 143 Соотношение (2.122) вычисляется для каждой у-й сопровождаемой координаты.
При этом для управления лучом ФАР используется период Т, =Т,,„, наименьший из вычисленных Т,. При ограниченных объеме памяти н быстродействии БВС, делаюших невозможным выполнение вычислений на каждом шаге в соответствии с соотношением (2.122) для каждой сопровождаемой координаты, используется всего два возможных значения Т, и Т„периодов обзора. Первый период Т,<Т„используется при сопровождении важных целей, а второй — при сопровождении неманеврируюШих целей.
Функциональные связи составных частей и алгоритмов МФРЛС и БВС в режиме автоматического сопровождения цели с программируемым обзором показаны на рис. 2.31. Рне. 2З1 По результатам идентифицированных измерений МФРЛС в фильтре сопровождения оцениваются необходимые координаты, что позволяет определить в анализаторе типа цели наличие новой, маневрируюшей и опасной целей. По результатам этого анализа устройство программирования сигнала подсвета цели (СПЦ) вычисляет период повторения Тж импульсов, обеспечивающий попадание отраженного сигнала в зону прозрачности и определяет требуемый период Т, обзора для этой цели.
В качестве Т, может быть выбрано наименьшее из значений, вычисленных по формуле (2.122). Если принимается решение о наличии 144 неманеврируюшей, неопасной и уже сопровождаемой цели, то устройство программирования СПЦ формирует значение Т~Т, периода обзора этой цели, Кроме того, в этом устройстве по вычисленным значениям Т, и Т„и сз„, ез, экстраполируются значения углов ~р„я(Ь-1%), определяюшие направление главного лепестка ДН ФАР на следующем цикле измерений.
По этому значению угла ЦВМ управления ДН формирует требуемое амплитудно-фазовое распределение ФАР, обеспечиваюшее излучение электромагнитной энергии в направлении <р„я(/с+1%). Процедура завязки траектории в БРЛС с ФАР может выполняться в виде испытания гипотез Н~ истинности и На ложности траекторий.
Для экстраполяции целесообразно использовать алгоритмы, основанные на гипотезе изменения переменных состояния с постоянным ускорением. Экстраполированные оценки можно скорректировать по алгоритмам а-, 1)-, у-фильтрации либо по алгоритмам калмановской фильтрации. В последнем случае периоды обзора (2.122) определяются по уменьшающимся во времени значениям дисперсий (4.91, том 1), (4.92, том 1), что приводит к соответствующему изменению вычисленных периодов обращения к цели. В зависимости от возможностей БВС для идентификации измерений используются как простые алгоритмы с сопоставлением в стробах отождествления, так и более сложные бесстробовые процедуры (п.п. 2.8.2 — 2.8.4). Начало маневра цели можно определить по одному из известных правил (37). Существенное уменьшение интервала Т между результатами измерений в сочетании с оптимальными алгоритмами фильтрации и идентификации позволяет МФРЛС с ФАР обеспечить в режиме автоматического сопровождения целей более высокую точность, чем в режиме СНП в БРЛС с механически сканируемыми антеннами.
Однако даже в МФРЛС с ФАР точность АСЦРО все же уступает точности СОЦ, реализуемого следяшими измерителями. Причиной этого является достаточно низкая точность первичных измерений в режиме обзора. Отмеченный недостаток можно устранить, используя специфический комбинированный слвдяще-обзорный режим сонровождения, называемый такэсе режимом боевой работы, и основанный по-прежнему на программируемом обзоре.
Четырехлепестковая ДН, формируемая ФАР, обеспечивает моноимпульсную пространственную пеленгацию целей. При этом лучи ФАР направляются на пеленгуемую цель на более длительное, чем в обычном программируемом обзоре, время. Время облучения должно быть достаточным для 3-5 измерений одного объекта, чтобы использовать оптимальные алгоритмы слежения за одной целью. В этих алгоритмах первоначальные ошибки захвата цели устраняются в фильтрах сопровождения за 3, 4 такта измерений, В итоге результаты экстраполяции будут корректироваться высокоточными измерениями, 145 имеющими место в режиме СОЦ.
После этого лучи ФАР перебрасываются на следующий объект, а траектория предыдущей цели будет экстраполнроваться до следующей серии измерений. Примерный закон изменения текущих ошибок Ах; оценивания произвольной сопровождаемой координаты хг с интервалом измерений Т„показан на рис. 2.32. Рис. 2.32 Естественно, что такой сложный следяще-обзорный режим используется прн сопровождении наиболее опасных целей, по которым готовится применение УР. Очевидно, что число таких целей ограничивается числом имеющихся на борту ракет. В остальном алгоритмы автоматического сопровождения целей остаются такими же, что и в рассмотренном ранее режиме программируемого обзора. 2.11. АЛГОРИТМЫ МЦС С АДАПТИВНОЙ АНАЛОГО-ДИСКРЕТНОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ И ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ АНАЛИЗА НЕВЯЗКИ ИЗМЕРЕНИЙ Повышение точности и непрерывности сопровождения интенсивно маневрирующих целей прн МЦС обеспечивается использованием программируемого обзора на основе ФАР (АФАР), использованием алгоритмов адаптивной аналого-дискретной фильтрации и бесстробовой идентификации.
Необходимость применения программируемого обзора с переменным временем обращения к целям различной значимости предопределяет использование алгоритмов аналого-дискретной фильтрации, обеспечивающей формирование высокоточного прогноза на интервалах времени между поступлением отраженных сигналов и высокоточную коррекцию цо поступающим с переменным периодом Т»т измерений.
Следует отметить, что использование высокоточных моделей состояния высокой размерности при сопровождении большого количе- 146 ства интенсивно маневрирующих целей является проблематичным из-за высоких требований к быстродействию БВС. В связи с этим более рациональным является использования моделей состояния невысокой размерности (п<3) с последующей адаптацией алгоритмов фильтрации.
Необходимость существенного улучшения разрешающей способности и достоверности сопровождения близко расположенных целей обусловливает применение бессгробовых методов идентификации измерений. Один из возможных вариантов МЦС базируется на использовании алгоритмов (4.83-4.92, т.1) аналого-дискретной фильтрации с упрощенной адаптацией на основе коррекции матричного коэффициента усиления невязок при условии, что 11„=0.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
