窄帶組網(wǎng)雷達(dá)航跡貫序連接和目標(biāo)匹配識別技術(shù)研究.pdf

1、雷達(dá)目標(biāo)識別技術(shù)，是指對雷達(dá)回波信息進(jìn)行分析來確定目標(biāo)屬性、類別或類型的技術(shù)。我國現(xiàn)役的常規(guī)防空警戒雷達(dá)通常是分辨率較低的窄帶雷達(dá)。有源、窄帶、低分辨的體制決定了其在目標(biāo)識別過程中提取不到足夠的信息對目標(biāo)的類型等屬性做出精細(xì)的判斷。隨著對邊境的未知飛行器的識別需求日益緊迫，窄帶雷達(dá)作為我國的主戰(zhàn)裝備，必須盡可能充分地挖掘其在目標(biāo)識別上的潛能，最大限度的發(fā)揮作戰(zhàn)效能，為決策打擊提供有力的信息支撐。為了完成窄帶雷達(dá)目標(biāo)識別的任務(wù)，全文將分兩

2、步實(shí)現(xiàn)該目的。首先，現(xiàn)役窄帶雷達(dá)存在量測信息表達(dá)不精確和可用信息不完善的現(xiàn)象。具體表現(xiàn)在：系統(tǒng)平臺(tái)忽略地球曲率導(dǎo)致的定位精確度不夠的問題；以米波雷達(dá)為代表的遠(yuǎn)程防空警戒雷達(dá)測高不準(zhǔn)的問題；目標(biāo)處于低仰角或被地物遮蔽時(shí)航跡信息斷續(xù)的問題；雷達(dá)間航跡數(shù)據(jù)不能有效共享的問題。如何有效的整合目標(biāo)量測信息對實(shí)現(xiàn)窄帶雷達(dá)目標(biāo)匹配識別具有重要意義。為此本文將地理信息數(shù)據(jù)（GID）引入到窄帶組網(wǎng)雷達(dá)的雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中，完成提高窄帶雷達(dá)的數(shù)據(jù)精度，補(bǔ)全目標(biāo)

3、的量測信息的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了非連續(xù)航跡的貫序連接。其次，在此基礎(chǔ)上本文提出了窄帶雷達(dá)的目標(biāo)匹配識別方法。該方法利用基于相關(guān)因子的雷達(dá)航跡匹配算法對目標(biāo)類型和目標(biāo)意圖進(jìn)行初步判斷。利用RCS時(shí)間序列對目標(biāo)進(jìn)行特征提取，以此完成對目標(biāo)的精確匹配識別，提高窄帶雷達(dá)目標(biāo)識別的精確度。本文的主要內(nèi)容概括如下：
　　1、由于采用組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，本文將首先建立一個(gè)合理的統(tǒng)一的工作平臺(tái)（坐標(biāo)系）。以三站雷達(dá)為例，考慮地球曲率的影響，本文首先將三

4、站雷達(dá)的站址大地坐標(biāo)（緯度,經(jīng)度,海拔高度）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的地球坐標(biāo)系，在地球坐標(biāo)系上，利用三站雷達(dá)的站址坐標(biāo)確定一個(gè)虛擬平面（即工作平臺(tái)）。再通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換把三站雷達(dá)的量測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到該虛擬平面上。在該平臺(tái)上進(jìn)行后續(xù)的信息處理。最后，信息處理后的目標(biāo)量測可經(jīng)過坐標(biāo)逆變換到地球坐標(biāo)系。經(jīng)過大地坐標(biāo)反轉(zhuǎn)換得到目標(biāo)的唯一的經(jīng)緯度和海拔高度，以此完成目標(biāo)的位置的精確表示。由于基于大地坐標(biāo)系，雷達(dá)所得目標(biāo)數(shù)據(jù)即可與GID相匹配，嵌入至任何

5、地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）平臺(tái)中。該工作平臺(tái)可以有效實(shí)時(shí)的表達(dá)來自各子坐標(biāo)的數(shù)據(jù)信息，有利于數(shù)據(jù)間的傳輸與融合。
　　2、在虛擬平面上進(jìn)行組網(wǎng)雷達(dá)的三維定位，同時(shí)解決米波雷達(dá)受多路徑效
　　應(yīng)影響而無法測高的問題。對極小誤差法加以改進(jìn)，采用分辨率不高但數(shù)據(jù)穩(wěn)定性好的方位角信息確定算法的搜索范圍；應(yīng)用分辨率較高的目標(biāo)距離信息來獲取最終的目標(biāo)經(jīng)緯度，海拔高度估值。由于地面強(qiáng)

6、反射等原因，目標(biāo)的距離估值有時(shí)候偏差較大，本文設(shè)立了置信度判決準(zhǔn)則以驗(yàn)證定位的有效性。通過仿真驗(yàn)證，該算法具有較好的定位精度，同時(shí)也可作為組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合中的目標(biāo)測高。當(dāng)可資用的雷達(dá)數(shù)為單站或者雙站時(shí)，在傳統(tǒng)的遠(yuǎn)程防空兩坐標(biāo)雷達(dá)無法測高的情況下，本文提出了結(jié)合GID的雷達(dá)探測威力圖輔助測高算法。該算法利用實(shí)時(shí)目標(biāo)所在的雷達(dá)探測威力等高線圖層判斷目標(biāo)的海拔高度，所獲得的目標(biāo)高度也可作為精細(xì)測高的初值，為精確定位提供可靠的高度參考。

7、　　3、為完成遠(yuǎn)程防空監(jiān)視和截獲目標(biāo)的任務(wù)，監(jiān)測目標(biāo)回波常位于低仰角，由于雷達(dá)電磁波受到地物遮擋的原因，目標(biāo)進(jìn)入雷達(dá)遮蔽范圍內(nèi)受到遮蔽丟失從而導(dǎo)致航跡不連續(xù)。為此，本文提出了結(jié)合GID的雙門限盲跟蹤算法。該算法利用GID實(shí)時(shí)計(jì)算飛行目標(biāo)的可能發(fā)生的遮蔽角度和遮蔽時(shí)間。一旦目標(biāo)進(jìn)入遮蔽角內(nèi)，本文將根據(jù)遮蔽前的目標(biāo)的航跡信息，鎖定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律對航跡持續(xù)做盲跟蹤預(yù)測，并在遮蔽角出口處預(yù)設(shè)立時(shí)間門限和位置門限。如果在限定的時(shí)間和位置門限內(nèi)再次

8、檢測到的目標(biāo)出現(xiàn)，將不再對目標(biāo)進(jìn)行航跡起始，而是認(rèn)定該目標(biāo)與遮蔽前為同一目標(biāo)。利用新的量測數(shù)據(jù)對之前的盲跟蹤狀態(tài)進(jìn)行平滑估計(jì)，保證了目標(biāo)跟蹤的連續(xù)性。該方法也同樣適用于解決相鄰雷達(dá)之間“航跡數(shù)據(jù)接力”的問題，即相鄰雷達(dá)間探測盲區(qū)的航跡貫序連接問題。有時(shí)為了最大限度的增加空域的監(jiān)視的覆蓋范圍，雷達(dá)與雷達(dá)之間的威力范圍以非重疊的形式分布到整個(gè)監(jiān)視空域。在這種情況下，相鄰雷達(dá)的覆蓋范圍之間會(huì)有較小的縫隙，出現(xiàn)類似上述的探測盲區(qū)。利用前文提出的

9、基于大地坐標(biāo)系的組網(wǎng)雷達(dá)工作平臺(tái)，將各部雷達(dá)的航跡數(shù)據(jù)等效轉(zhuǎn)換，共享各雷達(dá)的航跡數(shù)據(jù)。再利用雙門限盲跟蹤算法即可做到全空域的航跡貫序連接。除此之外，遠(yuǎn)程警戒雷達(dá)還會(huì)受到目標(biāo)起伏導(dǎo)致的航跡不連續(xù)的問題。由于地面反射路徑的影響，目標(biāo)回波信噪比起伏較大，有時(shí)會(huì)導(dǎo)致窄帶雷達(dá)的跟蹤目標(biāo)丟失。為此，本文提出了基于Toeplitz構(gòu)造的目標(biāo)速度譜重構(gòu)算法。該算法將常規(guī)Toeplitz構(gòu)造法結(jié)合MUSIC算法進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)用于速度維的目標(biāo)信號檢測以及高分

10、辨譜估計(jì)。為了降低多路徑效應(yīng)的影響，該方法采用傅立葉變換的相關(guān)分析法，根據(jù)特征頻率的遠(yuǎn)近關(guān)系來界定信號特征子空間與噪聲子空間，能在較低信噪比下提高目標(biāo)檢測能力以及目標(biāo)速度分辨力。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)測數(shù)據(jù)均驗(yàn)證了本文所提出方法的有效性。
　　4、利用雷達(dá)探測形成的航跡，與長期觀測的經(jīng)驗(yàn)航跡進(jìn)行比對，可以快速地識別空中目標(biāo)，并對其航行目的做出粗略的判決。為此本文提出基于相關(guān)因子的雷達(dá)航跡匹配判決算法。該算法利用預(yù)設(shè)門限和分割逼近的處理

11、方法確定與動(dòng)態(tài)航跡點(diǎn)匹配的經(jīng)驗(yàn)航跡和航跡點(diǎn)，進(jìn)而計(jì)算出偏航因子、高度因子、速度因子、方向因子。依據(jù)上述因子，本文構(gòu)造了動(dòng)態(tài)航跡點(diǎn)與經(jīng)驗(yàn)航跡的相關(guān)度指標(biāo)。并以K/N準(zhǔn)則來辨識該探測航跡與經(jīng)驗(yàn)航跡的相關(guān)程度，從而完成航跡的匹配判決。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該判決算法結(jié)構(gòu)簡單，易于工程實(shí)現(xiàn)，具有一定的自適應(yīng)能力。該方法還可實(shí)時(shí)監(jiān)控動(dòng)態(tài)航跡與經(jīng)驗(yàn)航跡的關(guān)聯(lián)狀況，并出現(xiàn)異常航跡時(shí)預(yù)警提示。與GIS結(jié)合做地點(diǎn)關(guān)聯(lián)又可以推測目標(biāo)類型。即可利用機(jī)場停留的飛機(jī)種類

12、的先驗(yàn)知識，做目標(biāo)種類辨識。
　　5、針對現(xiàn)役雷達(dá)體制下的目標(biāo)識別問題，本文提出了基于RCS時(shí)間序列的目標(biāo)匹配識別算法已完成目標(biāo)類型的精細(xì)化識別。該算法首先利用長期觀測的經(jīng)驗(yàn)航跡數(shù)據(jù)庫，和上文提出基于相關(guān)函數(shù)的雷達(dá)航跡匹配判決算法對當(dāng)前動(dòng)態(tài)航跡與經(jīng)驗(yàn)航跡數(shù)據(jù)做出實(shí)時(shí)性航跡匹配，以此快速找到相同雷達(dá)視向角下的動(dòng)態(tài)航跡的RCS時(shí)間序列和經(jīng)驗(yàn)航跡的RCS時(shí)間序列對，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對RCS時(shí)間序列進(jìn)行特征提取。將其分解所得到的頻率較高的