2.6 Стробирование и селекция отметок целей при обработке информации о воздушной обстановке

Из описания алгоритмов сопровождения траекторий целей видно что обработка информации о воздушной обстановке является весьма трудоемким процессом, требующим больших затрат оперативной памяти и быстродействия ЭВМ АСУ.

Одной из основных операций, выполняемых в процессе формирования информационной модели обстановки, является отбор отметок целей из числа полученных в последнем цикле работы источника для продолжения каждой из сопровождаемых траекторий. Отбор отметок последующей их "привязкой" к сопровождаемым целям принято называть селекцией траекторий.

Селекция проводится путем сопоставления вероятностей принадлежности вновь полученных отметок к сопровождаемой цели. К траектории привязывается та отметка, которая имеет наибольшую вероятность принадлежности к данной цели. Однако так как непосредственное определение значений этих вероятностей связано с существенными трудностями, то для упрощения процесса селекции отбор и при вязка отметок производятся на основе сравнения координат и параметров движения целей, полученных в очередном обзоре, с расчетными экстраполированными.) координатами и характеристиками сопровождаемых траекторий. В простейшем случае селекция осуществляется только по координатам отметок.

В процессе селекции принято выделять два последовательно выполняемых и взаимно связанных этапа - стробирование отметок и селекция отметок в стробе (сличение информации).

Стробирование заключается в выделении области, в которой с некоторой вероятностью ожидается появление цели, и регистрации всех попадающих в эту область отметок. Формально в качестве тамгой области может быть выбрана вся гона обзора РЛС. Но в этом случае значительно возрастает объем вычислений, связанных с необходи­мостью сравнивать по всей зоне обзора координаты экстраполирован­ных и реально наблюдаемых отметок целей. С целью сокращения объ­ема вычислений селекция отметок обычно производится в стробах.

Строб представляет собой заранее выбранную область зоны обзо­ра станции разведки, координаты центов которой совпадают с коор­динатами экстраполированной отметке Размеры, форма и ориентация строба существенно влияют на качество сопровождения траекторий. Вид и размеры строба определяются на основе статистических данных о точностных характеристиках источников информации, ошибок обра­ботки информации в АСУ и маневренных возможностях целей. При этом должны обеспечиваться требуемые знания показателей качества сопровождения (например надежности сопровождения, разрешающей спо­собности системы сопровождения, вероятности правильной селекции и др.) При слежении за несколькими целями или при работе в условиях помех в строб может попасть несколько отметок, на которых только одна в действительности принадлежит сопровождаемой цели (остальные либо образованы помехами, либо относятся к соседним целям). Поэтому при вторичной обработке информации возникает необходимо иметь селекции отметок в стробе с целью выбора из всех попавших в строб отметок той одной, вероятность принадлежности которой сопровождаемой трассе максимальна.

Стробирование отметок. Используемые в настоящее время методы стробирования отметок принято разделять на физические и математические.

Сущность физического стробирования состоит в выделении области вероятного появления новой отметки сопровождаемой цели путем непосредственного воздействия на приемное устройство Р.1С (например, отпирания его только в областях предполагаемого появления отметки.)

Под математическим стробированием понимается способ формирования области вероятного появления новой отметки в виде некоторой совокупности чисел (системы неравенств), аналогично определяют Щ11Х граница строба. При обработке информации в АСУ осуществляет­ся, как правило, математическое стробирование. В дальнейшем рассматриваются только эти методы стробирования.

Форма строба зависит от вида используемой при обработке информации системы координат в АСУ выбрана прямоугольная система, то наиболее простым для машинной реализации являются прямоугольный строб (здесь и в Последующем рассматривается стробирование на плоскости). Прямоугольные стробы могут задаваться либо координатами центра строба Х_эт, Y_эт и величинами допустимых отклонений относительно центра ΔХ_с, ΔY_c, либо координатами Х_н, Y_н и Х_к, Y_к, определяющими границы строба (рис.2.17). Более удобным для реа­лизации в алгоритмах ВОИ, базирующихся на полуавтоматическом или комбинированном методах сопровождения, является первый способ представления стробов.

При обработке информации в сферической системе координат простейший строб задается либо координатами центра строба β_эт, D_эт и его размерами относительно центра Δβ_с, ΔD_cС, либо координатами границ строба β_н, β_к по азимуту и D_н, D_к по дальности (рис.2.17).

У

Рис. 2.17. Способы представления стробов

словие попадания реальной отметки в плоский строб выражается системой неравенств:

,

,

для прямоугольной системы координат и (2.23)

D_и – D_эт

при работе в сферической системе координат.

В выражении (2.23) Х_и, Y_и, _и, D_и есть измеренные значения координат наблюдаемых отметок (А₁, А₂.-.Аn на рис.2.17).

Размеры стробов выбираются из условия обеспечения заданной, вероятности попадания в площадь строба S реальной отметки сопровождаемой цели. Эта вероятность Р_ц(S) выражается зависимостью

Р_Ц(S) - (2.24.)

где δ - рассеивание наблюдаемых отметок Х_и, У_и относительно экс­траполированной точки ЭТ с координатами X_эт, Y_эт;

W(δ) - плотность распределения вероятностей рассеивания отметок

цели относительно ЭТ.

Чем больших размеров выбран строб, там, естественно, выше ве­роятность Р_ц(S). Так, например, если выбрать прямоугольный строб с размерами ΔХ_c-δ_Δx и ΔY_c-δ_Δy, где δ_Δx и δ_Δy - суммарные средние квадратические отклонения наблюдаемых отметок от экстраполирован­ных, то при нормальном, распределении ошибок измерения и экстрапо­ляции вероятность попадания отметки цели в строб равна 0,68. Для получения вероятности Р_ц(S), близкой к единице, необходимо, пользуясь правилом "трех сигм", брать размеры строба разными ΔХ_с - 3б_Δх , ΔY_с - Зб_Δy .

Однако вместе с увеличением размеров строба увеличивается и вероятность попадания в него ложных отметок

где W_μ (δ) - плотность распределения вероятности ложных отметок в зоне наблюдения.

Таким образом, при выборе размеров строба возникает противоречивая ситуация: стремление увеличить вероятность попадания ре­альной отметки в строб ведет к возрастанию вероятности попадания в него ложных отметок. Это противоречие разрешается путем отыскания оптимального по размерам строба.

Одним из необходимых условий решения данной задачи является определение статистических характеристик рассеивания наблюдаемых отметок А относительно центра строба ЭТ (рис 2.18). Полными статистическими характеристиками величины δ являются плотности распределения вероятности рассеивания реальных отметок W_ц(δ) и ложных отметок W_μ(δ) относительно ЭТ (в общем случае отметки А могут принадлежать как реальным, так и ложным трассам).

Выражения для плотностей распределения W_ц(δ) и W_μ(δ) находятся следующим образом. Величины отклонений связаны с прямоугольными составляющими ΔХ и ΔУ известным соотношением

где ΔХ =Х_и-Х_эт , ΔY=Y_и-Y_эт.

Следовательно, одновременные плотности распределения W_ц(σ) и W_μ(σ) могут быть заменены двумерными W_ц(ΔX,ΔY), W_μ(ΔX,ΔY).

Отклонения ΔX и ΔY являются случайными величинами и могут быть представлены в виде суммы абсолютных ошибок измерения (схема) координат цели ΔX_и, ΔY_и и ошибок экстраполяции ΔX_э,ΔY_э (рис. 2.18):

ΔX=ΔХ_и+ΔX_э,

Δ

Рис. 2.18.К определению величины рассеивания .

Y=ΔY_и+ΔY_э.

Обычно предполагается, что ошибки измерения и экстраполяат координат подчиняются нормальному закону распределения с матема­тическими ожиданиями равными нулю. Тогда, согласно теореме с композиции нормальных распределений, величины ΔX и ΔY также распределяются нормально с математическими ожиданиями m_Δx-m_Δy=0 и дисперсиями δ² _Δx,δ²_Δy.

Так как корреляция между отклонениями ΔX и ΔY практически отсутствует, то выражение для двумерной плотности распределения рассеивания отметок реальной цели относительно центра строба име­ет вид:

ехр, (2. 26)

Ложные отметки статистически могут быть охарактеризованы средней плотностью появления отметок во времени. Более наглядны и удобной для использования характеристикой является средняя плотность количества ложных отметок μ, приходящихся на единицу площади зоны наблюдения за один обзор РЛС

,

где ε - средняя плотность появления ложных отметок во времени (отм/с);

S-площадь зоны наблюдения (м);

Т_о- период обзора РЛС(с).

При исследовании алгоритмов ВОИ принято полагать, что ложные отметки появляются случайно и независимо во всей зоне наблюдения S и распределены по закону равномерной плотности. При таких условиях плотность распределения вероятности рассеивания ложных отметок приближенно равна

(2.27),

На рис.2.19 представлены поверхности распределения, отобра­жающие функции W_ц(ΔX,ΔY) W_μ(ΔX,ΔY) Как следует из выражений (2.26), (2.27) и графиков, приведенных на рис.2.19, характер распределения реальных и ложных отметок относительно центра строба существенно различен. Плотность вероятности появления реальной отметки увеличивается с приближением к центру строба и достигает максимума в точке ЭТ. Распределение ложных отметок в пределах строба остается равномерным. На этих отличиях в статистических закономерностях отметок основываются алгоритмы стробирования и селекции целей при ВОИ. Существенное влияние на размеры стробов оказывает характер

движения цели и используемый в системе сопровождения алгоритм обработки информации. При отсутствии маневра цели и используемый в системе сопровождения алгоритм обработки информации. При отсутствии маневра цели и при вычислении экстраполированных координат по достаточно большому количеству наблюдаемых отметок размеры строба ΔX_с, ΔY_с могут быть сделаны минимальными, так как они определяются главным образом ошибками измерения координат δ_Xи, δ_Yи

П

Рис. 2.19. Характер распределения реальных и ложных отметок.

ри сопровождении маневрирующей цели резко возрастают экстраполяции координат и для достижения высокой вероятности попадания отметки цели в строб Р_ц(S) необходимо увеличить его площадь. Размеры строба в этом случае зависят от интенсивности маневра и сглаживающей способности алгоритма экстраполяции. Если в алгоритме сопровождения учитываются только две гипотезы - о наличии отсутствии маневра, то для маневрирующих целей строб доля рассчитываться на случай небольшой интенсивности маневра.

Кроме того, качество ВОИ в сильной мере зависит от стабильности и периодичности поступления реальных отметок на вход системы сопровождения. Так, при пропуске одной или нескольких отметок подряд вычисление координат центров стробов ведется по предыдущим значениям координат и скорости цели. Ошибки экстраполяции при этом резко возрастают.

Следовательно, для обеспечения высокого качества ВОИ в алгоритмах обнаружения и сопровождения траекторий целей должна быть предусмотрена возможность формирования стробов нескольких размеров:

• малого стро6а для сопровождения неманеврирующих или слабо маневрирующих целей при отсутствии пропусков отметок;

• среднего строба для обнаружения и сопровождения траекторий маневрирующих целей при отсутствии пропусков отметок;

• большого строба для обнаружения и сопровождения маневрирующих целей при наличии пропусков отметок.

В любом из выбранных на основе приведенных выше соображений стробов возможно попадание ложных отметок образованных искусственными помехами и внутренними шумами РЛС и автомата ПОИ.

Д

Рис. 2.20. К пояснению способов продолжения траектории.

ля таких отметок удовлетворяются условия (2.23), то есть одна из них может быть принята за продолжение сопровождений трассы. Все это создает неопределенную ситуацию, требующую дальнейшего анализа. Отбор единственной отметки, принадлежащей 1 сопровождаемой траектории, производится на этапе селекции отметок в стробе.