Верба В.С. - Авиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения (Системы мониторинга) - 2008

Проводимая оценка пространственного распределения AS интенсивности потока ложных отметок в зоне S действия

БРЛС при воздействии импульсных помех позволяет реализовать соответст­ вующее управление обработкой (рис. 4.11) РЛИ и уменьшить за счет этого пе­ регрузки спецвычислителей по обработке информации в сложной целевой и помеховой обстановке.

Рис. 4.11

Динамическое управление режимами обработки и комплексирования раз­ нотипной информации в БРЛС АКРЛДН (рис. 4.12, а, б) необходимо обеспе­ чивать с учетом восстановленной ΦΠΡΒ \νσ приоритетных характеристик для конкретных решаемых системой задач. В частности, с учетом соотношения требуемого σ и реализуемого значений характеристики и максимизации по­ казателей эффективности БРЛС при обеспечении разнородных потребителей информации. При этом алгоритм управляемого комплексирования при «мерца­ нии» ПАП упрощенно записывается следующим образом:

где χ - вектор состояния, определяемый используемыми моделями движения це­ л управляемый параметр «включения» режимов комплексирования

определяемая рекуррентными соотношениями фильтра Калмана-Бьюси. Управление процессами автосопровождения ПАП при одиночных (груп­

повых) действиях АК РЛДН осуществляется на основе предварительно прове­ денной оценки динамических свойств альтернативных режимов обработки пе­ ленговой информации в пространстве переменных состояний. При технических (временных) ограничениях в каналах связи на возможности обмена информа­ цией между несколькими комплексами РЛДН в состав управляемых парамет­ ров дополнительно включается изменяемый параметр ЕАо, характеризующий

Моделирование типовых ситуаций применения показало, что вычисляемое время Тпп переходного процесса установления ошибок определения координат целей-постановщиков активных помех зависит как от геометрии АКРЛДНПАП, так и от точности измерения угловых направлений на данные цели и реа­ лизуемого темпа асинхронного обмена пеленговой информацией (рис. 4.15). Оценки в подсистеме управления БРЛС реализуемой точности сопровождения ПАП в реальном времени определяют целесообразность «включения» данного режима в комплексе.

Рис. 4.15

Современные технологии позволяют конструировать АФАР, содержащие разнотипные активные модули с различными рабочими частотами. Такие АФАР могут одновременно работать на нескольких рабочих частотах и излу­ чать многочастотные сигналы. При этом имеется возможность в БРЛС проек­ тировать независимое управление угловым распределением излучения на раз­ личных рабочих частотах. Данные возможности ориентированы в первую оче­ редь на повышение качества информации об обстановке, хотя в условиях радиоэлектронного конфликта качество добываемой информации в значитель­ ной степени зависит от мер противодействия, предпринимаемых противостоя­ щей стороной в ответ на функционирование средств разведки. Поэтому обес­ печение управляемости информационных датчиков, направленное на компен­ сацию радиоэлектронного подавления, напрямую связано с повышением качества добываемой информации. В связи с этим, в условиях радиоэлектрон­ ного конфликта должны быть задействованы все возможности по динамиче­ скому изменению способов добывания информации в БРЛС, реализуемые при помощи технологий АФАР.

Основная задача при управлении процессами добывания и обработки ин­ формации АК РЛДН в динамике конфликта со средствами РЭП состоит в вы­ боре такой комбинации способов защиты от помех, при которой определяемое качество информации будет наилучшим в текущих условиях помеховой и воз­ душной обстановки. Поэтому реализация мер защиты от помех только на уровне первичной обработки не позволяет обеспечить конфликтную устойчивость комплекса как разведывательно-информационной системы при целенаправлен­ ном радиоэлектронном подавлении. Для повышения помехозащищенности БРЛС целесообразно комплексное применение совокупности мер на этапах зондирования, обработки и комплексирования информации.

4.4. Методы и алгоритмы функционирования подсистемы сопровождения целей-постановщиков активных помех по пеленговой информации бортовой радиолокационной системы

В условиях полного (частичного) радиоэлектронного подавления БРЛС це­ лесообразно организовать сопровождение целей-постановщиков активных помех по пеленговой информации с восстановлением их координат. При этом аппа­ ратно-программными средствами БРЛС формируется подсистема сопровожде­ ния, на которую подаются от пилотажно-навигационного комплекса (ПНК) па­ раметры движения АК РЛДН и проводятся идентификация, накопление и об­ работка пеленгов по всем радиоизлучающим объектам.

4.4.1. Кинематический метод оценки координат целей-ПАП

Кинематический метод определения координат в пространстве состояний (динамико-кинематический метод) основан на математическом описании в пространстве состояний собственного или относительного движения цели и самолета-носителя АКРЛДН. В качестве фазовых координат относительного движения при таком описании выступают дальность до цели, скорость сближе­ ния, угловые координаты и угловые скорости линии визирования, а в качестве фазовых координат собственного движения цели - прямоугольные координаты и их производные. Результаты измерений пеленгов используются в алгоритмах фильтрации, как правило, калмановской [3, 16]. Применительно к задаче опре­ деления координат и параметров собственного движения цели рассмотрим по­ становку задачи и один из возможных вариантов синтеза оптимального после­ довательного алгоритма оценивания вектора состояния подвижной наземной (морской) радиоизлучающей цели, заимствованной из [2, 15, 16] и реализую­ щий кинематический метод восстановления координат.

Рис. 4.16

Пусть самолет-носитель АК РЛДН, представленный на рис. 4.16 точкой С, передвигается в неподвижной земной системе координат (НЗСК) OXYZ по известной траектории и пусть при этом непосредственному наблюдению дос­ тупен дискретный случайный процесс , значения которого в моменты

времени к представляют собой аддитивную смесь полезного сигнала и дискретного шума n(k):

(4.2)

где - векторы состояния движущейся цели и самолета-носи­

теля БРЛС соответственно.

Состав вектора наблюдения ξ^) определяется возможностями БРЛС по

измерению тех или иных пространственных и радиотехнических параметров сигналов от подвижных целей. Допустим, что наблюдение пространственных параметров сигналов от цели осуществляется по двум углам, поэтому вектор наблюдения имеет вид

(4.3)

где- измеренные значения азимута и угла места соответственно.

Глава 4

Векторную функцию полезного сигнала, зависящую от текущих коорди­ нат самолета и цели, можно представить при помощи нелинейных относитель­ но Дц(к) и Дс(к) выражений:

(4.4)

Вектор состояния Дц (к) движущейся цели, от которой зарегистрирован ξ ^ ) , в общем случае размерностью п, имеет в составе неизвестные параметры,

описывающие движение цели. В нашем случае компонентами этого вектора являются координаты положения, скорость и ускорение цели по соответст­ вующим координатным осям:

где - текущие координаты цели в НЗСК, отображаемой точкой Ц

ределяется вектором состояния Дискретный шум наблюдения

(4.5)

считается стационарным гауссовским белым шумом с нулевым математиче­ ским ожиданием и известной матрицей дисперсий

(4.6)

где - дисперсии ошибок измерения углов по каналам азимута и угла

места.

Для синтеза алгоритмов оценивания параметров радиоизлучающих объек­ тов помимо рассмотренной модели измерений необходимо располагать апри-

орными данными о возможном поведении объектов, т. е. моделью движения цели - ПАП. При выборе модели движения маневрирующего объекта стремят­ ся к тому, чтобы описание этой модели было достаточно простым и в то же время правильно отражало реальные траектории. Для различных классов объ­ ектов этому условию отвечают различные модели. Одной из наиболее широко используемых на практике является динамическая модель движения [2], со­ гласно которой маневр рассматривается как стационарный случайный марков­ ский процесс с экспоненциальной функцией корреляции ускорения:

висящая от его характера.

В матричной форме разностное уравнение состояния, соответствующее модели Зингера для случая ведения наблюдения за движущейся целью в дис­ кретном времени, может быть представлено в виде [15]

вектор формирующих белых шумов, составленный из независимых случайных величин , распределенных по гауссовскому закону с нуле­

вым математическим ожиданием и единичными дисперсиями.

Применительно к решаемой задаче обработки фундаментальная матрица Ф(к, к-1) имеет вид

/

с

(4.9)

Выражение для переходной матрицы возмущений G(k -1) приведено в [2], а

здесь для сокращения записей опущено.

Полученные уравнения состояния могут непосредственно использоваться для построения алгоритма функционирования подсистемы сопровождения це­ лей - постановщиков активных помех. В соответствии с располагаемыми све­ дениями (4.2)-(4.9) имеем задачу нелинейной дискретной фильтрации. Извест­ но, что для получения точных алгоритмов нелинейной фильтрации марковских процессов необходимо интегрировать уравнение Стратоновича. В общем слу­ чае эта задача неразрешима. Поэтому обычно рассматривают приближенные способы решения. В данном случае используется алгоритм расширенного фильтра Калмана, построенный на основе текущей линеаризации нелинейных уравнений наблюдения. Эта методика основана на разложении коэффициентов уравнения Стратоновича в ряд в окрестности точки оценки фильтруемого па­ раметра при условии, что имеет место малая ошибка фильтрации.

Разностные уравнения, определяющие значения оценки Дц вектора со­ стояния и матрицы апостериорных дисперсий D(k) ошибок фильтрации в дис­ кретные моменты времени к, для метода текущей линеаризации имеют вид

(4.10)

(4.11)

где экстраполированные с шага (к-1) на шаг к оценки вектора состояния Дэц и матрицы априорных дисперсий D определяются выражениями

(4.12)

(4.13)

Здесь - матрицы дисперсий белых гауссовских дискретных шумов состояний и наблюдения, которые будем считать независимыми от номе­

мерностью m χ η производных полезного сигнала, где m, n - размерности со­ ответственно векторов наблюдения и состояния.

Для решения разностных уравнений (4.10)-(4.13) необходимо знать на­ чальные условия. При наличии в БРЛС априорной информации о цели, напри­ мер при прицеливании по корабельной РЛС, когда по данным целеуказания от других средств известна плотность вероятности вектора состояния цели, в ка­ честве начальной оценки вектора состояния Д0ц и начальной матрицы апосте­ риорной дисперсии D0 можно задавать соответственно математическое ожи­ дание и корреляционную матрицу этой плотности вероятности.

При отсутствии априорных данных о текущих параметрах движения цели начальные значения оценок координат х0ц, г0ц можно формировать, исходя из геометрии прямоугольного треугольника и на основании измерения азимута а0 и угла места β0 цели в соответствии с выражениями:

ходя из диапазона возможных скоростей и ускорений для заданных типов дви­ жущихся целей.

Результаты численных расчетов синтезированного квазиоптимального по­ следовательного алгоритма оценивания текущих параметров движения цели по критерию минимума среднего квадрата ошибки показали [2,15], что предла­ гаемые алгоритмы работоспособны при наличии флуктуационных погрешно­ стей в измерениях азимута и угла места. Это обстоятельство свидетельствует о возможности использования их в БРЛС, в частности при оценке координат радиоизлучающих объектов наземного (надводного) базирования.

4.4.2.Метод и реализующий его алгоритм самотриангуляции

вБРЛС для сопровождения целей-ПАП

Вреальных условиях функционирования при полном радиоэлектронном подавлении активных радиолокационных каналов информационных средств и при отсутствии дополнительных разнесенных источников пеленговой информа­ ции в АКРЛДН определение местоположения излучающих целей (ИЦ) стано­ вится невозможным. В таких ситуациях БРЛС работает автономно и использует собственную информацию пассивных радиолокационных каналов для органи­ зации сопровождения данных объектов. Для неподвижных информационных средств наземного базирования по собственной пеленговой информации име-