Проследяване на маневриращи цели. Характеристики на насочване по маневриращи цели
В резултат на първичната обработка на радарна информация, два потока от целеви марки пристигат на входа на алгоритъма за автоматично проследяване:
„истински цели“, групирани близо до действителното положение на целите;
"фалшиви цели"", едната от които е обвързана със зони на смущения и отражения от местни обекти, а другата е равномерно разпределена в зрителното поле на станцията.
Ако се реши, че определен набор от оценки, получени от всеки в неговото радарно изследване, се отнася за една и съща траектория, тогава следващата задача е да се оценят параметрите на тази траектория, която се състои в изчисляване на параметрите, разгледани в раздел 2.2 х 0 ,В 0 ,Х 0 ,V х ,V г ,V Х ,а х ,а ги а Х. Ако има две марки около целта като начални координати х 0 ,В 0 и Х 0 получават се координатите на последния знак, компонентите на скоростта V х , V ги V Хсе изчисляват по същия начин, както при автоматично заснемане на траекторията.
Ако се разграничат по-голям брой марки, е възможно да преминете към по-сложен модел на движение на целта и да изгладите параметрите на траекторията. Изглаждането се извършва, за да се намали влиянието на грешките при измерване на координатните координати на радара върху точността на проследяване. Най-често срещаните в ACS са линеен модел на движение на целта и последователно изглаждане на параметрите на траекторията.
Същността на метода на последователното изглаждане е, че изгладените стойности на параметрите на траекторията в следващия к-ти диапазон се определят от изгладените стойности, получени в ( к-1)-тия преглед и резултатите от последния кто наблюдение. Независимо от броя на направените наблюдения, в следващия изчислителен цикъл се използват само предишната оценка и резултатът от ново наблюдение. В същото време изискванията за капацитета на устройствата за съхранение и скоростта на оборудването са значително намалени.
Окончателните изрази за изглаждане на позицията и скоростта в k-то радарно изследване са както следва:
От тези формули може да се види, че изгладената стойност на координатата е равна на сумата, екстраполирана към момента к-наблюдения на изгладената координата У* KE и взето с коефициент котклонения на екстраполираната координата от резултата от измерването.
Изгладена стойност на скоростта в кти преглед V * У K е сумата от изгладените скорости V * У K-1 в ( к-1)-ти преглед и взет с коефициент кувеличение на скоростта, което е пропорционално на отклонението.
У=УК- У KE.
Х
Ориз. 2.5. Изглаждане на параметрите на целевата траектория.
Пунктираната линия на фиг. 2.5 означава изгладена траектория на целта, изчислена в ACS компютъра в кти преглед. Поради факта, че коефициентите на изгладените координати ки клежат в рамките на 0...1, изгладената начална координата е в интервала У* КЕ... У K, а изгладената скорост е V * УК-1... V * УК.
Доказано е, че при праволинейно равномерно движение на целта грешките при проследяване ще бъдат минимални, ако коефициентите ки ксе изчисляват по формулите:
(2.9)
Фигура 2.6 показва зависимостта ки кот рецензен номер к. От графиките на фигурата се вижда, че коефициентите асимптотично се доближават до нула. В лимита при кТака се постига пълно елиминиране на грешките при проследяване на целта. На практика винаги има отклонения на целевата траектория от права линия.
Следователно стойностите на коефициентите ки кнамаляват само до определени граници.
Качествено ефектът от изглаждането върху точността на проследяване на целта може да бъде оценен с помощта на фиг. 2.7. В областта на праволинейното движение грешката на изгладените координати на целта е по-малка от неизгладените: сегментите от пунктирани линии са по-близо до истинската траектория на целта, отколкото сегментите от плътни линии. В маневрен участък, поради несъответствието между истинската природа на движението на целта и хипотетичното, възникват грешки при динамично проследяване. Сега сегментите от плътни линии определят по-точно действителната позиция на целта в сравнение със сегментите от пунктирани линии.
В автоматизираната система за управление на ПВО при проследяване на неманеврени цели изборът на коефициенти ки кпроизведени по различни начини: те могат или да бъдат преизчислени от начални към някои крайни стойности, или да останат непроменени през целия период на поддръжка. В последния случай оптималното последователно изглаждане се превръща в т. нар. експоненциално изглаждане. Откриването на маневра на целта може да се извърши визуално от оператора или автоматично. И в двата случая целта се счита за маневрираща, ако измерената координата на целта се различава от екстраполираната със сума, която надвишава допустимите грешки при измерване на координати.
У
Ориз. 2.6. Зависимост на коефициентите на изглаждане от K.
Ориз. 2.7. Ефект на изглаждащите параметри на траекторията върху точността на проследяване на целта
Обикновено изчисляването на текущите (екстраполирани в даден момент от време) координати на целта е насочено към моментите на издаване на информация към индикатори, комуникационни канали, зони на памет на други алгоритми и т.н. Изчисляването на прогнозираните стойности на целевите координати се извършва по формулите:
(2.10)
където т г- време за изпълнение, отчитано от текущия момент т.
обикновено т гпри оценка на въздушната обстановка се задава от командирите, а при решаване на други задачи за обработка на данни се чете от постоянната памет на компютъра на ACS.
Последният етап от проследяването на целта е решаването на проблема за съпоставянето на новопоявилите се знаци със съществуващите траектории. Този проблем се решава чрез математическо стробиране на областите на въздушното пространство. Същността му е в машинната проверка на изпълнението на равенствата, с помощта на която се установява, че марката принадлежи на изследваната област. В този случай най-често се използват правоъгълни или кръгли порти. Техните параметри са показани на фигура 2.8.
Нека бъде хъъъ, В E - екстраполирани координати на целта в даден момент от време т. За да разберете коя от оценките, получени в следващото проучване, принадлежи към тази траектория, е необходимо да проверите условията:
П
Ориз. 2.8. Параметри на строб
|х 1 -х E | х pp; | Й 1 -Й E | Й pp; (2.11)
при използване на кръгов стробоскоп -
(х и – х E) 2 + ( Й и – ЙД) 2 Рул, (2.12)
където хстраница, Й str - размери на правоъгълна порта;
Р str - размерът на кръглата порта.
В резултат на изброяването на всички възможни двойки "траектория-марка" във всяко изследване се установява кои марки продължават съществуващите и кои инициират нови следи.
От описанието на алгоритмите за проследяване на траекторията на целта се вижда, че обработката на информация за въздушната обстановка е много трудоемък процес, който изисква големи количества RAM и компютърна скорост на автоматизираната система за управление.
Маневрата на целта в хоризонталната равнина се свежда до промяна на курса и скоростта на полета. Влиянието на маневрата на въздушна цел върху първия и втория етап на насочване на изтребител по метода "Маневра" се проявява по различни начини.
Да приемем, че насочването се извършва на първия етап, когато въздушната цел и изтребителят са били съответно в точките AT и НО (Фиг. 7.9.), И срещата им беше възможна в точката C o .
Ориз. 7.9. Влияние на маневрата на целта в хоризонталната равнина
към траекторията на полета на изтребител
Ако въздушната цел е в точката AT направила маневра по хода и във времето т обърна се към ъгъла w c t , то за да може изтребителят да следва допирателна към дъгата на завоя на втория етап на насочване, курсът му трябва да се промени с ъгъла w и t . След като въздушната цел завърши маневрата, срещата с нея ще стане възможна в точката С и дължината на пътя на въздушната цел до точката ще се промени на д-р.
Ако си представим, че началната точка на завоя се движи заедно с CC, разположена спрямо него на същия интервал и разстояние като боеца в началото на завоя, тогава боецът се насочва до тази точка по метода "паралелен подход" . Ако CC е на голямо разстояние Преди от боец, в сравнение с който интервалът аз и предвидено разстояние на завиване дупр може да се пренебрегне, то като цяло свойствата на метода "Маневра" са близки до тези на метода "Параллелен подход".
До по-късна среща на боец с мишена (DSc > 0) води ревера си от боеца (DΘ и > 0) , а обръщането към боеца води до по-ранна среща. Следователно, противодействието срещу маневрата на целевия курс, както в случая на насочване по метода „паралелен подход“, може да бъде едновременното насочване на групи бойци върху него от различни страни.
С намаляването на разстоянието до CC разликата между свойствата на метода "Маневра" и свойствата на метода "Паралелна среща" се проявява все повече и повече. По време на времето за преобръщане на VC, изтребителят трябва да се завърта под все по-големи ъгли, тоест неговата ъглова скорост w се увеличава.
Промяна на стойността w и при полет на изтребител по курс на сблъсък с въздушна цел (UR = 180°) характеризира графиката на зависимостта на съотношението на ъгловите скорости w и / w c от обхвата, изразен във части от разстоянието на завъртане на оловото Д/Дупр.
Както се вижда от графиката, на големи разстояния (D / Dupr = 5÷ 10) поведение w и / w c малко се различава от единица, тоест ъгловата скорост на изтребителя е малко по-различна от ъгловата скорост на маневриращата цел. С намаляване на обхвата, до около три Супр , стойността на wi нараства бързо и когато боецът се приближи до началната точка на завоя (D / Dupr = 1)w и нараства до безкрайност.
По този начин, при насочване по метода "Маневра" към маневриращ AT, практически е невъзможно изтребителят да доведе до началната точка на завоя с изчисления радиус.
Ориз. 7.10. Зависимост на съотношението на ъгловите скорости w и / w c по време на маневра върху целта
на първия етап на ръководство във връзка с Д / Дупр
По време на процеса на насочване на първия етап въздушната цел може да маневрира многократно. Така например въздушна цел в дадена точка В 1 може да включи боец, което води до точка A1 трябва да се отклони от предишния си курс и да се промени посоката на предварително предвидения завой. В резултат на това траекторията на изтребителя на първия етап на насочване се превръща от права линия в сложна линия, състояща се от дъги на завъртане с променлив радиус и отсечки от права линия между тях. Всичко това усложнява полета към въздушния бой.
Влиянието на маневрата на въздушна цел на втория етап на насочване на изтребител по метода "Маневра" ще бъде разгледано с помощта на фигура 7.11.:
Ориз. 7.11. Влияние на маневрата на въздушната цел в хоризонталната равнина
на втория етап на насочване по метода "Маневра" по траекторията на полета на изтребител
Да приемем, че в някакъв момент от втория етап на насочване изтребителят и въздушната цел са съответно в точките НО и AT и за постигане на целта в точката Така боецът извършва завой с радиус Ро и ъглова скорост w и = Vi/Rо .
Ако за определен период от време Дт въздушната цел ще промени посоката на полета под ъгъл w c × Dt , тогава срещата с него ще стане възможна в точката С . За да стигнем до тази точка от точката НО боецът ще трябва да извърши завой с различен радиус Р . Но предварително за времето Дт той ще трябва допълнително да стегне ъгъла w и D × Dt .
По този начин маневрата на въздушна цел на втория етап на насочване води до появата на допълнителна ъглова скорост на завоя на изтребителя w и D . Колкото по-малък е оставащият ъгъл на завъртане UR боец, толкова по-голяма е стойността w и D , и когато боецът наближи крайната точка на завоя w и D нараства до безкрайност.
По този начин е почти невъзможно да се изведе изтребител в дадено положение спрямо маневрираща въздушна цел на втория етап на насочване по метода "Маневра".
В тази връзка, в случай на маневриране на въздушна цел, на втория етап, като правило, те преминават към насочване на изтребител по метода Chase.
Въведение.
Глава 1. Анализ на филтри за проследяване на траекториите на въздушните цели.
§1.1. Калман филтър.
§1.2. Приложение на филтъра на Калман за проследяване на траекториите на CC според данните от наблюдателния радар.
§ 1.3. Филтри "Алфа - Бета" и "Алфа - Бета - Гама".
§ 1.4. Статистическо моделиране.
§1.5. Констатации.
Глава 2. Анализ на адаптивни методи за проследяване на траекториите на маневриращи въздушни цели на базата на маневрени детектори.
§ 2.1. Въведение.
§ 2.2. Съвместно откриване и оценка на маневрата на целта въз основа на процеса на актуализиране.
§ 2.3. Адаптивни алгоритми за проследяване на маневриране
CC с помощта на детектори за маневри.
§ 2.4. Констатации.
Глава 3. Изследване на известни мултимоделни алгоритми.
§3.1. Въведение.
§3.2. Байесов адаптивен подход.
§3.3. Проучване на добре известното MMA проследяване на траекторията на CC за наблюдателен радар.
§3.4. Констатации.
Глава 4. Разработване на многомоделен алгоритъм за проследяване * траектории на маневриращи въздушни цели.
§4.1. Въведение.
§4.2. Оценка на вектора на състоянието на движение на CC.
§4.2.1. Формулиране на проблема.
54.2.2. Общ подход към решаването на проблеми.
04.2.3. Линеен алгоритъм.
§4.3. Сравнение на MMA с други алгоритми.
§4.4. Констатации.
Препоръчителен списък с дисертации
Вторична обработка на информация в двупозиционна радарна система в декартова координатна система 2004 г., кандидат на техническите науки Сидоров, Виктор Генадиевич
Филтриране на оценки на сферични координати на обекти в двупозиционна радарна система 2004 г., кандидат на техническите науки Гребенюк, Александър Сергеевич
Алгоритмично осигуряване на информационна поддръжка за оценка на динамична ситуация в мултисензорни системи с автоматично проследяване на повърхностни обекти 2001 г., доктор на техническите науки Бескид, Павел Павлович
Разработване на методи за контрол на местоположението на самолетите на държавната авиация в процеса на управление на въздушното движение в извънмаршрутния сектор на въздушното пространство 2009 г., кандидат на техническите науки Шанин, Алексей Вячеславович
Разработване и изследване на метод за насочване към маневриращ обект въз основа на стохастична прогноза за неговото движение 2004 г. д-р Чруонг Данг Коа
Въведение в дипломната работа (част от резюмето) на тема "Изследване на алгоритми за проследяване на траекториите на въздушните цели"
Актуалността на темата на дисертацията
Една от най-важните задачи на гражданската авиация е да подобри безопасността на полетите, особено по време на излитане и кацане. За постигането на тази цел автоматизираните системи за управление на въздушното движение (АТД) трябва да разполагат с необходимите показатели за качество, които до известна степен зависят от качеството на входящата радарна информация. В системата за КВД радарната информация от радарите по маршрута и на летището се използва за контрол на движението на въздушни цели (AT), избягване на сблъсък и контрол на подхода за кацане. При управление на движението на AT е необходимо да се изчислят текущите координати на всеки AT, за да се изключат опасни подходи на AT. В противен случай пилотите получават команди за коригиране на траекториите. В режим на избягване на сблъсък се формира оценка на екстраполирани координати, въз основа на която се определят опасните зони на близост. Освен това през последните години се увеличи и гъстотата на въздушния трафик. Увеличаването на гъстотата на въздушния трафик води до увеличаване на броя на опасните сблъсъци. Предотвратяването на опасни подходи на AE е част от най-важната задача на гражданската авиация - осигуряване на безопасност на полетите. При управление на движението на AT на етапа на подхода за кацане, радарът проверява правилността на движението на AT по зададените траектории.
Ето защо въпросите за подобряване на качеството на радарната информация постоянно привличат голямо внимание. Известно е, че след първичната обработка на радарната информация, процесът на вторична обработка на радарната информация (SOP) обикновено се извършва чрез програмирани алгоритми за цифрова обработка на компютър, като качеството на потока на радарната информация силно зависи от надеждността и точност на алгоритмите за обработка. Тази задача е още по-актуална, ако се вземат предвид маневрите на АТ на етапите на излитане и кацане, свързани с промени в нивото, промени в курса и прилагане на типични модели за кацане и т.н.
Помислете за местоположението на елементите на въздушното пространство на зоната за КВД и типичен модел на подход. В гражданското въздухоплаване въздушното пространство се разделя на въздушен път - установено въздушно пространство над земната повърхност под формата на коридор с ширина (10 - 20) km, по който се извършват редовни полети, летищна зона - въздушно пространство над летището и прилежащата към него зона и зона с ограничен достъп - въздушно пространство, в което са забранени полетите на авиацията на всички ведомства.
В района на летището са организирани въздушни коридори, зони за излитане и кацане и зони за изчакване. Въздушният коридор е част от въздушното пространство, в което АТ се спускат и набират височина. Зона за излитане и кацане - въздушно пространство от нивото на летището до височината на второто безопасно ниво на полета. Размерите на тази зона се определят от летните характеристики на АТ, експлоатирани на дадено летище, възможностите на ATC и радионавигационните средства за кацане, процедурите за подход и специфичните особености на летищната зона. По правило границите на зоната за излитане и кацане са на 25,30 км от летището. Ако по някаква причина пилотът не приземи VC от първия подход, тогава VC отива във втория кръг, т.е. се движи по специален маршрут в зоната на кръга (виж Фиг. B.1). Ако на ОК не е разрешено да се движи по маршрута на подхода поради временна заетост или липса на ПИК (пистата), тогава ОК се насочва към зоната за задържане, предназначена за изчакване на разрешението за кацане в летищната зона. Тези зони са разположени над летището или на 50 - 100 km от него (фиг. Б.1). По този начин в района на летището честотата на маневриране на TC е висока. Това се обяснява с факта, че в тази зона има висока плътност на АТ и за да поддържат дадени маршрути и разстояния, те винаги маневрират от една зона в друга.
1 - коловози; 2 - коридори на зоната на летището; 3 - кръгова зона; 4-зоново излитане и кацане;
5 - зони за изчакване.
Освен това, за да се подобри безопасността на TC и пътниците по време на кацане, в момента широко се използва схемата за подход „кутия“, при която TC трябва да планира (1-2) кръгове над летището преди кацане (фиг. B.2) . Този модел се състои от някои участъци от праволинейно движение и четири 90-градусови завоя.
Ориз. В 2. Схема на подхода за кацане върху "кутията".
От друга страна, състоянието и развитието на компютърните технологии дава възможност за прилагане на по-сложни и ефективни алгоритми за обработка на радарна информация за подобряване на точността на оценка на координатите и скоростта на CC.
По този начин изследването на алгоритми за проследяване на траекториите на CC, които осигуряват повишаване на качеството на радарната информация, е спешен проблем.
При обработката на радарна информация особено неотложна задача е изследването на алгоритми за обработка в областите на маневрата на AT, които водят до несъответствие между реалното движение на AT и използвания в алгоритъма модел на движение. В резултат на това точността на резултатите от оценката се влошава и получената радарна информация става ненадеждна. Известните подходи за подобряване на точността на проследяване на траекторията на TC в участъците от маневрата се основават главно на решаването на проблема за откриване на началото и края на маневрата и съответната промяна в параметрите на проследяващия филтър. Тези подходи водят до схемата на филтри "алфа - бета" и "алфа - бета - гама" или филтър на Калман (КК) в комбинация с детектор за маневриране.
Известно е, че в теорията на откриването и оценката адаптивният байесов подход може да се използва и за решаване на априорна несигурност. При филтриране в пространството на състоянията този подход се крие във факта, че всички възможни варианти на модели на състояния се вземат предвид, като за всеки вариант се изчислява неговата апостериорна вероятност. Приложението му за решаване на проблема с проследяването на траекториите на маневриращите АТ е разработено през последните години. В този случай траекторията на СС се описва едновременно от няколко модела, като се приема, че процесът на преход между моделите се описва от едносвързана марковска верига. В литературата е предложен един вариант за създаване на такъв алгоритъм на базата на гаусовата аппроксимация за априорната плътност на вероятността на вектора на състоянието. Същността му е да комбинира възможните хипотези на моделите, а полученият алгоритъм се нарича "мултимоделен алгоритъм" (ММА).
В дисертацията се анализират посочените по-горе подходи, показва се техните предимства и недостатъци и се разработва нов ВМА. За разлика от добре познатия MMA, предложеният алгоритъм се основава на гаусовата аппроксимация за апостериорната вероятностна плътност на вектора на състоянието CC, според която полученият алгоритъм има предимства пред известните адаптивни алгоритми. Резултатът от статистическото моделиране показа, че разглежданият алгоритъм позволява да се подобри точността на оценка на местоположението на CC в сравнение с адаптивния FC и известния MMA при проследяване на траекторията на маневриращия CC. Резултатите от проучването показаха, че разходите за изчисляване на първия опростен FC са намалени в сравнение с втория опростен и разширен FC, като в същото време неговата точност при оценяване както на координатите, така и на скоростта на CC нараства с (30-50 )% в сравнение с филтрите "алфа - бета" и "алфа - бета - гама". Следователно използването на първия опростен FK за проследяване на траекторията на неманевриращите AT е по-предпочитано.
Цел и задачи на работата
Целта на дисертационния труд е да се проучат и анализират алгоритми за проследяване на траектории на CC, да се разработи нов MMA и да се сравни получената MMA с известни адаптивни алгоритми. В съответствие с целта в дисертационния труд бяха решени следните задачи:
Изучаването на общата теория на оценката в пространството на състоянията и нейното приложение към филтрирането на траекториите на CC.
Анализ на "алфа - бета" и "алфа - бета - гама" филтри и метод за избор на техните печалби в областите на маневра и липса на маневра.
Изследване на адаптивни ФК за проследяване на траекториите на маневриране на АТ с детектор на момента на начало на маневрата.
Оптимална оценка в пространството на състоянията с разширен вектор на състоянието, който включва, в допълнение към вектора на параметрите на състоянието, все още неизвестен параметър, който определя всички възможни варианти на модела на състоянието.
Изследване на добре познати MMA и разработване на нов MMA за проследяване на маневриращи CC на базата на описанието на траекторията на CC от няколко модела едновременно, които са състояния на едносвързана верига на Марков.
Изследователски методи
Теоретичното изследване и създаване на алгоритми за проследяване на траекториите на КС се извършват на базата на теорията за филтриране на условни марковски процеси в дискретно време. Получените алгоритми се анализират на базата на статистическо моделиране. Научната новост на работата се състои в следното: MMA е разработена при описване на траекторията на CC едновременно от няколко модела за едносвързана верига на Марков.
Надеждността на получените резултати от работата се потвърждава от резултатите от статистическото моделиране.
Практическа значимост на резултатите от работата
Разработен и проучен е алгоритъм за проследяване на траекторията на маневриращ АТ, който подобрява точността на проследяване в маневрени участъци.
Апробация на резултатите от работата и публикуване
Основните научни резултати от работата са публикувани в статиите на списанията "Радиотехника", "Electronic Journal Proceedings of the MAI" и "Aerospace Instrumentation" и са докладвани на 5-та международна конференция "Цифрова обработка и нейното приложение" ( Москва, 2003 г.), на международната конференция и изложение "Авиация и космонавтика 2003" (MAI 2003). Обхват и структура на работата
Дисертационният труд се състои от въведение, четири глави, заключение и списък с литература. Работата съдържа 106 страници текст. Списъкът с литература включва 93 заглавия. В първата глава са разгледани и анализирани някои съществуващи методи за проследяване на траекториите на неманевриращи и слабо маневриращи АТ в задачата за АТС. Втората глава анализира известните адаптивни алгоритми за проследяване на маневриращи цели, които се основават на използването на детектори за маневриране и корекция на параметри или структура на филтъра. Третата глава анализира състоянието на MMA в ATC AS. В четвърта глава се предлага общ подход към изграждането на многомоделни алгоритми за задачата за АТС за описание на възможни модели на движение на ЕК от едносвързана марковска верига.
Подобни тези по специалност "Радиотехника, включително телевизионни системи и устройства", 05.12.04 код ВАК
Методи и алгоритми за обработка на информация в автономни радиовизионни системи по време на полети на самолети на малка височина 2006 г., доктор на техническите науки Клочко, Владимир Константинович
Методи за подобряване на точността на ъгловите измервания в радиотехнически системи с комбиниран контрол на антенния лъч 2011 г., кандидат на техническите науки Разин, Анатолий Анатолиевич
Синтез на система за управление на самолета за наблюдение и приложение на пожарогасителни средства 2012 г., кандидат на техническите науки Антипова, Анна Андреевна
Алгоритми за оценка на координати и навигационни параметри на въздушна цел в многопозиционен радар на базата на филтъра на Калман 2015 г., кандидат на техническите науки Машаров, Константин Викторович
Инвариантни методи за синтез на радиотехнически системи в крайномерни бази и тяхното приложение при разработването на системи за радарно проследяване 1999 г. д-р на техническите науки Волчков, Валери Павлович
Заключение на дисертация на тема „Радиотехника, включително телевизионни системи и устройства“, Нгуен Чонг Луу
§4.4. констатации
В тази глава беше предложен общ подход за конструиране на мултимоделни алгоритми за описание на възможни модели на движение на VC по състояния на едносвързана верига на Марков и бяха получени следните резултати.
Въз основа на общата теория за филтриране на условни марковски процеси е създаден алгоритъм, в който филтрираният параметърен вектор включва не само параметрите на движението на целта, но и неизвестен параметър, който определя възможните модели на движението на целта. В резултат на това полученият алгоритъм е неоптимален, което се дължи на гаусовата аппроксимация за постериорната плътност на вероятността.
По отношение на проследяването на траекторията на маневриращите АТ, полученият алгоритъм се моделира за случая M=2. Резултатите показаха, че на участъци от траекторията на маневрата, изследвания двуизмерен алгоритъм подобрява точността на оценка на мястото с (30 - 60)% в сравнение с известните алгоритми. Въпреки това, повишаването на качеството на филтрирането се постига чрез увеличаване на разходите за изчисление.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В дисертационния труд са проучени алгоритмите за проследяване на траекториите на КС по данни от наблюдателния радар. Получените резултати ни позволяват да оценим предимствата и недостатъците на всеки алгоритъм за проследяване. В дисертацията са изследвани и разработени алгоритми за избягване на опасни сблъсъци и подобряване на точността на оценка както на координатите, така и на скоростта на CC. Известно е, че вторичната обработка на радарната информация (VORI) обикновено се извършва с помощта на цифров компютър или цифрово оборудване. През последните години се наблюдава бързо развитие на компютърните технологии, микропроцесорите, елементната база на цифровите технологии, особено VLSI, FPGA, и езиците за описание на оборудване и системи, като USYL, ASHEL и др. тенденция за въвеждане на VLSI за създаване на отворени системи, базирани на международни стандарти, включително системи VORI. Това позволява да се изследват по-сложни алгоритми за проследяване на траектории на CC в реално време. В представената работа са изследвани различни алгоритми за проследяване на неманевриращи и маневрени АТ на базата на статистическо моделиране. В дисертацията са получени следните резултати:
1. Проучени са филтри "Алфа - бета" и "алфа - бета - гама", предложен е вариант за избор на техните коефициенти на усилване при проследяване на траекторията на CC. Филтрите "Alpha - beta" и "alpha - beta - gamma" могат да намалят разходите за изчисления и да опростят процедурата за проследяване на траекториите на CC, но едновременно с това влошават качеството на проследяване с (30 - 40)% в зависимост от обхвата, скоростта и броя на наблюденията в сравнение с конвенционалните филтри.
2. Изучава се проблемът с нелинейното филтриране, когато наблюдателният радар измерва полярните координати на СС, а филтрираният вектор включва параметри на движение в декартовата координатна система. Предлага се опростен филтър на Калман, който преобразува координатите на измерване от полярната система в декартовата, и разширен филтър на Калман, който линейно апроксимира уравнението за измерване чрез намаляване на членовете от висок порядък на реда на Тейлър. Анализът показа, че вторият опростен и разширен филтър на Калман дават същия резултат по отношение на точността на оценката, както позицията, така и скоростта, но вторият опростен филтър на Калман е по-икономичен по отношение на изчислителните разходи.
3. Предложени са адаптивни алгоритми, базирани на съвместното откриване и оценка на CC маневрата. Задачата за откриване на маневра принадлежи към класа задачи за откриване на полезни сигнали на фона на бял гаусов шум. В този случай полезният сигнал, който трябва да бъде открит, е очакването на процеса на актуализиране, което се различава от нула при наличие на маневра. При решаване на задачата за откриване на маневра беше използван методът на съотношението на вероятността и за оценка на неговата интензивност ще разгледаме ускорението като неслучаен процес, в резултат на което за синтезиране на оценителя е необходимо да се използва критерият за максимална вероятност. За придружаване на маневриращия AT, след откриване на маневрата, се променят или параметрите, или филтърните структури.
4. Изследван и разработен е адаптивен многомоделен алгоритъм, който отчита всички възможни модели, съответстващи на траекторията на СС. По този начин, в допълнение към оценката на вектора на параметрите на движението, е необходимо да се оценят апостериорните вероятности на всички модели. Текущата оценка на CC координатите се формира като претеглена сума от оценки спрямо всички модели по апостериорни вероятности. Това позволява на алгоритъма за проследяване да реагира на маневрата веднага щом започне. За да се създадат адаптивни мултимоделни алгоритми, неизвестен параметър, който определя един от M възможните модели на CC движение във всеки момент от време, се описва чрез просто свързана верига на Марков. В резултат на това полученият алгоритъм е създаден от набор от M2 паралелни филтри на Калман. Резултатите от симулацията за случая M = 2 показаха, че в участъците от траекторията на маневрата, изследвания двуизмерен алгоритъм подобрява точността на оценка на местоположението на CC с (30 - 60)% в сравнение с известните алгоритми. Въпреки това, повишаването на качеството на филтрирането се постига чрез увеличаване на разходите за изчисление.
5. Разработените програми на експеримента на цифров компютър дават възможност да се оценят предимствата и недостатъците на алгоритмите, на базата на които се определя възможността за тяхното изпълнение в конкретни условия.
Списък на литературата за изследване на дисертация Д-р Нгуен Чонг Луу, 2004 г
1. Фарина А., Студер Ф. Цифрова обработка на радарна информация. Пер. от английски. -М.: Радио и комуникация, 1993, 319 с.
2. Sage E., Mele J. Теория на оценката и нейното приложение в комуникацията и управлението. Пер. от английски. -М.: Съобщение, 1976, 496 стр.
3. Бакулев П. А., Степин В. М. Методи и устройства за избор на движещи се цели. Москва: Радио и комуникация, 1986, 288 с.
4. Кузмин С. 3. Цифров радар. Издателство KV1Ts, Киев 2000, 426 стр.
5. Сосулин Ю.Г. Теоретични основи на радара и радионавигацията. -М.: Радио и комуникация, 1992.303 стр.
6. Бакут П. А., Жулина Ю. В., Иванчук Н. А. Откриване на движещи се обекти. М.: Съветско радио, 1980, 287 с.
7. Кузмин С. 3. Цифрова обработка на радарна информация. М.: Сов. радио, 1967, 399 стр.
8. Кузмин С. 3. Основи на теорията на цифровата обработка на радарна информация. М.: Сов. радио, 1974, 431 с.
9. Кузмин С. 3. Основи на проектиране на системи за цифрова обработка на радарна информация. Москва: Радио и комуникация, 1986, 352 с.
10. Ю.Сосулин Ю.Г. Теория за откриване и оценка на стохастични сигнали. М.: Сов. Радио, 1978, 320 с.
11. П. Ширман Я. Д., Манжос В. Н. Теория и техника на обработка на радарна информация на фона на смущения. Москва: Радио и комуникация, 1981, 416 с.
12. Тихонов В. И. Статистическа радиотехника. Москва: Радио и комуникация, 1982, 624 с.
13. З. Тихонов В. И., Харисов В. Н. Статистически анализ и синтез на радиотехнически устройства и системи. Москва: Радио и комуникация, 1991, 608 с.
14. M. Bochkarev A. M., Yuryev A. N., Dolgov M. N., Shcherbinin A. V. Цифрова обработка на радарна информация // Чуждестранна радиоелектроника. бр.3, 1991, с. 3 22.
15. Puzyrev V.A., Gostyukhina M.A. Алгоритми за оценка на параметрите на движението на самолетите // Чуждестранна радиоелектроника, № 4, 1981 г., с. 3-25.
16. Гриценко Н.С., Кириченко А.А., Коломейцева Т.А., Логинов В.П., Тихомирова И.Г. 3 30.
17. Детков А. Н. Оптимизиране на алгоритми за цифрово филтриране на информация за траекторията при проследяване на маневрираща цел // Радиотехника, 1997, № 12, с. 29-33.
18. Жуков М. Н., Лавров А. А. Подобряване на точността на измерване на параметрите на целта с помощта на информация за маневрата на радарния носител // Радиотехника, 1995, № 11, с. 67 - 71.
19. Буличев Ю. Г., Бурлай И. В. Квазиоптимална оценка на параметрите на траекториите на управлявани обекти // Радиотехника и електроника, 1996, Т. 41, № 3, с. 298-302.
20. Бибика В. И., Утемов С. В. Проследяващ филтър за маневриране на стелт цели // Радиотехника, 1994, № 3, с. 11-13.
21. Меркулов В. И., Дрогапин В. В., Викулов О. В. Синтез на радарен транспортир за проследяване на интензивно маневриращи цели // Радиотехника, 1995, № 11, с. 85 91.
22. Меркулов В. И., Добыкин В. Д. Синтез на оптималния алгоритъм за идентификация на измерванията за автоматично проследяване на въздушни обекти в режим на преглед // Радиотехника и електроника, 1996, V. 41, № 8, с. 954-958.
23. Меркулов В. И., Халимов Н. Р. Откриване на целеви маневри с корекция на алгоритми за функциониране на системите за автоматично проследяване // Радиотехника, 1997, № 11, с. 15-20.
24. Бар-Шалом Я., Бервър Г., Джонсън С. Филтриране и стохастичен контрол в динамични системи. Изд. Леондес К.Т.: Пер. от английски. М.: Мир. 1980, 407 стр.
25. Рао С.Р. Линейни статистически методи и тяхното приложение: Пер. от английски. -М.: Наука, 1968.
26. Максимов М.В., Меркулов В.И. Радиоелектронни системи за проследяване. Синтез по методи на теорията на оптималното управление. -М.: Радио и комуникация, 1990.255 с.
27. Kameda N., Matsuzaki T., Kosuge Y. Target Tracking for Maneuvering targets Using Multiple Model Filter// IEEE Trans. Основи, кн. Е85-А, бр.3, 2002 г., с. 573-581.
28. Бар-Шалом Ю., Бирмивал К. Филтър с променливи размери за проследяване на маневриране на цел// IEEE Trans, на AES 18, № 5, 1982, p. 621 - 629.
29. Schooler C. C. Optimal a p Filters For Systems with Modeling Inaccuracations / / IEEE Trans, on AES - 11, No 6, 1975, p. 1300-1306 г.
30. Керим Демирбас. Маневриране на проследяване на целта с тестване на хипотези// IEEE Trans, на AES 23, № 6, 1987 г., с. 757 - 765.
31. Майкъл Грийн, Джон Стенсби. Намаляване на грешката при насочване на радар с помощта на разширено филтриране на Калман // IEEE Trans, на AES 23, № 2, 1987 г., p. 273-278.
32. McAulay R. J., Denlinger E. A. Decision-Directed Adaptive Tracker// IEEE Trans, на AES 9, № 2, 1973, p. 229 - 236.
33. Bar-Shalom Y., Fortmann T. E. Асоциация на данни за проследяване. Бостън: Academic Press, 1988, 353 стр.
34. Kalata P. R. Индексът на проследяване: обобщен параметър за а P и a - p -y целеви тракери // IEEE Trans, на AES - 20, No 2,1984, p. 174 - 182.
35. Bhagavan B.K., Polge R.J. Performance of g-h Filter For Tracking Maneuvering Targets/IEEE Trans, on AES-10, no 6, 1974, p. 864 866.
36. Ackerson Guy A., Fu K.S. За оценката на състоянието в комутационни среди // IEEE Trans, на AC-15, № 1, февруари 1970 г., стр. 10 17.
37. Bar-shalom Y., Chang K.C., Blom H.A. Проследяване на маневрираща цел с помощта на входна оценка срещу взаимодействащ алгоритъм за множество модели// IEEE Trans, на AES-25, No. 2, март 1989 г., p. 296 300.
38. Wen-Rong Wu, Peen-Pau Cheng, A Nolinear IMM Algorithm for Maneuvering Target Tracking // IEEE Trans, on AES-30, No. 3, юли 1994, p. 875-885.
39. Джин-ан Гуу, Че-хо Уей. Маневриране на проследяване на цел с помощта на IMM метод при висока честота на измерване// IEEE Trans, на AES-27, № 3, май 1991 г., стр. 514-519.
40. Blom H. A., Bar-shalom Y. The Interacting Multiple Model Algorithm for Systems with Markovian Switching Coefficients// IEEE Trans, on AC-33, No. 8, August 1988, p. 780-783.
41. Mazor E., Averbuch A., Bar-shalom Y., Dayan J. The Interacting Multiple Model Methods in Target Tracking: A Survey// IEEE Trans, on AES-34, no 1, 1998, p. 103-123.
42. Бенедикт Т. Р., Борднър Г. Р. Синтез на оптимален набор от уравнения за изглаждане на радарни следи по време на сканиране// IRE Trans, на AC-7, юли 1962 г., p. 27 32.
43. Chan Y. T., Hu A. G. C., Plant J. B. Схема за проследяване, базирана на филтър на Калман с оценка на входа// IEEE Trans, на AES 15, № 2, юли 1979 г., p. 237 - 244.
44. Chan Y. T., Plant J. B., Bottomley J. R. T. A Kalman Tracker With a Scheme with Input Estimator// IEEE Trans, on AES 18, No 2, 1982, p. 235 - 240.
45. Bogler P. L. Проследяване на маневрираща цел с помощта на оценка на входа// IEEE Trans, на AES 23, № 3, 1987, p. 298 - 310.
46. Стивън Р. Роджърс. Alpha Beta Filter With Correlated Measurement Noise// IEEE Trans, on AES - 23, No 4, 1987, p. 592 - 594.
47. Baheti R. S. Efficient Approximation of Kalman Filter for Target Tracking // IEEE Trans, on AES 22, No. 1, 1986, p. 8 - 14.
48. Miller K.S., Leskiw D.M. Нелинейна оценка с радарни наблюдения// IEEE Trans, на AES 18, № 2, 1982, p. 192 - 200.
49. Murat E.F., Atherton A.P. Маневриране на проследяване на целта с помощта на адаптивни модели на скоростта на завой в алгоритъма на IMM// Proceedings of the 35th Conference on Decision & Control. 1996, с. 3151 -3156.
50. Alouani A.T., Xia P., Rice T.R., Blair W.D. За оптималността на двустепенната оценка на състоянието при наличие на произволно отклонение// IEEE Trans, на AC 38, № 8, 1993, p. 1279-1282.
51. Julier S., Uhlmann J., Durrant-Whyte H. F. A New Method for the Nonlinear Transformation of Mean and Covariances in Filters and Estimators// IEEE Trans, on AC 45, no.3, 2000, p. 477 - 482.
52. Фарина А., Ристич Б., Бенвенути Д. Проследяване на балистична цел: Сравнение на няколко нелинейни филтъра// IEEE Trans, на AES 38, № 3, 2002 г., p. 854 - 867.
53. Xuezhi Wang, Subhash Challa, Rob Evans. Техники на гейтинг за маневриране при проследяване на целта в бъркотия// IEEE Trans, на AES 38, № 3, 2002, p. 1087 -1097 г.
54. Doucet A., Ristic B. Recursive State Estimation for Multiple Switching Models with Unknown Transition Probabilities // IEEE Trans, on AES 38, no 3, 2002, p. 1098-1104.
55. Willett B., Ruan Y., Streit R. PMHT: Проблеми и някои решения // IEEE Trans, на AES 38, № 3, 2002, p. 738 - 754.
56. Watson G. A., Blair W. D. Взаимодействащ алгоритъм за компенсация на ускорението за проследяване на маневриращи цели // IEEE Trans, на AES -31, № 3, 1995, p. 1152-1159.
57. Watson G. A., Blair W. D. Взаимодействие на алгоритъм на модел на множество отклонения с приложение за проследяване на маневриращи цели // Сборник на 31-та конференция за вземане на решения и контрол. декември 1992 г., стр. 3790 3795.
58. Kameda H., Tsujimichi S., Kosuge Y. A Comparison of Multiple Model Filters for Maneuvering Target Tracking // SICE 2000, p. 55 60.
59. Kameda H., Tsujimichi S., Kosuge Y. Проследяване на цел при плътна среда с помощта на измервания на скоростта на обхват// SICE 1998, p. 927 - 932.
60. Rong Li X., Bar-Shalom Y. Performance Prediction of the Interacting Multiple Model Algorithm// IEEE Trans, on AES 29, no 3, 1993, p. 755 - 771.
61. Ito M., Tsujimichi S., Kosuge Y. Проследяване на триизмерна движеща се цел с двуизмерни ъглови измервания от множество пасивни сензори// SICE 1999, p. 1117-1122.
62. De Feo M., Graziano A., Miglioli R., Farina A. IMMJPDA срещу MHT и Kalman Filter с NN корелация: сравнение на производителността// IEE Proc. Радар, Сонарна навигация, том. 144, бр.2, април 1997 г., с. 49 56.
63. Леро Д., Бар-Шалом Ю. Взаимодействие с проследяване на множество модели с характеристика на целевата амплитуда // IEEE Trans, на AES 29, № 2, 1993, p. 494 - 509.
64. Жилков В. П., Ангелова Д. С., Семерджиев Т.З. A. Проектиране и сравнение на адаптивен IMM алгоритъм за маневриране с набор от режими за проследяване на целите// IEEE Trans, на AES 35, № 1, 1999 г., p. 343 - 350.
65. He Yan, Zhi-jiang G., Jing-ping J. Design of the Adaptive Interacting Multiple Model Algorithm// Proceedings of the American Control Conference, May 2002, p. 1538-1542.
66. Buckley K., Vaddiraju A., Perry R. Нов алгоритъм за подрязване/сливане за MHT Multitarget Tracking// IEEE International Radar Conference 2000, p. 71-75.
67. Бар-Шалом Ю. Актуализация с измервания извън последователността при проследяване на точното решение// IEEE Trans, на AES 38, № 3,2002, p. 769 - 778.
68. Munir A., Atherton A. P. Маневриране при проследяване на целта с помощта на различни модели на скоростта на завой в алгорнтъма на IMM// Proceedings of the 34th Conference on Decision & Control, 1995, p. 2747 2751.
69. Bar-Shalom (Ed.) Y. Multitarget-multisensor Tracking: Advanced applications. том I. Norwood, MA: Artec House, 1990.
70. Bar-Shalom (Ed.) Y. Multitarget-multisensor Tracking: Разширени приложения. том II. Норууд, Масачузетс: Артех Хаус, 1992.
71. Blackman S. S. Проследяване на множество цели с радарни приложения. Норууд, Масачузетс: Артех Хаус, 1986.
72. Campo L., Mookerjee P., Bar-Shalom Y. State Estimation for Systems with Preside-Time-Dedependent Markov Model Switching // IEEE Trans, on AC-36, no.2, 1991, p. 238-243.
73. Sengupta D., litis R.A. Neural Solution to the Multitarget Tracking Data Association Problem// IEEE Trans, on AES 25, no.1, 1989, p. 96 - 108.
74. Меркулов В. И., Лепин В. Н. Системи за радиоуправление на авиацията. 1996, с. 391.
75. Перов А. И. Адаптивни алгоритми за проследяване на маневриращи цели // Радиотехника, № 7,2002, с. 73 81.
76. Канашченков А. И., Меркулов В. И. Защита на радарните системи от смущения. - М .: "Радиотехника", 2003.
77. Цян Ган, Крис Дж. Харис. Сравнение на два метода за сливане на измерване за сливане на мултисензорни данни на базата на Калман-филтър// IEEE Trans, на AES 37, No. 1,2001, p. 273-280.
78. Блекман С., Пополи Р. Проектиране и анализ на съвременни системи за проследяване. Къща Артех, 1999, 1230 с.
79. Нийл С. Р. Дискусия на тема "Параметрични отношения за филтърния предиктор a-^-y"// IEEE Trans, на AC-12, юни 1967 г., p. 315 316.
80. Репин В. Г., Тартаковский Г. П. Статистически синтез с априорна неопределеност и адаптация на информационните системи. М.: "Съветско радио", 1977, 432 с.
81. Стратонович Р. Л. Принципи на адаптивната рецепция. М.: Сов. радио, 1973, 143 с.
82. Тихонов V.I., Teplinskiy I.S. Квазиоптимално проследяване на маневриращи обекти // Радиотехника и електроника, 1989, V.34, № 4, с. 792-797.
83. Перов А.И. Статистическа теория на радиотехническите системи. Урок. -М.: Радиотехника, 2003.
84. Даримов Ю. П., Крижановски Г. А., Солодухин В. А., Кивко В. Г., Киров Б. А. Автоматизация на процесите за управление на въздушното движение. Москва: Транспорт, 1981, 400 стр.
85. Анодина Т. Г., Кузнецов А. А., Маркович Е. Д. Автоматизация на управлението на въздушното движение. М.: Транспорт, 1992, 280 с.
86. Bakulev P.A., Sychev M.I., Nguyen Chong Luu. Проследяване на маневрираща цел с помощта на интерактивен многомоделен алгоритъм // Електронен вестник, № 9, 2002 г. Известия на Московския авиационен институт.
87. Bakulev P.A., Sychev M.I., Nguyen Chong Luu. Изследване на алгоритъма за филтриране на траекториите на маневриращи радарни цели// Цифрова обработка на сигнали и нейното приложение, Доклад от 5-та международна конференция. М.: 2003, Т. 1. - с. 201 - 203.
88. Bakulev P.A., Sychev M.I., Nguyen Chong Luu. Многомоделен алгоритъм за проследяване на траекторията на маневрираща цел по данни от наблюдателни радари // Радиотехника, № 1, 2004.
89. Нгуен Чонг Луу. Синтез на многомоделен алгоритъм за проследяване на траекторията на маневрираща цел // Aerospace Instrumentation, No1, 2004.
90. Нгуен Чонг Луу. Изследване на многомоделни алгоритми за филтриране на траекториите на маневриращи радарни цели// Теза на доклада, международна конференция и изложение "Авиация и космонавтика 2003", МАИ 2003г.
Моля, имайте предвид, че представените по-горе научни текстове са публикувани за преглед и са получени чрез разпознаване на оригинален текст на дисертация (OCR). В тази връзка те могат да съдържат грешки, свързани с несъвършенството на алгоритмите за разпознаване. Няма такива грешки в PDF файловете на дисертации и автореферати, които доставяме.
Радарът за всестранно откриване (SRS) е предназначен за решаване на проблемите на търсене, откриване и проследяване на въздушни цели, определяне на тяхната националност. SRS прилага различни процедури за проучване, които значително повишават устойчивостта на шум, вероятността за откриване на нисконаблюдаеми и високоскоростни цели и качеството на проследяване на маневриращи цели. Разработчикът на RLO е Изследователският институт по приборостроене.
Бойният контролен пост (ПБУ) на системата за противовъздушна отбрана като част от групировката извършва, съгласно координатната информация на SRS, свързването и проследяването на маршрутите на засечени цели, отварянето на плана за удар на въздушния противник, разпределение на целите между системите за противовъздушна отбрана в групата, издаване на целеви обозначения на системата за противовъздушна отбрана, взаимодействие между системите за противовъздушна отбрана, провеждащи бойни действия, както и взаимодействие с други сили и средства за противовъздушна отбрана. Високата степен на автоматизация на процесите позволява на бойния екипаж да се съсредоточи върху решаването на оперативни и оперативно-тактически задачи, използвайки в най-голяма степен предимствата на системите човек-машина. PBU осигурява бойна работа от висши командни пунктове и, в сътрудничество с PBU, контролира съседните групи.
Основните компоненти на системите за противовъздушна отбрана S-ZOOPMU, S-ZOOPMU1:
Многофункционален радар за осветяване на целта и насочване на ракети(RPN) получава и разработва целеуказания от 83M6E контроли и прикачени автономни източници на информация, откриване, вкл. в автономен режим, улавяне и автоматично проследяване на цели, определяне на тяхната националност, улавяне, проследяване и насочване на ракети, подчертаване на изстреляни цели за осигуряване на работата на полуактивни глави за самонасочване на управляеми ракети.
Съединителят под натоварване изпълнява и функциите на команден пункт ADMS: - по информация от PBU 83M6E управлява активите ADMS; - избира цели за приоритетна стрелба; - решава проблема с изстрелването и определя резултатите от стрелбата; - осигурява информационно взаимодействие с PBU на управлението 83M6E.
Цялостният изглед увеличава възможностите за търсене на системите за противовъздушна отбрана при независимо водене на военни действия, а също така гарантира откриването и проследяването на цели в сектори, които по някаква причина са недостъпни за SART и RPN. Радарът 36D6 и детекторът за ниска надморска височина 5N66M могат да се използват като автономен прикачен инструмент.
Прикачени автономни средства за откриване и целеуказание
ЛаунчериПусковите установки (до 12) са предназначени за съхранение, транспортиране, подготовка за изстрелване и изстрелване на ракети. Пускови установки се поставят на самоходно шаси или пътен влак. Всяка пускова установка има до 4 ракети в транспортни и пускови контейнери. Осигурява дългосрочно (до 10 години) съхранение на ракети без никакви мерки за поддръжка с отваряне на контейнери. Разработчиците на пусковата установка са конструкторското бюро по специално инженерство, конструкторското бюро на Министерството на здравеопазването в Нижни Новгород.
Лаунчери
ракети- едностепенна, на твърдо гориво, с вертикален старт, оборудвана с бордов полуактивен радиопеленгатор. Водещият разработчик на ракетата е MKB Fakel.
Органите за управление на 83М6Е осигуряват: - откриване на самолети, крилати ракети в целия обхват на тяхното практическо приложение и балистични ракети с обсег на изстрелване до 1000 км; - проследяване на маршрута до 100 цели; - управление на до 6 системи за противовъздушна отбрана; - максимален обхват на откриване - 300 км.
Системата за противовъздушна отбрана S-ZOOPMU1 е дълбока модернизация на S-ZOOPMU и всъщност е преходна връзка към системите от трето поколение.
S-ZOOPMU1 осигурява: - поразяване на цели на дистанции от 5 до 150 km, в диапазона на височини от 0,01 до 27 km, скорост на поразяване на цели до 2800 m/s; - поражение на нестратегически балистични ракети с обсег на изстрелване до 1000 km на обхват до 40 km при получаване на целеуказание от управлението на 83M6E; - едновременна стрелба на до 6 цели с насочване на до 2 ракети за всяка цел; в основния тип ракети - 48N6E; - скорост на стрелба 3-5 сек.
Ако е необходимо, системата за противовъздушна отбрана S-ZOOPMU1 може да бъде модифицирана за използване на ракетите 5V55 от системата S-ZOOPMU.
Предшественикът на семейството S-ZOOP - системата за противовъздушна отбрана S-ZOOPMU осигурява:-> поражение на цели на обхват от 5 до 90 км, в диапазон на височина от 0,025 до 27 км, скорост на поразяване на цели до 1150 m/s; - поражение на балистични цели с обсег на изстрелване до 300 km на обхвати до 35 km с целеуказание от органите за управление; - едновременна стрелба на до 6 цели с насочване на до 2 ракети за всяка цел; - основен тип ракети 5V55; - скорост на стрелба 3-5 сек.
АЛТЕК-300
Учебно-тренировъчен комплекс
|
|
|
Употреба: в автоматизирани цифрови системи за откриване и обработка на радарна информация. Същността на изобретението: в дискретно радарно измерване на координатите на въздушна цел, изглаждане на текущите параметри на траекторията на целта с промяна на усилването на филтъра в зависимост от натрупаната вероятност за маневра. Новото е настройката на усилването на филтъра в момента, в който целта навлезе в зоната на възможна маневра, в зависимост от натрупаната вероятност за маневра. Повишаване на точността на проследяване се постига чрез компенсиране на динамичния компонент на грешката при проследяване поради маневрата на целта. 3 болен.
Изобретението се отнася до радар и може да се използва в автоматизирани цифрови системи за откриване и обработка на радарна информация. Известни са методи и устройства за проследяване на маневрираща въздушна цел, базирани на дискретни радарни измервания на координати и текущата оценка (изглаждане и екстраполация) на параметрите на нейната траектория (координати и скоростта на тяхното изменение). При откриване на маневра паметта на повтарящият се изглаждащ филтър е сведен до минимум. В този случай, въпреки че грешката на динамичното изглаждане, дължаща се на несъответствието между хипотезата за степента на полинома, описваща истинската траектория на маневриращата цел, и линейната хипотеза на нейното движение се компенсира, произволният компонент на грешката на изглаждането придобива максимална стойност за дадената точност на измерване на координати и общата грешка се увеличава. От известните методи за проследяване на маневрира въздушна цел, най-близкият до предложения по техническа същност и постигнат ефект е методът, при който маневрата се открива въз основа на анализа на величината на отклонението на текущите стойности. на параметрите на проследената траектория от техните измерени стойности и сравнение на това отклонение с праговата стойност, когато маневрата е открита, параметрите на траекторията се изглаждат с усилване на филтъра, равно на единица Поради факта, че при изглаждане на траекторията параметри, се взема предвид само фактът на наличието на маневра, грешките при изглаждането при този метод остават доста големи. Целта на изобретението е да се подобри точността на проследяване на ниско летяща маневрираща въздушна цел. Това се постига с факта, че с метода за проследяване на ниско летяща маневрираща въздушна цел, базиран на дискретно радарно измерване на координатите и изглаждане на параметрите на траекторията на целта с помощта на a - филтър, в участъци от праволинейно движение с усилване на филтъра поради шумът на целевото състояние, които се определят от коефициентите на лагери, според скоростта на промяна на лагера, и промяната в усилването на филтъра в участъците от маневрата на целта, в момента на влизане в участъка на траекторията, на при която, според априорната информация за характеристиките на траекторията, е възможна маневра, сигналът за ориентиране на целта се изглажда с усилването на филтъра, зададено в съответствие с натрупаната вероятност за следване на маневри цели: P n = 1/(N-n+1 ), където N е броят на измерванията в зоната на възможна маневра и n е броят на цикъла на изглаждане в зоната на възможна маневра, от съотношенията за лагер (p n) + -1 (1 ) за скоростта на промяна на лагера (P n) - , където a + 2 (2) r 
(3) където е дисперсията на грешките при измерване на лагера; а е максималното ускорение на целта по пеленга по време на маневрата; P ohm е вероятността за правилно откриване на маневрата; През периода на радарното изследване и в момента на откриване на маневрата на целта, пеленговият сигнал се изглажда еднократно с усилването на филтъра и , от отношения (1) и (2) със стойността r от отношението r (4 ) последващи цикли на изглаждане, параметрите на целевата траектория се изглаждат с усилването на филтъра, което се определя от отношенията
където
(n) (n)
n = междун 
m и m са коефициентите на усилване на филтъра в момента на откриване на целевата маневра. Известните методи за проследяване на ниско летяща маневрираща въздушна цел нямат характеристики, подобни на тези, които отличават предложения метод от прототипа. Наличието на нововъведена последователност от действия дава възможност да се повиши точността на проследяване поради априорна информация за траекторията на проследяване на въздушна цел и във връзка с това да се сведат до минимум грешките при проследяване, възникващи при маневра на целта. пропуснати. Следователно заявеният метод удовлетворява критериите за "Новост" и "Изобретателска стъпка". Възможността за постигане на положителен ефект от предложения метод с нововъведени характеристики се дължи на компенсирането на влиянието на грешката при екстраполация на динамичния лагер, определена от пропуснатата от детектора на маневрата целева маневра, чрез промяна на усилването на филтъра в съответствие с натрупана вероятност за маневра. На фиг. 1 показва диаграма на маневриране на целта; на фиг. 2 графики, илюстриращи ефективността на предложения метод; на фиг. 3 показва електрическата блокова схема на устройството за изпълнение на предложения метод. Тъй като всяка ниско летяща високоскоростна въздушна цел, внезапно появила се и открита, например на кораб-носител на радар, ще бъде класифицирана като атакуваща, разумно е да се предположи, че тази цел ще се обърне към кораба с голяма вероятност, изпълнявайки маневра за насочване. С други думи, за да удари кораб, ниско летяща високоскоростна въздушна цел трябва да извърши маневра в определен момент от време, в резултат на което параметърът на курса на целта спрямо кораба трябва да стане равен на нула. В тази връзка предположението за задължителна цел маневра е фундаментално оправдано. В бъдеще ще разглеждаме като въздушна цел противокорабна крилата ракета (ASC), извършваща маневра за самонасочване. Методът се основава на използването на характеристиките на траекторията на PCR в крайния участък от траекторията. Траекторията на RCC (виж фиг. 1) на разстояние от обекта на унищожаване по-малко от 30 km включва три характерни участъка на траекторията: прав участък преди началото на маневрата за самонасочване на RCC; място на възможна маневра за насочване; прав участък от траекторията след завършване на маневрата за самонасочване. Известно е, че маневрата за самонасочване на RCC, например от типа "Харпун", се извършва на разстояния от кораба-мишена от 5, 3,20,2 км. Може да се предположи, че на разстояния по-големи от 20,2 km вероятността за маневра е близка до нула и необходимостта от ограничаване на усилването на филтъра се дължи само на наличието на шум от целевото състояние. При липсата на априорни данни за метода на изстрелване на противокорабни ракети, използвани от противника в тази конкретна тактическа ситуация, има основание да се предположи, че началото на маневра за самонасочване е еднакво вероятно по всяко време, когато противокорабната ракета е в диапазона на разстоянията от кораба D min 5,3 km и D max 20,2 km . Ракетата преодолява определения интервал на обсега
t 1 = 50 s, където V 290 m / s скорост на полет pkr. Следователно може да се приеме, че през времето, когато RCC се намира на разстояние от кораба, което му позволява да започне маневра за самонасочване, ще бъдат направени N N +1 + 1 измервания на неговите координати. Тъй като маневрата може да започне с еднаква вероятност във всеки интервал на междупроучване, вероятността за събитие, състоящо се в началото на маневрата в n-тия (n 1, 2,) интервал е априори равна на
П
Ако началото на маневрата не бъде открито на (n-1)-то измерение на координатите, тогава натрупаната вероятност за маневрата на n-то измерение се определя от съотношението
P=
Зависимостта на дисперсията на ускорението pcr от маневрата от натрупаната вероятност може да се изрази по следния начин:
2 a = (1+4P n)(1-P ohm) (5) където a е максималното ускорение на PKR по протежение на лагера по време на маневрата (3,5g);
P ohm е вероятността за правилно откриване на маневрата. Познавайки дисперсията на ускорението pcr ( a ), а също и като приемем, че стойностите на грешките при измерване на лагера са известни, е възможно да се изчислят оптималните стойности на коефициентите на усилване на филтъра за текущите съотношения на дисперсията на грешките в измерване на координатите, нарушаване на ускорението на лагера и периода на изследване на радара: чрез лагер
(P n) (6) по скоростта на промяна на пеленгата (P n), където o 2 дисперсия на грешките в оценката на лагера;
дисперсия на грешките при измерване на лагери;
R е коефициентът на корелация на грешките в оценката на лагера и скоростта на неговото изменение. Стойностите на o и Rо се определят от следните отношения
2o = + -1
R o = (7)
Замествайки съотношенията (2) и (3) във връзка (7), получаваме дисперсията на грешките в оценката на лагера и коефициента на корелация на грешките в оценката на лагера и скоростта на неговото изменение и, замествайки в израз (6), получаваме усилванията на филтъра, определени от съотношение (1). Очевидно, с приближаването на pcr с всяко изследване, натрупаната вероятност за маневра се увеличава, което води до увеличаване на дисперсията на ускорението n cr и съответно води до увеличаване на усилването на филтъра и . С откриването на маневра, на кумулативната вероятност за маневра се присвоява стойността "едно", а дисперсията на ускорението pcr се изчислява, както следва:
= a 2 (1-P лост) (8) където P лост е вероятността за фалшиво откриване на маневрата. В този случай r се изчислява от съотношение (4), усилването на филтъра придобива максимална стойност. Като се има предвид кратката продължителност на PKR маневрата (1,3 s), едно изглаждане с увеличени коефициенти на усилване е достатъчно (това се потвърждава от резултатите от симулацията). Процедурата за оценка на вероятността за маневра се извършва в интервала от 20,2 до 5,3 km. След откриване на маневрата, усилването на филтъра на лагера се задава на стойности, определени само от шума на целевото състояние, усилването на обхвата остава постоянно през цялото време на проследяване и техните стойности се избират в съответствие с шума на целевото състояние. На фиг. 3 показва устройство за автоматично проследяване на маневрираща въздушна цел, което реализира предложения метод. Той съдържа измерен сензор за координати 1, модул за изглаждане 2, блок за екстраполация 3, първи блок за забавяне 4, блок за памет 5, блок за откриване на маневри 6, блок за сравнение 7, втори блок за забавяне 8, блок 9 за изчисляване на печалбите на филтъра. Устройството за автоматично проследяване на маневрираща въздушна цел се състои от последователно свързан сензор 1 на измерените координати, чийто вход е входът на устройството, изходът на сензора 1 на измерените координати е свързан към 1-ви вход на изглаждащия блок 2 и към 1-вия вход на блока за откриване на маневра 6, изходът на изглаждащия блок 2 е свързан към входа на блока за екстраполация 3, 1-вият изход на блока за екстраполация 3 е свързан към входа на сравнението блок 7 и през блока за забавяне 4 с 4-ия вход на изглаждащия блок 2 и с 2-ия вход на блока за откриване на маневри 6, 2-ри изход на блок 3 за екстраполация е изходът на устройството, изходът на блок 6 откриването на маневрата е свързано към 2-ия вход на блока 9 за изчисляване на усилването на филтъра и през блока за забавяне 8 с 2-ия вход на блока памет 5 и с 3-ия вход на блока 9 за изчисляване на усилването на филтъра, изходът на блока 7 за сравнение е свързан към 1-вия вход на блока с памет 5 и 1-вия вход на блока 9 за изчисляване на усилването на филтъра, изходът на блока с памет 5 е свързан към 2-ия вход на блока и 2 изглаждане, изходът на блок 9 за изчисляване на усилването на филтъра е свързан към 3-тия вход на блок 2 изглаждане. Устройството работи по следния начин. Видеосигналът на текущия n-ти цикъл на измерване на координатите на проследяваната цел от изхода на приемното устройство се подава към входа на проследяващото устройство и съответно към сензора 1 на измерените координати. Измереният координатен сензор 1 преобразува видеосигнала от аналогова в цифрова форма, извлича полезния сигнал и измерва стойностите на координатите: лагер (P n) и обхват (D n). Сензорът 1 на измерените координати може да бъде изпълнен по една от известните схеми за автоматичен детектор за въздушна цел. Стойностите на измерените целеви координати (P n и D n) под формата на сигнални кодове се подават на 1-ви вход на изглаждащия блок 2, който изпълнява операцията за обработка на координати, както следва: когато n 1, текущата оценка на целевите координати е
= M n , където M n = P n , D за n 2 текущата оценка на параметрите на целевата траектория е
= M n , V= (M n-1 -M n)/T o където T за периода на преглед на радара; за n>2 текущата оценка на параметрите на целевата траектория е
= +(M)
= +(M)/T където и са тегловни коефициенти (увеличаване на филтъра);
и оценки на координатите и скоростта им на промяна, екстраполирани към едно проучване. От блок 2 изгладените стойности на координатите и скоростта им на промяна се подават на входа на екстраполационен блок 3. Екстраполационен блок 3 генерира оценки на параметрите на траекторията, екстраполирани за дадено време:
= +VT e; = където T e е определената стойност на интервалите от време на екстраполация. В това устройство T e T o, T e T zu. В този случай екстраполираните координатни стойности за времето от 1-ви изход се подават през блока за забавяне 4 към 4-ия вход на изглаждащия блок 2, където се използват за изчисляване на параметрите на траекторията в следващия цикъл и за 2-ри вход на блока за откриване на маневра 6, където се намират, се изважда от измерените стойности на лагера, подадени на 1-ви вход на модула за откриване на маневри 6 от измервания сензор за координати 1, и получената разлика се сравнява с прага като следва:
П n ->
Праговите стойности се избират въз основа на необходимата вероятност за фалшиво откриване на маневрата. От същия изход екстраполираните координати се подават на входа на блок за сравнение 7, където стойностите на екстраполирания обхват се сравняват с обхвата на възможна маневра от 5,3 до 20,2 km. Екстраполирани за време T e координатните стойности се подават на 2-ия изход на екстраполационния блок 3 (изход на устройството) и се използват за генериране и издаване на данни за целево обозначение за потребителите. В блока за сравнение 7 се генерира сигнал от логическа единица, ако стойностите на екстраполирания диапазон лежат в интервала по възможния начин, който от изхода на блока за сравнение 7 се подава към 1-вия вход на модула за памет 5 , като забранява издаването на усилванията на филтъра към изглаждащия блок 2, в същото време същият сигнал се подава към 1-вия вход на блока 9 за изчисляване на усилванията на филтъра и инициира издаването на усилванията към блока 2 изглаждане. Ако стойностите на екстраполирания диапазон не лежат в интервала на диапазона на възможна маневра, тогава се генерира логически нулев сигнал, който забранява извеждането на коефициенти на усилване от блок 9 за изчисляване на коефициентите на усилване на филтъра и инициира изхода на коефициенти на усилване от блок памет 5. Блокът на паметта 5 съхранява усилването на филтъра, чиито стойности се дължат на шума на целевото състояние. В блок 9 за изчисляване на коефициентите на усилване на филтъра, коефициентите на усилване се изчисляват в случай на пристигане на сигнал от логическа единица и липса на сигнал за откриване на маневра съгласно отношения (1), (2) и (3), и в случай на пристигане на сигнал "открита маневра" съгласно отношения (1), (2) и (4). В блок 6 се генерира сигнал „открита маневра“ и се подава към блок 9 за изчисляване на усилването на филтъра, същият сигнал се изпраща до блок за забавяне 8 и забавен с един период на преглед се подава към блокове на паметта 5 и 9 и се изчислява усилването на филтъра. Ефективността на предложения метод беше оценена чрез симулация със следните изходни данни:
Обхватът на изстрелване на противокорабната ракетна система "харпун" е 100 км;
PKR претоварване при маневра от 4 g;
Продължителността на маневрата е 4 s;
Период на радарно изследване 2s;
Маневрата започва между 13-ти и 14-ти преглед. На фиг. Фигура 2 показва зависимостта на нормализираната грешка на екстраполация на координатата към едно изследване от броя на измерването, където:
1 предложен метод;
2 известен метод. При прилагане на предложения метод точността на екстраполацията на координатата се удвоява.
Претенция
МЕТОД ЗА ПРОСЛЕДЯВАНЕ НА МАНЕВРИРАНЕ НА ВЪЗДУШНА ЦЕЛ, базиран на дискретно радарно измерване на координати, изглаждане на параметрите на траекторията на целта с помощта на - -филтър в участъци от праволинейно движение с коефициенти на усилвател на филтъра, определени от шума в състоянието на целта, които се определят от съотношенията: по лагер 
където j е текущият цикъл на изглаждане;
чрез скорост на смяна на лагера
и промяна на усилването на филтъра в участъците от маневрата на целта, характеризиращо се с това, че в момента на навлизане в участъка от траекторията, по който според априорна информация за характеристиките на траекторията на целта е възможна маневра, сигналът на целта се изглажда с коефициенти на усилване на филтъра, зададени в съответствие с натрупаната вероятност от маневрата на проследяваната цел,
P n (N n + 1),
където N е броят на измерванията в зоната на възможна маневра;
n е броят на цикъла на изглаждане в участъка за изглаждане в зоната на възможна маневра от лагерните отношения (1)
чрез скорост на смяна на лагера (2) 
където 2 е дисперсията на грешките при измерване на лагера;
максимално ускорение на целта по време на маневрата;
P около. m е вероятността за правилно откриване на маневрата;
За период на радарно изследване,
и в момента на откриване на целевата маневра, носещият сигнал се изглажда еднократно с усилвания на филтъра a и b от отношения (1) и (2), със стойността r от отношението 
където P l. относно. m е вероятността за фалшиво откриване на маневрата и при последващи цикли на изглаждане параметрите на траекторията се изглаждат с усилвания на филтъра, чиито стойности съответстват на следващите числа от текущия цикъл на изглаждане, които се определят от съотношението 
където i 0, 1, 2, броят на цикъла след откриване на маневрата;
задаване на филтърна памет поради шум от целевото състояние;
m и m са усилването на филтъра по време на маневрата на целта.
Две глави и шест крака; четирима вървят, а двама лежат неподвижно
Самочувствие - какво е това: концепция, структура, видове и нива
Пътят на Касандра, или Приключенски тестени изделия Войната на земята и под земята