Верба В.С. Авиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения. Состояние и тенденции развития. 2008

Подождите немного. Документ загружается.

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 \ν

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-

лей- управляемый параметр «включения» режимов комплексирования

на основе максимизации - матрица усиления,

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 Е

о, характеризующий

темп асинхронного обмена пеленговой информацией между взаимодействую-

щими системами. При этом при минимальной загрузке каналов связи обеспе-

чивается существенное повышение точности оценивания координат длительно

излучающих целей-постановщиков активных помех за счет использования до-

полнительной пеленговой информации в каналах сопровождения. Аналогич-

ным образом можно использовать данный подход при организации режима

управляемой обработки пеленговой информации, получаемой от станции РТР.

Рис. 4.12

Имитационное моделирование функционирования подсистемы сопровож-

дения ПАП в пространстве состояний и последующая идентификация процес-

сов для различных вариантов внешних условий ξ

е Ωξ позволяет представить

эволюцию изменения ошибок оценивания координат σ

χγ

ПАП во времени ко-

лебательными для упрощенных расчетов апериодическими (см. схему в пере-

менных состояния апериодического звена, рис. 4.13) динамическими звеньями.

При этом для оценки переходных процессов восстанавливаются коэффициенты

следующей системы уравнений состояния [10]:

где х

~ σ u = l(t) - функция включения соответствующего режима сопрово-

ждения целей-ПАП, Τ,η,Κ - неизвестные параметры, определяющие динами-

ческие свойства «включаемого» режима (рис. 4.14).

Рис. 4.14

Моделирование типовых ситуаций применения показало, что вычисляемое

время Т

пп

переходного процесса установления ошибок определения координат

целей-постановщиков активных помех зависит как от геометрии АКРЛДН-

ПАП, 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 Д

(к) и Д

(к) выражений:

(4.4)

Вектор состояния Д

(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

(рис. 4.16); - скорости и ускорения цели соот-

ветственно по координатам χ и ζ. Положение самолета в системе ΟΧΥΖ оп-

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:

(4.7)

где <з\ - дисперсия ускорения объекта; - постоянная времени маневра, за-

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]

(4.8)

где Дц(к) - вектор состояния; - фундаментальная матрица решений;

G(k-l) - переходная матрица возмущений; -

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

(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 Д

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 Д

эц

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-

ра шага фильтрации, в силу чего Под

векторной производной следует понимать матрицу раз-

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 Д

0ц

и начальной матрицы апосте-

риорной дисперсии D

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 х

0ц

, г

0ц

можно формировать, исходя из

геометрии прямоугольного треугольника и на основании измерения азимута

и угла места β

цели в соответствии с выражениями:

где - координаты АК РЛДН в НЗСК в начальный момент времени

— углы визирования цели по азимуту и углу места.

Начальные значения скорости и ускорения движения цели выбирают, ис-

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 ра-

диоизлучающих объектов наземного (надводного) базирования.

4.4.2. Метод и реализующий его алгоритм самотриангуляции

в БРЛС для сопровождения целей-ПАП

В реальных 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-