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超低空目标的数据处理关联算法研究与实现

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  摘 要:数据处理为雷达系统的重要组成部分,其关键功能在于从目标回波中点迹中提取航迹信息,进行滤波处理,实时更新航迹数据,响应用户战术操作。近年来低空和超低空目标侦察监视逐渐成为我国防空预警任务的一项重要组成部分,这类任务具有目标飞行高度低、速度接近以及分布密集等特点,传统的雷达数据处理关联算法难以正确地进行目标关联。本文提出了一种超低空密集目标的航迹关联算法,对目标的多普勒特性进行全面分析,进行深度解模糊、趋势预测、多重对比和综合分析后获取所有可能配对的最优得分。
  关键词:超低空预警;数据处理;航迹关联
  中图分类号:TN953 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2019)09-0026-02
  雷达是应用最为广泛的侦察探测系统,相比于其他电子侦测系统,雷达具有较高的可靠性、可用性和精确度,被称为现代战争的“千里眼”,在军事预警和民用航空领域都扮演着不可或缺的角色。数据处理是雷达后处理的关键一环,没有数据处理的有效支撑,雷达输出就只是回波过门限的点迹集合,极度依赖操作员的作战经验和技术水平,而新一代数据处理能够自动从目标点迹输出中提取出有效的目标航迹,并且实时将新出现的目标点迹关联至已有的航迹集合,进行综合滤波处理,输出最新的空情态势,随时响应用户的战术操作,大大提高了雷达的综合作战效能,航迹关联为数据处理的基础功能之一,其精度和有效性直接决定了航迹的质量高低。
  近年来,随着无人机,地面作战平台的不断发展,低空和超低空防御已经成为了一项重要的作战任务,如何有效地从超低空密集的地物遮挡中分辨出集群目标成为了雷达数据处理的关键课题。传统的最近邻域法在流程和原理上仍然能够适用于超低空侦察监视雷达,但是由于超低空目标速度慢、分布密集、所处环境遮挡干扰严重,距离、方位、俯仰、航向等关联因素的有效性严重降低,已有关联关键算法已经不能够快速准确地将点迹关联到航迹上。本文针对新型软件化架构多功能一体化雷达的低空探测需求进行了深入分析,提出了一种针对超低空密集目标的数据处理关键算法,该算法对所有目标的多普勒特性进行全面解析,提取出各自独立的运动特征,计算综合关联评分,其中各类门限值、评分权重均灵活可配置,保证了系统快速适应不同作战环境的能力。
  1 目标多普勒解模糊算法
  在数据处理关联处理流程中,解模糊为进行精确处理的基础,从密集目标回波点迹中提取出的各项特征往往在数值分布上不具备进行精确关联的条件,需要将输入值按照适当的比例转换到论域的数值,论域的设计必须体现出各个数值之间的明显差异,对于超低空密集目标来说,其多普勒速度的回波侦测值可能都十分接近,难以分辨,因此需要进行深入的解模糊处理,本文设计了一种解模糊算法,能够有效的对目标多普勒进行分辨。
  上述算法在多普勒解模糊机制支持下,有效的区分所有目标点航迹的多普勒数值,再通過系统设置的各项门限大小对整个关联过程进行控制筛选,确保得分最高的是最符合关联条件的点,在框架设计上仍然采用了最近邻域法的成熟框架,采用综合关联因子的计算体系来对关联结果进行综合评价。在算法设计上针对超低空密集目标的特点和难点,将多普勒作为主关联因子来进行分析计算,对目标多普勒的变化趋势进行解模糊、量化分析、趋势预测和多条件判断,从多普勒这个维度去确定哪个配对是真实的目标航迹轨迹,克服了超低空密集目标回波难以从时间和空间上进行详细区分的重难点问题。
  3 结语
  随着国家周边形势和新型武器装备技术的不断发展,低空和超低空防空警戒已经成为一项重要的预警任务,如何在低空侦察的强杂波、地物干扰严重、目标大量集群、机动特征不明显等不利条件下准确的进行数据处理关联是一项关键研究工作。本文在已有的最近邻域算法基础上,结合高效多普勒解模糊算法,深入分析以多普勒关联因子为主的算法流程,提出了一种切实有效的超低空密集目标的数据处理关联算法,克服了上述难点,在多个低空探测项目上得到成功应用,实践结果肯定了算法的有效性和可靠性。
  参考文献
  [1] 刘宇.雷达数据处理中的航迹相关[D].成都:四川大学硕士学位论文,2003.
  [2] 朱大春.新型雷达数据处理系统的设计与实现[J].雷达科学与技术,2004(3):173-177.
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