Алгоритмы оценивания координат и навигационных параметров воздушной цели в многопозиционной РЛС на основе фильтра Калмана

• Автор: Машаров, Константин Викторович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Сургут
• Количество страниц: 140 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ КООРДИНАТНОЙ ИНФОРМАЦИИ В МПРЛС
1.1 Особенности построения и применения фильтра Калмана
1.1.1 Общий подход к синтезу алгоритма фильтрации
1.1.2 Повышение точности оценивания координат цели при изменении условий функционирования
1.2 Назначение, анализ возможностей развития и применения многопозиционных систем
1.3 Обзор способов совместной обработки информации в МПРЛС
1.4 Выводы
2 СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ФИЛЬТРАЦИИ
2.1 Общая постановка задачи
2.2 Синтез алгоритма фильтрации для многопозиционной
системы в сферических координатах
2.3 Синтез алгоритма фильтрации для многопозиционной
системы в декартовых координатах
2.4 Построение адаптивного алгоритма
2.4.1 Адаптация алгоритма к потерям данных между станциями
в многопозиционной системе
2.4.2 Алгоритм фильтрации при несинхронных измерениях
на станциях в многопозиционных системах
2.5 Выводы
3 СХЕМА ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ
3.1 Общая схема моделирования
3.2 Выбор начальных условий моделирования
3.3 Анализ и моделирование шумов измерений
3.3.1 Проверка распределения генерируемых шумов измерений
3.3.2 Анализ полученных экспериментальных данных
3.4 Выводы

4 РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
4 Л Исследование влияния ошибок в канале наблюдения на
синтезированные алгоритмы, при синхронных поступлениях
данных от станций
4ЛЛ Моделирование алгоритма в сферической системе
координат для МПРЛС
4.1.2 Моделирование алгоритма в декартовой системе
координат для МПРЛС
4.2 Сравнение результатов моделирования различных
алгоритмов фильтрации
4.3 Анализ применения алгоритмов фильтрации в МПРЛС
4.3.1 Влияние высот расположения станций на работу фильтров
4.3.2 Анализ воздействия введенных в алгоритм оценивания
шумов состояния
4.3.3 Влияние маневра цели на работу фильтров
4.3.4 Исследование прогнозированных оценок координат цели
4.3.5 Алгоритм фильтрации при воздействия сильных помех
на одну из станций в МПРЛС
4.3.6 Влияние экспериментальных данных шумов на работу разработанных алгоритмов
4.4 Исследование алгоритма адаптации к потерям данных в канале взаимообмена информацией между станциями
4.4.1 Алгоритм на основе расширенного фильтра Калмана
4.4.2 Алгоритм на основе линейного фильтра Калмана
4.5 Исследование алгоритма фильтрации для МПРЛС при несинхронном измерении данных на станциях
4.6 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность. Одним из способов модернизации радиолокационных средств наблюдения за воздушной обстановкой, является совершенствование алгоритмов обработки поступающих измерений от РЛС. Радиолокационная станция представляет собой радиоэлектронную систему, предназначенную для обнаружения удаленных объектов, определения их местоположения и траектории движения, и выдачи в требуемом виде полученной информации. РЛС это сложная информационная система, в которой обработку информации осуществляет ЭВМ под управлением специального программного обеспечения с соответствующим алгоритмом.
В связи с постоянным усложнением обнаружения воздушных целей, из-за применения современных технологий, снижающих радиолокационную заметность объекта, повышаются требования к точности и оперативности РЛС. Повышение эффективности радиолокационных станций особенно актуально в военной технике, поскольку снижение радиолокационной заметности целей уменьшает дальность обнаружения, а значит и время на противодействие. Это создает необходимость в поиске новых технологий для разработки перспективных и модернизации существующих РЛС. Особенно это необходимо для систем ПВО малой дальности, поскольку здесь интервал времени от обнаружения цели до ее уничтожения крайне мал. При этом предъявляются жесткие требования к точности целеуказания.
Одним из перспективных направлений развития радиотехнических средств ПВО является создание многопозиционных радиолокационных систем (МПРЛС). Важным достоинством подобных систем является превосходство характеристик МПРЛС (по точности, помехоустойчивости и т.д.) над характеристиками однопозиционных РЛС аналогичного назначения. Это достигается за счет комплексной обработки информации о координатах цели, полученных одиночными РЛС на пространственно разнесенных позициях.

Здесь и далее к- номер текущего отсчета (дискретное время); и>1...и>15 -шумы состояния (порождающие шумы). В данном случае, введение шумов состояния позволяет учесть случайный характер динамической системы, а также компенсировать некорректность модели движения цели.
Следует отметить, что в (2.1) не используется привязка к взаимному расположению станций. Т.е. функциональная связь между уравнениями состояний обеспечивается через параметры движения цели (скорость, курс и тангаж). Это позволяет не учитывать расстояния между РЛС, а также разность высот расположения станций на местности.
Зададим функциональные связи между выбранным вектором состояния и измерительными каналами, т.е. запишем уравнения наблюдений:
г1(к) = х1(к) + Е1(к),
г2(к) = Х2(к) + е2(к),
(2.4)
г12(к)=хп(к)+е12(к),
где X,(к)...Хп(к) - текущие координаты цели (в соответствии с (2.2)), г1(к)...гп(к) -измерения в каналах наблюдения, е, (/с)...е]2(/с) - шумы наблюдений, которые считаются гауссовыми шумами. Таким образом, выражения (2.2), (2.3) и (2.4) являются исходными для синтеза алгоритма определения текущих координат и параметров движения цели на основе фильтра Калмана [54, 78].
В силу нелинейности уравнений (2.1), для синтеза алгоритма будет использован расширенный фильтра Калмана [78]. Функция перехода для системы уравнений (2.3) в векторной форме будет представлена следующим выражением:
Ф (ХД) =
Ф,(ХД) X, +Т ■ Х13 • со8(Х2 - Х14) ■ совСХз - Х15)
Ф2(Х,*) Х2 - ^ • Т ■ зт(Х2 - Х]4) • соэСХз - Х15)
ф з(Х,*) Х3 - ^ • Т ■ 8Ш(Х3 - Х15) • С08(Х2 - Х14) Л
Ф4(ХД) Х4 + Т ■ Х,з • С08(Х5 - Х14) ■ С08(Х6 - Х15)
Ф„(ХД) Х,з
Ф „(X,*) *
Ф15(ХД) *
(2.5)