復(fù)雜電磁環(huán)境下組網(wǎng)雷達(dá)對(duì)隱身目標(biāo)的跟蹤研究*

李修和，冉金和

(電子工程學(xué)院，安徽 合肥 230037)

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復(fù)雜電磁環(huán)境下組網(wǎng)雷達(dá)對(duì)隱身目標(biāo)的跟蹤研究*

李修和，冉金和

(電子工程學(xué)院，安徽 合肥 230037)

在復(fù)雜電磁環(huán)境背景下，研究了組網(wǎng)雷達(dá)基于粒子濾波算法對(duì)隱身目標(biāo)的跟蹤濾波問題，建立了雷達(dá)觀測(cè)方程和隱身目標(biāo)的多基地雷達(dá)截面積模型，分析了基于UPF的組網(wǎng)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤濾波算法。利用計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了復(fù)雜電磁環(huán)境下組網(wǎng)雷達(dá)利用粒子濾波技術(shù)跟蹤隱身目標(biāo)的有效性，并對(duì)幾種跟蹤算法的效率進(jìn)行了比較。

組網(wǎng)雷達(dá)；目標(biāo)跟蹤；粒子濾波；仿真

0　引言

信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和其在軍事領(lǐng)域的廣泛運(yùn)用，加之對(duì)抗雙方圍繞電磁頻譜控制權(quán)的爭奪使得戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境日趨復(fù)雜。戰(zhàn)場(chǎng)空間己方電子設(shè)備的密集部署等因素引起的電磁影響和己方電子干擾等形成的電磁威脅，是戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜電磁環(huán)境的主要構(gòu)成因素。組網(wǎng)雷達(dá)通過將多部不同體制、不同頻段、不同程式(工作模式)、不同極化方式的雷達(dá)或者無源偵察裝備適當(dāng)布站，借助通信手段鏈接成一個(gè)有機(jī)整體。作為一種四抗能力(抗電子干擾、抗反輻射摧毀、抗隱身和抗低空突防)較強(qiáng)的新體制雷達(dá)，組網(wǎng)雷達(dá)對(duì)抗隱身目標(biāo)具有單基或單部雷達(dá)無法比擬的優(yōu)勢(shì)。

本文就復(fù)雜電磁環(huán)境下組網(wǎng)雷達(dá)對(duì)隱身目標(biāo)的跟蹤問題進(jìn)行研究，主要考慮目前存在的兩個(gè)現(xiàn)實(shí)局限情況：一是目前多目標(biāo)跟蹤技術(shù)大多側(cè)重于常規(guī)雜波環(huán)境，沒有考慮實(shí)際的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境對(duì)觀測(cè)信息的影響；二是復(fù)雜電磁環(huán)境引起的非線性和非高斯問題異常嚴(yán)重，常用的擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)、去偏轉(zhuǎn)換卡爾曼濾波(DCMKF)、無味卡爾曼濾波(UKF)等算法在實(shí)際應(yīng)用中都存在較大缺陷。近年來，隨著計(jì)算能力以及統(tǒng)計(jì)理論的發(fā)展，粒子濾波(PF)算法得到了迅速的發(fā)展，在處理非線性非高斯問題中顯示了強(qiáng)大的生命力。粒子濾波算法雖然比較簡單，但在采樣過程中有時(shí)會(huì)出現(xiàn)比較嚴(yán)重的退化現(xiàn)象。UPF是粒子濾波器的一種改進(jìn)算法，它能夠很好地解決粒子濾波器的退化現(xiàn)象。本文擬采用UKF和粒子濾波結(jié)合的UPF算法，研究復(fù)雜電磁環(huán)境下組網(wǎng)雷達(dá)如何綜合利用多個(gè)雷達(dá)站的觀測(cè)信息對(duì)隱身目標(biāo)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。

1　復(fù)雜電磁環(huán)境下對(duì)隱身目標(biāo)觀測(cè)方程建模

1.1不同復(fù)雜度下雷達(dá)觀測(cè)方程建模

為了建立復(fù)雜電磁環(huán)境下雷達(dá)的具體觀測(cè)方程，將戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境的復(fù)雜程度等級(jí)具體劃分為四級(jí)：Ⅰ級(jí)電磁環(huán)境、Ⅱ級(jí)電磁環(huán)境、Ⅲ級(jí)電磁環(huán)境和Ⅳ級(jí)電磁環(huán)境。

1)Ⅰ級(jí)電磁環(huán)境

Ⅰ級(jí)電磁環(huán)境即簡單電磁環(huán)境，雷達(dá)站在捕獲目標(biāo)時(shí)，基本沒有受到電磁威脅。此時(shí)利用雷達(dá)站全部的測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤，對(duì)于三坐標(biāo)雷達(dá)，包括測(cè)得的目標(biāo)斜距ri、方位角φi和俯仰角εi；對(duì)于二坐標(biāo)雷達(dá)，包括目標(biāo)斜距ri、方位角φi，它們的表達(dá)式如下：

(1)

寫成矩陣形式為：

(2)

此時(shí)的測(cè)量子集是：Z(k)=(ri,φi,εi)T

2)Ⅱ級(jí)電磁環(huán)境

Ⅱ級(jí)電磁環(huán)境即輕度電磁環(huán)境，雷達(dá)站在捕獲目標(biāo)時(shí)，受到一定的電磁威脅，但電磁威脅的強(qiáng)度比較弱，此時(shí)雷達(dá)站仍能觀測(cè)到全部數(shù)據(jù)，但由于電磁威脅的影響，測(cè)量值偏差比無干擾時(shí)明顯增大。

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，認(rèn)為Ⅱ級(jí)電磁環(huán)境的判斷條件是雷達(dá)接收機(jī)端內(nèi)的信干比滿足：

10lgSj>-3dB

(3)

3)Ⅲ級(jí)電磁環(huán)境

Ⅲ級(jí)電磁環(huán)境即中度復(fù)雜電磁環(huán)境，雷達(dá)站受到的電磁威脅增大到一定程度后，將無法給出目標(biāo)的斜距測(cè)量數(shù)據(jù)，三坐標(biāo)雷達(dá)仍能夠給出目標(biāo)的方位角φi和俯仰角εi，二坐標(biāo)雷達(dá)仍能給出目標(biāo)的方位角φi。同樣根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，Ⅲ級(jí)電磁環(huán)境的判斷條件是：

-40dB<10lgSj≤-3dB

(4)

此時(shí)，對(duì)雷達(dá)站而言，測(cè)量的子集為Z(k)=(φi,εi)T或Z(k)=(φi)T，并且有如下的表達(dá)式：

(5)

寫成矩陣形式，則表達(dá)為：

(6)

此時(shí)的測(cè)量子集是：Z(k)=(φi,εi)T。

4)Ⅳ級(jí)電磁環(huán)境

Ⅳ級(jí)電磁環(huán)境即重度復(fù)雜電磁環(huán)境，雷達(dá)站斜距測(cè)量數(shù)據(jù)、方位和俯仰測(cè)量數(shù)據(jù)丟失，該雷達(dá)站不提供任何觀測(cè)信息參與定位。

綜上可見，在雷達(dá)網(wǎng)中雷達(dá)由于受不同干擾強(qiáng)度的干擾，各單站可能參與定位的觀測(cè)向量有：1)Z(k)=(ri,φi,εi)T；2)Z(k)=(φi,εi)T；3)Z(k)=(φi)T。

1.2隱身目標(biāo)的多基地雷達(dá)截面積(RCS)

組網(wǎng)的雷達(dá)采用空間分集的形式，以多發(fā)多收的形式存在，當(dāng)發(fā)射機(jī)與接收機(jī)遠(yuǎn)離時(shí)，使目標(biāo)在該多站之間運(yùn)動(dòng)，并使兩個(gè)站之間夾角(簡稱雙基地角)β≥130°，這樣還可獲得目標(biāo)前向散射信號(hào)，這是實(shí)現(xiàn)反隱身的關(guān)鍵所在，原因是多基地RCS的增大是由前向散射獲得。例如一個(gè)球體的投影面積為A、半徑為r，被波長為λ的電磁波照射時(shí)，其前向散射面積為：

(7)

而該球的單基地雷達(dá)后向散射面積為：

(8)

(9)

若r/λ=10，則σf/σb=4000(36dB)。故前向散射面積明顯增大。

在基于組網(wǎng)雷達(dá)的多基地散射結(jié)構(gòu)中，發(fā)射站、目標(biāo)和接收站構(gòu)成了一個(gè)雙基地角，雙基地角平分線則往往定義為等效波矢量，當(dāng)雙基地角較小時(shí)，等效波矢量可用于更換單基地截面積中的波矢量，以便得出雙基地雷達(dá)RCS的較佳近似值。但是當(dāng)雙基地角較大時(shí)(180°≥β≥130°)，就不能用這種近似方法了。其理由如下：1)由于入射方向波矢量決定了散射體的照射與投影區(qū)域，故電流積分區(qū)域(使用物理理論的情況下)，如用等效波矢量，則可能是極為錯(cuò)誤的。2)使用高頻漸進(jìn)技術(shù)必須極其謹(jǐn)慎，這是由于等效波矢量的大小隨雙站角度的增大而減小。波數(shù)的依次減小意味著目前來自散射體的響應(yīng)要比局部集中散射更加擴(kuò)展。3)現(xiàn)有的投影法與發(fā)射機(jī)和接收機(jī)有關(guān)。對(duì)發(fā)射機(jī)和接收機(jī)，因?yàn)橥皇撬枰模圆荒芎唵蔚貞?yīng)用同一投影過程。

對(duì)于形狀復(fù)雜的物體，通過分析得出了雙基地雷達(dá)截面積σb與單基地雷達(dá)截面積σm的經(jīng)驗(yàn)公式：

(10)

式中，n為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，一般取n為7～10；β為雙基地角，單位是弧度。

從式(10)可以看出，雙基地雷達(dá)的RCS總是大于單基地雷達(dá)的RCS。當(dāng)目標(biāo)位于低空時(shí)，雙基地角可以滿足180°≥β≥130°的條件，從而獲得較大的RCS。

而對(duì)于隱身目標(biāo)，在計(jì)算其單基地雷達(dá)的RCS時(shí)，考慮機(jī)翼是主要的鏡面散射體，它的RCS值最大,但其大后掠角卻使雷達(dá)設(shè)計(jì)者最關(guān)心的飛機(jī)迎頭方向的RCS顯著減小。當(dāng)雷達(dá)以小仰角觀測(cè)迎面飛來的飛機(jī)時(shí)，機(jī)翼的前沿可被近似看作一段圓柱體，法線方向照射時(shí)，單側(cè)機(jī)翼RCS的方向圖為：

(11)

式中，λ為雷達(dá)波長,D為直徑(對(duì)應(yīng)翼厚),L為柱體長(對(duì)應(yīng)翼長),θ為偏離機(jī)翼法線的角度。機(jī)翼后掠角為φ，飛機(jī)的方位角為α。

2　復(fù)雜電磁環(huán)境下基于UPF的組網(wǎng)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤濾波算法研究

復(fù)雜電磁環(huán)境下，如組網(wǎng)雷達(dá)中網(wǎng)內(nèi)大部分雷達(dá)受到壓制性干擾，單站雷達(dá)的距離信息就會(huì)喪失，無法在單站對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位濾波而形成航跡，此時(shí)就不能夠應(yīng)用分布式航跡融合方式，組網(wǎng)雷達(dá)將被迫采取傳送單站觀測(cè)信息到融合中心進(jìn)行處理的方式，結(jié)合多個(gè)雷達(dá)的信息來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行濾波跟蹤。近年來有很多文獻(xiàn)對(duì)組網(wǎng)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤進(jìn)行了研究，但大都假定了所有傳感器同步采樣，或者沒有通信延遲。實(shí)際上，傳感器常常是異步工作，而且采樣速率不等，通信延遲不同。因此，在非線性非高斯環(huán)境，組網(wǎng)雷達(dá)系統(tǒng)中部分傳感器受到干擾而測(cè)量信息不全，且組網(wǎng)雷達(dá)異步工作時(shí)，如何充分利用“殘留”的信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行融合跟蹤，是非常必要且十分重要的問題。

2.1量測(cè)數(shù)據(jù)的串行合成

組網(wǎng)雷達(dá)系統(tǒng)中各傳感器異步掃描，每次掃描周期結(jié)束時(shí)，將此次掃描的觀測(cè)量附帶時(shí)間送到中心進(jìn)行處理。

以兩部雷達(dá)為例，設(shè)雷達(dá)1和雷達(dá)2的掃描周期都為T，但兩者不同步，測(cè)量集合D1={Z1(k)|k=1,2,…}和D2={Z2(k)|k=1′,2′,…}，采樣時(shí)間之間的關(guān)系如圖1所示。

圖1　集中式雷達(dá)數(shù)據(jù)流合成圖

對(duì)合成序列{Z(l)|l=1,1′,2,2′,…}，實(shí)際上存在2個(gè)采樣周期T1、T2，且有T=T1+T2。推廣到多雷達(dá)情形，為不失一般性，設(shè)組網(wǎng)雷達(dá)由m部采樣周期相同的異步工作的雷達(dá)組成，對(duì)同一目標(biāo)的測(cè)量集合分別為Di={Zi(k)|k=1,2,…;i=0,1,2,m-1}，則對(duì)合成的觀測(cè)序列有：

(12)

2.2UKF和粒子濾波結(jié)合的UPF算法

對(duì)經(jīng)過量測(cè)合成之后的測(cè)量數(shù)據(jù)，本文采用UPF算法對(duì)其進(jìn)行濾波處理。粒子濾波不受非線性、非高斯濾波問題的限制，因而得到了廣泛的應(yīng)用。粒子濾波中的一個(gè)關(guān)鍵是提議分布。目前，有許多不同的提議分布，最常見的方法是直接采用先驗(yàn)概率密度函數(shù)作為重要密度函數(shù)。這種做法直觀而且易于實(shí)現(xiàn)，缺點(diǎn)是沒有考慮使用新的觀測(cè)值，因而具有一定盲目性，導(dǎo)致最終濾波效果一般。

有的學(xué)者提出用擴(kuò)展的卡爾曼濾波來產(chǎn)生重要性概率密度函數(shù)。盡管基于EKF的粒子濾波方法在估計(jì)性能上有所改善，但由于EKF在模型線性化和高斯假設(shè)中引入了過多的誤差，其改進(jìn)效果不是很明顯。因此本文采用一種新的粒子濾波器即UPF，該方法使用UKF產(chǎn)生重要性密度，其算法主要步驟如下：

1) 初始化(k=0)。根據(jù)初始均值和協(xié)方差均勻抽取N個(gè)粒子。

2) 在每個(gè)采樣時(shí)刻，對(duì)所有的粒子，UKF更新每個(gè)粒子的每個(gè)Sigma點(diǎn)。在UKF算法中，由于具有噪聲項(xiàng)，需要對(duì)狀態(tài)進(jìn)行擴(kuò)維處理。

①對(duì)每一個(gè)粒子進(jìn)行Sigma點(diǎn)采樣，本文使用比例對(duì)稱采樣方法。

(13)

式中，γ=(n+λ)1/2，λ=α2(n+k)-n。

(14)

(15)

②預(yù)測(cè)方程：

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

③更新方程：

(23)

(24)

(25)

④使用UKF估計(jì)的均值和方差作為PF計(jì)算權(quán)值的提議分布。

(26)

復(fù)雜電磁環(huán)境下，觀測(cè)噪聲為非正態(tài)分布，要代入相應(yīng)的概率密度函數(shù)(即測(cè)量噪聲的概率密度函數(shù))進(jìn)行計(jì)算。

對(duì)所有粒子計(jì)算其權(quán)值，并進(jìn)行歸一化。

⑤輸出k時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)。

3) 重采樣。

(27)

4)遞歸。

返回步驟2)，并令k=k+1。

3　計(jì)算機(jī)仿真

3.1仿真場(chǎng)景和條件設(shè)置

在仿真中設(shè)置如下場(chǎng)景：組網(wǎng)雷達(dá)由3個(gè)三坐標(biāo)跟蹤雷達(dá)組成，以融合中心為坐標(biāo)原點(diǎn)建立坐標(biāo)系，如圖2所示。其中雷達(dá)2(30km,0,0)為厘米波雷達(dá)，雷達(dá)1(-15km,30km,0)和雷達(dá)3(-15km,-30km,0)為分米波雷達(dá)，干擾為遠(yuǎn)距離支援干擾且干擾機(jī)的工作頻段為10GHz左右，這里我們考慮較強(qiáng)干擾情況，雷達(dá)2距離信息丟失，但可以觀測(cè)到方位信息。各雷達(dá)每次掃描周期結(jié)束時(shí)，將此次掃描觀測(cè)量附帶時(shí)間送到中心進(jìn)行處理。三傳感器異步采樣，取樣時(shí)間間隔相差3s，采樣周期取為9s，觀測(cè)點(diǎn)數(shù)為100。假設(shè)目標(biāo)的初始位置為(80km,0,20km)，初始速度為(-0.1km/s,0,0)。本文對(duì)EKF、PF、UPF進(jìn)行仿真，PF中粒子數(shù)目為3000，進(jìn)行500次蒙特卡羅仿真實(shí)驗(yàn)。

圖2　組網(wǎng)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤態(tài)勢(shì)圖

3.2仿真結(jié)果與分析

圖3～5給出了EKF、PF和UPF在觀測(cè)噪聲為閃爍噪聲(ε=0.2)情況下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的跟蹤軌跡。圖6～7給出了三種方法估計(jì)下的x方向和z方向的均方根誤差。

圖3　EKF跟蹤軌跡(ε=0.2)

圖4　PF跟蹤軌跡(ε=0.2)

圖5　UPF跟蹤軌跡(ε=0.2)

圖6　x方向位置均方根誤差(ε=0.2)

圖7　z方向位置均方根誤差(ε=0.2)

通過分析仿真結(jié)果，可以得到如下結(jié)論：

1)在復(fù)雜電磁環(huán)境下，即使是部分雷達(dá)受到嚴(yán)重干擾，組網(wǎng)雷達(dá)由于空間的分集，也可利用目標(biāo)的前向散射和量測(cè)合成方法， 各站將每次掃描觀測(cè)量附帶時(shí)間送到中心進(jìn)行處理，組網(wǎng)雷達(dá)可以對(duì)抗隱身目標(biāo)。

2)在閃爍噪聲閃爍強(qiáng)度弱的情況下，組網(wǎng)雷達(dá)利用EKF、PF和UPF三種方法均能有效對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，隨著閃爍強(qiáng)度的增大，閃爍噪聲概率密度函數(shù)同高斯函數(shù)差別變大，因此，采用矩匹配的EKF算法誤差明顯變大。PF和UPF算法隨閃爍強(qiáng)度的增大而誤差變化不大。

3)在復(fù)雜電磁環(huán)境下，系統(tǒng)表現(xiàn)為非線性非高斯，UPF粒子濾波器由于在產(chǎn)生預(yù)測(cè)粒子時(shí)利用了最新的觀測(cè)數(shù)據(jù)，因此對(duì)狀態(tài)的估計(jì)精度要高于標(biāo)準(zhǔn)的粒子濾波器的精度。同時(shí)，UPF可以極大地減少PF所用的粒子數(shù)，大大縮短了運(yùn)算時(shí)間，與普通的粒子濾波相比，濾波精度和實(shí)時(shí)性也有很大的提高。

4　結(jié)束語

隨著新軍事變革的推進(jìn)，防空系統(tǒng)中的目標(biāo)反隱身問題已經(jīng)成為一道亟待解決的難題。組網(wǎng)雷達(dá)在反隱身問題上由于體制上的優(yōu)越性，受到各國的高度重視。本文利用UKF和粒子濾波結(jié)合的UPF算法，研究組網(wǎng)雷達(dá)綜合利用多個(gè)雷達(dá)站的觀測(cè)信息對(duì)隱身目標(biāo)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的問題，希望能引起相關(guān)學(xué)術(shù)界同行的共鳴，有許多戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜電磁環(huán)境下多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用和實(shí)踐問題值得深入開展研究?！?/p>

[1]陳永光, 李修和. 組網(wǎng)雷達(dá)作戰(zhàn)能力分析與評(píng)估[M].北京：國防工業(yè)出版社, 2006.

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Research on tracking stealth targets of netted radar in complex electromagnetic environment

Li Xiuhe, Ran Jinhe

(Electronic Engineering Institute, Hefei 230037, Anhui, China)

The problem of netted radar tracking stealth targets based on particle filtering in complex electromagnetic environment is studied. The radar observation equations and the radar cross section of stealth targets in complex electromagnetic environment are established. The tracking algorithm based on unscented Kalman filter of netted radar is analyzed. Simulation results validate the particle filtering technology of netted radar can track stealth targets in complex electromagnetic environment, and some conclusions on the efficiency of tracking algorithms are drawn.

netted radar;target tracking;particle filtering;simulation

武器裝備預(yù)研重點(diǎn)基金項(xiàng)目 (9140A33020112JB39085)

2016-06-10；2016-07-11修回。

李修和(1975-)，男，教授，博士，研究方向?yàn)閼?zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境基礎(chǔ)與應(yīng)用、信息作戰(zhàn)模擬與仿真及多源信息融合技術(shù)等。

TN971;TN974

A