Автор неизвестен - Сборник научных трудов 3-го международного радиоэлектронного форума прикладная радиоэлектроника - страница 45

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117 

На   выходе   нейронной   сети   формируется   значение   следующего вектора

Да

(Дхэк, Дуэк, Д7эк У и вычисляется оценка вектора состояния координат цели, со-

стоящая из оценок вектора координат

 

лк/к-1

 

(х \

к-1

 

а к/к (1:3) =

У к/к-1

=

Ук-1 ~

^ ДУэк

 

ч 71 к/к-1 )

 

V 7к-1 )

,Д7 эк )

и оценок вектора скоростей

 

хк к-1

 

 

а к/к -1 (4:6) =

13 ук/к-1

=

ДуЭк/т0

 

7к/к-1 )

 

КД7эк/Т0 )

где Т0 - период обзора радиолокатора.

Этот вектор аналогичен вектору прогнозированного значения ащк1, который вы­числяется в ФК. Он содержит прогнозированные оценки координат и скоростей цели.

Комплексирование оценок координат и параметров траектории цели, вычисленных в приемных позициях, происходит в ЦОИ по алгоритму (1,2), который обозначим как ФО ФНС-алгоритм.

Имитационное математическое моделирование работы алгоритма фильтрации в однопозиционной и двухпозиционной радиолокационной системе методом статистиче­ских испытаний позволяет произвести сравнительный анализ эффективности функцио­нирования ФО и ФО ФНС-алгоритмов.

Результаты моделирования процесса оценивания координат аэродинамической це­ли РЛС «Обзор - 3» (кривая 1), «Противник - ГЕ» (кривая 6) с помощью алгоритмов фильтраций Калмана представлены на рисунке в виде зависимости СКО Х) фильтрации координаты X от номера шага фильтрации Калмана при равномерном прямолинейном движении цели.

При применении алгоритмов фильтрации искусственных нейронных сетей соответ­ствующие зависимости ох = Дк) для РЛС «Обзор - 3» - кривая 2, «Противник - ГЕ» -кривая 7. Результаты вторичной обработки РЛИ в двухпозиционной РЛС при локации целей РЛС «Обзор - 3» комплексированием результатов фильтрации оценок векторов состояния в ЦОИ изображены с помощью кривой 3, фильтрация оценок при этом осуще­ствлялась фильтрами Калмана, кривой 4 - алгоритмами фильтрации с применением ис­кусственных нейронных сетей, кривая 5 - соответствует зависимости СКО измерений станции наведения ракет от к.

Из анализа полученных результатов следует:

1. Обеспечение беспоискового обнаружения цели СНР 9С32 может быть осуществ­лено с применением в каждой из двух РЛС «Обзор - 3» алгоритмов фильтрации и с даль­нейшим комплексированием полученных оценок векторов состояния в ЦОИ. При этом поставленная задача будет решена (обнаружение цели СНР «с выстрела»), если в прием­ных позициях осуществляется калмановская фильтрация с 20-го шага фильтрации, при применении ИНС - с 16-го шага фильтрации.

2. Использование при вторичной обработки РЛИ РЛС «Противник - ГЕ» алгорит­мов фильтрации Калмана и алгоритмов на основе ИНС обеспечивает обнаружение цели «с выстрела» СНР непосредственно с начала фильтрации

СРРСН'2008

1-ч.1 - 243

2,0"

1,5-

1.0-

20

2;.,

30 к

Зависимость СКО фильтрации оценок координаты X от номера шага фильтрации к

3. Предложенные методы и алгоритмы могут быть использованы при разработке и модернизации алгоритмов оценивания координат и параметров траектории движения цели в РЛС обнаружения и сопровождения.

Литература

1. В. Корляков. Радиолокация на современном этапе// Воздушно-космическая обо­рона, №6, 2006, с. 26-33.

2. Василин Н.Я., Гринович А.Л. Зенитные ракетные комплексы. - Мн: ООО «По­пурри», 2002. - 464 с.

3. Оружие и технология России. Энциклопедия XXI век /Под общей ред. МО РФ Сергея Иванова // Противовоздушная и противоракетная оборона, Т9 //Изд. дом Оружие и технология - М.:2004, с. 154-156.

4. Ширман Я.Д.; Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной ин­формации на фоне помех.-М.: радио и связь,1981. - 416с.

5. Богомолов Н.П. Вторичная обработка информации в многопозиционной радио­локационной системе с использованием нейросетевых технологий // Изв. Вузов. Радио­электроника. №3, 2006, с.37-43.

СРРСН'2008

1-ч.1 - 244

ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННАЯ ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ В ДВУХПОЗИЦИОННОЙ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ

Шайдуров Г.Я., Богомолов Н.П., Гарин Е.Н. Сибирский федеральный университет 660074, г. Красноярск, ул. Киренского 26, каф. «Радиотехнические системы», тел. (83912) 992056, 912251,497752 Email: bnp_1949.49@mail.ru Email: rts@kgtu.runnet.ru; факс (83912) 912251 Methods of decentralized secondary processing were presented. These methods are based on Kalmanov filtration algorithms in two-positional radar system. Two variants of operations were described. Taking into consideration these operations change over from known algorithm to developed algorithm is more effective in terms of measurement quality growth. Comparative analysis of mentioned algorithms measurement quality index takes place.

Значительное расширение возможностей практической реализации результатов теоретических исследований возникает с внедрением в методы обработки информации радиолокационных станций цифровых быстродействующих алгоритмов[1].

Вместе с тем, возрастание требований к качественным показателям обнаружения и измерения координат цели, в ряде случаев, не удается реализовать при однопозиционном её функционировании.

Одним из наиболее перспективных направлений позволяющих в настоящее время значительно улучшить тактико-технические характеристики РЛС таких, как точность из­мерения координат и параметров траектории цели движения, разрешающую способность, помехозащищенность, живучесть и др. является разработка и создание многопозицион­ных радиолокационных систем (МПРЛС) [2, 3].

В работе приводятся результаты имитационного математического моделирования с применением метода Монте-Кпрло двух алгоритмов децентрализованной обработки ко­ординатной информации. В приемных позициях (ПП) двухпозиционной радиолокацион­ной системы применяются линейные рекуррентные алгоритмы оценивания координат цели, отличающимися вариантами использования экстраполированной оценки на этапе внутрипозиционной обработки информации.

В первом варианте системы обработки оценки векторов состояния с выходов при­емных позиций комплексируются в центре обработки информации (ФО - алгоритм) [2,4,5].Характерной особенностью второго варианта является наличие обратной связи из центра обработки информации (ЦОИ) в приемные позиции (ФОС - алгоритм). В прием­ные позиции (1111) поступает результирующая экстраполированная оценка из ЦОИ, где она используется в качестве прогнозируемой. Применение обратной связи обеспечивает повышение точности оцениваемых векторов состояния в каждой ПП, что в свою очередь, повышает точность результирующей оценки вектора состояния в ЦОС

Применение фильтров Калмана в ПП позволяет получить оценки векторов состоя­ния на каждом шаге измерения оценки вектора состояния ak с соответствующей корре­ляционной матрицей точности Ckk, (i, k - соответственно номер ПП и такта измерения).

Алгоритм комплексирования некоррелированных оценок a1k и a2k в ЦОИ опреде­ляется соотношениями [2, 4, 5]

aEk = CEk '(C1k -a1k + C2k ' a2k ) , (1)

Cl =(C1k + )~\ (2) где aEk, CEk - соответственно результирующая оценка вектора состояния и результи­рующая корреляционная матрица ошибок измерений.

Результирующая оценка вектора состояния ФОС - алгоритма aEk определяется вы­ражением [5]

СРРСН'2008

1-ч.1 - 245

= с[сш ^ + С12, •      + С22к ^* + С21к       ], (3) где С"1 =    + С    + С    + С   )-1. (4)

Ек 11к 12* 22* 21*

В свою очередь, корреляционные матрицы точности С   определяются в результа-

рк

те обращения блочной матрицы:

С

Бк

СС СС

V    21к    22к ]

1к12к

V   21к    2к )

(5)

где    ¥ 1 = С 1 С      • С 1    -   взаимокорреляционная   матрица   ошибок измерений

ук 1к       к / к -1       2 к

(і,у = 1,2;і Ф у )[5].

Исследование переходных процессов в алгоритмах вторичной обработки коор­динатной информации с обратной связью. Корреляционная матрица ошибок измере­ний вектора состояния влияет на величину матричного коэффициента усиления Кук в ал­горитмах фильтрации Калмана. Как показали результаты моделирования, происходит резкое уменьшение матричного коэффициента усиления в момент включения цепи об­ратной связи и наблюдается переходной процесс. Функционирование ФОС - алгоритма может начинаться как на втором, так и на более поздних шагах фильтрации ФО - алго­ритма.

В силу этого необходимо решить следующие задачи:

определение момента времени, с которого целесообразно переключаться с ФО на ФОС - алгоритм;

влияние переходного процесса, возникающего при переключении с одного алго­ритма обработки на другой, на качественные показатели измерений системы обработки информации.

Решение первой задачи заключается в определении момента времени переключения с ФО на ФОС - алгоритм. При включении обратной связи матричный коэффициент уси­ления фильтра Калмана уменьшается скачком, что отображено на рис. 1. Кривая 1 соот­ветствует изменению матричного коэффициента усиления от номера шага фильтрации к для ФО - алгоритма, кривая 2 - для ФОС - алгоритма. На данном рисунке момент пере­ключения с ФО - алгоритма на ФОС - алгоритм приходится на шестой шаг фильтрации.

Результаты моделирования показали, что при включении обратной связи на четвер­том шаге фильтрации, происходит резкое уменьшение матричного коэффициента усиле­ния, что может привести к значительному увеличению среднеквадратической ошибки (СКО) измерения может. Это объясняется тем, что в начале фильтрации результирующая ошибка измерения на выходе ЦОИ может быть соизмерима с ошибками первичных изме­рений, поэтому резкое уменьшение матричного коэффициента усиления в момент вклю­чения обратной связи сопровождается тем, что экстраполированная результирующая оценка вектора состояния значительно отличается от текущих оценок измерения.

Поэтому включение обратной связи целесообразно осуществлять по истечении не­скольких шагов фильтрации ФО - алгоритма, то есть когда фильтр Калмана работает в установившемся режиме.

Для решения второй части задачи, предлагается способ, при котором необходимо плавное уменьшение матричного коэффициента усиления в течение нескольких шагов фильтрации. Предложенное решение графически показано на рис. 2, где кривая 1 соот­ветствует изменению матричного коэффициента усиления от номера шага фильтрации для ФО - алгоритма, кривая 2 - при резком переходе (за один шаг фильтрации) с ФО на ФОС - алгоритм, а кривая 3 - в случае плавного изменения матричного коэффициента усиления при переходе от ФО - алгоритма к ФОС - алгоритму. Использование предло­женного способа позволяет повысить точность оценивания вектора состояния объекта во время переходного процесса.

СРРСН'2008

1-ч.1 - 246

10 15 20 25

10 15 20 25

Рис. 1

Рис. 2.

Рис. 1, 2. Зависимость матричного коэффициента усиления фильтра Калмана от номера шага фильтрации к для координаты дальности

Результаты имитационного математического моделирования с применением метода Монте - Карло представлены на рис. 3 для координаты дальности. Здесь кривая 1 соот­ветствует изменению СКО измерений для ФО - алгоритма, кривая 2 соответствует ФОС -алгоритму, в котором матричный коэффициент усиления в момент включения обратной связи изменяется скачком, а кривая 3 - в случае его плавного изменения. Следует отме­тить, что момент включения обратной связи при получении результатов моделирования приходится на шестой шаг фильтрации. Из анализа приведенных результатов следует, что в результате плавного изменения матричного коэффициента усиления (кривая 3) по­грешности измерений становятся меньше, чем в ранее рассмотренных алгоритмах обра­ботки.

170 160

150---і \

1

 

 

 

~ г~

 

 

Ґ 1

 

 

 

 

\

 

 

 

К/0/

 

\

 

 

 

 

 

Рис. 3. Зависимость СКО и ошибок оценивания координаты дальности от шага фильтрации к при различном поведении матричного коэффициента усиления

Таким образом, приведенные выше рассуждения и полученные результаты имита­ционного моделирования позволяют сделать следующие выводы:

- цепь обратной связи целесообразно включать спустя 4-5 шагов после начала функционирования ФО - алгоритма;

- после переключения с ФО - алгоритма на ФОС - алгоритм рекомендуется плавно, в течение нескольких (5-6) шагов фильтрации, изменять матричный коэффициент усиле­ния фильтра Калмана.

0.9

0.9

0.6

0.6

0.5

0.5

0.3

0.3

0.2

0.2

0.1

0.1

30

30

к

5

10

15

20

25

30

н

20

10

0

-10

к

5

10

15

20

25

30

Аналогичные результаты получены и при исследовании алгоритмов фильтрации оценок азимута и угла места.

Учет рекомендаций, представленных выше, позволяет повысить качественные по­казатели измерений и устойчивость работы алгоритмов фильтров Калмана при децентра­лизованной вторичной обработке информации в многопозиционной радиолокационной системе с комбинированной системой обработки информации, состоящей из ФО и ФОС -алгоритмов.

Литература

1. Кузьмин С. З. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолока­ционной информации - М.: Радио и связь, 1986. 352 с.

2. Черняк В. С. Многопозиционная радиолокация / В. С. Черняк. - М.: Радио и связь, 1993. - 416 с.

3. Н. Дробот, М. Фролов Новый этап в развитии локации // Воздушно-космическая оборона, №4, 2006, с 42-45.

4. Петров А. В. Анализ и синтез радиотехнических комплексов / А. В. Петров, А. А. Яковлев. - М.: Радио и связь, 1984. - 248 с.

5. Bogomolov, N. Algoritm of decentralized secondary processing radar information / N. Bogomolov, S. Grebenjuk, V. Sidorov, G. Shydurov; 2002 6th International conference on ac­tual problems of electronic instrument engineering proceedings «APEIE-2002». Vol. 1. Novosi­birsk, Russia. 2002. P. 155-159.

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117 


Похожие статьи

Автор неизвестен - 13 самых важных уроков библии

Автор неизвестен - Беседы на книгу бытие

Автор неизвестен - Беседы на шестоднев

Автор неизвестен - Богословие

Автор неизвестен - Божественность христа