组网雷达范文（精选7篇）

组网雷达 第1篇

关键词：雷达组网,时空对准,数据融合,虚假目标

随着科学技术和武器装备的发展,现代雷达面临的作战环境越来越复杂。依靠单一类型、单部雷达已难以连续探测和跟踪现代飞行目标。但若针对各种雷达特点进行合理的战术配置并组网,其所表现出来的优良性能则是单部雷达无法比拟的。组网雷达可以扩大系统时域、频域、空域的覆盖能力,取长补短,同时发挥各雷达的优越性,实现信息共享,有效提高发现目标的速度,降低虚警、漏警,全面提高雷达网在恶劣电子战环境下的能力,明显增强雷达的生存能力。雷达组网的技术基础是信息融合技术。从应用角度来看,信息融合可以定义为这样一个过程:把来自不同雷达信息源的数据和信息加以联合、相关和组织,以获取目标的精确状态和属性估计,以及对战场态势、威胁和重要程度的适时综合评估[1,2,3]。

1 时空对准

组网各雷达的精确定位和空间几何标校是对目标精确定位的基础,也是组网各雷达通过坐标变换共享数据的基础,其误差将直接进入信息处理系统而形成目标定位的系统误差,影响雷达的跟踪精度[4,5]。雷达组网系统的误差主要由以下几个方面造成:雷达位置误差、雷达精度误差、计算精度误差、各雷达的对时误差。

雷达数据的误差是普遍存在的,最关键的是需要把误差限制在怎样的精度范围之内。雷达精度控制过高会增加额外系统负担,太低则达不到融合精度要求。而所有的精度都是为雷达目标数据融合服务的,所以根据对目标状态精度的要求,就可以选择合适的设备精度、计算精度以及时空精度。

1.1 空间对准

若要实现对目标的精确定位,首先要实现对雷达的精确定位,然后再将目标与雷达的相位坐标换算为目标的全局坐标。雷达的定位能够通过卫星定位系统实现,目前国内常用的定位系统有GPS卫星定位系统和北斗定位系统,当检测到可用卫星数达到4颗以上就能够获取完整且精确的三维信息,一般采用地心大地坐标表示法(即经度、纬度与海拔);雷达对空间目标的探测采用的是球面极坐标表示法(即相位角、仰角与距离),为保证雷达探测的精确度,在运行前需要人工调整雷达的正北与水平。

由此可知,卫星定位精度、雷达精度、雷达姿态、坐标转换都将对目标定位精度产生影响。雷达测量数据一般都是球坐标数据或极坐标数据,因此球坐标或极坐标到直角坐标的变换是必不可少的。

这里所做的空间对齐即将目标的极坐标表示转换为经纬海拔表示的地心大地坐标,如图1所示。其中O为地心,O1为雷达所在位置,O2为飞行目标所在位置。雷达所在纬度角为φ1,所在地球切平面为β,与地心距离为R,与飞行目标距离为r。赤道面设为α。O2与β构成角θ2,与雷达正北方向构成角θ1。

设O2在β上投影O2′,在α上投影O2″。过O1,O2′向α,β面的交线作垂线,分别交于P1,P2两点。由共面性质可得:O1O2′与OO2相交、O2O2″与P2O2″相交,假设交点分别为E,F点。

设目标相对雷达经度偏差Δλ,纬度偏移Δφ,将OO1向OO2与正北直线构成的平面投影可得:

$\tan \text{Δ}\phi =\frac{r\text{c}\text{o}\text{s}\theta {}_1\cos \theta {}_2}{r\text{s}\text{i}\text{n}\theta {}_2+R}$

由图可知,OO2″与OP1夹角即是Δλ,根据三角形相似可得∠FO2O2″=∠φ1。于是得到:

$\{\begin{array}{l}{\rm P}{}_1{\rm P}{}_2=r\text{c}\text{o}\text{s}\theta {}_2\sin \theta {}_1\\ {\rm P}{}_1{\rm O}=\frac{R}{\sin \phi {}_1}\\ {\rm O}{}_{2^{\prime }}{\rm P}{}_2=R\text{c}\text{t}\text{a}\text{n}\phi {}_1+r\text{c}\text{o}\text{s}\theta {}_2\cos \theta {}_1\\ {\rm O}{}_{2^{\prime }}F={\rm O}{}_2{\rm O}{}_{2^{\prime }}\tan \phi {}_1=r\text{s}\text{i}\text{n}\theta {}_2\tan \phi {}_1\\ \tan \text{Δ}\lambda =\frac{{\rm P}{}_1{\rm P}{}_2}{{\rm O}{\rm P}{}_1-{\rm O}{}_{2^{\prime }}{\rm P}{}_2}\\ {\rm O}{}_{2^{″}}{\rm P}{}_2=({\rm O}{}_{2^{\prime }}{\rm P}{}_2-{\rm O}{}_{2^{\prime }}F)\cos \phi {}_1\end{array}$

上式联立可得:

$\begin{array}{l}\tan \text{Δ}\lambda =r\text{s}\text{i}\text{n}\theta {}_1\cos \theta {}_2/[\frac{R}{\sin \phi {}_1}-(R\text{c}\text{t}\text{a}\text{n}\phi {}_1+\\ r\text{c}\text{o}\text{s}\theta {}_1\cos \theta {}_2-r\text{s}\text{i}\text{n}\theta {}_2\tan \phi {}_1)\cos \phi {}_1]\end{array}$

目标与地心间的距离:

$l=\sqrt{R{}^2+r{}^2+2Rr\text{s}\text{i}\text{n}\theta {}_2}$

根据已知雷达的地心大地坐标及地球半径,取适当的计算近似度,就可以得到实际目标的地心大地坐标。

1.2 时间对准

各雷达天线扫描通常是完全异步的,如果没有统一的时间标准,就很难进行信息融合,因此雷达组网时,各雷达之间时间基准信号的严格统一是组网的前提条件。解决时间统一的主要途径有:一是利用卫星定位系统的高稳定时钟。如使用我国的北斗卫星定位系统和美国的全球卫星定位系统(GPS),虽然精度可以满足要求,但其使用效果受天气和环境影响;二是在各站使用高稳定的铷原子钟作为同步信号,使用前要进行统一时间校准。

由于扫描周期不同,即有不同的采样率,因此在处理过程中,来自不同雷达的观测数据通常不能在同一时刻得到,存在观测数据的时间差。所以,在做数据融合之前必须将这些观测数据同步,也就是“时间统一”。通常,利用一个雷达的处理时间作为公共处理时间,把来自其他雷达的时间都统一到该雷达的时间上。假定,这里需要把第k个雷达在时间tj的观测状态数据同步在某个公共处理时间ti上,就有:

$z{}_k(t{}_i)=z{}_k(t{}_j)+V(t{}_i-t{}_j)$

式中:V为目标运动速度,可在所用的α-β滤波器或Kalman滤波器在初始化过程中得到;zk(tj)为在时间tj来自雷达k的观测状态数据;V(ti-tj)为修正项。该式的意义是将第k个雷达在时间tj的状态数据同步到公共处理时间ti上来。

2 周期采样融合中虚假目标的去除

2.1 虚假目标的产生原因

有源定位系统有发射和接收装置,可以单独对目标进行定位。由于有源定位是根据发波和回波的时间差和雷达的方位角计算得到目标的实际坐标。在实际的定位中,雷达很可能收到由障碍物反射的回波,海面杂波,计算产生真实目标的镜像(即虚假目标),影响操作人员对实际情况的判断[6,7]。

雷达组网数据融合中也可能出现真实点迹被当做虚假目标取出的情况。特别是在多部雷达扫描范围交叉的区域,有目标飞过时,由于反射截面积不同,某些角度的回波信号不能被当做背景杂波过滤掉。这就造成交叉区域扫描到目标航迹不连续而被去除。

2.2 雷达组网中去除虚假目标的方法

2.2.1 最近邻二叉树法

最近邻二叉树法的目的是通过初步简单计算,根据样本点分布的疏密程度分类,提取出可能为同一目标的样本点集。方法如下:

(1) 最近邻决策规则

假定得到一个雷达周期内的样本集X,目标样本N个,规定其距离函数为:

$g(x)=\min \parallel x{}_i-x{}_j\parallel ‚x{}_i,x{}_j\in X$

(2) 设置门限值

门限内的数据可能为同一目标。假设网内雷达的最大扫描周期为Tmax,则任意两部雷达对同一目标定位的时间差最多为Tmax。若飞行目标的直线最大速度为Vmax,则两部雷达扫描到同一飞机的时间内飞机最多前进Smax=VmaxTmax,因此雷达定位误差如果不太大,同一飞机的定位差最多为Smax,则可将相关门限设为Smax,并以Tmax为周期,对各个雷达站数据采样。

(3) 最近邻二叉树分类方法的步骤

① 对样本集X使用;

② 若g(x)>Smax则执行步骤④,否则根据对应的xi,xj计算样本的联合重心:

$\overline{x}=\frac{1}{(w{}_i+w{}_j)}(x{}_{i}w{}_i+x{}_{j}w{}_j)$

式中wi为样本xi的权值,权值选取可考虑多种因素,一般可选为样本源雷达的精确度。

将wi+wj作为$\overline{x}$的权值,xi,xj作为$\overline{x}$的叶结点。从X中删除样本xi,xj,加入重心样本$\overline{x};$

③ 继续执行步骤①;

④ 此时X中的样本为分类得到的树的根。根据X的样本对所有形成的二叉树进行后序遍历,每个二叉树的所有叶结点归为一类。

由此可将所有定位目标划分为许多包含若干目标样本的类,类内的所有目标样本可能为同一目标。而所有只有一个目标样本的类是否为虚假目标要根据其所在空域由几台雷达观测来判断。若处在多部雷达监视范围内的目标样本单独分为一类,则必为虚假目标。

2.2.2 点迹拟合方法

粗相关判断之后,同一类内可能包含多个雷达的目标样本或同一雷达的多个目标样本。为进一步判断是否为同目标或虚假目标,需要对类内样本进行精确匹配[8,9,10]。

由于类内目标样本为雷达异步数据,所以不能用常规的直接聚类方式对其识别。因为样本具有时间相关性,所以根据同一相关门内多部雷达对同一飞行目标不同时刻的定位可以得到目标近似的飞行轨迹。利用这条性质,就可以依据目标飞行轨迹的合理程度,识别门内的不同目标和虚假目标。常用的点迹拟合方法有直线拟合和曲线拟合方法。直线是最简单的一种拟合,计算速度快但误差也较大。采用曲线方程拟合的方式对飞行轨迹近似,并根据得到的曲线方程计算出曲线上任意临近的轨迹点间的弧长作为轨迹合理性的判别依据。

2.2.3 点迹拟合的算法

假设一相关门内有n个样本数据。精相关判断的算法如下:

(1) 将n个数据按时间先后排序,得到数据序列S={I1,I2,,In},并初始化变量j=1。其中j指向S中的当前判别数据。初始化计数变量i=1。将S中第j个数据放入空集合Γi(此时Γi={Ij})。

(2) 将Γi中的数据作为参照数据与第j=j+1个数据考察相关性,偏差较大的数据不具有相关性。

(3) 若不具有相关性,j=j+1继续取Ij与Γi中的数据比对;若S中的Ij与之相关,则将Ij加入Γi,此时Ij为参考数据。

(4) 若j<n继续执行(3),否则S=S-Γi,i=i+1,S不空则继续执行(2)。

(5) 由此可得到对相关门内数据集合S的分类Γ1,Γ2,,Γk。其中只有单个元素的集合可以判定为虚假目标。

2.2.4 相关性考察

飞行目标在空中做平滑的曲线运动,如果通过对采样得到的飞行目标点迹序列用平滑的曲线拟合,就能够得到比较近似的目标飞行轨迹。用来绘制曲线的关键点越多,则拟合的轨迹近似度越高。

空间放样曲线L的一般代数形式为:

$f(x,y,z)=0$

如果以参数方程来表示:

$L:x=\phi (t),y=\psi (t),z=\omega (t),\alpha t\beta$

则任意曲线上两点α,β间的弧长计算公式为:

${\displaystyle {\int }_L\text{d}}s={\displaystyle {\int }_{\alpha }^{\beta }\sqrt{{\phi }^{\prime }{}^2(t)+{\psi }^{\prime }{}^2(t)+{\omega }^{\prime }{}^2(t)}}\text{d}t$

若仅仅对目标二维坐标定位(即点迹仅与经纬度关联),以x代表经度,y代表纬度,以L:y=ψ(t)(atb)表示放样曲线,则弧长计算公式可改写为:

${\displaystyle {\int }_L\text{d}}s={\displaystyle {\int }_a^b\sqrt{1+{\psi }^{\prime }{}^2(x)}}\text{d}x$

通常采用低次曲线来拟合点迹。假设曲线方程为:

$y=\psi (x)=a{}_{n}x{}^n+\cdots +a{}_{2}x{}^2+a{}_{1}x+a{}_0={\displaystyle \sum _{i=0}^{n}a}{}_{i}x{}^i$

如果取n-1次曲线方程拟合,只有保证同一类集中己经有n个参考点,才能计算出实际的曲线方程。对求出的曲线方程使用可得到曲线积分方程。考察最近两点迹间的曲线长度S,除以两点迹的时间差Δt,得到平均速率,超出目标的最大飞行速度则不具有相关性。曲线的阶次不易取得过高,否则会指数级增加计算量,一般精度的拟合取3次曲线即可。

2.2.5 多雷达判别目标流程

多雷达判别虚假目标的具体流程如图2所示。

3 结 语

雷达组网技术不仅可应用于军事领域,还可广泛应用于航空、气象预报等民用领域。对雷达组网技术的研究是现代电子设备向系统化、一体化发展的需求,也是未来雷达发展的方向。

参考文献

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组网雷达 第2篇

目前, 雷达组网已成为新形势下整个C4ISR (指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察) 系统建设的重要组成部分[1], 也是当今世界雷达探测系统发展的一个重大趋势。随着战场环境的改变, 许多重大的战术问题需要重新进行探索, 如作战指挥思想、探测资源控制策略、情报资源组织方法等, 并且这些问题的研究是一个与时俱进的过程。 为此, 把不断变化的战术思想和技术手段运用到雷达组网系统中。同时, 由于雷达组网应用的特点, 单一的数据源无法满足应用的需求, 因此雷达组网必须能够同时使用多个数据源的数据, 实现多种异构数据源的无缝结合。这就对雷达组网系统的灵活性和可扩展性提出了更高的要求。

以软件体系结构为指导, 基于组件的软件开发方法使软件的开发模式转变为“组件的开发+基于体系结构的组件的组装”, 可以极大地提高软件的开发速度和性能, 降低成本[2,3]。在应用组件技术基础上, 采用XML (可扩展置标语言) 等技术融合多个数据源的数据, 并用这些技术描述组件之间、组件与数据源之间传递的消息和数据, 能够极大地提高软件的灵活性和扩展性[4]。

因此, 本文提出了一种使用组件技术来解决当前雷达组网软件开发过程中存在的问题, 提供了一种雷达组网应用软件设计的体系结构。

1雷达组网系统简介

1.1雷达组网系统的特点

雷达组网系统是按照作战需求对电磁覆盖严密性的要求和确定的指挥情报报知关系, 在一定的区域内有计划地对雷达站分散配置, 通过所建立的计算机网络和指挥情报传递控制链路, 构成动态的、一体化的、智能的、高效的雷达情报系统。它具有以下特点[5]:分布式异构数据源; 情报终端的多样性;数据通信方式的多样性;作战应用的多样性;数据处理的实时性。 鉴于上述特点, 雷达组网系统要容纳各种情报终端和数据源, 并适应各种作战应用。因此, 雷达组网系统的体系结构、数据的表示形式和传递方式显得尤为重要。

1.2当前存在的问题

随着雷达组网技术的发展, 近几年出现了多种雷达组网系统, 但这些系统大多是针对特定的环境和应用, 无法适应环境的变化, 主要存在以下不足:只支持有限种类的情报终端;无法协同表示多种情报格式;无法透明的访问其他异构的空间数据源;不能有效的与其他指挥系统互连, 实现作战资源共享, 系统缺乏开放性;软件模块的层次性比较模糊。以上这些问题的产生, 表面上看来是系统实现引起的问题, 但是究其根本原因在于:系统的体系结构和数据组织。

2组件式雷达组网系统

随着计算机软件技术的发展和组件技术的出现, 雷达组网系统发展到了一个全新的阶段。通过将复杂、庞大的雷达组网系统分解为具有特定功能的组件, 软件整体采用分层的结构, 使雷达组网系统的开发和维护更加简便。因此, 组件化代表了当今雷达组网软件系统发展的潮流。

组件式雷达组网系统同传统的雷达组网系统比较, 具有以下几方面优点:

a) 降低系统软件的复杂度。将复杂、庞大的雷达组网系统分解为具有特定功能的组件的集合, 按一定的规则以层次化结构来组织组件并确定组件之间的交

互方式, 从而快速构建系统。这使得设计者可以把一个复杂的问题进行不同层次的分解和抽象, 然后“分而治之”, 大大降低雷达组网探测系统软件的复杂性。

b) 高效无缝的系统集成。组件技术不依赖于某一种开发语言, 不同的功能组件可以采用不同的开发环境, 也可以插入已有的专业性模型分析控件, 适应雷达组网系统应用平台的多样性。因此, 使用组件式雷达组网系统可以实现高效、无缝的系统集成。

c) 可重构性和可动态配置。将软件系统分解为若干可重用的构件, 通过对构件生产、管理和组装来完成复杂软件系统的开发。这种基于构件的软件开发方法面向构件重用[6]。通过构件重用能够提高雷达组网系统的重构能力, 适应多变的作战环境, 并能依据应用环境的动态变化, 进行系统的动态配置。

d) 有利于系统升级和维护。各组件之间通过标准接口来进行透明的对象或组件交互, 而不需暴露内部的实现逻辑, 避免了逻辑功能改变时对其他组件的影响。这种交互机制为系统的可重配置提供了组件级的支持, 当修改或升级系统时, 只需修改、替换或添加相关组件, 而不影响其他组件或整个系统集成。

由于上述优点, 采用组件技术重新构建雷达组网系统体系结构是很好的解决方案。

3雷达组网系统软件设计

3.1雷达组网系统软件体系结构框架

为了适应各种环境下的应用, 雷达组网系统软件构架应该达到以下几个目标:

a) 能够融合来自多个异构数据源的数据;

b) 能够表示多种数据类型, 满足不同用户对雷达情报的要求;

c) 能够满足不同用户的作战需求, 适应各种环境下的作战应用。

为了达成以上目标, 并针对雷达组网系统的特点, 本文提出了一个基于多层体系结构风格、支持组件配置与组装的软件体系结构框架, 如图l所示。该体系结构以组件作为系统的基本构造单元, 从整体上反映了软件的组织结构、设计思想和实现技术。从底向上分为6层, 分别为系统数据层、数据访问层、数据交换层、基本功能层、作战应用层和用户界面层。

3.2各层结构及功能介绍

3.2.1 系统数据层

系统数据层作为系统的底层数据平台, 是整个系统得以运行的基础。主要提供系统运行的所有数据, 包含系统所需的基础数据和其他进出系统的外部数据。数据组织方式包括数据库系统、固定格式文件和各种外部数据源。数据内容包含雷达配置信息、飞行计划、作战方案、雷达实时情报、模拟仿真数据、指挥控制命令以及战场态势情报等。

3.2.2 数据访问层

数据访问层位于体系结构的第2层, 主要提供数据访问服务和数据通信服务。对系统内部的数据库和文件, 执行检索和存储数据任务, 完成系统数据的管理;对系统外部的各种数据源, 通过各种有线或无线通信链路执行数据传输任务, 实现数据的汇集和分发。

3.2.3 数据交换层

数据交换层位于体系结构的第3层, 该层负责整个雷达组网系统的数据交换任务。包含数据格式转换和数据汇集分发控制2部分。

数据格式转换服务掩藏了与数据格式相关的差异, 将各种数据源的数据转化为内部统一的数据表示格式, 对上层提供一致的数据服务, 使该层以上的各层只关注于功能和逻辑;同时将来自上层的数据转化为各对应数据源能够识别的数据格式, 进行数据下发。

为提高组件的复用性, 可以针对不同的数据源开发相应的数据格式转换组件, 系统可根据不同的数据源选用对应的转换组件。对于雷达组网中存在的分布、异构的数据库系统, 可开发基于XML的异构数据库数据转换组件, 利用XML文档作为中间件可方便地进行异构数据库和数据库与数据文件间的数据转换。

数据汇集分发控制提供各功能组件与数据源间、各功能组件之间的逻辑链路控制和数据交互控制, 实现系统数据流的过滤和管理。各组件通过数据汇集分发控制实现相互间数据通信, 可大大减少系统功能的关联复杂度, 有利于上下层组件升级和系统维护。

3.2.4 基本功能层

基本功能层位于体系结构的第4层, 提供了系统独立的、稳定的、基本的雷达组网功能组件集合, 使用这些功能可以组合出各种雷达组网系统作战应用。

基本功能是整个体系结构中的重点, 因为具有最高的复用性。这一层设计的好坏决定了能够多大程度的缩短软件开发周期, 降低软件开发成本。而设计难点体现在如何抽取独立的、稳定的组件, 如何定义通用的、具有扩展性的组件接口, 使其不仅能满足当前的需求, 还能兼顾未来发展的需要。通过深入研究各种不同应用的雷达组网系统, 抽取了以下6个独立稳定的基本功能组件:综合显示、雷达控制、系统监控、数据融合、数据管理和模拟仿真。

为了提高组件的复用性, 对各个基本功能又进行了进一步的细分。以数据融合功能为例, 可以进一步划分为点迹融合组件、航迹融合组件、点航迹融合组件等, 融合控制逻辑组合了各种融合功能, 对外提供整体的数据融合服务。

3.2.5 作战应用层

作战应用层位于体系结构的第5层, 该层针对特定类型的雷达组网系统提供完整的作战应用功能, 包括作战方案管理和作战指挥控制。这些功能通过组合基本功能提供的各项独立的特定的功能组件来实现。

将这一层分离出来是为了减少其下的基本功能层的变动。基本的功能层只是具有雷达组网系统通用功能的组件群, 与应用无关;与特定作战应用相关的逻辑都包含在作战应用层中。作战应用层相对基本功能层来说是容易发生变化的, 当雷达组网系统需要升级当前的应用软件, 或者需要增加新的作战应用功能时, 只需修改或开发新的作战应用组件即可。

3.2.6 用户界面层

用户界面层位于体系结构顶层, 该层根据雷达组网系统的功能, 构建友好的用户图形界面。

将该层分离出来, 使得变更用户界面很容易。例如, 无需改变雷达组网功能, 为不同类型的雷达组网系统以及作战席位提供风格各异的界面。甚至用户可以根据喜好, 动态更换软件界面风格。

3.3雷达组网系统软件体系结构的特点

图1所示的基于组件的雷达组网系统软件体系结构是一个具有很高的扩展性的开放的系统架构, 这种系统架构的优势特征如下:

a) 层次划分明确。层次化体系结构将组成系统的所有组件按一定的规则 (如抽象级别) 进行分组, 然后以分层的形式来组织系统并确定不同层组件之间的交互方式。上下层之间通过消息传递, 实现数据和控制信息的交流。通过固定的接口, 不需暴露层内的实现逻辑, 避免了逻辑功能改变时对上下层的影响。这样, 在消息结构和接口的相对稳定的情况下, 使得层内实现逻辑的变动拥有较高的自由度[7]。

b) 系统复用性强。首先, 组件本身具有可复用性。组件之间可以在二进制级别上进行集成和复用。其次, 系统体系结构中的不同层次反映了对系统的不同层次的抽象。这种层次化的软件体系结构本身可以在具有相似需求的多个系统中得到复用。软件体系结构复用属于设计复用, 比组件和代码复用更抽象, 更有实际意义[8]。通过组件和软件体系结构复用, 在开发新类型的雷达组网系统软件时, 主要包含两个方面的工作:一是针对新的系统开发特定的专用组件 (如作战应用组件、数据访问引擎) , 二是利用已有的可重用的共性组件 (如点迹融合组件、航迹融合组件、综合显示组件、雷达控制组件) 和专用组件按照软件体系结构定义的规则进行应用集成, 形成特定的雷达组网软件。

c) 系统适应性强。采用分层的体系结构, 通过作战应用层, 把系统的作战应用与基本功能的雷达数据处理、显示隔离开来, 只需开发不同的作战应用层去适应不同的作战应用需要;通过数据访问层, 把数据采集与雷达数据处理隔离开来, 只需开发不同数据访问引擎去适应不同的数据源, 以简单的方式实现异构数据源的共同处理, 也为数据融合奠定了基础。

4应用实例

下面介绍一个应用实例:雷达组网探测系统的构建。该系统通过对区域内不同体制、不同频段、不同工作模式、不同极化方式的雷达进行合理的优化布站, 利用多种通信链路进行组网, 扩大系统时域、频域、空域的覆盖能力, 优化雷达资源配置, 实现信息共享, 提高发现目标的速度, 降低虚警、漏警, 全面提高雷达在现代作战环境下的“四抗”能力, 增强雷达生存能力。

在雷达组网探测系统软件开发过程中, 采用了上述的软件体系结构。

在系统数据层, 组网中心和边站分别采用Oracle和Microsoft Access数据库存储系统的基础数据, 利用文件记录想定数据和雷达数据, 而外部数据源则包括雷达、上级指挥所和友邻部队等。

在数据访问层中, 针对不同的数据源采用不同的数据访问引擎。对于数据库, 采用通用的数据库访问组件ADO .NET, 能够轻松实现基于XML的树型层次结构数据与关系型数据之间的相互转换, 进行数据的检索和存储;对于固定格式文件, 开发相应的基于XML的文件访问组件, 进行文件数据的读取、分析和记录;对于各种外部数据源, 系统通过短波、散射、微波和指挥自动化网等混合组网进行通信, 对多种报文格式数据进行封装, 开发出适应不同网络传输协议的多个专用的数据访问引擎组件, 对上层屏蔽了物理链路的差异, 实现了多个通信链路同时进行数据收发。

数据交换层通过数据访问引擎接收到数据后, 首先由数据格式转换组件分类对不同数据源的数据进行数据格式转换, 把不同的数据格式转换为系统内部规定的统一数据格式。然后由数据汇集分发控制组件把转换的数据结果发送到基本功能层。同时, 当数据汇集分发控制组件接收到来自功能层的数据时, 需要根据数据的不同流向进行不同处理。如果是功能层各组件之间进行数据交换, 则无需进行数据转换, 直接转发。如果是发送给各数据源的数据, 则由数据转换组件根据不同数据源的数据格式标准进行转化, 再进行下发。数据汇集分发组件是整个系统的数据传输控制枢纽, 其主要利用汇集分发矩阵建立数据源和数据流向的对应关系, 实现数据的正确快速传输。

雷达组网探测系统的基本功能层包含了雷达组网系统所有的通用功能组件, 实现了多雷达数据融合、数据管理、模拟仿真、空情显示、系统软硬件运行状态监控和雷达远程控制等功能。该层每个功能组件间相互独立, 有利于系统的扩展和维护。

作战应用层针对雷达组网探测系统的作战需求, 实现了作战任务管理、作战预案管理、雷达优化部署、文电传输等功能。

最后通过各组件进行系统集成, 根据组网中心和边站不同作战席位要求对功能组件进行组合, 功能组件可以即插即用, 灵活配置, 使得不同的作战席位具有不同的功能组件和用户界面。

5结束语

本文以应用实例为基础, 叙述了基于组件技术的雷达组网系统软件设计方法, 提出了雷达组网系统软件体系结构, 实现了雷达组网系统软件的复用和可重配置, 从而较好地解决了雷达组网系统软件的适用性和扩展性问题, 满足当前军事应用环境复杂化和动态性要求, 并可缩短软件开发周期, 提高软件研制质量。

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雷达组网下的箔条干扰仿真研究 第3篇

雷达无源对抗技术中使用最早和最广的是箔条干扰[1], 箔条干扰能同时对处于不同方向上和具有不同频率的各种雷达进行有效的干扰。虽然现在也有一些雷达通过改进部分功能之后增加了抗箔条干扰的能力, 但整个世界范围内, 仍有大量不太先进的雷达在服役或者备用。针对这种情况, 基于UML建立雷达组网探测模型, 并在此基础上研究如何在多雷达组网的条件下有效实施干扰和如何有效抗干扰。

2 基于UML的雷达组网探测模型的建立

雷达组网[2]就是通过对多部不同体制、不同频段、不同极化方式的雷达适当布站, 对网内各部雷达的信息, 形成“网”状收集与传递, 并由中心站综合处理、控制和管理, 从而形成一个统一的有机整体。基于UML对雷达组网系统进行建模分析。

2.1 需求分析

雷达组网探测模型其实就是一个多雷达空情仿真系统, 其基本功能是模拟出多雷达探测空中目标的空情信息。要使模拟空情数据真实可信, 需要模拟操作人员预先设定一个想定场景, 在选定区域内, 根据需要合理布置不同类型的雷达, 设定多个空中目标的航路以及各种干扰事件。

具体讲, 该系统需要满足以下功能:能模拟各种雷达探测模型;能模拟各种作战飞机、无人机以及它们携带的各种战术导弹;能模拟飞机常见战术机动, 如水平机动、高度机动、蛇行机动等;能实时提供目标的性能参数、战术参数指标;在运行过程中, 可根据需要, 动态修改各种雷达事件和航迹事件。

2.2 用例模型

根据以上分析, 我们建立该系统的用例模型:

系统操作者:模拟操作员;

对应功能:飞行航路设置、武器部署、战斗机部署, 铂条干扰设定、雷达布置、环境设定、态势显示。

用例模型是系统设计和开发的基础, 它明确了系统的需求, 从用户角度出发描述了系统功能, 并指出各功能的操作者。

2.3 静态模型

用例模型建立完成后, 建立静态模型。静态模型[3]是从系统的结构和静态观点来描述系统的视图, 它定义了系统中的对象和类, 类之间的关系和类内部的结构。进行静态建模首先应从问题域和初始用例中找出实体类;然后确定类之间的关系;再确定对象实体之间的功能关系。

根据以上分析得出雷达组网仿真系统由雷达类、目标航迹类、箔条干扰类、网络接口类、干预命令类、公共计算类组成。

3 箔条干扰研究

3.1 箔条干扰模型

箔条干扰[4]是指飞机在高空将各种长度的箔条投放出去, 在相对气流的作用下, 迅速散开形成反射电磁波的无源干扰云进行干扰。箔条诱饵在空中基本上有三种分布姿态:一是水平姿态, 二是垂直姿态, 三是倾斜姿态, 通常认为各种姿态是均匀分布的。箔条诱饵弹沿着飞机方向运动受三个力的作用:升力、阻力、重力。箔条诱饵弹的初始速度接近载机速度, 且箔条云的下降速度很慢, 因此重力对箔条云运动的影响可忽略不计。投放后的箔条诱饵的运动特性可近似等效成在空气阻力作用下的减速直线运动, 其运动方向与投放时的载机速度方向一致, 其初速度近似为载机速度。故箔条诱饵的运动方程由以下公式给出:

公式中vc、sc分别为箔条诱饵的运动速度和移动距离, K为经验常数, 与箔条诱饵的质量、几何形状及空气密度有关。

3.2 干扰效果分析

根据上面建立的空情模型, 通过C++程序语言实现该空情仿真系统, 在此仿真系统的基础上, 研究人员可十分方便的根据需要布置战场环境、雷达部署、战机部署、干扰部署等, 进行相关箔条干扰以及抗箔条干扰的研究。

经过多次仿真试验, 在雷达性能和频率参差不齐的多雷达探测环境下, 可以看出箔条干扰的效果主要跟箔条干扰的施放时间、施放强度等以及载机施放干扰之后的机动状态有关;系统抗箔条干扰的效果主要跟雷达的部署及其性能有关。

对于干扰方:箔条干扰的施放时间必须是探测雷达的有效范围内, 同时载机必须在箔条云和载机分离前尽可能的迅速逃离雷达的作用范围;载机机动的最佳条件是, 机动占用时间最短、机动后飞机的航向与威胁源方向垂直。

对于抗干扰方:一方面要尽可能提高雷达性能, 另一方面要使得重要防空区域有尽可能多的不同频率雷达覆盖。首先在雷达布局上, 要把抗干扰能力较强的雷达布置在距敌干扰机较近的位置。其次雷达组网必须保证网内各部雷达的探测空域彼此相连, 整个雷达网不存在盲区, 这样能提高探测的精度。再次雷达组网要实现频率互补, 雷达网中雷达占有频段的配置要合理, 各个雷达的频段既要相连, 又要避免重复。这样雷达网就可以发挥雷达集群的作用, 互相支援, 取长补短, 形成综合的抗干扰能力。

4 结论

通过UML及相应工具对雷达组网系统进行建模, 加强了用户、软件分析人员和开发人员之间的交流, 提高了系统的可靠性和稳定性。在该模型的基础上进行软件实现, 可充分利用模型的灵活性进行建模和实现。一方面, 用户通过该仿真系统可以灵活的配置战场环境、雷达部署、战机部署、干扰部署等以进行箔条干扰和抗箔条干扰的模拟战分析和研究;另一方面, 通过面向对象的思想建立了雷达、战机、干扰等模型, 给出了相对完整的雷达组网仿真系统的体系结构, 增加了系统的可重用性和可维护性。

参考文献

[1]王国玉, 汪连栋等.雷达电子战系统数学仿真与评估[M].北京:国防工业出版社, 2004.[1]王国玉, 汪连栋等.雷达电子战系统数学仿真与评估[M].北京:国防工业出版社, 2004.

[2]朱丽莉, 王朝犀.制导雷达组网技术研究[J].现代雷达2003年7月, 第7期, PI-3[2]朱丽莉, 王朝犀.制导雷达组网技术研究[J].现代雷达2003年7月, 第7期, PI-3

[3]Grady Booch等著, 邵维忠等译.UML用户指南[M].北京:机械工业出版社, 2000.[3]Grady Booch等著, 邵维忠等译.UML用户指南[M].北京:机械工业出版社, 2000.

组网雷达 第4篇

关键词：多频段,雷达组网,隐身目标,RCS,检测概率,反馈

0 引言

隐身目标由于综合采用了机体精巧设计、吸波材料涂覆、阻抗加载以及有源隐身等技术措施, 使得其RC大幅度下降, 导致雷达只能探测到少量间断的点迹, 单部雷达很难对其进行有效的探测跟踪[1]。

雷达组网技术作为一种反隐身的可行措施[2], 其能对来自不同方位、不同频段的雷达量测信息进行融合并能有效提高系统性能, 进而受到越来越多的关注和研究[3,4,5,6,7]。

由于检测概率受雷达布站位置、探测范围和目标的隐身性能、位置及飞行姿态等多重因素的制约, 使得单部甚至是几部雷达在某些时刻均不能有效检测到目标, 进而难以对目标实现有效跟踪, 因此需要利用不同频段、分布在不同位置的雷达对隐身目标进行补点或接力跟踪。

本文基于多频段雷达的组网, 对典型隐身目标RC和Pd进行近似拟合计算并仿真, 之后采用理论上成熟的卡尔曼滤波算法进行处理, 并对雷达的不同检测状况进行馈送处理, 最后进行了仿真验证。

1 隐身目标Pd近似计算

1.1 方向角计算

设雷达和隐身目标的空间直角位置坐标分别为 (xR, yR, zR) 和 (xT, yT, zT) , 空间直角速度坐标分别为 (vx R, vy R, vz R) 和 (vx T, vy T, vz T) , 为简化起见, 设两者相对做水平运动, 则有zT= 0, zR= const;vz T= 0, vz R= const;令x = xT, x0= xR;y = yT, y0= yR和x = vx T, x0= vx R;y = vy T, y0= vy R分别代入式 (1) :

可得目标相对于雷达的方位角Az_angle和航向角He_angle。

将方位角Az_angle和航向角He_angle代入式 (2) , 即得目标的方向角Di_angle。

且:

1.2 检测概率计算

目标的检测概率与目标的RCS直接相关, 而目标的RCS不仅取决于目标空域性隐身能力, 而且与目标本身所产生的频域性隐身相关。文献[8]和文献[9]给出了某典型隐身目标在不同频率下用GRECO电磁仿真软件计算出的RCS曲线;文献[10]给出了仅考虑吸波材料的隐身效果时RCS的下降值, 一般为6~9 d B。

文献[11]给出了求取雷达发现概率的近似表达式。

目标k的检测概率可表示为:

式中:为目标k的雷达检测概率;A为某一常数;为目标雷达散射截面积;Rk为雷达与目标间的距离。

2 组网雷达探测隐身目标模型及滤波算法

假设有N部雷达S = {1, 2, ⋯, N}, 分别同时对某一隐身飞机进行探测并跟踪, 由于隐身飞机固有的特性, 在对隐身目标的探测中, 网内的各雷达并非时刻都能检测到目标 (单个雷达并非每时每刻都能检测到, 不同的雷达也并非同时都能检测到隐身目标) , 有若干雷达可能几乎检测不到目标或检测概率很低, 倘若仅有m部雷达有效发现目标, 则在此情况下, 最多能对这m部雷达采集到的隐身目标数据进行滤波跟踪。

考虑到集中式对处理有限信息的补点特性, 这里的滤波器设计的基本思想是将组网内的多雷达探测到的目标数据, 用集中式的处理方式在融合中心进行滤波运算, 并最大限度地得到隐身目标的航迹。结构框图如图1 所示。

2.1序贯Kalman滤波跟踪算法

其主要步骤详见文献[12]。

2.2 滤波基本过程

对每次得到的量测值进行集中式序贯Kalman滤波处理, 得到综合后的滤波值Xall - estimation和Pall - estimation, 每次单步处理完后, 根据量测值的实时状态, 采取是否将综合滤波值馈送给处理中心部分的措施。

若雷达系统中有n部雷达, 采样时刻一致或经过配准后达到一致, 则滤波过程为:

(1) 若系统中所有雷达均能有效探测 (雷达本身无故障且以一定的探测能力探测到) 到目标, 量测值为Zi (i = 1, 2, ⋯, n) , 则对各雷达依次进行Kalman滤波, 并将前一个滤波器的滤波估计值作为下一个滤波器的预测值, 也就是在各雷达量测值都能有效取得, 进行集中式序贯处理, 最后得到综合滤波值Xall - estimation, Pall - estimation。

(2) 若系统中有m部雷达能有效探测到目标, 量测值为Zi (i = 1, 2, ⋯, m) , 则仅对这m个量测值进行集中式序贯Kalman处理, 特别地, 当系统中有且仅有一部雷达能有效探测到目标时, 也即是进行基本Kalman滤波。

(3) 若系统中无雷达有效探测到目标, 也即是无新的有效探测新息, 则采取将前一时刻得到的滤波估计值进行平滑的方式, 进行递推估计, 即:

2.3 滤波结构流程图

组网雷达探测跟踪隐身目标流程图如图2 所示。

3 仿真与分析

3.1 指标定义

(1) 有效航迹起始时刻Tstart - track

目标被判定为成功起始所用的时刻。一般设定为目标的估计值与状态值之间的偏差连续在某一门限值以内m (m = 3) 次, 即判断为成功起始。

(2) 有效航迹终止时刻Tstop - track

目标被判定为终止所用的时刻。一般设定为目标的估计值与状态值之间的偏差连续超出某一门限值m (m = 3) 次, 即判断为有效终止。

(3) 连续跟踪目标系数 ρconst - track

系统对所有处于有效跟踪状态的目标所占时间的比例。

式中:T1表示所有航迹跟踪的总时间;T2表示所有航迹跟踪中的中断时间。

3.2 仿真场景及参数设定

仿真过程中, 假设隐身目标做二维的常速运动, 目标采用常速运动模型, 系统过程噪声输入分布阵Γ = diag (T1   T122    T1   T122    T15    T1210) ;系统过程噪声ν 的协方差矩阵Q = diag ( T2    T2    T2    T2   T2   T2)    ;观测阵C = [1 0 0 0  0  0;   0 0 1 0  0  0;   0  0  0  0  1  0];情形1和情形2的初始状态分别为[50 000     450    50 000     - 350    10 000    0]和[50 000     -  450    50 000     - 350    10 000    0] ;初始协方差阵P = diag (1 000    100     1 000     100     1 000     100) ;参数T1= 1, T2= 2, 仿真采样间隔T = 1s, 采样次数为500;组网雷达探测的量测数据采用序贯Kalman滤波进行融合跟踪处理。

假设组网雷达系统由3 部工作在不同频段雷达构成, 各雷达量测精度参数及雷达编号见表1。

m

给定目标雷达截面积及其对应的最大探测距离 (发现概率为0.5) 分别为 σmc= 1 m2和Rmc= 300 km;各雷达的工作频段和空间布站位置见表2。

3.3 仿真结果与分析

图3 和图4 显示了某典型隐身目标在不同雷达照射下的相对雷达散射截面积 (RCS) 及对应的Pd, 大致为:

(1) 隐身目标在不同频段雷达的照射下, 即使是相同时刻, 仍具有不同的RCS及对应的Pd。

(2) 隐身目标处于不同方位或者是不同飞行状态时, 即使是同部雷达, 其RCS及对应的Pd也还是不同的。

(3) 隐身目标的RCS起伏较大, 且当目标飞行渐远, 被照射部位是机尾时, 目标的RCS较小。

(4) 隐身目标的Pd与目标到雷达的距离有很大关系, 当目标距离雷达较远时, 目标的Pd显著降低。

图5 和图6 是隐身目标在网内雷达不同布站情形下的单次和蒙特卡洛100 次仿真位置偏差曲线图, 从图中可以看到, 位置偏差大致随着目标与网内各雷达距离的增大而增大, 且与目标与雷达的方位角有关, 这主要由于目标在离网内雷达相对较近时, 目标的综合Pd较高, 故滤波效果也较好;反之, Pd较小, 估计误差变大, 甚至于失跟。

图7 和图8 显示了在网内雷达不同布站以及隐身目标不同飞行方向下, 对隐身目标跟踪的状态, 包括目标的初始跟上和目标的彻底失跟位置点, 隐身目标在第14 s和13 s被跟上, 并分别在第315 s和第437 s彻底失跟, 隐身目标的连续跟踪系数分别为62.2%和84.8%, 大致反映组网雷达探测并能有效跟踪隐身目标的实际情况。

4 结语

雷达组网是一种较为有效的探测跟踪隐身目标的手段。本文结合隐身目标不同于常规目标的特点, 通过近似计算隐身目标在不同方位、不同航向等条件下的RCS及检测概率, 提出了一种在此状况下的探测跟踪隐身目标的策略方式, 并通过仿真验证了此算法的有效性, 以期望对实际的工程应用有一定的参考价值。

参考文献

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组网雷达 第5篇

软件系统的质量由开发该系统所用过程的质量决定。文中通过分析雷达组网情报分发软件的质量特性需求, 探索在软件架构设计过程中, 保证软件质量的策略和技术途径。

本文采用ADD[1] (Attribute Driven Design, 属性驱动设计) 方法, 对雷达组网情报分发软件进行面向关键质量属性的架构设计;ADD方法针对不同的软件质量属性, 选择合适的软件构架策略和模式, 最终完成满足软件质量特性的构架设计。下面主要介绍软件架构、软件质量, 以及ADD方法在雷达组网情报分发软件设计中的应用。

1 软件构架与ADD方法

1.1 软件构架与元素

软件构架是指软件系统的一个或多个结构, 这些结构由软件元素、元素的外部可见属性以及这些元素之间的关系组成[2]。软件系统架构为后续的设计和架构演化提供了指导性原则[3]。这里有两点需要强调:一是构架中的元素包括软件构件和构件间的关系;二是软件架构的表现形式是多样的, 即一个结构不一定能说明整个构架。

1.2 软件质量与软件架构

软件质量是软件产品满足用户使用要求的程度。软件质量可定义为6个特性及27个子特性[4], 任何一个质量特性的实现都会对其它质量特性的实现带来影响, 功能性尤其对其他质量特性有一种制约关系, 是架构设计中实现其他质量特性时需要考虑的根本。

软件构架自身并不能实现软件质量特性, 但是, 从软件构架所体现的设计策略看, 软件构架承载了影响质量特性的控制策略。软件构架是这些控制策略的权衡和打包后的表现。软件构架设计是实现软件质量需求的关键阶段之一。

1.3 ADD方法

ADD是一种定义软件架构的方法, 该方法以软件必须满足的质量属性为驱动和输入, 选择合适的构架模式来进行功能分配和逐步求精, 是一个递归的设计过程。

ADD方法的主要步骤如下:

a) 选择要分解的模块;

b) 从具体的功能需求和质量特性集合选择构架驱动因素;

c) 选择满足构架驱动因素的构架模式;

d) 对构架模式进行功能分配;

e) 定义子模块接口;

f) 验证并逐步求精, 对需要进一步分解的模块则重复上述步骤 (a) ～ (f) 。

2 雷达组网情报分发软件需求与质量属性

雷达组网系统将责任区域内多部雷达进行综合集成, 实现网内雷达协同工作、整体探测、情报共享, 是一个应用环境复杂、通信传输要求较高的综合电子信息系统;雷达组网情报分发软件是解决雷达情报在雷达组网系统中共享的关键。

2.1 系统使用场景

如图1所示, 雷达组网系统包括雷达和处理中心多级组织结构。在雷达组网系统中, 参与情报交换的应用实体包括顶层处理中心、非顶层处理中心、雷达、友邻指挥所等, 是一个分布式应用系统。

在雷达组网系统中, 通信管理员为雷达组网情报分发软件的主要用户。雷达组网情报分发软件分别需要部署在顶层处理中心、非顶层处理中心, 完成同各处理中心、友邻指挥所以及雷达之间的情报数据交换。

雷达组网情报分发软件需要同时具备有线、无线通信接口, 以保证情报数据在组网系统中各层处理中心、雷达之间透明传输, 为组网系统中其他软件屏蔽网络环境的差异。

2.2 物理环境

雷达组网情报分发软件是一个运行在分布式网络环境中的应用软件, 该软件存在两种使用方式:

a) 雷达组网情报分发软件运行在雷达组网处理中心 (包括顶层、非顶层) 的服务器中, 作为雷达情报汇集分发的中心;

b) 雷达组网情报分发软件运行在雷达或雷达非顶层处理中心的一台独立的分发设备, 作为雷达情报分发的中转站。

雷达组网情报分发软件因为使用方式的差异, 其宿主环境在系统层、硬件接口层面存在差异。

2.3 主要功能需求

雷达组网情报分发软件完成雷达组网系统多级结构间的应用层情报数据交换, 主要功能包括:

a) 雷达组网系统中顶层处理中心获取所有雷达目标数据;而雷达控制站、雷达或非顶层处理中心则获取所辖雷达目标数据、顶层处理中心发布的目标航迹;

b) 顶层处理中心、非顶层处理中心、雷达控制站可对其直属雷达进行控制, 或转发上级处理中心对雷达的控制命令;

c) 顶层处理中心、非顶层处理中心、雷达控制站皆需要转发雷达目标数据供融合处理和显示;

d) 提供诸如网络管理、情报分发的监控信息;

e) 提供记录能力, 供事后回放。

2.4 质量属性要求

考虑到雷达组网情报分发软件如果不能良好运行, 极有可能造成雷达组网系统瘫痪;此外, 该软件还需适应所要求的应用环境。雷达组网情报分发软件除基本的功能性要求外, 该软件3个最重要的质量属性是:

a) 高可靠性。作为雷达组网系统应用软件的前端, 软件的宕机和不正常将会对整个组网系统产生严重影响, 此外, 无线传输的信道质量相对较差, 因此, 雷达组网情报分发软件需要具备处理错误数据报、从故障快速恢复的能力。

b) 高效率。雷达组网系统对区域内多部雷达数据处理必需严格遵循空情发生的时序, 并在保证数据不丢失的前提下维持较高吞吐量, 否则影响情报融合处理的结果和质量。雷达组网情报分发软件中接收雷达数据的并发性问题, 以及针对雷达数据分发和记录处理的数据同步性问题, 是影响处理效率的瓶颈所在。

c) 可移植性。该软件为分布式软件系统, 且运行于不同的硬件环境和操作系统平台之上, 必须具备适应不同软硬件环境的能力。

下列几个质量特性需求虽然不像可靠性和效率那样会造成严重后果, 但也是软件构架设计时必须考虑的重要驱动因素:

a) 易用性。软件提供的操作必须满足通信管理员的操作习惯, 所有的操作界面必须简单实用;

b) 可维护性。软件必须具备诊断自身缺陷或失效原因的能力, 提示通信管理员及时更正或采取措施;必须具备可修改性以满足需求变化和软硬件升级要求。

3 构架模式选择

3.1 架构策略选择

按ADD方法, 选择高效率、高可靠性、可移植性和功能性作为架构设计的主要驱动因素, 选择以下构架策略来实现这些质量属性:

a) 针对并发恰当的进行负载平衡, 以解决接收雷达数据时的并发性。这里拟采用半同步半异步模式 (Half-Sync/Half-Async) [5]作为解决并发问题的模型, 它是一种分层结构形式, 能对雷达组网分发软件中的数据接收和处理进行合理分层, 底层数据收发采用异步方式, 而上层的数据处理与记录则采用同步方式。

b) 主动防御与主动冗余, 以实现可靠性。采用主动防御的方法, 对无线通信数据进行有效性交验 。所有冗余的组件都以并行的方式对事件作出响应, 它们处于相同的状态, 但在任何时刻, 只使用一个组件的响应;在错误发生时, 使用该策略的系统停机时间通常以毫秒为单位计量, 因为备份是最新的, 所以恢复所需要的时间就是切换时间。

c) 采用信息隐藏, 实现可移植性。信息隐藏通过指定的接口实现公有责任, 将变更隔离在一个模块内, 防止变更扩散到其他模块。在雷达组网情报分发软件中, 将需要调用的操作系统API函数进行封装, 对上层调用函数提供统一的接口, 可以隐藏各平台API的实现细节, 避免平台API函数调用分散在软件中, 降低代码跨平台时的维护量, 并采用恰当的编译开关, 可实现对不同平台维护一份一致的代码。

d) 采用B/S方式, 方便用户远程维护和操作, 通过Web浏览器就可进行操作, 所有的维护、升级也仅需要在服务端完成。

3.2 架构模式选择

架构模式是将架构策略进行打包。这里选择分层结构的架构模式, 有如下理由:为提升系统性能, 解决同步问题, 采用半同步半异步模式本身就是分层的结构形式;在操作系统API层面之上, 提供统一的隐藏平台差异的公共接口层, 也是实现可移植性有效方法。“分层结构能为软件带来可修改性和可移植性”[3], 分配功能后的雷达组网情报分发软件的软件构架如图2所示。

4 功能分配与接口定义

4.1 功能分配

采用分层构架模式的雷达组网情报分发软件依次分为:用户交互层、情报数据交换层、数据传输层、跨平台统一接口层, 各层完成的功能如下:

(1) 用户交互层

用户交互应用层为情报用户提供设置情报使用方式的人机交互接口, 并针对系统运行中出现的故障提供错误提示, 以帮助用户更好地了解软件运行配置要求, 并及时进行调整。

在用户交互层中, 分发规则维护用于定义区域、目标或目标类型、雷达信息源等分发条件;分发矩阵用于设置基于情报类型的情报交叉互分发规则;控管规则维护则用于定义允许进入本系统的情报源列表;状态监控则提供近实时的分发统计信息和错误提示。

(2) 情报数据交换层

情报数据交换层处理情报业务数据交换, 在分发规则、分发矩阵、控管规则的限制下, 对雷达情报进行处理和记录。

情报数据交换层中, 数据过滤与交换用于实现数据的准入和基于情报内容的筛选, 是雷达组网情报分发软件功能的核心;控管规则是准入过滤的基础, 来自满足访问限制要求的情报源的数据才可进入系统;分发矩阵和情报筛选是基于情报内容的过滤准则, 实现基于情报类型和内容的交叉分发;数据过滤与交换还负责将雷达情报报文转换为内部可处理的结构形式;双机监控则根据心跳数据在软件宕机时进行自动接替。

(3) 数据传输层

数据传输层解决串口网络端口控制与数据收发, 实现传输协议控制, 即数据包校验和可靠性重传, 同时按情报格式标准进行封装。

在雷达组网探测系统中, 由于同时存在串口和网络传输方式, 数据传输层将为上层屏蔽串口和TCP/IP传输的差异, 对情报数据交换层提供一致的雷达情报数据。使用串口数据异步传输时, 由于串口接收数据是字节流, 接收时进行按字节流组包, 发送时则添加特定的报文头和报文尾。

(4) 跨平台统一接口层

跨平台统一接口层将封装操作系统API函数, 对上层提供统一的函数调用接口, 这些接口函数涉及线程相关函数、信号量函数以及部分文件、套结字操作函数。

4.2 接口定义

(1) 数据队列管理

介于数据传输层和情报数据交换层的数据交换, 由数据队列完成, 数据队列实现了包括出、入队列, 以及互斥操作。

(2) Web应用服务

Web应用服务采用开源的GoAhead Web应用服务软件, 这是一个跨平台的、可裁减的Web服务软件。

5 架构模式求精

架构模式求精是对已采用模式进行细化, 对已经分配的功能模块采用ADD方法进行进一步的模式搜索与选择、功能分配, 同时达到对已有设计进行验证的目的。

这里以情报数据交换层、数据传输层、跨平台统一接口层中的部分设计过程为例进行阐述。

5.1 情报数据交换层的构架设计

情报数据交换层是雷达组网情报分发软件的主要功能模块, 涉及雷达情报报文的解析、雷达数据按准入条件过滤、雷达数据按分发规则过滤, 以及雷达数据按分发规则进行分发等核心功能。可复用性、可维护性以及高性能是该模块选择设计策略的决定性因素。这里采用的模式包括中介者 (Mediator) 模式[6]、迭代器 (Iterator) 模式[6]、适配器 (Adaptor) 模式[6]。

数据过滤与交换模块采用中介者模式, 如图3所示, 中介者为数据过滤与交换的主控逻辑, 输入数据为来自队列中的雷达数据通过调用控管规则、分发矩阵、情报过滤等对应的功能函数, 使控管规则、分发矩阵、情报过滤之间彻底解耦。通过将控制逻辑集中, 中介者模式可以增加对象的复用性, 简化系统维护, 让系统之间所传递的消息变得简单而且大幅减少。

情报筛选则采用迭代器 (Iterator) 模式, 情报筛选中所用到的过滤条件包括区域、目标类型、目标批号、目标站号等, 将这4个过滤条件设计为4种迭代器, 它们是由以某一类过滤条件为数据元素的动态链表作为数据成员, 以遍历、增加、移除、过滤函数为成员函数的类。数据元素采用动态方式分配内存。

报文解析与处理模块采用适配器 (Adaptor) 模式, 不同的情报报文对应不同的报文解析类, 而报文解析适配器提供统一的接口, 根据输入的报文调用对应的报文解析类对象的接口函数。

5.2 数据传输层的架构设计

如前所述, 分层结构是对雷达组网情报分发软件的设计策略的打包。而半同步半异步模式是解决雷达数据并发问题、提升性能的策略之一。这里以雷达数据的接收过程为例, 对软件中所采用的半同步半异步模式进行细化:数据传输层中以异步方式将来自雷达的数据写入队列, 供数据交换层同步进行解析、过滤处理和数据记录。

在雷达组网分发软件中半同步半异步模式静态结构如图4所示。针对雷达组网分发软件中的数据接收和处理进行分层:数据传输层采用异步方式, 而针对雷达数据处理与记录的情报数据交换层则采用同步方式, 在独立的线程内完成情报筛选、数据记录等功能。

半同步半异步模式的时序图则如图5所示, 这里以网络数据的接收为例, 在网络数据到达时, 以网络数据read事件通知异步事件处理服务, 该服务为独立线程, 通过该服务将数据写入队列后, 由情报数据交换服务同步进行情报筛选、数据记录, 情报数据交换服务为独立线程。

通过采用半同步半异步模式, 避免了针对不同的应用对象或服务启用多个数据接收线程, 而多线程会因线程上下文切换而损耗部分性能。

5.3 跨平台统一接口层的构架设计

跨平台统一接口层将封装操作系统API函数, 以屏蔽操作系统的差异。可移植性是该模块选择设计模式的决定性质量因素。这里选择包装外观 (Wrapper Facade) [5]模式作为架构设计模式。包装外观模式采用类的方式将特定功能的底层API封装为统一接口。

以socket的封装为例, 封装后的类为RSocket, 包装外观模式的静态结构图和时序图如图6和图7所示。

Wraper Facade是由一个或多个封装了已有函数和相关数据的面向对象的类, 这些类是集合了特定功能的抽象类, 每个类代表特定功能角色的抽象。其它如信号量、线程, 也采用Wraper Facade模式, 以类似的方法进行封装。

6 雷达组网情报分发软件效能验证

雷达组网情报分发软件构架实现和质量属性的对应关系如表1所示, 表中的设计模式为模块中所用到的主要模式, 部分模式前面没有作详细叙述, 例如单态 (Singleton) 模式[6], 该模式主要用于雷达组网情报分发软件的初始化过程中, 用于防止软件在单台计算机中被启用多次。

雷达组网情报分发软件已经按ADD方法实现, 并投入实际使用。实践证明, 在雷达组网系统应用中, 采用ADD方法设计, 软件系统能够达到为用户提供更佳的功能和服务状态, 软件与应用环境可达到更好的结合状态。

参考文献

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[3]BASS L, CLEMENTS P.软件构架实践[M].2版.北京:清华大学出版社, 2004:17-21.

[4]阮镰, 陆民燕, 韩峰岩.装备软件质量和可靠性管理[M].北京:国防工业出版社, 2006:2-3.

[5]STEPHEN TA.The art of software architecture VOLUME 4:a pattern language for distributed computing[M].USA:JohnWiley&Sons, Ltd, 2007:359-361.

组网雷达 第6篇

1 系统方案设计

雷达组网系统监控中心既要了解远端雷达工作状态,也要掌握雷达设备外部周边情况。每部雷达状态信息在其系统控制台和伺服控制台都有集中显示,因此可直接从控制台获取雷达状态视频信息,而雷达外部周边情况只有通过摄像方式获取。采用视频方法收集雷达现场工作信息,在信息采集过程不会对设备产生任何影响,获取内容丰富且方法简捷高效;同时也便于监控中心信息复原处理,可达到状态信息显示的一致。尽管各部雷达在体制及用途等方面有所不相同,但监控中心对其监管基本相同,因此设计是以不影响现有雷达功能为前提,满足任何种类的雷达安装使用。系统首先将雷达内部信息和外部情况转换为标准模拟视频信号,然后把包含雷达状态信息的模拟视频信号转化成数字视频信号,最后将数字视频信号压缩处理并通过网络上传到监控中心。

1.1 DSP平台的选择

由于系统采集的视频数据量较大,同时需要对其进行实时处理,且还要完成数据网络传输,因此选择能够满足系统要求的、速度快、功能强大的数字信号处理器是十分重要的。TMS320DM642是TI推出的一款面向数字多媒体应用的32位定点高性能DSP,有3种时钟频率可选,最高处理速度达720 MIPS;它是在TI的C64xDSP内核的基础上,集成了完备的视频/音频的输入/输出接口、以太网接口、PCI-66总线等片上外设[2]。该处理核为VelociTI.2TM结构,采用高级的超长指令字(VLIW)结构和多级流水线机制,8个独立高速处理单元,使得在一个指令周期能够并行处理8条32位的指令[2,3]。应用该DSP处理器不仅会极大地提高视频图像处理的速度,而且使算法的选择更为灵活和多样化[4]。

TMS320DM642处理器有利于系统构成五个主要特点:超长指令字VelociTI.2体系结构、增强的并行处理机制及二级缓存结构,保障数据处理运行高效率[3];3个可编程视频端口,可与视频编解码芯片无缝连接,简化接口设计且增强了系统的可靠性[5];外部存储器接口64位EMIF可与SDRAM,SB-SRAM和SRAM等同步/异步存储器的直接连接,便于存储空间的扩展和大量数据的存取[6];集成10 Mb/s/100 Mb/s自适应模式以太网接口,可为系统构建一条100 Mb/s的高速以太网接口;提供了多通道DMA/EDMA控制器和通用GPIO输入/输出端口等,便于系统管理与控制[7]。

1.2 系统组成

远程视频监控系统由DSP处理器、摄像机、信号转换器、视频解码器、CPLD控制器、图像存储器SDRAM、程序存储器FLASH、网络传输接口等部分组成,系统结构如图1所示。

每部雷达至少需要向监控中心提供4路视频信息,才能较全面反映雷达现场工作情况。系统利用视频采集的方式收集雷达工作状态信息,视频信息主要包括雷达系统内部信息和工作环境外部情况。设备内部信息由2路信号转换器从雷达系统监控台和伺服控制台的显示设备上录取;设备外部情况由安装在雷达站的2路摄像机直接摄取,主要是人员操作与设备周边等情况。由于DSP不能直接处理模拟视频信号,必须将采集的模拟视频信号转换成为符合ITU-R BT.656标准的数字信号,4片TVP5150高性能视频解码器承担模拟视频信号的数字转换处理工作。

TMS320DM642主频配置为600 MHz,处理能力为4 800 MIPS,满足系统数据处理需要。为了满足数据处理要求,通过EMIFA在CE0空间外扩2片SDRAM存储器,系统的存储空间扩展为32 MB。同时通过EMIFA在CE1空间外扩展了一片4 MB FLASH作为程序存储器,当系统上电或复位启动时,自动从程序存储器上加载程序代码。应用片内部的以太网控制器外设使用外扩物理层器件,构建一条100 Mb/s的高速以太网接口。采用CPLD搭建系统控制电路,避免了复杂的硬件设计,集中管理系统内的控制信号,主要包括总线控制、地址译码、同步控制信号、使能及中断信号等。

1.3 主要工作流程

系统上电后,首先初始化DSP处理器,然后初始化PLL、GPIO、相关中断寄存器、设置视频端口及视频解码器,等待中断信号。4路现场采集的PAL制式视频信号,经过对应的视频解码器TVP5150处理,转换成8 b的ITUBT.656格式的数字视频信号,相应的行、场同步等同步信息打包成内嵌同步头信号,一起送入DSP对应的视频VP接口。各路模拟视频信号经过解码器转换成数字信号后,传送到DSP的数字视频接口VP,通知DSP读取的一帧内的图像数据,存放到一个临时的缓冲空间里,一帧图像缓冲空间满后触发中断;DSP接收到中断后,将缓冲空间里的数据放到图像缓存SDRAM中。DSP依次对图像缓存SDRAM中的每路的整帧视频信号进行压缩编码等处理,将处理后的数据写入输出缓存SDRAM中。当写外部接口条件满足,DSP将处理后的数据从输出缓存SDRAM中读出,经以太网输出向雷达组网系统监控中心发送。雷达组网系统监控中心通过IP地址访问各雷达站,接收雷达视频数据信息,经过解码回放以多屏切换显示方式监视远端雷达的工作情况。

2 主要接口设计

2.1 视频接口

模拟视频信号不能直接从网络传输,只有转换成为符合ITU-R BT.656标准的数字信号,才可方便地利用DSP进行压缩处理后上网传输。TI公司生产的TVP5150是一款电视信号解码专用芯片,支持NTSC/PAL/SECAM三种制式,对输入的模拟视频信号进行A/D转换、视频图像的箝位及抗混叠滤波等预处理、模拟数字化转换及亮度/色度、水平/垂直同步等信号的分离,将模拟视频信号转换为数字并行信号BT.656码流格式,行/场同步信号包含在BT.656数字视频数据流的EAV和SAV中[8]。

TMS320DM642的3个视频端口VP0,VP1和VP2,支持BT.656数字视频格式,每个视频端口可配置为A,B两个通道,这两个通道具有一个可分离的5 120 B捕获/显示缓存[9]。设置其VP0和 VP1为输入视频端口,作为4路雷达状态视频输入口,VP0的A,B通道分别与第1,2通道的TVP5150连接;VP1的A,B通道分别与第3,4通路通道的TVP5150连接。TMS320DM642通过I2C总线对TVP5150的参数进行配置,每路TVP5150输出配置为8 b的YUV422格式,设分辨率为CIF(352288)。一条I2C总线只能访问2个TVP5150配置口,因而使用输入/输出端口GPIO控制I2C总线的切换,通过软件设GPO[0]为“0”时,选通第1,2通道TVP5150进行配置;而设GPO[0]为“1”时,则选通第3,4通道TVP5150进行配置。

解码器TVP5150在本地时钟的控制下,通过EDMA通道自动向TMS320DM642视频端口缓冲区单元发送数据,当采集完一场数据时产生DMA中断。在DMA中断服务程序中完成相应的处理后,存储到外部SDRAM。TVP5150的GPCL引脚用来控制视频数据流的采集,当GPCL为1时,允许VP口对输入视频数据流进行采集;当GPCL为0时,禁止采集。

2.2 网络接口

TMS320DM642内部集成有以太网媒体访问控制器和管理数据输入/输出模块(EMAC+MDIO外设)。EMAC为DSP内核与网络提供了一个有效的接口,EMAC为网络的数据通路,MDIO是EMAC的状态和控制接口,EMAC/MDIO控制寄存器直接映射到TMS320DM642存储区。EMAC支持10 Base-T,100 Base-TX,可在10 Mb/s和100 Mb/s的速度下进行全双工或半双工传输。支持EMAC/MDIO复位和优先级,具有4 KB的缓存,传输CRC自动生成,并提供硬件流控制及服务质量保证(QoS)支持[7]。

EEMAC接口支持到计算机网络协议的数据链路层,支持标准的MII接口与物理层设备相连。物理层设备使用BROADCOM公司的BCM5221、Pulse公司的1∶1型隔离变压器H1102和AMP公司的RJ 45连接器,网络通信硬件电路结构如图2所示。

BCM5221 为10Base-T/100 Base-TX以太网控制器,兼容IEEE 802.3标准,其MII接口与TMS320DM642的MII接口对接[10]。视频数据经TMS320DM642压缩处理之后,传输到BCM522转换为以太网物理层能接收的数据,通过网络电平转化芯片H1102处理,经RJ 45接口传输到以太网上。

3 信息采集处理

3.1 雷达状态信息采集

雷达状态信息包括两部分,一部分是雷达系统的内部信息,主要是通过其各分机检测仪表和监控台显示出来的,它们直接反映了接收机、发射机、信号处理机、天线、伺服等分系统运行情况;而另一部分是设备周边的外部情况,包括雷达机电设备外部状况、人员操作及周边环境情况等。

雷达内部信息的视频信号从系统控制台和伺服控制台上录取,通过信号转换器规整成为标准制式视频信号;外部信息采用摄像方式将雷达站设备外观、人员操作情况及周边环境摄制为标准制式视频信号。4路视频信号:一路由视频转换器将雷达监控台显示的系统信息转换成PAL制式视频信号;一路由视频转换器将伺服监控台显示的天控状态信息转换成PAL制式视频信号;一路由外摄像机提供雷达站外部天线指向及周边情况的视频信号;一路由舱内摄像机提供设备状况和人员操控情况的PAL制式视频信号。雷达状态信息和周边环境情况的4路模拟视频信号通过4路解码器转换为转换成4路8 b的ITUBT.656格式的数字视频信号。

3.2 数据处理

为了提高数据传输效率,必须选择先进的压缩标准进行数据压缩处理。H.264是新一代视频压缩标准,加强了对各种信道适应能力,采用“网络友好”的结构和语法,有利于对丢包和误码的处理;且应用范围较宽,满足不同速率、不同解析度以及不同场合传输的需求[11]。本系统的数字视频信号压缩编码采用H.264标准,该标准是根据图象序列中的冗余来进行数据压缩的,其压缩率比MPEG-4高1.5～2倍,且引入了面向IP包的编码机制,码流结构网络适应性强,增加了差错恢复能力,能够很好地适应IP和无线网络的应用。尽管H.264运算复杂度是H.263和MPEG-4的3～5倍,但TMS320DM642处理能力满足H.264编码算法的要求。

视频信号处理的主要操作是循环采集一帧图像,发送消息给图像压缩任务,并等待传输完成消息。图像压缩任务主要操作是循环等待视频采集任务发来的采集完成消息,然后调用H.264编码模块进行压缩图像,当H.264码流形成后,发送编码完成消息给码流传输任务。码流传输任务也是在不断循环等待编码任务完成信号,使用TCP/IP协议传输H.264码流,再发送传输完成消息给采集处理任务。三项任务互相协作,完成图像的采集、压缩、传输功能。

4 结 语

本文根据雷达组网系统设备特点,设计了一种集雷达系统信息采集处理功能和网络数据传输功能为一体的远程视频监控系统,使远端雷达站具备了收集状态信

息及向监控中心传输的能力。该系统具有处理速度快、工程易于实现、扩展升级方便等特点,信息显示不需要监控中心重新采编,对分布系统设备集中管理有很好的推广价值。

参考文献

[1]程子光,朱建冲,姜礼平,等.雷达组网控制系统框架模型[J].现代雷达,2009,31(10):26-29.

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[8]TI.TVP5150PBS ultralow-power NTSC/PAL videodecoder data manual[M].America:TI,2007.

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[10]Broadcom Corporation.BCM5221Product[M].[S.l.]:Broadcom Co.,2007.

组网雷达 第7篇

1 相控阵技术的概念

相控阵技术是指以阵列天线不同单元幅度、相位以及空间波束扫描为控制对象的一种控制技术。其中,空间波束是在相控阵技术对不同单元阵列天线幅度和相位进行控制的基础上逐渐产生和形成的。

2 相控阵雷达资源管理技术

这里主要从以下几方面入手,对相控阵雷达的自适应资源管理进行研究:

2.1 选择相控阵雷达自适应采样间隔的策略

在实际过程中,应该按照以下策略完成相控阵雷达自适应采样间隔的选择:在保证波束发射与所照射目标之间置信度和概率固定的基础上,尽量减少目标照射次数。从本质上讲,可以将这种选择原则看成:人们需要在确定某个置信度值的基础上,将改置信度值对所照射目标之间采样间隔的最大值作为最终的自适应采样间隔。

2.2 后续发射波束照射目标有效性的影响因素

在实际照射过程中,影响后续发射波束与目标照射之间有效性关系的因素主要包含以下几种:实际采样间隔的数值大小、预测值的准确度水平以及所预测位置点迹录取区域大小。

2.3 采样间隔与其他影响因素之间的关系

在采样间隔数值发生变化的情况中,目标预测位置会随着该数值的变化发生相应的变化。除此之外,因为所发射波束的指向位置为实际的目标预测位置,因此,当采样间隔数值发生变化之后,目标预测位置中的波束也会产生相应的变化。在这种背景中,为了应用相控阵雷达自适应采样间隔选择策略,可以对目标预测协方差数值的调整实现自适应采样间隔的合理选择。这个过程建立在置信度数据固定预测协方差门限确定的基础上,当上述数值确定之后,采样间隔的选择应该按照由大到小的方式进行;在采样间隔数值不变的情况中,目标激动、模型准确性等因素是目标预测值准确度水平的主要影响因素。为了有效控制这些影响因素,可以应用相应的抗干扰措施、或者直接对IMM滤波器的原本参数进行合理调整和设计。

2.4 相控阵雷达自适应采样间隔算法

相控阵雷达自适应采样间隔的计算主要包含以下两种情况:第一,测量雷达录取数为零。在这种情况下,可以直接将采样间隔控制为0.1s,进而完成此时实际波束指向情况与采样间隔数值的输出。第二,测量雷达录取个数不为零。在这种情况下,首先要将i值控制为1,并将第i个采样间隔作为最终自适应采样间隔的选择。以该采样间隔的实际数值为参考依据,进行目标预测波束指向与预测协方差的计算。如果计算出的预测协方差数值比门限的值小,则将此时的实际波束指向与采样间隔数值输出。如果预测协方差的值大于门限值,则对此时的i值进行加1处理,并将其返回原本的将i值对应的采样间隔作为最终自适应采样间隔步骤中,再次进行计算。与原本流程不同的是,后续计算过程中的i值是进行加1处理后的i值。

3 组网跟踪系统资源管理技术

3.1 分布式雷达组网跟踪系统资源管理技术

这里以完全分布式网络为例,对分布式雷达组网跟踪系统资源管理技术进行研究。在这种网络结构中,分布式融合处理发生在网络的所有节点中,这种现象是由该结构将所有节点都看作中心节点引发的。为了保证该分布式网络结构决策的有效性,这里将IEEE802.4信道分配协议中的标准令牌总线思想作为该结构的主要决策思想,因此,完全分布式雷达组网跟踪系统资源管理技术的决策方式为令牌设置方式。这种方式是指,令完全分布式网络中包含一个令牌,网络中的某个节点相关传感器管理决策的作出需要建立在获取该令牌的基础上。由于完全分布式网络中包含的节点数量相对较多,且节点对令牌的获取具有独立性。为了保证所有节点决策活动的顺利进行,可以事先分别对各个节点的令牌持有时间进行设定,随着时间的变化,持有令牌的目标节点也会发生相应的变化,进而满足所有节点的决策需求。

3.2 集中式雷达组网跟踪系统资源管理技术

这里主要从集中式融合的算法入手,对集中式雷达组网跟踪系统资源管理技术进行研究。集中式融合的计算方法主要包含序贯滤波算法、并行滤波算法以及数据压缩算法。在这几种不同的计算方法中,序贯滤波算法的优势在于,这种计算方法在结合数据关联方法的计算过程中能够产生良好的计算结果。在这种情况下,按照从高到低的顺序,利用序贯滤波算法对传感器进行处理,这种处理方式可以实现关联门数值的有效降低。但这种计算方法的运算量相对较大;数据压缩算法的优势在于,其总运算量较少,但将这种计算方法应用在多种不同形式传感器的测量过程中时,需要在变化该方法的基础上才能达到有效的量测目的;并行滤波算法的优势在于,这种计算方法不会受到不同传感器量测形式的影响和限制,但这种计算方法的计算量最大。与集中式雷达组网资源管理技术相比,分布式雷达组网资源管理技术的优势更加明显。

4 结论

就相控阵雷达资源管理技术而言,由于采样间隔的变化会对预测值所在位置、预测位置波束等产生影响,因此需要对自适应采样间隔的选择加以重视。组网跟踪系统资源管理技术主要包含集中式网络结构与分布式网络结构两种不同的形式,相比之下,分布式网络结构更好,这两种技术都具有提升资源利用率的作用。

参考文献

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