窄带组网雷达航迹贯序连接和目标匹配识别技术研究

摘要

雷达目标识别技术，是指对雷达回波信息进行分析来确定目标属性、类别或类型的技术。我国现役的常规防空警戒雷达通常是分辨率较低的窄带雷达。有源、窄带、低分辨的体制决定了其在目标识别过程中提取不到足够的信息对目标的类型等属性做出精细的判断。随着对边境的未知飞行器的识别需求日益紧迫，窄带雷达作为我国的主战装备，必须尽可能充分地挖掘其在目标识别上的潜能，最大限度的发挥作战效能，为决策打击提供有力的信息支撑。为了完成窄带雷达目标识别的任务，全文将分两步实现该目的。首先，现役窄带雷达存在量测信息表达不精确和可用信息不完善的现象。具体表现在：系统平台忽略地球曲率导致的定位精确度不够的问题；以米波雷达为代表的远程防空警戒雷达测高不准的问题；目标处于低仰角或被地物遮蔽时航迹信息断续的问题；雷达间航迹数据不能有效共享的问题。如何有效的整合目标量测信息对实现窄带雷达目标匹配识别具有重要意义。为此本文将地理信息数据（GID）引入到窄带组网雷达的雷达数据处理中，完成提高窄带雷达的数据精度，补全目标的量测信息的任务，实现了非连续航迹的贯序连接。其次，在此基础上本文提出了窄带雷达的目标匹配识别方法。该方法利用基于相关因子的雷达航迹匹配算法对目标类型和目标意图进行初步判断。利用RCS时间序列对目标进行特征提取，以此完成对目标的精确匹配识别，提高窄带雷达目标识别的精确度。本文的主要内容概括如下：
　　1、由于采用组网雷达数据融合技术，本文将首先建立一个合理的统一的工作平台（坐标系）。以三站雷达为例，考虑地球曲率的影响，本文首先将三站雷达的站址大地坐标（纬度,经度,海拔高度）数据转换到统一的地球坐标系，在地球坐标系上，利用三站雷达的站址坐标确定一个虚拟平面（即工作平台）。再通过坐标转换，数据转换把三站雷达的量测数据转换到该虚拟平面上。在该平台上进行后续的信息处理。最后，信息处理后的目标量测可经过坐标逆变换到地球坐标系。经过大地坐标反转换得到目标的唯一的经纬度和海拔高度，以此完成目标的位置的精确表示。由于基于大地坐标系，雷达所得目标数据即可与GID相匹配，嵌入至任何地理信息系统（Geographic Information System，GIS）平台中。该工作平台可以有效实时的表达来自各子坐标的数据信息，有利于数据间的传输与融合。
　　2、在虚拟平面上进行组网雷达的三维定位，同时解决米波雷达受多路径效
　　应影响而无法测高的问题。对极小误差法加以改进，采用分辨率不高但数据稳定性好的方位角信息确定算法的搜索范围；应用分辨率较高的目标距离信息来获取最终的目标经纬度，海拔高度估值。由于地面强反射等原因，目标的距离估值有时候偏差较大，本文设立了置信度判决准则以验证定位的有效性。通过仿真验证，该算法具有较好的定位精度，同时也可作为组网雷达数据融合中的目标测高。当可资用的雷达数为单站或者双站时，在传统的远程防空两坐标雷达无法测高的情况下，本文提出了结合GID的雷达探测威力图辅助测高算法。该算法利用实时目标所在的雷达探测威力等高线图层判断目标的海拔高度，所获得的目标高度也可作为精细测高的初值，为精确定位提供可靠的高度参考。
　　3、为完成远程防空监视和截获目标的任务，监测目标回波常位于低仰角，由于雷达电磁波受到地物遮挡的原因，目标进入雷达遮蔽范围内受到遮蔽丢失从而导致航迹不连续。为此，本文提出了结合GID的双门限盲跟踪算法。该算法利用GID实时计算飞行目标的可能发生的遮蔽角度和遮蔽时间。一旦目标进入遮蔽角内，本文将根据遮蔽前的目标的航迹信息，锁定目标的运动规律对航迹持续做盲跟踪预测，并在遮蔽角出口处预设立时间门限和位置门限。如果在限定的时间和位置门限内再次检测到的目标出现，将不再对目标进行航迹起始，而是认定该目标与遮蔽前为同一目标。利用新的量测数据对之前的盲跟踪状态进行平滑估计，保证了目标跟踪的连续性。该方法也同样适用于解决相邻雷达之间“航迹数据接力”的问题，即相邻雷达间探测盲区的航迹贯序连接问题。有时为了最大限度的增加空域的监视的覆盖范围，雷达与雷达之间的威力范围以非重叠的形式分布到整个监视空域。在这种情况下，相邻雷达的覆盖范围之间会有较小的缝隙，出现类似上述的探测盲区。利用前文提出的基于大地坐标系的组网雷达工作平台，将各部雷达的航迹数据等效转换，共享各雷达的航迹数据。再利用双门限盲跟踪算法即可做到全空域的航迹贯序连接。除此之外，远程警戒雷达还会受到目标起伏导致的航迹不连续的问题。由于地面反射路径的影响，目标回波信噪比起伏较大，有时会导致窄带雷达的跟踪目标丢失。为此，本文提出了基于Toeplitz构造的目标速度谱重构算法。该算法将常规Toeplitz构造法结合MUSIC算法进行优化，应用于速度维的目标信号检测以及高分辨谱估计。为了降低多路径效应的影响，该方法采用傅立叶变换的相关分析法，根据特征频率的远近关系来界定信号特征子空间与噪声子空间，能在较低信噪比下提高目标检测能力以及目标速度分辨力。计算机仿真实验和实测数据均验证了本文所提出方法的有效性。
　　4、利用雷达探测形成的航迹，与长期观测的经验航迹进行比对，可以快速地识别空中目标，并对其航行目的做出粗略的判决。为此本文提出基于相关因子的雷达航迹匹配判决算法。该算法利用预设门限和分割逼近的处理方法确定与动态航迹点匹配的经验航迹和航迹点，进而计算出偏航因子、高度因子、速度因子、方向因子。依据上述因子，本文构造了动态航迹点与经验航迹的相关度指标。并以K/N准则来辨识该探测航迹与经验航迹的相关程度，从而完成航迹的匹配判决。实验结果表明，该判决算法结构简单，易于工程实现，具有一定的自适应能力。该方法还可实时监控动态航迹与经验航迹的关联状况，并出现异常航迹时预警提示。与GIS结合做地点关联又可以推测目标类型。即可利用机场停留的飞机种类的先验知识，做目标种类辨识。
　　5、针对现役雷达体制下的目标识别问题，本文提出了基于RCS时间序列的目标匹配识别算法已完成目标类型的精细化识别。该算法首先利用长期观测的经验航迹数据库，和上文提出基于相关函数的雷达航迹匹配判决算法对当前动态航迹与经验航迹数据做出实时性航迹匹配，以此快速找到相同雷达视向角下的动态航迹的RCS时间序列和经验航迹的RCS时间序列对，运用经验模态分解对RCS时间序列进行特征提取。将其分解所得到的频率较高的本征模态函数的归一化瞬时频率作为识别所需的特征值，并设置了有效的目标识别准则。仿真和实测数据均验证了该算法的有效性和稳定性。

目录

第 1章绪论

1.1课题背景及研究的目的和意义

1.2本文的相关工作

1.3本文主要研究内容

1.4章节安排

第 2章基于大地坐标系的组网雷达三维定位

2.1引言

2.2虚拟平面的建立

2.3多站雷达三维定位算法

2.4雷达探测威力图辅助测高

2.5仿真与分析

2.6本章小结

第 3章非连续航迹的贯序连接

3.1引言

3.2幅度起伏引起的目标丢失重构处理

3.3地形遮蔽引起的非连续航迹贯序连接

3.4组网雷达的航迹数据接力

3.5本章小结

第 4章基于相关因子的雷达航迹匹配判决

4.1引言

4.2匹配算法的预处理

4.3航迹匹配算法

4.4仿真与分析

4.5本章小结

第 5章基于RCS时间序列的目标匹配识别

5.1引言

5.2获取RCS时间序列

5.3基于经验模态分解的目标匹配识别算法

5.4仿真和实测数据分析

5.5本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文及其它成果

致谢

个人简历