賀達(dá)超，王國宏，孫殿星

(海軍航空工程學(xué)院 信息融合技術(shù)研究所，山東 煙臺(tái)　264001)

?

分布式干擾下分布式雷達(dá)網(wǎng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)

賀達(dá)超，王國宏，孫殿星

(海軍航空工程學(xué)院 信息融合技術(shù)研究所，山東 煙臺(tái)264001)

針對分布式干擾下雷達(dá)對目標(biāo)的檢測概率降低導(dǎo)致跟蹤航跡不連續(xù)的問題，提出了一種分布式干擾下分布式雷達(dá)網(wǎng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)。首先將組網(wǎng)各雷達(dá)跟蹤濾波后的航跡數(shù)據(jù)上報(bào)到融合中心進(jìn)行時(shí)空對準(zhǔn)，然后在融合中心對分布式干擾下上報(bào)的不同航跡類型進(jìn)行關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)，最后對通過關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)的航跡濾波融合。該技術(shù)能提高分布式干擾下目標(biāo)跟蹤航跡的連續(xù)性和穩(wěn)定性，仿真結(jié)果證明了該技術(shù)的可行性和有效性。

分布式干擾；雷達(dá)組網(wǎng)；時(shí)空對準(zhǔn)；目標(biāo)跟蹤；航跡關(guān)聯(lián)；航跡融合

0　引言

分布式干擾將多個(gè)小型干擾設(shè)備部署在雷達(dá)的周圍，利用其距離近、數(shù)量多、設(shè)備簡單、生存能力強(qiáng)等優(yōu)勢對雷達(dá)進(jìn)行干擾，干擾能量容易從雷達(dá)的主瓣進(jìn)入，干擾信號(hào)易獲得較大增益。在分布式干擾下，干擾機(jī)有效壓制了雷達(dá)的探測區(qū)域，即便目標(biāo)處于雷達(dá)探測區(qū)域內(nèi)，由于信噪比下降，使雷達(dá)對目標(biāo)的檢測概率也會(huì)相應(yīng)下降，出現(xiàn)目標(biāo)暫消的現(xiàn)象，造成雷達(dá)對目標(biāo)跟蹤航跡不完整。因此，研究分布式干擾下雷達(dá)對目標(biāo)的探測跟蹤問題具有重要的理論價(jià)值與實(shí)際意義。

與單雷達(dá)相比,雷達(dá)網(wǎng)能夠把多部不同體制、不同頻段、不同程式、不同極化方式、不同地理位置配置的雷達(dá)組合成有機(jī)整體，并采用信息融合的方法充分利用各部雷達(dá)的資源，從而有效提高分布式干擾下對目標(biāo)的探測跟蹤能力[1-3]。文獻(xiàn)[4]研究了分布式干擾下集中式雷達(dá)網(wǎng)對目標(biāo)跟蹤的相關(guān)問題，提出的基于數(shù)據(jù)壓縮的多假設(shè)跟蹤(multiple hypothesis tracking,MHT)算法能提高航跡壽命；文獻(xiàn)[5]分析了雷達(dá)網(wǎng)在分布式干擾下的探測性能，對雷達(dá)網(wǎng)優(yōu)化布站、干擾機(jī)配置、對抗訓(xùn)練等具有一定指導(dǎo)作用；文獻(xiàn)[6]討論了基于空間距離的集中式與分布式干擾鑒別，提出的集中式雷達(dá)網(wǎng)序貫濾波融合算法提高了航跡的連續(xù)性和穩(wěn)定性。上述研究對分布式干擾下雷達(dá)網(wǎng)目標(biāo)跟蹤具有一定借鑒意義，然而實(shí)際的雷達(dá)網(wǎng)在對目標(biāo)跟蹤時(shí)，主要是各分站雷達(dá)將跟蹤濾波后的航跡數(shù)據(jù)上報(bào)到融合中心進(jìn)行處理，即采用的是分布式結(jié)構(gòu)。分布式雷達(dá)網(wǎng)對系統(tǒng)的通信要求較低，可靠性高，能以較低的費(fèi)用獲得較高的可用性。

本文研究分布式干擾下分布式雷達(dá)網(wǎng)對目標(biāo)的檢測跟蹤技術(shù)。組網(wǎng)各雷達(dá)首先在各自的局部直角坐標(biāo)系中完成對目標(biāo)的濾波跟蹤，將航跡上報(bào)到融合中心后進(jìn)行時(shí)空對準(zhǔn)；然后在融合中心進(jìn)行基于統(tǒng)計(jì)雙門限的航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)；最后對關(guān)聯(lián)航跡進(jìn)行融合。仿真實(shí)驗(yàn)給出了不同干擾情況下的跟蹤結(jié)果，證明了該技術(shù)在分布式干擾下能實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。

1　分布式干擾下雷達(dá)量測模型

分布式干擾是將多個(gè)電子干擾設(shè)備分散配置在被干擾電子目標(biāo)活動(dòng)的區(qū)域，利用多干擾源實(shí)現(xiàn)空域、頻域、時(shí)域互補(bǔ)，在空域上干擾信號(hào)能量易從天線主瓣進(jìn)入雷達(dá)，不會(huì)受到低副瓣天線、旁瓣匿影或旁瓣對消等抗干擾技術(shù)的抑制，分布式干擾原理圖如圖1所示。

圖1　分布式干擾原理圖Fig.1　Distributed jamming principle diagram

1.1分布式干擾下雷達(dá)信干比的求解

雷達(dá)接收機(jī)輸入端的信干比(目標(biāo)回波信號(hào)功率與干擾功率加噪聲功率之比)為

(1)

式中：接收機(jī)內(nèi)部噪聲功率N0為

N0=kT0BrF，

(2)

式中：k為玻耳茲曼常數(shù)(1.38×10-23J/K)；T0為噪聲溫度(290 K)；Br=1/τ為噪聲帶寬；F為噪聲系數(shù)；τ為雷達(dá)脈寬。雷達(dá)收到的目標(biāo)回波信號(hào)功率Prs為

(3)

式中：Pt，G0分別為雷達(dá)發(fā)射功率和天線增益；λ為雷達(dá)波長；σ為目標(biāo)的雷達(dá)截面積；Rt為目標(biāo)與雷達(dá)間的距離；Gp為綜合考慮了相關(guān)處理、匹配接收等各種因素的增益。

分布式干擾條件下，假設(shè)n個(gè)性能完全相同的分布干擾單元，其發(fā)射功率為Pj，干擾機(jī)天線增益為Gj，雷達(dá)接收天線的功率增益為Gr，干擾機(jī)的系統(tǒng)損耗為Lj，第i個(gè)干擾機(jī)與雷達(dá)接收機(jī)天線之間的距離為Rji，則n個(gè)分布式干擾機(jī)對雷達(dá)接收機(jī)的干擾功率為

(4)

雷達(dá)檢測概率的計(jì)算中，以目標(biāo)起伏服從Swerling I型分布(慢起伏，瑞利分布)為例進(jìn)行分析，由文獻(xiàn)[7]可直接得到目標(biāo)的檢測概率。

1.2雷達(dá)量測模型

分布式干擾下，由于信噪比下降，雷達(dá)對目標(biāo)的檢測概率也會(huì)相應(yīng)下降，因此，本文采用文獻(xiàn)[8]提出的量測模型，該模型用方程表示為

(5)

2　雷達(dá)網(wǎng)航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)

對于分布式雷達(dá)網(wǎng)，各雷達(dá)先在自身的局部直角坐標(biāo)系中對多目標(biāo)完成跟蹤濾波。關(guān)于單雷達(dá)的多目標(biāo)跟蹤，已有的如聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法及其改進(jìn)算法[9-11]等有較好的效果，具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值，在此不再詳述。組網(wǎng)各雷達(dá)將濾波形成的航跡上報(bào)到融合中心進(jìn)行處理之前，首先要進(jìn)行時(shí)空對準(zhǔn)。現(xiàn)有的時(shí)間對準(zhǔn)方法主要有最小二乘法、插值法、濾波法等[12-13]，這些方法在多傳感器的目標(biāo)跟蹤融合中均能實(shí)現(xiàn)時(shí)間同步。為了改善雷達(dá)網(wǎng)在三維空間對目標(biāo)的跟蹤性能，考慮地球曲率對實(shí)際的影響，在空間對準(zhǔn)時(shí)將坐標(biāo)系選為地心直角坐標(biāo)系。文獻(xiàn)[14]和[15]對分布式多傳感器的航跡關(guān)聯(lián)問題進(jìn)行了較深入研究，然而都是基于目標(biāo)的航跡是連續(xù)、完整的情況，下面討論在分布式干擾下的雷達(dá)網(wǎng)航跡關(guān)聯(lián)問題。

需要說明的是，本文只對作直線運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)航跡作討論，對于目標(biāo)做轉(zhuǎn)彎機(jī)動(dòng)的情況，由于受分布式干擾航跡情況更為復(fù)雜，將另文探討。針對分布式干擾下雷達(dá)對目標(biāo)跟蹤可能出現(xiàn)航跡間斷的特點(diǎn)，融合中心可能會(huì)出現(xiàn)以下4種情況，如圖2所示。

圖2　融合中心上報(bào)航跡Fig.2　Tracks reported to fusion center

由分析知融合中心主要會(huì)出現(xiàn)兩類航跡：第1類是可互補(bǔ)的，如圖2中第1和第2種情形所示；第2類是不可互補(bǔ)的，如圖2中第3和第4種情形所示。在融合中心對航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)之前，可以利用目標(biāo)的先驗(yàn)運(yùn)動(dòng)特征信息如航向、速度區(qū)間和加速度范圍等對航跡數(shù)據(jù)做粗關(guān)聯(lián)，排除部分無關(guān)聯(lián)可能的航跡，簡化航跡關(guān)聯(lián)的運(yùn)算量?；谀繕?biāo)運(yùn)動(dòng)特征信息可設(shè)置如下的粗關(guān)聯(lián)判決：

航向和速度匹配：目標(biāo)的航向即為速度方向，且目標(biāo)的位移與時(shí)間的比值滿足目標(biāo)速度門限。

(6)

加速度匹配：目標(biāo)速度變化率小于加速度門限。

(7)

式中：l為間隔步長；T為雷達(dá)采樣周期。

在完成航跡粗關(guān)聯(lián)之后，下面分別介紹對于2類航跡的關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)準(zhǔn)則。

2.1第1類航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)

(8)

(9)

狀態(tài)估計(jì)的差為

(10)

真實(shí)狀態(tài)的差值為

Δij(k)=Xi(k)-Xj(k).

(11)

可構(gòu)造如下假設(shè)：

H0∶Δij(k)=0，2個(gè)狀態(tài)來自同一目標(biāo)；

H1∶Δij(k)≠0，2個(gè)狀態(tài)來自不同目標(biāo)。

為驗(yàn)證上述假設(shè)，設(shè)：

(12)

αij(k)的均值為0，協(xié)方差為

Pij(k)=E[αij(k)αij(k)T]=

Pi(k)+Pj(k),

(13)

式中：Pi(k)和Pj(k)分別為k時(shí)刻Xi(k)和Xj(k)對應(yīng)的協(xié)方差，由于真實(shí)值無法獲得，用估計(jì)值代替。

定義估計(jì)誤差之間的距離：

Dijαij(k)[Pij(k)]-1αij(k)T.

(14)

由文獻(xiàn)[16]知，Dij服從自由度為nz的卡方分布，nz是狀態(tài)向量的維數(shù)。從而，可得航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)的判決準(zhǔn)則為

統(tǒng)計(jì)雙門限準(zhǔn)則的第2門限，是在雷達(dá)i和j中選取時(shí)間對齊之后長度相等的R個(gè)狀態(tài)樣本逐個(gè)進(jìn)行第1門限檢驗(yàn)，若判斷某個(gè)狀態(tài)樣本接受H0，則計(jì)數(shù)器t加1，否則計(jì)數(shù)器值不變。經(jīng)過R次χ2分布的關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)后，將計(jì)數(shù)器的值t與第2門限L比較，若t>L，即R個(gè)樣本中滿足第1門限的樣本數(shù)大于第2門限，則判決兩條航跡關(guān)聯(lián)。否則，判決兩條航跡不關(guān)聯(lián)。若雷達(dá)i的一條航跡按照上述雙門限判決準(zhǔn)則同時(shí)和雷達(dá)j的多條航跡關(guān)聯(lián)，首先通過比較關(guān)聯(lián)次數(shù)，取關(guān)聯(lián)次數(shù)較多的那條為關(guān)聯(lián)航跡；若關(guān)聯(lián)次數(shù)也相同，則取總的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)距離較小的那條為關(guān)聯(lián)航跡。考慮到雷達(dá)網(wǎng)受到分布式干擾，各雷達(dá)上報(bào)的航跡包含的狀態(tài)估計(jì)數(shù)量可能不同，時(shí)間對齊之后參與第2門限檢驗(yàn)的樣本數(shù)量也不一樣，因此，第2門限的選擇是動(dòng)態(tài)的，根據(jù)參與關(guān)聯(lián)航跡的特點(diǎn)，L/R的數(shù)值可選2/3，3/4，4/5,6/8等。

2.2第2類航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)

(15)

m=1,2,...,R,

(16)

m=1,2,...,R，

(17)

(18)

(19)

至此，可以采用對第1類航跡的關(guān)聯(lián)方法來對第2類航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)判決。之所以要對雷達(dá)i的航跡Ti作預(yù)測的同時(shí)對雷達(dá)j的航跡Tj作反向外推，一方面是因?yàn)楹桔E的起始階段濾波精度較差，作反向外推能減小誤差；另一方面是因?yàn)閱畏较虻念A(yù)測或者外推步數(shù)越多誤差越大。

3　關(guān)聯(lián)航跡融合

狀態(tài)融合

(20)

協(xié)方差融合

(21)

根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，可以選擇不同階的多項(xiàng)式進(jìn)行擬合。

在融合中心根據(jù)各雷達(dá)上報(bào)航跡的類型可以采用上述相應(yīng)的關(guān)聯(lián)判決方法，完成雷達(dá)i和雷達(dá)j的航跡關(guān)聯(lián)后，將航跡進(jìn)行融合處理，再將融合后的航跡與組網(wǎng)其余雷達(dá)的航跡依次按照上述方法完成關(guān)聯(lián)和融合，直至完成整個(gè)雷達(dá)網(wǎng)的關(guān)聯(lián)融合計(jì)算。

4　仿真結(jié)果及分析

4.1仿真環(huán)境

以防空組網(wǎng)雷達(dá)系統(tǒng)為背景，這里以3部雷達(dá)跟蹤編隊(duì)目標(biāo)為例進(jìn)行仿真分析。該組網(wǎng)雷達(dá)系統(tǒng)包括3個(gè)雷達(dá)站，各站的地理坐標(biāo)(緯度、經(jīng)度和海拔高度)分別為：雷達(dá)站1(N26.5°，E29.5°，300 m)，雷達(dá)站2(N27.5°，E30°，300 m)，雷達(dá)站3(N27.5°，E29.2°，300 m)；每部雷達(dá)附近有一部分布式干擾機(jī)，干擾機(jī)的地理坐標(biāo)分別為：干擾機(jī)1(N26.2°，E30°，5 000 m)，干擾機(jī)2(N27.5°，E30.5°，5 000 m)，干擾機(jī)3(N27.9°，E29.4°，5 000 m)；編隊(duì)目標(biāo)為組網(wǎng)雷達(dá)上空10架作勻速直線運(yùn)動(dòng)的飛機(jī)，其地理坐標(biāo)為(N26.55°—N26.73°，E30°，8 000 m)，目標(biāo)在同一經(jīng)度和海拔高度，緯度間隔為0.02°，在以雷達(dá)1為基準(zhǔn)的局部直角坐標(biāo)系中速度為(250，-300,-4)m/s；組網(wǎng)雷達(dá)在分布式干擾下對目標(biāo)進(jìn)行觀測，各雷達(dá)性能參數(shù)分別為發(fā)射功率Pt1=Pt2=Pt3=10 kW；脈沖寬度τ1=τ2=τ3=1×10-6s；天線均為3 m×1 m的矩形口徑，天線噪聲溫度Ta1=Ta2=Ta3=1 000 K，天線效率e1=e2=e3=0.8；接收機(jī)增益Gp1=Gp2=Gp3=20 dB；虛警概率Pfa1=Pfa2=Pfa3=1×10-6；雷達(dá)采樣時(shí)間間隔Tr1=1 s，Tr2=2 s，Tr3=4 s；測距標(biāo)準(zhǔn)差σρ1=100 m,σρ2=150 m,σρ3=200 m；測方位角標(biāo)準(zhǔn)差σθ1=0.1°,σθ2=0.2°,σθ3=0.3°；測俯仰角標(biāo)準(zhǔn)差σθ1=0.1°,σθ2=0.2°,σθ3=0.3°。干擾帶寬BJ1=BJ2=BJ3=10 MHz；干擾機(jī)在雷達(dá)方向上增益GJ1=GJ2=GJ3=3 dB。

為了模擬融合中心出現(xiàn)的不同航跡類型，進(jìn)行2次不同的仿真實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)1將干擾機(jī)功率設(shè)置較小，設(shè)分布式干擾機(jī)發(fā)射功率PJ1=PJ2=PJ3=500 W；仿真實(shí)驗(yàn)2加大干擾機(jī)功率，設(shè)分布式干擾機(jī)發(fā)射功率PJ1=PJ2=PJ3=2 000 W。航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)第1門限取顯著性水平α=0.005，第2門限的L/R數(shù)值分別取3/4和6/8兩種情況，仿真時(shí)間500 s，仿真次數(shù)100次。

4.2仿真結(jié)果

仿真實(shí)驗(yàn)1

仿真結(jié)果如表1，圖3～7所示。

表1　第1類航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)結(jié)果

圖3　雷達(dá)網(wǎng)在地理坐標(biāo)系下的威力范圍和目標(biāo)的真實(shí)軌跡 Fig.3　Radar network power range and the targets’real trace in geographic coordinate system

圖4　組網(wǎng)各雷達(dá)對目標(biāo)1的檢測概率Fig.4　Detection probability of radar network to target 1

圖5　組網(wǎng)各雷達(dá)對目標(biāo)1的量測Fig.5　Measurements of radar network to target 1

圖6　融合中心對目標(biāo)1融合后的航跡Fig.6　Track after fusion to target 1 in fusion center

圖7　融合中心和雷達(dá)1對目標(biāo)1的位置均方根誤差Fig.7　Position RMSE of fusion center and radar 1 to target 1

仿真實(shí)驗(yàn)2

仿真結(jié)果如表2和圖8～12所示。

表2　第2類航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)結(jié)果

圖3和圖8分別為增大干擾功率前后的雷達(dá)網(wǎng)威力范圍，其中，灰色區(qū)域?yàn)楦蓴_前雷達(dá)網(wǎng)威力范圍，綠色區(qū)域?yàn)楦蓴_后雷達(dá)網(wǎng)威力范圍，藍(lán)色直線為目標(biāo)在地理坐標(biāo)系下運(yùn)動(dòng)的真實(shí)軌跡。為簡化，只給出組網(wǎng)雷達(dá)對編隊(duì)中目標(biāo)1的仿真結(jié)果。圖4和圖9分別為增大干擾功率前后的組網(wǎng)各雷達(dá)對目標(biāo)1的檢測概率曲線；圖5和圖10分別為增大干擾功率前后的組網(wǎng)各雷達(dá)對目標(biāo)1的量測，若雷達(dá)在干擾環(huán)境下能檢測到目標(biāo)，顯示為1，否則，顯示為0；圖6和圖11分別為增大干擾功率前后融合中心對目標(biāo)1融合后的航跡；圖7和圖12分別為增大干擾功率前后融合中心和雷達(dá)1分別對目標(biāo)1的濾波位置均方根誤差。

4.3仿真結(jié)果分析

(1) 由表1和表2可以看出，一類航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)的正確率明顯高于二類航跡，且一類航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)的L/R數(shù)值取6/8比取3/4的正確關(guān)聯(lián)率高4.6%，二類航跡關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)的L/R數(shù)值取6/8比取3/4的正確關(guān)聯(lián)率低10.5%，主要原因是二類航跡采用預(yù)測和反向外推誤差較大，且間斷時(shí)間越長誤差越大，L/R的值要根據(jù)具體情況設(shè)置。

圖8　雷達(dá)網(wǎng)在地理坐標(biāo)系下的威力范圍和目標(biāo)真實(shí)軌跡Fig.8　Radar network power range and the targets’ real trace in geographic coordinate system

圖9　組網(wǎng)各雷達(dá)對目標(biāo)1的檢測概率Fig.9　Detection probability of radar network to target 1

圖10　組網(wǎng)各雷達(dá)對目標(biāo)1的量測Fig.10　Measurements of radar network to target 1

圖11　融合中心對目標(biāo)1融合后的航跡Fig.11　Track after fusion to target 1 in fusion center

圖12　融合中心和雷達(dá)1對目標(biāo)1的位置均方根誤差Fig.12　Position RMSE of fusion center and radar 1 to target 1

(2) 由圖3和圖8可以看出，雷達(dá)網(wǎng)受分布式干擾之后，有效探測區(qū)域減小，增大干擾功率后，被壓制區(qū)域由34.74%上升到50.62%。

(3) 由圖4，5，9和10可知，雷達(dá)網(wǎng)在分布式干擾下，檢測概率下降，單部雷達(dá)的航跡不完整，雷達(dá)組網(wǎng)后能實(shí)現(xiàn)航跡互補(bǔ)；隨著干擾功率變大，檢測概率進(jìn)一步降低，航跡質(zhì)量也相應(yīng)下降，嚴(yán)重時(shí)上報(bào)到融合中心的航跡將不能實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)。

(4) 由圖6，7，11和12分析得到，在分布式干擾下單雷達(dá)無法完成對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤，組網(wǎng)雷達(dá)能利用互補(bǔ)優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤，且雷達(dá)網(wǎng)將各雷達(dá)分站上報(bào)到融合中心的航跡進(jìn)行融合，能提高航跡精度；但隨著干擾功率變大，雷達(dá)網(wǎng)跟蹤精度變差。

(5) 由以上分析知，分布式干擾下融合中心航跡融合的質(zhì)量主要取決于各雷達(dá)站上報(bào)的航跡質(zhì)量，而各雷達(dá)站的航跡質(zhì)量主要取決于雷達(dá)對量測數(shù)據(jù)的獲取，雷達(dá)獲取的量測信息越充分和完整，航跡也越完整，經(jīng)融合之后能得到較高的跟蹤精度。因此，最根本是要提高各雷達(dá)對目標(biāo)的檢測概率使量測信息更加充分，可考慮采取相應(yīng)的抗干擾措施。

5　結(jié)束語

本文針對分布式干擾下雷達(dá)對目標(biāo)的檢測與跟蹤問題，提出了分布式雷達(dá)網(wǎng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)，該技術(shù)能充分發(fā)揮雷達(dá)組網(wǎng)的互補(bǔ)優(yōu)勢，在干擾環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。但隨著雷達(dá)網(wǎng)受干擾程度加深，組網(wǎng)雷達(dá)對目標(biāo)的跟蹤精度下降，嚴(yán)重時(shí)甚至無法跟蹤目標(biāo)，這時(shí)需要雷達(dá)自身采取相應(yīng)的抗干擾措施提高檢測概率，使各雷達(dá)上報(bào)到融合中心的航跡趨于互補(bǔ)，才能實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤。關(guān)于雷達(dá)抗干擾措施的選擇和性能分析，可以從信號(hào)處理和數(shù)據(jù)處理兩方面結(jié)合進(jìn)行研究，這也是今后研究的一個(gè)方向。

[1]陳永光, 李修和, 沈陽.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.

CHEN Yong-guang,LI Xiu-he,SHEN Yang.Analysis and Evaluation to Network Radar Engagement Abilities[M].Beijing:National Defense Industry Press,2006.

[2]HUNG D Ly,LIANG Qi-lian.Diversity in Radar Sensor Networks:Theoretical Analysis and Application to Target Detection[J].International Journal of Wireless Information Networks,2009,16(4):209-216.

[3]Hong-Sam T.Le,LIANG Qi-lian.Joint Multi-Target Information and Classifiction in Cognitive Radar Sensor Networks[J].International Journal of Wireless Information Networks,2011,18(2):100-107.

[4]徐海全, 王國宏, 關(guān)成斌.分布式干擾下的雷達(dá)網(wǎng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)[J].兵工學(xué)報(bào)，2011,32(6)：764-769.

XU Hai-quan ,WANG Guo-hong,GUAN Cheng-bin.Target Tracking Technique for Radar Network Under the Distributed Jamming[J].Acta Armamentarii, 2011,32(6)：764-769.

[5]楊超, 徐江斌, 吳玲達(dá).分布式干擾下雷達(dá)網(wǎng)探測能力的三維可視化[J].計(jì)算機(jī)工程，2011,37(1)：19-21.

YANG Chao,XU Jiang-bin,WU Ling-da.3D Visualization on Radar Network Detection Ability under Distributed Jamming[J].Computer Engineering, 2011,37(1)：19-21.

[6]李世忠, 王國宏, 吳巍, 等.分布式干擾下組網(wǎng)雷達(dá)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2011,34(4)：782-788.

LI Shi-zhong,WANG Guo-hong,WU Wei,et al.Detection and Tracking Technique for Radar Network in the Presence of Distributed Jamming[J].Systems Engineering and Electronics, 2011,34(4)：782-788.

[7]Bassem R, Mahafza Ph.D. 雷達(dá)系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)(MATLAB版)[M].2版.北京：電子工業(yè)出版社，2008.

Bassem R, Mahafza Ph.D.Radar Systems Analysis and Design Using Matlab [M]. 2nd ed.Beijing:Publishing House of Electronics Industry,2008.

[8]王國宏, 李世忠, 白晶, 等.壓制干擾下組網(wǎng)雷達(dá)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)[J].宇航學(xué)報(bào), 2012,33(12):1781-1787.

WANG Guo-hong,LI Shi-zhong,BAI Jing,et al.Target Detection and Tracking Technique for Radar Network in the Presence of Suppressive Jamming[J].Journal of Astronautics, 2012,33(12):1781-1787.

[9]何友, 修建娟, 張晶煒, 等.雷達(dá)數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社,2006.

HE You,XIU Jian-juan,ZHANG Jing-wei,et al.Radar Data Processing with Applications[M].Beijing:Publishing House of Electronics Industry,2006.

[10]尹帥, 袁俊泉, 吳順華, 等.改進(jìn)的JIPDA多目標(biāo)跟蹤算法[J].雷達(dá)科學(xué)與技術(shù),2014,12(3)：285-290.YIN Shuai,YUAN Jun-quan,WU Shun-hua,et al.An Improved JIPDA Algorithm for Multi-Target Tracking[J].Radar Science and Technology, 2014,12(3)：285-290.

[11]張晶煒, 熊偉, 何友.幾種簡化聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法性能分析[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2005,27(10)：1807-1810.

ZHANG Jing-wei,XIONG Wei,HE You.Analysis to a Few Simplified Aigorithms Based on Joint Probabilistic Data Association[J]. Systems Engineering and Electronics, 2005,27(10)：1807-1810.

[12]張艷艷, 董普靠, 高恒.組網(wǎng)雷達(dá)時(shí)空對準(zhǔn)方法[J].火控雷達(dá)技術(shù)，2013,42(2)：15-18.

ZHANG Yan-yan,DONG Pu-kao,GAO Heng.Time-Space Alignment Method for Radar Netting[J].Fire Control Radar Technology, 2013,42(2)：15-18.

[13]梁凱, 潘泉, 宋國明, 等.多傳感器時(shí)間對準(zhǔn)方法的研究[J].陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2006,24(6)：111-114.

LIANG Kai,PAN Quan,SONG Guo-ming,et al.The Study of Multi-Sensor Time Registration Method[J].Journal of Shaanxi University of Science & Technology, 2006,24(6)：111-114.

[14]韓紅, 劉允才, 韓崇昭, 等.多傳感器融合多目標(biāo)跟蹤中的序貫航跡關(guān)聯(lián)算法[J].信號(hào)處理，2004，20(1)：30-34.

HAN hong,LIU Yun-cai,HAN Chong-zhao,et al.Sequential Track-Association Algorithm in Multi-Target Tracking System by Using the Multi-Sensor Information Fusion[J].Signal Processing, 2004，20(1)：30-34.

[15]趙艷麗, 陳永光, 蒙潔, 等.分布式組網(wǎng)雷達(dá)抗多假目標(biāo)欺騙干擾處理方法[J].電光與控制，2011,18(3)：25-30.

ZHAO Yan-li,CHEN Yong-guang, MENG Jie, et al.A Data Processing Method Against Multi-False-Target Deception Jamming for Distributed Radar Network[J].Electronics Optics & Control,2011,18(3):25-30.

[16]張堯庭,方開泰.多元統(tǒng)計(jì)分析引論[M].武漢：武漢大學(xué)出版社,2013.

ZHANG Yao-ting,FANG Kai-tai.An Introduction to Multivariate Satatistical Analysis[M].Wuhan:Wuhan University Publishing House,2013.

Target Tracking Technique for Distributed Radar Network Under Distributed Jamming

HE Da-chao, WANG Guo-hong, SUN Dian-xing

(Naval Aeronautical Engineering Institute,Institute of Information Fusion Technology, Shandong Yantai 264001, China)

Under distributed jamming, radar tracking is discontinuous due to low detection probability, and a target tracking technique for distributed radar network is proposed. Firstly, transforming the tracks of radar network to fusion center and completing the time-space alignment. Then, association and inspection are made for different types of track in the fusion center of radar network. Finally, the tracks passed the inspection are fused. The technique can enhance continuity and stability of radar network target tracking under distributed jamming. Simulation results verify the feasibility and validity of the proposed technique.

distributed jamming；radar network；time-space alignment；target tracking；track association；track fusion

2015-08-15；

2015-10-22

國家自然科學(xué)基金(61002006;61102165;61102167)；“泰山學(xué)者”建設(shè)工程專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助課題

賀達(dá)超(1990-)，男，湖南懷化人。碩士生，主要研究方向?yàn)槎鄠鞲衅餍畔⑷诤?、雷達(dá)組網(wǎng)。

通信地址：311201浙江省杭州市蕭山區(qū)域廂街道蕭然南路156號(hào)E-mail：676796198@qq.com。

10.3969/j.issn.1009-086x.2016.04.014

TN973；TN958

A

1009-086X(2016)-04-0081-08