周儒勛，韓 偉，梁 穎

(解放軍95980部隊，湖北 襄陽 441100)

0 引 言

現(xiàn)代戰(zhàn)爭中，采用突防戰(zhàn)術(shù)的戰(zhàn)斗機(jī)為提高自身的生存能力和突防概率，通常在被雷達(dá)鎖定情況下會做規(guī)避的機(jī)動動作，通過自身運(yùn)動狀態(tài)的快速變化(通常采用加速度作為衡量指標(biāo))導(dǎo)致雷達(dá)跟蹤精度變差甚至跟蹤丟失。常采用的規(guī)避機(jī)動有蛇形機(jī)動、盤旋、8字形巡邏、水平急轉(zhuǎn)彎機(jī)動[1-2]等。目標(biāo)跟蹤是指根據(jù)雷達(dá)所獲得的對目標(biāo)測量信息，連續(xù)對目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行估計，進(jìn)而獲取目標(biāo)的航跡。為了實現(xiàn)對機(jī)動目標(biāo)的連續(xù)穩(wěn)定跟蹤，雷達(dá)在數(shù)據(jù)處理過程中采用了Singer、半馬爾科夫、當(dāng)前統(tǒng)計(CS)、Jerk、恒速轉(zhuǎn)彎等機(jī)動模型[3-8]，具備較好的機(jī)動跟蹤性能。因此，目標(biāo)機(jī)動與目標(biāo)跟蹤可視為“矛”與“盾”的對抗關(guān)系，既相互對立又相互促進(jìn)。國內(nèi)外學(xué)者分別用軌跡優(yōu)化、微分對策、最優(yōu)控制等思想對戰(zhàn)斗機(jī)規(guī)避問題進(jìn)行了大量研究[9-12]，取得了一些研究成果，但均是單純的從戰(zhàn)斗機(jī)角度探討機(jī)動策略，未分析雷達(dá)采用的跟蹤模型及該模型對機(jī)動策略的影響。

本文側(cè)重目標(biāo)機(jī)動與雷達(dá)跟蹤的對抗過程研究，針對雷達(dá)常采用的Singer、CS 2種機(jī)動模型以及目標(biāo)常采用的蛇形機(jī)動，分析了跟蹤模型在不同參數(shù)條件下，目標(biāo)機(jī)動對雷達(dá)跟蹤質(zhì)量的影響，根據(jù)得到的結(jié)論設(shè)計了目標(biāo)擺脫雷達(dá)跟蹤的最佳規(guī)避策略。

1 機(jī)動目標(biāo)跟蹤模型

1.1 機(jī)動模型數(shù)學(xué)描述

(1) Singer模型算法

Singer模型認(rèn)為機(jī)動模型是相關(guān)噪聲模型，而不是通常假定的白噪聲模型，對目標(biāo)加速度a(t)作為具有指數(shù)自相關(guān)的零均值隨機(jī)過程建模，即：

(1)

對時間相關(guān)函數(shù)Rτ進(jìn)行白化處理后，可用輸入為白噪聲的一階時間相關(guān)模型表示為(一階馬爾科夫過程)：

(2)

(2) CS模型算法

CS模型就是在Singer模型基礎(chǔ)上的一種改進(jìn)方法，本質(zhì)上是非零均值時間相關(guān)模型，其機(jī)動加速度的“當(dāng)前”概率密度用修正的瑞利分布描述，均值為“當(dāng)前”加速度預(yù)測值，隨機(jī)機(jī)動加速度在時間軸上仍符合一階時間相關(guān)過程，即：

(3)

(4)

1.2 航跡撤銷準(zhǔn)則

航跡撤銷是航跡質(zhì)量管理的一個重要組成部分。當(dāng)航跡質(zhì)量下降嚴(yán)重時，應(yīng)當(dāng)根據(jù)設(shè)定的航跡撤銷準(zhǔn)則將該航跡撤銷，以防止更多虛假目標(biāo)航跡的產(chǎn)生。這里，采用航跡管理中的記分法。當(dāng)觀測點(diǎn)跡落入關(guān)聯(lián)波門內(nèi)時，航跡質(zhì)量加上一定的分值，當(dāng)目標(biāo)漏檢沒有獲得觀測點(diǎn)跡或者觀測點(diǎn)跡不在關(guān)聯(lián)波門內(nèi)時，航跡質(zhì)量應(yīng)該減去一定的分值。當(dāng)航跡質(zhì)量分?jǐn)?shù)降到一定門限以下時，則撤銷該航跡。k時刻航跡質(zhì)量分?jǐn)?shù)可表示如下：

(5)

S(k)=min(S′(k),1)

(6)

式中：ΔS+(k)和ΔS-(k)分別為分?jǐn)?shù)增量和分?jǐn)?shù)減量。

2 目標(biāo)機(jī)動對跟蹤質(zhì)量的影響分析

2.1 目標(biāo)逃逸方式

蛇形機(jī)動是一種反雷達(dá)、反高炮、反導(dǎo)彈機(jī)動，目的在于增加雷達(dá)跟蹤誤差，能使敵機(jī)雷達(dá)鎖定困難，或擺脫敵機(jī)雷達(dá)跟蹤、低空突防等。設(shè)置一定的參數(shù)對目標(biāo)蛇形機(jī)動進(jìn)行仿真。假設(shè)目標(biāo)初始狀態(tài)為x0=[120 km,-350 m/s,0 m/s2,2 km,0 m/s,0 m/s2]T，目標(biāo)運(yùn)動過程歷時74 s，目標(biāo)發(fā)生機(jī)動的時刻及其加速度大小如表1所示，g為重力加速度。目標(biāo)蛇形機(jī)動航線如圖1所示。

表1 目標(biāo)機(jī)動情況表

圖1 蛇形機(jī)動航線圖

2.2 跟蹤質(zhì)量影響分析

采用航跡精度和跟蹤丟失率2個指標(biāo)進(jìn)行評價。航跡精度主要包括位置估計誤差均方差和速度估計誤差均方差。跟蹤丟失率可表示為N/M，其中，N為滿足航跡撤銷準(zhǔn)則的次數(shù)，M為蒙特卡洛仿真次數(shù)。本文主要分析目標(biāo)機(jī)動對Singer模型和CS模型跟蹤質(zhì)量的影響。

(1) 對Singer模型的影響分析

圖2 蛇形機(jī)動航線圖

圖3 目標(biāo)跟蹤的濾波誤差

從仿真中可以看到，當(dāng)目標(biāo)以加速度ax=g，ay=g做蛇形機(jī)動時，雷達(dá)采用Singer模型能夠正常跟蹤，目標(biāo)跟蹤丟失率為0。

下面，分析目標(biāo)機(jī)動加速度和Singer模型中自相關(guān)時間常數(shù)對跟蹤質(zhì)量的影響。圖4為自相關(guān)時間常數(shù)1/α=20 s(α為機(jī)動頻率)條件下，ax,ay=0.5g，ax,ay=g和ax,ay=1.5g3種情況的跟蹤誤差。從仿真中可以看到，隨著目標(biāo)機(jī)動程度的增加，跟蹤誤差越來越大，跟蹤質(zhì)量變差，但這3種機(jī)動條件下雷達(dá)不會跟丟目標(biāo)。圖5為Singer模型自相關(guān)時間常數(shù)1/α取60 s(匹配慢速轉(zhuǎn)彎)、20 s(匹配逃避機(jī)動)、10 s(匹配強(qiáng)逃避機(jī)動)條件下，目標(biāo)跟蹤丟失率隨目標(biāo)機(jī)動程度的變化情況。從仿真中可以看到，目標(biāo)機(jī)動程度越強(qiáng)，跟蹤丟失率越高，且Singer模型參數(shù)越匹配目標(biāo)機(jī)動程度，跟蹤質(zhì)量越高。

圖4 不同機(jī)動程度下的跟蹤誤差

圖5 Singer模型中不同參數(shù)下的目標(biāo)跟蹤丟失率

(2) 對CS模型的影響分析

仿真參數(shù)設(shè)置為：雷達(dá)采樣間隔T=0.5 s，距離和方位的測量誤差均方根分別為σρ=80 m和σθ=2 mrad，蒙特卡洛仿真次數(shù)M=1 000，自相關(guān)時間常數(shù)1/α=20 s，最大加速度axmax=100 m/s2，aymax=100m/s2，a-xmax=-100m/s2，a-ymax=-100m/s2，關(guān)聯(lián)門概率Pg=0.995。目標(biāo)初始狀態(tài)同2.1，目標(biāo)發(fā)生機(jī)動的時刻同表1，加速度大小為3g。轉(zhuǎn)彎機(jī)動航線圖如圖6所示。目標(biāo)跟蹤的濾波誤差如圖7所示。

圖6 轉(zhuǎn)彎機(jī)動航線圖

圖7 目標(biāo)跟蹤的濾波誤差

從仿真中可以看到，當(dāng)目標(biāo)以加速度ax=3g、ay=3g做蛇形機(jī)動時，雷達(dá)采用CS模型基本能夠正常跟蹤，在做蛇形機(jī)動處跟蹤誤差較大，目標(biāo)跟蹤丟失率為0.045。

下面，分析目標(biāo)機(jī)動加速度和CS模型中自相關(guān)時間常數(shù)對跟蹤質(zhì)量的影響。圖8為自相關(guān)時間常數(shù)1/α=20 s條件下，ax,ay=g，ax,ay=2g和ax,ay=3g3種情況的跟蹤誤差，從仿真中可以看到，隨著目標(biāo)機(jī)動程度的增加，跟蹤誤差越來越大，跟蹤質(zhì)量變差。圖9為CS模型自相關(guān)時間常數(shù)1/α取60 s、20 s、10 s條件下，目標(biāo)跟蹤丟失率隨目標(biāo)機(jī)動程度的變化情況。從仿真中可以看到，目標(biāo)機(jī)動程度越強(qiáng)，跟蹤丟失率越高，且CS模型參數(shù)越匹配目標(biāo)機(jī)動程度，跟蹤質(zhì)量越高。

圖8 不同機(jī)動程度下的跟蹤誤差

圖9 CS模型機(jī)不同參數(shù)下的目標(biāo)跟蹤丟失率

(3) 目標(biāo)機(jī)動對幾種模型跟蹤影響的比較

Singer模型和CS模型在跟蹤機(jī)動目標(biāo)上的能力差異使得目標(biāo)機(jī)動對2種模型條件下的跟蹤性能影響不同。設(shè)置2種模型的自相關(guān)時間常數(shù)1/α=20 s，得到如圖10所示的蛇形機(jī)動對2種模型的跟蹤丟失率的影響。從仿真中可以看到，目標(biāo)機(jī)動對CS模型跟蹤性能的影響要小于Singer模型，或者說CS模型對目標(biāo)機(jī)動性的適應(yīng)性強(qiáng)于Singer模型。

圖10 蛇形機(jī)動不同加速度下2種模型的跟蹤丟失率比較

3 目標(biāo)最佳規(guī)避策略

雷達(dá)如何能夠更精確、更連續(xù)地跟蹤目標(biāo)，目標(biāo)如何進(jìn)行機(jī)動逃避雷達(dá)的鎖定和跟蹤，這實際上是一個攻防對抗的博弈過程。雷達(dá)的機(jī)動目標(biāo)跟蹤模型建立得越好，跟蹤濾波算法越先進(jìn)，則目標(biāo)越難逃脫雷達(dá)的跟蹤；或者說為了逃脫雷達(dá)的跟蹤，目標(biāo)需要采取的機(jī)動強(qiáng)度要更大?？紤]到非機(jī)動目標(biāo)的跟蹤性能、計算效率和技術(shù)理論水平的限制等因素，雷達(dá)的跟蹤模型不可能適應(yīng)任何形式、任何強(qiáng)度的目標(biāo)機(jī)動。如果獲取了目標(biāo)運(yùn)動或者機(jī)動能力的先驗知識，則模型的參數(shù)可以按照先驗知識來設(shè)置，此時具有最佳的跟蹤性能。如果先驗知識未知，則假定的模型和模型中設(shè)置的參數(shù)可能并不能適應(yīng)目標(biāo)的機(jī)動，跟蹤性能變得較差。對于目標(biāo)而言，當(dāng)被雷達(dá)跟蹤鎖定時，采取一定形式和強(qiáng)度的機(jī)動策略則可能擺脫雷達(dá)的跟蹤，實現(xiàn)逃逸。下面，結(jié)合前面的機(jī)動模型跟蹤結(jié)果來具體分析目標(biāo)采取何種機(jī)動方式能夠?qū)崿F(xiàn)最佳規(guī)避。

以CS模型條件下不同機(jī)動程度的目標(biāo)跟蹤丟失率結(jié)果為例分析，將目標(biāo)跟蹤丟失率為0.5定義為目標(biāo)能夠擺脫雷達(dá)的鎖定跟蹤，然后根據(jù)目標(biāo)跟蹤丟失率隨目標(biāo)機(jī)動加速度的變化曲線，得到對應(yīng)的目標(biāo)規(guī)避加速度。如圖11所示，在CS模型下，當(dāng)自相關(guān)時間常數(shù)分別為60 s、20 s和10 s時，對應(yīng)的規(guī)避加速度分別為ax,ay=3.4g，ax,ay=4g和ax,ay=4.4g。

表2顯示了Singer模型和CS模型條件下，蛇形機(jī)動的規(guī)避加速度。從中可以看到，如果雷達(dá)采用Singer模型進(jìn)行機(jī)動目標(biāo)跟蹤，則目標(biāo)為擺脫跟蹤所需要的機(jī)動程度要明顯低于CS模型，對于2種機(jī)動模型，機(jī)動頻率越大，目標(biāo)為擺脫跟蹤所需要的機(jī)動程度越高。

圖11 CS模型機(jī)不同參數(shù)下的目標(biāo)跟蹤丟失率

表2 2種機(jī)動跟蹤模型下的蛇形機(jī)動規(guī)避加速度

4 結(jié)束語

本文以目標(biāo)機(jī)動和雷達(dá)跟蹤的動態(tài)對抗過程為研究背景，針對雷達(dá)常采用的Singer、CS 2種機(jī)動模型以及目標(biāo)常采用的蛇形機(jī)動，分析了跟蹤模型中不同參數(shù)條件下目標(biāo)機(jī)動對雷達(dá)跟蹤質(zhì)量的影響。仿真結(jié)果表明：目標(biāo)機(jī)動程度越強(qiáng)，跟蹤丟失率越高，機(jī)動模型參數(shù)越匹配目標(biāo)機(jī)動程度，跟蹤質(zhì)量越高，且CS模型對目標(biāo)機(jī)動性的適應(yīng)性強(qiáng)于Singer模型。最后根據(jù)以上分析結(jié)果設(shè)計了目標(biāo)擺脫雷達(dá)跟蹤的最佳規(guī)避策略。該研究為飛機(jī)在突防作戰(zhàn)中，如何采取規(guī)避機(jī)動提供了理論依據(jù)，具有一定的實用價值。