閆善勇

?指揮控制與通信?

基于灰色理論的雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)方法*

閆善勇

（中國(guó)西南電子技術(shù)研究所，四川 成都 610036）

為提升復(fù)雜環(huán)境下雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡的關(guān)聯(lián)正確率，提出了一種基于灰色理論的關(guān)聯(lián)方法。在不同場(chǎng)景下，通過計(jì)算灰關(guān)聯(lián)度判斷多個(gè)雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)時(shí)是否存在競(jìng)爭(zhēng)，若存在則利用雷達(dá)目標(biāo)與IFF關(guān)聯(lián)的歷史信息對(duì)灰關(guān)聯(lián)度進(jìn)行修正，最后基于最大關(guān)聯(lián)度識(shí)別原則完成關(guān)聯(lián)判決，形成對(duì)目標(biāo)的敵我屬性判定及識(shí)別置信度估計(jì)。典型場(chǎng)景下的仿真結(jié)果表明，通過對(duì)目標(biāo)的多次詢問及與雷達(dá)目標(biāo)的關(guān)聯(lián)，可提升不同環(huán)境下的關(guān)聯(lián)正確率，提升合作目標(biāo)屬性判定的置信度。

雷達(dá)目標(biāo)；敵我識(shí)別；灰色理論；復(fù)雜場(chǎng)景；關(guān)聯(lián)方法

0　引言

目標(biāo)敵我屬性識(shí)別是現(xiàn)代軍隊(duì)不可或缺的一種能力。協(xié)同式敵我識(shí)別器為軍隊(duì)提供了一種簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高的敵我識(shí)別（identification friend or foe， IFF）方法，是完成敵我識(shí)別任務(wù)的首要裝備。協(xié)同式敵我識(shí)別器在工作的過程中根據(jù)交聯(lián)雷達(dá)的指令進(jìn)行特定方位的詢問信號(hào)發(fā)射和應(yīng)答信號(hào)接收，完成合作目標(biāo)的敵我屬性識(shí)別和測(cè)距測(cè)向。在詢問波束內(nèi)目標(biāo)數(shù)量多、目標(biāo)構(gòu)成復(fù)雜的環(huán)境下，需要通過與雷達(dá)之間的數(shù)據(jù)融合完成雷達(dá)指定目標(biāo)的敵我屬性判定［1］。文獻(xiàn)［2］介紹了概率統(tǒng)計(jì)類、不確定信息類、數(shù)學(xué)模型類等10類航跡關(guān)聯(lián)算法，并對(duì)各類算法的實(shí)現(xiàn)原理、算法優(yōu)劣和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析和總結(jié)。文獻(xiàn)［3］按照熵權(quán)法分析并確定量測(cè)指標(biāo)權(quán)值用于優(yōu)化最近鄰域算法的統(tǒng)計(jì)距離關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則，相比于傳統(tǒng)最近鄰域算法獲得了更高的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)正確率、更小的跟蹤誤差和更快的收斂效果。文獻(xiàn)［4］在聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法中引入隨機(jī)集的概念，通過隨機(jī)集內(nèi)目標(biāo)的有序轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的良好跟蹤，解決了多目標(biāo)航跡分叉條件下的關(guān)聯(lián)問題。文獻(xiàn)［5］采用基于聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的雷達(dá)與IFF關(guān)聯(lián)算法，在目標(biāo)密集的條件下取得了優(yōu)于最鄰近相關(guān)方法的結(jié)果，且該方法對(duì)目標(biāo)交匯情況不敏感。文獻(xiàn)［6-8］在航跡灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)算法的基礎(chǔ)上不斷演進(jìn)，在航跡異步、傳感器采樣率不同的條件下均能得到較高正確率，并可有效針對(duì)航跡交叉等問題。文獻(xiàn)［9］完成了基于區(qū)間數(shù)及DS（Dempster-Shafer）證據(jù)理論的多傳感器航跡關(guān)聯(lián)，且獲得了較好的正確關(guān)聯(lián)概率。文獻(xiàn)［10］采用OSPA（optimal sub-pattern assignment）航跡關(guān)聯(lián)方法，通過自適應(yīng)航跡關(guān)聯(lián)矩陣給出歷史航跡對(duì)當(dāng)前航跡的作用影響，有效準(zhǔn)確地判斷多目標(biāo)航跡的合并和分叉情況，實(shí)現(xiàn)良好的航跡關(guān)聯(lián)。

本文針對(duì)目標(biāo)數(shù)量多，目標(biāo)構(gòu)成復(fù)雜環(huán)境下的雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)不準(zhǔn)確，無法或錯(cuò)誤判斷雷達(dá)目標(biāo)敵我屬性的問題，提出一種基于灰色理論的航跡關(guān)聯(lián)方法［11-12］，該方法根據(jù)灰關(guān)聯(lián)度矩陣判斷雷達(dá)航跡之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，并適時(shí)利用雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)的歷史信息對(duì)當(dāng)前關(guān)聯(lián)進(jìn)行修正，完成較高正確率的關(guān)聯(lián)。

1　基本理論

圖1 　雷達(dá)與IFF量測(cè)示意圖

Fig. 1 　Illustration of radar and IFF measurement

式中：

2　方法改進(jìn)

采用基于灰色理論的雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)方法的其他優(yōu)點(diǎn)包括：①基于灰色理論的方法可以一定程度上降低系統(tǒng)誤差的影響；②基于灰色理論的方法無需進(jìn)行精確的時(shí)間對(duì)準(zhǔn)，一定程度上降低時(shí)間對(duì)準(zhǔn)導(dǎo)致的誤差影響；③本方法確定的灰關(guān)聯(lián)度可以作為識(shí)別器對(duì)指定合作目標(biāo)的識(shí)別置信度。雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡之間的關(guān)聯(lián)主要考慮目標(biāo)密集情況，但本文方法也適用于目標(biāo)較為分散的情況。

3　仿真分析

假設(shè)平臺(tái)上配置了一部雷達(dá)和IFF詢問機(jī)。雷達(dá)目標(biāo)周期更新8 s，距離偏差最大值100 m，方位偏差最大值0.25°；IFF詢問機(jī)距離偏差最大值150 m，方位偏差最大值0.8°。為簡(jiǎn)化仿真，假設(shè)雷達(dá)和IFF的檢測(cè)概率均為1。

仿真考慮了2種典型場(chǎng)景，以點(diǎn)（0°，0 km）為參考原點(diǎn)建立直角坐標(biāo)系，正東方向?yàn)?°，逆時(shí)針方向?yàn)檎颉?/p>

場(chǎng)景1為目標(biāo)數(shù)量多、目標(biāo)構(gòu)成復(fù)雜（協(xié)作、非協(xié)作目標(biāo)混合）場(chǎng)景，場(chǎng)景2在場(chǎng)景1的基礎(chǔ)上，使目標(biāo)航跡之間存在交叉，測(cè)試本文方法對(duì)上述場(chǎng)景的適應(yīng)能力。本文分別采用修正前后的關(guān)聯(lián)方法對(duì)相同場(chǎng)景的關(guān)聯(lián)任務(wù)進(jìn)行了處理，每種場(chǎng)景進(jìn)行了1 000次仿真，對(duì)我方合作目標(biāo)統(tǒng)計(jì)正確關(guān)聯(lián)概率、錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)概率和漏關(guān)聯(lián)概率。

圖2展示了場(chǎng)景1描述的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況。圖3展示了修正前關(guān)聯(lián)方法的運(yùn)行情況。圖3a）為雷達(dá)航跡關(guān)聯(lián)情況，在多數(shù)情況下，航跡2、航跡3均被正確關(guān)聯(lián)，航跡1與航跡4未關(guān)聯(lián)。圖3b），c）為1#，2#IFF與雷達(dá)航跡歸一化灰關(guān)聯(lián)度，可見雷達(dá)航跡之間的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)有發(fā)生。

圖2 　場(chǎng)景1雷達(dá)航跡及IFF點(diǎn)跡

圖3 　修正前方法運(yùn)行情況

圖4為采用修正方法前，執(zhí)行1 000次循環(huán)統(tǒng)計(jì)的關(guān)聯(lián)概率，正確關(guān)聯(lián)概率為87.8%，錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)概率為12.2%，漏關(guān)聯(lián)概率0。圖5為采用修正后方法，執(zhí)行1 000次循環(huán)后統(tǒng)計(jì)的關(guān)聯(lián)概率，正確關(guān)聯(lián)率為97.8%，錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)概率為2.2%，漏關(guān)聯(lián)概率為0。由于第1～3次詢問時(shí)缺少足夠的歷史量測(cè)，導(dǎo)致關(guān)聯(lián)概率較低，但在之后的詢問中關(guān)聯(lián)概率都得到了提升。

圖4 　修正前關(guān)聯(lián)概率

圖5 　修正后關(guān)聯(lián)概率

圖6展示了場(chǎng)景2描述的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況。圖7展示了修正前關(guān)聯(lián)方法的運(yùn)行情況。圖7a）為雷達(dá)航跡關(guān)聯(lián)情況，在多數(shù)情況下，航跡2、航跡3均被正確關(guān)聯(lián)，航跡1、航跡4未關(guān)聯(lián)。圖7b），7c）為1#，2#IFF與雷達(dá)航跡歸一化灰關(guān)聯(lián)度，可見雷達(dá)航跡之間的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)有發(fā)生；同時(shí)由于1#航跡先與2#IFF點(diǎn)跡相遇并分離，再與1#IFF點(diǎn)跡相遇，可以看到c）中1#航跡的關(guān)聯(lián)概率先升高后降低，b）中1#航跡的關(guān)聯(lián)概率逐漸提升。

圖6 　場(chǎng)景2雷達(dá)航跡及IFF點(diǎn)跡

圖7 　修正前方法運(yùn)行情況

圖8為采用修正方法前，執(zhí)行1 000次循環(huán)統(tǒng)計(jì)的關(guān)聯(lián)概率，正確關(guān)聯(lián)概率為89.2%，錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)概率為10.8%，漏關(guān)聯(lián)概率0。從圖中可以看出，交叉現(xiàn)象導(dǎo)致在詢問次數(shù)為17時(shí)正確關(guān)聯(lián)概率的降低和錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)概率的提升。圖9為采用修正后方法，執(zhí)行1 000次循環(huán)后統(tǒng)計(jì)的關(guān)聯(lián)概率，正確關(guān)聯(lián)率為98.3%，錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)概率為1.7%，漏關(guān)聯(lián)概率為0。交叉現(xiàn)象仍導(dǎo)致在詢問次數(shù)為17時(shí)正確關(guān)聯(lián)概率的降低和錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)概率的提升，并在后續(xù)數(shù)次關(guān)聯(lián)中展現(xiàn)了它的影響，但整體上關(guān)聯(lián)概率都得到了提升。

圖8 　修正前關(guān)聯(lián)概率

圖9 　修正后關(guān)聯(lián)概率

最近鄰域法（nearest neighbor，NN）是目標(biāo)航跡關(guān)聯(lián)的基本方法之一。仿真相同場(chǎng)景（3個(gè)目標(biāo)航跡的初始距離100 km，最小方位為39°，運(yùn)動(dòng)狀態(tài)同場(chǎng)景1，目標(biāo)1、目標(biāo)3為協(xié)作目標(biāo)，目標(biāo)2為非協(xié)作目標(biāo)）下，本文方法與NN方法的正確關(guān)聯(lián)概率，結(jié)果見表1，可見采用本文方法正確關(guān)聯(lián)概率較NN方法有較大優(yōu)勢(shì)。

表1 　正確關(guān)聯(lián)概率對(duì)比

仿真結(jié)論：

（1）在2種典型場(chǎng)景下，比較密集的多個(gè)雷達(dá)航跡與IFF點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)時(shí)，各個(gè)航跡之間存在競(jìng)爭(zhēng)；

（2）在2種典型場(chǎng)景下，經(jīng)本文方法處理后，目標(biāo)正確關(guān)聯(lián)概率均有顯著提升；

（3）本文方法在目標(biāo)數(shù)量多、目標(biāo)構(gòu)成復(fù)雜及目標(biāo)航跡交叉場(chǎng)景下，有較好的適應(yīng)能力。

4　結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)目標(biāo)數(shù)量多、目標(biāo)構(gòu)成復(fù)雜條件下雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)問題，提出了一種改進(jìn)的關(guān)聯(lián)方法。通過對(duì)目標(biāo)的多次詢問和灰關(guān)聯(lián)度矩陣修正，提高目標(biāo)密集環(huán)境下的雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡的關(guān)聯(lián)正確率。仿真結(jié)果表明，在典型場(chǎng)景下，本文提出的方法能夠有效提升雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡之間的關(guān)聯(lián)正確率，提升合作目標(biāo)屬性識(shí)別置信度。該方法物理含義明確，運(yùn)算量較小，具備一定的工程實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

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Radar Target and IFF Plot Association Method Based on Gray Theory

YANShanyong

（Southwest China Institute of Electronic Technology， Chengdu 610036， China）

In order to improve the association accuracy between radar target and IFF plot in complex environment， a method based on gray theory is proposed. In different scenarios， it can be judge whether there is competition among multiple radar targets when it is associated with IFF plot by calculating the gray correlation degree. If there is， the historical information of association between radar target and IFF is used to modify the gray correlation degree. Finally， the associated decision is completed based on the recognition of maximum gray correlation degree to form the identification of the target’s friend and foe attributes and the identification confidence estimation. Simulation results in typical scenarios show that， through multiple interrogations and association with the target， it can improve the association accuracy in different environment and the confidence degree of cooperative target attribute determination.

radar target；identification of friend or foe；gray theory；complex scene；association method

10.3969/j.issn.1009-086x.2023.04.006

TN959.1；N941.5；TJ0

A

1009-086X（2023）-04-0046-07

閆善勇.基于灰色理論的雷達(dá)目標(biāo)與IFF點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)方法[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2023,51(4):46-52.

YAN Shanyong.Radar Target and IFF Plot Association Method Based on Gray Theory[J].Modern Defence Technology,2023,51(4):46-52.

2022 -08 -03 ;

2022 -12 -29

閆善勇(1990-)，男，黑龍江雙城人。工程師，博士，研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)與信息處理。

610036 四川省成都市金牛區(qū)營(yíng)康西路85號(hào) E-mail：yanshanyongyhy@163.com