王 乾（91245部隊，葫蘆島，125000）

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組網(wǎng)雷達(dá)的集中式數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究

王 乾
（91245部隊，葫蘆島，125000）

摘要：組網(wǎng)雷達(dá)能夠從不同角度對?？沼蜻M(jìn)行探測，獲取多方位的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)融合處理能夠提高對目標(biāo)的探測能力。集中式數(shù)據(jù)處理方法可分為點(diǎn)跡合并式和串行合并式，本文針對串行合并式的坐標(biāo)顯示問題進(jìn)行了仿真分析。

關(guān)鍵詞：組網(wǎng)雷達(dá)；數(shù)據(jù)融合；集中式；串行合并式

0 引言

雷達(dá)系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合通常是在信息處理中心完成的，每部雷達(dá)將各自發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)坐標(biāo)數(shù)據(jù)送往信息處理中心，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，這就是所謂的集中式多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合處理方式。每部雷達(dá)送來的航跡，通常稱為局部航跡，融合之后形成的航跡通常稱為全局航跡或系統(tǒng)航跡。根據(jù)不同的雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，融合又分點(diǎn)跡融合和航跡融合。有時融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)確定了信息處理的關(guān)系，甚至影響其系統(tǒng)的性能。一般集中式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用點(diǎn)跡融合，分布式結(jié)構(gòu)采用航跡融合，由于點(diǎn)跡融合利用的是各部雷達(dá)的原始點(diǎn)跡，性能略高于航跡融合。

集中式多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法可分為兩類：點(diǎn)跡合并式和串行合并式。點(diǎn)跡合并又稱為數(shù)據(jù)壓縮的方法。串行合并又稱為點(diǎn)跡－航跡合并算法。

1 串行合并式

串行合并又稱為點(diǎn)跡－航跡合成式，它較點(diǎn)跡合并式簡單。它在實際中有著廣泛的應(yīng)用。它是將多雷達(dá)數(shù)據(jù)組合成類似單雷達(dá)的探測點(diǎn)跡用于點(diǎn)跡－航跡的互聯(lián)。點(diǎn)跡數(shù)據(jù)流合成的原理圖1所示。

圖1 集中式雷達(dá)數(shù)據(jù)流合成圖

根據(jù)上圖不難看出，點(diǎn)跡－航跡合成式的一個顯著特點(diǎn)是合成后的數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)率加大，這意味著跟蹤精度的提高，尤其兩部雷達(dá)都受到干擾后檢測概率下降的情況下，每部雷達(dá)對目標(biāo)都很難進(jìn)行連續(xù)跟蹤，即跟蹤精度大大降低，采用上面的方法可以較好地解決檢測概率下降情況下提高跟蹤精度問題。本文對其中的坐標(biāo)顯示問題進(jìn)行了仿真分析。

2 目標(biāo)運(yùn)動模型的建立

多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合數(shù)學(xué)模型的實現(xiàn)是建立在目標(biāo)運(yùn)動的狀態(tài)方程上的，在直角坐標(biāo)系統(tǒng)某一坐標(biāo)方向上，目標(biāo)運(yùn)動的數(shù)學(xué)模型可用下列差分方程來描述，

（2.1）、（2.2）式可用狀態(tài)方程表示為

初始條件X（0）假定是高斯隨機(jī)變量，均值為mx（0），方差為px（0），以上只考慮了坐標(biāo)系統(tǒng)的一個坐標(biāo)方向，如考慮多維情況，如平面坐標(biāo)系統(tǒng)，則系統(tǒng)的狀態(tài)方程為

W（k）是高斯隨機(jī)序列，均值為零，方差陣為Q，一種簡單的情況是Q=I ，這意味著兩個坐標(biāo)方向上加速度相互獨(dú)立，且有相同的方差，方程也很容易擴(kuò)展到三維情況，這時狀態(tài)變量是六維的矢量。

以三部雷達(dá)為例，先看雷達(dá)1航跡的建立

雷達(dá)1的掃描周期：T

在實際情況下雷達(dá)對目標(biāo)的探測是存在量測噪聲的，這就不得不引入量測方程

Z（k）=H（k）X（k）+V（k）

這里，Z（k ）∈Rm是傳感器在k 時刻的觀測向量，觀測噪聲V（k ）∈Rm是具有零均值的和正定協(xié)方差矩陣R（k）的高斯分布測量噪聲向量，即

再根據(jù)式（2.4）就可以建立雷達(dá)1的航跡，

其余兩部雷達(dá)航跡的建立方法如上。

串行合并式就是將多部雷達(dá)在同一時刻探測目標(biāo)的數(shù)據(jù)放在一起，方法如圖1所示。 至此，我們利用上述公式建立了集中式多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合的數(shù)學(xué)模型。

3 仿真測試分析

3.1 仿真環(huán)境設(shè)定

3.1.1 設(shè)雷達(dá)1與輻射源目標(biāo)初始距離為x1= 1 000 m ， y1= 1 500 m ，測距誤差和測角誤差為，采樣周期；雷達(dá)2與輻射源目標(biāo)初始距離為，，測距誤差和測角誤差為，采樣周期，設(shè)目標(biāo)作勻加速直線運(yùn)動。目標(biāo)初始速度為。蒙特卡洛實驗次數(shù)串行合并式中N=10，點(diǎn)跡合并式中N=100。

3.1.2 仿真在兩種坐標(biāo)系下顯示。然后再進(jìn)行比較。

3.1.3 在實際條件下引起誤差的因素有多種，一般都設(shè)定誤差屬于高斯分布，在仿真中，假設(shè)狀態(tài)誤差和量測誤差都服從高斯分布。

3.2 串行合并式下各種情況的比較

在串行合并式中，采用不同坐標(biāo)相同周期、采用相同坐標(biāo)不同周期的顯示以及在不同坐標(biāo)下進(jìn)行插值，然后對其進(jìn)行比較。

圖2 極坐標(biāo)下顯示（周期不同）的仿真圖

在相同坐標(biāo)下（周期相同與不同）：

測試一：在極坐標(biāo)系下顯示（周期不同）

測試二：在極坐標(biāo)系下顯示（周期相同）

圖3 極坐標(biāo)下顯示（周期相同）的仿真圖

圖4 極坐標(biāo)下顯示的仿真圖

圖5 直角坐標(biāo)下的仿真圖

比較測試一和測試二仿真圖我們可以看出周期的異同對串行合并航跡的影響。當(dāng)兩部雷達(dá)（開機(jī)時間不同）掃描周期不同時，有可能在相同時刻探測到同一目標(biāo)，合并后航跡圖上點(diǎn)的個數(shù)就小于兩部雷達(dá)航跡圖上點(diǎn)數(shù)之和，這樣探測精度就會降低，效果不是很好。而掃描周期相同時，則不會出現(xiàn)上述情況，跟蹤精度會提高。

采用不同坐標(biāo)顯示：

測試一：在極坐標(biāo)下顯示

測試二：在直角坐標(biāo)下顯示

比較測試一和測試二仿真圖我們可以看出：在直角坐標(biāo)下顯示，由于圖中數(shù)值較大不利于和初值進(jìn)行比較，不夠直觀。而在極坐標(biāo)下顯示，數(shù)值相對較小，易于和初值進(jìn)行比較。所以用極坐標(biāo)顯示效果比較好。

4 總結(jié)

本文主要是在集中式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下研究組網(wǎng)雷達(dá)的數(shù)據(jù)融合算法，并通過仿真評估不同算法的效能：比較分析了串行合并式的仿真圖用何種坐標(biāo)顯示較好。由于時間有限，本論文對許多其它情況沒有進(jìn)行討論，例如在確定測角誤差不變的情況下，改變測距誤差的大?。换蛘咴诒３譁y距誤差不變的情況下，改變測角誤差的大小等情況的比較。

集中式多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)已經(jīng)在軍事領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，我相信隨著微電子、計算機(jī)等科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，集中式多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)必將得到大力發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

［1］劉福聲，羅鵬飛.統(tǒng)計信號處理［M］.國防科技大學(xué)出版社，1999：190-195.

［2］楊萬海等.多傳感器數(shù)據(jù)融合及其應(yīng)用［M］.西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2004：23-43.

［2］張威.MATLAB基礎(chǔ)與編程入門［M］.西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2004：2.

Research on centralized data fusion technology of Networking Radar

Wang Qian
（Unit 91245 of PLA，Huludao，125000）

Abstract：Radar network can from different angles of sea airspace detection，access to a range of data，using data fusion to improve the target detection ability.Centralized data processing method can be divided into tracks merge type and serial combined，this paper aiming at the problem of displaying the serial combination of coordinates were simulation analysis.

Keywords：Networking Radar；data fusion；centralized；serial combination