韓曉斐， 何華鋒， 何耀民， 周濤， 張琪， 張鑫

(火箭軍工程大學(xué) 導(dǎo)彈工程學(xué)院， 陜西 西安 710025)

0 引言

現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境中雷達導(dǎo)引頭受到的電磁干擾愈加復(fù)雜，數(shù)字射頻存儲器(DRFM)作為電子干擾的發(fā)生器[1-4]可產(chǎn)生與真實目標(biāo)回波特性高度相似的欺騙式假目標(biāo)從而干擾雷達導(dǎo)引頭對真實目標(biāo)的識別，單部雷達導(dǎo)引頭由于視角單一、信息量少，難以達到有效抑制假目標(biāo)干擾的目的[5-11]。因此，可通過多個雷達導(dǎo)引頭進行組網(wǎng)，協(xié)同抑制欺騙式假目標(biāo)干擾。

針對組網(wǎng)雷達抗假目標(biāo)欺騙式干擾的方法，可以根據(jù)融合信息的內(nèi)容分為信號級融合抗干擾方法和數(shù)據(jù)級融合抗干擾方法[12-17]。數(shù)據(jù)級融合抗欺騙式干擾是將各站雷達中目標(biāo)的點跡或航跡傳輸至融合中心，通過點跡關(guān)聯(lián)、航跡關(guān)聯(lián)對真假目標(biāo)進行識別[18-19]。文獻[20]根據(jù)真實目標(biāo)具有空間一致性、假目標(biāo)空間位置分散的特點提出了同源假設(shè)檢驗法。文獻[21]利用位置信息和速度信息進行點跡融合鑒別假目標(biāo)，該方法組網(wǎng)內(nèi)至少有3部雷達才可實現(xiàn)基于速度信息的點跡融合。文獻[22]實現(xiàn)了組網(wǎng)雷達對低可觀測目標(biāo)在欺騙干擾環(huán)境中的穩(wěn)定跟蹤。文獻[23]在文獻[22]的基礎(chǔ)上增加了對雜波量測點剔除的方法，改進了目標(biāo)濾波跟蹤時最優(yōu)量測輸入點的尋找方法。以上文獻都是同構(gòu)雷達組網(wǎng)體制下基于真實目標(biāo)具有空間位置相關(guān)性、非協(xié)同假目標(biāo)不具備此特性的真假目標(biāo)差異，在集中式融合結(jié)構(gòu)中利用點跡信息抑制假目標(biāo)干擾。

對于協(xié)同式欺騙干擾假目標(biāo)，由于其同樣具有空間位置相關(guān)性，無法使用同構(gòu)雷達組網(wǎng)進行抗干擾處理，因此需要使用異構(gòu)雷達組網(wǎng)對假目標(biāo)進行鑒別[24]。文獻[25]利用兩坐標(biāo)和三坐標(biāo)異構(gòu)雷達組網(wǎng)，基于距離、方位角信息進行點跡融合實現(xiàn)真假目標(biāo)鑒別。文獻[26]提出了基于基準(zhǔn)線最小距離法和三維分配算法的主/被動異構(gòu)雷達組網(wǎng)抗假目標(biāo)干擾方法。文獻[27]利用主/被動雷達組網(wǎng)基于距離和方位角信息進行卡方檢驗鑒別真假目標(biāo)。文獻[28]提出一種分布式結(jié)構(gòu)下的主/被動雷達抗假目標(biāo)干擾方法，該方法在航跡起始階段和穩(wěn)定生成航跡階段兩次剔除假目標(biāo)干擾，仿真結(jié)果證明了該方法可以有效鑒別欺騙式假目標(biāo)，降低主/被動異構(gòu)雷達組網(wǎng)的被欺騙概率。

以上所述文獻均是基于地面組網(wǎng)雷達抗假目標(biāo)干擾的方法研究，而對于多彈協(xié)同抗假目標(biāo)干擾的研究鮮少見到公開發(fā)表的文獻；在真實環(huán)境中，組網(wǎng)中各雷達導(dǎo)引頭自身位置動態(tài)變化，彈體自身定位誤差會影響組網(wǎng)抗干擾性能，在異地配置的主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)抑制假目標(biāo)算法中需要考慮雷達位置誤差對鑒別效果的影響；分布式融合結(jié)構(gòu)的異構(gòu)雷達組網(wǎng)剔除了部分未生成穩(wěn)定航跡的點跡，因此其數(shù)據(jù)量較少、假目標(biāo)欺騙效果較差；主/被動異構(gòu)雷達組網(wǎng)系統(tǒng)具有可靠性高、抗干擾能力強的優(yōu)點。基于以上分析，本文以信號處理階段抗干擾效果欠佳、在數(shù)據(jù)處理階段存在虛假目標(biāo)為研究背景，結(jié)合彈載雷達組網(wǎng)自身特點，考慮雷達導(dǎo)引頭位置誤差，使用方位角、俯仰角信息構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，在航跡起始階段和航跡濾波跟蹤階段通過點跡關(guān)聯(lián)和航跡關(guān)聯(lián)達到分布式結(jié)構(gòu)下主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)抑制假目標(biāo)干擾的目的，通過仿真實驗驗證本文算法的有效性。

1 系統(tǒng)模型

彈載雷達組網(wǎng)系統(tǒng)由一部主動雷達導(dǎo)引頭和一部被動雷達導(dǎo)引頭組成，假設(shè)兩部雷達導(dǎo)引頭同時對同一區(qū)域進行探測。干擾機接收到主動雷達導(dǎo)引頭的信號后延時轉(zhuǎn)發(fā)，組網(wǎng)內(nèi)雷達導(dǎo)引頭接收到的回波信號既包括真實目標(biāo)也包括假目標(biāo)，敵方以此實現(xiàn)距離式欺騙干擾[29]。主被動彈載雷達組網(wǎng)系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 主被動彈載雷達組網(wǎng)系統(tǒng)示意圖Fig.1 Active/passive isomerism radar network

建立統(tǒng)一直角坐標(biāo)系，主動雷達導(dǎo)引頭在k時刻位置為(xak,yak,zak)，被動雷達導(dǎo)引頭在k時刻位置為(xpk,ypk,zpk)，真實目標(biāo)或自衛(wèi)式干擾機在k時刻位置為(x0k,y0k,z0k)。

1.1 主動雷達導(dǎo)引頭模型

主動雷達導(dǎo)引頭的量測信息包括彈目距離rk、方位角θk和俯仰角φk，主動雷達導(dǎo)引頭在k時刻的量測方程為

Za=[rk,θk,φk]T+ωk

(1)

式中：ωk為零均值的高斯白噪聲序列，ωk～N(0,Ra)，

(2)

σr、σθ、σφ分別為主動雷達導(dǎo)引頭的距離量測誤差、方位角量測誤差和俯仰角量測誤差。

k時刻主動雷達導(dǎo)引頭在直角坐標(biāo)系下的位置誤差方程為

Xa=[xk,yk,zk]T+δk

(3)

式中：δk為零均值的高斯白噪聲序列，δk～N(0,RX)，

(4)

σax、σay、σaz分別為主動雷達導(dǎo)引頭在x軸、y軸、z軸3個方向的位置誤差。

1.2 被動雷達導(dǎo)引頭模型

被動雷達導(dǎo)引頭的量測量只包括方位角θ′k和俯仰角φ′k，被動雷達導(dǎo)引頭在k時刻的量測方程為

Zp=[θ′k,φ′k]T+ω′k

(5)

式中：ω′k為零均值的高斯白噪聲序列，ω′k～N(0,Rp)，

Rp=diag(σ′θ2,σ′φ2)

(6)

σ′θ、σ′φ分別為被動雷達導(dǎo)引頭的方位角量測誤差、俯仰角量測誤差。

k時刻被動雷達導(dǎo)引頭在直角坐標(biāo)系下的位置誤差方程為

Xp=[x′k,y′k,z′k]T+δ′k

(7)

式中：δ′k為零均值的高斯白噪聲序列，δ′k～N(0,R′X)，

(8)

σpx、σpy、σpz分別為被動雷達導(dǎo)引頭在x軸、y軸、z軸3個方向的位置誤差。

1.3 距離欺騙干擾模型

假設(shè)無雷達量測噪聲時，距離欺騙式假目標(biāo)對于主動雷達導(dǎo)引頭的量測值相當(dāng)于在真實目標(biāo)距離量測的基礎(chǔ)上加上干擾機延時產(chǎn)生的欺騙距離，假目標(biāo)在主動雷達導(dǎo)引頭中的量測值為Z′a=[rk+Δrk,θk,φk]T，Δrk為欺騙距離。距離欺騙式假目標(biāo)干擾模型如圖2所示。

圖2 距離欺騙式假目標(biāo)干擾模型Fig.2 False-target jamming model based on deceptive distance

2 主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)抑制假目標(biāo)方法

針對距離欺騙式假目標(biāo)干擾，本文在分布式融合結(jié)構(gòu)下采用主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)體制對欺騙干擾進行抑制，實現(xiàn)彈載雷達組網(wǎng)系統(tǒng)對真實目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。該算法在航跡起始階段利用主動雷達導(dǎo)引頭量測信息，估計出目標(biāo)相對于被動雷達導(dǎo)引頭的方位角、俯仰角信息，將估計信息與被動雷達導(dǎo)引頭的量測信息進行假設(shè)檢驗，同時將主被動雷達導(dǎo)引頭自身位置誤差加入考慮，使得算法模型更加貼近真實環(huán)境。由于被動雷達導(dǎo)引頭缺少距離量測信息，因此需要通過主動雷達的量測信息輔助被動雷達進行航跡起始、濾波跟蹤。通過航跡起始階段的假目標(biāo)鑒別剔除掉部分距離真實目標(biāo)較遠(yuǎn)的假目標(biāo)，然后利用主動雷達導(dǎo)引頭量測信息輔助被動雷達導(dǎo)引頭進行航跡起始形成穩(wěn)定航跡。最后將兩部雷達導(dǎo)引頭形成的穩(wěn)定航跡進行序貫航跡關(guān)聯(lián)再次鑒別假目標(biāo)。主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)抗假目標(biāo)干擾方法研究的總體思路如圖3所示。

圖3 主被動彈載雷達組網(wǎng)抑制假目標(biāo) 干擾流程圖Fig.3 A method against false-target jamming based on active/passive isomerism missile-borne radar network

主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)抑制假目標(biāo)干擾主要分為3部分：航跡起始階段考慮彈載雷達位置誤差的真假目標(biāo)鑒別、主被動異構(gòu)彈載雷達分別航跡起始、航跡關(guān)聯(lián)階段真假目標(biāo)鑒別。

2.1 考慮雷達位置誤差的假目標(biāo)鑒別方法

設(shè)主動雷達導(dǎo)引頭在k時刻的位置為(xak,yak,zak)，將其量測值Zak=[rk,θk,φk]T轉(zhuǎn)換至統(tǒng)一直角坐標(biāo)系下：

(9)

根據(jù)主動雷達導(dǎo)引頭在統(tǒng)一直角坐標(biāo)系下的觀測值，估計出目標(biāo)相對于被動雷達導(dǎo)引頭的方位角和俯仰角信息：

(10)

(11)

式中：

(12)

T為轉(zhuǎn)換矩陣，通過對(10)式兩邊微分求得，

(13)

若主動雷達導(dǎo)引頭與被動雷達導(dǎo)引頭的量測對應(yīng)于同一個目標(biāo)，則目標(biāo)相對于被動雷達導(dǎo)引頭的估計值k與被動雷達導(dǎo)引頭實際量測值Zpk=[θ′k,φ′k]T的差值εk=k-Zpk服從零均值、誤差協(xié)方差為Σk的高斯分布。組網(wǎng)內(nèi)兩部雷達導(dǎo)引頭量測誤差不存在耦合，因此差值εk的誤差協(xié)方差矩陣Σk=Qk+Λp，Λp=diag(σ′θ2,σ′φ2)。對估計值與被動雷達導(dǎo)引頭實際量測值的差值進行假設(shè)檢驗：H0表示主動雷達導(dǎo)引頭與被動雷達導(dǎo)引頭的量測值對應(yīng)于同一目標(biāo)；H1表示主動雷達導(dǎo)引頭與被動雷達導(dǎo)引頭的量測值對應(yīng)于不同目標(biāo)。

在我國的稅收的政策當(dāng)中，除了規(guī)定了各行各業(yè)的繳稅要求，也包含了一些繳稅的優(yōu)惠政策，如研究開發(fā)費優(yōu)惠政策、綜合利用資源的優(yōu)惠以及增值稅優(yōu)惠等等。

利用估計值與被動雷達導(dǎo)引頭實際量測值差值的馬氏距離構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，即

(14)

當(dāng)H0成立時，dk服從自由度為2的卡方分布，因此對統(tǒng)計量進行卡方檢驗，假設(shè)檢驗問題轉(zhuǎn)化為

(15)

2.2 航跡起始階段鑒別假目標(biāo)

假設(shè)航跡起始階段的時間為K，對考慮雷達位置誤差假目標(biāo)鑒別方法計算出的馬氏距離在航跡起始階段進行時間積累，則航跡起始階段的檢驗統(tǒng)計量為

(16)

在航跡起始階段鑒別假目標(biāo)過程中，如果被動雷達導(dǎo)引頭某一量測與主動雷達導(dǎo)引頭多個量測同時關(guān)聯(lián)成功時，為了避免主動雷達導(dǎo)引頭量測信息輔助被動雷達導(dǎo)引頭重復(fù)起始航跡，使用關(guān)聯(lián)距離最小的主動雷達導(dǎo)引頭量測信息輔助被動雷達導(dǎo)引頭進行航跡起始。但是這種處理方式可能會錯誤使用主動雷達導(dǎo)引頭的假目標(biāo)量測信息輔助被動雷達導(dǎo)引頭航跡起始，由于此時真假目標(biāo)距離較近，因此被動雷達導(dǎo)引頭可以使用該假目標(biāo)量測信息進行航跡起始。

2.3 航跡關(guān)聯(lián)鑒別假目標(biāo)

在航跡起始階段考慮雷達導(dǎo)引頭位置誤差的假目標(biāo)鑒別算法可以盡可能保證真實目標(biāo)不被剔除，并剔除掉部分欺騙距離較大的假目標(biāo)，但是仍會有部分假目標(biāo)通過檢驗形成穩(wěn)定航跡，對此類假目標(biāo)可以通過主被動異構(gòu)彈載雷達航跡關(guān)聯(lián)的方法進一步予以剔除。

利用卡爾曼濾波對組網(wǎng)內(nèi)主動和被動雷達導(dǎo)引頭的量測信息進行濾波跟蹤，分別形成航跡。假設(shè)兩部雷達導(dǎo)引頭的航跡已經(jīng)完成時空對準(zhǔn)，選擇進行航跡關(guān)聯(lián)的狀態(tài)總個數(shù)為M。在k時刻，主動雷達導(dǎo)引頭的狀態(tài)估計矢量為k，誤差協(xié)方差矩陣為Pk，被動雷達導(dǎo)引頭的狀態(tài)估計矢量為′，誤差協(xié)方差矩陣為P′k，即

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

由于航跡關(guān)聯(lián)的狀態(tài)總個數(shù)為M，對單個狀態(tài)估計矢量之差的馬氏距離進行時間積累，得到兩條航跡的關(guān)聯(lián)假設(shè)檢驗統(tǒng)計量為

(22)

對主動雷達導(dǎo)引頭與被動雷達導(dǎo)引頭中的航跡進行兩兩關(guān)聯(lián)后，在航跡關(guān)聯(lián)結(jié)果中可能會存在一條航跡同時關(guān)聯(lián)多條航跡的情況，選擇關(guān)聯(lián)距離最小的兩條航跡進行后續(xù)的航跡融合處理，最終輸出系統(tǒng)航跡。若在關(guān)聯(lián)結(jié)果中，主動雷達導(dǎo)引頭中某一航跡無與之關(guān)聯(lián)成功的航跡，則將此航跡判定為假目標(biāo)產(chǎn)生的虛假航跡并進行剔除。

3 仿真實驗

根據(jù)第1節(jié)給出的主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)抑制假目標(biāo)干擾系統(tǒng)模型進行參數(shù)初始化，如表1所示。在統(tǒng)一直角坐標(biāo)系下只設(shè)置一個真實目標(biāo)，其位置為(8 000 m，400 000 m, 0 m)，初始運動速度矢量為(0 m/s，10 m/s，0 m/s)。假設(shè)在觀測時間內(nèi)，目標(biāo)和兩部雷達導(dǎo)引頭做勻速直線運動，觀測時間間隔為0.1 s。進行5 000次蒙特卡洛仿真，定義真實目標(biāo)鑒別概率為通過算法將真實目標(biāo)判定為真目標(biāo)的概率，假目標(biāo)鑒別概率為將假目標(biāo)判定為假目標(biāo)的概率。

表1 參數(shù)初始化Table 1 Parameter initialization

3.1 雷達位置誤差對鑒別概率的影響

設(shè)置假目標(biāo)欺騙距離為1 500 m，航跡起始時間長度為0.5 s，將主動和被動彈載雷達自身位置誤差由0 m增大到1 000 m，在航跡起始階段分析其對真實目標(biāo)鑒別概率和假目標(biāo)鑒別概率的影響。圖4為雷達位置誤差對鑒別概率的影響。

圖4 雷達位置誤差對鑒別概率的影響Fig.4 Effects of radar position error on discrimination probability

由圖4可知，隨著彈載雷達位置誤差的增加，本文算法真實目標(biāo)鑒別概率始終保持在較高水平，而假目標(biāo)鑒別概率隨著雷達位置誤差的增大而降低。因此選擇自身定位誤差精確的彈載雷達進行組網(wǎng)可以有效提高組網(wǎng)系統(tǒng)對假目標(biāo)的鑒別效果。

3.2 欺騙距離對鑒別概率的影響

設(shè)置欺騙距離由200 m逐漸增大到2 000 m，在航跡起始階段對本文考慮雷達位置誤差的算法與文獻[28]算法進行對比，分析在彈載雷達位置誤差分別為10 m、80 m、150 m的情況下，改變欺騙距離對于兩種算法真假目標(biāo)鑒別效果的影響，其余參數(shù)設(shè)置同3.1節(jié)。圖5為欺騙距離對兩種算法鑒別概率的影響。

圖5 欺騙距離對兩種算法鑒別概率的影響Fig.5 Effects of deceptive distance on the discrimination probabilities of two algorithms

分析圖5可知：

1)兩種算法的真實目標(biāo)鑒別概率隨欺騙距離增大均保持穩(wěn)定；假目標(biāo)欺騙距離越大越容易被區(qū)分，因此兩種算法的假目標(biāo)鑒別概率均隨之增大而增大。

2)由圖5(a)可知，隨著彈載雷達位置誤差的增大，本文算法真實目標(biāo)鑒別概率始終保持在較高水平，而文獻[28]算法的真實目標(biāo)鑒別概率受雷達位置誤差增大的影響而逐漸降低。

3)由圖5(b)可知，本文算法的假目標(biāo)鑒別概率隨著雷達位置誤差的增大逐漸低于文獻[28]算法。原因是文獻[28]算法未考慮雷達位置誤差，其誤差協(xié)方差矩陣內(nèi)的參數(shù)值低于實際情況，對誤差協(xié)方差矩陣求逆后計算出的馬氏距離反比增大，最終求得的馬氏距離大于實際情況，難以通過卡方檢驗。因此，文獻[28]算法的真實目標(biāo)鑒別概率自然會低于本文考慮雷達位置誤差的算法，其假目標(biāo)鑒別概率同理略高于本文算法。

3.3 角度量測誤差對鑒別概率的影響

設(shè)置假目標(biāo)欺騙距離為2 000 m，被動雷達導(dǎo)引頭的角度量測誤差由0.1°增大至1°，在航跡起始階段分析彈載雷達位置誤差分別在50 m、100 m的情況下兩種算法的真假目標(biāo)鑒別效果。圖6為被動雷達量測誤差對兩種算法鑒別概率的影響。

圖6 被動雷達角度量測誤差對兩種算法鑒別概率的影響Fig.6 Effects of passive radar angle measurement error on the discrimination probabilities of two algorithms

由圖6(a)可知，被動彈載雷達角度量測誤差逐漸增大兩種算法的真實目標(biāo)鑒別概率均保持在較高水平，且本文方法的真實目標(biāo)鑒別效果略優(yōu)于文獻[28]算法。

由圖6(b)可知兩種算法的假目標(biāo)鑒別概率均隨著被動彈載雷達導(dǎo)引頭角度量測誤差的增大而迅速降低。本文算法考慮雷達位置誤差計算得到的馬氏距離較小，因此其假目標(biāo)鑒別概率略低于文獻[28]算法，組網(wǎng)中選擇自身定位精確的彈載雷達有助于提高假目標(biāo)鑒別概率。

3.4 航跡起始時間對鑒別概率的影響

設(shè)置假目標(biāo)欺騙距離為2 000 m，航跡起始時間從0.1 s增加至1 s，分析兩部彈載雷達位置誤差分別為50 m、100 m情況下航跡起始時間對兩種算法真假目標(biāo)鑒別概率的影響。圖7為航跡起始時間對兩種算法鑒別概率的影響。

圖7 航跡起始時間對兩種算法鑒別概率的影響Fig.7 Effects of track initiation time on the discrimination probabilities of two algorithms

由圖7分析可知，不同的航跡起始時間兩種算法真實目標(biāo)鑒別概率均保持穩(wěn)定，而假目標(biāo)鑒別概率均隨著航跡起始時間的增加而增大。同樣可以看出彈載雷達位置誤差存在的情況下，本文算法真實目標(biāo)鑒別概率高于文獻[28]算法。

3.5 航跡關(guān)聯(lián)階段仿真驗證

設(shè)置兩個距離欺騙式假目標(biāo)，欺騙距離分別為-1 000 m、-2 000 m，兩部雷達導(dǎo)引頭位置誤差為100 m，其他設(shè)置同3.1節(jié)。航跡關(guān)聯(lián)時間為7 s。為驗證航跡關(guān)聯(lián)鑒別假目標(biāo)的能力，在航跡起始階段不剔除假目標(biāo)，主動雷達導(dǎo)引頭跟蹤產(chǎn)生3條航跡，被動雷達導(dǎo)引頭跟蹤得到1條航跡。主動雷達導(dǎo)引頭3條航跡與被動雷達導(dǎo)引頭航跡兩兩進行航跡關(guān)聯(lián)的馬氏距離在各個時刻的值如圖8所示，航跡關(guān)聯(lián)卡方檢驗統(tǒng)計量及均值如表2所示。

圖8 主動與被動雷達航跡關(guān)聯(lián)不同時刻的馬氏距離Fig.8 Mahalanobis distance of active/passive radar track correlation at different times

表2 航跡關(guān)聯(lián)檢驗統(tǒng)計量及其均值

卡方檢驗顯著性水平為0.005，狀態(tài)矢量長度為6，觀測時間間隔為0.1 s，關(guān)聯(lián)的狀態(tài)矢量個數(shù)為70，通過查表可得到自由度為420的卡方檢驗門限值。由圖8和表2可以分析得出，只有主動雷達導(dǎo)引頭航跡1與被動雷達導(dǎo)引頭航跡的關(guān)聯(lián)檢驗統(tǒng)計量低于門限值，這兩條航跡關(guān)聯(lián)成功，判別主動雷達導(dǎo)引頭航跡1對應(yīng)于真實目標(biāo)。其余兩條主動雷達導(dǎo)引頭航跡的檢驗統(tǒng)計量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于門限，將其判別為假目標(biāo)。該仿真實驗驗證了航跡關(guān)聯(lián)進一步剔除假目標(biāo)的可行性。

3.6 本文方法效果驗證

通過3.1節(jié)～3.4節(jié)仿真結(jié)果可以看出，在存在雷達位置誤差的實際情況下，在航跡起始階段本文算法同文獻[28]中未考慮雷達位置誤差的算法相比，本文算法可以保證較高的真實目標(biāo)鑒別概率，而假目標(biāo)鑒別概率會略低于文獻[28]算法，本文進一步通過序貫航跡關(guān)聯(lián)鑒別剩余假目標(biāo)。為驗證航跡關(guān)聯(lián)再次剔除假目標(biāo)效果，設(shè)置雷達導(dǎo)引頭位置誤差為100 m，其余設(shè)置同3.1節(jié)，將本文算法在航跡起始階段、航跡關(guān)聯(lián)階段的假目標(biāo)鑒別效果同文獻[28]航跡關(guān)聯(lián)階段的假目標(biāo)鑒別效果進行對比，結(jié)果如圖9所示。

圖9 假目標(biāo)鑒別效果對比Fig.9 Comparison of false-target discrimination results

由圖9可以看出：

1)當(dāng)存在100 m的彈載雷達位置誤差情況下，將本文算法航跡起始階段和航跡關(guān)聯(lián)階段假目標(biāo)鑒別效果進行對比可以發(fā)現(xiàn)，本文算法在航跡起始階段考慮雷達位置誤差鑒別假目標(biāo)的基礎(chǔ)上增加序貫航跡關(guān)聯(lián)可有效提高假目標(biāo)鑒別概率。

2)結(jié)合航跡起始階段仿真實驗結(jié)果以及本文算法與文獻[28]算法航跡關(guān)聯(lián)階段的假目標(biāo)鑒別結(jié)果可以看出：本文算法能夠在保證較高的真實目標(biāo)鑒別概率條件下，通過后續(xù)的序貫航跡關(guān)聯(lián)后最終的假目標(biāo)鑒別效果可達到文獻[28]的假目標(biāo)鑒別水平，彌補了本文算法航跡起始階段由于考慮雷達位置誤差導(dǎo)致假目標(biāo)鑒別概率略低于文獻[28]的不足。

4 結(jié)論

本文針對敵方干擾手段不斷提高、單部彈載雷達抗距離式欺騙干擾效果差的問題，提出主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)協(xié)同抑制假目標(biāo)的方法。在航跡起始階段考慮組網(wǎng)內(nèi)彈載雷達導(dǎo)引頭位置誤差，利用角度信息進行真假目標(biāo)鑒別，剔除部分假目標(biāo)；在航跡關(guān)聯(lián)階段通過序貫航跡關(guān)聯(lián)算法進一步剔除剩余假目標(biāo)。通過仿真證明，本文所提考慮彈載雷達位置誤差的主被動異構(gòu)彈載雷達組網(wǎng)抑制假目標(biāo)干擾方法可以在保證較高的真實目標(biāo)鑒別概率條件下對距離欺騙式假目標(biāo)進行有效抑制。