浅谈多雷达组网检测系统技术

浅谈多雷达组网检测系统技术

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1、浅谈多雷达组网检测系统技术摘要:基于航迹融合的多雷达组网性能依赖于雷达单体的能力。基于多传感器信息融合理论,研究多雷达组网系统检测级融合,通过信号层的能量积累,改善对弱小目标的发现能力;为此,首先研究多雷达组网检测的系统架构,重点研究集中式和分布式两种多雷达检测方法,结合工程实施,分析性能得益以及存在的不足,并研究相关的同步技术等;结合战争需求分析多雷达联合检测的发展趋势。关键词:信息融合;多雷达检测;系统结构;分布式检测;集中式检测现代战争己经变成系统与系统、体系与体系的对抗,单一探测手段己无法满足作战需要。如卫星、飞机、舰船等平台都安装着种类繁多的传感器,通过多传感器信息融合

2、提升感知能力。因此,从20世纪70年代开始,多传感器信息融合技术迅速发展,并在军事指挥、智能交通、气彖预报、医疗诊断、管理决策等众多军民领域得到广泛应用。多雷达组网探测便是多传感器信息融合的典型应用。广义上讲,多雷达组网系统由空间分散部署的若干发射机、接收机、发射-接收机组成[1]。既包括多基地雷达系统,也包括多个单基地雷达构成的组网系统。相比于单部雷达独立探测,多雷达组网探测体现出体系对抗能力,其优势在于[2]:a)有效扩展系统时空覆盖范围,取得超越单部雷达连续跟踪、状态估计和目标识别性能;b)—体化的态势显示能力;c)更强的抗干扰能力;d)更强的可靠性和牛存能力。多传感器信息

3、融合分为5个级别[3]:检测级融合是对传感器原始信号或本地处理进行融合;位置级融合是基于传感器点迹、航迹测量报告和目标状态估计进行融合;属性级融合也称为属性分类或者身份估计,其目的是对观测实体进行表征和识别,传统的多雷达组网探测便是棊于位置级融合和屈性级融合展开的;态势评估和威胁估计是对战场上战斗力量和敌方意图量化分析的处理过程,是信息融合的最高层次。随着军事科技的高速发展,信息化条件下高技术战争特点集中体现在武器制导的远程化和精确化,作战平台的小型化和隐形化,这要求多雷达组网探测系统具备更远的作用距离、更高的探测精确度、更突出的低可探测目标发现能力。在单部雷达方位积累和时间积累

4、改善信噪比的基础上,可采用多雷达联合检测技术,通过多部雷达信号层的信息交互,实现低可探测目标在雷达间的回波能量积累,抑制隐形目标的“闪烁效应”,改善系统发现能力。可以认为,多雷达联合检测满足未来战争对预警监视系统的技术需求,符合未来探测系统发展趋势。从原理上讲,这也是检测级融合相较于位置级融合、属性级融合等其他层次多传感器信息融合的优势所在。自1980年起,国际上就兴起多雷达联合检测的研究,但研究领域集中在融合判决的理论研究。在美国海军实骑室、美国自然基金委的支持下,麻省理工大学的研究人员开创性地基于贝叶斯准则推导分布式检测的局部最优判决[4]。在此基础上,美国雪城大学的研究团队

5、就分布式检测的融合准则与局部判决优化策略给出非线性方程组耦合解[5-7]o随着通信带宽和计算资源的提升,允许更多的观测信息参与融合。美国康涅狄格大学的研究团队在美国海军实验室水下战争中心的支持下就基于局部信噪比的分布式融合性能展开研究[6]。在美国空军罗马实验室的支持下,美国罗德岛大学的研究团队就基于原始信号融合的集中式检测若干关键问题展开研究[8]。概括起來,上述研究可以分为2大类:多雷达本地检测门限、融合屮心融合准则的优化研究;多粒度信息融合的研究。我国以清华大学、海军航空工程大学、北京航空航天大学、西安电子科技大学、国防科技大学、屮国电子科技集团公司为代表的科研院所在这一领

6、域开展了大量工作[9-12]o1系统框架多雷达联合检测系统设计的核心是以战场一体化探测系统建设需求为牵引,采用自上而下的设计方法,构建功能完善、层次分明、要素齐全的系统架构。从系统功能讲,与传统的多雷达组网探测系统相似,多雷达联合检测具备情报收集、预警监视处理、综合保障、态势展现和情报分发等功能。从信息处理层次讲,整个系统架构由物理层、处理层、策略层3个层次构成,并包含任务管理和环境知识2部分。1)物理层:包含联合战场所辖各雷达装备、通信设备以及附属配套设备,实现战场环境的联合感知和信息传输。2)处理层:包含信号量、统计量、检测量等多粒度信息的生成和融合等。3)策略层:依据任务输

7、入,生成多雷达协同运用和信息处理方法的综合策略,实现而向任务的一体化系统架构最优处理。物理层、处理层、策略层均可基于环境知识优化各层内部资源的协同。同时,通过任务管理实现层与层之间协同优化,在整个体系内形成完整闭环。依据信息处理层次来分析系统要素:1)物理层:从探测装备讲,包含联合战场所辖岸基、舰载、机载、球载、星载等平台的雷达装备;从网络设备讲,包含微波、光纤、电缆、网络均衡等齐种器材设备及相应附属信息;从配套设备讲,包含发电机、配电站、油料库等。2)处理层:从信息粒度角度讲,

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