Траекторная обработка радиолокационной информации на основе многомодельного подхода

DOI: 10.34759/trd-2023-129-19

Авторы

Сычев М. И.^*, Осипов П. В.^**

ПАО «Научно-производственное объединение «Алмаз» имени академика А. А. Расплетина», Ленинградский проспект, д. 80, корп. 16, г. Москва, 125190, Россия

*e-mail: sychev@mai.ru
**e-mail: posipov94@gmail.com

Аннотация

Рассматривается задача траекторной обработки радиолокационной информации для аэробаллистического объекта. Для повышения точности сопровождения такого объекта предложено использовать многомодельный подход. Выбрана структура многомодельного алгоритма. Описаны системы координат, которые используются при решении задачи: местная прямоугольная система координат, антенная прямоугольная система координат, биконическая система координат антенны. Предложен 3-х модельный алгоритм решения задачи в местной прямоугольной системе координат. В нем для описания движения аэробаллистического объекта используются модели прямолинейного равномерного движения с малыми возмущениями, равноускоренного движения с малыми и большими возмущениями. Характеристики предложенного алгоритма исследованы путем моделирования. Представлены результаты сравнения предложенного алгоритма с другими известными алгоритмами. Результаты исследования позволяют сделать вывод о высокой эффективности предложенного 3-х модельного алгоритма по сравнению с другими.

Ключевые слова:

траекторная обработка, радиолокация, аэробаллистический объект, фильтр Калмана, многомодельный алгоритм

Библиографический список

1. Yaakov Bar-Shalom, X.-Rong Li, Thiagalingam Kirubarajan. Estimation with Applications to Tracking and Navigation. John Wiley&Sons, Inc., New York, 2001, 592 p.
2. Blackman S.S., Popoli R. Design and Analysis of Modern Tracking Systems. Norwood, MA, Artech House, 1999, 1230 p.
3. Коновалов А.А. Основы траекторной обработки радиолокационной информации: в 2 ч. — СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2014.
4. Косачев И.М., Чугай К.Н., Рыбаков К.А. Методология высокоточной нелинейной фильтрации случайных процессов в стохастических динамических системах с фиксированной структурой. Часть 1 // Труды МАИ. 2019. № 105. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=104262
5. Косачев И.М., Чугай К.Н., Рыбаков К.А. Методология высокоточной нелинейной фильтрации случайных процессов в стохастических динамических системах с фиксированной структурой. Часть 2 // Труды МАИ. 2019. № 106. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=105725
6. Волков В.А., Кудрявцева И.А. Численное решение задач нелинейной фильтрации на основе алгоритмов фильтра частиц // Труды МАИ. 2016. № 89. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=73405
7. Genovese F. The Interacting Multiple Model Algorithm for Accurate State Estimation of Maneuvering Targets // Johns Hopkins Apl Technical Digest, 2001, vol. 22, no. 4, pp. 614-623.
8. Rameshbabu K., Swarnadurga J. et al. Target Tracking System Using Kalman Filter // International Journal of Advanced Engineering Research and Studies, 2012, vol.2, pp. 90-94.
9. Liu Y.C., Zuo X.G. A Maneuvering Target Tracking Algorithm Based on the Interacting Multiple Models // TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, 2013, vol. 11 (7), pp. 3997-4003. DOI:10.11591/telkomnika.v11i7.2851
10. Dai H., Dai S., Cong Y., Wu G. Performance Comparison of EKF/UKF/CKF for the Tracking of Ballistic Target // TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, 2012, vol. 10 (7), pp. 1692-1699. DOI:10.11591/telkomnika.v10i7.1564
11. Li X., Jilkov V. Survey of maneuvering target tracking. Part I: dynamic models // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2003, vol. 39 (4), pp. 1333–1364. DOI:10.1109/TAES.2003.1261132
12. Mitchell A.E., Smith G.E., Bell K.L., Rangaswamy M. Single target tracking with distributed cognitive radar // 2017 IEEE Radar Conference (RadarConf), Seattle, WA, 2017, pp. 0285-0288. DOI:10.1109/RADAR.2017.7944213
13. Bar-Shalom Y., Daum F., Huang J. The Probabilistic Data Association Filter-Estimation In the Presence of Measurement Origin Uncertainty // IEEE control systems, 2009, vol. 29, pp. 82–100. DOI:10.1109/MCS.2009.934469
14. Kao Y.C., Jan S.S. Validation of Interacting Multiple Model Estimator Implementation for Radar Tracking System // In Proceedings of IGNSS Symposium 2011, Sydney, Australia, 15–17 November 2011.
15. Kao Y.C., Jan S.S. Interacting Multiple Model and Probabilistic Data Association Filter on Radar Tracking for ATM System // In Proceedings of ION GNSS 2012, Nashville, TN, USA, 17–21 September 2012.
16. Zhang S., Li J., Wu L. A novel multiple maneuvering targets tracking algorithm with data association and track management // International Journal of Control, Automation and Systems, 2013, vol. 5, pp. 947-956. DOI:10.1007/s12555-012-0177-z
17. Бакулев П.А., Сычев М.И., Нгуен Чонг Лыу. Многомодельный алгоритм сопровождения траектории маневрирующей цели по данным обзорной РЛС // Радиотехника. 2004. № 1. C. 26-32.
18. Сычев М.И. Траекторная обработка информации от радиотехнических средств наблюдения в системе управления воздушным движением // Электросвязь. 2022. № 3. C. 35-43.
19. Сычев М.И. Траекторная обработка радиолокационной информации на основе многомодельной фильтрации // Труды МАИ. 2016. № 90. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=74830
20. Сычев М.И. Высокоточные алгоритмы оценивания координат и параметров движения воздушных судов гражданской авиации по информации от радиолокационных источников наблюдения // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. 2017. № 2. C. 28-35.

Скачать статью