CC BY
4www.mai.ru/science/trudy/
Труды МАИ. Выпуск № 87
УДК 621.396
Комплексирование бортовых радиоэлектронных локационных систем в интересах косвенной идентификации целей
Иванов С.Л. *, Аврамов А.В. **, Ткаченко С.С. ***
Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е.Жуковского и Ю.А.Гагарина, ул. Старых Большевиков, 54а, Воронеж, 394064, Россия *e-mail: st.iv. 84@mail. ru **e-mail: andry_a@inbox.ru ***e-mail: tkachenss@mail.ru
Аннотация
Предложен алгоритм косвенной идентификации целей по данным бортовых радиолокационной станции и станции непосредственной радиотехнической разведки. В алгоритме в качестве исходных наблюдений используются решения о типах радиоконтрастных и радиоизлучающих целей. Кроме того, учитываются сведения о статистических взаимосвязях и динамике изменения параметров состояния целей. Проведенная сравнительная оценка эффективности предлагаемого алгоритма подтверждает целесообразность его использования.
Ключевые слова: идентификация целей, комплексная обработка информации, радиолокационная станция, станция радиотехнической разведки.
Введение
Идентификация воздушных и наземных (надводных) целей, обнаруживаемых
бортовыми радиолокационными станциями, является важным этапом оценки окру-
жающей тактической обстановки. В настоящее время для автоматического решения указанной задачи используются средства радиолокационной системы с активным ответом (РСАО), реализующей радиолокационно-связной метод идентификации [1, 2].
Анализ опыта применения РСАО свидетельствует о ее недостаточной эффективности, особенно в условиях многоцелевой и сложной сигнально-помеховой обстановке, что обусловлено недостатками радиолокационно-связного метода идентификации [2-4]. На сегодняшний день известно несколько путей совершенствования РСАО, к основным из которых относятся подходы, обеспечивающие улучшение помехозащищенности, увеличение пропускной и разрешающей способности системы. Однако в ближайшее время ввиду объективно существующих технологических проблем и конструкторских трудностей добиться существенных успехов в развитии указанных направлений достаточно затруднительно [2]. Поэтому на настоящем этапе наряду с традиционными подходами, направленными на дальнейшее развитие РСАО, уделяется повышенное внимание новым нетрадиционным подходам, некоторые из которых описаны в [5-11].
Перспективным нетрадиционным направлением развития систем идентификации является использование метода двухальтернативной селекции целей за счет задействования информационных ресурсов ряда локационных систем уже интегрированных в состав аппаратуры объекта, идентифицирующего цели, но извлекающих и использующих информацию в интересах других задач [4, 12]. Такой метод в англоязычной литературе получил название «indirect identification» [13], а в русскоязычной литературе - метод косвенной (непрямой, беззапросной) идентификации [5, 14]. Его
суть сводится к сравнению информации о типах (классах) наблюдаемых целей, фор-
мируемой локационными системами, с априорными сведениями о типаже объектов, находящихся на вооружении конфликтующих сторон. На борту современного истребителя примерами указанных радиоэлектронных локационных систем являются станция непосредственной радиотехнической разведки (СРТР) и радиолокационная станция (РЛС), обеспечивающие распознавание типов (классов) наблюдаемых целей.
В работах [4, 5, 12, 13] рассмотрены общие вопросы построения систем косвенной идентификации целей, а вопросам алгоритмизации процесса их функционирования уделено недостаточное внимание.
Цель настоящей работы заключается в разработке и исследовании эффективности алгоритма косвенной идентификации целей с использованием информации бортовых РЛС и СРТР.
Постановка задачи
Представим структуру динамической системы «идентифицируемый объект -бортовая система косвенной идентификации» в виде, изображенном на рисунке 1.
Рисунок 1 - Структура динамической системы «идентифицируемый объект - борто-
вая система косвенной идентификации»
Пусть в процессе наблюдения целей бортовые РЛС и СРТР обеспечивают их многократное распознавание. Формирование в бортовой РЛС решений о типе наблюдаемого радиоконтрастного объекта осуществляется в моменты времени ^,...,^,!, а формирование в СРТР решений о классе наблюдаемого источника радиоизлучений - в моменты времени т,..., , ту+1, причем
- Ч ^ VI - ^ • (!)
Состояние идентифицируемого объекта, наблюдаемого бортовой РЛС, в момент времени ту+1 характеризуется вектором РУ+=\ту+1 ау+1 ^, где 1, , ау+1 - признак государственной принадлежности, тип и класс объекта, - признак его тождественности с источником радиоизлучений, наблюдаемым СРТР. Признак ту+1 = 1, если объект относится к «своим» вооруженным силам, ту+1 = 0 - иначе. Тип wv+1 е{1,...^} и класс ау+1 е{1,...,Л}, где {1,...^} и {1,...,Л} - алфавиты типов и классов радиоконтрастных и радиоизлучающих объектов соответственно. Признак = 1, если сигналы источника радиоизлучений, расположенного на борту идентифицируемого объекта, наблюдаются СРТР, = 0 - иначе.
Динамика изменения параметров состояния идентифицируемого объекта в дискретном времени описывается марковскими и условно-марковскими цепями вида
р( w*+llw* >
РНП*, пРи ,
(1 - Рнп*)/ (W-1), приw*+1 * w*, ™, ()
^„.Рт.^)+1-Ьт, при ,
Р(т*+1т*, w* )= *+11 *) т, р *+1 *, Р(то), (3)
1ЬтР(т*+! | w*), при т+ * т*,
т I Ч ДР(а*+1)+1-Ьа, ПРи а+ =а*, ш , ,лл
р(а*+1|а*, щ )= \ р(ао), (4)
ЪаР(а*+1 ), при а*+1 * а*,
, ч , а*, при ,
Р()= ' р *+1 *' Р(s0), (5)
1- а*, при s*+1 ф s*,
где ^ - рассматриваемый момент времени; РНП;1; - вероятность отсутствия перепуты-ваний в бортовой РЛС наблюдаемых целей; Р( ), Р( а*+1\щ) - известные условные вероятности, характеризующие статистические взаимосвязи между типами и государственной принадлежностью объектов, а также между типами радиоконтрастных и классами радиоизлучающих объектов; е [0;1], е [0;1] - коэффициенты учета статистических взаимосвязей между типами и государственной принадлежностью, а также между типами и классами объектов; а е [0;1] - коэффициент тождественности объектов; Р(), Р(м0), Р(а0), Р(^) - известные априорные вероятности соответствующих параметров состояния идентифицируемого объекта.
В момент времени в бортовой РЛС формируется решение е{1,...^} о типе идентифицируемого объекта, достоверность которого характеризуется известны-
ми вероятностями Р( гк+]_^к+^, где = 1,W. В момент времени ту+1 в СРТР формируется решение е{1,...,Л} о классе наблюдаемого источника радиоизлучений, достоверность которого характеризуется известными вероятностями Р(щ+1\аг+^, где
ау+1 = 1,Л. Кроме того, в результате анализа измеренных бортовыми РЛС и СРТР координат наблюдаемых объектов, формируется решение 0у+1 = 1 об их отождествлении,
либо 0у+1 = 0 о не отождествлении. Достоверность решения 0у+1 характеризуется известными вероятностями Р( ^, где = 0,1.
Требуется разработать алгоритм обработки наблюдений г,...,Г,Г+1, К,...,К,К+1 и ^,...,,, обеспечивающий формирование решения о государственной принадлежности ту+1 и уточненного решения о типе идентифицируемого объекта, наилучший по критерию максимума апостериорной вероятности.
Следует отметить, что приведенная постановка задачи позволяет учесть ряд особенностей процесса косвенной идентификации целей. Так учтено, что алфавиты классов объектов, используемые в радиолокационном (РЛ) и радиотехническом (РТ) каналах распознавания, как правило, не совпадают. Кроме того не совпадают моменты времени формирования этими каналами решений.
Учет статистических взаимосвязей между типами и государственной принадлежностью объектов, формализованных в виде условных вероятностей Р(), позволяет реализовать метод их косвенной идентификации. Расчет указанных вероятностей основывается на анализе разведывательных данных о типах и количественном составе объектов, принимающих участие в боевых действиях.
Используемый в выражении (5) коэффициент тождественности объектов а зависит от множества факторов и во времени изменяется случайным образом. Оценка статистических характеристик рассматриваемого процесса может оказаться затруднительной. В этих условиях целесообразно принять а = 1/2, что соответствует ситуации отсутствия уточняющих априорных сведений относительно динамики признака ^. Тем не менее, такой подход является весьма продуктивным при разработке
рекуррентного алгоритма оценки параметров состояния объекта, наблюдаемого двумя информационными каналами, учитывающего результаты и достоверность процедуры отождествления наблюдений этих каналов.
Решение задачи
Так как темп обновления информации в РЛ и РТ каналах распознавания неодинаков, то существует необходимость выбора единой временной сетки функционирования рассматриваемой системы косвенной идентификации. С учетом неравенства (1) является целесообразной синхронизация моментов времени формирования системой решений т„ и ж с моментами времени обновления информации в СРТР. Это позволит более полно использовать информацию СРТР в процессе идентификации объекта, наблюдаемого бортовой РЛС.
Для синхронизации функционирования РЛ канала распознавания можно воспользоваться следующим правилом доопределения «недостающих» решений
\ ^ пРи 0<Tv+l" " %,
"+1 \rrri{1,W}, при г^ -^>1^ -^>0, ( )
Р( Г
V+1 \ж+1 ,
Р(г+1 \ж+l), пРи 0<т v+1
Дт, при ^
*к+1>Tv+1
{к+1<^+1, % >0,
(7)
где гпЛ {1, W} - оператор рандомизированного выбора одного элемента из множества
о,...,м.
Важно отметить, что если наблюдаемый СРТР источник радиоизлучений не установлен на борту идентифицируемого объекта, то использование решений о его классе для идентификации объекта, наблюдаемого бортовой РЛС, может приводить к дополнительным ошибкам. Для учета данного обстоятельства решения РТ канала распознавания можно доопределить по правилу
и^ пРи 6+ =1 Му+1 Км {1,Л}, при 6у+1 = 0, ()
р/ I а л ) ^К+КЛ пРи 6v+l =1 Р( Д+О = \ (9)
1/Л, при 6у+1 = 0.
Таким образом, использование при описании РЛ и РТ каналов распознавания выражений (6), (7) и (8), (9) позволяет разработать единую структуру алгоритма косвенной идентификации целей. При этом обеспечивается возможность «отключения» того, или иного информационного канала в моменты времени, когда его использование является нецелесообразным.
В соответствии с выбранным критерием оптимальности правила формирования системой косвенной идентификации решений имеют вид
Я+1=агвтах {Дт^у^}, (10)
4+1 = агвшах {РК+11 уГ^}, (11)
^+1=1,^
где уV+1 =[у1 ... уу уу+^ - совокупность векторов наблюдений, причем
Уv+l = [Г.+1 иу+1 ву+1 ]; Р(т^уГ1), РК+1| уГ1) - апостериорные вероятности, определяемые по формуле Байеса
Ш Р(р «Ю
Р(т |у V+1) = ^ av+l »У1__(12)
Р( Щ+Лъ) ееЕЕдр^Г1)- (12)
т +1 ж1+1 а1+1 ^+1
III Р(Р 1+11 у1+')
= ЕЕ 11 Р(1^,+11 УГ) • (13)
т1+1 ж1+1 а1+1 ^1+1
Входящая в (12) и (13) многомерная апостериорная вероятность Р(РУ+11 у 1+1) параметров состояния идентифицируемого объекта, с учетом (2)-(9), описывается выражением
Р(Р1+11 У1+1) = =1 К+^Р^1 а^, 1 .1+1) х
Р(Л+1 Л )1 Р(ж+1 ж )1 Р(т1+11 т1, ж )1 Р(а1+11 а, ж)Р(РУ | у1), (14)
а
л
ж
т
V
V
Р(Р0170) = Р(Р0)=РЮРЮРЮРК),
10
где Р(РУ | уV) - апостериорная вероятность параметров состояния идентифицируемого объекта, рассчитанная на предыдущем шаге.
Таким образом, выражения (10)-(15) определяют основные вычислительно-логические операции оптимального алгоритма косвенной идентификации целей. Его особенностью является возможность рекуррентного формирования решений о государственной принадлежности и типе идентифицируемого объекта с использованием наблюдений бортовых РЛС и СРТР с учетом априорных сведений о динамике изменения параметров состояния объекта. Алгоритм позволяет учесть различие темпов обновления соответствующих наблюдений, а также возможное снижение достоверности сведений о классе наблюдаемого бортовой РЛС объекта, содержащихся в информации о классе наблюдаемого СРТР источника радиоизлучений в случае их несоответствия.
Важно отметить, что в представленном алгоритме уточненные решения о государственной принадлежности и типе идентифицируемого объекта формируются в результате весового объединения решений РЛ и РТ каналов распознавания, а также решения об отождествлении (не отождествлении) объектов, наблюдаемых бортовой РЛС и СРТР. При этом в качестве весовых коэффициентов используются показатели достоверности (вероятности) этих решений. В этой связи является важным определение степени влияния достоверности процедур распознавания и отождествления объектов на эффективность их косвенной идентификации.
Исследование эффективности разработанного алгоритма
В интересах исследования эффективности разработанного алгоритма был проведен вычислительный эксперимент. В качестве показателей эффективности выбирались показатели выигрыша в достоверности косвенной идентификации целей от использования разработанного алгоритма, определяемые выражениями
5Р = Рп Ргп . 100%, §Р = Рт_Р^. 100%, (16)
гп р т р у 7
гп т
где Р' , Р' и Р , Р -полные вероятности правильного определения государственной принадлежности и типа идентифицируемого объекта при использовании разработанного алгоритма косвенной идентификации целей и его упрощенного варианта, в котором соответствующие решения формируются по правилам
Я+1 = А;+1, гпу+1=ш^гак {Р(ту+1 1 ^+1 = О}. (17)
т„+1=°Д
Используемые в (16) полные вероятности правильного определения государственной принадлежности и типа воздушного судна в соответствии с [1] рассчитывались по формулам
Ргп = [Р(Ч+! = 01 = 0) + Р^ = 11 = 1)] / 2, (18)
Р = И {ЦД^Ч^ )||}/W, (19)
где 1г{...} - след матрицы; ||Р(т^+11 - матрица, составленная из вероятностей
Р(йк+11 ™к+1) пРи = 1,W.
В качестве варьируемых параметров использовались вероятности Р, Ри правильного распознавания типа и класса идентифицируемого объекта, вероятность Рв правильного не отождествления объектов, наблюдаемых бортовыми РЛС и СРТР, а также число п накопленных решений каналов распознавания.
Выбранные для проведения эксперимента исходные данные задавались следующими равенствами:
W = 8; А = 5; -гк = ту+1 -; Рнп = 1; Ът = Ъа = 1; Р(™0) = 1т, = 1,W;
Р(т0) = 1/2, т0 = 0,1; Р(а0) = 1/A, а0 = 1,A; Р^) = 1/2, = 0,1;
Р, при гк+1 = +1,
Р(Гк+11+1)Ч,Г РЧ/А+, п _ ™к+1 =1,W;
X1 - Р) / (W-1), при Гк+1 ф ^к+1,
Уи, при иу+1 = а к+1,
Р( ОО = " //д+Ч, к+п _ аг+1 =1,A;
(1 - Ри )/(A- 1), ПРи uv+1 Ф аv+^
IP( 0 v+XJib
" Pe 0,1" 1 - P 0,9
Показатели эффективности оценивались в результате анализа 104 испытаний, в каждом из которых статистические связи между типами и государственной принадлежностью, а также между типами и классами объектов задавались случайным равновероятным образом. При этом элементы матриц ||P(m+11 w)|| и ||P(a^W)|| оставались постоянными во времени, принимали значения либо «0», либо «1», а их сумма по столбцам матриц была равна 1. Кроме того, в каждом испытании истинные значения параметров состояния идентифицируемого объекта задавались по правилам
W = rnd {VW} и wv+1 = w0; m0 = argmax {P(m | w0)} и mv+l = m0;
m=0,1
a0 = argmax {p(a | w0)} и av+1 = a0; sv+1 = 1.
a=0,A
Результаты вычислительного эксперимента в виде зависимостей 5рп (р), §р (Рг) и 8Рга (п), 5р (п) представлены на рисунках 2 и 3. На рисунке 2 кривые, обозначенные цифрами 1, соответствуют р = 0,6, р = 0,5 и п = 1; кривые 2 - р = 0,8, р = 0,5 и п = 1; кривые 3 - р = 0,6, р = 0,5 и п = 4; кривые 4 - р = 0,8, р = 0,8 и п = 4.
На рисунке 3 кривые 1 соответствуют Рг = 0,9, Ри = 0,8 и Рв = 0,8; кривые 2 Рг = 0,5, Ри = 0,8 и р = 0,5; кривые 3 - Рг = 0,5, Ри = 0,8 и Рв = 0,8; кривые 4 Р = 0,4, Р, = 0,8 и Р = 0,8.
а)
5Я
60
40
20
20
V 4 ' 3 / 2
N ч. у
\ \ \ ч. / 1
ч, / . ■—/
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
б)
Рисунок 2 - Зависимости показателей выигрыша в достоверности косвенной идентификации цели от вероятности ее правильного радиолокационного распознавания
Рисунок 3 - Зависимости показателей выигрыша в достоверности косвенной идентификации цели от числа накопленных решений относительно ее типа и класса
Анализ представленных результатов позволяет сделать вывод о работоспособности разработанного алгоритма косвенной идентификации целей. Кроме того, выигрыш в эффективности идентификации от использования алгоритма тем больше, чем меньше достоверность РЛ распознавания, больше достоверность РТ распознавания и достоверность отождествления наблюдаемых бортовыми БРЛС и СРТР объектов, а также чем больше число накопленных результатов их распознавания. Так, например, при Рг = 0,6, Р = 0,8, Р = 0,8 и п = 4 выигрыш в эффективности определения государственной принадлежности целей превышает 10 %, а выигрыш в эффективности определения их типов - 30 %.
Также следует отметить что, достоверность РТ распознавания оказывает большее влияние на выигрыш в эффективности косвенной идентификации целей, чем достоверность отождествления объектов. Это объясняется принятым в качестве исходного условием постоянства вероятности ошибки отождествления первого рода Р(0У+1 = 0|^1 = 1) = 0,1. Вместе с тем, в случае использования единичных результатов РЛ и РТ распознавания (п = 1) целесообразность использования разработанного алгоритма сохраняется при выполнении неравенства Ри > Рг.
Заключение
В заключении следует обратить внимание на то, что для реализации разработанного алгоритма на каждом такте его работы необходимо знать численные значения показателей достоверности каналов распознавания и процедуры отождествления объектов. Однако в результате изменения условий наблюдения бортовыми РЛС и СРТР целей (например, при изменении в приемниках этих станций отношений «сигнал/помеха+шум») элементы матриц вероятностей ||Р(г+1|^+1)||, ||Р(иу+1|ау+1 )|| и
||Р( будут изменяться. В этой ситуации требуется дополнительное цикличе-
ское оценивание элементов указанных матриц, либо использование в соответствии с минимаксным подходом их значений, рассчитанных для наихудших условий наблюдения целей. В последнем случае эффективность разработанного алгоритма будет снижаться.
Таким образом, предложенный в работе алгоритм обеспечивает повышение эффективности косвенной идентификации целей. Он основан на весовом объединении наблюдений бортовых радиоэлектронных локационных систем с учетом априорных сведений о статистических взаимосвязях и динамике изменения параметров состояния наблюдаемых целей. Следует ожидать, что совместное использование решений, формируемых бортовой системой косвенной идентификации на основе разработанного алгоритма, и решений, формируемых РСАО, позволит повысить качество идентификации целей в ситуациях, кода эффективность функционирования РСАО оказывается недостаточной.
Библиографический список
1. Радиоэлектронные системы. Основы построения и теория: справочник / Под ред. Я.Д. Ширмана. - М.: Радиотехника, 2007. - 512 с.
2. История развития и перспективы совершенствования системы и средств государственного опознавания. Радиоэлектронные технологии России. Альманах. -М.: Издательство НО «Ассоциация «Лига содействия оборонным предприятиям», 2012. - 408 с.
3. Ходаренок М. «Пароль» почти не слышен // Независимое военное обозрение, 2003, № 13, URL: http://nvo.ng.ru/armament/2000-12-15/6_parol.html. (дата обращения: 6.10.2015).
4. Быстров А.В. Развитие национальных систем комплексной радиотехнической идентификации объектов // Журнал радиоэлектроники, 2012, № 2, URL: http://jre.cplire.ru/jre/feb12/9/text.html. (дата обращения: 6.10.2015).
5. Жиронкин С.Б., Аврамов А.В., Быстраков С.Г. Построение интегрированных систем опознавания на основе координатно-связного метода // Успехи современной радиоэлектроники. 1997. № 5. С. 71-74.
6. Ткаченко С.С., Аврамов А.В., Иванов С.Л. Принципы дополнительной селекции запросного сигнала по угловым координатам в радиолокационной системе с активным ответом // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. № 11. Том 6. С. 104-107.
7. Ткаченко С.С., Аврамов А.В. Координатно-связное опознавание на основе теории дискретной фильтрации и статистической обработки опытных данных // Успехи современной радиоэлектроники. 2010. № 11. С. 15-20.
8. Ткаченко С.С., Иванов С.Л., Трущинский А.Ю. Алгоритм комплексной обработки информации в подсистеме навигационно-связной идентификации // Теория и техника радиосвязи. 2013. № 4. С. 26-30.
9. Ткаченко С.С. Методика аналитической оценки достоверности идентификации объектов подсистемой прямой идентификации в условиях высокой их пространственной плотности // Теория и техника радиосвязи. 2015. № 3. С. 46-50.
10. Селиверстов Д.В., Иванов С.Л. Алгоритм обработки информации активно-пассивных систем комплекса бортового радиоэлектронного оборудования самолета фронтовой авиации // Труды МАИ, 2012, №51: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=29169
11. Майоров Д.А., Перехожев В.А., Шемяков А.О. Разработка алгоритма получения и обработки спектральных признаков воздушного объекта в интересах идентификации и селекции движущихся целей // Труды МАИ, 2013, №71: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=47077
12. Быстров А.В., Митрофанов Д.Г. Перспективные направления развития технических средств опознавания воздушных целей // Зарубежная радиоэлектроника. 1996. № 2. С. 53-57.
13. Who Goes There: Friend or Foe? U.S. Government Printing Office. Washington, U.S. Congress, Office of Technology Assessment, 1993. 84 p.
14. Авиация ПВО России и научно-технический прогресс. Боевые комплексы и системы вчера, сегодня, завтра / Под ред. Е.А. Федосова. - М.: Дрофа, 2001. - 816 с.
