Многодиапазонные радиолокационные системы. Проблемы многоцелевого сопровождения Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

Радиооптика

Ссылка на статью:

// Радиооптика. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. №5. С. 37-51.

Б01: 10.7463/гаор1.0515.0817948

Представлена в редакцию: 22.09.2015 Исправлена: 21.10.2015

© МГТУ им. Н.Э. Баумана

УДК 623.4

Многодиапазонные радиолокационные системы. Проблемы многоцелевого сопровождения

Верба В. С.1, Меркулов В. И.1, Садовский П. А.1'*

* spapost@gmail.com

1 АО «Концерн радиостроения «Вега», Москва, Россия

Рассмотрены потенциальные возможности улучшения системных показателей много диапазонных РЛС и возникающие при этом сложности и пути их разрешения. Проанализированы преимущества и недостатки существующих алгоритмов сопровождения целей в РЛС. На основе алгоритмов адаптивной аналого-дискретной фильтрации синтезированы алгоритмы многоцелевого сопровождения, включающих бесстробовую идентификацию и адаптивную аналого-дискретную фильтрацию приходящих измерений, в двухдиапазонной РЛС. Приведены результаты моделирования, подтверждающие повышение достоверности и точности сопровождения целей, в том числе интенсивно маневрирующих.

Ключевые слова: многодиапазонная РЛС; адаптивная аналого-дискретная фильтрация; многоцелевое сопровождение

Введение

Одним из немногих направлений совершенствования РЛС различного базирования, позволяющего одновременно улучшить показатели их эффективности, живучести и информативности, является использование нескольких диапазонов излучения.

Использование многодиапазонных РЛС (МД РЛС) потенциально обеспечивает получение следующих преимуществ [1,2]:

• улучшение всех тактических показателей (обнаружения, точности, помехозащищенности и т. д.);

• расширение возможностей за счет совместной работы с подвижными и стационарными РЛС различного базирования в рамках многопозиционных систем управления;

• повышение устойчивости и точности командного наведения и формирования команд управления конечным потребителям за счет уменьшения времени обращения к объектам при последовательном использовании различных диапазонов в режиме кругового (секторного) обзора.

В свою очередь, повышение живучести обеспечивается более широкими возможностями манипуляции полуактивными и активными режимами при наличии помех. При этом выход из строя одного из диапазонов не приводит к выходу из строя всей РЛС.

Повышение информативности, в первую очередь, обеспечивается за счет улучшения показателей вторичной модуляции, поскольку лоцируемые объекты по разному реагируют на сигналы различных частот.

Однако необходимо подчеркнуть, что, давая несомненные преимущества перед одноди-апазонными РЛС, использование многодиапазонности предопределяет необходимость решения целого ряда достаточно сложных задач. К этим задачам, прежде всего, относятся: усложнение процедур электромагнитной совместимости (ЭМС); выбор типа антенн и их размещение на борту; а также усложнение алгоритмов комплексной обработки сигналов различных диапазонов.

Усложнение процедур обеспечения ЭМС обусловлено рядом причин. В первую очередь, это связано с необходимостью построения более сложной матрицы взаимовлияния различных радиоэлектронных систем друг на друга для всех используемых диапазонов с учетом размещения на борту их антенн.

При этом значительно усложняется процедура согласованного управления диапазонами во временной, частотной, пространственной и энергетической областях.

Выбор типа антенн диапазонов и их размещения на борту оказывают существенное влияние не только на ЭМС, но и на режимы обзора пространства и процедуры совместной обработки сигналов. Различные варианты антенн и их размещения на борту иллюстрируются рис. 1 [4]. Необходимо отметить, что наилучшие, но и наиболее сложные варианты обзора реализуются с помощью активных фазированных антенных решеток [5].

При использовании нескольких диапазонов усложняются правила их интеграции в единую бортовую информационно-управляющую систему (ИУС), поскольку приходится использовать более сложные алгоритмы комплексной обработки.

Интегрирование МД РЛС в бортовую ИУС подразумевает не только комплексную обработку сигналов от всех диапазонов, но и их программное и аппаратурное объединение [6].

Особенности комплексирования, выполняемого на уровне вторичной обработки, предопределяют необходимость проведения отождествления измерений не только по наблюдаемым объектам, но и по диапазонам. При этом для улучшения точности и устойчивости процедур комплексной обработки необходимо учитывать разноточность и неодновременность прихода отраженных сигналов при круговом обзоре.

Особенно требовательным к выполнению этих операция является режим многоцелевого сопровождения (МЦС), являющийся основным информационным режимом работы современных наземных и бортовых РЛС [7, 9, 3].

Внефюзеляжный сфероидный обтекатель

Подфюзеляжный обтекатель типа

«каноэ»

Рис. 1. Варианты размещения антенн

1. Анализ существующих режимов многоцелевого сопровождения

В общем случае, при МЦС необходимо выполнять несколько взаимосвязанных этапов, включающих [7, 9, 10, 8]:

• организацию программируемого обзора пространства;

• формирование первичных измерений;

• завязку траекторий сопровождаемых объектов;

• экстраполяцию координат состояния;

• идентификацию (отождествление) поступающих измерений;

• фильтрацию (коррекцию результатов прогноза по идентифицированным измерениям);

• ранжирование объектов по степени важности.

Функциональные связи между этими этапами приведены на рис. 2 [11].

Особенностью существующих однодиапазонных систем МЦС являются низкая точность и достоверность сопровождения объектов, особенно на малых расстояниях между ними и на пересекающихся траекториях. В связи с этим, существующие режимы МЦС используются только в качестве информационных, обеспечивая общее представление о воздушной обстановке и ранжировании воздушных объектов по степени их важности. Для решения задач прицеливания, требующих более высокой точности, обычно выполняется переход в режим автосопровождения наиболее важного объекта, на что затрачивается дополнительное время, с потерей информации о других объектах [9].

Причиной такой ситуации, в первую очередь, являются недостатки этапов идентификации, экстраполяции и фильтрации.

Команды целеуказания и управления

Рис. 2. Этапы многоцелевого сопровождения

Основным недостатком используемых методов идентификации является стробовый подход к принятию решения на основе пороговых критериев [7, 9]. Суть этого подхода состоит в том, что все полученные от одной цели измерения (г = 1, т), где т — число измеряемых координат состояния, поочередно сравниваются с аналогичными координатами хэ^-(] = 1, Жц) всех N экстраполируемых траекторий в пределах допуска Ах^. Если хотя бы для одной координаты ]-го объекта не выполняется условие

то данная траектория исключается из дальнейшего рассмотрения.

Решение о принадлежности полученных измерений ]-го объекта, как правило, принимается по первому выполненному условию (1) для всех г-х измерений.

Недостатками существующего стробового отождествления являются:

• использование порогового критерия принятия решений [4], предопределяющую сложности определения оптимальных размеров стробов Ах^ для маневрирующих объектов и низкую достоверность принятия решения при нахождении объекта вблизи границ строба;

• малое число информативных параметров, используемых для отождествления (дальность, скорость сближения, бортовые пеленги в горизонтальной и вертикальной плоскостях);

• отсутствие учета предыстории движения;

• плохая разрешающая способность РЛС, определяемая размерами стробов;

• низкая достоверность при сопровождении маневрирующих объектов, особенно на близко расположенных и пересекающихся трассах.

(1)

В МД РЛС эти недостатки усугубляются тем, что в разных диапазонах используются стробы различных размеров, что приводит к дополнительному ухудшению достоверности, разрешающей способности и точности.

Недостатками существующих алгоритмов фильтрации, используемых при МЦС, являются:

• упрощенные модели экстраполяции и алгоритмов фильтрации (а, в и а, в, 7);

• формирование оценок, только на моменты прихода измерений;

• требования одновременности прихода измерений;

• сложности достоверного ранжирования.

В МД РЛС добавляются сложности комплексирования измерений различных диапазонов, обусловленные неодновременностью прихода измерений и их разноточностью, а также сложности ранжирования целей по важности, связанные со сменой приоритетов при смене диапазонов.

В связи с этим, для достижения требуемых показателей точности, разрешения и достоверности, необходимо, в первую очередь, улучшать показатели этапов идентификации и фильтрации.

Для качественного улучшения идентификации, под которой понимается процедура принятия решения о принадлежности поступивших измерений одному из сопровождаемых объектов, необходимо обеспечить:

• формирование решающего правила по экстремальным критериям [4];

• учет предыстории движения сопровождаемых объектов;

• повышение достоверности сопровождения на близко расположенных и пересекающихся трассах;

• улучшение разрешающей способности;

• повышение устойчивости и точности сопровождения интенсивно маневрирующих объектов.

Целью статьи является разработка взаимосвязанных алгоритмов идентификации измерений, экстраполяции и фильтрации при многоцелевом сопровождении в многодиапазонных РЛС, позволяющих учесть перечисленные выше требования.

2. Синтез алгоритмов многоцелевого сопровождения в МДРЛС

Задача синтеза многоцелевого сопровождения будет решаться в приложении к двухдиа-пазонной РЛС с круговым обзором при следующих условиях:

• для идентификации измерений будет использоваться бесстробовый способ на основе экстремального критерия;

• для текущего оценивания координат состояния будет использоваться упрощенный вариант ААДФ на базе (а, в)-фильтра с коррекцией коэффициента усиления невязки;

• в каждом диапазоне РЛС с круговым обзором используется импульсно-доплеровский режим работы;

• антенны диапазонов имеют одинаковые размеры и направлены в противоположные

• измерения в каждом диапазоне приходят с интервалом 2Т со сдвигом Т относительно друг друга;

• несущие частоты диапазонов отличаются в несколько раз;

• этап завязки траекторий выполнен традиционным способом;

• этап ранжирования объектов не рассматривается.

Для улучшения процедуры фильтрации необходимо как минимум решить две задачи:

• обеспечить непрерывное оценивание всех требуемых координат состояния при дискретном поступлении измерений;

• обеспечить адаптацию фильтров сопровождения к маневрам целей при реализуемых требованиях к быстродействию используемых вычислителей.

Основой решения этих задач служат алгоритмы адаптивной аналого-дискретной фильтрации (ААДФ) [12]. Эти алгоритмы позволяют для процессов

стороны;

х(к) = Ф(к, к - 1)х(к - 1) + £л(к - 1)

(2)

при наличии наблюдений

2(к) = Я (к)[Н(к)х(к) + ¿.(к)], ( пт

I 1, к = —, п = 1, 2, 3, ..

(3)

(4)

т

сформировать оценки по правилу

Х(к) = хэ(к) + К(к)Д7(к), Х(0) = М (хд), Хэ(к) = Ф(к, к - 1)х(к) + Я„иж(к),

Д7(к) = 7(к) - Я,(к)Н(к)хэ(к),

(5)

(6) (7)

(8)

К(к) = (к)Б(к)Нт (к)Б"1(к),

пТ к = —,

(10)

(9)

к

пт

т

(11)

Бэ(к) = Ф(к, к - 1)Б(к - 1)Ф(к, к - 1) + Бж(к - 1).

(12)

Здесь: х, хэ, X — п-мерные векторы состояния, экстраполяции и оценок; Ф — матрица внутренних связей координат состояния; ъ — т-мерный (т < п) вектор измерений; Н — матрица связей ъ и х; Qz — признак прихода измерений; и — центрированные гаус-совские возмущения состояния и измерений с известными матрицами дисперсий Юх и Юи; их — аддитивная поправка прогноза, формируемая по результатам анализа невязки Аъ (8); Qu — признак использования коррекции прогноза; К — матричный коэффициент усиления невязок; Qy — признак использования адаптивной поправки матричного коэффициента усиления (9) по результатам анализа невязки (10); Ю и Юэ — апостериорная и априорная ковариационные матрицы ошибок фильтрации.

Спецификой ААДФ являются экстраполяция (6) с малым интервалом т, приближающаяся по точности к аналоговым процедурам, в то время как измерения (3) приходят дискретно с большим интервалом Т ^ т. Преимущества ААДФ предопределены:

• возможностью формирования оценок в интервалах между поступлениями за счет использования экстраполяции (6) с малым шагом т ^ Т;

• возможностью учета неодновременности прихода измерений от разных датчиков и диапазонов за счет учета признака Qz (4);

• возможностью использования широкого набора видов адаптации, как путем коррекции прогноза (6), (8), так и коэффициентов усиления невязок (9), (10);

• использование различных видов адаптации позволяет обеспечить устойчивость сопровождения маневрирующих объектов даже при использовании упрощенных гипотез движения (2), что позволяет существенно снизить требования к быстродействию вычислителей.

На этапе коррекции прогноза по идентифицированным измерениям может быть использован алгоритм ААДФ, основанный на использовании упрощенного варианта (а, в)-филь-трации с адаптивной коррекцией коэффициентов усиления невязок и экстраполяций в промежутках между приходом измерений, который позволяет для каждого канала измерений получить оценки вида:

Хг(к) = Хэ,г(к) + аг(к)Агг(к), (13)

Хг(к) = Хг(к - 1) + вгТк)АЪ(к), (14)

Хэ,г(к) = Хг(к - 1) + Хг(к - 1 )т, (15)

Агг(к) = гг(к) - Qzхэ>г(к), (16)

Аг*(к) - %

аг(к)

А

аг0,

1Агг(к)1 > Агго,

(17)

вг(к) = ^ОМ во. (18)

ао

Здесь: гг(к), хэ(к) и хг(к) — измерения, экстраполированное значение и оценка соответствующей координаты состояния хг; Агго — некоторое пороговое значение невязки по

данному каналу измерений, при превышении которого включается механизм коррекции коэффициентов усиления аг, вг по правилам (17), (18); а0, во — некоторые начальные значения коэффициентов усиления невязок.

Спецификой этого алгоритма является использование адаптации (17), (18) коэффициентов фильтрации в зависимости от значения невязок измерений, совместное использование измерений разных диапазонов для коррекции общего прогноза, а также выполнение прогноза с малым шагом, что позволяет обеспечивать потребителей информацией в промежутках между приходом измерений.

Основой решения задачи идентификации измерений является использование экстремального критерия принятия решения, при котором формирование решающего правила выполняется по минимуму того или иного функционала качества. Суть процедуры принятия решения состоит в том, что при получении очередных измерений по ним вычисляются функционалы качества для всех экстраполируемых траекторий. Вполне очевидно, что наименьшим будет функционал, для которого измерения менее всего отличаются от результатов экстраполяции. По номеру этой траектории и определяется объект, от которого поступили измерения.

В таком функционале можно учесть и предысторию движения, и вероятность появления тех или иных траекторий, и важность отдельных составляющих для процедуры идентификации в целом. Этот метод позволяет получить высокодостоверное решение, не принимая во внимание абсолютное значение функционала, а лишь определив его минимальное значение в процессе перебора траекторий.

Один из возможных вариантов такого функционала определяется квадратичной формой

= Е + Ык) -ук)]2, р = !7Ж, (19)

г=1 ¿=1 ^1,и» + ^2,и»

Д^рДк) = ¿¿¿(к) - Я,Хэрг(к), (20)

Zj,i(k) - k - 2^

Zj,i(k) =--^L, (21)

Здесь j — номер диапазона; p — номер сопровождаемого объекта. Решение о соответствии принятых измерений Zj,i (k) р*-му объекту принимается в процессе перебора значений функционалов Ip, выгаисленнык для каждого из сопровождаемых объектов, по условию

р* = arg min Ip. (22)

р=1,Мц

Здесь г = 1, 4: хг € (Д, V, <^г, <^в) соответствует координатам состояния (дальность, скорость сближения, бортовые пеленги в горизонтальной и вертикальной плоскостях).

Необходимо отметить, что если первое слагаемое в (19) учитывает текущее состояния процесса сопровождение, то второе — предысторию движения.

3. Исследование эффективности алгоритма многоцелевого сопровождения в МДРЛС

Исследование алгоритмов (13)-(22) проводилось по результатам моделирования полета носителя и двух объектов на пересекающихся траекториях. При этом в качестве показателей эффективности использовались:

• значения функционалов идентификации (19) при приходе измерений от различных объектов;

• вероятность принятия правильного решения о приходе измерений от другого объекта;

• ошибки сопровождения при раздельной и совместной обработке сигналов в двух диапазонах.

Для моделирования использовались следующие исходные данные: два объекта, расположенных в одной плоскости на расстоянии 7, 5Д0 друг от друга, движутся навстречу с курсами фо1 = 3п/4 и фо2 = 5п/4 с одинаковыми скоростями Уо1 = Уо2 = 1, 8У0, в то время как носитель РЛС движется с курсом = п/2 со скоростью У0. При этом РЛС носителя измеряет дальности до объектов, скорости сближения с ними и углы визирования в горизонтальной плоскости, СКО ошибок измерений которых для первого и второго диапазонов составляет соответственно: од1 = од и од2 = 1, 5од для канала дальности, ау 1 = ау и оу2 = 1, 25оу для канала скорости сближения, об1 = о6 и об2 = 3о6 для канала угла визирования в горизонтальной плоскости.

На рис. 3 и 4 в условных единицах показаны траектории полета носителя (Н) и двух объектов (Ц1, Ц2) и соответствующие им относительные координаты.

Рис. 3. Взаимное расположение объектов и носителя РЛС в процессе полета

Д/Дп

4 ч —

4 ч ч

ц'Г

___

v/vn

iii.II.

Ц2 -

\ \

\ Ч ч

ч ч ч

"ч

4Т 8Т 12Т 16Т 2 ОТ 24Т 28Т 32Т 36Т 40Т

1

4Т 8Т 12Т 16Т 20Т 24Т 28Т 32Т 36Т 40Т

б

а

✓ ✓ ✓

/ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

^ * ----ч.

д2 чч

О 4Т 8Т 12Т 16Т 20Т 24Т 28Т 32Т 36Т 40Т

г

в

Рис. 4. Относительные координаты объектов в процессе полета

На рис. 5 показаны зависимости функционалов (19) от взаимного положения объектов и вариантов прихода измерений. Функционал /11 соответствует ситуации, когда он вычисляется для первого объекта при условии, что именно от него поступают измерения. Функционал /12 соответствует ситуации, когда он вычисляется для первого объекта при условии, что измерения приходят от второго. Аналогичный смысл имеют и функционалы /22 и /21.

Из рисунков видно, что функционалы реагируют на приход каждого измерения в каждом диапазоне. При этом даже на моменты пересечения траекторий (£ = 24Т) функционалы /11 и /22, соответствующие приходу «своих» измерений, по крайней мере, на два порядка меньше функционалов /12 и /21. Это свидетельствует о высокой чувствительности функционалов к приходу измерений, что предопределяет высокую вероятность правильного принятия решений. На рис. 6 приведена зависимость вероятности правильного принятия решения о приходе измерений от чужого объекта от расстояния между целями в единицах СКО измерений первого диапазона.

Из рисунка следует, что в отличие от стробовой предложенный способ бесстробовой идентификации практически не накладывает дополнительных ограничений на разрешающую способность РЛС.

О 4Т 8Т 12Т 16Т 20Т 24Т 28Т 32Т 36Т 40Т О 4Т 8Т 12Т 16Т 20Т 24Т 28Т 32Т 36Т 40Т

О СГ. 2а. За. 4а. 5а. 6а. 7 а. 8а. 9а. Юсг.

I I I I I I I I I. I

Ах.

Рис. 6. Зависимости вероятности принятия правильного решения о принадлежности измерений от расстояния между объектами

На рис. 7 приведены зависимости ошибок оценивания дальности и скорости сближения для одно- и двухдиапазонных РЛС при сопровождении объекта, маневрирующего со сменой знака скорости.

Из рисунка видно, что рассмотренные алгоритмы МЦС позволяют устойчиво сопровождать интенсивно маневрирующие объекты. При этом в двухдиапазонных РЛС точность сопровождения в несколько раз лучше однодиапазонного варианта.

0,4

0 4Т 8Т 12Т 16Т 20Т 24Т 28Т 32Т 36Т 40Т

а

1.5.........................................

0 4Т 8Т 12Т 16Т 20Т 24Т 28Т 32Т 36Т 40Т

t

б

Рис. 7. Сравнение ошибок оценивания координат для совместного и раздельного оценивания

Заключение

Проведенные исследования позволяют прийти к следующим заключениям:

предложенные алгоритмы МЦС позволяют обеспечить высокую достоверность сопровождения маневрирующих объектов при достаточно редких неодновременно поступающих разноточных измерениях, практически не накладывая ограничений на потенциально разрешающую способность РЛС;

использование при МЦС нескольких диапазонов позволяет в несколько раз повысить точность и устойчивость сопровождения, не накладывая принципиальных ограничений на возможность его реализации.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект 15-08-04000-а.

Список литературы

1. ^стемы радиоуправления. Кн. 3. Tеоретические основы синтеза и анализа систем радиоуправления / Под ред. BÄ Mеркулова. M.: Радиотехника, 2014. 394 с.

2. Bерба B.C., Кондратенков EC., Mеркулов B.И. Bлияние многодиапазонной PЛC на системные показатели авиационного комплекса радиолокационного дозора и наведения // Радиотехника. 2011. № 11. C. 4-10.

3. Lin C.-F. Modern navigation, guidance, and control processing. Prentice Hall, 2008. 706 p.

4. Bерба B.C. Aвиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения. M.: Радиотехника, 2014. 528 с.

5. Bоскресенский Д.И., Канащенков A.K A^^mre фазированные антенные решетки. M.: Радиотехника, 2004. 488 с.

6. Cамарин О.Ф. Интегрированные информационно-вычислительные системы летательных аппаратов. M.: Издательство MAM, 2013. 217 с.

7. Фарина A., Огудер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. ^провождение целей: пер. с англ. M.: Радио и связь, 1993. 322 с.

8. Ramachandra K.V. Kalman filtering techniques for radar tracking. CRC Press, 2000. 256 p.

9. Aнтипов B.H., Колтышев E.E., Кондратенков EC., Лепин B.H., Фролов A.Ю., Янковский B.T. Mногофункциональные радиолокационные комплексы истребителей: под ред. B.H. Лепина. M. : Радиотехника, 2014. 296 с.

10. Григорьев БМ., Губанов A.B., Крылов A.A., Кузьменков B^., Петухов Ю.М, ^ирин Ю^., Tупарев Д.Л. Радиолокационное обеспечение полетов военной авиации. мотехника и приложения: под ред. B^. Кузьменкова. Черноголовка: Редакционно-издательский отдел ИПХФ PAH, 2015. 304 с.

11. Ярлыков M.C., Богачев A.C., Mеркулов B.И., Дрогалин B.B. Радиоэлектронные комплексы летательных аппаратов. T. 2. Применение авиационных радиоэлектронных комплексов при решении боевых и навигационных задач: под ред. M.C. Ярлыкова. M.: Радиотехника, 2012. 256 с.

12. Ярлыков M.C., Богачев A.C., Mеркулов B.M, Дрогалин B.B. Радиоэлектронные комплексы летательных аппаратов. T. 1. Tеоретические основы: под ред. M.C. Ярлыкова. M.: Радиотехника, 2012. 504 с.

Radiooptics of the Bauman MSTU, 2015, no. 5, pp. 37-51.

DOI: 10.7463/rdopt.0515.0817948

Received: 22.09.2015

Revised: 21.10.2015

© Bauman Moscow State Technical University

Multiband radars. Multitarget tracking challenges

Verba V. S.1, Merkulov V. I.1, Sadovskiy P. A.1* spapost@gmail.com

1 Radio-engineering Corporation VEGA JSC, Moscow, Russia

Keywords: multiband radar, adaptive analogue-discrete estimation, multitarget tracking

The article considers the impact of using several radiation bands on the radar system performance. The emphasis is put on the use of multi-target tracking mode in multi-band radars that can significantly improve the performance and all the tactical capabilities through the work-share with differently based radars.

It is noted that the multi-band use requires solving a number of complicated tasks, including individually marked complication of procedures of electromagnetic compatibility; selection of the antennas type and their location on board; as well as the complexity of algorithms to provide complex signal processing of different ranges. The complexity is because of the fact that measurements have to be identified both according to objects and according to ranges, taking into account different accuracy and non-simultaneous arrival of signals.

To solve these tasks is especially important for the multi-target tracking mode, which is the main operation mode of modern and advanced radars.

While solving these tasks, were analyzed existing single-band multi-target tracking systems based on the strobe method of measurement identification and classical algorithms of filtrations and pointed out their shortcomings, namely a low accuracy and reliability of tracking objects, especially at small distances between them and in the intersecting trajectories.

To achieve the required accuracy, resolution, and validity there is a proposal to use algorithms of adaptive analog-discrete estimation and of extreme identification of measurements to overcome these drawbacks.

The paper considers an example of the solution of this problem based on the strobe-free identification of measurements and adaptive analog-discrete estimation. The algorithm features are: using an adaptation of the filtering factors to the current value of the residuals, shared use of different measurement ranges to correct general prediction, and using the extreme criteria and taking into account the prehistory movement in the identification of measurements.

For the proposed algorithms, based on the results of simulation was evaluated efficacy to confirm the high reliability, accuracy, and stability of tracking maneuvering objects in the multitarget tracking in multi-band radars.

Radiooptics

Electronic journal of the Bauman MSTU

http://radiooptics.ru

References

1. Merkulov V.I., ed. Sistemy radioupravleniya. Kn. 3. Teoreticheskie osnovy sinteza i analiza sistem radioupravleniya [Radio control systems. Vol.3. Theoretical basics of radio control system design and analysis]. Moscow, Radiotekhnika Publ., 2014. 394 p. (in Russian).

2. Verba V.S., Kondratenkov G.S., Merkulov V.I. Influence of Multiband Radar on System Performance of Airborne Warning and Control System. Radiotekhnika = Radioengineering, 2011, no. 11, pp. 4-10. (in Russian).

3. Lin C.-F. Modern navigation, guidance, and control processing. Prentice Hall, 2008. 706 p.

4. Verba V.S. Aviatsionnye kompleksy radiolokatsionnogo dozora i navedeniya [Aircraft system of radar surveillance and guidance]. Moscow, Radiotekhnika Publ., 2014. 528 p. (in Russian).

5. Voskresenskiy D.I., Kanashchenkov A.I. Aktivnye fazirovannye antennye reshetki [Active phased antenna arrays]. Moscow, Radiotekhnika Publ., 2004. 488 p. (in Russian).

6. Samarin O.F. Integrirovannye informatsionno-vychislitel'nye sistemy letatel'nykh apparatov [Aircraft integrated information computer system]. Moscow, MAI Publ., 2013. 217 p. (in Russian).

7. Farina A., Studer F.A. Radar Data Processing. Vol. 1: Introduction and Tracking. Research Studies Press. N.Y.: John Wiley & Sons, 1985. 348 p. (Russ.ed: Tsifrovaya obrabotka radi-olokatsionnoy informatsii. Soprovozhdenie tseley. Moscow, Radioi svyaz' Publ., 1993. 322p.).

8. Ramachandra K.V. Kalman filtering techniques for radar tracking. CRC Press, 2000. 256 p.

9. Antipov V.N., Koltyshev E.E., Kondratenkov G.S., Lepin V.N., Frolov A.Yu., Yankovskiy V.T. Mnogofunktsional'nye radiolokatsionnye kompleksy istrebiteley [Multifunctional fighter plane radar facilities]. Moscow, Radiotekhnika Publ., 2014. 296 p. (in Russian).

10. Grigor'yev B.M., Gubanov A.V., Krylov A.A., Kuz'menkov V.Yu., Petkhuov Yu.N., Spirin Yu.V., Tuparev D.L. Radiolokatsionnoe obespechenie poletov voennoy aviatsii. Sis-temotekhnika i prilozheniya [Military aircraft flight radar support. System engineering and applications]. Chernogolovka: IPKhF RAN editorial-and-publishing office, 2015. 304 p. (in Russian).

11. YarlykovM.S., Bogachev A.S., Merkulov V.I., Drogalin V.V. Radioelektronnye kompleksy letatel'nykh apparatov. T. 2. Primenenie aviatsionnykh radioelektronnykh kompleksov pri reshenii boevykh i navigatsionnykh zadach [Aircraft radar complexes. Vol. 2. Using aircraft radar complexes for solving battle missions and navigation tasks]. Moscow, Radiotekhnika Publ., 2012. 256 p. (in Russian).

12. Yarlykov M.S., Bogachev A.S., Merkulov V.I., Drogalin V.V. Radioelektronnye kompleksy letatel'nykh apparatov. T. 1. Teoreticheskie osnovy [Aircraft radioelectronic complexes. Vol. 1. Theoretical basics]. Moscow, Radiotekhnika Publ., 2012. 504 p. (in Russian).