Повышение достоверности и точности измерения угловых координат целей моноимпульсным пеленгатором - Автореферат

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Повышение достоверности и точности измерения угловых координат целей моноимпульсным пеленгатором Работа выполнена на кафедре «Радиолокация и радионавигация» Московского авиационного института (государственного технического университета).Достоверность и точность измерения угловых координат (УК) целей являются одними из важнейших требований, предъявляемых к бортовым радиолокационным системам (БРЛС) различного назначения. При этом под достоверностью измерений УК моноимпульсным пеленгатором (МП) будем понимать вероятность обеспечения измерений с заданной точностью. Целесообразность повышения достоверности и точности измерения УК определяется взаимосвязью между показателями качества результатов первичных измерений и вторичной обработки. Актуальность повышения точности измерения УК обусловлена практически прямопропорциональной зависимостью между значением среднеквадратической ошибки (СКО) измерения УК цели и размером строба вторичной обработки. Повышение достоверности измерения УК приводит к уменьшению вероятности ложного захвата цели по боковому лепестку и, следовательно, к уменьшению вероятности перепутывания траекторий близко расположенных целей и срыва слежения.

Основные результаты диссертационной работы изложены в трех научных статьях и в тезисах докладов двух научно-технических конференций. Предложенные технические решения подтверждены шестью патентами РФ на изобретения.

Положения, выносимые на защиту

1. Использование последовательных временных отсчетов СУО позволяет существенно (более чем в 10 раз) повысить достоверность измерения УК моноимпульсным пеленгатором в режиме СНП.

2. В качестве эффективного аппроксиматора решающей функции для задачи повышения достоверности измерений моноимпульсным пеленгатором могут быть использованы НС, на вход которых подаются азимутальный, угломестный и квадрупольный СУО.

3. Повышение точности (в 2,5…4 раза в зависимости от значения отношения сигнал-шум) измерения УК моноимпульсным пеленгатором в режиме СНП может быть достигнуто путем использования последовательных временных отсчетов СУО, в частности, путем их обработки с помощью динамической НС.

4. Наличие в БРЛС второго диапазона частот позволяет сформировать дополнительные информационные признаки для двухдиапазонных моноимпульсных пеленгаторов, позволяющие повысить достоверность измерения УК, по сравнению с однодиапазонным моноимпульсным пеленгатором.

Структура и объем работы

Диссертационная работа изложена на 114 машинописных страницах и состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 51 наименования. Иллюстративный материал представлен в виде 77 рисунков. В Приложениях приведены тексты компьютерных программ.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность разработки алгоритмов повышения достоверности и точности измерения УК моноимпульсным пеленгатором, сформулированы цель и задачи исследования, показаны научная новизна и практическая значимость работы, представлена структура диссертации.

Первая глава содержит анализ достоверности и точности измерения УК моноимпульсным методом. Рассмотрены основные принципы моноимпульсной пеленгации, причины снижения точности измерения УК при моноимпульсной пеленгации, такие как флюктуационные ошибки, обусловленные внутренними шумами приемных каналов, ошибки, обусловленные перекрестными связями приемных каналов и аномальные ошибки, обусловленные неоднозначностью ПХ. Приведен обзор известных методов устранения аномальных ошибок: метод компенсации с помощью дополнительного приемного канала с широконаправленной антенной; метод сравнения сигналов суммарного и разностного каналов; алгоритмы углового стробирования с использованием заранее выявленных информационных признаков, известные по работам Ю.И. Щура.

Все перечисленные методы устранения аномальных ошибок измерения УК моноимпульсным пеленгатором предполагают формирование некоторого признака g нахождения цели А(?ц,?ц) внутри РЗ W. Значение g =1 соответствует решению AIW, а g=0 - решению AIW. При этом показателями эффективности того или иного метода являются вероятности ошибочного формирования признака g: Р1=Р(g=0CAIW) - вероятность ошибки 1-города

Р2=Р(g=1CAIW) - вероятность ошибки 2-города.

Достоверность измерения УК характеризуется вероятностями Р1 и Р2 и может оцениваться двумя способами: - величиной средневзвешенной ошибки r=С1? Р1 С2? Р2, (1) где С1 = С2 = 0,5 - весовые коэффициенты;

- величиной вероятности Р2 при фиксированном значении Р1.

В диссертационной работе использовались оба способа оценки достоверности.

Основная задача алгоритмов углового стробирования заключается в выявлении признаков наличия цели в РЗ и за ее пределами на основе анализа форм двумерных ПХ. Решение этой задачи можно свести к сравнению между собой СУО и их линейных комбинаций. Признаки принимают единичное значение при нахождении цели в РЗ, и нулевое - при нахождении цели за ее пределами: , (2)

, (3)

, (4)

, (5)

, (6)

, (7)

, (8) где U?, U?, Uq - СУО азимутального, угломестного и квадрупольного каналов соответственно; - пороговые значения, выбираемые для каждого признака с учетом требований по соотношению вероятностей Р1 и Р2.

Рис. 1. Структурная схема моноимпульсного пеленгатора с компенсационным каналом. моноимпульсный пеленгатор угловая координата

Рис. 2. Структурная схема моноимпульсного пеленгатора без компенсационного канала.

Вторая глава посвящена разработке алгоритмов повышения достоверности измерений УК МП в режиме слежения. Разработанные алгоритмы основаны на использовании обученной нейронной сети, которая по одиночным отсчетам СУО определяет достоверность измерений МП, т.е. факт нахождения УК внутри РЗ.

Постановка задачи повышения достоверности угловых измерений, основанная на байесовском подходе, сводится к выбору решающей функции

, где ), минимизирующей величину средней ошибки r (1).

Определение вида функции d(U) представляется крайне сложным изза существенно нелинейной связи между вектором U и УК, что обусловлено сложной формой ДНА. В известных алгоритмах повышения достоверности угловых измерений для аппроксимации функции d(U) используются различные эвристические подходы.

Так, при использовании метода компенсационной антенны решающая функция принимает вид: , где - суммарный сигнал МП; - сигнал компенсационной антенны. Этот метод базируется на использовании дополнительного приемно-усилительного канала с широконаправленной антенной, служащего для индикации наличия цели по направлению главного или боковых лепестков суммарной ДНА по соотношению уровней сигналов от основной и вспомогательной антенн. Метод реализуется в МП, структурная схема которого представлена на рис. 1.

В случае использования информационных признаков для повышения достоверности угловых измерений решающая функция равна:

(9) где - заранее выявленные признаки нахождения цели в пределах и за пределами РЗ, принимающие значения 0 или 1. Этот подход, развитый в работах Ю.И. Щура, получил название алгоритмов углового стробирования.

Следует отметить, что известные методы повышения достоверности угловых измерений, основанные на сравнении сигналов суммарного и разностного каналов МП, являются частным случаем алгоритмов углового стробирования с решающей функцией вида (9), содержащей лишь один информационный признак.

В диссертационной работе в качестве аппроксиматора решающей функции d(U), определяющей достоверность моноимпульсных измерений УК, использована обученная НС. Проведен анализ различных видов НС, на основе которого для рассматриваемой задачи выбрана НС типа многослойный персептрон. Путем компьютерных экспериментов определены параметры многослойной НС (МНС) (число слоев и число нейронов в слоях), обеспечивающие наилучшие показатели решающей функции по критерию минимума средней вероятности ошибки r. Все расчеты по созданию, обучению и тестированию МНС проведены в среде MATLAB.

Проведенные исследования показали, что наилучшие показатели качества обеспечивает четырехслойная МНС, два скрытых слоя которой содержат по шесть нейронов (рис. 4). Обучение МНС проводилось путем моделирования СУО при значениях отношении сигнал-шум (ОСШ) q=20…25 ДБ.

Результаты анализа рассмотренных в работе алгоритмов повышения достоверности угловых измерений, полученные путем компьютеного моделирования, представлены на рис. 3 в виде зависимостей средней вероятности ошибки r от значения ОСШ: 1 - метод использования компенсационной антенны;

2 - метод сравнения сигналов суммарного и разностного каналов;

3 - алгоритм углового стробирования при использовании признаков (2)-(5);

4 - алгоритм углового стробирования при использовании признаков (2)-(8);

5 - метод повышения достоверности угловых измерений при использовании НС.

Как видно из графиков предложенный в диссертационной работе метод использования НС (кривая 5) имеет наиболее высокую эффективность. Значения эффективностей этого метода и алгоритма углового стробирования при использовании семи признаков (кривая 4) оказываются очень близки и практически совпадают при малых значениях ОСШ (менее 15 ДБ). При этом оба метода (4 и 5) оказываются гораздо более эффективными по сравнению с традиционными методами повышения достоверности угловых измерений (методы 1, 2 и 3) - величина средней вероятности ошибки для них в 1,5…2,5 раза меньше.

В этой же главе предложен метод повышения достоверности измерений УК для двухдиапазонных РЛС. Информационным признаком нахождения цели в РЗ может служить пропорциональная зависимость между СУО различных диапазонов частот вблизи главного РСН:

(10) где UI и UII - СУО первого и второго диапазонов, а Пдд - порог.

Рис.3. Графики зависимостей средней вероятности ошибок от отношения сигнал-шум для разных методов повышения достоверности измерения УК.

Рис. 4. НС, аппроксимирующая оптимальную решающую функцию для задачи повышения достоверности измерения УК МП по одиночным отсчетам СУО

Повышение достоверности угловых измерений в двухдиапазонном радиолокаторе может осуществляться посредством совместного использования для каждого из диапазонов признаков, использованных ранее для однодиапазонных радиолокаторов. Признак сравнения суммарного сигнала с разностным имеет вид:

(11) где - информационные признаки вида (2) для I-го и II-го диапазонов частот соответственно.

Зависимость r от значения ОСШ для повышения достоверности измерений УК в двухдиапазонном МП с использованием признаков (10) и (11) представлена графиком 2 на рис.5. Для сравнения приведен аналогичный график 1 при применении признака (2) с использованием одного диапазона частот. Как видно из рисунка, использование информационных признаков в двухдиапазонных РЛС позволяет уменьшить величину средней вероятности ошибки в 1,5…3 раза в зависимости от значения ОСШ.

Рис.5. Зависимость средней вероятности ошибки от значения ОСШ при использовании для повышения достоверности измерения УК МП двухдиапазонной БРЛС

Третья глава содержит описание и исследование метода устранения угловой неоднозначности по значениям сигналов угловых ошибок моноимпульсного пеленгатора в режиме СНП как с помощью заранее выявленных информационных признаков наличия цели в РЗ, так и с помощью нейронных сетей.

В режиме СНП появляются дополнительные информационные преимущества, которые не могли быть использованы в вышеописанных алгоритмах повышения достоверности угловых измерений. При строчном сканировании существует возможность рассмотрения не только единичных значений СУО в текущий момент времени, но и в предыдущие моменты. Создается возможность для формирования признаков по совокупности нескольких подряд идущих значений СУО, образующих скользящее временное окно.

Постановка задачи повышения достоверности измерений УК для режима СНП аналогична вышеизложенной, с тем лишь отличием, что аргумент решающей функции содержит не три одиночных отсчета азимутального, угломестного и квадрупольного СУО, а три последовательности подряд идущих отсчетов, т.е.: U=(Ua i, Ua i 1,.. Ua i N; Ub i, Ub i 1,.. Ub i N; Uq i, Uq i 1,.. Uq i N).

Здесь N - размер скользящего окна, соответствующий размеру РЗ.

В работе в качестве информационных признаков и алгоритмов повышения достоверности измерений УК для СНП использованы такие свойства ПХ как нечетная симметрия и постоянство крутизны: , , (12)

, (13) где n - номер текущего отсчета СУО; - угловой интервал поворота ДНА между соседними зондированиями. Выражение для в (13) представляет собой оценку крутизны ПХ, полученную методом максимального правдоподобия по совокупности N отсчетов СУО.

В качестве третьего признака наличия цели в РЗ при СНП использовалась угловая протяженность единичного отрезка информационного признака по одиночным отсчетам СУО:

, (14) где - пороговые значения угловой протяженности признака, соответствующие размерам РЗ; - информационный признак по одиночным отсчетам СУО.

Проведено исследование метода повышения достоверности измерений УК при совместном применении трех предложенных информационных признаков . При вычислении информационного признака рассмотрены два случая формирования параметра : = , (15)

= (16) см. также соотношения (2)-(8). Расчет вероятностей и проведен путем компьютерного моделирования. Результаты расчетов средней вероятности ошибки r в виде зависимостей от значения ОСШ представлены на рис. 3: кривая 7 - при вычислении параметра по формуле (15); кривая 8 - при вычислении параметра по формуле (16). В режиме СНП алгоритмы углового стробирования (кривые 7, 8) за счет использования дополнительной информации позволяют существенно (в 5…30 раз) снизить вероятности ошибочных решений по сравнению со всеми рассмотренными алгоритмами повышения достоверности измерений УК по единичным отсчетам в режиме слежения (кривые 1-5).

Для решения задачи повышения достоверности угловых измерений в режиме СНП в диссертационной работе использованы динамические НС, на вход которых подаются динамические данные - значения СУО в последовательные моменты времени. В качестве такой сети выбрана простейшая динамическая сеть типа TLFN (focused Time Lagged Feedforward Network), достоинством которой является возможность использования для ее обучения алгоритма обратного распространения ошибки, реализованного в среде MATLAB. При этом входные сигналы сети - значения СУО - поступают через N-элементные линии задержки, а сама сеть представляет собой многослойный персептрон. Как и для статической НС, работающей по одиночным отсчетам СУО, наиболее эффективной для режима СНП оказалась четырехслойная НС с шестью нейронами в каждом из внутренних слоев. Создание, обучение и тестирование такой сети проведено в среде MATLAB. Путем компьютерного моделирования рассчитаны вероятности ошибок и , характеризующие качество работы обученной сети в режиме СНП. На рис. 3 под номером 6 представлен график зависимости средней ошибки r от значения ОСШ при определении достоверности измерений УК по динамическим данным с использованием НС. Видно, что средняя вероятность ошибки примерно в 1,5…2 раза больше, чем при использовании трех информационных признаков в режиме СНП (кривые 7, 8). Однако, следует учесть, что при создании и обучении НС в отличие от алгоритмов углового стробирования не использовалась никакая априорная информация о виде и свойствах ПХ. Кроме того, при наличии динамических данных время обучения НС существенно возрастает, что сильно затрудняет поиск оптимальных параметров сети и подбор множества обучающих образов.

Четвертая глава содержит описание и исследование алгоритмов измерения азимута и угла места моноимпульсного пеленгатора с помощью НС.

В традиционном МП не до конца используются его информационные возможности, обусловленные многоканальностью. Так, для определения азимута используется только СУО по азимуту, а для определения угла места используется только СУО по углу места, квадрупольный СУО не используется, в то время как все три СУО являются функциями как азимута, так и угла места.

Использование нескольких временных отсчетов позволяет существенно повысить ОСШ при измерении УК в режиме СНП, однако использование скользящего окна приводит к потере свойства линейной зависимости между СУО и УК, т.е. условие, при котором моноимпульсная обработка является оптимальной, нарушается.

В работе предлагается для получения оптимальных измерений УК в режиме СНП аппроксимировать неизвестную решающую функцию, используя в качестве вычислителя УК обученную НС, входными сигналами которой являются три СУО МП.

Для решения задачи измерения УК при СНП рассмотрены различные динамические сети, проведены исследования их эффективности для решения данной задачи, и выбрана сеть типа многослойный персептрон. Произведен подбор параметров, в результате чего наиболее эффективной для решения задачи оказалась трехслойная НС типа TLFN, внутренний слой которой содержит сто нейронов.

На рис.6 представлены графики зависимости СКО измерения УК, усредненной по РЗ от ОСШ для традиционного метода (1) и для измерения с помощью НС по динамическим данным трех СУО (2). Как видно, в режиме СНП применение динамической НС для измерения УК, по сравнению с традиционным методом, позволяет в зависимости от значения ОСШ повысить точность в 2,5…4 раза. При этом существенным достоинством применения НС является отсутствие требования априорных знаний о форме ПХ (крутизне).

Рис.6 Графики зависимостей СКО измерения УК, усредненного по РЗ, от значений ОСШ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рассмотрены принципы работы моноимпульсного пеленгатора (МП), проведен анализ основных источников ошибок измерения угловых координат (УК) и приведен обзор известных методов устранения аномальных ошибок. Проведено компьютерное моделирование известных алгоритмов, и для них получены зависимости средней ошибки от отношения сигнал-шум. Наиболее эффективным методом повышения достоверности угловых измерений оказалось использование заранее выявленных информационных признаков нахождения цели в рабочей зоне (РЗ) пеленгационной характеристики (ПХ) и за ее пределами.

Для решения задачи повышения достоверности измерения УК моноимпульсным пеленгатором предложено использовать нейронные сети (НС). Проведен анализ различных видов НС, выбрана структура и параметры НС для эффективного решения поставленной задачи. Показано, что применение для решения данной задачи обученных НС наиболее эффективно и позволяет в зависимости от значений ОСШ уменьшить величину средней вероятности ошибки в 1,5…3 раза.

В диссертации рассмотрены двухдиапазонные МП. Предложено использовать сигнал от дополнительного диапазона частот в двухдиапазонных БРЛС для повышения достоверности измерения УК МП. Выявлены признаки нахождения цели в РЗ ПХ на основе анализа форм ПХ 1-го и 2-го диапазонов, и на их основе разработаны алгоритмы повышения достоверности измерений УК МП. На основе анализа полученных в результате моделирования зависимостей средней вероятности ошибки от отношения сигнал-шум показано, что использование сигналов угловых ошибок (СУО) двух диапазонов частот позволяет повысить достоверность измерения УК МП (т.е. уменьшить величину средней вероятности ошибки) более чем в 1,5 раза.

Рассмотрена задача повышения достоверности измерений УК МП в режиме сопровождения на проходе (СНП). Показано, что в этом режиме появляются дополнительные информационные преимущества, которые не учтены в известных алгоритмах повышения достоверности угловых измерений по одиночным отсчетам СУО. Для решения задачи в режиме СНП предложено использовать динамические данные МП. Выявлены информационные признаки нахождения цели в РЗ и за ее пределами на основании анализа свойств ПХ, которые проявляются при рассмотрении совокупности нескольких подряд идущих отсчетов СУО. Разработаны алгоритмы повышения достоверности угловых измерений с использованием выявленных в работе информационных признаков. Проведены оптимизация параметров алгоритмов и анализ эффективности разработанных алгоритмов. Результаты анализа показали, что применение предложенных алгоритмов по сравнению с теми, которые используют одиночные отсчеты СУО, позволяет снизить среднюю вероятность ошибки в 11 раз.

В режиме сопровождения на проходе для решения задачи повышения достоверности угловых измерений предложено использовать динамические НС. В среде MATLAB создана, обучена и протестирована динамическая НС прямого распространения (TLFN) и произведено исследование ее эффективности на основе оценки вероятностей ошибок первого и второго рода. Показано, что применение для решения задачи повышения достоверности угловых измерений в режиме СНП обученных динамических НС эффективней, чем применение для решения данной задачи обученных статических НС, использующих только одиночные отсчеты СУО.

Для решения задачи измерения УК в режиме СНП предложено использовать динамические НС. Проведен анализ различных видов НС, выбрана структура НС для эффективного решения поставленной задачи. В среде MATLAB создана, обучена и протестирована такая НС и произведено исследование ее эффективности для решения поставленной задачи на основе значений СКО оценок азимута и угла места в пределах РЗ ПХ, полученных в результате компьютерного моделирования для различных отношений сигнал-шум. На основе сравнения полученных СКО показано, что применение для решения задачи угловых измерений в режиме СНП обученных динамических НС в 3 раза эффективней при отношениях сигнал-шум 13…30 ДБ, чем применение для решения данной задачи обученных статических НС, использующих только одиночные отсчеты СУО.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Щур Ю.И., Богословская М.А. Оценка угловых координат целей по данным моноимпульсных измерений в обзоре // Радиоэлектронные комплексы, 2005, № 5, с. 55-56.

2. Гаврилов К.Ю., Богословская М.А. Применение нейронных сетей в задачах пеленгации радиолокационных целей // Информационно-аналитический журнал «Фазотрон» № 3-4 2007 г.

3. Гаврилов К.Ю., Богословская М.А. Оценка угловых координат цели моноимпульсным радиолокатором при внеосевой пеленгации // Информационно-измерительные и управляющие системы, №9, т.6, 2008г.

4. Щур Ю.И., Богословская М.А., Полилов А.Н., Матюшин А.С. Угловой селектор для двухдиапазонного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2200962 от 20.03. 2003.

5. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловой селектор для двухдиапазонного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2201600 от 27.03. 2003.

6. Щур Ю.И., Богословская М.А., Полилов А.Н., Матюшин А.С. Угловой селектор для двухдиапазонного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2178183 от 10.01.2002.

7. Канащенков А.И., Ратнер В.Д., Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловой селектор для обзорного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2189048 от 10.09.2002.

8. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловой селектор для обзорного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2192654 от 10.11. 2002.

9. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловой селектор для обзорного моноимпульсного радиолокатора. Патент РФ на изобретение №2183020 от 27.05.2002.

10. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловое стробирование моноимпульсных радиолокационных измерителей при многолепестковой диаграмме направленности антенны. Тезисы доклада на 1-й Всероссийской научно-технической конференции по проблемам создания перспективной авионики, ОАО «Корпорация «Фазотрон-НИИР», 2002 г.

11. Щур Ю.И., Богословская М.А. Угловое стробирование моноимпульсных радиолокаторов. Тезисы доклада на XVII-й научно-технической конференции в НИИПРИБОРОСТРОЕНИЯ им. Тихомирова В.В. (г.Жуковский), 2001 г.

Размещено на .ru