[发明专利]基于分布式组网雷达数据融合的抗RGPO干扰的方法

摘要

本发明公开了一种基于分布式组网雷达数据融合的抗RGPO干扰的方法，主要解决现有技术不能克服RGPO干扰产生的虚假航迹问题。其实现方案是：仿真平面内的单个目标作匀速直线运动，得到目标的真实航迹；由目标的真实航迹得到组网雷达中两部雷达的量测值；对每部雷达的量测值进行滤波，得到各雷达的局部航迹；在每部雷达的滤波过程中计算各时刻的新息归一化距离d_k,i；根据d_k,i计算滤波过程中的干扰判别因子λ_k,i；推导λ_k,i的分布并确定其判别门限η，进而计算可信度因子c_k,i，由c_k,i计算融合权重ω'_k,i；根据融合权重ω'_k,i，在融合中心将两条局部航迹进行航迹融合，得到与目标真实航迹近似的系统航迹。本发明能有效识别并剔除虚假航迹，可用于分布式组网雷达有效对抗航迹欺骗干扰。

主权项

1.一种基于分布式组网雷达数据融合的抗RGPO干扰的方法，其特征在于，包括如下：(1)在二维平面内，仿真单个目标作匀速直线运动，得到目标的真实航迹；(2)由目标的真实航迹得到组网雷达中两部雷达的量测值，其中，第一部雷达1正常跟踪，第二部雷达2在跟踪过程的k₁时刻开始受到RGPO干扰；(3)根据每部雷达观测到的量测值进行滤波，得到各雷达的滤波状态矢量及其误差协方差矩阵P_k,i，其中，i＝1,2表示雷达序号，k＝2,…,100表示采样时刻；(4)在每部雷达的滤波过程中计算各时刻的新息归一化距离d_k,i：其中，v_k,i表示新息，S_k,i表示新息协方差矩阵，[·]^T表示求矩阵转置，[·]^‑1表示矩阵求逆，d_k,i服从m个自由度的卡方分布，表示为d_k,i～χ²(m)，m为量测向量的维数；(5)根据各时刻的新息归一化距离，计算干扰判别因子λ_k,i：当k≥10时，借鉴滑窗法的思想，取时间窗T_win＝10，则其中，j∈[k‑T_win+1,k]；当k＜10时，对k时刻之前的新息归一化距离求算数平均，即其中，j∈[1,k]；(6)通过d_k,i的分布推导出有关干扰判别因子λ_k,i的分布：当k≥10时，T_winλ_k,i服从T_winm个自由度的χ²分布，即T_winλ_k,i～χ²(T_winm)，即在卡方分布的基础上除以T_win，得到λ_k,i近似服从卡方分布的表示式为当k＜10时，kλ_k,i服从km个自由度的χ²分布，即kλ_k,i～χ²(km)，即在卡方分布的基础上除以k，得到λ_k,i近似服从卡方分布的表示式为(7)构造假设检验：设雷达在跟踪过程中未受到RGPO干扰这一事件为H₀，雷达在某一时刻受到了RGPO干扰这一事件为H₁；(8)根据(6)和(7)的结果确定判别门限η：Pr{λ_k,i＞η|H₀}＝α，其中，α为误判概率，取值为0.05或0.01或0.1，Pr{·}表示求某一分布的概率；(9)根据(5)中的干扰判别因子λ_k,i和(8)中的判别门限η，计算可信度因子c_k,i：(10)将可信度因子c_k,i引入到协方差交叉CI融合算法中，对CI融合算法进行改进，计算改进后的CI算法融合权重ω'_k,i；(11)根据融合权重ω'_k,i，在融合中心将两条局部航迹进行航迹融合，得到融合后的系统航迹：其中，P_k分别为系统航迹的滤波状态矢量及其误差协方差矩阵。