本發(fā)明屬于雷達技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種對抗欺騙式假目標(biāo)的方法，可用于目標(biāo)檢測或跟蹤。

背景技術(shù)：

隨著電磁干擾領(lǐng)域的逐漸成熟，干擾機對探測系統(tǒng)施放干擾信號變得普遍且更加容易。現(xiàn)有的轉(zhuǎn)發(fā)式干擾機能夠在接收到雷達信號后，瞬間精確復(fù)制雷達發(fā)射信號，對其進行調(diào)制后轉(zhuǎn)發(fā)與真實回波具有不同時延的假目標(biāo)回波，以擾亂雷達系統(tǒng)對真實目標(biāo)的判斷。

在這種情況下，單站雷達的抗干擾能力受到極大的限制，已很難進行正常的工作，組網(wǎng)雷達系統(tǒng)是將多部節(jié)點雷達連接成網(wǎng)，形成信號密集度很高且信號形式多變的雷達信號空間。由于干擾機無法準(zhǔn)確獲得所有節(jié)點雷達信息，難以對整個組網(wǎng)雷達系統(tǒng)進行有效的協(xié)同干擾，因此，組網(wǎng)雷達系統(tǒng)可以達到單站雷達所不能達到的抗干擾效果。

現(xiàn)有組網(wǎng)雷達系統(tǒng)采用點跡信息融合抗干擾方法，其原理主要是利用真目標(biāo)在不同節(jié)點雷達中的量測值相關(guān)度高而假目標(biāo)在不同節(jié)點雷達中的量測值相關(guān)度不高的特點，利用假設(shè)檢驗的方法剔除有源假目標(biāo)。但原有算法在建模過程中忽略了實際中存在的雷達站址誤差，即雷達站對自身位置的估值誤差：雷達站對自身的定位不可能做到極其精確，尤其當(dāng)雷達站處于運動狀態(tài)時，雷達對自身的定位誤差會隨著雷達運動速度的增加而變大，進而影響對真假目標(biāo)的判別。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于針對上述現(xiàn)有組網(wǎng)雷達點跡融合算法對抗欺騙式假目標(biāo)方法的不足，提出一種基于站址誤差融合算法對抗欺騙式假目標(biāo)的方法，以修正站址誤差對組網(wǎng)雷達檢測概率的影響，提高真實目標(biāo)的檢測概率。

本發(fā)明的技術(shù)思想是對現(xiàn)有組網(wǎng)雷達鑒別假目標(biāo)的方法進行改進，在算法中增加實際中存在的站址誤差因素，其實現(xiàn)方案包括如下：

(1)組網(wǎng)雷達系統(tǒng)中的各節(jié)點雷達分別對目標(biāo)進行量測，得到第i個節(jié)點雷達對第k個目標(biāo)的量測值為其中，為第k個目標(biāo)相對第i個節(jié)點雷達的徑向距離，為第k個目標(biāo)相對第i個節(jié)點雷達的方位角，為第k個目標(biāo)相對第i個節(jié)點雷達的俯仰角；

(2)對(1)中得到的目標(biāo)的量測值進行坐標(biāo)變換，得到目標(biāo)在統(tǒng)一直角坐標(biāo)系中的坐標(biāo)其中，分別為第i個雷達量測到的第k個目標(biāo)在直角坐標(biāo)系中x軸、y軸、z軸的位置信息；

(3)對各目標(biāo)在統(tǒng)一直角坐標(biāo)系中的位置坐標(biāo)求微分，得到目標(biāo)位置誤差dX與雷達量測誤差dV和站址誤差dX_s之間的關(guān)系表達式：dX＝CdV+dX_s，計算得到目標(biāo)的定位誤差協(xié)方差矩陣P；

(4)對各節(jié)點雷達的量測集中的數(shù)據(jù)利用最近鄰關(guān)聯(lián)的方法進行匹配，將歐式距離最小的量測值匹配到同一關(guān)聯(lián)量測序列，一個關(guān)聯(lián)量測序列對應(yīng)一個目標(biāo)在不同節(jié)點雷達中的量測值；

(5)對(4)中得到的所有關(guān)聯(lián)量測序列中的量測值進行兩兩組合，并通過目標(biāo)定位誤差協(xié)方差矩陣P計算兩個量測值之間的馬氏距離d_ij，對馬氏距離d_ij進行假設(shè)檢驗，若一個量測序列中所有組合均通過假設(shè)檢驗，則認為該關(guān)聯(lián)量測序列對應(yīng)的目標(biāo)為真實目標(biāo)，否則，認為其對應(yīng)假目標(biāo)，將其剔除。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有的優(yōu)點：

1、相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明增加了實際中存在的站址誤差因素，修正了站址誤差對誤差協(xié)方差矩陣的影響，因而提高了仿真在真實應(yīng)用環(huán)境下的參考價值；

2、本發(fā)明降低了組網(wǎng)雷達被欺騙概率，能夠降低不必要的資源損耗。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的實現(xiàn)流程圖；

圖2是在σ_s＝10m時，用本發(fā)明和現(xiàn)有方法進行真假目標(biāo)鑒別的檢測概率對比圖；

圖3是用本發(fā)明進行真假目標(biāo)鑒別時，檢測概率隨站址的誤差大小變化圖。

具體實施方式

參照圖1，本發(fā)明的具體實現(xiàn)步驟如下：

步驟1，組網(wǎng)雷達對目標(biāo)進行量測。

組網(wǎng)雷達系統(tǒng)中的各節(jié)點雷達分別對目標(biāo)進行量測，得到第i個節(jié)點雷達對第k個目標(biāo)的量測值為其中，為第k個目標(biāo)相對第i個節(jié)點雷達的徑向距離，為第k個目標(biāo)相對第i個節(jié)點雷達的方位角，為第k個目標(biāo)相對第i個節(jié)點雷達的俯仰角；

步驟2，坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

對(1)中得到的目標(biāo)的量測值進行坐標(biāo)變換，得到目標(biāo)在統(tǒng)一直角坐標(biāo)系中的坐標(biāo)其中：

式中，分別為目標(biāo)相對于節(jié)點雷達的徑向距離、方位角和俯仰角信息，分別為第i個節(jié)點雷達在統(tǒng)一坐標(biāo)系下的x軸坐標(biāo)、y軸坐標(biāo)和z軸坐標(biāo)。

步驟3，推導(dǎo)定位誤差協(xié)方差矩陣。

3a)對目標(biāo)在統(tǒng)一直角坐標(biāo)系中的位置坐標(biāo)M_i(k)求導(dǎo)，由此得到目標(biāo)定位位置誤差與雷達量測誤差、站址誤差之間的關(guān)系表達式：

其中，分別為目標(biāo)相對于節(jié)點雷達的徑向距離、方位角和俯仰角信息；

3b)將目標(biāo)定位誤差記為dX，將雷達量測誤差記為dV，將雷達站址誤差記為dX_s，使3a)中目標(biāo)定位位置誤差與雷達量測誤差、站址誤差之間的關(guān)系簡化為：

dX＝CdV+dX_s

其中，

由上述關(guān)系式知，當(dāng)目標(biāo)位置信息在變換到統(tǒng)一直角坐標(biāo)系后，目標(biāo)定位誤差dX與雷達量測誤差dV和雷達站址誤差dX_s成線性關(guān)系，高斯分布仍然有效，因此目標(biāo)定位誤差dX仍是服從均值為零的高斯分布隨機變量；

3c)計算目標(biāo)定位誤差協(xié)方差矩陣P：

P＝E[dXdX^T]

＝CE[dVdV^T]C^T+E[dX_sdX_s^T]

其中，

σ_r、σ_θ、分別為雷達的測距誤差、測方位角誤差和測俯仰角誤差；σ_xs、σ_ys、σ_zs分別為雷達在x軸、y軸和z軸上的站址誤差。

步驟4，通過最近鄰關(guān)聯(lián)得到關(guān)聯(lián)量測序列。

對各節(jié)點雷達的量測集中的數(shù)據(jù)利用最近鄰關(guān)聯(lián)的方法進行匹配，將歐式距離最小的量測值匹配到同一關(guān)聯(lián)量測序列，一個關(guān)聯(lián)量測序列對應(yīng)一個目標(biāo)在不同節(jié)點雷達中的量測值，其實現(xiàn)步驟如下：

4a)找到量測值最少的節(jié)點雷達s作為參考雷達；

4b)選取參考雷達s的一個量測值sⁱ，計算其與第l個雷達的所有量測值之間的歐式距離：

其中，為參考雷達s的第i個量測值的x軸、y軸、z軸坐標(biāo)，為節(jié)點雷達l的第j個量測值的x軸、y軸、z軸坐標(biāo)；

4c)選擇4b)中得到的歐氏距離最小值對應(yīng)的第l個雷達的量測值與參考雷達s的量測值匹配到同一關(guān)聯(lián)量測序列。

步驟5，進行假設(shè)檢驗。

5a)提出兩個相互對立的第一假設(shè)H₀和第二假設(shè)H₁：

第一假設(shè)H₀為兩量測值Z_i和Z_j為真實目標(biāo)在不同節(jié)點雷達中產(chǎn)生的；

第二假設(shè)H₁為兩量測值Z_i和Z_j中至少有一個為欺騙式假目標(biāo)產(chǎn)生的；

5b)計算任意兩雷達量測誤差的差值ΔZ＝dZ_i-dZ_j～N(0,∑_ij)，其中，

∑_ij＝E[(dZ_i-dZ_j)(dZ_i-dZ_j)^T]＝P_i+P_j

dZ_i為第i個量測值的量測誤差，dZ_j為第j個量測值的量測誤差，則在H₀成立的條件下，ΔZ也近似服從零均值高斯分布；

5c)計算一個關(guān)聯(lián)序列中兩個節(jié)點雷達量測值之間的馬氏距離：

其中，Z_i為第i個量測值，Z_j為第j個量測值，將馬氏距離d_ij作為統(tǒng)計檢驗量，在H₀成立的條件下，馬氏距離d_ij服從他方分布，因此根據(jù)雷達用戶給定判決門限的δ，對馬氏距離d_ij進行如下假設(shè)檢驗：

若d_ij≤δ成立，則接受第一假設(shè)H₀，即判定兩量測值Z_i和Z_j為真實目標(biāo)在不同節(jié)點雷達中的量測值；

若d_ij>δ成立，則接受第二假設(shè)H₁，即判定兩量測值Z_i和Z_j為假目標(biāo)在不同節(jié)點雷達中的量測值，完成對真假目標(biāo)的鑒別。

本發(fā)明對抗欺騙式假目標(biāo)的有效性可通過下述仿真實驗驗證。

1.實驗場景：以三個雷達作為節(jié)點雷達的組網(wǎng)模型，設(shè)置1個真目標(biāo)，其位置在x維方向上的坐標(biāo)為50km，在y維方向上的坐標(biāo)為50km，在z維方向上的坐標(biāo)為1km，對每個雷達站均設(shè)置一個欺騙式假目標(biāo)。各節(jié)點雷達信息如表1所示，其中，節(jié)點雷達對自身的定位誤差在三個維度相同，即假設(shè)檢驗?zāi)Ｐ椭酗@著性水平α＝0.01，檢測門限δ＝9.21。

表1 各節(jié)點雷達參數(shù)信息表

2.實驗內(nèi)容與結(jié)果分析

實驗1，改變假目標(biāo)欺騙距離，變化范圍為0m到1000m，用本發(fā)明與現(xiàn)有組網(wǎng)雷達對抗欺騙式假目標(biāo)干擾算法分別進行真假目標(biāo)的鑒別，得到真目標(biāo)的正確鑒別概率與組網(wǎng)雷達被欺騙概率，結(jié)果如圖2所示。其中圖2(a)為真目標(biāo)的鑒別概率變化曲線，圖2(b)為組網(wǎng)雷達被欺騙概率變化曲線。

由圖2(a)可以看出：本發(fā)明對真目標(biāo)的正確鑒別概率高于現(xiàn)有算法對真目標(biāo)的正確鑒別概率，且隨著假目標(biāo)欺騙距離的增加，兩種算法對真目標(biāo)的正確鑒別概率基本不變；由圖2(b)可以看出：隨著假目標(biāo)欺騙距離的增加，兩種算法得到的組網(wǎng)雷達被欺騙概率都逐漸減小，且原有算法得到的組網(wǎng)雷達被欺騙概率略低于本發(fā)明中算法得到的組網(wǎng)雷達被欺騙概率。

實驗2，改變假目標(biāo)欺騙距離，變化范圍為0m到1000m，用本發(fā)明進行真假目標(biāo)的鑒別，設(shè)定三個組不同的雷達站址誤差，分別為0m、30m、60m，統(tǒng)計真實目標(biāo)鑒別概率和組網(wǎng)雷達被欺騙概率的變化，結(jié)果如圖3所示，其中圖3(a)為真目標(biāo)的鑒別概率變化曲線，圖3(b)為組網(wǎng)雷達被欺騙概率變化曲線。

從圖3(a)可以看出，用本發(fā)明進行真假目標(biāo)鑒別時，雷達站址誤差的大小影響真實目標(biāo)鑒別概率和組網(wǎng)雷達被欺騙概率，隨著站址誤差的增加，真實目標(biāo)鑒別概率逐漸減小，組網(wǎng)雷達被欺騙概率也逐漸減小。因此在考慮了站址誤差因素后，能夠修正原有算法得到的檢測概率及被欺騙概率，為真實應(yīng)用帶來更精確的數(shù)據(jù)，避免了不必要的資源消耗。