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雷达网基于交叉定位点聚类的集中式与分布式压制干扰鉴别方法.pdf

摘要
申请专利号:

太阳城集团CN201410036360.7

申请日:

2014.01.21

公开号:

CN103954940A

公开日:

2014.07.30

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情: 授权|||专利申请权的转移IPC(主分类):G01S 7/36登记生效日:20190313变更事项:申请人变更前权利人:中国人民解放军海军航空工程学院变更后权利人:中国人民解放军海军航空大学变更事项:地址变更前权利人:264001 山东省烟台市二马路188号科研部变更后权利人:264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号科研学术处|||实质审查的生效IPC(主分类):G01S 7/36申请日:20140121|||公开
IPC分类号: G01S7/36 主分类号: G01S7/36
申请人: 中国人民解放军海军航空工程学院
发明人: 王国宏; 孙殿星; 吴巍; 吴健平; 李迎春
地址: 264001 山东省烟台市二马路188号科研部
优先权:
专利代理机构: 代理人:
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法律状态
申请(专利)号:

CN201410036360.7

授权太阳城集团号:

|||||||||

法律状态太阳城集团日:

2019.04.12|||2019.04.02|||2016.12.14|||2014.07.30

法律状态类型:

授权|||专利申请权、专利权的转移|||实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开了一种雷达网基于交叉定位点聚类的集中式与分布式压制干扰鉴别方法,属于雷达组网抗干扰技术领域。集中式与分布式压制干扰是对雷达网威胁较大的两种干扰类型,当存在两部集中式压制干扰机时,如何鉴别这两种干扰是目前的难题,本发明即立足于解决该问题。主要包括以下步骤:(一)将三部2D组网雷达获得的干扰源方位角量测输入数据融合中心计算机;(二)构造方位线的解析方程;(三)求解各个方位线相交所得的交叉定位点;(四)采用相似性阈值和最小距离原则进行聚类分析;(五)根据聚类结果进行干扰类型鉴别。本发明解决了将两部集中式压制干扰机误判为分布式干扰的问题,正确鉴别率高、工程实现容易,推广应用前景较好。

权利要求书

权利要求书
1.  步骤录取数据
在压制干扰下三部组网2D雷达分别可以获得干扰源的方位角量测,将各雷达录取的数据输入雷达网的数据融合中心计算机,在融合中心计算机中执行以下步骤:
步骤2:构造方位线的解析方程
为了求取交叉定位点,需要构造方位线的解析方程:
(1)输入雷达量测
为k时刻雷达1的第i个量测集,且1≤i≤2;
为方位角量测;
为k时刻雷达2的第j个量测集,且1≤j≤2;
为方位角量测;
为k时刻雷达3的第l个量测集,且1≤l≤2;
为方位角量测;
各雷达采样周期为T;
(2)计算所对应方位线的方程
y-yR1x-xR1=tanφkl---(1)]]>
其中(xR1,yR1)为雷达1的位置坐标;
(3)计算所对应方位线的方程
y-yR2x-xR2=tanαkl---(2)]]>
其中(xR2,yR2)为雷达2的位置坐标;
(4)计算所对应方位线的方程
x-xR3y-yR3=tanβkl---(3)]]>
其中(xR3,yR3)为雷达3的位置坐标;
步骤3:求解交叉定位点
(1)计算方位线与的交叉定位点Aij位置坐标
将方程(1)与方程(2)联立求解的位置坐标:
xAij=yR1-yR2+xR2tanαkj-xR1tanφkltanαkj-tanφkl---(4)]]>
yAij=yR1tanαkj-yR2tanφkl+tanαkltanφkl(xR2-xR1)tanαkj-tanφkl---(5)]]>
(2)计算方位线与的交叉定位点Bij位置坐标
将方程(1)与方程(3)联立求解的位置坐标:
xBij=yR1-yR3+xR3tanβkl-xR1tanφkltanβkj-tanφkl---(6)]]>
yBij=yR1tanβkj-yR3tanφkl+tanαkltanφkl(xR3-xR1)tanβkj-tanφkl---(7)]]>
(3)计算方位线与的交叉定位点Cjl位置坐标
将方程(2)与方程(3)联立求解的位置坐标:
xCij=yR2-yR3+xR3tanβkl-xR2tanαkjtanβkl-tanαkj---(8)]]>
yCjl=yR2tanβkl-yR3tanαkj+tanαkjtanβkl(xR3-xR2)tanβkl-tanαkj---(9)]]>
步骤4:计算交叉定位点Pi与Pj之间的马氏距离Dij
(1)计算Pi与Pj坐标向量之差eij
eij=exey=xPi-xPjyPi-yPj---(10)]]>
其中:
xPi=ym1-ym2+xm2tanαn2-xm1tanαn1tanαn2-tanαn1]]>
xPj=ys1-ys2+xs2tanαt2-xs1tanαi1tanαt2-tanαt1]]>
yPl=ym1tanαn2-ym2tanαn1+tanαn1tanαn2(xm2-xm1)tanαn2-tanαn1]]>
yPj=ys1tanαt2-ys2tanαt1+tanαt1tanαt2(xs2-xs1)tanαt2-tanαt1]]>
为Pi点的位置坐标;
为Pj点的位置坐标;
为雷达m1的位置坐标;
为雷达m2的位置坐标;
为雷达s1的位置坐标;
为雷达s2的位置坐标;
αn1为雷达m1的第n1个方位角量测;
αn2为雷达m2的第n2个方位角量测;
αi1为雷达s1的第t1个方位角量测;
αt2为雷达s2的第t2个方位角量测;
(2)求协方差阵P
P=QVQT  (11)
其中:
Q=∂ex∂αn1∂ex∂αn2∂ex∂αt1∂ex∂αt2∂ey∂αn1∂ey∂αn2∂ey∂αt1∂ey∂αt2---(12)]]>
V=σm120000σm220000σs120000σs22---(13)]]>
为雷达m1的俯仰角量测误差方差;
为雷达m2的方位角量测误差方差;
为雷达s1的俯仰角量测误差方差;
为雷达s2的方位角量测误差方差;
(3)计算马氏距离Dij
Dij=eijTP-1eij---(14)]]>
Dij服从自由度为2的卡方分布;
步骤5:采用相似性阈值和最小距离原则对交叉定位点集合Pset进行聚类分析
(1)确定判决门限Gα
给定显著性水平α,根据2自由度卡方分布的显著性水平确定判决门限Ga:当α=0.05时Gα=5.991;当α=0.01时Gα=9.210;
(2)任取Pset中的一点Pl为第一个聚类中心
设ω1为Pl所属的类;点Pl的位置坐标为;
(3)取Pset中的另一点Pj,如步骤2所示,计算Pj与Pl的距离Dij
若Dij≤Gα,则将交叉定位点Pj∈ω1;
若Dij≥Gα,则建立新的一类ω2,且Pj∈ω2;
(4)设已有类ω1,ω2,…ωk,计算尚未确定类别的点Pm到各类中任意一点的马氏距离Dmr
若Dmr≥Gα,则建立新的一类ωk+1,且Pm∈ωk+1;
若存在多个类满足Dmr≤Gα,且其中类ωl与点Pm的距离最小,则将交叉定位点Pm归为类ωl;
步骤6:干扰类型鉴别
(1)设雷达网中共有K部雷达受到干扰,所有交叉定位点的数量为M,经聚类后共产生N个类,各个类中含有交叉定位点的数量分别为I,1≤r≤N;
(2)设所有类中共有J个类满足
(3)若J=0,则判定雷达网受到分布式干扰;
(3)若J≥1,则判定雷达网受到集中式干扰,且J为集中式压制干扰机的数量;
步骤7:进行下一时刻运算
重复执行步骤1~步骤7进行下一周期的构造方位线的解析方程、交叉定位点聚类分析、干 扰类型判别。

关 键 词:
雷达网 基于 交叉 定位 点聚类 集中 分布式 压制 干扰 鉴别方法
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