Misol: kuzatuvga asoslangan bosqichli massivli radar boshqaruvi

3. Misol: kuzatuvga asoslangan bosqichli massivli radar boshqaruvi
Ko'p funktsiyali radar uchun resurslarni boshqarish, albatta, ko'rib chiqilgan dasturga bog'liq. Bu yerda biz yer ustidagi havo kuzatuvi uchun treklarni ta'mirlashni muhokama qilamiz, shu bilan birga vaqt va energiya talabini minimallashtiramiz. Trekning aniqligi faqat barqaror treklar kafolatlangandagina muhimdir. Bu yerda trekni boshlash yoki amalga oshirish masalalari ko'rib chiqilmaydi. IMM modellashtirishning afzalliklari va amplituda ma'lumotlari aniq ko'rinib turishi uchun noto'g'ri aniqlashlar (tartibsizlik, elektron qarshi choralar), ma'lumotlar assotsiatsiyasi ziddiyatlari yoki, ehtimol, hal qilinmagan o'lchovlar chiqarib tashlandi. Shunga qaramay, ularning ta'siri umumiy Bayes doirasiga kiritilishi mumkin [16].
A. Fazali massivli radar uchun sensorli modellashtirish
Bosqichli massivli radar kuzatuvida kerak bo'lganda qo'shimcha sensor ma'lumotlarini olish mumkin. Har bir "radar resurslarini taqsimlash" [7] dan oldin, ma'lum bir radar parametrlari mavjud ma'lumotlarning etishmasligiga qarab kuzatuv tizimi tomonidan tanlanishi kerak. Biz bu erda ob'ektni qayta ko'rib chiqish vaqtini ko'rib chiqamiz t k , joriy nur holati b k , ya'ni qayerga yo'nalishni ko'rsatuvchi birlik vektor radar energiyasi uzatilishi kerak, va har bir turar joy uchun uzatiladigan energiya e k . Boshqa radar parametrlari (aniqlash chegarasi l D , radar nurining kengligi B ) doimiy deb hisoblanadi. Yoritilgan ob'ekt tomonidan ishlab chiqarilgan teri aks-sadosini qayta ishlagandan so'ng, t k vaqtida R k resurs taqsimoti ob'ektning yo'nalish kosinuslarini va ob'ekt diapazonini o'lchashga olib keladi, z k =
( u k , v k , r k ), signal amplitudasi a k bilan birga . Buning uchun bitta turar joy etarli bo'lmasligi mumkin
ob'ektni aniqlash va keyinchalik nozik lokalizatsiya. Turar-joylar sonini belgilaymiz
muvaffaqiyatli aniqlash va mos keladigan nurlar to'plami uchun zarur
pozitsiyalar. Shunday qilib, har bir radar taqsimoti R k = ( t k , B k , , e k , z k , a k ).
R k = { R k , R bilan belgilanadi k -1 }.
Radar kesimining tebranishlari: Haqiqiy ob'ektlarning bir lahzali radar kesimi k ko'p jihatdan foydalaniladigan radar chastotasi va joriy burchak burchagiga bog'liq. Shu sababli, statistik modellar ob'ektlarning orqaga tarqalish xususiyatlarini tavsiflash uchun ishlatiladi. Ko'pgina amaliy holatlarda k gamma-zichliklar bilan tavsiflanadi,
(49)
(50)
Ushbu tenglamada s odatda noma'lum, lekin vaqt bo'yicha doimiy va ob'ektlarning ma'lum bir sinfiga xos bo'lgan o'rtacha RCSni bildiradi, m parametr esa "erkinlik darajalari" sonini bildiradi. Alohida namunalar k keyingi turar-joylar uchun statistik jihatdan mustaqil deb hisoblanadi (chastota dekorrelyatsiyasi bilan kafolatlangan, masalan). m = 1 , 2 holatlar Sverling-I va -III tebranishlari deb ataladi [11].
Ikki ortogonal signal komponentlari v 1 bilan bir lahzali ob'ekt signali v k = ( v 1 , v 2 ) bo'lsin.
va v 2 standart modellashtirish farazlariga ko'ra dispersiya bilan Gauss shovqini bilan qo'shimcha ravishda buziladi [11]. Signal komponentlari statistik jihatdan mustaqil deb qabul qilinganligi sababli, hosil bo'lgan sensor signalining pdf qiymati s k = ( s 1 , s 2 ) bo'ladi.
(51)
s k dan olingan normallashtirilgan skalyar miqdor shu tariqa Rays taqsimlanadi
[11]: . Demak, sn k jismning lahzali signal-shovqin nisbati k lahzali radar kesimiga mutanosibligini bildiradi . ning p ( │sn k ) ga nisbatan kutilgan qiymati [ ] = 1 + sn k bilan beriladi . Tanlangan normalizatsiyaga ko'ra, sof shovqin (sn k = 0) shunday birlik quvvatiga ega. Oldin muhokama qilingan RCS modeli tufayli sn k o'rtacha SN bilan gamma taqsimlanadi: p (sn k │SN) = G m (sn k ; SN , m ). Shunday qilib, berilgan SN ning shartli zichligi hisoblash yo'li bilan olinadi:
(52)
Integratsiya amalga oshirilishi mumkin (masalan, [1] ga qarang) natijada:
(53)
bu erda L m -1 Lager ko'phadlarini bildiradi. Swerling-I/III uchun bu polinomlar quyidagicha berilgan: L 0 (- x ) = 1, L 1 (- x ) = 1+ x . Shubhasiz, p ( │SN) kutilgan qiymati [ ] = 1 + SN bo'lgan gamma aralashmasi sifatida talqin qilinishi mumkin .
16 Sensor va Data Fusion
|