1、DOI:1020079/jissn1001893x220107001引用格式:何仁军，熊杰基于雷达点迹处理的抗 GPO 干扰的机动目标跟踪J 电讯技术，2023，63(2):212 219HE J，XIONG JManeuvering target tracking with anti-GPO jamming ability based on radar plot processing J Telecommunication Engineering，2023，63(2):212219基于雷达点迹处理的抗 GPO 干扰的机动目标跟踪*何仁军何仁军1 1，熊杰，熊杰2 2(1中国航空工业集团公司成
2、都飞机设计研究所，成都 610041;2中国西南电子技术研究所，成都 610036)摘要:针对距离波门拖引(ange Gate Pull Off，GPO)干扰下机动目标跟踪性能恶化的问题，提出一种基于雷达点迹处理的机动目标跟踪算法。该算法首先使用 GPO 干扰鉴别技术将跟踪波门内的雷达点迹数据分为正常点迹集与 GPO 干扰点迹集，针对不同的点迹集采取了不同的状态更新策略，最后融合两类状态信息后输出目标位置。仿真结果表明，该算法的跟踪精度明显优于传统的交互多模型概率数据关联(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association，IMM
3、-PDA)算法及现有抗 GPO 干扰机动目标跟踪算法。关键词:机动目标跟踪;雷达点迹处理;距离波门拖引;数据融合开放科学(资源服务)标识码(OSID):微信扫描二维码听独家语音释文与作者在线交流享本刊专属服务中图分类号:TN97文献标志码:A文章编号:1001893X(2023)02021208Maneuvering Target Tracking with Anti-GPOJamming Ability Based on adar Plot ProcessingHE enjun1，XIONG Jie2(1AVIC Chengdu Aircraft Design esearch Institu
4、te，Chengdu 610041，China;2Southwest China Institute of Electronic Technology，Chengdu 610036，China)Abstract:To solve the problem that the maneuvering target tracking performance deteriorates under therange gate pull off(GPO)jamming，a method for the maneuvering target tracking with anti-GPOjamming abil
5、ity based on radar plot processing is proposed Firstly，by carrying out the jammingidentification technology，the radar plot data falling into the tracking gate is divided into two sets，the normplots set and the GPO jamming plots setThen，different status update strategies are adopted based on theabove
6、 different setsFinally，the target position is given by fusing two types of status informationSimulationresults show that the tracking accuracy of the proposed algorithm is obviously better than those of thetraditional Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association(IMM-PDA)algorithm and th
7、e existingmaneuvering target tracking algorithms against GPO jammingKey words:maneuvering target tracking;radar plot procession;range gate pull off(GPO);data fusion0引言随着电子对抗技术的发展，雷达面临的威胁越发多样，其中的一个主要威胁为距离欺骗干扰。距离欺骗干扰能使雷达产生距离上的假目标，从而破坏雷达距离跟踪系统1。因此，为了维持雷达的跟踪性能，现代雷达须引入对应的抗干扰技术。212第 63 卷 第 2 期2023 年 2 月电讯
8、技术Telecommunication EngineeringVol63，No2February，2023*收稿日期:20220107;修回日期:20220308通信作者:熊杰距离欺骗干扰可分为距离波门前拖(angeGate Pull In，GPI)干扰和距离波门后拖(angeGate Pull Off，GPO)干扰，后者因更容易实现而成为最常用的距离欺骗干扰形式1。GPO 干扰为一种延时干扰，其实施方式是存储接收到的雷达发射信号并延迟播发，从而欺骗雷达距离跟踪波门23。针对 GPO 干扰，近年来涌现了多种算法，试图从雷达回波信号34 或者雷达点迹514 层面抑制其对目标跟踪所造成的恶劣影响。
9、基于雷达点迹数据的抗 GPO 干扰技术易于实施，因此在实际工程中备受关注。本文同样聚焦于基于雷达点迹的抗GPO 干扰技术。文献 56基于 Neyman-Pearson的框架构造二元假设检验对 GPO 干扰进行鉴别，并提出基于分解与融合的方法来实现对 GPO 干扰环境下的目标跟踪，但该方法由于理论复杂使得其实际操作难度较大。文献 7 将雷达点迹的幅度信息引入多假设跟踪(Multiple Hypothesis Tracking，MHT)中，但该方法在实际中的应用受限于 MHT 的计算复杂度。文献 8 在特定环境下引入空间约束求解目标与雷达之间距离，从而检测时间延迟干扰。注意到 GPO 干扰点迹的方
10、位角和俯仰角与真实目标点迹的方位角和俯仰角接近，文献 9采用角度2检验来判断雷达是否受到 GPO 干扰，但该方法在回波信号信噪比较低时误判率将显著上升。文献 10 通过设置信噪比阈值并结合概率数据关联(Probabilistic Data Association，PDA)滤波器来对抗GPO 干扰，但如何设置信噪比阈值尚欠缺理论依据。为缓解角度2检验易受信噪比影响的缺陷，文献 11 将其与信噪比似然预处理相结合并使用移位寄存器来检验是否存在 GPO 干扰。文献 12改进文献 11 中使用的移位寄存器逻辑，并在此基础上采用 PDA 滤波器跟踪机动目标。进一步，在文献 11与文献 12的基础上，文献
11、 13及文献 14 采用多模型(Interacting Multiple Model，IMM)并改进传统 PDA 滤波器，以此提出一种改进的IMM-PDA 算法来实现 GPO 干扰下的机动目标跟踪，但 PDA 滤波器改进方式有待进一步优化。针对 GPO 干扰环境下的目标跟踪问题，本文提出一种基于虚拟点迹的机动目标跟踪算法。在IMM-PDA 算法框架下，首先使用信噪比结合角度的2检验以及 M/N 逻辑检验将跟踪波门内的点迹数据分为正常点迹集与 GPO 干扰点迹集，不同的集合采取不同的跟踪方式:对于正常点迹集，使用传统的 IMM-PDA 算法来跟踪目标;对于 GPO 干扰点迹集，构造了一个基于该集
12、合的虚拟点迹，并使用IMM 算法对目标进行跟踪。最后，融合 IMM-PDA滤波器的跟踪状态与 IMM 滤波器的跟踪状态。仿真结果表明，本文算法的跟踪精度明显优于传统的IMM-PDA 算法及其现有抗 GPO 干扰跟踪算法的跟踪精度。1问题描述一般地，假设雷达位于三维空间坐标原点，并记xk=xk，xk，xk，yk，yk，yk，zk，zk，zkT表征 k 时刻目标的状态信息，其中，xk，yk，zk分别表征目标在三维空间的位置分量，xk，yk，zk分别表征目标在三维空间的速度分量，xk，yk，zk分别表征目标在三维空间的加速度分量。由于目标的机动特性不易用单一模型精确刻画出，因此常用如式(1)所示的多
13、模型表征:xk=Fjkxk1+k。(1)式中:Fjk表示模型 Mjk的系统矩阵。不妨记目标模型集为 Mn=M1，M2，Mn。假设模型 Mjk的有效概率为 jk=p Mjk，并假设模型 Mik1切换至模型Mjk的切换规律服从一个有限状态的稳态马尔科夫链，其转移概率 pij=p MjkMik1。一般地，常用的描述目标动态行为的模型有匀速模型、匀加速模型、匀速转弯模型以及 Singer 模型等15。记?k=nkNkn=1表征 k 时刻雷达探测目标形成的点迹集合，其中，nk=rnk，bnk，enk，nr，k，nb，k，ne，k，nkT为第 n 个点迹，rnk表征距离测量值，nr，k为对应测量噪声标准差
14、，bnk表征方位角测量值，nb，k为对应测量噪声标准差，enk表征俯仰角测量值，ne，k为对应测量噪声标准差，nk表征对应的雷达回波信号的信噪比。由于距离、方位角以及俯仰角测量值都是在以雷达为坐标原点的球坐标系获取的，而滤波是在直角坐标系中进行的，因此需将nk变换成直角坐标系下的量测nk，即nk=znk，nk，nk。(2)式中:znk=xnk，ynk，znkT表征目标在直角坐标系下的三维位置向量;nk为该位置对应的误差协方差矩阵。文献 1517 给出了几种三维直角坐标系下的无 偏 量 测 转 换(ModifiedUnbiasedConvertedMeasurement，MUCM)算法，本文采用
15、文献 16 所提出的基于本地东北天直角坐标系下的 MUCM 算法。基于此雷达点迹位置 znk的量测方程为 znk=Hxk，312第 63 卷何仁军，熊杰:基于雷达点迹处理的抗 GPO 干扰的机动目标跟踪第 2 期其中H=100000000000100000000000100 。(3)值得注意的是，集合?k中的数据可分为三类:第一类是目标点迹;第二类是虚警/杂波点迹;第三类是电子对抗干扰点迹。本文假设电子对抗干扰点迹均为 GPO 干扰点。具体地，对于 GPO 干扰点迹fk，其方位角及俯仰角测量值是在目标方位角及俯仰角真实值上叠加测量噪声，而距离测量值 rfk一般具有如下形式10:rfk=k+vG
16、PO(kk0)+k，r。(4)式中:k为 k 时刻目标到雷达的真实距离;vGPO为GPO 干扰的拖引速度;k0为实施 GPO 干扰的初始时刻;k，r为测量噪声。综上所述，本文所要解决的问题为，当目标运动空间存在杂波及 GPO 干扰情况下，根据雷达点迹集合序列 Dk=nk，nkNkn=1，k=1，2，3，估计每个量测时刻点上目标所处的三维空间位置。2抗 GPO 干扰的机动目标跟踪算法杂波环境下，常用的机动目标跟踪算法有 MHT跟踪算法、IMM-PDA 跟踪算法等。由于 MHT 跟踪算法中的可行联合假设随着杂波个数及目标个数的增加，其数目指数增长15，因此本文选用 IMM-PDA算法作为机动目标跟踪算法。将 GPO 干扰检测、虚拟点迹构造以及基于 IMM 滤波的航迹更新等环节整合到 IMM-PDA 跟踪算法中，最终形成抗 GPO干扰的机动目标跟踪算法。首先给出 IMM-PDA 跟踪算法的递推条件。对任意模型 Mj，记其在 k1 时刻的状态估计值为xjk1|k1，相应的估计误差协方差矩阵为Pjk1|k1，以及模型有效概率为 jk1。记 jk、xjk|k1、Pjk|k1、zjk|k1以及Sjk
