李 炯,趙 彬,韓 闖,徐 躍
(空軍工程大學 防空反導學院, 西安 710051)
?
·總體工程·
臨近空間高超聲速目標跟蹤技術及展望
李炯,趙彬,韓闖,徐躍
(空軍工程大學 防空反導學院,西安 710051)
臨近空間高超聲速目標對空間防御系統(tǒng)和跟蹤技術提出了挑戰(zhàn)。文中簡要介紹了臨近空間高超聲速目標的特點;從跟蹤算法和目標探測技術兩個方面概述了當前臨近空間高超聲速目標跟蹤技術的研究現(xiàn)狀;從濾波算法、目標運動模型、目標探測系統(tǒng)和信號處理方法等方面分析了臨近空間高超聲速目標跟蹤技術的發(fā)展趨勢,提出了一些思考及可行性建議。
臨近空間;高超聲速目標;跟蹤技術
1937年,SCR-28[1]作為世界上第一部跟蹤雷達誕生,從此,目標跟蹤就開始作為一個科學技術的重要領域而存在,許多科學家和學者致力于該項課題的研究。目標跟蹤問題的本質(zhì)是基于傳感器獲得的數(shù)據(jù)對目標的狀態(tài)進行濾波估計。以往,在國防領域和民用領域中,被提出或是被改進的目標跟蹤算法得到了較好的工程應用。但是,隨著科技的進步,特別是現(xiàn)代航空航天技術的飛速發(fā)展,高速高機動目標的出現(xiàn)使得跟蹤濾波采用的動力學模型和目標實際動力學模型不匹配,致使跟蹤濾波器發(fā)散,跟蹤性能下降。在以臨近空間高超聲速飛行器為代表的高速高機動目標的背景下,提高對該類目標的跟蹤性能成為亟待解決的問題[2]。臨近空間是指距離地面20 km~100 km的大氣層區(qū)域,包括部分熱層、中間層和平流層,它是迄今為止人類尚未很好開發(fā)利用的空間[3]。在該空域,速度大于5 Mach(1 Mach=340.3 m/s)的飛行器稱為臨近空間高超聲速飛行器,它具有飛行高度高、飛行速度快、突防能力強和探測難度大的特點,能夠?qū)崿F(xiàn)在1 h內(nèi)進行全球打擊[4]。
近年來,世界各主要大國都在研究臨近空間高超聲速飛行器,總體上,該類飛行器可以分為三類:超高速巡航導彈、超高速無人飛機、軌道式再入飛行器[5]。例如:正在試驗中的美國X-51“乘波者”超高速巡航導彈和已經(jīng)獲得試驗參數(shù)的“X-43A”超高速飛行器、俄羅斯的“鷹計劃”超高速飛行器計劃、德國的“桑格爾”超高速飛行器計劃、印度的高超聲速巡航導彈[6-7]等都在進行關鍵技術研究。一旦相關技術取得突破并在工程上得以應用,臨近空間必將成為新的軍事爭奪對象。因此,開展臨近空間高超聲速飛行器跟蹤技術研究具有十分重要的現(xiàn)實意義[8]。
基于以上分析,本文對臨近空間高超聲速飛行器的跟蹤技術進行了綜述,并對未來有效地跟蹤臨近空間高超聲速目標進行了展望。
臨近空間高超聲速飛行器一般采用跳躍飛行軌道,它的運動軌道可以簡化為三個階段:助推段、巡航段、攻擊段,在巡航段又可以分為爬升段、平飛加速度段和等速巡航段。各種類型的發(fā)動機為這類飛行器在運動中提供動力,而它們產(chǎn)生的強大噴焰羽流為跟蹤提供了重要的依據(jù)和線索。在發(fā)射這類飛行器時,目前有三種方式可供選擇:空間平臺發(fā)射、火箭發(fā)射和機載發(fā)射,它們的飛行示意圖如圖1~圖3所示。
圖1 臨近空間平臺發(fā)射
圖2 火箭發(fā)射
圖3 機載發(fā)射
由于臨近空間高超聲速飛行器這些發(fā)射方式以及其特有的飛行方式,它能夠在很短的時間內(nèi)加速到5 Mach以上,迅速打擊重點目標,搶占有利形勢,因而一旦對這類目標失去預警監(jiān)視,將會帶來難以估量的后果。但是這類目標如此快的速度給跟蹤技術帶來了挑戰(zhàn),如何進行高精度的有效跟蹤是亟待解決的問題。只有根據(jù)高超聲速飛行器不同的飛行階段建立合乎實際的運動模型,并改進已有目標跟蹤算法或提出新的跟蹤策略才能為臨近空間高超聲速飛行器的有效跟蹤打下良好的基礎。
機動目標跟蹤技術經(jīng)過幾十年的研究,已經(jīng)取得了一些成果,目前,針對目標跟蹤問題的研究主要集中在跟蹤算法(應用中涉及目標運動模型、濾波算法)和跟蹤傳感器探測技術等幾個方面。由于臨近空間高超聲速飛行器具有高速高機動的特點,以往的機動目標跟蹤技術不能直接用來使用,必須對相關算法和跟蹤傳感器探測技術同時進行改進才能收到較好的效果。
2.1跟蹤算法
在機動目標跟蹤中,用的較多的是使用多種模型進行交互計算的交互多模型算法(IMM),文獻[9]采用勻加速(CA)模型、勻速(CV)模型和Singer模型交互跟蹤,提供了一種跟蹤臨近空間高超聲速飛行器的思路;文獻[10]提出一種多模型概率假設濾波器用于解決多目標跟蹤中,目標發(fā)生大機動時的丟失問題;文獻[11]使用IMM-EV兩種算法之間的狀態(tài)切換,結(jié)合跟蹤傳感器獲得的數(shù)據(jù)實現(xiàn)對機動目標的跟蹤;文獻[8]提出一種變模型數(shù)量和變模型轉(zhuǎn)移概率的變結(jié)構(gòu)多模型跟蹤算法對臨近空間高超聲速飛行器全過程飛行軌跡進行跟蹤;通過分析傳統(tǒng)變結(jié)構(gòu)多模型算法模型集合不能快速跳轉(zhuǎn)的問題,文獻[12]提出一種基于有向圖的變結(jié)構(gòu)多模型(DG-VSMM)跟蹤算法;針對臨近空間高超聲速飛行器巡航段跳躍飛行軌跡的特點,文獻[13]建立了一種修正的轉(zhuǎn)彎(MCT)跟蹤模型;為了應對在跟蹤臨近空間高超聲速飛行器時,由于運動模型不匹配濾波發(fā)散,魯棒性不強的問題,文獻[14]提出一種衰減記憶的最小二乘濾波算法;文獻[15]引入?yún)⒖技铀俣鹊母拍顏砀倪M交互多模型跟蹤算法,實時結(jié)合目標機動的先驗信息和動態(tài)信息跟蹤高超聲速目標??傮w上,當前的目標跟蹤算法有很多,但基于的研究對象是臨近空間高超聲速目標的跟蹤算法研究,我國乃至整個世界都還處在起步階段,還有一些關鍵問題需要解決。除了基礎的跟蹤算法研究,探測裝置也需要進行改進才能對來襲的臨近空間高超聲速目標進行有效跟蹤。
2.2目標預警探測技術
通常的國土防空系統(tǒng)可以探測到的高度約為25 km,無法探測25 km以上的空域。使用地基探測手段,雖然可以從國土周邊探測到目標,但對于從臨近空域進入的目標則無能無力。基于地基雷達的有效預警時間短,因此,對于在國境內(nèi)飛行的臨近空間目標還需要使用地基雷達進行全程監(jiān)視。地基雷達主要包括臨空相控陣雷達、凝視雷達和電磁籬笆,此類雷達作用距離遠,能對目標進行有效預警。使用空基平臺(3 km)的飛艇和臨近空間平臺(20 km)飛艇雖然能夠增加一定的有效預警時間,但是受制于平臺的能源供應,預警監(jiān)視時間受到較大影響。使用中低軌道的傳感器進行復合探測,理論上可以對全球區(qū)域臨近空間目標進行全程跟蹤監(jiān)視,但實際探測效能受制于能源供應能力和物理原理等因素影響。因而,雖然對臨近空間高超聲速目標的探測預警有一定的策略可循,但是各種影響目標探測效能的不利因素還有待解決。
從目前對臨近空間高超聲速目標探測體系的構(gòu)建情況來看,相關的研究工作還在進行,可以參考的資料有限。文獻[16]針對臨近空間高超聲速目標的特點以及防御該類目標的難點,提出了三個方面的對抗策略;文獻[17]討論了天基雷達系統(tǒng)用于臨近空間目標探測的相關問題,研究了天基雷達預警系統(tǒng)的星座設計方法;文獻[18]介紹了國外對臨近空間目標的探測體系;文獻[19]綜述了國內(nèi)外臨近空間武器的發(fā)展現(xiàn)狀和應對該類目標的幾點思考;文獻[20]從信號處理、信號波形和雷達體制三個方面總結(jié)了高速目標探測技術現(xiàn)狀,分析了不足,并指臨近空間高超聲速目標探測領域要解決的問題。
3.1改進已有跟蹤算法
針對臨近空間目標高速高機動的特點,必須從目標跟蹤算法的三個方面進行改進才有可能取得較好的跟蹤效果。
3.1.1濾波算法
從經(jīng)典的卡爾曼濾波算法開始,濾波算法領域一直都是研究的熱點。針對非線性濾波問題,一般由遞歸貝葉斯方法來實現(xiàn)。在遞歸貝葉斯估計框架下,提出了許多可行的非線性濾波方法:擴展卡爾曼濾波算法(EKF)[21]、一階分離差分卡爾曼濾波算法(DD1KF)[22]、二階分離差分卡爾曼濾波算法(DD2KF)[22]、二階卡爾曼濾波算法(SOKF)[23]、線性回歸卡爾曼濾波算法(LRKF)[24]、轉(zhuǎn)換測量卡爾曼濾波算法(CMKF)[25]、無跡卡爾曼濾波算法(UKF)[26]、高斯和濾波算法(GSF)[27-28]、高斯-厄米特濾波算法(GHF)[29]、容積卡爾曼濾波算法(CKF)[30]、粒子濾波算法(PF)[31]等。這些濾波算法的核心思想是基于所獲得的量測求得非線性系統(tǒng)狀態(tài)向量的概率密度函數(shù),即所謂的系統(tǒng)狀態(tài)估計完整描述的后驗概率密度函數(shù)[32]。
對于具有強非線性系統(tǒng)的臨近空間高超聲速目標,要得到精確的最優(yōu)濾波解是不可能的,所以為了獲得較好的濾波效果,必須選擇合適的次優(yōu)的非線性濾波算法,并在算法結(jié)構(gòu)上做一些改進,在滿足濾波效果的基礎上減小濾波計算的復雜度。
3.1.2目標運動模型
目標運動模型反應了目標的運動狀態(tài),國內(nèi)外學者經(jīng)過大量研究,已經(jīng)取得了一定成果,比較有代表性的運動模型有:勻速運動模型(CV)、協(xié)同轉(zhuǎn)彎模型(CT)、勻加速運動模型(CA)、時間相關模型(Singer)、“當前”模型等,由于運動模型的適用對象不同,需要根據(jù)目標的實際運動情況進行選擇。根據(jù)已知的臨近空間高超聲速目標的運動軌道,對目標飛行軌道的每個階段進行分析和研究,選擇可以準確反映運動軌跡實際狀態(tài)的運動模型加以建模,這樣可以更好地對臨近空間高超聲速目標進行跟蹤。
隨著對臨近空間高超聲速目標跟蹤問題研究的深入,新的更適合該類目標的運動模型可能被提出,這樣對于臨近空間高超聲速目標的跟蹤問題會帶來更多有價值的參考。
3.1.3跟蹤算法的其他方面
交互多模型跟蹤算法(IMM)被認為是在實際應用中較好的跟蹤算法,針對該算法的改進主要是在模型集的設置以及模型在不同時刻的切換上。對于模型集的設置,根據(jù)臨近空間高超聲速目標運動軌跡的特點選擇合適的運動模型進行匹配即可;對于模型的切換,可以考慮根據(jù)目標的運動狀態(tài)采用改變馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣來進行模型間的切換。當然,為了使運動模型間的切換更平滑以便于有效跟蹤臨近空間高超聲速目標,可以使用馬爾可夫過程的其他運算形式,或是提出模型切換的新算法。
由于臨近空間高超聲速目標機動的復雜性,加速度不可能是絕對精確的常數(shù),因而可以考慮增加運動模型中目標狀態(tài)的維數(shù)來提高跟蹤精度[33]。
3.2跟蹤傳感器探測技術的改進
3.2.1目標預警探測系統(tǒng)
為了應對臨近空間高超聲速目標,單一和單站的探測方式已經(jīng)無法滿足要求,必須采用多平臺、多模式的太空域預警探測手段,通過合理部署地基、?;⒖栈?、臨基和天基探測器,綜合雷達、紅外、定向能等多模式的探測技術,構(gòu)成防空、防臨近、防天區(qū)域內(nèi)的全方位、大縱深預警探測網(wǎng)[34-35]。另外,臨近空間高超聲速目標在運動過程中,在其周圍會形成等離子體,這些等離子體會對300 MHz~300 GHz范圍內(nèi)的微波產(chǎn)生折射、反射和吸收,使得臨近空間高超聲速目標具備了一定的隱身功能。因此,利用全頻段、多體制和多模式的目標探測器進行分布式組網(wǎng),并將探測頻率向兩端擴展,使其覆蓋300 MHz~300 GHz范圍,才能有效探測到臨近空間高超聲速目標,這里可以重點發(fā)展超視距雷達和激光雷達。此外,為了增加探測器的掃描范圍,可以增大波束方位掃描角,采用多面陣雷達或?qū)⑵矫骊囂炀€裝在機械轉(zhuǎn)臺上是比較有效的措施;同時,為了增加搜索時間,降低搜索數(shù)據(jù)率,可以采用增大發(fā)動機平均功率或增大天線有效孔徑面積繼而增大天線功率孔徑積的方法來實現(xiàn)[36]。
當前,對于臨近空間高超聲速目標預警探測的方法還處在探索和實驗階段,預警探測系統(tǒng)需要根據(jù)臨近空間高超聲速目標的特性來建設和完善,在預警探測系統(tǒng)的硬件滿足要求的情況下,跟蹤傳感器所使用的信號處理方法則顯得尤為重要。
3.2.2跟蹤傳感器信號處理方法
通常采用線性調(diào)頻信號對高速目標進行探測,除此之外,還有相位編碼步進頻率信號及其特例:線性調(diào)頻步進信號、步進頻率信號和正交頻分信號、噪聲調(diào)頻連續(xù)波信號、Costas編碼調(diào)頻寬帶信號、隨機噪聲調(diào)頻信號和隨機步進頻率信號等[20]。線性調(diào)頻信號與上述其他幾種信號相比,在速度估計精度上不占優(yōu)勢,但相比個別編碼信號對目標速度的容忍范圍較高[37],對于臨近空間高超聲速目標的探測,常規(guī)的線性調(diào)頻信號效果較好[38]。
由于臨近空間高超聲速目標的高速高機動的運動特性,不同雷達信號檢測取得的效果不同。當雷達發(fā)射信號為線性調(diào)頻信號時,臨近空間高超聲速目標的運動會產(chǎn)生距離走動和多普勒走動現(xiàn)象,針對該問題,可以采取兩種補償措施,一種是直接進行時間尺度變換抑制速度的影響;另一種是先估計速度,然后補償相位中的二階相位部分。對于第一種補償措施,文獻[39-40]使用Keystone變換來進行時間尺度變換,以抵消速度導致的散射點的走動;文獻[41-42]采用Radon變換處理實現(xiàn)對運動相位項的參數(shù)估計和補償,以提高檢測效果。對于第二種補償措施,文獻[43]采用分段相關的思路實現(xiàn)速度估計,進而補償高速運動成分;文獻[44]用修正離散Chirp-Fourier變換對Stretch處理后的信號進行調(diào)頻率估計,估計出目標速度,從而實現(xiàn)高速運動補償;文獻[45]利用雷達輔助測距信號測得的參考距離和對目標距離像包絡對齊的結(jié)果擬合出目標運動軌跡,進而對回波解調(diào)頻處理,實現(xiàn)回波的脈沖內(nèi)速度補償。
上述的寬帶信號處理方式,在信號表達式相似的情況下,還可以應用到窄帶的情況。但是由于臨近空間高超聲速目標在運動過程中,在其周圍會形成等離子體,這些等離子體會對300 MHz~300 GHz范圍內(nèi)的微波產(chǎn)生折射、反射和吸收,會對上述的信號處理效果帶來較大影響。因而除了前文所述對探測系統(tǒng)做一定改進外,信號處理方法也要選擇性地使用或做一些改進。根據(jù)各種信號在等離子體中的傳播特性,選擇合適的信號頻段,進而結(jié)合探測系統(tǒng)的其他需求尋找合適的信號形式和處理方式[20],文獻[46] 研究等離子體中電波傳播特性,得出頻率越高,其受到的折射效應越小,從而在充分考慮電波傳播大氣“窗口”特性的情況下,使用毫米波波段。
臨近空間高超聲速目標的出現(xiàn)是現(xiàn)代航空航天技術不斷發(fā)展的結(jié)果,它對當前的防空系統(tǒng)和跟蹤技術提出了新的挑戰(zhàn)。本文首先簡要介紹了臨近空間高超聲速目標的特點,接著從跟蹤算法和目標探測技術兩個方面概述了當前臨近空間高超聲速目標跟蹤技術的研究現(xiàn)狀,最后從濾波算法、目標運動模型、目標探測系統(tǒng)和信號處理方法等方面分析了臨近空間高超聲速目標跟蹤技術的發(fā)展趨勢,提出了一些思考及可行性建議。
隨著各國對高超聲速飛行器的研究,臨近空間將是各國爭奪的重要戰(zhàn)場。臨近空間武器將是未來武器系統(tǒng)的重要組成部分,具有很強的打擊都能力。目前臨近空間高超聲速目標跟蹤技術的文獻還比較少,本文試圖從臨近空間高超聲速目標跟蹤技術的研究現(xiàn)狀,分析發(fā)展的趨勢,希望對相關工作的開展起到拋磚引玉的作用。
[1]羅笑冰. 強機動目標跟蹤技術研究[D]. 長沙: 國防科學技術大學,2007.
LUO Xiaobing. Research on the technology for high maneuvering target tracking[D].Changsha: National University of Defense Technology, 2007.
[2]HOU L Q, LI H N,HUANG F M,et al. Tracking micro reentering USV with TDRS and ground stations using adaptive IMM method[C]// Proceeding of the IEEE International Conference on Information and Automation. Shenzhen: IEEE, 2011:1-7.
[3]孫長銀, 穆朝絮, 張瑞民. 高超聲速飛行器終端滑??刂萍夹g[M]. 北京:科學出版社, 2014.
SUN Changyin, MU Chaoxu, ZHANG Ruimin.Terminal sliding mode control for hypersonic vehicle[M]. Beijing: Science Press, 2014.
[4]呼衛(wèi)軍, 周軍. 臨近空間飛行器攔截策略與攔截武器能力分析[J]. 現(xiàn)代防御技術, 2012, 40(1): 11-15.
HU Weijun, ZHOU Jun. Analysis of the interception strategy of the near space vehicle and capability of the interception weapon[J]. Modern Defence Technology, 2012,40(1): 11-15.
[5]張國華. 臨近空間目標探測分析[J]. 現(xiàn)代雷達, 2011, 6(6): 13-15.
ZHANG Guohua. Analysis of near space target detection[J]. Modern Radar, 2011,6(6): 13-15.
[6]FRAZER G J. Forward-based receiver augmentation for OTHR[C]// IEEE 2007 Radar Conference. Boston, MA:IEEE Press, 2007.
[7]ROBEY F C, COUTTS S, WEIKLE D, et al. MIMO radar theory and experimental results[C]// The Thirty-Eighth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. [S.l.]: IEEE Press, 301-304.
[8]肖松,譚賢四,王紅, 等. 變結(jié)構(gòu)多模型臨近空間高超聲速飛行器跟蹤算法[J]. 紅外與激光工程, 2011, 43(7): 2363-2370.
XIAO Song, TAN Xiansi, WANG Hong, et al. Variable structure multiple model near space hypersonic vehicle tracking algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2011,43(7): 2363-2370.
[9]關欣,趙靜,張政超,等. 一種可行的高超聲速飛行器跟蹤算法[J]. 電訊技術, 2011, 51(8): 80-84.
GUAN Xin, ZHAO Jing, ZHANG Zhengchao, et al. A feasible tracking algorithm for hypersonic aircrafts[J]. Telecommunication Engineering, 2011, 51(8): 80-84.
[10]王曉,韓崇昭. 用于機動目標跟蹤的多模型概率假設密度濾波器[J]. 西安交通大學學報, 2011, 45(12): 1-5.
WANG Xiao,HAN Chongzhao. A probability hypothesis fensity filter with multiple models for maneuvering target tracking[J]. Journal of Xi′an Jiaotong University, 2011, 45(12): 1-5.
[11]HO T J. A switched IMM-extended viterbi estimator-based algorithm for maneuvering target tracking[J]. Automatica, 2011,47(1): 92-98.
[12]肖松,李志淮,譚賢四,等. 臨近空間高超聲速飛行器DG-VSMM跟蹤算法[J]. 彈道學報, 2013, 25(2): 22-27.
XIAO Song, LI Zhihuai, TAN Xiansi, et al. DG-VSMM tracking algorithm for near-space hypersonic-vehicle[J]. Journal of Ballistics, 2013, 25(2): 22-27.
[13]肖松,譚賢四,李志淮,等. 臨近空間高超聲速目標MCT跟蹤模型[J]. 彈箭與制導學報, 2013, 33(1): 185-188.XIAO Song,TAN Xiansi,LI Zhihuai,et al. Near space hypersonic target MCT tracking model[J]. Journal of Projectiles,Rockets,Missiles and Guidance, 2013, 33(1): 185-188.
[14]吳超,單奇,邵俊偉. 跟蹤臨近空間目標的衰減記憶最小二乘算法[J]. 船舶電子對抗, 2013, 36(3): 69-72.WU Chao, SHAN Qi, SHAO Junwei. Fading memory least square algorithm for tracking targets in near-space[J]. Shipboard Electronic Countermeasure, 2013, 36(3): 69-72.
[15]董來欣,譚賢四,武子彥,等. 一種新的高超聲速目標跟蹤算法[J]. 空軍雷達學院學報,2012, 26(2): 111-114.
DONG Laixin, TAN Xiansi, WU Ziyan, et al. New algorithm for hypersonic target tracking[J]. Journal of Air Force Radar Academy, 2012, 26(2): 111-114.
[16]張曉嵐,張云,王海濤,等. 臨近空間高超聲速目標及其防御[J]. 上海航天, 2013, 30(1): 48-52.
ZHANG Xiaolan, ZHANG Yun, WANG Haitao, et al. Strategy analysis of anti-nearspace hypersonic objective[J]. Aerospace Shanghai, 2013, 30(1): 48-52.
[17]尚學剛,戴幻堯,李永禎, 等. 探測臨近空間飛行器的天基雷達系統(tǒng)設計[J]. 船舶電子對抗, 2011, 34(2): 55-59.
SHANG Xuegang, DAI Huanyao, LI Yongzhen, et al. Design of space-based radar system for detecting near space vehicles[J]. Shipboard Electronic Countermeasure, 2011, 34(2): 55-59.
[18]肖松,譚賢四,李志淮,等. 國外臨近空間高超聲速飛行器探測系統(tǒng)研究[J].飛航導彈,2012(6): 28-31.
XIAO Song, Tan Xiansi, LI Zhihuai, et al. Study on the detection system of the near space hypersonic vehicle abroad[J] . Aerodynamic Missile Journal,2012(6): 28-31.
[19]包云霞,張維剛,李君龍,等. 臨近空間武器對預警探測制導技術的挑戰(zhàn)[J]. 現(xiàn)代防御技術,2012, 40(1): 42-47.
BAO Yunxia, ZHANG Weigang, LI Junlong, et al. Challenge and consideration of early warning detection & guidance technique of near space weapons[J]. Modern Defence Technology, 2012, 40(1): 42-47.
[20]汪連棟,曾勇虎,高磊,等. 臨近空間高超聲速目標雷達探測技術現(xiàn)狀與趨勢[J]. 信號處理, 2014, 30(1): 72-85.
WANG Liandong, ZENG Yonghu, GAO Lei, et al. Technology status and development trend for radar detection of hypersonic target in near space[J]. Journal of Signal Processing, 2014, 30(1): 72-85.
[21]DOUCET A, JOHANSEN A. A tutorial on particle filtering and smoothing: Fifteen years later [C]// Crisan D, Rozovskii B eds. The Oxford Handbook of Nonliner Filtering. New York: Oxford University Press, 2011: 656-704.
[22]N?GAARD M, POULSEN N K, RAVN O. New developments in state estimation for nonliner systems[J]. Automatica,2000,36:1627-1638.
[23]史忠科. 最優(yōu)估計的計算方法[M]. 北京:科學出版社,2001.
SHI Zhongke. Optimal estimate[M]. Beijing: Science Press, 2001.
[24]LEFEBVRE T, BRUYNINCKX H, DE S J. Comment on a new method for the nonliner transformation of means and covariances in filters and estimators[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2002, 47(8): 1406-1408.
[25]LERRO D, BAR S Y. Tracking with debiased consistent converted measurements versus EKF[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1993, 29(3): 1015-1022.
[26]SARKKA S. Bayesian filtering and smoothing[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
[27]ALSPACH D L, SORENSON H W. Nonliner bayesian estimation using gaussian sum approximation[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 1970, 17(4): 439-448.
[28]VAN D M R, WAN E A. Sigma-point kalman filters for probabilistic inference in dynamic state-space models[C]//Proceedings of the Workshop on Advances in Machine Learning. Montreal,Canada: IEEE Press, 2003.
[29]ITO K, XIONG K Q. Ganssian filters for nonlinear filtering problems[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2000, 45(5): 910-927.
[30]LENKARAN A, SIMON H, ROBERT J E. Discrete-time nonlinear filtering algorithms using Gauss-hermite quadrature[J]. Proceedings of the IEEE, 2007, 95(5): 953-977.
[31]GUSTAFSSON F,GUNNARSSON F, BERGMAN N, et al. Particle filters for positioning, navigaton and tracking[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2002, 50(2): 425-437.
[32]曲從善,許化龍,譚營. 非線性貝葉斯濾波算法綜述[J]. 電光與控制,2008, 15(8): 65-71.
Qü Congshan, XU Hualong, TAN Ying. A survey of nonlinear bayesian filtering algorithms[J]. Electronics Optics & Control,2008, 15(8): 65-71.
[33]JOHNSTON L A, KRISHNAMURTHY V. An improvement to the interacting multiple model(IMM) algorithm[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2001, 49(12): 2909-2923.
[34]刑文革. 基于信息優(yōu)勢的預警探測系統(tǒng)的發(fā)展和特征[J]. 現(xiàn)代雷達,2010, 32(5): 1-3.
XING Wenge. Development and features of early warning system based on information superiority[J]. Modern Radar,2010, 32(5): 1-3.
[35]梁劍. 預警探測系統(tǒng)及其雷達技術綜述[J]. 現(xiàn)代雷達,2009, 31(5): 11-14.
LIANG Jian. A review of early warning surveillance systems and their radar technology[J]. Modern Radar, 2009, 31(5): 11-14.
[36]關欣,趙靜,何友. 臨近空間高超聲速飛行器跟蹤技術[J]. 四川兵工學報,2011, 32(8): 4-6.
GUAN Xin, ZHAO Jing, HE You. Track technology of hypersonic aircraft in near space[J]. Journal of Sichuan Ordnance,2011, 32(8): 4-6.
[37]孫斌,鄧斌,魏璽章. 一種基于多載頻相位編碼信號的速度估計新方法[J]. 信號處理,2010, 26(5): 753-758.
SUN Bin, DENG Bin, WEI Xizhang. A new mothod for target velocity estimation of MCPC signal[J]. Signal Processing,2010, 26(5): 753-758.
[38]SKOLNIK M I. Radar hand book(Third Edition)[M]. New York: The McGraw-Hill Companies, 2008.
[39]XING M, WU R, BAO Z. High resolution ISAR imaging of high speed moving targets[J]. IEE Proc-Radar Sonar Naving, 2005,152(2): 58-67.
[40]蘇峰,楊松,牟建超,等. 一種調(diào)頻步進頻雷達高速目標成像的新算法[J]. 現(xiàn)代雷達,2012, 34(6): 49-53.
SU Feng, YANG Song, MU Jianchao, et al. A new method for imaging of high speed target using chirp-subpulse stepped-frequency radar[J]. Modern Radar,2012, 34(6): 49-53.
[41]FENG Tongan, HE Jin, LUO Ying. ISAR imaging of high speed moving targets based-on radon transform[C]// Fifth International Conference on Information Assurance and Security, 2009: 597-600.
[42]吳兆平,符渭波,蘇濤,等. 基于快速Radon-Fourier變換的雷達高速目標檢測[J]. 電子與信息學報, 2012, 34(8): 1866-1871.
WU Zhaoping, FU Weibo, SU Tao, et al. High speed radar target detection based on fast radon-fourier transform[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(8): 1866-1871.
[43]金添,黃曉濤,常文革. 目標高速運動對一維像的影響及其校正方法[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術,2004, 6(8): 1019-1022.
JIN Tian, HUANG Xiaotao, CHANG Wenge. Effect of high velocity target on range profile and correction method[J]. Systems Engineering and Electronics,2004, 6(8): 1019-1022.
[44]劉愛芳,朱曉華,劉中. 基于修正離散Chirp-Fourier變換的高速目標ISAR距離像補償[J]. 航空學報, 2004, 25(5): 495-498.
LIU Ai-fang, ZHU Xiaohua, LIU Zhong. ISAR range profile compensation of fast-moving target using modified discrete chirp-fourier transform[J]. Acta Aeronautica Et Astronautica Sinica, 2004, 25(5): 495-498.
[45]張煥穎,張守宏,李強. 高速運動目標的ISAR成像方法[J]. 電子與信息學報, 2007, 29(8): 1789-1793.
ZHANG Huanying, ZHANG Shouhong, LI Qiang. ISAR imaging of high speed moving targets[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(8): 1789-1793.
[46]李寧. 雙基地高超音速彈載SAR可用性與算法研究[D]. 長沙:國防科學技術大學,2011.
LI Ning. Research on availability and algorithm of hypersonic mMissile-borne bistatic SAR[D]. Changsha: National University of Defense Technology, 20011.
李炯男,1979年生,博士,副教授,碩士生導師。研究方向為飛行器制導、控制與跟蹤技術。
趙彬男,1988年生,碩士研究生。研究方向為高超聲速目標跟蹤技術。
韓闖男,1989年生,碩士研究生。研究方向為智能控制,電力電子。
徐躍男,1990年生,碩士研究生。研究方向為智能控制。
Track Technology and Prospect of Hypersonic Target in Near Space
LI Jiong,ZHAO Bin,HAN Chuang,XU Yue
(Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University,Xi′an 710051, China)
Hypersonic target in near space put forward new challenge to space defense system and track technology. The features of near-space target are introduced briefly, and its current research situation of track technology is overviewed from two aspects of target detection technology and track algorithm. It analyzes development trend of track technology from several aspects which include filtering algorithm, target motion model, target detection system and signal processing method. Moreover, it proposed some thought and some feasible suggestions for track technology research.
near space; hypersonic target; track technology
10.16592/ j.cnki.1004-7859.2016.09.001
航空科學基金資助項目(20130196004)
趙彬Email:zhaobinhit@qq.com
2016-04-26
2016-06-30
TN820
A
1004-7859(2016)09-0001-06