潘定平，朱宇鋒

（中國電子科技集團公司第三十六研究所，浙江 嘉興 314033）

0 引言

聯(lián)合戰(zhàn)術(shù)信息分發(fā)系統(tǒng)（JTIDS）是美國為適應三軍聯(lián)合作戰(zhàn)而研制的綜合通信、導航、識別系統(tǒng)，是美軍自動化戰(zhàn)術(shù)C3I 系統(tǒng)的重要組成部分，具有用戶多、容量大、生存能力強、使用靈活、功能齊全的特點，已成為美軍及其盟友空對空、空對艦、空對地數(shù)據(jù)通信的主要方式。美國及北約所廣泛使用的戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)鏈Link16 就采用了JTIDS 作為它的主要結(jié)構(gòu)形式，被美國國防部確定為三軍聯(lián)合作戰(zhàn)用數(shù)據(jù)鏈。

在戰(zhàn)術(shù)任務角度，JTIDS 網(wǎng)內(nèi)成員主要分為任務執(zhí)行成員、任務指揮成員和空中接力成員，其中任務執(zhí)行成員具備數(shù)量多，但發(fā)射信息少且每個成員占用時隙數(shù)少的特點，這種特點往往會造成JTIDS 目標批號在方位和時間上的不連續(xù)，且JTIDS 端機覆蓋海陸空各種平臺，其運動軌跡復雜多樣，進一步加大了獲得穩(wěn)定連續(xù)的信號批號的難度，從而造成增批現(xiàn)象，為此，本文提出一種離線合批方法，可在一定程度上糾正上述增批問題。

1 JTIDS 信號概述

JTIDS 信號在時域和頻域上均具有固定且鮮明的特征。

在時域上，JTIDS 數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)采用時分多址（TDMA）的工作方式，其時間網(wǎng)絡具有周期性，時間軸依次劃分為12.8 min 的時元，時元又劃分為64 個時幀，每個時幀又劃分為1 536 個時隙，每個時隙發(fā)射一組脈沖信號，如圖1 所示。

圖1 時域特征

頻域上，JTIDS 采用跳頻技術(shù)，載頻從969～1 008 MHz（13 個 跳 頻 點）、1 053～1 065 MHz（5 個 跳頻點）和1 113～1 206 MHz（33 個跳頻點）3 個子頻段均勻選取跳頻點，脈沖跳頻間隔30 MHz 以上，如圖2所示。

圖2 頻域特征

JTIDS 數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)各個用戶的發(fā)射時隙在時域和頻域上嚴格遵循上述特點，且每個系統(tǒng)成員均設計有與基準時間同步的計時系統(tǒng)，因此可采用時頻分析及信號相關(guān)處理技術(shù)完成多站測向交叉定位或測向測時差定位，完成JTIDS 數(shù)據(jù)鏈目標端機的經(jīng)緯度計算，如圖3 所示。

圖3 定位原理示意圖

2 批號合并方法

針對信號增批問題，基本可分為2 種主流解決措施：一是基于信號增批原理，改進目標偵察方式，杜絕增批問題的出現(xiàn)；二是在增批問題難以避免的情況下，通過算法后處理完成批號的合并。后者又可細分為同一時間段內(nèi)的虛假目標截獲導致的識別維增批，以及同一真實目標因截獲時間離散造成的時間維增批。

針對識別維增批問題，關(guān)一夫和羅長勝等人曾在文獻［7-8］中提出了對脈沖重復周期（PRI）信號在載頻維和脈寬維進行合批，以及基于近鄰函數(shù)值準則的改進聚類算法進行合批的方法。

但現(xiàn)有的公開資料中，很少涉及通信信號獲取領(lǐng)域的增批問題及解決方法研究，其難點在于通信的應用場景大部分是同頻同體制組網(wǎng)，因此同頻多目標場景的批號建立往往只能依賴于方位信息，基于JTIDS信號本身的技術(shù)特征，可在方位和時間兩個維度進行建批，因此批號正確率已經(jīng)有了較大的改善，但相對應的，時間維增批問題也更難以解決。

而且由于JTIDS 網(wǎng)內(nèi)成員數(shù)量眾多，若通過放大方位和時間閾值進行批號的簡單合并，極易造成錯誤合批。但JTIDS 信號本身的技術(shù)特點，使得批號的正確合并具備了可行性。下面主要針對JTIDS 增批問題進行批號離線合并的方法進行說明，需要注意的是，本方法只適用于已完成定位的JTIDS 數(shù)據(jù)。

2.1 合批流程

假設獲得的JTIDS 數(shù)據(jù)共建立了個批號，其中定位后共建立了個批號，以集合｛R｝（=1，2，…，）表示，其中R除表示批號值外，還包含批號值對應的方位、經(jīng)緯度和時間等信息，本文算法只對批號集合｛R｝進行合批。

為最大程度實現(xiàn)批號合并，采用正向順序遍歷方式進行合批，具體流程如圖4 所示。

圖4 離線合批方法流程圖

具體步驟如下：

a）提取批號集合｛R｝（=1，2，…，）對應的個批號起始時間=［S，S，…，S］；

b）根據(jù)批號起始時間的大小進行正向排序，得到批號集合｛M｝（=1，2，…，）；

c）初始值取2，初始值取1，=（同上，該等式表示將批號及其包含的方位、經(jīng)緯度和時間等所有信息均賦予批號）；

d）調(diào)用合批判定算法判斷批號M是否合并到批號集合｛，，…，Z｝中，若滿足合批條件，則進行批號及相應數(shù)據(jù)的合并，變量=+1，并重復步驟d）；若不滿足合批條件，則執(zhí)行下一步驟；

e）變量=+1，Z=M，=+1，重復步驟d）。

上述步驟的主要難點在于批號M是否應歸屬于批號集合｛，，…，Z｝，該判斷需推算出批號集合｛，，…，Z｝在批號M對應活動時間段內(nèi)的方位信息，從批號集合｛，，…，Z｝中找出與批號M方位信息符合度最高的批號，或反向得出批號M不歸屬于批號集合｛，，…，Z｝的結(jié)論。

2.2 運動/固定目標判別

固定和運動JTIDS 端機目標，具有不同的方位推算方式，因此需先判斷批號集合｛，，…，Z｝中各批號的固定/運動屬性。

對于絕對固定目標，其定位結(jié)果應有匯聚特性，可通過計算經(jīng)度集合和緯度集合的標準差或定位區(qū)域大小來判斷目標是否處于固定位置，若標準差或區(qū)域大小滿足一定閾值，可認為該批號為固定目標，否則為運動目標。

本文通過判斷定位區(qū)域大小來判定固定/運動屬性，從經(jīng)緯度集合中取最大值和最小值，得到兩組經(jīng)緯度（max（），max（））和（min（），min（））作為定位矩形區(qū)域端點，進而算出端點間距離，若滿足式（1），則認為對應批號為運動目標，否則判定為固定目標。

式中，為固定/運動目標判斷閾值，一般根據(jù)設備的目標位置獲取精度取值。

在實際情況中，特別是JTIDS 數(shù)據(jù)獲取設備位于機載平臺時，大部分慢速移動目標同樣可視為固定目標，針對這種情況，可通過判斷某批號最后一段活動時間內(nèi)的定位結(jié)果是否滿足式（1），來判定目標批號的固定/運動屬性。

2.3 合批符合度

對于批號集合｛，，…，Z｝中的固定批Z，可將經(jīng)緯度集合｛，｝的均值作為目標的實際坐標（，）。

再依照時間先后順序取批號M包含的組設備平臺經(jīng)緯度（jd，wd）（=1，2，…，），進而推算固定批坐標（，）在對應組時間點的方位信息θ（=1，2，…，），并依據(jù)式（2）計算固定批的合批符合度。

式中，變量表示某一固定批與M的合批符合度，數(shù)值越大，表示批號M和批號Z的符合度約高，變量θ（=1，2，…，）為批號M實際測到的組方位信息，其中（θ-θ）的值需通過疊加±360°限制在±180°之間。

對于批號集合｛，，…，Z｝中的運動批Z，為獲得特定時間點的方位信息（特定時間依次取批號M對應的組時戳），需推算運動批Z的經(jīng)緯度變化情況，本文默認目標為勻速直線運動（對非勻速直線運動目標，會得到批號合并匹配失敗的結(jié)論），但在實際情況中可根據(jù)經(jīng)緯度變化情況選擇合適的擬合曲線進行方位推算。

默認目標勻速直線運動情況下，取運動批Z數(shù)據(jù)進行直線擬合，即以時間變化情況為橫坐標，經(jīng)度和維度分別作為縱坐標進行直線擬合，最終得到與組時戳相對應的經(jīng)緯度（jd，wd）（=1，2，…，），結(jié)合批號M對應的組設備平臺經(jīng)緯度（jd，wd）（=1，2，…，），計算出運動批Z在對應時間點的方位信息θ（=1，2，…，），進而依據(jù)式（2）計算運動批的合批符合度。

除上述2 種合批符合度計算方式外，若批號M的活動起始時間小于固定/運動批的活動終止時間，則合批符合度默認取0。

2.4 合批判定

批號集合｛，，…，Z｝中所有批號均完成與批號M的合批符合度計算后，得到合批符合度數(shù)組=｛P，P，…，P｝，若該數(shù)組中的最大值P=max（P，P，…，P）滿足式（3），則將批號M的數(shù)據(jù)合并到對應批號Z中，并刪除批號M及其相關(guān)數(shù)據(jù)，否則認為批號M不滿足合批條件，需獨立成批。

式中，變量為合批符合度判斷閾值。易知，取值過小會加大合批成功率，但會降低合批正確率，取值過大則會加大合批難度，因此在實際使用過程中，可根據(jù)設備的方位測量精度取值。若設備方位測量精度為（RMS），則合批符合度判斷閾值滿足式（4）。

3 Matlab 仿真分析

3.1 仿真結(jié)果

在代碼實現(xiàn)過程中，設備的方位測量精度取3°，變量取值為1/（3）=0.111，樣本數(shù)量取30（若數(shù)量不足30，則取樣本實際總量）。另外，由于最終合批效果在一定程度上取決于批號樣本數(shù)量，因此在算法實現(xiàn)過程中，若批號樣本數(shù)量不足6 個，該批號的合批符合度默認取0。

首先取電磁環(huán)境相對簡單、目標端機數(shù)量相對較少的數(shù)據(jù)作為離線合批仿真樣本，合批前的方位時間變化趨勢如圖5 所示，共計有37 個批號，圖5 中一種曲線顏色表示一個批號種類，曲線上具體數(shù)值表示相應批號（出現(xiàn)批號數(shù)值，表示該批號已停止活動），根據(jù)圖5，觀察者從主觀層面上可基本判斷出存在4 個真實目標可進行合批操作。

圖5 合批前（方位時間變化趨勢一）

運行離線合批算法后的方位時間圖如圖6 所示（虛線線段表示推算出的方位時間變化趨勢），共計保留了22 個批號，有15 個批號被合批消除，從圖6 中可看出剩余的22 個批號中大部分為樣本數(shù)量較少的離散批，連續(xù)批基本完成合批。

圖6 合批后（方位時間變化趨勢一）

完成合批的批號如表1 所示（未參與合批的批號未列出），從表中可以看出，批號88 與批號147、155、204 和4 的合批符合度相對較低，這是因為該88 批目標為運動目標，所以方位推算精度相對較低。可知，合批結(jié)果與觀察者的主觀判斷結(jié)果基本一致，但觀察者的主觀判斷僅適用于簡單場景，復雜電磁環(huán)境下，幾乎不可能從主觀上判斷合批正確與否。

表1 合批情況

取電磁環(huán)境相對復雜的數(shù)據(jù)作為第二個離線合批仿真樣本，合批前的方位時間圖如圖7 所示，共計有169 個批號（由于批號過多，已隱藏具體批號數(shù)值及位置），方位時間變化趨勢相互交叉，難以通過人眼判斷是否應進行合批。

圖7 合批前（方位時間變化趨勢二）

運行離線合批算法后的方位時間圖如圖8所示，共計保留了83個批號，86個批號完成合批被消除，合批效率達到了86/169=50.9%，消除了一半以上的無效批號。

圖8 合批后（方位時間變化趨勢二）

3.2 算法復雜度分析

為推進后續(xù)合批算法的改進，對本文提出的算法進行時間復雜度分析。由于合批算法的特殊性，其復雜度很大程度上與數(shù)據(jù)樣本相關(guān)聯(lián)，為消除兩者間的關(guān)聯(lián)性，取運動批和固定批數(shù)目相等，經(jīng)完成正向順序排列后運動批和固定批呈隨機排列狀態(tài)，任一批內(nèi)數(shù)據(jù)量均為，且個批號全部合批失敗的特殊場景計算算法時間復雜度，

易知，在采用冒泡算法的情況下，運動/固定目標判別的時間復雜度為（），固定目標合批符合度計算次數(shù)如式（5）所示。

式中，固定目標的合批判定時間復雜度為（），運動目標的經(jīng)緯度推算采用最小二乘擬合，因此其合批判定 時間復雜度為（+）。綜上，考慮到一般遠小于，因此可認為本文合批算法的時間復雜度為（nN）。

4 結(jié)束語

本文提出了先基于目標固定或運動狀態(tài)的判斷，再進行批號間合批符合度計算的合批方法，MATLAB 仿真結(jié)果表明本方法可完成大量錯誤增批的合并。而且在本文提出的合批流程框架基礎(chǔ)上，可較易實現(xiàn)將通過其他情報獲得的目標經(jīng)緯度或運動航跡作為某一確定批號進行合批處理，即可兼容已知目標的建批及合批。

另本文提出了一種合批符合度計算公式，其符合度閾值由JTIDS 數(shù)據(jù)獲取設備的方位測量精度決定，因此可以通過調(diào)整符合度閾值使本文合批方法適應不同設備獲取到的JTIDS 數(shù)據(jù)。

目前本文的合批算法屬于離線合批，如何降低其運算復雜度，提高運行時效，進而實現(xiàn)在線實時自動合批將是后續(xù)的主要工作重點。