面向导弹突防的体系作战建模方法研究

发布时间：2021-12-11 05:02

　　导弹在体系对抗模式下进行突防作战,会先后受到敌方防御体系的探测、跟踪与攻击,并且数据链的性能也会对各个作战环节产生重要影响。为了建立完整的体系对抗流程,同时分析数据链的影响,首先建立了防御方体系模型和突防导弹模型,然后按照"探测-跟踪-攻击"的作战流程,建立了多种体制雷达探测概率模型。基于扩展卡尔曼滤波的跟踪模型和三维矢量的比例导引模型,分析了数据链性能对整个作战流程及作战结果的影响。仿真结果表明,一方面突防导弹应尽量降低自身的特征信号,才能提高突防概率;另一方面,数据链性能越好,防御方体系在跟踪、攻击的过程中精度也更高,凸显了数据链性能在体系作战中的重要性。 

【文章来源】：战术导弹技术. 2020,(01)北大核心

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

艇载雷达、常规雷达对目标的最大探测距离

设雷达的扫描周期T为0.01 s，过程噪声参数ω为0.001，观测噪声方差R为5，目标初始坐标为(1000,10000,1000)，速度为(250,0,0)，跟踪系统的坐标为(200,300,200)。将数据链时延分别设定为0 ms,60 ms,300 ms,600 ms,900 ms和1200 ms，最终的仿真结果如图7、图8所示。图8 不同时延下对目标预测位置偏差图

图7 不同时延下对目标预测位置图从图7和图8可以看出，当数据链时延为0 ms时，跟踪系统依据扩展Kalman滤波算法预测的目标位置是精确无任何偏差的，但随着数据链时延的增加，跟踪系统预测的目标位置与真实的目标位置偏差越来越大。例如当仿真时长为5 s时，60 ms时延下跟踪系统的预测误差为50 m,600 ms时延下的误差达到520 m,1200 ms时延下的误差更是达到950 m。另一方面，由上面的结果还可以分析出，扩展Kalman滤波算法具有较强的纠错能力，从Kalman滤波算法的原理上讲，算法是在观测值和预测值之间进行加权考量，当预测误差累计到较高水平时，算法会重新对预测结果进行校正，因此可以看到由扩展Kalman滤波算法得到的预测结果会呈现出先升高再降低的趋势。但从整体上来讲，数据链时延越高，跟踪系统的预测误差也越大，这对于跟踪系统来说是极其不利的。这是因为，首先跟踪系统在持续跟踪阶段会将目标的方位告知指挥控制中心，由指挥控制中心进行下一步的决策，例如出动某型武器(飞机或导弹)进行拦截;其次当防空导弹发射后，由指挥控制中心实施引导攻击，目标的坐标会由跟踪系统进行提供，因此由跟踪系统提供的目标坐标的准确性会直接影响导弹最终的作战效能。下面分析数据链时延引起的跟踪系统对目标的预测精度对导弹攻击效能的影响。

【参考文献】：
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本文编号：3534056