一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法及系统

1.本发明涉及雷达组网抗欺骗干扰领域，特别是涉及一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法及系统。


背景技术：

2.雷达受到的电磁干扰愈加复杂，雷达面临的有源干扰主要分为两种：欺骗性干扰和压制性干扰。相比压制干扰，欺骗干扰具有针对性强、灵活性高的优势，特别是数字射频存储器等先进欺骗的成熟应用为欺骗式干扰提供了有力的技术支持。drfm作为电子干扰的发生器，可以产生与真实目标回波特性高度相似的欺骗式假目标，从而掩盖有用信息，浪费雷达资源，降低目标检测、识别以及跟踪性能。
3.针对有源欺骗干扰，许多雷达抗干扰技术相继提出。单基地雷达可以通过频率分集、发射信号优化、极化特性差异、运动学信息和drfm量化误差等多种方式进行对抗。但是单基地雷达受制于视角单一、可获得信息量少的问题，抗干扰能力有限，而多站雷达系统具有多视角、信息冗余、配置灵活等优势，已经成为提升雷达抗干扰能力的重要发展趋势。针对组网雷达抗假目标欺骗式干扰的方法，可以根据融合信息的内容分为信号级融合抗干扰方法和数据级融合抗干扰方法。信号级融合抗干扰方法将同构雷达组网体制下各站雷达接收的相参原始回波或信号与处理后的相参回波进行融合处理，利用有源假目标空间散射特性相同、真实目标空间散射特性相异的特点进行真假目标的鉴别。数据级融合抗干扰方法是将雷达组网系统中各站雷达对目标进行检测后得到的目标点迹或航迹传输至融合中心，经时间对齐、空间对准后通过点迹关联、航迹关联对真假目标进行识别。信号级融合抗干扰方法虽然利用的信息更多、更全面，但是其算法也更加复杂，计算量更大，目前对雷达组网协同抑制欺骗干扰而言，信号级融合抗干扰方法实现难度较大。
4.数据级融合抗干扰方法分为点迹关联和航迹关联。针对非协同假目标干扰抑制，可以利用非协同假目标不具备空间位置相关性的特点，通过同构雷达组网对假目标进行抑制。在距离雷达站较远区域或组网内部分雷达站对目标检测概率较低的情况下还可以增加目标速度、信噪比检验等信息进行假目标鉴别。对于协同假目标干扰的抑制，同构雷达组网的假目标鉴别效果较差，可以通过增加静默雷达接收站即使用异构雷达组网进行假目标鉴别。例如，文献《分布式结构下主／被动雷达抗假目标干扰方法》(刘洁怡，西安电子科技大学学报，2018年第45卷第3期)利用主被动异构雷达组网系统基于方位角、俯仰角信息对假目标进行鉴别，但是其组网系统分布于地面，无需考虑雷达自身位置误差，并且当假目标欺骗距离较小或目标与两雷达连线夹角较小的情况下，只基于角度信息在航迹起始阶段进行假目标鉴别，其抗干扰效果较差。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法及系统，以解决现有技术中的抗欺骗干扰方法在当假目标欺骗距离较小或目标与两雷达连线夹角较小
的情况下，只基于角度信息在航迹起始阶段进行假目标鉴别，抗干扰效果较差的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法，包括：根据主动雷达在k时刻的位置坐标、被动雷达在k时刻的位置坐标以及主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角，估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值；根据所述方位角估计值、所述俯仰角估计值以及被动雷达的实际目标角度量测值进行第一假设检验；所述被动雷达的实际目标角度量测值包括方位角量测值和俯仰角量测值；若所述第一假设检验成功，则利用所述主动雷达的目标量测值辅助所述被动雷达进行航迹起始，确定被动雷达的目标状态矢量；所述主动雷达的目标量测值包括主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角；所述目标状态矢量包括目标位置状态矢量和目标速度状态矢量；若所述第一假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标；根据所述目标状态矢量以及主动雷达的径向速度量测矢量进行第二假设检验；若所述第二假设检验成功，则所述主动雷达和所述被动雷达进行航迹滤波跟踪形成稳定航迹；若所述第二假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标；根据所述主动雷达中生成的稳定航迹和所述被动雷达中生成的稳定航迹进行第三假设检验；若所述第三假设检验成功，则判定所述主动雷达中生成的稳定航迹与所述被动雷达中生成的稳定航迹为真实目标航迹；若所述第三假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标。
7.可选的，所述根据主动雷达在k时刻的位置坐标、被动雷达在k时刻的位置坐标以及主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角，估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值，具体包括：利用公式将所述主动雷达的目标量测值转换至统一直角坐标系下；其中，为主动雷达在统一直角坐标系下k时刻的目标量测值，为主动雷达在k时刻的位置坐标，为主动雷达测得的目标径向距离，为主动雷达测得的目标方位角，为主动雷达测得的目标俯仰角；根据主动雷达在统一直角坐标系下k时刻的目标量测值，利用公式估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值；为被动雷达的目标角度估计值，为方位角
估计值，为俯仰角估计值；为被动雷达在k时刻的位置坐标。
8.可选的，所述根据所述方位角估计值、所述俯仰角估计值以及被动雷达的实际目标角度量测值进行第一假设检验，具体包括：根据公式计算所述方位角估计值和所述俯仰角估计值的误差协方差矩阵；其中，e(
·
)表示期望；t表示矩阵转置；p表示转换矩阵；表示由误差构成的对角矩阵，；为主动雷达的距离量测误差；为主动雷达的方位角量测误差；为主动雷达的俯仰角量测误差；分别为主动雷达在统一直角坐标系下x轴的位置误差；为主动雷达在统一直角坐标系下y轴的位置误差；为主动雷达在统一直角坐标系下z轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下x轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下y轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下z轴的位置误差；根据被动雷达的目标角度估计值与被动雷达的实际目标角度量测值的差值，利用公式确定k时刻的第一马氏距离；其中，为被动雷达的目标角度估计值与被动雷达的实际目标角度量测值的差值，为差值的误差协方差矩阵，，表示由被动雷达量测误差构成的对角矩阵，；表示被动雷达的目标方位角量测误差；表示被动雷达的目标俯仰角量测误差；根据所述k时刻的第一马氏距离，利用公式构造第一检验统计量；其中，k为航迹起始阶段基于角度信息进行第一假设检验的时间；根据所述第一检验统计量进行第一假设检验，若所述第一检验统计量服从显著性水平为α、自由度为2k的卡方分布，表示所述第一假设检验成功。
9.可选的，所述根据所述目标状态矢量以及主动雷达的径向速度量测矢量进行第二假设检验，具体包括：根据所述目标状态矢量利用公式确定目标与主动雷达连线的方向矢量；其中，为目标位置状态矢量；利用公式确定主动雷达的运动速度在所述方向矢量上的投影；其中，为主动雷达的运动速度；利用公式确定被动雷达的目标速度状态矢量在所述方向矢量上的投影；其中，为被动雷达的目标速度状态矢量；
根据主动雷达的运动速度在所述方向矢量上的投影以及被动雷达的目标速度状态矢量在所述方向矢量上的投影，利用公式确定被动雷达的目标速度状态矢量相对于主动雷达的径向速度估计矢量；根据所述径向速度估计矢量、主动雷达的径向速度量测矢量以及所述径向速度估计矢量与主动雷达的径向速度量测矢量的差值的误差协方差矩阵，利用公式确定k时刻的第二马氏距离；其中，为主动雷达的径向速度量测矢量；为所述径向速度估计矢量与主动雷达的径向速度量测矢量的差值的误差协方差矩阵；根据所述k时刻的第二马氏距离，利用公式构造第二检验统计量；其中，为基于径向速度信息进行第二假设检验的时间；根据所述第二检验统计量进行第二假设检验，若所述第二检验统计量服从显著性水平为α、自由度为的卡方分布，表示所述第二假设检验成功。
10.可选的，所述根据所述主动雷达中生成的稳定航迹和所述被动雷达中生成的稳定航迹进行第三假设检验，具体包括：获取k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量以及k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量；根据所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量以及所述k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量，利用公式确定k时刻的第三马氏距离；其中，为所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量与所述k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量的差值，为所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量与所述k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量的差值的误差协方差矩阵；根据所述k时刻的第三马氏距离，利用公式构造第三检验统计量；其中，m为航迹关联的时间；根据所述第三检验统计量进行第三假设检验，若所述第三检验统计量服从显著性水平为α、自由度为nm的卡方分布，表示所述第三假设检验成功。
11.一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰系统，包括：角度估计模块，用于根据主动雷达在k时刻的位置坐标、被动雷达在k时刻的位置坐标以及主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角，估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值；第一假设检验模块，用于根据所述方位角估计值、所述俯仰角估计值以及被动雷达的实际目标角度量测值进行第一假设检验；所述被动雷达的实际目标角度量测值包括方位角量测值和俯仰角量测值；第一执行模块，用于若所述第一假设检验成功，则利用所述主动雷达的目标量测值辅助所述被动雷达进行航迹起始，确定被动雷达的目标状态矢量；所述主动雷达的目标量测值包括主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角；所述目标状态矢量
包括目标位置状态矢量和目标速度状态矢量；若所述第一假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的量测值对应的目标为假目标；第二假设检验模块，用于根据所述目标状态矢量以及主动雷达的径向速度量测矢量进行第二假设检验；第二执行模块，用于若所述第二假设检验成功，则所述主动雷达和所述被动雷达进行航迹滤波跟踪形成稳定航迹；若所述第二假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的量测值对应的目标为假目标；第三假设检验模块，用于根据所述主动雷达中生成的稳定航迹和所述被动雷达中生成的稳定航迹进行第三假设检验；第三执行模块，用于若所述第三假设检验成功，则判定所述主动雷达中生成的稳定航迹与所述被动雷达中生成的稳定航迹为真实目标航迹；若所述第三假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标。
12.可选的，所述角度估计模块，包括：坐标转换单元，用于利用公式将所述主动雷达的目标量测值转换至统一直角坐标系下；其中，为主动雷达在统一直角坐标系下k时刻的目标量测值，为主动雷达在k时刻的位置坐标，为主动雷达量测得的目标径向距离，为主动雷达量测得的目标方位角，为主动雷达量测得的目标俯仰角；角度估计单元，用于根据主动雷达在统一直角坐标系下k时刻的目标量测值，利用公式估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值；为被动雷达的目标角度估计值，为方位角估计值，为俯仰角估计值；为被动雷达在k时刻的位置坐标。
13.可选的，所述第一假设检验模块，包括：误差协方差矩阵计算单元，用于根据公式计算所述方位角估计值和所述俯仰角估计值的误差协方差矩阵；其中，e(
·
)表示期望；t表示矩阵转置；p表示转换矩阵；表示由误差构成的对角矩阵，；为主动雷达的距离量测误差；为主动雷达的方位角量测误差；为主动雷达的俯仰角量测误差；分别为主动雷达在统一直角坐标系下x轴的位置误差；为主动雷达在统一直角坐标系下y轴的位置误差；
为主动雷达在统一直角坐标系下z轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下x轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下y轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下z轴的位置误差；第一马氏距离确定单元，用于根据被动雷达的目标角度估计值与被动雷达的实际目标角度量测值的差值，利用公式确定k时刻的第一马氏距离；其中，为被动雷达的目标角度估计值与实际目标角度量测值的差值，为差值的误差协方差矩阵，，表示由被动雷达量测误差构成的对角矩阵，；表示被动雷达的目标方位角量测误差；表示被动雷达的目标俯仰角量测误差；第一检验统计量构造单元，用于根据所述k时刻的第一马氏距离，利用公式构造第一检验统计量；其中，k为航迹起始阶段基于角度信息进行第一假设检验的时间；第一假设检验单元，用于根据所述第一检验统计量进行第一假设检验，若所述第一检验统计量服从显著性水平为α、自由度为2k的卡方分布，表示所述第一假设检验成功。
14.可选的，所述第二假设检验模块，包括：方向矢量确定单元，用于根据所述目标状态矢量利用公式确定目标与主动雷达连线的方向矢量；其中，为目标位置状态矢量；第一投影确定单元，用于利用公式确定主动雷达的运动速度在所述方向矢量上的投影；其中，为主动雷达的运动速度；第二投影确定单元，用于利用公式确定被动雷达的目标速度状态矢量在所述方向矢量上的投影；其中，为被动雷达的目标速度状态矢量；径向速度估计矢量确定单元，用于根据主动雷达的运动速度在所述方向矢量上的投影以及被动雷达的目标速度状态矢量在所述方向矢量上的投影，利用公式确定被动雷达中的目标速度状态矢量相对于主动雷达的径向速度估计矢量；第二马氏距离确定单元，用于根据所述径向速度估计矢量、主动雷达的径向速度量测矢量以及所述径向速度估计矢量与主动雷达的径向速度量测矢量的差值的误差协方差矩阵，利用公式确定k时刻的第二马氏距离；其中，为主动雷达的径向速度量测矢量；为所述径向速度估计矢量与主动雷达的径向速度量测矢量的差值的误差协方差矩阵；
第二检验统计量构造单元，用于根据所述k时刻的第二马氏距离，利用公式构造第二检验统计量；其中，为基于径向速度信息进行第二假设检验的时间；第二假设检验单元，用于根据所述第二检验统计量进行第二假设检验，若所述第二检验统计量服从显著性水平为α、自由度为的卡方分布，表示所述第二假设检验成功。
15.可选的，所述第三假设检验模块，包括：数据获取单元，用于获取k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量以及k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量；第三马氏距离确定单元，用于根据所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量以及所述k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量，利用公式确定k时刻的第三马氏距离；其中，为所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量与所述k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量的差值，为所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量与所述k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量的差值的误差协方差矩阵；第三检验统计量构造单元，用于根据所述k时刻的第三马氏距离，利用公式构造第三检验统计量；其中，m为航迹关联的时间；第三假设检验单元，用于根据所述第三检验统计量进行第三假设检验，若所述第三检验统计量服从显著性水平为α、自由度为nm的卡方分布，表示所述第三假设检验成功。
16.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明的一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法，在航迹起始阶段首先利用角度信息并且考虑雷达位置误差的假目标鉴别方法对主动和被动雷达中的量测值进行关联检验；利用通过检验的主动雷达量测信息辅助被动雷达对目标进行航迹起始，被动雷达在kalman滤波过程中获得目标速度状态矢量；由被动雷达的目标速度状态矢量估计出该目标相对于主动雷达的径向速度，与主动雷达实际的径向速度量测信息进行假设检验鉴别假目标，解决了在当假目标欺骗距离较小或目标与两雷达连线夹角较小的情况下，只基于角度信息在航迹起始阶段进行假目标鉴别，抗干扰效果较差的问题；两部雷达分别对目标进行航迹跟踪滤波，对生成的稳定航迹进行序贯航迹关联再次鉴别假目标。本发明方法保证了真实目标鉴别概率不受雷达位置误差影响，在真实目标不被剔除的条件下通过后续序贯航迹关联有效剔除了剩余假目标，提高了雷达组网抗欺骗干扰方法的抗干扰效果。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1为本发明提供的一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法的流程图；图2为本发明在实际应用中的流程图；
图3为本发明提供的运动平台的主被动异构雷达组网系统示意图；图4为本发明提供的雷达位置误差对真假目标鉴别概率的影响示意图；图5为本发明提供的欺骗距离对两种算法真实目标鉴别概率的影响示意图；图6为本发明提供的欺骗距离对两种算法假目标鉴别概率的影响示意图；图7为本发明提供的欺骗速度对两种算法真实目标鉴别概率的影响示意图；图8为本发明提供的欺骗速度对两种算法假目标鉴别概率的影响示意图；图9为本发明提供的主动雷达航迹1的马氏距离示意图；图10为本发明提供的主动雷达航迹2的马氏距离示意图；图11为本发明提供的rpe=50m情况下假目标鉴别效果示意图；图12为本发明提供的rpe=100m情况下假目标鉴别效果示意图；图13为本发明提供的rpe=150m情况下假目标鉴别效果示意图；图14为本发明提供的一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰系统的结构图。
具体实施方式
19.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
20.本发明的目的是提供一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法及系统，以解决现有技术中的抗欺骗干扰方法在当假目标欺骗距离较小或目标与两雷达连线夹角较小的情况下，只基于角度信息在航迹起始阶段进行假目标鉴别，抗干扰效果较差的问题。
21.目前对于假目标欺骗式干扰的抗干扰方法研究多集中于地基雷达组网，对于运动平台的雷达组网抗假目标干扰的研究较少。在运动平台上的主被动异构雷达组网抗假目标过程中，雷达组网平台运动使得雷达自身存在定位误差，与现有的地面雷达组网不同，主动雷达和被动雷达自身位置误差较大，基于运动平台的雷达组网协同抗欺骗式假目标干扰过程中需要考虑雷达位置误差。在现有基于角度信息的数据级融合抗假目标算法中，通过增加径向距离信息鉴别假目标这一过程，可以有效解决当假目标欺骗距离较小或目标与两雷达连线夹角较小的情况下假目标鉴别效果较差的问题。
22.本发明所采用的技术方案是：在航迹起始阶段考虑了雷达位置误差，首先利用方位角、俯仰角信息构造检验统计量，由关联成功的主动雷达量测信息辅助被动雷达航迹起始，得到被动雷达对目标速度的预测值，然后由此预测值估计主动雷达的目标径向速度，由目标径向速度估计值与主动雷达实际径向速度量测值再次进行关联检验鉴别假目标；在航迹关联阶段，利用主动雷达和被动雷达生成的稳定航迹进行序贯航迹关联进一步剔除假目标。
23.本发明提出的基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法，航迹起始阶段鉴别假目标时考虑雷达位置误差，可以保证真实目标鉴别概率不受雷达位置误差的影响，在较高真实目标鉴别概率条件下，基于角度信息、速度信息以及航迹信息有效鉴别假目标。
24.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
25.图1为本发明提供的一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法的流程图，图2是本发明在实际应用中的流程图，如图1和图2所示，一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰方法，包括：步骤101：根据主动雷达在k时刻的位置坐标、被动雷达在k时刻的位置坐标以及主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角，估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值。
26.在一个具体实施方式中，所述步骤101，具体包括：利用公式将所述主动雷达的目标量测值转换至统一直角坐标系下。其中，为主动雷达在统一直角坐标系下k时刻的目标量测值，为主动雷达在k时刻的位置坐标，为主动雷达量测得的目标径向距离，为主动雷达量测得的目标方位角，为主动雷达量测得的目标俯仰角。
27.在实际应用中，基于目标的方位角及俯仰角信息进行假目标鉴别，鉴别算法中考虑雷达位置误差。
28.设主动雷达在k时刻的位置为，将主动雷达的目标量测值转换至统一直角坐标系下。
29.根据主动雷达在统一直角坐标系下k时刻的目标量测值，利用公式估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值。为被动雷达的目标角度估计值，为方位角估计值，为俯仰角估计值；为被动雷达在k时刻的位置坐标。
30.在实际应用中，对上式两边进行微分求取转换矩阵：，其中，
步骤102：根据所述方位角估计值、所述俯仰角估计值以及被动雷达的实际目标角度量测值进行第一假设检验；所述被动雷达的实际目标角度量测值包括方位角量测值和俯仰角量测值。在实际应用中，所述第一假设检验为基于角度信息的假设检验。
31.在一个具体实施方式中，所述步骤102，具体包括：根据公式计算所述方位角估计值和所述俯仰角估计值的误差协方差矩阵。其中，e(
·
)表示期望；t表示矩阵转置；p表示转换矩阵；表示由误差构成的对角矩阵，；为主动雷达的距离量测误差；为主动雷达的方位角量测误差；为主动雷达的俯仰角量测误差；分别为主动雷达在统一直角坐标系下x轴的位置误差；为主动雷达在统一直角坐标系下y轴的位置误差；为主动雷达在统一直角坐标系下z轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下x轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下y轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下z轴的位置误差。
32.在实际应用中，若主动雷达与被动雷达的目标量测值对应于同一个目标，则目标相对于被动雷达的角度估计值与被动雷达实际角度量测值的差值服从零均值、误差协方差为的高斯分布。组网内主动雷达与被动雷达的目标量测误差不存在耦合，因此差值的误差协方差矩阵，表示由被动雷达量测误差确定的对角矩阵，即：，表示被动雷达的目标方位角量测误差；表示被动雷达的目标俯仰角量测误差。
33.根据被动雷达的目标角度估计值与被动雷达的实际目标角度量测值的差值，利用公式确定k时刻的第一马氏距离。
34.根据所述k时刻的第一马氏距离，利用公式构造第一检验统计量。其中，k为航迹起始阶段基于角度信息进行第一假设检验的时间。
35.根据所述第一检验统计量进行第一假设检验，若所述第一检验统计量服从显著性
水平为α、自由度为2k的卡方分布，表示所述第一假设检验成功。
36.步骤103：若所述第一假设检验成功，则利用所述主动雷达的目标量测值辅助所述被动雷达进行航迹起始，确定被动雷达的目标状态矢量；所述主动雷达的目标量测值包括主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角；所述目标状态矢量包括目标位置状态矢量和目标速度状态矢量；若所述第一假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标。
37.在实际应用中，利用被动雷达的目标角度估计值与实际目标角度量测值的差值求得马氏距离（第一马氏距离），构造k时刻的假设检验统计量。假设航迹起始阶段的时间为k，对考虑雷达位置误差基于角度信息的假目标鉴别方法计算出的马氏距离在航迹起始阶段进行时间积累，确定航迹起始阶段的检验统计量（第一检验统计量）。
38.主动雷达与被动雷达的实际目标角度量测值对应于同一目标时，，即服从显著性水平为α、自由度为2k的卡方分布。若，表示关联成功，即可利用主动雷达对应的距离量测信息辅助被动雷达进行航迹起始；若，表示关联失败，主动雷达与被动雷达的实际目标角度量测值对应于不同目标，所述主动雷达和/或所述被动雷达的量测值对应的目标为假目标。此时，无法利用主动雷达中该量测信息辅助被动雷达进行航迹起始。
39.被动雷达自身无法直接获得目标的径向距离信息，进而无法得到目标的空间位置坐标，因此其不能独立地生成目标航迹。
40.在本发明中，首先基于角度信息进行关联检验，然后将关联成功的主动雷达的量测信息转换至被动雷达的跟踪坐标系中，辅助被动雷达进行卡尔曼滤波从而生成航迹。然而，在基于角度信息关联检验过程中，很可能会出现主动雷达中多个目标同被动雷达一个目标关联成功的情况，在这种情况下，选择基于角度信息关联距离最小的主动雷达量测值对被动雷达进行航迹起始。
41.在被动雷达航迹起始阶段kalman滤波过程中即可获得k时刻目标状态矢量，其中，目标位置状态矢量和目标速度状态矢量。
42.步骤104：根据所述目标状态矢量以及主动雷达的径向速度量测矢量进行第二假设检验。在实际应用中，所述第二假设检验为基于径向速度信息的假设检验。
43.在一个具体实施方式中，所述步骤104，具体包括：利用被动雷达航迹起始过程中的目标状态矢量求得目标与主动雷达连线的方向矢量，即：，其中，为目标位置状态矢量。
44.主动雷达的运动速度在方向矢量上的投影为：，被动雷达中的目标速度状态矢量在方向矢量上的投影为，即可得被动雷达中的目标速度状态矢量相对于主动雷达的径向速度估计矢量。
45.由径向速度估计矢量与主动雷达的径向速度量测矢量之差构造检验统计量，即在k时刻第二马氏距离为：。式中，为所述径向速度估计矢量与主动雷达的径向速度量测矢量的差值的误差协方差矩阵，。为主动雷达的速度测量误差，为径向速度估计矢量的误差，可由下式求得：式中，d为转换矩阵，q为被动雷达kalman滤波过程中的协方差矩阵。
46.设基于径向速度信息进行关联检验的时间为，则对每个时刻的第二马氏距离进行累加，得到最终卡方检验的检验统计量（第二检验统计量）：。
47.步骤105：若所述第二假设检验成功，则所述主动雷达和所述被动雷达进行航迹滤波跟踪形成稳定航迹；若所述第二假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标。
48.在实际应用中，基于径向速度的假目标鉴别问题可以建立如下判别：若，表示主动雷达相应量测信息与被动雷达量测信息关联成功，两部雷达中的目标量测值对应于同一目标；若，表示关联失败，两部雷达中的目标量测值对应于不同目标，可将相应量测值判定为假目标。其中，为判决门限，α为显著性水平。
49.步骤106：根据所述主动雷达中生成的稳定航迹和所述被动雷达中生成的稳定航迹进行第三假设检验。在实际应用中，主动雷达和被动雷达分别进行航迹滤波跟踪，形成稳定航迹，利用序贯航迹关联法鉴别假目标。
50.在航迹起始阶段通过考虑雷达位置误差，基于角度和速度信息的假目标鉴别算法可以保证真实目标鉴别概率不受雷达位置误差的影响，在真实目标不被剔除的条件下，剔除掉部分欺骗距离较大的假目标，但是可能仍会有部分假目标通过关联检验形成稳定航迹，对此类假目标可以通过序贯航迹关联的方法进一步予以剔除。
51.在一个具体实施方式中，所述步骤106，具体包括：获取k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量以及k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量。
52.在实际应用中，两部雷达分别利用kalman滤波对目标进行跟踪，求得k时刻，主动
雷达中的目标状态估计矢量及相应的误差协方差矩阵，被动雷达中的目标状态估计矢量及相应的误差协方差矩阵，即：，其中，表示主动雷达中目标在统一直角坐标系下x轴的位置；表示主动雷达中目标在统一直角坐标系下y轴的位置；表示主动雷达中目标在统一直角坐标系下z轴的位置；表示主动雷达中目标在统一直角坐标系下x轴方向的速度；表示主动雷达中目标在统一直角坐标系下y轴方向的速度；表示主动雷达中目标在统一直角坐标系下z轴方向的速度；表示被动雷达中目标在统一直角坐标系下x轴的位置；表示被动雷达中目标在统一直角坐标系下y轴的位置；表示被动雷达中目标在统一直角坐标系下z轴的位置；表示被动雷达中目标在统一直角坐标系下x轴方向的速度；表示被动雷达中目标在统一直角坐标系下y轴方向的速度；表示被动雷达中目标在统一直角坐标系下z轴方向的速度。
53.根据所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量与所述k时刻被动雷达的目标状态估计矢量，利用公式确定k时刻的第三马氏距离。其中，为所述k时刻主动雷达与被动雷达的目标状态估计矢量之差，为所述k时刻主动雷达与被动雷达的目标状态估计矢量的差值的误差协方差矩阵。
54.在实际应用中，由于两部雷达kalman滤波过程中目标的状态估计矢量均服从高斯分布，因此其目标状态估计矢量之差同样也服从高斯分布，且两部雷达量测误差不存在耦合，状态估计矢量之差的误差协方差矩阵为两部雷达各自的误差协方差矩阵之和，即：和，即：利用目标状态估计矢量之差的马氏距离（第三马氏距离）构造检验统计量，即在时刻第三马氏距离为：。
55.根据所述k时刻的第三马氏距离，利用公式构造第三检验统计量；其中，m为航迹关联的时间。在实际应用中，设航迹关联的时间为m，对单个时刻目标状态估计矢量之差的第三马氏距离进行时间积累，得到两条航迹的关联假设检验统计量（第三检验统计量）。
56.根据所述第三检验统计量进行第三假设检验，若所述第三检验统计量服从显著性水平为α、自由度为nm的卡方分布，表示所述第三假设检验成功。
57.步骤107：若所述第三假设检验成功，则判定所述主动雷达中生成的稳定航迹与所述被动雷达中生成的稳定航迹为真实目标航迹；若所述第三假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标。
58.在实际应用中，若，表示主动雷达和被动雷达中的这两条航迹对应于同一目标，即为真实目标航迹。此时，真实目标航迹即可作为主被动雷达组网系统航迹进行输出。若，表示主动雷达和被动雷达中的这两条航迹对应于不同目标，即为虚假目标航迹。α为显著性水平，n为状态估计矢量长度，此时。通过航迹关联检验后的航迹即为真实目标航迹，其余航迹予以剔除。
59.本发明的方法首先由主动雷达量测信息估计出被动雷达的角度信息。由于真实目标的物理来源一致，因此被动雷达的角度估计值与实际角度量测值近似相等；而欺骗式假目标由于存在距离欺骗，经主动雷达坐标转换后估计出的被动雷达角度值与被动雷达实际量测值不等。利用此差异，进行基于角度信息的假设检验。由于被动雷达无法测距，因此需要利用通过与被动雷达量测关联成功的主动雷达距离量测信息辅助被动雷达进行航迹起始，得到被动雷达对目标的速度估计值。然后将被动雷达航迹起始阶段的目标速度估计值进行坐标转换后计算出主动雷达极坐标下的径向速度估计矢量值。对于真实目标速度而言，被动雷达估计出的主动雷达径向速度估计矢值应大致与主动雷达实际的径向速度量测值相等，而假目标由于存在速度欺骗干扰两个径向速度值不等，基于此径向速度差异将径向速度估计量测值与主动雷达径向速度实际量测值进行卡方检验，再次剔除假目标。在航迹关联阶段，主动雷达独立对目标进行跟踪滤波，被动雷达利用航迹起始阶段通过检验并关联成功的主动雷达量测信息进行跟踪滤波生成稳定航迹。最后将两部雷达中的航迹进行序贯航迹关联，剔除剩余假目标。
60.将本发明同只利用角度信息但未考虑运动平台的雷达位置误差的现有方法进行对比，仿真实验结果验证了采用本发明方法保证真实目标鉴别概率不受雷达位置误差影响，在较高的真实目标鉴别概率下可以有效抑制距离-速度复合欺骗式假目标干扰。
61.下面对仿真实验进行介绍。
62.图3为基于运动平台的主被动异构雷达组网系统示意图，如图3所示，对目标位置速度、主动雷达位置和量测误差以及被动雷达位置和量测误差的参数进行初始化。在统一直角坐标系下设置一个真实目标，其位置为（8000,40000,0）m，初始运动速度矢量为（0,10,0）m/s。两部雷达参数初始化如表1所示，观测时间间隔为1s，进行1000次蒙特卡洛仿真，定义真实目标鉴别概率为通过算法将真实目标判定为真目标的概率，假目标鉴别概率为将假目标判定为假目标的概率。
63.步骤一：在航迹起始阶段，设置假目标欺骗距离为1000m，欺骗速度为200m/s，仿真分析雷达位置误差对真假目标鉴别概率的影响如图4所示。
64.步骤二：在航迹起始阶段，本发明方法和利用角度信息但未考虑雷达位置误差的现有方法进行对比，不同雷达位置误差的情况下欺骗距离、欺骗速度对真假目标鉴别概率的影响，分别如图5、图6、图7以及图8，将只利用方位角信息、未考虑雷达位置误差的方法称为现有方法，图中雷达位置误差用rpe表示。
65.步骤三：在航迹关联阶段，仿真验证航迹关联鉴别假目标。
66.设置欺骗距离为500m，欺骗速度为200m/s，雷达位置误差为100m。航迹关联阶段雷达采样时间为0.1s，航迹关联时间为7s。分析本发明方法不同时刻航迹关联的马氏距离，如图9所示。航迹关联卡方检验统计量及均值如表2所示。
67.其余参数设置条件不变，将欺骗距离由200m逐渐增大到2000m，雷达位置误差分别为50m、100m、150m时，对增加航迹关联阶段（case1表示本发明方法经航迹起始阶段假目标鉴别后利用序贯航迹关联再次鉴别假目标的结果）、航迹起始阶段（case2表示本发明方法经航迹起始阶段假目标鉴别未进行航迹关联结果）、现有方法（case3表示航迹起始阶段未考虑雷达位置误差只基于角度信息鉴别假目标后再次进行航迹关联鉴别假目标）这三种情况进行对比，如图10所示。
68.表1 两部雷达参数初始化表参数设置主动雷达被动雷达位置（0,0,30000）m（40000,0,30000）m量测误差（5m,0.2
°
,0.2
°
,5m/s）（0.4
°
,0.4
°
）速度矢量（0,1000,0）m/s（0,1000,0）m/s表2 航迹关联检验统计量及其均值表主动雷达航迹航迹1航迹2航迹检验统计量103.4712552.71均值1.48179.32根据仿真实验可知：由图4可知，随着雷达位置误差的增加，本发明算法真实目标鉴别概率始终保持在较高水平，而假目标鉴别概率随着雷达位置误差的增大而降低。因此选择自身定位误差精确的雷达进行组网可以有效提高组网系统对假目标的鉴别效果。
69.由图5以及图6可知，随着欺骗距离的增大，两种算法的真目标鉴别概率始终保持稳定，而两种算法的假目标鉴别概率逐渐增大，这是因为欺骗距离越大，真假目标越容易区分。由图5可以看出，随着雷达位置误差的增大，本发明方法真实目标鉴别概率始终维持在较高水平，而现有算法未考虑雷达位置误差，其真实目标鉴别概率随雷达位置误差增大而降低。在雷达位置误差较小时，现有算法真实目标鉴别概率略高于本发明算法，这是由于本发明方法同时使用角度信息和速度信息进行假设检验，真实目标量测值通过检验的条件更为严苛。设置卡方检验的显著性水平α为0.01，即恒漏警率为（1-α）3=0.97。本发明鉴别方法始终满足真实目标的恒漏警要求，而现有算法随着雷达位置误差的增大无法始终满足恒漏警要求。由图6可以看出，本发明算法的假目标鉴别概率随着雷达位置误差的增大逐渐减小，而现有算法假目标鉴别概率反而增大，这是因为未考虑雷达位置误差的算法计算检验统计量时，其误差协方差矩阵内的参数值低于实际情况，对误差协方差矩阵求逆后计算出的马氏距离反比增大。因此进行卡方检验时，未考虑雷达位置误差算法的马氏距离错误增大，使得假目标量测值难以通过假设检验，因此假目标鉴别概率会随着雷达位置误差的增大而增大。同理，现有算法的真实目标鉴别概率会逐渐减小。本发明算法由于增加了速度信息，其假目标鉴别概率在欺骗距离较小的时候远远高于现有算法，这证明了本发明算法处理密集假目标效果较好。
70.由图7可以看出，随着欺骗速度的增大两种算法的真实目标鉴别概率始终保持稳
定，但现有算法的真实目标鉴别概率随雷达位置误差的增大逐渐减小。由图8可以看出，由于欺骗速度越大越容易区分真假目标，本发明方法假目标鉴别概率随欺骗速度的增大而增大。现有算法未利用速度信息，因此其假目标鉴别概率不受欺骗速度的影响。
71.卡方检验显著性水平为0.01，状态矢量长度为6，观测时间间隔为0.1s，因此关联的状态矢量个数为70，通过查表可得到自由度为420的卡方检验门限值。由图9、图10和表2可以看出，主动雷达航迹1与被动雷达航迹的关联检验统计量低于门限值，判定主动雷达航迹1对应于真实目标。主动雷达航迹2的关联检验统计量高于门限值，判定主动雷达航迹2对应于假目标。
72.比较本发明方法航迹关联阶段和航迹起始阶段的结果发现，经过航迹关联的假目标鉴别概率（case1）明显高于只在航迹起始阶段进行假目标鉴别的概率（case2），证明通过航迹关联处理可以有效抑制航迹起始阶段未识别出的假目标。比较图11、图12以及图13发现，随着雷达位置误差的增大，本发明方法的假目标鉴别概率略微下降。而现有算法（case3）经航迹关联后的假目标鉴别概率略微增大，这是由于现有算法航迹起始阶段未考虑雷达位置误差，使得马氏距离计算量错误增大。当雷达位置误差较大时，现有方法无法保证较高的真实目标鉴别概率。仿真结果表明本发明方法在保证较高的真实目标鉴别概率条件下，可以有效提高组网系统的假目标鉴别概率。比较本发明方法航迹关联阶段（case1）和现有方法（case3）的仿真结果可以发现，本发明方法在欺骗距离较小时假目标鉴别效果优于现有算法。
73.本发明方法可以用于运动平台的主被动雷达组网抗距离-速度复合式欺骗干扰中，在航迹起始阶段基于角度信息和径向速度信息鉴别距离-速度复合欺骗式假目标，并通过考虑雷达平台运动带来的雷达位置误差，保证了真实目标鉴别概率不受雷达位置误差影响，在真目标不会被剔除的前提下，利用后续的序贯航迹关联方法鉴别出剩余假目标的方法应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
74.图14为本发明提供的一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰系统的结构图，如图14所示，一种基于运动平台的雷达组网抗欺骗干扰系统，包括：角度估计模块1401，用于根据主动雷达在k时刻的位置坐标、被动雷达在k时刻的位置坐标以及主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角，估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值。
75.第一假设检验模块1402，用于根据所述方位角估计值、所述俯仰角估计值以及被动雷达的实际目标角度量测值进行第一假设检验；所述被动雷达的实际目标角度量测值包括方位角量测值和俯仰角量测值。
76.第一执行模块1403，用于若所述第一假设检验成功，则利用所述主动雷达的目标量测值辅助所述被动雷达进行航迹起始，确定被动雷达的目标状态矢量；所述主动雷达的目标量测值包括主动雷达测得的目标径向距离、目标方位角和目标俯仰角；所述目标状态矢量包括目标位置状态矢量和目标速度状态矢量；若所述第一假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标。
77.第二假设检验模块1404，用于根据所述目标状态矢量以及主动雷达的径向速度量测矢量进行第二假设检验。
78.第二执行模块1405，用于若所述第二假设检验成功，则所述主动雷达和所述被动雷达进行航迹滤波跟踪形成稳定航迹；若所述第二假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标。
79.第三假设检验模块1406，用于根据所述主动雷达中生成的稳定航迹和所述被动雷达中生成的稳定航迹进行第三假设检验。
80.第三执行模块1407，用于若所述第三假设检验成功，则判定所述主动雷达中生成的稳定航迹与所述被动雷达中生成的稳定航迹为真实目标航迹；若所述第三假设检验失败，则判定所述主动雷达的目标量测值对应的目标和/或所述被动雷达的目标量测值对应的目标为假目标。
81.在一个具体实施方式中，所述角度估计模块1401，包括：坐标转换单元，用于利用公式将所述主动雷达的目标量测值转换至统一直角坐标系下。其中，为主动雷达在统一直角坐标系下k时刻的目标量测值，为主动雷达在k时刻的位置坐标，为主动雷达量测得的目标径向距离，为主动雷达量测得的目标方位角，为主动雷达量测得的目标俯仰角。
82.角度估计单元，用于根据主动雷达在统一直角坐标系下k时刻的目标量测值，利用公式估计被动雷达检测到的目标的方位角和俯仰角，得到方位角估计值和俯仰角估计值。为被动雷达的目标角度估计值，为方位角估计值，为俯仰角估计值；为被动雷达在k时刻的位置坐标。
83.在一个具体实施方式中，所述第一假设检验模块1402，包括：误差协方差矩计算单元，用于根据公式计算所述方位角估计值和所述俯仰角估计值的误差协方差矩阵。其中，e(
·
)表示期望；t表示矩阵转置；p表示转换矩阵；表示由误差构成的对角矩阵，；为主动雷达的距离量测误差；为主动雷达的方位角量测误差；为主动雷达的俯仰角量测误差；分别为主动雷达在统一直角坐标系下x轴的位置误差；为主动雷达在统一直角坐标系下y轴的位置误差；为主动雷达在统一直角坐标系下z轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下x轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下y轴的位置误差；为被动雷达在统一直角坐标系下z轴的位置误差。
84.第一马氏距离确定单元，用于根据被动雷达的目标角度估计值与被动雷达的实际目标角度量测值的差值，利用公式确定k时刻的第一马氏距离。其中，为被动雷达的目标角度估计值与被动雷达的实际目标角度量测值的差值，为差值的误差协方差矩阵，，表示由被动雷达量测误差构成的对角矩阵，；表示被动雷达的目标方位角量测误差；表示被动雷达的目标俯仰角量测误差。
85.第一检验统计量构造单元，用于根据所述k时刻的第一马氏距离，利用公式构造第一检验统计量。其中，k为航迹起始阶段基于角度信息进行第一假设检验的时间。
86.第一假设检验单元，用于根据所述第一检验统计量进行第一假设检验，若所述第一检验统计量服从显著性水平为α、自由度为2k的卡方分布，表示所述第一假设检验成功。
87.在一个具体实施方式中，所述第二假设检验模块1404，包括：方向矢量确定单元，用于根据所述目标状态矢量利用公式确定目标与主动雷达连线的方向矢量。其中，为目标位置状态量。
88.第一投影确定单元，用于利用公式确定主动雷达的运动速度在所述方向矢量上的投影。其中，为主动雷达的运动速度。
89.第二投影确定单元，用于利用公式确定被动雷达的目标速度状态矢量在所述方向矢量上的投影。其中，为被动雷达的目标速度状态矢量。
90.径向速度估计矢量确定单元，用于根据主动雷达的运动速度在所述方向矢量上的投影以及被动雷达的目标速度状态矢量在所述方向矢量上的投影，利用公式确定被动雷达中的目标速度状态矢量相对于主动雷达的径向速度估计矢量。
91.第二马氏距离确定单元，用于根据所述径向速度估计矢量、主动雷达的径向速度量测矢量以及所述径向速度估计矢量与主动雷达的径向速度量测矢量的差值的误差协方差矩阵，利用公式确定k时刻的第二马氏距离。其中，为主动雷达的径向速度量测矢量；为所述径向速度估计矢量与主动雷达的径向速度量测矢量的差值的误差协方差矩阵。
92.第二检验统计量构造单元，用于根据所述k时刻的第二马氏距离，利用公式构造第二检验统计量。其中，为基于径向速度信息进行第二假设检验的时间。
93.第二假设检验单元，用于根据所述第二检验统计量进行第二假设检验，若所述第二检验统计量服从显著性水平为α、自由度为的卡方分布，表示所述第二假设检验成功。
94.在一个具体实施方式中，所述第三假设检验模块1406，包括：数据获取单元，用于获取k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量以及k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量。
95.第三马氏距离确定单元，用于根据所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量以及所述k时刻被动雷达的目标状态估计矢量，利用公式确定k时刻的第三马氏距离。其中，为所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量与所述k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量的差值，为所述k时刻主动雷达中的目标状态估计矢量与所述k时刻被动雷达中的目标状态估计矢量的差值的误差协方差矩阵。
96.第三检验统计量构造单元，用于根据所述k时刻的第三马氏距离，利用公式构造第三检验统计量。其中，m为航迹关联的时间。
97.第三假设检验单元，用于根据所述第三检验统计量进行第三假设检验，若所述第三检验统计量服从显著性水平为α、自由度为nm的卡方分布，表示所述第三假设检验成功。
98.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
99.本发明中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。