預(yù)警探測系統(tǒng)中雷達(dá)組網(wǎng)優(yōu)化部署研究

楊陽

摘 ?要：雷達(dá)組網(wǎng)優(yōu)化部署方案能夠?qū)o急事件完成及時的預(yù)警和安排，快速發(fā)現(xiàn)異常問題，及時做出應(yīng)急措施。文章通過概述雷達(dá)組網(wǎng)內(nèi)容和優(yōu)勢，圍繞多雷達(dá)、冗余度等因素探究預(yù)警探測系統(tǒng)中雷達(dá)組網(wǎng)優(yōu)化部署方案，進(jìn)而為創(chuàng)新預(yù)警探測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)提供支持，提升雷達(dá)組網(wǎng)技術(shù)能力，突出雷達(dá)部署的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

關(guān)鍵詞：預(yù)警探測系統(tǒng);雷達(dá)組網(wǎng);優(yōu)化部署

中圖分類號：TP391 ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2020）31-0050-02

Abstract： The optimal deployment scheme of radar network can complete the timely early warning and arrangement for emergencies， quickly find abnormal problems， and make emergency measures in time. By summarizing the contents and advantages of radar networking， this paper probes into the optimal deployment scheme of radar networking in early warning detection system around the factors such as multi-radar and redundancy， so as to provide support for innovating the structure of early warning detection system， improve the technical ability of radar netting， and highlight the accuracy and scientific nature of radar deployment.

Keywords： early warning detection system; radar networking; optimal deployment

前言

預(yù)警探測系統(tǒng)主要是針對威脅目標(biāo)完成識別、探測和跟蹤操作，借助雷達(dá)技術(shù)及時獲取最新數(shù)據(jù)，有效識別監(jiān)測對象，可以應(yīng)用于多種領(lǐng)域。因此，通過創(chuàng)新預(yù)警探測系統(tǒng)雷達(dá)組網(wǎng)部署策略，可以凸顯監(jiān)測工作準(zhǔn)確性和合理性，能夠提高區(qū)域監(jiān)測水平和控制能力，優(yōu)化預(yù)警探測系統(tǒng)性能，提升雷達(dá)組網(wǎng)水平。

1 雷達(dá)組網(wǎng)內(nèi)容及優(yōu)勢

1.1 雷達(dá)組網(wǎng)概述

預(yù)警探測系統(tǒng)中涉及到遙控技術(shù)、傳感技術(shù)，可以完成對目標(biāo)的識別和定位，找尋其中危險因素并及時預(yù)警，便于找尋針對性解決措施。同時，在軍事方面該系統(tǒng)能夠及時獲取敵方情報，做出快速反應(yīng)，應(yīng)用于雷達(dá)、衛(wèi)星等設(shè)備中。雷達(dá)組網(wǎng)實際上是多個雷達(dá)設(shè)備連接構(gòu)成的雷達(dá)信號覆蓋區(qū)，由于其頻段、平臺、體制、極化形式具有差異性，因此部署過程綜合性較強(qiáng)，能夠完成數(shù)據(jù)信息共享，提升預(yù)警、識別、定位、探測功能的可靠性，完善系統(tǒng)功能。

1.2 雷達(dá)組網(wǎng)優(yōu)勢

1.2.1 抗干擾。雷達(dá)在工作中容易受到電磁波干擾，導(dǎo)致其強(qiáng)度被削弱，影響其識別、定位、探測等功能的發(fā)揮。例如，電子干擾屬于一種電磁波信號，會借助調(diào)制干擾方式產(chǎn)生誤導(dǎo)信號，影響雷達(dá)判斷。而雷達(dá)組網(wǎng)相較于單臺設(shè)備的優(yōu)勢較大，可以有效應(yīng)對干擾問題，提升雷達(dá)信號強(qiáng)度，精準(zhǔn)分辨誤導(dǎo)信息。

1.2.2 快速識別隱身主體。單臺雷達(dá)設(shè)備一般很難定位表面吸波材料、隱身材料，影響自身定位和探測功能的發(fā)揮，通常需要借助天線口徑識別或完成輻射功率定位，但該過程會耗費(fèi)大量資金。利用雷達(dá)組網(wǎng)能夠提升其定位、探測水平，將其與干擾信號相互區(qū)分，了解監(jiān)測目標(biāo)的航跡、速度。此外，雷達(dá)組網(wǎng)的抗輻射導(dǎo)彈水平較高，不會被反輻射導(dǎo)彈定位，可以規(guī)避被打擊的風(fēng)險[1]。因此在應(yīng)用雷達(dá)組網(wǎng)時，有必要科學(xué)部署和優(yōu)化組網(wǎng)，提升預(yù)警探測系統(tǒng)的工作水平。

2 雷達(dá)組網(wǎng)優(yōu)化部署研究

2.1 多雷達(dá)聯(lián)合探測組網(wǎng)部署

2.1.1 部署種類。第一，線狀部署。該模式能夠結(jié)合目標(biāo)可能入侵的軌跡完成線狀部署，設(shè)置寬度一定的雷達(dá)警戒網(wǎng)，其中包含扇形和直線兩種形式。該部署模式常見于邊境、沿海、要地等區(qū)域，優(yōu)勢是具有大面積的正面監(jiān)測區(qū)域，能及時定位入侵目標(biāo)，為后續(xù)應(yīng)急操作爭取時間。第二，環(huán)形部署。通過將雷達(dá)裝置設(shè)置在圓環(huán)上側(cè)，可以提升數(shù)據(jù)傳輸效率，完成多角度搜索。該模式適用于入侵方向不確定情況，將重要保衛(wèi)目標(biāo)設(shè)置在圓環(huán)中央，進(jìn)而實現(xiàn)防空警戒。第三，面狀部署。該模式是指在相同高度上銜接相鄰雷達(dá)，形成密實的雷達(dá)網(wǎng)。面狀部署主要集中在戰(zhàn)地附近，可以持續(xù)監(jiān)控目標(biāo)，為后續(xù)指揮作戰(zhàn)提供幫助。該模式按照“三角形”原則進(jìn)行部署，具有合理性、經(jīng)濟(jì)性、抗干擾性質(zhì)，在主要進(jìn)攻區(qū)域能提升雷達(dá)的密度，準(zhǔn)確定位進(jìn)攻規(guī)模。

2.1.2 蒙特拉羅測試方法。蒙特拉羅計算過程即隨機(jī)抽樣模式，是統(tǒng)計學(xué)和概率學(xué)的結(jié)合，具有實用性優(yōu)勢，可以準(zhǔn)確模擬雷達(dá)組網(wǎng)情況。同時，隨機(jī)抽樣模式能解決多維度復(fù)雜問題，因此該方式屬于可行性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)模擬計算形式。在本課題中，結(jié)合多臺雷達(dá)聯(lián)合探測背景，構(gòu)建雷達(dá)組網(wǎng)部署優(yōu)化方案，借助隨機(jī)抽樣的方式計算目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)而獲取最優(yōu)部署方案。經(jīng)過測試得出，當(dāng)測試概率超過0.9時，雷達(dá)組的探測面積最大，完成雷達(dá)之間的科學(xué)連接，可以模擬其探測過程，獲取準(zhǔn)確結(jié)果。因此，基于多雷達(dá)聯(lián)合監(jiān)測方式，構(gòu)建組網(wǎng)部署優(yōu)化模型，能夠得出探測面積和仿真結(jié)果，該方法適用于雷達(dá)數(shù)量較少、型號單一的情況，可以準(zhǔn)確計算探測面積，優(yōu)化部署效率，并借助隨機(jī)抽樣方式提升常規(guī)雷達(dá)設(shè)置的精準(zhǔn)性和直觀性。

2.2 結(jié)合覆蓋冗余度的雷達(dá)部署

2.2.1 雷達(dá)部署方案。在針對覆蓋冗余度構(gòu)建雷達(dá)組網(wǎng)模型時，應(yīng)結(jié)合“一般性”部署原則，設(shè)置約束條件，進(jìn)而過濾可行性較低的方案，降低部署尋優(yōu)范圍，突出部署尋優(yōu)的方向性。在優(yōu)化部署時應(yīng)確保鄰近雷達(dá)單元在垂直、水平層面上完成探測配合，使雷達(dá)網(wǎng)整體探測能力滿足實際要求，因此有必要初步約束雷達(dá)單元垂直、水平探測威力，具體過程如下：其一，銜接系數(shù)。該數(shù)值主要判斷某一高度水平探測威力，將雷達(dá)單元探測威力重疊面積設(shè)置為SCH，小半徑雷達(dá)單元探測面積SrH的比值是KCH=，同時，若明確銜接系數(shù)后，能夠獲取鄰近雷達(dá)單元的實際部署區(qū)域。其二，銜接高度。例如，在實戰(zhàn)環(huán)境內(nèi)，雷達(dá)網(wǎng)監(jiān)測過程需要一并找尋低空、中空、高空目標(biāo)。當(dāng)前我國雷達(dá)設(shè)備種類較多，性能具有差異性。例如，分米波、厘米波雷達(dá)低空性較強(qiáng)，不過在高空區(qū)域優(yōu)勢較小;米波雷達(dá)高空探測能力顯著，但是低空探測水平較低，因此在部署雷達(dá)組網(wǎng)時，需要綜合多種雷達(dá)的優(yōu)勢，在低空、中空、高空區(qū)域?qū)崿F(xiàn)雷達(dá)網(wǎng)的有效銜接[2]。

2.2.2 遺傳算法。遺傳算法是隨機(jī)、高度并行、自動搜索的算法，實現(xiàn)個體和搜索策略的互動。遺傳算法的主要應(yīng)用過程如下：隨機(jī)生成個體數(shù)固定的種群，對其進(jìn)行初始化設(shè)置，并對升級問題開始編碼;分析每一個個體的適應(yīng)性，判斷其優(yōu)劣性，若滿足要求選擇最合適的個體。在利用遺傳算法設(shè)計數(shù)學(xué)模型中的目標(biāo)函數(shù)時，建議結(jié)合重點區(qū)域、警戒區(qū)域、雷達(dá)型號。依據(jù)實際要求明確KCH（銜接系數(shù)），結(jié)合該系數(shù)計算鄰近雷達(dá)的實際部署間距，再借助遺傳算法得出雷達(dá)實際位置，確保雷達(dá)組網(wǎng)后實現(xiàn)整體作戰(zhàn)能力的最佳化[3]。

因此，通過二維碼編碼方式、遺傳算法模式可以轉(zhuǎn)化雷達(dá)位置點坐標(biāo)，獲取適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行模型設(shè)計。當(dāng)模型組件完成后，建議借助科學(xué)的計算方法提升雷達(dá)網(wǎng)探測水平。例如，忽略地物、電子干擾情況，將探測區(qū)域設(shè)置為圓形結(jié)構(gòu)，通過隨機(jī)抽樣方式獲取探測面積、雷達(dá)網(wǎng)探測范圍和雷達(dá)實際覆蓋面積。因此，基于覆蓋冗余度的優(yōu)化部署方案側(cè)重區(qū)域覆蓋的嚴(yán)密性，提升雷達(dá)網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性，提高其抗干擾水平，借助遺傳算法求解模型，獲取最佳部署方案。

2.3 實戰(zhàn)條件下雷達(dá)組網(wǎng)部署

2.3.1 數(shù)學(xué)模型構(gòu)建。在實戰(zhàn)條件下實現(xiàn)雷達(dá)組網(wǎng)的優(yōu)化部署，可以使雷達(dá)網(wǎng)在某警戒區(qū)內(nèi)完成最大化覆蓋，并覆蓋重點區(qū)域?？刂聘采w冗余度，防止資源浪費(fèi)和雷達(dá)同頻相互影響的問題，獲取最優(yōu)的部署計劃。因此若想優(yōu)化部署方案應(yīng)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，由于量化系數(shù)越高，雷達(dá)組網(wǎng)性能越強(qiáng)。建議借助指標(biāo)加權(quán)模式構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，數(shù)學(xué)模型公式為：F=k1ρ+k2？滓+k3？孜+k4τ，s·t·？茲=1，將兩個公式聯(lián)立得到模型方程。其中k1、k2、k3、k4屬于加權(quán)系數(shù)，該數(shù)值需要結(jié)合戰(zhàn)略意圖、實際情況確定，同時k1+k2+k3+k4=1。若想使雷達(dá)網(wǎng)部署時可以最大程度地增加覆蓋區(qū)域，建議提升k1的比重。此外應(yīng)關(guān)注雷達(dá)網(wǎng)“四抗”水平，提高k1、k2、k3占比，若采取均衡戰(zhàn)略方案，則k1、k2、k3、k4的數(shù)值均為0.25，可以契合基本作戰(zhàn)要求。

2.3.2 模型約束?；趯嶋H作戰(zhàn)環(huán)境的雷達(dá)組網(wǎng)模型屬于非線性的優(yōu)化組合，因此近似最優(yōu)解較多，在求解階段十分復(fù)雜，若想提升其求解的能力，應(yīng)增加模型限制條件。由于雷達(dá)上側(cè)具有探測盲區(qū)，且型號不同其范圍具有差異性。因此，在對雷達(dá)設(shè)備進(jìn)行組網(wǎng)時，鄰近的雷達(dá)間距不可過長，應(yīng)相互發(fā)揮輔助作用。該約束過程表示為：r（i，j）

2.3.3 粒子群計算。粒子群優(yōu)化模式又稱PSO，屬于進(jìn)化、迭代的升級形式，其在計算階段不會出現(xiàn)變異和交叉問題。每個粒子均屬于監(jiān)測空間的解，自身具備飛行速度，可以借助飛行經(jīng)驗完成動態(tài)調(diào)整。粒子可以在空間內(nèi)相互合作，結(jié)合最優(yōu)粒子找到最優(yōu)解。該算法中粒子具有適應(yīng)度，和適應(yīng)度函數(shù)相關(guān)。利用該數(shù)值能夠獲取群體經(jīng)驗和個體經(jīng)驗，及時設(shè)置下次搜索方向。該算法的優(yōu)勢在于能完成數(shù)據(jù)共享，具有較強(qiáng)的方向性和收斂速度。

2.3.4 控制參數(shù)。粒子群控制參數(shù)和算法性能密切相關(guān)，例如w（慣性權(quán)重元素）、N（粒子數(shù)量）;c1、c2學(xué)習(xí)因子;r1、r2隨機(jī)數(shù);k迭代次數(shù)。在選擇參數(shù)時需要圍繞以下原則開展工作：（1）粒子數(shù)量。若待優(yōu)化情況較為簡單，粒子數(shù)量設(shè)置為20-40即可滿足要求;若需要優(yōu)化的問題難度較大，可以將粒子數(shù)量設(shè)置在100之上。（2）c1、c2學(xué)習(xí)因子中，c1能夠控制粒子向自身方向靠近的步長，c2可以控制粒子向群體靠近的步長，二者綜合后能體現(xiàn)出因子的學(xué)習(xí)效率。（3）慣性權(quán)重因子，通過調(diào)節(jié)其大小提升其搜索能力和開發(fā)水平。（4）粒子范圍，結(jié)合待優(yōu)化問題，建議依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，設(shè)置維度范圍。

2.3.5 結(jié)合數(shù)學(xué)模型使用粒子群算法。第一，明確算法設(shè)計步驟。設(shè)置數(shù)量是N的粒子群，將粒子個體的位置和速度完成初始化設(shè)置;結(jié)合適應(yīng)度函數(shù)分析粒子數(shù)值，并存儲位置信息，將其存儲至pbest內(nèi);獲取粒子更新位置和速度;判斷粒子適應(yīng)度值并選擇最佳設(shè)置，將每次得出的最佳位置數(shù)據(jù)替換原始數(shù)據(jù);判斷粒子pbest，選擇最優(yōu)粒子。第二，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)。計算粒子適應(yīng)度值可以獲取群體和個體的最優(yōu)解，因此設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)十分重要，建議圍繞“越大越好”的原則，提升雷達(dá)組網(wǎng)的“四抗”水平，科學(xué)設(shè)置控制參數(shù)，獲得最優(yōu)解和最佳部署方案。

3 結(jié)束語

綜上所述，預(yù)警探測系統(tǒng)中雷達(dá)組網(wǎng)的優(yōu)化部署可以提升系統(tǒng)識別和監(jiān)測能力，彰顯組網(wǎng)優(yōu)勢。將技術(shù)和數(shù)據(jù)充分結(jié)合，通過構(gòu)建雷達(dá)組網(wǎng)優(yōu)化部署模型配置雷達(dá)數(shù)量。并依據(jù)雷達(dá)網(wǎng)的嚴(yán)密性要求，基于冗余度、多雷達(dá)、實戰(zhàn)環(huán)境層面完成雷達(dá)部署，提升其抗干擾能力、可靠性和穩(wěn)定性，獲取最佳優(yōu)化部署方案。

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