实现双/多基地雷达时间同步的一种新方法

冯广飞,谢军伟,杨守国,程智峰

（空军工程大学,三原 713800）

0 引 言

双/多基地雷达由于收发分置,在体制上天然具备了反隐身、抗干扰、抗低空突防和抗反辐射导弹的优势,与此同时也带来了收发站之间的同步问题,而时间同步是实现双/多基地雷达同步的关键技术之一。双/多基地跟踪雷达为了实现高精度的距离解算,要求时统的精度为数十纳秒以下,目前只有卫星双向中继法、GPS卫星授时、光纤通信和搬运钟能够满足精度要求。目前满足高精度时间同步要求且使用方便的授时系统是GPS授时,但在战时GPS容易受到干扰,因此对不依赖于GPS的高精度的时间校准技术进行研究是一个亟待解决的课题。

这里提出了一种新的时间同步校准方法。通过短波束或有、无源电视同步信号进行一次校时,达到基本对准的目的,精度可达1～5 ms。在一次校时基础上,利用现代雷达大多具有多通道、多目标跟踪能力的特点进行二次校时,通过接收站不同通道对同一目标进行跟踪,分别实施双基测量和单基测量,对双基和单基测量值进行最小二乘处理,利用遗传算法进行最优化搜索,仿真结果表明单双基测量值比对可以达到高精度的时间同步。

1 对目标进行单、双基测量和比对的时间校准方法

1.1 对已知目标测量的时间校准方法

假设有已知的地标,相对发射站和接收站的距离已知,分别为RT和RR,则双基距离和为RS=RT+RR,如图1（b）所示,发射站对目标进行照射,接收站对双基距离和进行测量,其实测值为RS′,如图1（a）所示,则接收站与发射站同步信号的时差为△τ=（RS′-RS）/c,调整接收站同步脉冲的时延,即可实现收、发站的时间同步。当△τ＞0时,延时△τ；当△τ＜0时,延时T-|△τ|。

假设雷达第i次测量值为RS′（i）,测量值中包含的系统误差为△RXT（i）,雷达对已知目标进行了N次测量,则△τ的估计值为:

图1 对已知目标测量实现时间同步示意图

该方法比较简单,但当收发站相距较远时,受地物遮挡和地球曲率的影响很难找到照射站和接收站均能通视的标定点,因此该方法实用价值不大。

1.2 对未知目标进行单、双基测量和比对的时间校准方法

1.2.1 基本原理

新型雷达大多采用了相控阵技术,因此具有多目标跟踪能力,使雷达的2个目标通道同时对同一批目标进行跟踪。其中一个通道对目标的单基信号进行跟踪,另一个通道对双基信号进行跟踪。

设双多基地雷达的时间同步误差为△τ,在第i时刻测得的目标单基距为R（i）,接收站测量得到的高低角为 ε（i）,方位角为β（i）,双基距为Rs（i）,进行系统误差补偿后,各测量分量为:

式中 :△R（i）、△ε（i）、△β（i）、△R（i）为系统误差的补偿量,可事先得到；c为光速。

则由i时刻目标的双基距离和、高低角和方位角可解得目标的单基距:

式中:L为照射站和接收站的基线距离。

1.2.2 △τ的估计

f（△τ）是△τ的非线性函数,故采用最小二乘法对f（△τ）进行求解时必须进行线性化,而△τ在整个距离周期内具有很大的随机性,因此不宜用最小二乘法进行求解,仍可采用遗传算法求解以上非线性优化问题,为此构造遗传算法如下:

（1）误差参数的选择及约束条件

误差参数选择△τ,0＜△τ＜T,T为距离周期。

（2）编码方式

由于△τ每次工作随机性很大,取值范围大,精度要求很高,选择浮点数编码的方法进行编码。

（3）目标函数和适应度函数的确定

目标函数为:

在Matlab遗传算法工具箱中,适应度函数要求目标函数减小时适应度减小。因为目标函数是求函数最小值的问题,因此适应度函数与目标函数一致。

（4）遗传算子的选择

采用最优保存策略,同时采用轮盘赌算法,交叉操作选择中间重组算法,选用高斯变异算法。

（5）参数选择

进化过程中,从搜索时间等角度考虑,群体规模选为50,交叉概率选为0.8,变异概率选为0.01。

设置算法最大重复执行次数为200,终止代数为50,停滞时间为20 s。确定迁移方向为前向,即迁移发生在下一个种群,也就是第N个子种群迁移到第N+1个子种群。间隔为20,即2次迁移间经过20代,迁移比率设置为0.1。

2 仿真结果及分析

假设照射站和接收站的基线距离为40 km；目标作等高直线飞行,飞行高度为8 000 m,目标速度为420 m/s,航迹斜距范围 10～40 km,航向角为7π/4,航路捷径为0；单基距经误差补偿后的起伏误差为5 m,高低角和方位角经误差补偿后的起伏误差为2′,双基距离和的起伏误差为5 m。

假设收发站之间的时差为10-5s,采用遗传算法搜索的结果为 1.001 93×10-5s,两者相差19.3 ns,利用Matlab遗传算法工具箱进行仿真,各代适应度图形和最优个体图形如图2所示。

图2 适应度图形和最优个体图形

假设收发站之间的时差为10-4s,采用遗传算法搜索的结果为9.999 22×10-5s,两者相差7.8 ns,各代适应度图形和最优个体图形如图2所示。

图3 适应度图形和最优个体图形

由仿真结果可看出,系统误差为0时,遗传算法具有很高的搜索精度,说明该方法是可行的,但需要指出的是当系统误差补偿不完善时,搜索的精度将变差,同时搜索的精度也与航迹的选择有关,为了得到高的时间同步精度,应选择远离基线的航迹。

3 结束语

本文针对GPS容易受干扰的缺点,提出了先用短波或电视信号进行一次校时,再通过对目标双基测量,与单基测量值比对的二次校时方法。运用最小二乘方法建立目标函数,再用遗传算法进行最优搜索,结果表明可以达到高的时间同步精度。验证了这种时间同步校准的方法在理论上是可行的,至于具体的实践可行性还需作进一步的试验和分析。

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