浅谈雷达多目标跟踪系统

（航空工业沈阳飞机工业（集团）有限公司，辽宁 沈阳 110850）

1 单雷达系统

雷达追踪系统通过计算机来处理和监控目标，并结合数学技术对数据进行处理。在雷达追踪系统中，多雷达数据主要是将雷达监测技术作为核心，只有将数据融合在一起对目标进行分析才能发挥出多雷达跟踪系统的优势。图1 为雷达目标追踪的示意图。

图1 雷达目标追踪系统图

单雷达系统主要由数据处理和航迹提取2 个部分组成。数据的预处理主要是对数据进行坐标转换，将数据中存在异常的去除掉，一些数据庞大的文件需要进行压缩处理并上传，预处理的主要目的是将一些原始数据中会影响最终结果的误差和干扰排除掉，提高数据的质量，为后期进行数据处理奠定基础。

单雷达系统追踪主要依据地心坐标系、笛卡尔坐标系以及机载地理坐标系。坐标系用于检测载体的质心位置，主要的坐标系有X 轴（纵轴上的正向），Y 轴（机载的右翼方向），Z 轴（根据右手螺旋定则确定）。

通过对雷达坐标系的分析可以发现，雷达系统和飞机使用的坐标系不同，从而导致数据处理后得到的结果也不一样。所以在处理数据的时候，需要对坐标系进行转换仿真。仿真数据为大地坐标系下标准数据，利用经度、纬度和高度的三维数据来表示被跟踪目标所在的位置。在航迹融合时需要在大地坐标系与大地空间直角坐标系之间进行转换，如图2 所示[1]。

雷达对目标进行监控时，需要探测轨迹点，然后进行采集。在监控与探测时会用到聚类算法。聚类是对数据间的关系进行分类和划分，将相同的数据或者具有高相似度的数据归为一类，将不同的数据或者彼此排斥的数据归为另一类，由于雷达监控目标的数据信息量非常大，同时数据具有很高的实时性，所以使用聚类处理的方法很有必要[2]。

图2 航迹坐标系转换示意图

对单雷达的轨迹数据进行提取时，需要用到过滤系统。在飞机或者目标进入雷达监控区域后，雷达会立即对其进行监控并获取该目标的位置以及相关信息，对目标的速度和姿态数据进行收集。雷达会随着该目标在该区域的运行轨迹和规律将数据传输回处理器中，形成一个数据集合。这个数据集合不断更新，直到目标消失或者离开雷达监控区域，最终将数据上传到融合中心。

数据上传之后，计算机对数据进行处理，通过处理将目标的轨迹绘制出来，对数据进行分析后发现有重叠或者杂乱的轨迹，这些异常的数据需要利用门限过滤系统进行处理。门限过滤系统是通过门限对轨迹进行过滤，将一些不必要的轨迹剔除，这其中也包含噪声和干扰等数据。

单雷达系统通过聚类方法和门限过滤系统可以对数据进行处理，这样就可以得到最平滑的运动轨迹。雷达监控系统在轨迹提取的过程中，如果轨迹的间隔在300 s 以上，可以认为这2 个轨迹不是同一个轨迹，同时在监控的过程中，每个雷达的轨迹数据有10 个以上的不同点数，如果每个点数的时间在30 s 以上，也将这种轨迹视为不同的轨迹[3]。

2 多雷达系统

相对于单雷达系统的监控和数据分析而言，多雷达系统的数据非常复杂。但是对于探测对象来说，多雷达系统的监控范围更广、精度要比单雷达系统要高。多雷达系统在对轨迹进行数据处理时，需要对轨迹进行一一比对，但是可以对不同雷达探测的对象进行合一处理，实现雷达数据之间的共享和最终的数据处理。在目标运动到雷达监控区域后，多个雷达同时对该目标进行监控，每个雷达会测量自己的数据，形成不同的轨迹，通过模糊理论和运动学模型来完成航迹对的提取。

雷达在完成目标采集后，可以通过不同雷达监控轨迹的相似程度来判断其是否为同一个目标。在监控数据中，由于不同雷达之间存在精度差异，导致雷达数据之间的精度不同，测量间距也不同，从而导致数据存在明显差异。

如果数据有很明显的规律或者目标在同一时间段、不同雷达上显示的运动是相似的，那么就直接表明该目标为同一个目标。根据运动模型的分析方法，可以对目标的轨迹进行数据分析，建立常速运动和平面抛体运动2种模型。

建立目标轨迹运动模型后，将一个时间设为搜索的中心，在该时间内收集目标的运动轨迹数据，并对数据进行运动模型分析[4]。

在对模具进行运动分析时，需要将噪声加入匀速运动和平面抛体运动的模型中。在一定范围内进行随机分布，建立搜索算法，以时间作为基准得到最终的轨迹，这一过程主要包括5 个步骤。1）如果目标出现在单个雷达的监控区域时，需要对探测到的数据进行时间排序，再将数据锁定在某一段时间内，最终计算出目标的运动参数。2）当目标进入另一个雷达的监控区域后，2 个雷达同时对同一个目标进行锁定，并将轨迹提取出来。3）将搜索到的轨迹与最相近时间段内的轨迹数据提取出来，计算波动参数，再进行判断。4）重复步骤1～3，直到将目标系统的整个运动轨迹显示出来。5）在显示出运动轨迹之后，需要对轨迹进行剔除处理，将数据中的偏离或者干扰数据删除掉，最终形成一个完整的轨迹。

在多雷达系统的数据中，时间是一个非常重要的基准，在处理数据时需要与时间匹配，这样做的主要目的就是将不同雷达探测到的频率整合到同一个标准内，对数据进行处理，如图3 所示。

图3 轨迹与时间的关系图

从图3 中可以分析出雷达在同一时间内完整的目标轨迹。但是在某一段时间内存在着受到干扰或者某些限制的另一个轨迹，如果在这种情况下对数据进行融合，只会显示一个雷达数据，必须通过与时间匹配将另一条轨迹空白的位置补充上，轨迹融合的时间进行匹配是必要的准备工作，也是可以反映真实目标的条件，配准后的2 条航迹经纬度时间历程应该相互对应[5]。

3 结论

该文以航空雷达作为研究对象，对其数据处理方式进行了分析，同时对飞机的飞行过程进行了研究，结合单雷达处理系统和多雷达处理系统，分析飞机的运动和飞行轨迹，预测飞机的飞行方向，实现对飞机飞行轨迹的监控，为飞机监控和指挥提供基础数据支撑，在对多目标系统进行研究分析时，需要对目标的数据进行预处理和航迹处理，通过这些研究和分析，实现飞机的监控与数据采集，保证飞机的飞行安全。