主要内容

多平台雷达探测生成

这个例子展示了如何从一个多平台雷达网络生成雷达探测。该网络包括三个远程平台:两个机载平台和一个陆基平台。这些综合数据可用于测试不同目标类型和机动的跟踪体系结构的性能。

该场景中的雷达平台和目标建模如下:平台。场景中平台运动的模拟由trackingScenario.

%创建一个跟踪场景来管理平台的移动。现场= trackingScenario;%创建跟踪场景scene.updaterate = 0;%使用连续更新率来处理不同更新率的传感器情景教育=60;%场景持续时间,单位为秒scene.StopTime=sceneDuration;

带旋转雷达阵列的机载平台

在场景中增加一个空中平台,以650公里/小时的速度向北行驶,巡航高度为10公里。使用路径点生成平台轨迹waypointTrajectory.

ht = 10 e3;%海拔(米)社民党= 650 * 1 e3/3600;%速度,单位为m/sstart = [-spd*sceneDuration/2 5e3 -ht];stop = [spd*sceneDuration/2 5e3 -ht];traj = waypointTrajectory (“锚点”,[开始;停止],“TimeOfArrival”, (0;sceneDuration]);%创建带有其轨迹的机载平台。平台1=平台(场景,“轨迹”, traj);

在平台上添加一个平面阵列雷达。将雷达安装在平台上方5米的天线罩中。将雷达建模为机械旋转相控阵。雷达以电子方式沿阵列的轴线在仰角上堆叠光束。型号雷达的规格如下表所示:

  • 灵敏度:375公里0 dBsm

  • 机械扫描:仅方位角

  • 机械扫描限制:0至360°

  • 电子扫描:仅仰角扫描

  • 电子扫描极限:-2至45度

  • 视野:1°方位角,47°升高

  • 测量:方位角、仰角、距离

  • 方位分辨率:1 deg

  • 仰角分辨率:5度

  • 距离分辨率:30米

模型机械旋转雷达使用FusionRadarscarsor.

sensorIndex = 1;%标识每次检测的原始传感器雷达=融合雷达传感器(传感器索引,“旋转器”,...'mountinglocation', [0 0 -5],...% m“UpdateRate”, 12.5,...%赫兹“ReferenceRCS”0,...% dBsm“ReferenceRange”375年e3,...% m“ScanMode”,“机电”,...“MechanicalAzimuthLimits”360年[0],...%度“MechanicalElevationLimits”,[0 0],...%度“ElectronicAzimuthLimits”,[0 0],...'ElectionelevationLimits', 45 [2],...%度'fieldofview'(1; 47.1),...%度'haselevation', 真的,...“AzimuthResolution”, 1...%度“提升分辨率”5,...%度“RangeResolution”, 30,...% m“之内”,真正的);%将雷达连接到其机载平台。平台1.传感器=雷达;

具有两个雷达阵列的机载平台

在巡航高度为8公里、以550公里/小时的速度向南飞行的场景中增加第二个机载平台。

ht = 8 e3;%海拔(米)社民党= 550 * 1 e3/3600;%速度,单位为m/sstart = [spd*sceneDuration/2 5e3 -ht];stop = [-spd*sceneDuration/2 5e3 -ht];traj = waypointTrajectory (“锚点”,[开始;停止],“TimeOfArrival”,[0;场景化];平台2=平台(场景,“轨迹”, traj);

一个平台上可以安装多个传感器。在平台上方5米处增加一个由两个线性相控阵组成的雷达。安装阵列,这样一个阵列可以看到机身的右侧,另一个阵列可以看到机身的左侧。两组阵列均覆盖平台两侧150度的方位角扇区。仰角不是由线性阵列测量的。该雷达的规格如下表所示:

  • 灵敏度:0 dBsm @ 350公里

  • 机械扫描:不

  • 电子扫描:方位角扫描

  • 电子扫描限制:-75℃至75℃

  • 视场:1°方位角,60°仰角

  • 测量:方位角、距离

  • 方位分辨率:1 deg

  • 距离分辨率:30米

使用FusionRadarscarsor.

%通过将雷达的偏航设置为90度来创建右向雷达。sensorIndex = sensorIndex + 1;rightRadar = fusionRadarSensor (sensorIndex,“部门”,...'mountinglocation', [0 0 -5],...% m'mountingangles', [90 0 0],...deg,看右边“UpdateRate”, 12.5,...%赫兹“ReferenceRCS”0,...% dBsm“ReferenceRange”350年e3,...% m“ScanMode”,“电子”,...“ElectronicAzimuthLimits”(-75 75),...%度'fieldofview',[1;60],...%度'haselevation'假的,...“AzimuthResolution”, 1...%度“RangeResolution”, 30,...% m“之内”,真正的);%创建一个相同的雷达,观看机身左侧。leftRadar=clone(rightRadar);sensorIndex=sensorIndex+1;leftRadar.sensorIndex=sensorIndex;leftRadar.MountingAngles(1)=-90;看左边将两个线性雷达阵列安装到机载平台上。平台2.传感器={leftRadar,rightRadar};

具有矩形雷达数组的地面平台

在拖车上方5米处安装一个矩形相控阵地面雷达。该雷达电子测量60度方位角跨度和20度仰角地面以上使用电子光栅扫描模式。

  • 灵敏度:0 dBsm @ 350公里

  • 机械扫描:不

  • 电子扫描:方位和仰角

  • 电子扫描限制:-30至30°方位角,-20至0°仰角

  • 视场:1°方位角,5°仰角

  • 测量:方位角、仰角、距离

  • 方位分辨率:1 deg

  • 仰角分辨率:5度

  • 距离分辨率:30米

使用矩形相控阵雷达模拟FusionRadarscarsor.

%创建一个电子扫描矩形阵列雷达。sensorIndex = sensorIndex + 1;雷达=融合雷达传感器(传感器索引,“光栅”,...'mountinglocation', [0 0 -5],...% m“UpdateRate”25岁的...%赫兹“ReferenceRCS”0,...% dBsm“ReferenceRange”350年e3,...% m“ScanMode”,“电子”,...“ElectronicAzimuthLimits”, [-30 30],...%度'ElectionelevationLimits'(-20 0),...%度'fieldofview'(1、5),...%度'haselevation', 真的,...“AzimuthResolution”, 1...%度“提升分辨率”5,...%度“RangeResolution”, 30,...% m“之内”,真正的);%将矩形雷达阵列连接至拖车平台。平台3=平台(场景,“传感器”(雷达),;plat3.traction.Position=[-30e3 30e3 0];plat3.traction.Orientation=四元数([-60 0],“欧勒德”,“zyx”,“框架”);

空中目标

在监视区域内增加四个空中目标。

  1. 在3000米高度以700公里/小时的速度向东北飞行的客机

  2. 穿越班车在4,000米高度的900 km / hr旅行东南部

  3. 客机以每小时600公里的速度在海拔9000米的高空向东飞行

  4. 以300公里/小时速度飞行并在3000米高度执行90度转弯的喷气式飞机

加上飞往东北的航班。ht=3e3;%海拔(米)SPD = 700 * 1E3 / 3600;%速度,单位为m/sang=45;rot=[cosd(ang)sind(ang)0;-sind(ang)cosd(ang)0;0 0 1];偏移量=[-15e3-25e3-ht];开始=偏移量-[spd*场景化/2 0 0 0]*rot;停止=偏移量+[spd*场景化/2 0 0]*rot;轨迹=航路点轨迹(“锚点”,[开始;停止],“TimeOfArrival”, (0;sceneDuration]);rcs = rcsSignature (“模式”, (10 10;10 10],...“方位角”(-180 180),“高度”,[-90 90],...“频率”,[0 10e9]);定义目标的自定义RCS签名月台(现场,,“轨迹”,traj,“签名”、rcs);%加入东南行驶的过渡班车。ht=4e3;%海拔(米)社民党= 900 * 1 e3/3600;%速度,单位为m/s抵消=[(启动(1)+停止(1)/ 2(开始(2)+停止(2))/ 2 ht);start = offset + [0 -spd*sceneDuration/2 0]*rot;停止= offset + [0 spd*sceneDuration/2 0]*rot;traj = waypointTrajectory (“锚点”,[开始;停止],“TimeOfArrival”, (0;sceneDuration]);rcs = rcsSignature;默认为默认为10 dbsm rcs,所有查看角度月台(现场,,“轨迹”,traj,“签名”、rcs);增加向东飞行的航班。ht = 9 e3;%海拔(米)社民党= 600 * 1 e3/3600;%速度,单位为m/s开始=[30e3-spd*sceneDuration/2-20e3-ht];停止=[30e3-spd*sceneDuration/2-20e3-ht];轨迹=航路点轨迹(“锚点”,[开始;停止],“TimeOfArrival”,[0;场景];平台(场景,“轨迹”, traj);默认为默认为10 dbsm rcs,所有查看角度%添加水平加速度为0.3 G的射流转弯。ht=3e3;%海拔(米)SPD = 300 * 1E3 / 3600;%速度,单位为m/s加速度=0.3*9.8;向心加速度m/s^2半径=spd^2/加速度;%转弯半径,单位为米t0 = 0;t1 = t0 + 5;t2 = t1 +π/ 2 *半径/社民党;t3 = sceneDuration;开始= [0e4 -4e4 -ht];wps = [...0 0 0;...%开始直线段社民党* t1 0 0;...%开始水平转弯社民党* t1 +半径半径0;...%水平转弯结束社民党* t1 +半径半径+社民党* (t3-t2) 0];%第二直线段的结束traj = waypointTrajectory (“锚点”,开始+ wps,“TimeOfArrival”, (t0;t1;t2;t3]);月台(现场,,“轨迹”, traj);

雷达探测的生成

以下循环推进平台和目标位置,直到场景结束。对于场景中的每一步,从每个平台生成检测。

这个trackingScenario可按固定时间间隔前进或自动确定下一次更新时间。设置更新0trackingScenario确定下一次更新时间。

rng (2018);%为可重复的结果设置随机种子%创建一个theaterPlot来显示被检测目标和平台的真实位置和测量位置。theaterDisplay=helperMultiPlatDisplay(场景);标题(“多平台雷达场景”);传奇(“表演”);%显示场景的3D视图。视图(-60年,10);%记录所有检测detLog = {};timeLog = [];推进(场景)%从每个平台上的雷达生成探测。[引爆器,配置]=检测(现场);%使用当前光束位置和检测更新显示。theaterDisplay(依据);记录传感器数据和地面真实情况。detLog = [detLog;依据);% #好< AGROW >timeLog = [timeLog;scene.SimulationTime];% #好< AGROW >终止

图包含轴对象。带有标题多平台雷达方案的轴对象包含11个类型的补丁,行。这些对象表示地,平台1,检测1,平台2,检测2,平台3,检测3,目标。

注意来自机载平台的宽波束和来自执行光栅扫描的地面雷达的窄波束。你可以在下面的2D视图中可视化地面真实轨迹。四个目标用三角形表示。在x轴上大约30公里处是客机向东(从左到右)飞行。在x轴上大约2公里处是喷气机执行顺时针旋转。再往南是两架横越航线。

查看(-90,90);%2D视图

图包含轴对象。带有标题多平台雷达方案的轴对象包含11个类型的补丁,行。这些对象表示地,平台1,检测1,平台2,检测2,平台3,检测3,目标。

用测量不确定度绘制测井检测曲线。每种颜色对应于产生检测的平台。前面显示的图例适用于以下所有情节。请注意,雷达产生假警报,这是探测远离目标轨迹。

theaterDisplay (detLog);标题([num2str(元素个数(detLog))“检测记录从”num2str(numel(timeLog))“模拟步骤”]);传奇(“隐藏”);

图包含轴对象。具有标题101检测的轴对象从1501模拟步骤记录的检测包含11个类型的补丁,线路。这些对象表示地,平台1,检测1,平台2,检测2,平台3,检测3,目标。

以下3D视图显示了这些检测在高程上的分布情况。对于带有3D传感器的平台(蓝色和黄色平台),检测紧密跟踪目标轨迹。2D视图平台的检测(红色平台)由于其雷达无法测量仰角,因此在仰角上偏离目标轨迹。每次检测的1西格玛测量不确定度显示为以测量目标位置为中心的灰色椭球体(显示为填充圆)。

视图(25 [-60]);%三维视图

图包含轴对象。具有标题101检测的轴对象从1501模拟步骤记录的检测包含11个类型的补丁,线路。这些对象表示地,平台1,检测1,平台2,检测2,平台3,检测3,目标。

放大喷气机执行90度水平转弯。1 σ测量不确定度由雷达根据雷达分辨率和每次检测的信噪比报告。距离较远或信噪比较小的目标比距离较近或信噪比较大的目标具有更大的测量不确定性。注意,蓝色探测比黄色探测有更小的测量不确定度。这是因为蓝色探测来自离目标更近的机载平台(平台1),而黄色探测来自地面平台(平台3)。

xlim([-3000 9000]);ylim([-44000-32000]);zlim([-12000 0000]);轴(“广场”);标题(“喷气机执行水平转向”);

图中包含一个Axis对象。标题为Jet执行水平旋转的Axis对象包含11个patch、line类型的对象。这些对象表示地面、平台1、检测1、平台2、检测2、平台3、检测3、目标。

请注意,机载平台(平台2)产生的红色探测高度存在较大的不确定性这使用了两个线性阵列。椭球体在距离和方位方向上的轴很小,但在仰角方向上的轴非常大。这是因为该平台上的线性阵列无法提供仰角估计。在这种情况下,平台的雷达报告在0度处检测到,仰角不确定与立面视野相对应。

放大两架客机。带有旋转阵列的蓝色机载雷达产生的探测次数最少(对这两个目标只有4次探测),但这些探测是最精确的(最小的椭圆)。由于其雷达的360度机械扫描,该平台的探测次数很少,这限制了其波束在场景中重新访问目标的频率。其他平台的雷达具有更小的扫描区域,允许它们以更高的速度重访目标。

查看([ -  55 20]);XLIM([ -  22000 -10000]);ylim([ -  31000 -19000]);标题(“穿越飞机”);

图包含轴对象。带有标题交叉机的轴对象包含11个类型的贴片物体,线。这些对象表示地,平台1,检测1,平台2,检测2,平台3,检测3,目标。

放大那架向东飞行的客机。不同雷达平台对探测次数和精度的相同观测适用。

视图(-70 [10]);xlim(36000年[24000]);ylim(-14000年[-26000]);zlim(-3000[-15000])标题(“飞机旅行东”);

图中包含一个Axis对象。标题为Airliner Traveling East的Axis对象包含11个patch、line类型的对象。这些对象表示地面、平台1、探测1、平台2、探测2、平台3、探测3、目标。

概括

这个例子展示了如何对雷达监视网络建模,并模拟由多个机载和地面雷达平台生成的探测。在本例中,您学习了如何定义场景,包括可以静止或运动的目标和平台。您还学习了如何可视化地面真实轨迹、传感器光束、探测和相关的测量不确定性。您可以通过跟踪和融合算法来处理这些合成数据,以评估它们在这种情况下的性能。你也可以修改这个例子来练习你的多目标跟踪针对不同的目标类型和机动。