一种车载微波武器多目指分配方法

技术领域

本发明涉及一种车载微波武器多目指分配方法，适用于车载反无人机高功率微波武器。

背景技术

高功率微波武器将强大的微波汇聚在窄波束内,可用于攻击无人机重要的信息战节点和部位,使目标遭受物理性破坏,并丧失作战效能。使用微波武器压制和摧毁无人机的电子设备会比用普通的杀伤爆破弹取得更好的效果。

目前高功率微波武器一般由微波器件、高功率微波发生器、天线装置、电磁波定向发射装置和控制系统组成。高功率微波武器对目标系统的破坏程度取决于其到目标的距离、目标的易损性、产生的功率大小和微波辐射的特性(包括频率、猝发速率和脉冲宽度)等因素。高功率微波武器可采用与电子干扰系统相同的工作方式,对敌方通信和雷达系统等电子设备进行干扰,产生足以暂时扰乱或致盲敌方计算机网络系统的微波功率,起到超级干扰机的作用。将微波武器装载到车上具有更高的灵活性。

为了充分发挥车载微波武器系统的作战效能,车载微波武器系统对目标进行多层区域防御的方法。然而如何对来袭的多个目标进行合理的火力分配，提出最优的分配方案,是一个亟待解决的基础问题。

发明内容

本发明针对高频率数据传输条件下目标信息丢失或数据传输错误的问题,提出一种车载微波武器多目指分配方法，能够有效应用于实际的威胁判断过程，更好、更准确地判断大批采样目标对车载武器构成的实际威胁，提高车载微波武器快速作战的效果。

本发明通过以下技术方案实现。

一种车载微波武器多目指分配方法，包括以下步骤：建立目标运动模型，得到目标位置、速度、加速度分量；根据得到的目标位置、速度、加速度分量判断目标是否具有攻击企图，当判断有攻击企图时，计算有攻击企图目标的飞临时间t0；根据所述目标的飞临时间t

本发明有益效果：

1、由于无人机在飞行过程中是按地形匹配方法或操作人员引导，因此本发明以无人机为来袭目标通过对各个目标的分析预测，计算出各个目标的威胁等级，然后将威胁等级最高的目标分配给光电跟踪器，随后对其进行跟踪打击；

2、本发明可以有效地剔除因目标信息丢失或数据传输错误而引起威胁度判断结果不稳定的数据点。当目标信息的传输周期为0.2s时，威胁度判断结果输出有0.6s的延迟；

3、在舰船火控内所传递的指挥命令大多是以秒或分钟为单位的，像目标分配这样指控级的命令，其分配结果主要起到了辅助决策的作用，故上述改进方法造成的威胁度判断结果的延时是可以接受；

4、本发明采用改进后的威胁度计算方法，可以有效地改进因目标信息丢失或数据传输错误而引起威胁度判断结果不稳定的数据点。

附图说明

图1为本发明一种车载微波武器多目指分配方法流程图。

具体实施方式

下面结合参考附图来详细描述本发明的示例性实施方式。应当理解，附图中示出和描述的实施方式仅仅是示例性的，意在阐释本发明的原理和精神，而并非限制本发明的范围。

本发明的一种车载微波武器多目指分配方法，具体包括以下步骤：

步骤一、建立目标运动模型，得到目标位置、速度、加速度分量；具体为:

式(1)中x，x1，x2分别为目标位置、速度、加速度分量，φ(t)是均值为0、方差为σ2的高斯白噪声；

这一步骤中，考虑到目标的静态特性描述了目标的易损性；，毁歼程度为一个由微波武器位置、目标位置和射击误差决定的函数，毁歼程度的大小反映了目标航路捷径对射击结果的影响。在目标匀速直线运动的前提下，将目标的易损性、速度、航路捷径等因素视为影响威胁度计算的静态因素，而现主要以目标的飞临时间这一动态因素来衡量目标的威胁程度。而威胁度判断的结果为火力分配的计算提供了依据。

步骤二、根据步骤一得到的目标位置、速度、加速度分量判断目标是否具有攻击企图，当判断有攻击企图时，进入步骤三；

具体实施时，当所述目标的攻击企图满足下列条件之一时，判定目标无攻击企图：

i、我方目标：由敌我识别系统进行识别；

ii、远离目标x1<0，x2<＝0即目标与车载武器的相对速度为负，相对加速度为零或为负时，静止目标x1＝0，x2＝0即目标与车载武器的相对速度和相对加速度都为零；

iii、航路捷径大于一定数值的目标(取x>1km，该系统微波武器的最大作用距离为1km)，其中，航路捷径为目标运动轨迹与车载武器的之间的最短距离。

步骤三、计算有攻击企图目标的飞临时间t

设A1为前一采样时刻的目标在直角坐标系下的位置，参数为[x(t-T)，y(t-T)，z(t-T)]T，A2为该时刻的目标位置，参数为[x(t),y(t),z(t)]T，车载武器位置为[x

则，目标相对车载武器的速度为：

其中T为采样间隔时间；

则目标飞至车载武器的时间即飞临时间t

步骤四、根据所述目标的飞临时间t

本实施例中威胁度的判断准则为：在单一目标类型的条件下，威胁度值按照飞临时间数值的大小排序，飞临时间数值越小的威胁度越大，飞临时间数值越大的威胁度越小。

上述根据每一时刻的目标数据进行威胁度判断，方法简单易行，实时性强；但是，在车载火控系统中，数据传输量大、传输频率高，在利用目标的实时数据计算威胁度时，会因为多种原因造成威胁度判断结果的不稳定。例如，某个周期内某批数据的漏收、误收，或因敌方目标的飞行状态及我方火控系统的探测性能造成的数据断续传输等等，特别当某批数据由单个传感器提供时，问题更为突出。如果在每个数据传输周期内都计算目标的威胁度的话，会因为上述原因造成这批目标的威胁度值产生较大波动，影响系数矩阵中相应变量产生较大的变化，从而造成分配结果在短时间内发生波动，而这种波动在实际火力分配中是应当避免的。在分布式仿真实验中，由上述原因造成的威胁度计算结果不稳定的情况时有发生。

基于此，本实施例提出了一种威胁度计算的改进方法，具体如下：

在计算威胁度时，比较相对于被保护目标的速度(以下简称为相对速度)建立了威胁度计算的预处理集；

当火控系统在三个传输周期内未接收到目标信息则转入“记忆跟踪”状态，直至重新接收到已“丢失目标”信息，则按新的观测数据进行威胁等级排序；

当转入“记忆跟踪”状态时自动引入工作初值，采用转入时刻的目标运动参数作为自动工作初始参数，具体如下：

V为目标丢失时的目标与车载微波系统之间的相对速度，

带入初值后由火控系统自动推算坐标；

Xi、Yi、Hi分别为目标丢失时的目标坐标，ΔT为数据传输周期，Xi+1、Yi+1、Hi+1分别为推算的目标位置点。

通过上述改进，可以有效地改进因目标信息丢失或数据传输错误而引起威胁度判断结果不稳定的数据点。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。