某型雷达测量精度分析

刘春光 王利伟 中国人民解放军91550部队94分队 116023

某型雷达测量精度分析

刘春光 王利伟 中国人民解放军91550部队94分队 116023

结合仿真数据，通过样条拟合、测元匹配、与融合飞行器轨迹比对三种方法，对某型雷达测量精度进行综合分析。

雷达；测速；测距；样条拟合；测元匹配；差分

1 引言

本文结合仿真数据处理的结果，采用样条拟合法求随机误差、测元匹配诊断系统误差、与融合飞行器轨迹进行差分比较三种方法，对某型雷达的测距和测速的测量精度进行综合分析。

2 样条拟合统计随机误差

下面采用样条函数拟合出各测元在每个测量时间节点上的值，求出仿真数据值与拟合值的差，然后统计残差的根方差，以此来统计测量设备的随机误差[1]。

采用样条拟合得到的各站飞行器轨迹精度参见表1。

表1 样条拟合统计结果

从样条拟合误差统计结果可看出：测距参数和测速参数的随机误差都较小。

由于各站情况类似，因此在本文中统一选取数据质量最好的2#站的数据进行画图比较。

由拟合后的残差曲线可以看出：除在段落开始或结束点附近和特征点残差抖动较大外，其余点处测量数据很稳定。

样条拟合结果表明：测距的随机误差都较小，测速某些段随机误差都较大，其余大部分随机误差都较小。

图1 2#段落1各测元(测距、测速)拟合后的残差曲线图

图2 2#段落2各测元(测距、测速)拟合后的残差曲线图

3 测元匹配诊断系统误差

测元匹配的基本思想：对于一种测量设备的定位测元和速度测元来说，二者在物理上是满足积分匹配和微分匹配的。积分匹配是指利用速度测元进行积分得到位置与定位测元作差，对于正常的测元来说，其差是一均值为零的近似白噪声序列，如果不满足，则说明定位测元或速度测元二者其一存在问题。例如对于差分结果如果呈现明显的线性趋势，则在很大程度上说明速度测元存在系统误差。另外，还可以使用微分匹配进行类似的检测，即对位置测元进行拟合微分然后与速度测元作差。

由于中心平滑无法对端点的数据进行处理，所以本文对测速匹配数据头尾数据赋该点的测速值，这样在作比对时，头尾数据残差为零，不会影响对中心数据的分析。

对各站测量数据采用下面方法进行处理，即对测速数据进行积分，与测距作差，统计测距残差均值[2]。

测元匹配统计结果参见表2。

表2 测元匹配统计结果

由于各站情况类似，因此在本文中统一选取的2#站的数据进行画图比较。

图3 2#段落1测距和测速测元匹配的残差曲线图

图4 2#段落2测距和测速测元匹配的残差曲线图

由匹配残差曲线可以看出：

在2#第1段，测距有4米左右的系统偏差；在109秒、120秒、132秒，测速有突变。在2#第2段，积分匹配残差在185秒开始残差曲线倾斜，说明该段测速数据有系统偏差。

测元匹配结果表明：此雷达测距测速都存在一定的系统误差。

4 融合飞行器轨迹反算测元

各站测量数据和融合飞行器轨迹作差，统计出测距和测速的随机误差和系统误差，参见表3。

表3 雷达测元与融合飞行器轨迹反算比对误差统计表

2 #各测元(测距、测速)与融合飞行器轨迹的差分曲线参见图5、图6。

图5 2#测距与融合飞行器轨迹反算比对残差曲线图

图6 2#测速与融合飞行器轨迹反算比对残差曲线图

由测元与融合飞行器轨迹比对统计表和残差曲线图可看出：

此雷达测距比较稳定，但测速在某些点有较大的随机误差。测距测速都存在一定的系统误差。

5 结论

通过上述样条拟合、测元匹配、与融合飞行器轨迹比对三种方法综合分析，可得出如下结论：此雷达测量设备测距比较稳定，但测速在某些点有较大的随机误差。测距测速都存在一定的系统误差。

[1] 刘利生.外测数据事后处理[M].北京：国防工业出版社.2000.

[2] 王正明等.弹道跟踪数据的校准与评估[M].长沙：国防科技大学出版社.1999.

10.3969/j.issn.1001-8972.2010.14.015

刘春光（1981-），助理工程师，本科，大连沙河口区五一路200号94分队；

王利伟（1980-），助理工程师，硕士，大连沙河口区五一路200号94分队。