CC BY
61
УДК 519.688
М. В. Маркова, К. Ю. Сергунов Решение задачи селекции путем оценки эффективной площади рассеяния плазменной оболочки
Рассмотрена проблема идентификации цели как ложной при ее сопровождении радиолокационной станцией. Выбраны плазменные и тяжелые ложные цели на атмосферном участке траектории. Проведено моделирование в пакетах Fluent и ANSYS HFSS. Предложены признаки селекции и критерии принятия решения об идентификации цели как ложной. Проведен анализ возможности селекции тяжелых и плазменных ложных целей на атмосферном участке с использованием информации, полученной с помощью радиолокационных станций Х-диапазона.
Ключевые слова: эффективная площадь рассеяния, атмосферная селекция, селекция ложных целей, плазменные ложные цели, тяжелые ложные цели, признаки селекции.
о сч
сч
OI
<
I
(0 та
0 ^
СО та
1
о.
ф
£
и
V
со
сч ■ci-io
9 сч ■ci-
10 сч
(П (П
Введение
Одной из основных проблем современных средств противоракетной обороны (ПРО) является селекция высокоскоростных космических объектов на фоне ложных целей. Высокоскоростные космические объекты на пассивном участке траектории полета представляют собой совокупность следующих элементов: истинная цель, тяжелая и легкая ложные цели и дипольный отражатель. На одну истинную цель количество тяжелых ложных целей составляет около десяти единиц, легких ложных целей - несколько десятков, дипольных отражателей - сотни тысяч.
Перехват целей осуществляется на предельных скоростях зенитной управляемой ракеты в условиях дефицита ее энергии, поэтому крайне важно проводить селекцию на внеатмосферном участке полета или на участке с сильно разреженной атмосферой, что позволит получить некоторый запас времени для организации обстрела цели [1].
На внеатмосферном участке цели имеют примерно одинаковые радиолокационные «портреты», по которым сложно осуществить селекцию ложных целей. Дополнительные трудности для радиолокационных станций (РЛС) возникают при включении в состав сложных целей станций активных помех (САП), которые непременно присутствуют в комплексе средств преодоления ложных целей.
Перехват одной истиной цели - сложная задача, связанная с ограниченными вычислительными и временными ресурсами современ-
И © Маркова М. В., Сергунов К. Ю., 2017
ного комплекса ПРО, многократно усложняющаяся при групповом налете.
В данной статье рассмотрена атмосферная селекция, т. е. селекция, использующая в качестве критериев физические явления, связанные с входом быстролетящего тела в атмосферу и его движением в атмосфере. В современных системах ПРО применяются две группы признаков атмосферной селекции:
1) связанные с изменением характера движения тел при их входе в атмосферу и закономерностями их движения в атмосфере;
2) связанные с изменением радиофизических характеристик среды вокруг движущегося в атмосфере тела и использующие радиотехнические характеристики сигнала, отраженного от вызванных этими изменениями плазменных образований (плазменной оболочки спутного следа).
К первой группе относятся алгоритмы селекции по баллистическому коэффициенту и высоте ориентации тел по набегающему потоку, ко второй - алгоритмы селекции по косвенной оценке массы и пространственно-спектральным характеристикам сигнала, отраженного от спутного следа [2].
Цели настоящей работы: определить признаки идентификации целей на атмосферном участке траектории и критерий принятия решения а также синтезировать алгоритм идентификации, оценить возможность его применения в цифровом вычислительном компьютере современных информационных средств. Алгоритм селекции по косвенной оценке массы Наиболее устойчивым среди параметров, которые могут быть различны для истинных и
ложных целей, является масса цели. Произведем оценку массы цели, измерив радиотехническими средствами баллистический коэффициент у и эффективную площадь рассеяния (ЭПР) цели, используя известную связь величины у с массой цели т, площадью Sm миделя и коэффициентом Сх лобового сопротивления:
m =
CxSm
Ygo
(1)
где g0 - ускорение свободного падения.
Проведенные исследования показали, что произведение С^т может быть оценено через ЭПР опл гиперзвуковой цели, окруженной плазменной оболочкой.
Физическое обоснование использования апл для оценки произведения СхБт заключается в том, что при наличии плотной плазменной оболочки, имеющей отражающие свойства металлической поверхности, ЭПР цели определяется не материалом и отдельными деталями конфигурации цели, а свойствами, формой и геометрическими размерами плазменной оболочки, которая в основном повторяет форму ударной волны. Последняя, в свою очередь, тесно связана с коэффициентом лобового сопротивления Сх с учетом того, что на рубежах образования плазменной оболочки цели в значительной степени стабилизируются. Таким образом, наличие ударной волны позволяет связать опл с произведением С^т зависимостью
— kCxSm.
(2)
Выразив из формулы (2) и подставив в формулу (1) Сх, получим:
km = ^, Ygo
(3)
km =
(4п)3 R4 S
У^ РД 2Х2
где Я - расстояние до цели, м;
Р( - мощность радиопередатчика, Вт; S - уровень принимаемого сигнала, В.
(4)
Выделим признак косвенной оценки массы кт. Сделаем предположение, что истинные и ложные цели могут быть селектированы по данному признаку. Для подтверждения предположения при отсутствии реальных сигналов используется модель измерителя РЛС Х-диапазона, одним из входных параметров которой является ЭПР плазменной оболочки цели. Таким образом, необходимо смоделировать процессы плазмообразования вокруг цели с произвольной геометрией на разных высотах, а также процессы распространения электромагнитной волны в слоях с высокой концентрацией ионов. Моделирование эффективной площади рассеяния плазменной оболочки цели Условия образования плазменной оболочки с высокой концентрацией электронов связаны с условием существования устойчивой ударной волны. Иными словами, высоты существования плазмы зависят от поперечного размера цели (плазменная оболочка вокруг тел меньших размеров возникает на меньших высотах) (рис. 1) [3]. На рисунке также обозначены условные поверхности разделения зоны отражения от плазмы на поверхности ударной волны и зоны поглощения в плазме VI, зоны поглощения в плазме и зоны с неустойчивой плазмой V2 и разделения зоны с неустойчивой плазмой и зоны без плазмы V3.
Для оценки влияния плазменной оболочки на значение ЭПР цели в пакете ANSYS
L, м
где к - коэффициент, подобранный в ходе натурных испытаний.
Выразим <зпл из основного уравнения радиолокации и подставим в формулу (3):
6 8 10 12 14 16 18 20 Я, км
Рис. 1. Зоны возникновения плазменной оболочки и ее взаимодействия с электромагнитной волной в сечении высота - размер тела в зависимости от скорости: 1 - зона поглощения в плазме; 2 - зона с неустойчивой плазмой; 3 - зона без плазмы; 4 - зона отражения от плазмы на поверхности ударной волны
та
х
(U
ч
та 0-
та
О
О.
£
ф ц
(Ч
Fluent была создана численная модель обтекания твердого тела гиперзвуковым потоком.
При моделировании гиперзвукового потока необходимо учитывать газовый состав среды, а также химические реакции, протекающие за ударной волной при наличии высокой температуры. В условиях поставленной задачи основными реагирующими компонентами
воздушной смеси являются 02, О^ О, N 0+, N5, N0+, 0+, N, е. Все химические реакции являются обратимыми, реакции диссоциации протекают в присутствии третьих тел. В данной модели рассматриваются реакции [4, 5]:
• диссоциации 02 + М <=> 20 + М, N2 + + М <=> 2N + М, N0 + М <=> N + О + М;
• рекомбинации N + О <=> N0 + N О + + N0 <=> N + 02;
• ассоциативной ионизации N + О <=> <=> N0+ + е, N + N <=> N + е, О + О <=> 0+.
Для сокращения времени, отводимого на расчеты, задача решалась в двухмерной осесимметричной постановке. Использовалась расчетная сетка с высоким разрешением в области больших градиентов исследуемых параметров. Скорость цели принималась равной 25 М. В таблице приведены начальные условия моделирования, на рис. 2 показаны
Начальные условия моделирования
Высота, м Температура, K Скорость звука, м/с Давление, Па Концентрация, %
O2 N2 e
40 000 250,4 317,2 287 23,3 76,7 29
60 000 247,0 315,1 22 23,3 76,7 31
80 000 198,6 282,5 1 23,3 76,7 -
100 000 196,6 - 3,1910-2 16,0 53,0 -
120 000 334,4 - 4 10-3 16,5 54,5 -
о см
см
OI
<
I
со та
0 ^
СО та
1
.
ф
£
и ф со
см ■ci-io
9 см ■ci-
10 см
(П (П
1,00е+00 9,55е-01 9,09е-01 8,64е-01 8,18е—01 7,73 е-01 7,27е-01 6,82е-01 б,36е-01 5,91е-01 5,45е-01 5,00е-01 4,54е-01 4,09е-01 3,63е-01 3,18е-01 2,72е-01 2,27е-01 1,81е—01 1,36е-01 9,05е-02
1,92е+06 1,82е+06 1,73е+06 1,63е+06 1,53е+06 1,44е+06 1,34е+06 1,25е+06 1,15е+06 1,05е+06 9,59е+05 8,63 е+05 7,67е+05 6,71 е+05 5,75е+05 4,79е+05 3,83е+05 2,88е+05 1,92е+05 9,59е+04 1,92е+00
3,55е+02 3,37е+02 3,19е+02 3,02е+02 2,84е+02 2,66е+02 2,48е+02 2,31е+02 2,13е+02 1,95е+02 1,77е+02 1,60е+02 1,42е+02 1,24е+02 1,06е+02 8,87е+01 7,10е+01 5,32е+01 3,55е+01 1,77е+01 5,28е-16
В Г
Рис. 2. Результаты моделирования плазмообразования на высоте 100 км: а - распределение температуры; б - распределение концентрации электронов; в - распределение диэлектрической проницаемости; г - распределение проводимости
Рис. 3. Моделирование влияния плазменной оболочки на ЭПР цели
-120 0 120
-)
-60
Рис. 4. Диаграмма ЭПР истинных ( ■
и ложных (-) целей с учетом (а) плазменной
оболочки (100 км)
результаты моделирования плазмообразования вокруг цели на высоте 100 км.
Были условно выделены два слоя, эмитируемые материалами с различными свойствами. В пакете ANSYS HFSS было проведено моделирование ЭПР истинной и ложной цели с учетом и без учета плазменной оболочки (рис. 3).
На рис. 4 представлена диаграмма ЭПР от передней до задней части целей. По данным рис. 4 можно заключить, что при схожей геометрии носиков наличие плазменной оболочки на указанных высотах не сильно влияет на разницу между ЭПР тяжелой ложной и истинной целей. Таким образом, оценка ЭПР является стабильным критерием при наличии плазменной оболочки.
Рис. 4. Диаграмма ЭПР истинных (-
и ложных (-) целей без учета (б)
плазменной оболочки (100 км)
Результаты работы алгоритма
Селекция целей с близким значением баллистического коэффициента показана на рис. 5. Критерием селекции является косвенная оценка массы, сформированная по взвешенному методу наименьших квадратов. В качестве информативного параметра выбрана оценка баллистического коэффициента. Решающее правило Б имеет два значения: 1 - принято решение о ложности целей, цель признана ложной; 0 - решение о ложности не принято. Распределение целей на истинные и ложные осуществляется посредством взвешенного метода наименьших квадратов.
Аналогично на рис. 6 показана селекция целей с близким значением ЭПР. Здесь информативным параметром является оценка ЭПР плазменной оболочки: Б = 0 обозначает ложь, Б = 1 - истину.
Исходя из полученных результатов, можно заключить, что оценка ЭПР цели с плазменной оболочкой позволяет проводить эффективную селекцию целей в верхних слоях атмосферы. Косвенная оценка массы является информативным признаком для проведения процедуры селекции целей обоих типов ложных целей. Полученные результаты позволили синтезировать алгоритм селекции целей, который может быть реализован в центральном вычислительном компьютере существующих и перспективных РЛС.
та
х
(U
ч
та Q.
та
о
.
£ V
ц
(Ч
)
кт 200
150
100
50
0
г
12
10
2 #-104,м
12
10 8 6 4 2
Рис. 5. Цели с близким значением баллистического коэффициента: а - график изменения коэффициента косвенной оценки массы кт; б - график изменения решающего правила Б
НЛО , м
о сч
сч
OI
<
I
(0 та
s
о ^
со та г о. ф
£
и ф
со
кт 150
100
50
0
12
12
iJln i
11пЛ„ 1ллУЛ А г nil Ьм+Vi
J I
10
10
8
Рис. 6. Цели с близким значением ЭПР плазменной оболочки: а - график изменения коэффициента косвенной оценки массы кт; б - график изменения решающего правила Б
НЛО , м
НЛО , м
сч ■ci-io
9 сч ■ci-
10 сч
(П (П
Заключение
В данной статье предложен алгоритм атмосферной селекции плазменных и тяжелых ложных целей на основе полученной от РЛС траекторной информации. Было проведе-
но моделирование в пакетах Fluent и ANSYS HFSS для оценки концентрации электронов. Оценка ЭПР плазменной оболочки позволяет проводить эффективную селекцию целей в верхних слоях атмосферы. В случае когда
ЭПР плазменной оболочки истинной и ложной целей имеют близкие значения, эффективным признаком селекции является оценка баллистического коэффициента. Наиболее удачный признак для проведения процедуры селекции целей - косвенная оценка массы. На основе полученных результатов синтезирован алгоритм селекции целей, который может быть реализован в центральном вычислительном компьютере существующих и перспективных пунктов управления или РЛС. Список литературы
1. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.
2. Ingwersen P. A., Lemnios W. Z. Radars for ballistic missile defence research // Lincoln Laboratory Journal. 2000. Vol. 12. Iss. 2. Pp. 245-265.
3. Rao B., Xiao S., WangX. Maximum likelihood approach to the estimation and discrimination
of exoatmospheric active phantom tracks using motion features // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2012. Vol. 48. No. 1. Pp. 794-819.
4. Горелов В. А., Киреев А. Ю. Неравновесная ионизация при высокоскоростном входе летательных аппаратов в атмосферу Земли // Ученые записи ЦАГИ. 2007. Т. 38. № 1-2. С. 49-57.
5. Горелов В. А., Киреев А. Ю., Шведчен-ко В. В. Особенности фотоионизации около высокоскоростных летательных аппаратов. Физико-химическая кинетика в газовой динамике // Физико-химическая кинетика в газовой динамике. 2011. Т. 12.
URL: http://chemphys.edu.ru/issues/2011-12/ articles/345 (дата обращения 19.09.2017).
Поступила 22.02.17
Маркова Мария Владимировна - инженер третьей категории публичного акционерного общества «Научно-производственное объединение «Алмаз» имени академика А. А. Расплетина», г. Москва.
Область научных интересов: визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации.
Сергунов Константин Юрьевич - начальник сектора публичного акционерного общества «Научно-производственное объединение «Алмаз» имени академика А. А. Расплетина», г. Москва.
Область научных интересов: основы и методы системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
Solving the discrimination problem by means of estimating the radar cross-section of a plasma sheath
The study deals with the problem of indicating a target as a decoy during radar tracking. We chose to investigate plasma-generating and heavy decoys moving along the atmospheric segments of their trajectories. We conducted simulations in the Fluent and ANSYS HFSS software packages. We suggest certain criteria for decoy discrimination and for making the decision to indicate the target as a decoy. We analysed whether it is possible to discriminate heavy and plasma-generating decoys during the atmospheric segment of their flight, using data obtained by X-ray radar stations.
Keywords: radar cross-section, atmospheric discrimination, decoy discrimination, plasma-generating decoys, heavy decoys, discrimination criteria. £
s
X
Markova Mariya Vladimirovna - Engineer of the third rank, Public Joint Stock company "Research and Production £ Corporation "Almaz" named by Academician A. A. Raspletin", Moscow. s
Science research interests: visualisation, transformation and analysis of information based on digital data processing ^
methods.
Sergunov Konstantin Yurevich - Head of Sector, Public Joint Stock company "Research and Production Corporation o
"Almaz" named by Academician A. A. Raspletin", Moscow. ^
Science research interests: foundations and techniques of system analysis, optimisation, control, decision-making and ^
data processing. ^
