1.3 雷达数据处理器的设计要求

1.数据处理器的基本任务

通过前面对雷达数据处理中相关基本概念的讨论和阐述可知，数据处理器的基本任务包括：

①量测数据预处理；

②互联区域和互联准则的确定、真假点迹的区分；

③新航迹的建立；

④点迹与已有航迹的互联、航迹维持；

⑤航迹与航迹之间的关联和融合；

⑥航迹终结和航迹管理，包括质量等级确定、航迹质量管理等；

⑦态势显示，包括航迹和点迹的显示。

2.数据处理器的工程设计

数据处理器工程设计是一种综合设计，一般需要考虑如下3个方面的问题。

（1）要考虑跟踪精度、鲁棒性以及跟踪实时性之间的平衡关系。

目标跟踪算法大多是在系统噪声和量测噪声概率分布函数服从某种假设条件下获得的，而且通常假设系统噪声和量测噪声均为高斯白噪声，然而在实际系统中几乎不可能找到一个完全符合高斯分布的母体，电磁环境的突变、观测设备的不完善或故障等因素都可能使观测值偏离高斯分布。当系统实际噪声分布偏离算法事先所假设的噪声分布时，跟踪算法能够有效排除系统中不确定性因素和异常值的干扰，而保证估计效果和估计精度不发生大的变化，即保证估计算法的稳健性，从而保证系统正常工作，这就是鲁棒跟踪（估计）问题。也就是允许系统对噪声分布模式做比较“宽松”的假设，即它或许对某种特定的分布模式不是最优的，但它能排除异常值的干扰，提高系统的抗干扰能力。研究鲁棒估计理论的基本思想是寻找一种既能剔除或抗拒异常值（情况）的一些影响，又能基本上具有传统估计方法的一些良好特性的估计算法，即统筹考虑估计的最优性和鲁棒性问题。最优性强调的是使系统指标函数达到极小（或极大）的一种算法；而鲁棒性关心的是牺牲系统的一些指标来提高系统抗干扰性能的一种算法，因此，鲁棒性和最优性之间求最佳平衡是贯穿鲁棒跟踪系统设计的全过程，为保证鲁棒性，有必要牺牲一些效率。

现在在跟踪精度、鲁棒性以及跟踪实时性这三个指标之间普遍存在的问题是：

①过分强调跟踪精度指标，忽略鲁棒性指标，导致目标跟踪结果在仿真阶段跟踪精度很高，而在实际工程检验阶段跟踪精度下降严重，降低了算法的工程实用价值；

②过分追求理想化的指标设计，其结果是算法结构十分复杂，严重影响实时性。

对于工程算法来讲，鲁棒性指标是首位的，其次是跟踪精度和跟踪实时性指标。而在工程化的指标设计中，上述跟踪精度、鲁棒性和跟踪实时性3项指标是必须要折中考虑的基本技术指标。

（2）可靠性。

雷达数据处理器工程设计中应该选择结构简单、可靠性高、容易实现、在工程上较成熟的算法，否则系统不能连续正常工作，同时作为软件系统数据处理器的设计需要模块化，另外还需具有可视性和可修改性。

（3）智能信息处理。

虽然数据处理器所包含的功能模块基本相同，但不同的雷达对数据处理器的设计要求大不一样。例如天波超视距雷达的核心是电离层数学模型问题，具体为电离层多径结构引起的回波多径，严重的短波环境噪声及电离层传播特性引起的回波信号严重衰减，使雷达点迹存在较大的虚警和漏警概率，导致航迹不连续；地波超视距雷达中虚假航迹剔除和稳定航迹保持问题十分突出，因此在设计数据处理器时，首先要根据系统对数据处理器的指标要求分析数据处理器的特征，包括量测数据特性，例如点迹时空分布特征、噪声分布和统计特性、信噪比变化规律、目标密集程度等。另外，还包括系统的分辨率、检测器虚警和发现概率、积累时间以及坐标系等，为数据处理器指标分配、设计的侧重点提供依据。