1.4 雷达数据处理器的主要技术指标及评估

1.数据处理器的主要技术指标

数据处理器主要技术指标概括如下。

（1）实时性。

若所采用的跟踪算法太复杂，数据处理时间占用太长，可能这一批数据还没有处理完，下一批数据又来了，造成数据处理饱和，影响处理效果和态势显示的实时性，态势显示无法准确反映当前的目标位置信息。

（2）跟踪容量。

跟踪容量是指数据处理器能同时跟踪的最大目标数量。这一指标的要求随着目标密集程度、传感器工作环境复杂性和硬件系统处理速度的提高而越来越高，同时由于数据漏检等原因，目标航迹可能出现断续，同一个目标航迹可能被误判成几个目标航迹，并赋予了不同的目标编号，增加了系统跟踪容量。

（3）真目标丢失概率和虚假目标概率。

这是极为重要的指标，实际上这两者是相互制约的，为了保证真实航迹的起始概率，必须建立较大的互联波门，这虽然可以提高真实目标落入波门内的概率，但落入波门内的其他无关点迹也会大量增加，在保证真实目标被起始的同时也要付出大量虚假目标被起始的代价，这对降低虚假航迹概率不利。反过来如果要降低虚假航迹的概率，波门要建的小一点，这会导致真实目标落不到波门内，导致真实目标丢失。这就要求波门的设计要合理，根据工程上对这两项指标要求的侧重点不同采用不同的准则，也可以在不同的探测区域采用不同的准则，在具体系统中这一指标的测试与检测器指标测试紧密相关，需要统筹考虑检测器和数据处理器指标[10]。

（4）跟踪精度。

这是数据处理器的核心指标。它主要取决于传感器的测量精度、所采用的数据互联和滤波算法等。

2.数据处理器性能评估

数据处理性能评估主要包括如下4个方面。

（1）数据互联。这是较为复杂的评估指标，通常用不同环境下的数据，如存在野值、密集目标环境、交叉目标环境（可参考图19.1）、目标接近-离开（可参考图19.2）、机动多目标环境等，通过计算多目标正确互联概率、错误互联概率、漏互联概率等指标来对数据互联情况进行评价。

（2）跟踪批数。它直接反映系统跟踪容量和处理能力。

（3）跟踪滤波器精度。此时要综合考虑包括跟踪精度和实时性、鲁棒性（抗干扰性）等指标之间的平衡问题。

（4）实时性。此时需要用实测数据检验数据处理器的处理速度。

对于雷达系统来讲，数据处理器评估是极为重要的工作，因为雷达系统的许多指标，如威力范围、系统分辨率、跟踪批次、跟踪精度、目标分类和威胁度估计等的测试最终由数据处理器评估来确定，有关内容将在第19章专门讨论。

数据处理器评估过程可分为如下几个阶段：

①分析和仿真阶段，这一阶段的关键是数学模型的建立；

②各模块测试及评价阶段，重点是各模块接口硬件和通信协议的调试；

③室内联调和测试阶段；

④外场实验阶段；

⑤定型阶段。

通常一部雷达定型之前要进行一系列试验，而每一次试验可获取十分丰富的数据。这里强调的是：在外场实验过程中要注意通过实验数据建立数据处理器测试数据库[9]，并用这些实际数据，进一步调整具体的算法。测试数据库可分类建立，如航迹起始测试数据库、虚假航迹测试数据库、机动和非机动目标测试数据库、强干扰环境测试数据库等，因为现场的实际数据真实地反映了复杂的外部环境，而仿真实验是有限的。

文献[24]中设计开发了一种实用、易于部署、模块化的机载雷达数据处理器，该处理器共分为三层，第一层为预处理层，其主要功能是减少杂波并处理不想要的点迹；第二层是非机动目标跟踪和目标机动检测层；第三层是机动目标跟踪层。该处理器通过这些跟踪层之间的交互和无缝集成解决机动多目标跟踪问题，其目的在于减少机动雷达中的错误或不想要的航迹，通过第二、三层的反馈来提高检测性能。数据处理器的分层设计有助于有效使用不同算法，发挥模块可重用性和可配置性，在可维护性方面具有优势。