An approach to optimizing the reliability of radar measurement control using interval estimation and confidence probability

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. The effectiveness of a radar system depends on both the system's inherent reliability and the accuracy of its output measurements. When checking the reliability of measurements, it's challenging to define specific numerical values for false alarm rates and the omission of unreliable measurements, since it is difficult to compare the effect of omitting an unacceptable measurement error with the costs associated with addressing the consequences caused by a false alarm.

Goal. The indicated problem necessitates further research into ways of improving methods for monitoring the reliability of radar measurements. In response, the authors propose an approach for optimizing radar measurement reliability control based on interval estimation using confidence probability.

Materials and methods. The proposed approach addresses the identified issue by assuming that the impact of both false alarms and unacceptable errors is essentially the same, as both result in reduced accuracy of radar measurements. In the case of a false alarm, the cost is defined by the corrective action taken by the radar tracking system, which introduces a compensatory value proportional to the unreliable measurement. This allows us to treat the cost of the error as the weighted average variance between the unreliable measurement and the compensatory value.

Results. To validate the effectiveness of the proposed approach, simulation modeling was conducted to analyze the joint probability density of radar measurements and interfering influences with varying intensities, up to their maximum. The modeling considered the full range of potential unreliable measurements in the radar system, as well as boundary noise dispersion (based on the simulation results) and the measurement reliability used in technical system calculations.

Conclusions. The findings showed that constructing confidence intervals of a specified size to ensure the required reliability of radar measurements can be reduced to finding the extremum of a specific functional, subject to certain constraints.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Georgy D. Panteleev

Military Space Academy named after A. F. Mozhaisky

Email: sektor-ussr@rambler.ru
SPIN-code: 2135-3061

Associate Professor, Lecturer at the Department of Space Radar and Radio Navigation. Research interests – radar systems, radio navigation systems and complexes, information and measurement systems. The author of 46 scientific publications.

Russian Federation, 13, Zhdanovskaya st., St. Petersburg, 197198

Sergey S. Korzhenevsky

Military Space Academy named after A. F. Mozhaisky

Email: sektor-ussr@rambler.ru
SPIN-code: 4692-1788

Lecturer at the Department of Space Radar and Radio Navigation. Research interests – radio engineering systems, the influence of the radio wave propagation environment, information measuring and control systems. The author of 27 scientific publications.

Russian Federation, 13, Zhdanovskaya st., St. Petersburg, 197198

Nikolay A. Kupriyanov

Krasnodar Higher Military Aviation School of Pilots

Author for correspondence.
Email: sektor-ussr@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-5368-2795
SPIN-code: 1989-6511

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor at the Department of Design and Operation of Aviation Technology (Fighter Aviation). Research interests – radio engineering systems, the influence of the medium of radio wave propagation, information measuring and control systems, trajectory processing. The author of 89 scientific publications.

Russian Federation, 135, Dzerzhinskiy st., Krasnodar-5, 350090

References

  1. Pozdnjakov A.A., Martynov A.M., Emeljanov IP. Simulation model for assessing the performance of the information and measurement system operation. Aerospace Instrumentation. 2023;(11):22–33. doi: 10.25791/aviakosmos.11.2023.1373; EDN: JEWGWD (In Russ.).
  2. Afonin I.E., Makarenko S.I., Petrov S.V. Descriptive model of the electronic warfare subsystem as part aerospace attack means used to suppression elements of an aerospace defense system. Systems of Control, Communication and Security. 2021;(2):76–95. EDN GIVGTL (In Russ.).
  3. Konovalcev E.V., Linnik A.P.. Justification of the minimum sample size for small numbers of observations to assess the characteristics of aircraft weapons equipped with radar homing heads. Aerospace forces. Theory and practice. 2022;(23):43–49. EDN QOJKOZ. (In Russ.).
  4. Ageev F.I., Vorona M.S., Gusarov A.A. et al. Method for calculating the probability of correct detection of a useful signal at the input of a radar receiver in conditions of unintended interference. Radioengineering. 2020;84(5(10)):75-83. doi: 10.18127/j00338486-202005(10)-08. (In Russ.).
  5. Zhukov A.O., Kupriyanov N.A., Makarenkov V.V. et al. Methodology for assessing broadband signals noise immunity under the influence of active noise interference. Radio electronics issues. Series: Television Technology. 2023;(2):82–89. EDN: PHHXVH (In Russ.).
  6. Kupriyanov N.A., Podyachev V.V., Skorobogatov M.S. A method for evaluating the radar tracking system flow characteristics for space objects under conditions of variations in the total electronic content. Proceedings of Scientific and Technical Conference hold by "Russian Scientific and Technical Society of Radio Engineering, Electronics and Communications named after A. S. Popov"( SPbNTORES ). 2021;(1(76)):85–88. EDN: EFSGPE (In Russ.).
  7. Kupriyanov N.A., Kurakin S.Z., Stepenko A.S. The concept of the interference channel synthesis of a radar system with a phased array antenna. Science of the XXI century: technologies, management, safety: Proceedings of the II National Scientific conference, Kurgan, 21 April 2022. Kurgan: Kurgan State University, 2022. P. 227–232. EDN: YBAYGU (In Russ.).
  8. Logunov S.V., Kupriyanov N.A. Ranking method of catalogued space objects used to improve the accuracy of determining the objects coordinates by long-range detection radar. Issues of radioelectronics. Series: Television Technology. 2019;(1):75–84. EDN: ZBNECD (In Russ.).
  9. Makarenkov V.V., Semenov A.A., Kuzneczov M.Yu. Adaptive technique for recognizing time-selective fading of reflected signals by a dual-band radar system in presense of interference and noise. Vestnik of Novgorod State University. 2020;(5(121)):29–33. doi: 10.34680/2076-8052.2020.5(121).29-33; EDN: ADPFNV (In Russ.).
  10. Sahno I.V., Nazarov A.V., Konnov E.V. et al. The method of indirect control of the signal power of global navigation satellite systems. The Meteorological Bulletin. 2016;8(3):39–61. EDN: XDZHRJ (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Error probabilities and decision boundaries based on the Bayes criterion for a Gaussian distribution of the controlled variable

Download (46KB)
3. Fig. 2. Error probabilities and decision boundaries according to the Laplace integral function

Download (51KB)
4. Fig. 3. a – Distribution density of the measurement results; b – Distribution density of interfering influences; c – Simulation results showing the impact of noise of varying intensities, including the maximum limit, on measurement results

Download (128KB)
5. Fig. 4. Generated random sample of radar measurements

Download (89KB)
6. Fig. 5. Distribution density of a random sample of radar measurements, accounting for interfering influences, with a standard deviation of 1.5 for the sample

Download (45KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».