Работа посвящена повышению точности определения параметров движения баллистического объекта в результате вторичной траекторной обработки радиолокационной информации в активной РЛС дальнего действия. Сравниваются три алгоритма обработки информации: традиционно используемый алгоритм – стандартный алгоритм сглаживания по методу наименьших квадратов (САСМНК), а также альтернативные алгоритмы – два варианта расширенного фильтра Калмана (EKF), использующие на этапе предсказания баллистическую (EKF-балл) и полиномиальную (EKF-пол) модель движения объекта, соответственно. Результаты имитационного моделирования показали, что поставленной задачи можно добиться путём замены САСМНК на EKF-балл, а использование EKF-пол не приводит к повышению точности определения параметров движения баллистического объекта.

The work is devoted to improving the accuracy of determining the ballistic object motion parameters as a result of secondary trajectory processing of radar information in active long-range radar. Three information processing algorithms are compared: the traditionally used standard least squares smoothing algorithm and alternative algorithms — two variants of the extended Kalman filter (EKF), which use ballistic (EKF-ball) and polynomial (EKF-pol) object motion model, respectively. The simulation results showed that the task can be achieved by replacing the traditional algorithm by EKF-ball, and the use of the EKF-pol doesn’t lead to any increase in the accuracy of determining the ballistic object motion parameters.