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    一種用于多點(diǎn)定位系統(tǒng)的實(shí)時(shí)高精度位置解算方法

    2016-05-30 18:57:36馬廣亮劉曉偉
    科技資訊 2016年20期
    關(guān)鍵詞:協(xié)方差機(jī)動(dòng)卡爾曼濾波

    馬廣亮 劉曉偉

    摘 要:多點(diǎn)定位系統(tǒng)是國(guó)際民航組織著力推廣的新一代監(jiān)視設(shè)備,工程應(yīng)用研究正不斷完善,而如何實(shí)時(shí)地提取目標(biāo)的精確位置一直是該系統(tǒng)不斷深入研究的難題。該文利用Chan算法、Taylor級(jí)數(shù)展開法、自適應(yīng)Kalman濾波算法聯(lián)合進(jìn)行位置解算,確保多點(diǎn)定位系統(tǒng)中心處理單元的解算速度和解算精度,從而實(shí)時(shí)獲取高精度的目標(biāo)位置信息,使其能進(jìn)一步滿足國(guó)際民航監(jiān)視精度要求。

    關(guān)鍵詞:多點(diǎn)定位 chan算法 Taylor級(jí)數(shù)Kalman濾波

    中圖分類號(hào):V24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2016)07(b)-0121-04

    多點(diǎn)定位系統(tǒng)[1]是國(guó)際民航推廣的五大監(jiān)視技術(shù)[2]之一。多點(diǎn)定位系統(tǒng)能夠?qū)ρb備了普通A/C/S模式應(yīng)答機(jī)的飛機(jī)實(shí)時(shí)高精度可靠監(jiān)視,但這種實(shí)時(shí)高精度可靠監(jiān)視是基于應(yīng)答信號(hào)到達(dá)時(shí)間(TOA)的高精度測(cè)量以及目標(biāo)位置的實(shí)時(shí)、精確解算。在工程應(yīng)用中,尋找一種實(shí)時(shí)、高效的目標(biāo)位置解算算法是多點(diǎn)定位系統(tǒng)問世以來深入研究的課題之一。

    傳統(tǒng)的多點(diǎn)定位方法主要采用的是Chan算法[3]、Taylor級(jí)數(shù)展開法[4]、Friedlander算法[5]、Fang算法[6]等為代表的視距定位計(jì)算方法。Chan算法計(jì)算量小,無需迭代運(yùn)算,但在非視距環(huán)境下定位精度較差;Taylor級(jí)數(shù)展開法則需要一個(gè)迭代初值進(jìn)行迭代運(yùn)算,才能在短時(shí)間內(nèi)解算得到精確目標(biāo)位置;Friedlander算法對(duì)遠(yuǎn)端單元的數(shù)量有較大依賴型,當(dāng)數(shù)量減少時(shí),定位精度明顯降低;Fang算法等為代表的視距算法不符合多點(diǎn)定位系統(tǒng)實(shí)際工程超視距的需要。

    總之,上述任何一種位置解算方法都或多或少存在缺陷,不能在成本控制、實(shí)時(shí)性和定位精度3者間取得最佳平衡。因此,必須尋找一種實(shí)時(shí)、高精度目標(biāo)位置解算方法,以滿足工程應(yīng)用中的需求。

    1 原理

    該文利用算法之間的不同特性并基于所到達(dá)時(shí)間差(TDOA)對(duì)目標(biāo)位置進(jìn)行聯(lián)合運(yùn)算。聯(lián)合定位算法的流程框圖如圖1所示。

    針對(duì)上圖中每個(gè)步驟的實(shí)現(xiàn)原理,后續(xù)內(nèi)容將作詳細(xì)的闡述。

    首先,對(duì)多組數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,每隔△t1時(shí)間,以主單元接收到信息的時(shí)間和內(nèi)容為基準(zhǔn),與其前后△t2時(shí)間長(zhǎng)度內(nèi)其他副單元接收信息內(nèi)容進(jìn)行比對(duì)。若有相同信息內(nèi)容的目標(biāo),則作為有效信息用于后續(xù)運(yùn)算,否則,每條信息經(jīng)過△t3時(shí)間后被濾除。其中△t1、△t2、△t3三個(gè)時(shí)間根據(jù)各接收單元實(shí)際分布情況進(jìn)行確定;目前該算法中△t1=1 s、△t2=300 ms、△t3=3 s。

    其次,利用上一步所獲取的有效信息進(jìn)行運(yùn)算,如圖2所示。

    圖中,各遠(yuǎn)端接收單元的空間位置為(xi,yi,zi),主單元為(x0,y0,z0)。(x,y,z)為目標(biāo)的位置坐標(biāo),目標(biāo)與第i個(gè)副單元的距離為ri,△ri代表目標(biāo)到主單元與第i個(gè)副單元之間的距離差。

    最后,由于應(yīng)答數(shù)據(jù)或廣播數(shù)據(jù)的每種模式速率不同以及TOA的測(cè)量誤差,導(dǎo)致上述算法運(yùn)算后目標(biāo)點(diǎn)跡分布不均勻,通過自適應(yīng)Kalman濾波算法后可以形成分布均勻且穩(wěn)定的初始航跡。同時(shí),該種方法能更好的解決機(jī)動(dòng)目標(biāo)的定位。

    經(jīng)典卡爾曼濾波[7]:假定A和B為系統(tǒng)參數(shù),H為測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù),表示利用上一狀態(tài)預(yù)測(cè)的當(dāng)前狀態(tài),X 表示上一狀態(tài)最優(yōu)結(jié)果,U 為系統(tǒng)控制量,W 為系統(tǒng)過程噪聲,的協(xié)方差矩陣,A′為A的轉(zhuǎn)置矩陣,Q為W 的協(xié)方差矩陣,Z (k)為當(dāng)前狀態(tài)測(cè)量值,Kg為卡爾曼增益,R為U(k)協(xié)方差,I 為單位矩陣。則它可由下面5個(gè)公式表達(dá):

    對(duì)于非機(jī)動(dòng)目標(biāo)來說,其運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型可以精確描述,經(jīng)典Kalman濾波可以很好地完成對(duì)目標(biāo)的估計(jì)和預(yù)測(cè)。但對(duì)于機(jī)動(dòng)目標(biāo)的定位,則需要對(duì)卡爾曼濾波進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)。該算法中采用一種自適應(yīng)卡爾曼濾波算法,將機(jī)動(dòng)加速度看成虛擬誤差,假定目標(biāo)仍做勻速運(yùn)動(dòng)。則經(jīng)典的卡爾曼濾波公式可改寫為:

    上式中:V(k)為未知的機(jī)動(dòng)加速度,Qw+v為[W(k)+V(k)]的協(xié)方差。對(duì)于機(jī)動(dòng)目標(biāo)應(yīng)強(qiáng)調(diào)新近機(jī)動(dòng)加速度數(shù)據(jù)的作用,對(duì)于陳舊的數(shù)據(jù)應(yīng)漸漸遺忘,這里采用漸消記憶指數(shù)加權(quán)方法來實(shí)現(xiàn)。即在對(duì)加速度假設(shè)的噪聲進(jìn)行統(tǒng)計(jì)估值時(shí),式中每項(xiàng)乘以不同的加權(quán)系數(shù),按指數(shù)加權(quán)法,選取加權(quán)系數(shù)βi 使之滿足:

    上式中:b成為遺忘因子,用(1-dk-1)/(k-1)作為權(quán)系數(shù),得到指數(shù)加權(quán)漸消記憶的時(shí)變?cè)肼暯y(tǒng)計(jì)估值器。

    2 工程仿真分析

    為了驗(yàn)證該算法的有效性,多點(diǎn)定位系統(tǒng)采用了5個(gè)遠(yuǎn)端接收單元。在向后臺(tái)傳輸數(shù)據(jù)時(shí),利用150 MHz的無線Wifi組成局域網(wǎng),后臺(tái)通過該局域網(wǎng)實(shí)時(shí)接收各個(gè)遠(yuǎn)端單元發(fā)送目標(biāo)信息,并通過聯(lián)合算法對(duì)目標(biāo)位置進(jìn)行運(yùn)算。

    由于聯(lián)合解算方法采用chan算法獲取目標(biāo)的初始位置,其運(yùn)算收斂的速度比單獨(dú)采用Kalman濾波算法收斂得更快,通常會(huì)在3~5次迭代過程收斂,這樣,在目標(biāo)容量大的情況下,能夠大量地減少運(yùn)算復(fù)雜度,降低硬件運(yùn)行環(huán)境配置,減少工程的實(shí)施成本;該聯(lián)合算法通過迭代獲取的目標(biāo)位置更趨向目標(biāo)的真實(shí)位置,在相同TOA精度情況下,目標(biāo)解算位置精度更高;該聯(lián)合解算方法采用自適應(yīng)Kalman濾波進(jìn)行航跡處理,對(duì)于機(jī)動(dòng)能力較高的飛行目標(biāo),能夠產(chǎn)生連續(xù)穩(wěn)定的初始航跡,較好地適應(yīng)高機(jī)動(dòng)目標(biāo)的監(jiān)視。

    3 結(jié)論

    綜上所述,采用該文所設(shè)計(jì)的目標(biāo)位置聯(lián)合解算方法,有如下優(yōu)點(diǎn)。

    (1)算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,計(jì)算復(fù)雜度低,運(yùn)算量小,對(duì)硬件運(yùn)行環(huán)境要求不高,有效降低多點(diǎn)定位系統(tǒng)工程應(yīng)用成本。

    (2)通過Chan算法、Taylor級(jí)數(shù)展開法和Kalman濾波算法聯(lián)合解算,多點(diǎn)定位系統(tǒng)能夠在實(shí)時(shí)性和定位精度上達(dá)到最佳平衡。

    (3)工程應(yīng)用推廣性強(qiáng),在對(duì)隱身飛機(jī)、手機(jī)定位跟蹤等眾多軍、民用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。

    參考文獻(xiàn)

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    [2] ICA Organization.Aeronautical Surveillance Manua[M].International Civil Aviation Organization,2010.

    [3] Y.T.Chan,K.C.Ho.A Simple and Efficient Estimator for Hyperbolic Location[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1994,42(8):1905-1915.

    [4] WHFoy.Position Location Solutions by Taylor Series Estimation[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1976,AES-12(2):187-194.

    [5] B Friedlander.A passive localization algorithm and its accuracy analysis[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1987,12(1):234-245.

    [6] BT Fang.Simple solutions for hyperbolic and related position fixes[J].IEEE.Trans.Aerosp.Electron Syst, 1990,26(5):748-753.

    [7] B Rudolf.Emil Kalman.A New Approach to Linear Filtering and Prediction[J].ProblemTransactions of the ASME-Journal of Basic Engineering,1960(82):34-45.

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