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    基于LabVIEW的ARPA跟蹤算法仿真系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)?

    2018-02-07 05:45:18楊瑞容鄭振宇
    艦船電子工程 2018年1期
    關(guān)鍵詞:波門(mén)濾波器濾波

    楊瑞容 鄭振宇

    (1.海軍大連艦艇學(xué)院學(xué)員旅 大連 116018)(2.海軍大連艦艇學(xué)院航海系 大連 116018)

    1 引言

    自動(dòng)雷達(dá)標(biāo)繪儀(Automatic Radar Plotting Aid,ARPA)是一種把雷達(dá)技術(shù)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用結(jié)合在一起的船舶避碰設(shè)備,可連續(xù)自動(dòng)提供需要的航行及避碰信息數(shù)據(jù),并對(duì)航行態(tài)勢(shì)進(jìn)行評(píng)估。AR?PA系統(tǒng)核心算法為目標(biāo)跟蹤算法,其主要目標(biāo)是建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡,以提醒指揮員危險(xiǎn)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),在跟蹤過(guò)程中,需要采用有效的濾波算法來(lái)消除觀測(cè)噪聲的影響,目前,主流的航海雷達(dá)ARPA跟蹤算法多都采用α-β濾波及各種改進(jìn)算法[1]。LabVIEW是一種實(shí)驗(yàn)室虛擬儀器集成開(kāi)發(fā)平臺(tái),其采用圖形化編程語(yǔ)言(G語(yǔ)言),具有編程可視化,界面美觀化、開(kāi)發(fā)模塊化等特點(diǎn),是用來(lái)開(kāi)發(fā)仿真系統(tǒng)的平臺(tái)[2]。本文基于LabVIEW開(kāi)發(fā)了一套ARPA跟蹤算法仿真系統(tǒng),并應(yīng)用經(jīng)典α-β濾波算法與改進(jìn)算法進(jìn)行仿真分析,具有較強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。

    2 LabVIEW平臺(tái)下ARPA算法的實(shí)現(xiàn)

    2.1 基本設(shè)計(jì)思路

    ARPA采用邊掃描邊跟蹤的方式,雷達(dá)記錄下目標(biāo)在屏幕上位置隨掃描更新的變化,建立目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡方程,即完成了目標(biāo)跟蹤過(guò)程。跟蹤器采用跟蹤波門(mén)按照設(shè)定的濾波算法,隨著天線(xiàn)旋轉(zhuǎn)掃描,在波門(mén)內(nèi)部檢測(cè)到目標(biāo)的存在,記錄下目標(biāo)位置,驅(qū)動(dòng)波門(mén)預(yù)測(cè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。波門(mén)采用可變波門(mén),即分為大、中、小三種。在LabVIEW平臺(tái)下通過(guò)定時(shí)控件按照艦船運(yùn)動(dòng)模型輸出經(jīng)緯度序列,添加雜波干擾濾除技術(shù)模擬生成目標(biāo)運(yùn)動(dòng)序列數(shù)據(jù)。采用α-β濾波算法建立目標(biāo)的預(yù)測(cè)跟蹤,根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)與實(shí)測(cè)目標(biāo)的距離獲得預(yù)測(cè)誤差,根據(jù)預(yù)測(cè)誤差的大小來(lái)確定波門(mén)大小,若采用大波門(mén)連續(xù)5次未錄取到目標(biāo),則視為目標(biāo)丟失,發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

    2.2 功能模塊

    程序功能模塊主要包括艦船目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型、α-β濾波器、波門(mén)設(shè)計(jì)、態(tài)勢(shì)顯示以及其它輔助功能設(shè)計(jì)。

    1)艦船目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型

    該模型是通過(guò)定時(shí)輸出一組二維數(shù)據(jù)來(lái)模擬目標(biāo)的位置。采用LabVIEW公式節(jié)點(diǎn)控件建立運(yùn)動(dòng)模型,輸入目標(biāo)的初始位置、初始航向、初始航速的參數(shù),并且建立雜波仿真模型,模擬雜波對(duì)雷達(dá)造成的觀測(cè)誤差,通過(guò)定時(shí)控件和移位寄存器等時(shí)間間隔輸出目標(biāo)的實(shí)時(shí)位置,運(yùn)動(dòng)模型參數(shù)如表1所示。

    表1 勻速目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型輸入數(shù)據(jù)參數(shù)信息

    2)α-β濾波器

    通過(guò)在LabVIEW平臺(tái)內(nèi)嵌Matlab腳本文件節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)α-β濾波器算法功能。Matlab腳本節(jié)點(diǎn)可提高運(yùn)算效率,并且可通過(guò)改變?cè)谀_本節(jié)點(diǎn)內(nèi)需要輸入的具體執(zhí)行語(yǔ)句就能轉(zhuǎn)換為其它類(lèi)型的濾波器,從而實(shí)現(xiàn)濾波器的轉(zhuǎn)換功能。

    3)波門(mén)設(shè)計(jì)

    波門(mén)設(shè)計(jì)在本程序中的主要思路是通過(guò)讀取跟蹤目標(biāo)下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)位置,然后以該位置為波門(mén)的中心,根據(jù)上一時(shí)刻跟蹤目標(biāo)的實(shí)測(cè)位置與預(yù)測(cè)位置的距離差來(lái)確定波門(mén)寬度,實(shí)現(xiàn)跟蹤系統(tǒng)當(dāng)中反饋環(huán)節(jié)的功能。本文設(shè)計(jì)的波門(mén)有圓形波門(mén)和方形波門(mén),并且將波門(mén)分為大、中、小三種,若目標(biāo)的預(yù)測(cè)誤差超過(guò)10m,則采用大波門(mén),若預(yù)測(cè)誤差在5m~10m之間或前25個(gè)采樣點(diǎn)均使用中波門(mén),若預(yù)測(cè)誤差小于5m,則采用小波門(mén)。

    4)態(tài)勢(shì)顯示

    圖1為合并信號(hào)控件圖示與態(tài)勢(shì)顯示的程序框圖。

    通過(guò)合并信號(hào)控件將目標(biāo)的實(shí)測(cè)軌跡、預(yù)測(cè)軌跡、平滑軌跡以及波門(mén)都同時(shí)顯示在XY圖上。由于目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是實(shí)時(shí)更新的,因此為了使目標(biāo)能一直直觀地顯示在XY圖上,并能看出目標(biāo)之前一段時(shí)間的航跡,增強(qiáng)軟件的實(shí)用性,該程序?qū)ζ涞脑O(shè)計(jì)是,對(duì)于前二十個(gè)采樣點(diǎn),即從目標(biāo)開(kāi)始錄取的前20s,XY圖的顯示區(qū)域的經(jīng)度范圍為E121°~E121.0005°,緯度范圍為 N38°~N38.0005°,之后XY圖的顯示區(qū)域是為以波門(mén)中心設(shè)為(j,w)位置為中心,則經(jīng)度的顯示范圍為E(j-0.00025)°~E(w+0.00025)°,緯度的顯示范圍為 N(w-0.00025)°~N(w+0.00025)°。

    圖1 合并信號(hào)控件圖示與態(tài)勢(shì)顯示程序框圖

    5)其它輔助功能

    本程序中的輔助功能主要是給ARPA系統(tǒng)添加報(bào)警功能,通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)變量p,初值為0,當(dāng)采用大波門(mén)而未錄取到目標(biāo)時(shí)(即預(yù)測(cè)誤差大于波門(mén)寬度時(shí)),p值加1,若下一時(shí)刻采用大波門(mén)仍未錄取到目標(biāo),則p值再加1,否則p值清零。當(dāng)p值為5時(shí)(即采用大波門(mén)連續(xù)5次未錄取到目標(biāo)),輸出報(bào)警信號(hào)q,值為5,此時(shí)p值清零。最后通過(guò)布爾控件在前面板上顯示為紅燈報(bào)警。

    3 α-β濾波算法仿真分析

    在對(duì)α-β濾波算法進(jìn)行仿真測(cè)試時(shí)(選用圓形波門(mén)),以目標(biāo)的起始位置為坐標(biāo)原點(diǎn)建立平面直角坐標(biāo)系,對(duì)目標(biāo)的初始運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行設(shè)定。根據(jù)船用雷達(dá)設(shè)備推薦性能標(biāo)準(zhǔn),采用雷達(dá)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行距離測(cè)量時(shí),其誤差不超過(guò)所用量程的1.5%或70m,取其最大者[3]。濾波器真正起作用的是從第3個(gè)采樣點(diǎn)開(kāi)始的,因此對(duì)誤差的統(tǒng)計(jì)從第3個(gè)點(diǎn)開(kāi)始。

    3.1 常增益α-β濾波算法

    常增益α-β濾波算法中有最優(yōu)選擇法、穩(wěn)態(tài)卡爾曼增益選擇法、卡爾曼增益選擇法、臨界阻尼選擇法和最佳阻尼增益選擇法,本文選取最優(yōu)選擇法進(jìn)行仿真。

    α 的 值 分 別 取 0.1、0.3、0.5、0.7、0.9,根 據(jù)可得相應(yīng)的β值。其仿真效果如圖2所示,目標(biāo)預(yù)測(cè)位置誤差的統(tǒng)計(jì)如表2所示。

    圖2 采用最優(yōu)選擇法目標(biāo)的實(shí)測(cè)位置與預(yù)測(cè)位置示意圖

    表2 采用最優(yōu)選擇法目標(biāo)預(yù)測(cè)位置誤差的統(tǒng)計(jì)性能

    由表2可得出,若α,β的取值越大,跟蹤系統(tǒng)的閉環(huán)帶寬值越大,因此在目標(biāo)跟蹤的初始階段,系統(tǒng)可以較快地跟蹤上目標(biāo),但是濾波器的濾波效果差;若α,β的取值越小,跟蹤系統(tǒng)的閉環(huán)帶寬越窄,因此在目標(biāo)跟蹤的初始階段,目標(biāo)預(yù)測(cè)位置的誤差大,容易跟蹤目標(biāo)失敗,但是其穩(wěn)定階段濾波器的濾波效果好。因此對(duì)于常增益α-β濾波器,α,β的取值要適中,一般α的取值為0.5較為合適。

    3.2 自適應(yīng)α-β濾波算法

    在工程中,常用的自適應(yīng)濾波算法就是將α,β的值與濾波器的采樣序列的數(shù)(即本文當(dāng)中的k值)相關(guān)聯(lián),從而達(dá)到自適應(yīng)的效果。一種常用的自適應(yīng)α-β濾波算法,其α,β的取值為

    目標(biāo)預(yù)測(cè)位置誤差的統(tǒng)計(jì)性能如表3所示。

    表3 采用自適應(yīng)α-β濾波算法目標(biāo)預(yù)測(cè)位置誤差的統(tǒng)計(jì)性能

    由表3可看出,自適應(yīng)α-β濾波算法明顯優(yōu)于常增益α-β濾波算法,其既能在系統(tǒng)跟蹤目標(biāo)的初始階段能夠快速地跟蹤上目標(biāo),且整個(gè)跟蹤過(guò)程濾波器的濾波性能較好。

    3.3 α-β濾波算法的局限性

    α-β濾波算法只適用于勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型,一旦目標(biāo)突然發(fā)生機(jī)動(dòng),α-β濾波算法的濾波性能將會(huì)大大下降,以下分別從兩種情況考慮目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng)對(duì)α-β濾波算法的影響,其中采用常增益α-β濾波算法當(dāng)中的最優(yōu)選擇法(α=0.5,β=0.17)和自適應(yīng)α-β濾波算法對(duì)其進(jìn)行仿真與分析。

    1)變向目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型

    采用α-β濾波算法對(duì)變向目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行仿真時(shí),其目標(biāo)的輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)如表1所示,其中采樣次數(shù)取100,設(shè)目標(biāo)在第50個(gè)采樣時(shí)突然向右打舵,舵角為5°,在第55個(gè)采樣點(diǎn)時(shí)回舵,并利用Matlab畫(huà)出其預(yù)測(cè)誤差分布圖,如圖3所示。

    圖3 對(duì)于變向目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型采用自適應(yīng)濾波法目標(biāo)的預(yù)測(cè)誤差分布圖

    由圖3可知,對(duì)于變向目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型,采用自適濾波器的濾波性能明顯變差。因?yàn)樽赃m應(yīng)濾波器跟蹤目標(biāo)進(jìn)入穩(wěn)定階段后,α,β的值都趨近于0,一旦目標(biāo)發(fā)生轉(zhuǎn)向,目標(biāo)的預(yù)測(cè)位置偏離實(shí)測(cè)位置越來(lái)越遠(yuǎn),從而使誤差越來(lái)越大。

    2)變速目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型

    采用α-β濾波算法對(duì)變速目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行仿真時(shí),其目標(biāo)的輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)如表1所示,設(shè)做勻速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)在第50個(gè)采樣點(diǎn)時(shí)加速度為1節(jié)·s-2,到第65個(gè)采樣點(diǎn)時(shí)加速度為-1節(jié)·s-2,到第80個(gè)采樣點(diǎn)時(shí)加速度為0。利用Matlab畫(huà)出其預(yù)測(cè)誤差分布圖,如圖4所示。

    圖4 對(duì)于變速目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型采用自適應(yīng)濾波法目標(biāo)的預(yù)測(cè)誤差分布圖

    根據(jù)上述對(duì)自適應(yīng)α-β濾波器的仿真,可得出當(dāng)系統(tǒng)跟蹤目標(biāo)進(jìn)入穩(wěn)定階段后,若目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng),其濾波器的濾波性能就開(kāi)始變差,且預(yù)測(cè)誤差越來(lái)越大。最主要?dú)w因于式(1)中 α(k),β(k)的取值方法,隨著采樣序列的增加,α,β的值都趨近于0,跟蹤系統(tǒng)的帶寬變得太小,目標(biāo)一發(fā)生機(jī)動(dòng),濾波器就會(huì)丟失目標(biāo),因此對(duì)該濾波算法進(jìn)行改進(jìn)。

    我們對(duì)自適應(yīng)α-β濾波器的α,β賦予限定條件,隨著采樣序列的增加,α,β的值不會(huì)趨近于0,而是到達(dá)一個(gè)最小值,使系統(tǒng)保證有足夠的帶寬,這樣在目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)定階段,就算目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng),目標(biāo)跟蹤算法也不會(huì)發(fā)散。當(dāng)采樣序列k≤30時(shí),α(k),β(k)的取值與式(1)一致,當(dāng)采樣序列k>30時(shí),α(k )給一個(gè)定值,取0.13,β(k)的值根據(jù)得,β(k)=0.009,具體表示如下:

    由圖4可得,對(duì)于變速目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型,自適濾波器的濾波性能明顯變差。因?yàn)樽赃m應(yīng)濾波器跟蹤目標(biāo)進(jìn)入穩(wěn)定階段后,α,β的值都趨近于0,導(dǎo)致系統(tǒng)跟蹤目標(biāo)主要依賴(lài)于目標(biāo)預(yù)測(cè)位置,一但目標(biāo)突然做高加速運(yùn)動(dòng),目標(biāo)的預(yù)測(cè)位置偏離實(shí)測(cè)位置越來(lái)越大,從而使誤差越來(lái)越大。

    綜上分析,對(duì)于機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型,自適應(yīng)濾波器的濾波性能無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用中的需求。

    3.4 α-β濾波算法的改進(jìn)

    下面分別從變向目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型和變速目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型兩種情況進(jìn)行驗(yàn)證,為了方便進(jìn)行對(duì)比,其初始輸入?yún)?shù)信息與表1一致,且在目標(biāo)轉(zhuǎn)向和目標(biāo)做加速運(yùn)動(dòng)的時(shí)間都分別和上述仿真實(shí)驗(yàn)完全一致。利用Matlab畫(huà)出其預(yù)測(cè)誤差方差分布圖,如圖5所示。

    由圖5可看出,改進(jìn)后的自適應(yīng)α-β濾波器在目標(biāo)做機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí),其濾波器的性能明顯得到改善,說(shuō)明這種改進(jìn)方法是可行的。對(duì)于機(jī)動(dòng)性大的目標(biāo),α(k)、β(k)最小值應(yīng)該取大些,對(duì)于機(jī)動(dòng)性小的目標(biāo),α(k)、β(k)最小值應(yīng)該取小些。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文基于LabVIEW平臺(tái)下完成α-β濾波算法的實(shí)現(xiàn),并闡述了整個(gè)程序的編譯過(guò)程。然后,在此程序下對(duì)各個(gè)α-β濾波算法進(jìn)行仿真,得出的結(jié)論是對(duì)于常增益α-β濾波器,α的取值在0.5附近,即濾波器對(duì)目標(biāo)的實(shí)測(cè)位置和預(yù)測(cè)位置的可信度相當(dāng)時(shí),其濾波器的性能是最優(yōu)的,目標(biāo)預(yù)測(cè)誤差最小。在勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型下,自適應(yīng)α-β濾波器的性能要優(yōu)于常增益α-β濾波器。然后對(duì)自適應(yīng)α-β濾波器分別在變向目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型和變速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型下進(jìn)行仿真分析,得出的結(jié)論是,在目標(biāo)做大幅度機(jī)動(dòng)時(shí),自適應(yīng)α-β濾波器的性能大大降低。最后對(duì)自適應(yīng)α-β濾波器進(jìn)行改進(jìn),讓?duì)?,β的值即使在濾波器進(jìn)入穩(wěn)定跟蹤狀態(tài)后也不趨近于零而是達(dá)到一個(gè)最小值,使系統(tǒng)保證有足夠的帶寬,這樣在目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)定階段,就算目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng),目標(biāo)跟蹤算法也可以適用。通過(guò)仿真分析其目標(biāo)預(yù)測(cè)誤差,驗(yàn)證了此改進(jìn)方法是可行的,這種算法的改進(jìn)為開(kāi)展導(dǎo)航雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法的研究提供了技術(shù)支持,具有較強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。

    圖5 對(duì)于兩種模型采用改進(jìn)自適應(yīng)α-β濾波算法目標(biāo)預(yù)測(cè)誤差示意圖

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    雜波環(huán)境下強(qiáng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門(mén)選擇
    從濾波器理解卷積
    電子制作(2019年11期)2019-07-04 00:34:38
    開(kāi)關(guān)電源EMI濾波器的應(yīng)用方法探討
    電子制作(2018年16期)2018-09-26 03:26:50
    基于TMS320C6678的SAR方位向預(yù)濾波器的并行實(shí)現(xiàn)
    RTS平滑濾波在事后姿態(tài)確定中的應(yīng)用
    基于線(xiàn)性正則變換的 LMS 自適應(yīng)濾波
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