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    基于電子雷達(dá)通信的追蹤目標(biāo)精度優(yōu)化改進(jìn)

    2017-04-12 09:21:26歐仁俠張華磊陳洪斌
    實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2017年2期
    關(guān)鍵詞:航跡吉林分布式

    歐仁俠, 張華磊, 陳洪斌, 鄧 芳

    (1.吉林醫(yī)藥學(xué)院,生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院,吉林 吉林 132013; 2.中國人民解放軍93057部隊(duì),吉林 吉林 132102; 3.湖北第二師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院,武漢 430025)

    基于電子雷達(dá)通信的追蹤目標(biāo)精度優(yōu)化改進(jìn)

    歐仁俠1, 張華磊2, 陳洪斌1, 鄧 芳3

    (1.吉林醫(yī)藥學(xué)院,生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院,吉林 吉林 132013; 2.中國人民解放軍93057部隊(duì),吉林 吉林 132102; 3.湖北第二師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院,武漢 430025)

    在無需傳感器系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了工作性能良好、精準(zhǔn)時(shí)間的航跡關(guān)聯(lián)雷達(dá)通信,采用Bar Shalom-Campo航跡融合算法優(yōu)化設(shè)計(jì)了無反饋形式的分布式航跡融合。理論分析表明,算法能夠通過先驗(yàn)信息,實(shí)現(xiàn)運(yùn)算量以及運(yùn)算難度的降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到:改進(jìn)的算法的雷達(dá)通信過程中誤差明顯小于單個(gè)傳感器的誤差;優(yōu)化的航跡融合算法與單一雷達(dá)的濾波相比能夠顯著提高定位精度,定位性能有了明顯的改進(jìn);優(yōu)化算法后的系統(tǒng)能夠達(dá)到多傳感融合改進(jìn)目標(biāo)定位。這一研究對(duì)最大程度的優(yōu)化系統(tǒng)的工作能力具有明顯的理論和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值。

    雷達(dá)通信; 追蹤目標(biāo); 濾波; 傳感器

    0 引 言

    隨著當(dāng)前計(jì)算機(jī)雷達(dá)通信的飛速發(fā)展,目標(biāo)定位的研究已經(jīng)集成了電子、通信、信息技術(shù)等多學(xué)科融合。在一個(gè)區(qū)域內(nèi)的多臺(tái)傳感器通過網(wǎng)絡(luò)的形式,將其數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)共享,這種信息融合技術(shù)是當(dāng)今世界各國很多科研者競相研究的熱門課題[1]。最先研究該技術(shù)并且進(jìn)行應(yīng)用的國家是美國,在這個(gè)領(lǐng)域上一直占據(jù)著領(lǐng)頭羊的位置。此外,英國也出現(xiàn)了較為領(lǐng)先的成果,如DFF信息融合技術(shù)。雖然我國也開始在該領(lǐng)域著手研究。經(jīng)過一定時(shí)間的積累,但是和世界其他國家相比,我國在這方面的研究還有很長一段路要走[2-3],還需繼續(xù)在理論以及實(shí)際應(yīng)用方面做更加深層次的研究,進(jìn)而達(dá)到世界領(lǐng)先水平。多個(gè)傳感器在分布式形式下,整個(gè)系統(tǒng)需要進(jìn)行信息融合中的最核心的部分是航跡關(guān)聯(lián),該部分具有較大的實(shí)際價(jià)值。有關(guān)學(xué)者對(duì)航跡關(guān)聯(lián)課題的理論做了很多的研究和分析工作[4]。Singer團(tuán)隊(duì)率先提出了加權(quán)航跡的概念,而最近領(lǐng)域法則是由Kosaka課題組率先提出的,而空間與時(shí)間進(jìn)行結(jié)合的方式則率先由中科院課題組提出[5-6]。如果將系統(tǒng)采用不同框架劃分,常將航跡關(guān)聯(lián)分成集中式和分布式2種。在集中式的航跡關(guān)聯(lián)中,因?yàn)閭鞲衅饕约捌涞饺诤舷到y(tǒng)樞紐中心的通信寬帶會(huì)有制約,同時(shí)要求融合中心的傳感器系統(tǒng)具有較強(qiáng)的工作性能,所以這種方式實(shí)用性不強(qiáng)。然而,分布式方法一般是先把某些傳感器處理好一部分計(jì)算以及信息數(shù)據(jù),再把數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮傳送到中心,這樣該方式的實(shí)用性較強(qiáng)。由此可見,分布式方式的航跡關(guān)聯(lián)是人們常常采用的方式[7-9]。在分布式的雷達(dá)系統(tǒng)里,航跡關(guān)聯(lián)在系統(tǒng)中處于很重要的位置,有著較為明顯的實(shí)用價(jià)值。本文基于這一背景,進(jìn)行了分布式航跡融合算法的改進(jìn)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)分析,這一研究對(duì)最大程度的優(yōu)化系統(tǒng)具有明顯的理論和應(yīng)用價(jià)值。

    1 算法優(yōu)化的設(shè)計(jì)

    在分布式系統(tǒng)中,任意一個(gè)傳感器都先自身做數(shù)據(jù)處理,然后把部分航跡傳輸?shù)街行淖魈幚怼?/p>

    1.1 融合算法設(shè)計(jì)

    1.1.1 凸組合的航跡融合

    (1)

    經(jīng)過融合以后的誤差協(xié)方差為

    (2)

    這樣可以將其推廣,得

    (3)

    (4)

    1.1.2 Bar Shalom融合算法

    Bar Shalom課題組提出以下的航跡狀態(tài)的估計(jì):

    (5)

    則Dij的協(xié)方差陣為

    (6)

    式中,Pij、Pji,通過K濾波估計(jì),則有:

    (7)

    進(jìn)而得

    (8)

    這就是Bar Shalom的航跡融合算法,他對(duì)簡單凸組合有了一定的考慮,本算法也結(jié)合考慮了這一模型。

    1.2 無反饋的最優(yōu)算法設(shè)計(jì)

    若存在N個(gè)傳感器都在追蹤一個(gè)目標(biāo),且存在一個(gè)k時(shí)刻,則該時(shí)刻的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)以及量測方程能有如下表述:

    (11)

    進(jìn)而,可以推導(dǎo)

    (12)

    式中,vk滿足

    (13)

    在預(yù)測通報(bào)以及更新上能夠遞推運(yùn)算得到協(xié)方差陣的逆陣,即是信息卡爾曼濾波器。通過上述模型類推,可以得到k時(shí)刻方程為

    (14)

    式(14)兩邊相乘,得

    (15)

    依照上式有

    (16)

    這樣,得到優(yōu)化算法狀態(tài)估計(jì)方程和全局估計(jì)誤差協(xié)方差分別為:

    (18)

    分析上述模型過程可以發(fā)現(xiàn)該算法通過先驗(yàn)信息,不需要求出差協(xié)方差,這樣就很大程度上降低了運(yùn)算量以及運(yùn)算難度。另外,此算法基于量測擴(kuò)維,采用矩陣變化得到的,將其應(yīng)用在全局是最佳選擇。

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    圖1給出了實(shí)驗(yàn)?zāi)P偷膫鞲衅饔^測航跡的位置信息。

    圖1 實(shí)驗(yàn)?zāi)P偷膫鞲衅饔^測航跡

    2.1 勻速飛行的航路的實(shí)驗(yàn)

    首先,對(duì)勻速飛行的航路進(jìn)行分析, 實(shí)驗(yàn)環(huán)境如下:在1 km高空,分別采用20、100 m/s,時(shí)間為50 s,圖2所示為勻速仿真對(duì)比數(shù)據(jù)結(jié)果。

    圖2 勻速條件下算法的后速度均方誤差對(duì)比

    2.2 勻加速飛行的航路的實(shí)驗(yàn)

    目標(biāo)在距離參考原點(diǎn)長3 km、寬4 km、高1 km處的方位開始飛行,并且用20、100 m/s,跟蹤為50 s,在X軸以-10 m/s的加速度變化,圖3~5所示為勻加速仿真對(duì)比數(shù)據(jù)結(jié)果。

    圖3 勻速條件下算法的后位置均方誤差對(duì)比

    圖4 勻加速條件下算法的后速度均方誤差對(duì)比

    圖5 勻加速條件下算法的后位置均方誤差對(duì)比

    2.3 上仰機(jī)動(dòng)飛行實(shí)驗(yàn)

    目標(biāo)在距離參考原點(diǎn)長3 km,寬4 km,高1 km處的方位開始飛行,并且在開始的1~15 s的時(shí)間段按20、100 m/s,在15~34 s按0.17 rad/s發(fā)射轉(zhuǎn)動(dòng),接下來-20、100 m/s勻速,圖6、7所示為上仰機(jī)動(dòng)飛行的仿真對(duì)比數(shù)據(jù)結(jié)果。

    圖6 上仰機(jī)動(dòng)條件下算法的后速度均方誤差對(duì)比

    圖7 上仰機(jī)動(dòng)條件下算法的后位置均方誤差對(duì)比

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析:在上述3種目標(biāo)飛行的的測量誤差范圍內(nèi),本文進(jìn)行50次的蒙特卡洛仿真實(shí)驗(yàn)。由仿真實(shí)驗(yàn)最終的結(jié)果明顯的能夠觀察到,在基于無反饋?zhàn)罴逊绞降姆植际奖尘跋?,航跡融合算法比單個(gè)雷達(dá)I mm濾波很明顯在追蹤目標(biāo)的精度上得到了提升,并且優(yōu)化了系統(tǒng)的運(yùn)行性能。另外,不管是在機(jī)動(dòng)還是沒有機(jī)動(dòng)的飛行航路里,都可以滿足預(yù)想的需求,還驗(yàn)證了多個(gè)傳感器融合系統(tǒng)能夠提高追蹤目標(biāo)的精度,在實(shí)際應(yīng)用中,起到了很好的支撐作用。

    3 結(jié) 語

    如果航跡自身距離比較大,又沒有干擾發(fā)生的時(shí),對(duì)航跡關(guān)聯(lián)就較為容易操作。一旦出現(xiàn)航跡比較多,目標(biāo)也多,同時(shí)又有多種干擾如噪聲、雜波等的情況下,要對(duì)航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián),就比較困難。另外,各傳感器又回存在距離、位置等因素的綜合不均衡,一些誤差如方位、目標(biāo)位置誤差、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換誤差等其他情況造成的影響,關(guān)聯(lián)問題的難度會(huì)更加復(fù)雜。為解決關(guān)聯(lián)存在的問題,本文通過利用分布式融合算法,對(duì)在無反饋的背景下,對(duì)幾條航路做了融合處理,經(jīng)過50次的蒙特卡洛仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以驗(yàn)證該算法成功實(shí)現(xiàn)了預(yù)想中的融合精度要求。隨著科技的發(fā)展,系統(tǒng)處理器工作的能力一定會(huì)更強(qiáng),在實(shí)際應(yīng)用時(shí),可以結(jié)合精度要求,選取更加合理精確的算法方案,可最大程度上優(yōu)化系統(tǒng)的工作能力。

    [1] Medley B, Joughin I, Das S B,etal. Airborne-radar and ice-core observations of annual snow accumulation over thwaites glacier, west antarctica confirm the spatiotemporal variability of global and regional atmospheric models[J]. Geophysical Research Letters, 2013, 40(14):3649-3654.

    [2] Li Y. Recent Antarctic ice mass loss from radar interferometry and regional climate modelling[J]. Nature Geoscience, 2008, 1(2):106-110.

    [3] Farr T G, Rosen P A, Caro E,etal. The shuttle radar topography mission[J]. Reviews of Geophysics, 2000, 45(2):37-55.

    [4] 李曉柏,楊瑞娟,陳新永,等. 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的雷達(dá)通信一體化信號(hào)共享研究[J]. 信號(hào)處理,2012,10(4):487-494.

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    [7] Goldstein R M, Zebker H A, Werner C L. Satellite radar interferometry-Two-dimensional phase unwrapping[J]. Radio Science, 1988, 23(4):713-720.

    [8] 胡玉平. 基于艦載相控陣?yán)走_(dá)的一體化通信系統(tǒng)研究[J]. 現(xiàn)代雷達(dá),2008,12(1):22-25.

    [9] 劉少華,黃志星. 基于擴(kuò)頻的雷達(dá)-通信一體化信號(hào)的設(shè)計(jì)[J]. 雷達(dá)科學(xué)與技術(shù),2014, 12(1):69-75.

    Improvement of Accuracy of Electronic Radar Communication in Tracking Target

    OURenxia1,ZHANGHualei2,CHENHongbin1,DENGFang3

    (1. School of Biomedical Engineering, Jinlin Medical College, Jilin 132013, Jilin, China; 2. The 93057 Troops of Chinese People’s Liberation Army, Jilin 132102, Jilin, China; 3. College of Computer, Hubei University of Education, Wuhan 430025, China)

    In this paper, we implement a system which has no sensor, and shows good work performance in radar communication. The Bar Shalom-Campo track fusion algorithm is applied to optimize the design of distributed track melting, and is without feedback. Theory analysis shows that the algorithm can reduce the computational cost and the operation difficulty by a priori information. The experimental results indicate that the error of improved algorithm is much smaller than a single sensor in the process of radar communication. Furthermore, compared with single radar IMM filtering the optimization of track fusion algorithm can significantly improve the positioning accuracy. The optimization algorithm used in the system can achieve multiple sensor fusion target improvement. This study has significant theoretical and practical value to the optimization of system work ability.

    radar communication; track targets; filtering; sensors

    2016-04-05

    國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(514061)

    歐仁俠(1980-),女,吉林農(nóng)安人,碩士,講師,主要從事電子、通信及信息處理研究。

    Tel.:15044216395;E-mail:15044216395@qq.com

    1006-7167(2017)02-0117-04

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