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    復(fù)合導(dǎo)引頭目標(biāo)信息融合抗干擾技術(shù)研究*

    2018-04-18 08:27:42唐堯文
    飛控與探測 2018年2期
    關(guān)鍵詞:交班測角導(dǎo)引頭

    鄧 軍,唐堯文,徐 劍,韓 笑

    (1.91851部隊·葫蘆島·125001;2.上海航天控制技術(shù)研究所·上?!?01109;3.中國航天科技集團有限公司紅外探測技術(shù)研發(fā)中心·上海·201109)

    0 引 言

    制導(dǎo)精度、抗干擾能力是導(dǎo)彈系統(tǒng)設(shè)計的重中之重,隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,戰(zhàn)場環(huán)境得到了極大拓展。在復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境下,如何有效地對抗干擾、識別目標(biāo)是一項重要的課題。僅采用單一傳感器的導(dǎo)彈無法滿足未來的作戰(zhàn)需求;同時,受彈徑、體積、質(zhì)量以及成本的限制,不可能采用更多、更復(fù)雜的先進技術(shù),所以復(fù)合制導(dǎo)體制是最簡單有效的抗干擾體制。美、蘇等軍事強國從20世紀70年代末期就已著手研發(fā)微波雷達/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭。雷達能夠克服紅外傳感器探測距離近、無法全天候作戰(zhàn)的不足,而紅外傳感器可以彌補雷達抗干擾能力較弱、精度較低等缺陷。二者組合實現(xiàn)優(yōu)勢互補,構(gòu)成一種全新的高性能制導(dǎo)體制,主要用于反艦和反輻射導(dǎo)彈等的末制導(dǎo)[1-2]。

    信息融合是利用計算機技術(shù),對按時序獲得的若干傳感器探測信息,在一定準(zhǔn)則下進行自動分析、綜合,以完成所需的決策和任務(wù)信息處理的過程。信息融合主要包括多傳感器監(jiān)測、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、融合識別、融合跟蹤、融合糾錯、優(yōu)化控制及數(shù)據(jù)庫管路等,在軍事上得到了廣泛的應(yīng)用。微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭綜合利用了微波測量距離遠、紅外制導(dǎo)精度高的特點,當(dāng)目標(biāo)距離較遠時,利用微波傳感器進行測角,并進行微波比例導(dǎo)引,同時紅外傳感器實時測量目標(biāo)紅外信息,在滿足一定的條件時,由微波交班至紅外,利用紅外比例導(dǎo)引方法操縱導(dǎo)彈直至命中目標(biāo)。但在導(dǎo)彈飛行過程中,受各種復(fù)雜環(huán)境或干擾條件的影響,有可能出現(xiàn)成導(dǎo)引頭交班至虛假目標(biāo)的情況,本文主要研究的是利用微波與紅外傳感器進行信息融合,提高導(dǎo)引頭的抗干擾能力。

    1 信息融合技術(shù)

    按照所處理信息的抽象程度,信息融合通常分為數(shù)據(jù)層、特征層以及決策層融合。

    1.1 數(shù)據(jù)層融合

    數(shù)據(jù)層融合對未經(jīng)預(yù)處理的各種傳感器探測信息進行數(shù)據(jù)綜合與分析,用于多源圖像的復(fù)合、分析、理解以及合成同類型雷達的波形等方面,屬于最底層融合。數(shù)據(jù)層融合的優(yōu)點是保留了盡量多的信息,融合前處理少,融合性能好,但這種融合對傳感器依賴性大,目前在數(shù)據(jù)層上微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭獲得的微波信息是微波測角,而紅外傳感器獲得的是紅外脈沖序列,兩者無法直接進行融合。因此,微波與紅外傳感器無法在數(shù)據(jù)層上進行融合處理。

    1.2 特征層融合

    特征層信息融合示意圖如圖1所示。

    圖1 特征層信息融合Fig.1 Feature layer information fusion

    由圖1可以看出,特征層融合是對經(jīng)過預(yù)處理及特征提取獲得的目標(biāo)特征向量 (位置、角度、角速度等)進行綜合處理,在屬于中間層融合,其優(yōu)點是經(jīng)過適當(dāng)?shù)念A(yù)處理,在具備一定的容錯和抗干擾性能的同時,保留了足量的重要信息,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)壓縮,能夠滿足導(dǎo)引頭實時處理的要求。特征層融合分為狀態(tài)信息融合和屬性融合。融合系統(tǒng)首先對各傳感器輸出數(shù)據(jù)進行目標(biāo)狀態(tài)信息的實時提取,包括位置、角度、運動參數(shù)等,在一定的坐標(biāo)系和參考時間基準(zhǔn)下進行目標(biāo)狀態(tài)信息的融合。微波特征層上的信息主要為空間位置、微波測角等信息。紅外系統(tǒng)特征層上的信息有目標(biāo)空間位置、紅外能量、紅外測角、紅外比例跟蹤彈目視線角速度等,其信息基本上與微波的特征量相同。因此,微波/紅外復(fù)合系統(tǒng)的特征層數(shù)據(jù)能夠滿足信息融合的可比性和互補性條件,可以進行融合。

    1.3 決策層融合

    決策層融合是在多個傳感器對同一觀測目標(biāo)得出初步結(jié)論的基礎(chǔ)上,按照特定規(guī)則給出最優(yōu)的全局決策,屬于最高級融合。融合過程利用關(guān)聯(lián)、判決等處理,對每個決策的可信度做出最終決策。這種融合方法對傳感器依賴性較小、抗干擾性能好、容錯性好,但融合前信息處理量大,同時信息損失量較大。決策層融合系統(tǒng)具有較高的靈活性,信息傳輸量小,能夠融合環(huán)境等多方面的信息,并且能夠?qū)崿F(xiàn)非同步信息的處理,微波/紅外雙模傳感器系統(tǒng)也可以在決策層進行目標(biāo)身份聯(lián)合識別[3-4]。

    2 信息融合抗干擾算法

    對于微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭,在微波比例交班至紅外比例或在紅外比例跟蹤過程中,存在各種類型的背景干擾。背景干擾一般來自于目標(biāo)附近溫度較高、可以輻射紅外能量的物體,例如云團、云帶、海天線、各種人工建筑等。對于點源探測系統(tǒng)而言,各種自然背景類干擾引起的輻射面積、能量的變化與典型目標(biāo)存在較大的差異。自然背景經(jīng)紅外探測器掃描、信息處理之后,所形成的脈沖特性與典型目標(biāo)會存在一定的差別,可通過目標(biāo)特性識別進行區(qū)分;但對于某些人工建筑干擾,其所形成的能量脈沖序列與典型目標(biāo)存在比較類似的特性。當(dāng)導(dǎo)彈在微波制導(dǎo)飛行過程中,導(dǎo)引頭紅外傳感器探測到與目標(biāo)特性十分類似的背景干擾時,就有可能誤交班至背景環(huán)境,導(dǎo)致脫靶量較大。

    考慮微波/紅外復(fù)合系統(tǒng)的特點,其微波傳感器及紅外傳感器探測到的數(shù)據(jù)量無法直接進行融合。微波傳感器利用微波特征鎖定目標(biāo),通過比相法得到微波測角,微波測角信號反映了目標(biāo)相對彈體的方位。紅外子系統(tǒng)線圈部件和彈體固連,其φ角線圈信號Uφ反映了陀螺指向相對彈體的方位;利用微波測角信號和Uφ測角信號可以得到陀螺指向與目標(biāo)方位的偏差,利用該偏差信號控制陀螺,使陀螺的進動角速度與目標(biāo)的視線角速度一致,完成對目標(biāo)的跟蹤,并輸出微波比例導(dǎo)引信號。紅外傳感器與陀螺部件同軸固連,當(dāng)陀螺根據(jù)微波測角進動時,紅外傳感器實時進行紅外信息探測和目標(biāo)識別。如果識別出目標(biāo)并滿足穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)的條件,則導(dǎo)引頭從微波比例導(dǎo)引階段跳轉(zhuǎn)到紅外比例導(dǎo)引階段,導(dǎo)引頭根據(jù)紅外探測器的目標(biāo)信息驅(qū)動陀螺跟蹤目標(biāo),則此時的信號Uφ反映了陀螺根據(jù)紅外傳感器獲得的位置信息所指向的方位,即紅外測角。此時微波傳感器也在實時獲取微波測角信號,兩測角信號分別為陀螺相對于微波目標(biāo)與紅外目標(biāo)的偏角,兩特征可以進行有效的融合,從而實現(xiàn)抗干擾判定。對微波及紅外各自得到的目標(biāo)角度信息進行關(guān)聯(lián)度檢測,若關(guān)聯(lián)度較高,則認為導(dǎo)引頭未受到有效干擾,交班正確,此時繼續(xù)進行紅外比例跟蹤,并實時進行關(guān)聯(lián)度檢測;若關(guān)聯(lián)度較低,則認為導(dǎo)引頭受到干擾或交班存在異常,及時進行工作模式的切換,快速截獲正確目標(biāo)。

    微波、紅外傳感器分別提取的目標(biāo)狀態(tài)信息為:

    其中,ρ表示目標(biāo)在導(dǎo)引頭視場內(nèi)極坐標(biāo)下離視場中心的幅值,θ表示極坐標(biāo)下的相位。

    令融合觀測量

    其中,w1與w2分別為權(quán)值。y越大,則觀測分歧越大,受干擾或誤交班的可能性越大;y越小,則觀測分歧越小,交班的準(zhǔn)確性越高。設(shè)定閾值為Y0,當(dāng)y>Y0,則認為交班存在異常,進行工作模式切換。

    為提高判定的準(zhǔn)確性,在時域空間進行累計判定。令y(i)=w1[ρ1(i)-ρ2(i)]+w2[θ1(i)-θ2(i)],在一段時間內(nèi)滑動,累計保存判定序列[y(k-n),y(k-n+1),…,y(k)],k>n,除滿足大于閾值Y0的條件,對序列[y(k-n),y(k-n+1),…,y(k)]進行趨勢判斷,對于干擾導(dǎo)致的誤交班,則在測角上會出現(xiàn)逐漸分離的過程,若趨勢發(fā)散則做出存在交班異常的判定,算法如圖2所示,時域上累計信息越大,判斷越準(zhǔn)確,但實時性相對較差。

    圖2 信息融合抗干擾算法Fig.2 Information fusion anti-jamming technology

    3 仿真驗證

    設(shè)置融合觀測序列為[y(k-3),y(k-2),y(k-1),y(k)], 權(quán)值分別為w1=1,w2=0.0027,閾值Y0=1.1,在2.0s時設(shè)置紅外干擾,仿真過程設(shè)置時間更新周期為0.1s,信息融合仿真結(jié)果如下:

    在2.6s左右開始出現(xiàn)個別在閾值附近波動的觀測量,在3s左右開始出現(xiàn)連續(xù)的一定趨勢性,但不明顯,因此進行持續(xù)觀察判斷。在3.5s左右,在滿足大于判定閾值的前提下,已經(jīng)出現(xiàn)明顯的發(fā)散,此時系統(tǒng)做出干擾誤交班判斷 (從高電平3V跳至0V)。

    圖3 特征信息Fig.3 Feature information

    圖4 仿真結(jié)果Fig.4 Simulation result

    4 結(jié) 論

    在導(dǎo)彈飛行過程中,受各種復(fù)雜環(huán)境或干擾條件的影響,導(dǎo)引頭的抗干擾能力具有不確定性。本文利用了復(fù)合導(dǎo)引頭中微波傳感器與紅外傳感器的數(shù)據(jù)信息,在測角特征信息上進行信息融合,在外部存在干擾導(dǎo)致誤交班時,及時準(zhǔn)確地做出干擾判斷,從而便于導(dǎo)引頭及時進行工作模式的切換。通過仿真驗證,該算法具有數(shù)據(jù)處理量小、實時性好、判斷準(zhǔn)確的優(yōu)點,可以有效地在工程上進行應(yīng)用。

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