張蓓蓓
摘要:機(jī)載傳感器信息融合技術(shù)能夠?qū)⒍鄠€(gè)傳感器探測(cè)的信息進(jìn)行智能分析和綜合,使作戰(zhàn)飛機(jī)快速獲得戰(zhàn)場(chǎng)全局態(tài)勢(shì)感知、精確的目標(biāo)參數(shù)和威脅評(píng)估信息,輔助飛行員提高決策效率。由于涉及的傳感器種類(lèi)繁多且融合策略復(fù)雜,飛行試驗(yàn)中缺乏有效的評(píng)估方法對(duì)這一綜合能力進(jìn)行考核。針對(duì)這一問(wèn)題,本文通過(guò)設(shè)計(jì)多傳感器組合方式、建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以及構(gòu)建試飛對(duì)象典型使用場(chǎng)景和作戰(zhàn)場(chǎng)景,提出了一種面向多傳感器綜合探測(cè)的信息融合試飛方法,并在實(shí)際試飛過(guò)程中加以驗(yàn)證,為機(jī)載傳感器信息融合功能的驗(yàn)證與改進(jìn)提供支持。
關(guān)鍵詞:信息融合;綜合探測(cè);飛行試驗(yàn);試飛方法;多傳感器
中圖分類(lèi)號(hào):V249文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:ADOI:10.19452/j.issn1007-5453.2021.09.004
傳感器信息融合的內(nèi)涵是把來(lái)自多平臺(tái)多傳感器的數(shù)據(jù)加以關(guān)聯(lián)、組合,以獲取精確的目標(biāo)位置估計(jì)、完整的目標(biāo)身份估計(jì),并對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)情況、威脅及其重要程度進(jìn)行適度估計(jì)[1-3]。給飛行員提供更全面、精準(zhǔn)的態(tài)勢(shì)信息,去除冗余信息,減少飛行員作戰(zhàn)負(fù)荷。
信息融合始于1973年美國(guó)多聲吶信號(hào)融合,用于檢測(cè)敵方潛艇[4],早期稱(chēng)“數(shù)據(jù)融合”。20世紀(jì)80年代末,演變?yōu)椤靶畔⑷诤稀?,信息源由單傳感器拓展到多?lèi)介質(zhì)和技術(shù)手段,應(yīng)用拓展到各個(gè)領(lǐng)域,如自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視、自動(dòng)飛行器導(dǎo)航、機(jī)器人、遙感、醫(yī)療診斷、圖像處理、模式識(shí)別和復(fù)雜工業(yè)過(guò)程控制等[5]。在軍事領(lǐng)域,目前該項(xiàng)技術(shù)在歐洲“臺(tái)風(fēng)”“陣風(fēng)”,美國(guó)F-22、F-35等先進(jìn)戰(zhàn)斗機(jī)上均有應(yīng)用,“臺(tái)風(fēng)”戰(zhàn)斗機(jī)可通過(guò)雷達(dá)、敵我識(shí)別(IFF)、紅外搜索和跟蹤系統(tǒng)(IRST)、電子支持措施(ESM)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)鏈獲取的外部源數(shù)據(jù),為飛行員構(gòu)建統(tǒng)一的戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢(shì)圖,并提供簡(jiǎn)單的目標(biāo)提示功能,而F-35通過(guò)專(zhuān)門(mén)的MADL數(shù)據(jù)鏈,與其他武器系統(tǒng)形成態(tài)勢(shì)共享,可支持超視距攻擊,具有很強(qiáng)的協(xié)同作戰(zhàn)能力[6]。如今,國(guó)內(nèi)對(duì)無(wú)人機(jī)、預(yù)警機(jī)的傳感器數(shù)據(jù)融合已經(jīng)有了一定的研究[7-9],越來(lái)越多的學(xué)者也致力于基于深度學(xué)習(xí)的融合方法的研究[10],在各型飛機(jī)上也有相關(guān)應(yīng)用,但是還止步于航跡信息融合與綜合識(shí)別,與國(guó)外還有一定差距。
而在試飛領(lǐng)域,2013年,李靖等[11]在多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)逐漸開(kāi)始在機(jī)載航電系統(tǒng)中應(yīng)用時(shí),分析了該項(xiàng)技術(shù)的作戰(zhàn)應(yīng)用,設(shè)計(jì)了基本的試飛方法,為試飛奠定了理論基礎(chǔ)。2014年,梁葆華等[12]在此基礎(chǔ)上提出了試飛結(jié)果的評(píng)價(jià)方法,并在實(shí)際飛行試驗(yàn)中針對(duì)光電探測(cè)設(shè)備和雷達(dá)作為傳感器輸入的融合系統(tǒng)進(jìn)行了應(yīng)用。時(shí)至今日,隨著航電系統(tǒng)的飛速發(fā)展,針對(duì)三代半飛機(jī)的多傳感器信息融合技術(shù)已經(jīng)基本成熟,而針對(duì)多傳感器信息融合綜合能力的驗(yàn)證卻缺乏有效的考核方案,試飛方法與評(píng)估體系的發(fā)展尚不完善,亟須建立有效的信息融合試飛方法與評(píng)估指標(biāo),對(duì)這一綜合能力進(jìn)行評(píng)判,為機(jī)載信息融合技術(shù)的發(fā)展提供技術(shù)支持。
1融合原理
多傳感器信息融合利用是雷達(dá)、電抗、光電探測(cè)設(shè)備(光雷)、數(shù)據(jù)鏈對(duì)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)與偵察,各傳感器形成目標(biāo)航跡,上報(bào)至數(shù)據(jù)融合軟件(DF),而DF針對(duì)傳感器自身特點(diǎn),設(shè)置合理的融合門(mén)限值,對(duì)目標(biāo)同一時(shí)刻的位置進(jìn)行門(mén)限判斷,從而判定是否融合。
以雷達(dá)、光雷目標(biāo)融合為例,兩個(gè)傳感器同時(shí)對(duì)目標(biāo)A進(jìn)行探測(cè)[13],雷達(dá)將時(shí)標(biāo)、斜距、方位、俯仰角上報(bào)給DF,而光雷將時(shí)標(biāo)、方位、俯仰角、距離上報(bào)給DF,各自對(duì)目標(biāo)A形成兩條不同的航跡[14],DF根據(jù)其上報(bào)的目標(biāo)信息進(jìn)行門(mén)限值判斷,當(dāng)通過(guò)門(mén)限值次數(shù)累計(jì)至一定比例后,可對(duì)目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián),如圖1所示。
航跡融合的具體關(guān)聯(lián)流程為:DF獲取不同傳感器的時(shí)標(biāo)、經(jīng)緯度、斜距、方位、俯仰角等信息,結(jié)合本機(jī)慣導(dǎo)數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)于可能融合成功的目標(biāo)進(jìn)行粗門(mén)限判決,通過(guò)后進(jìn)行時(shí)空對(duì)準(zhǔn),對(duì)該時(shí)刻目標(biāo)的位置信息進(jìn)行精門(mén)限判決,通過(guò)門(mén)限后進(jìn)行關(guān)聯(lián)解算,得到多目標(biāo)融合的信息:目標(biāo)編號(hào)、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息(位置、速度、航向)、目標(biāo)識(shí)別信息(敵我屬性)等,如圖2所示。
2面向多傳感器綜合探測(cè)的信息融合試飛方法
機(jī)載多傳感器信息融合功能通過(guò)多源信息的關(guān)聯(lián)和融合,完成目標(biāo)的位置關(guān)聯(lián)和屬性綜合,形成對(duì)作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi)各類(lèi)目標(biāo)的準(zhǔn)確、完整描述,由于融合涉及的傳感器類(lèi)型多且覆蓋范圍廣,如何通過(guò)試飛從整體性能出發(fā)對(duì)融合進(jìn)行綜合全面評(píng)估成為最大的難題,基于信息融合使用場(chǎng)景,結(jié)合正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)思想,對(duì)試飛方法進(jìn)行設(shè)計(jì)。通過(guò)試飛需求分析、任務(wù)分解、指標(biāo)建立和場(chǎng)景構(gòu)建,對(duì)融合功能進(jìn)行評(píng)估,如圖3所示。
2.1試飛需求分析
參與融合的信息源分別為雷達(dá)、光雷、電抗、數(shù)據(jù)鏈,根據(jù)實(shí)際飛行中機(jī)上態(tài)勢(shì)融合結(jié)果,結(jié)合試飛總線(xiàn)數(shù)據(jù),面向設(shè)計(jì),驗(yàn)證融合過(guò)程是否符合設(shè)計(jì)要求,面向使用試飛,驗(yàn)證融合輸出精度是否符合使用要求。
2.2信息融合試飛多傳感器組合方式設(shè)計(jì)
(1)面向設(shè)計(jì)
(2)面向使用試飛
主要考慮部隊(duì)作戰(zhàn)時(shí),雷達(dá)受干擾/雷達(dá)故障、光雷激光測(cè)距失效/光雷故障、電抗故障,地面指揮所向機(jī)上發(fā)送數(shù)據(jù)鏈消息失敗等情況,由于傳感器故障狀態(tài)等效于該設(shè)備未參與融合,因此可與該設(shè)備去除時(shí)剩余傳感器的組合等效,不再重復(fù)驗(yàn)證,剩余組合方式按傳感器數(shù)量進(jìn)行分類(lèi),見(jiàn)表2。
2.3信息融合評(píng)估指標(biāo)
機(jī)載多傳感器信息融合主要評(píng)估其融合的正確性,以及與基準(zhǔn)GPS比較,精度是否滿(mǎn)足使用要求。
對(duì)于融合正確性的判斷,首先判斷融合邏輯是否正確,即各傳感器是否通過(guò)設(shè)定的粗門(mén)限值與精門(mén)限才能進(jìn)行融合,其次對(duì)其設(shè)置門(mén)限值是否合理進(jìn)行判斷。
2.4試飛場(chǎng)景構(gòu)建
試飛場(chǎng)景構(gòu)建原則:(1)對(duì)接設(shè)計(jì):驗(yàn)證功能是否符合設(shè)計(jì)原則;(2)對(duì)接部隊(duì):針對(duì)部隊(duì)日常作戰(zhàn)訓(xùn)練時(shí)典型使用場(chǎng)景,在試飛時(shí)進(jìn)行側(cè)重。根據(jù)以上設(shè)計(jì)原則,試飛場(chǎng)景構(gòu)建分兩部分進(jìn)行,其示意圖如圖4所示。
(1)理想條件下試飛場(chǎng)景
試飛時(shí)采用一架載機(jī)、一架目標(biāo)機(jī)迎頭對(duì)飛,在各傳感器狀態(tài)良好條件下開(kāi)啟,對(duì)目標(biāo)機(jī)進(jìn)行探測(cè),驗(yàn)證穩(wěn)定平飛時(shí)各傳感器目標(biāo)融合效果。
(2)作戰(zhàn)條件下試飛場(chǎng)景
試飛時(shí)采用一架載機(jī)、1~2架目標(biāo)機(jī)迎頭對(duì)飛,對(duì)空域內(nèi)目標(biāo)機(jī)及其他威脅目標(biāo)進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知,目標(biāo)機(jī)釋放干擾,驗(yàn)證作戰(zhàn)條件時(shí)融合的效果。
3案例應(yīng)用及分析
選取場(chǎng)景2作戰(zhàn)場(chǎng)景,表2對(duì)雷達(dá)和光雷(測(cè)距失效)融合情況進(jìn)行說(shuō)明。采用一架載機(jī)、一架上勢(shì)目標(biāo)機(jī)迎頭對(duì)飛,雙機(jī)距離80km,雷達(dá)、光雷正常工作,光雷不開(kāi)激光測(cè)距,模擬測(cè)距功能失效時(shí)能否依靠DF對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行補(bǔ)充,融合輸出結(jié)果是否正確,精度是否滿(mǎn)足使用要求。
3.1融合正確性分析
融合正確性試飛考核主要是判斷融合邏輯的正確性,是否在門(mén)限內(nèi)正確融合。首先,在態(tài)勢(shì)畫(huà)面中該時(shí)間段內(nèi)雷達(dá)、光雷目標(biāo)穩(wěn)定融合,反推試驗(yàn)數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn),試飛中當(dāng)光雷不開(kāi)啟激光測(cè)距時(shí),光雷無(wú)法提供目標(biāo)斜距信息,因此雷達(dá)和光雷目標(biāo)依靠測(cè)角門(mén)限進(jìn)行融合,機(jī)體系方位角、俯仰角及其門(mén)限如圖5所示,以雷達(dá)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),畫(huà)出其上下門(mén)限,光雷測(cè)角數(shù)據(jù)均在融合門(mén)限內(nèi),因此融合正確。
3.2融合精度分析
在融合邏輯正確的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析融合精度,當(dāng)光雷激光測(cè)距未開(kāi)啟時(shí),光雷無(wú)法測(cè)得目標(biāo)距離信息,只能測(cè)得其角度信息。
圖6(a)為雷達(dá)斜距與雙機(jī)GPS解算斜距對(duì)比及誤差值計(jì)算,融合結(jié)果由雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出。圖6(b)為機(jī)體系方位角與雙機(jī)GPS解算角度對(duì)比及誤差值計(jì)算,由圖中可知,當(dāng)雷達(dá)和光雷同時(shí)測(cè)出機(jī)體系方位角時(shí),以誤差更小的雷達(dá)數(shù)據(jù)作為該目標(biāo)的融合輸出。
當(dāng)光雷激光測(cè)距未開(kāi)啟時(shí),光雷只能得到目標(biāo)機(jī)角度信息,距離信息缺失,從融合后的結(jié)果看,目標(biāo)距離由融合后雷達(dá)的距離信息進(jìn)行補(bǔ)充,因此信息融合軟件能夠?qū)我粋鞲衅魈綔y(cè)目標(biāo)的缺失信息進(jìn)行補(bǔ)充。當(dāng)信息冗余時(shí),選取誤差更小、更優(yōu)的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出。
4結(jié)論
面向多傳感器綜合探測(cè)的信息融合利用傳感器信息的冗余,提高目標(biāo)探測(cè)識(shí)別的準(zhǔn)確性、連續(xù)性和穩(wěn)定性,對(duì)飛行員快速掌握戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息有極大的幫助。本文從多傳感器綜合探測(cè)的信息融合設(shè)計(jì)原理出發(fā),構(gòu)建試飛場(chǎng)景,結(jié)合正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)理念選取不同的傳感器組合,形成完整的試飛考核方法及評(píng)估體系,為后續(xù)信息融合試飛提供參考。
參考文獻(xiàn)
[1]王永成.機(jī)載多傳感器信息融合技術(shù)研究[D].南京:南京理工大學(xué),2005. Wang Yongcheng.Researchontheinformationfusion technology of airborne multi-sensor[D]. Nanjing: Nanjing University of Science and Technology,2005. (in Chinese)
[2]黃友澎.多傳感器多目標(biāo)航跡相關(guān)與數(shù)據(jù)合成若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué),2009. Huang Youpeng. Research on several key technologies of multi-sensor multi-target track correlation and data synthesis[D]. Harbin: Harbin Engineering University,2009. (in Chinese)
[3]胡學(xué)海.機(jī)載多傳感器目標(biāo)信號(hào)屬性融合研究[D].成都:電子科技大學(xué),2008. Hu Xuehai. Research on airborne multi-sensor target signal attribute fusion[D]. Chengdu: University of Electronic Science and Technology of China, 2008. (in Chinese)
[4]崔碩,姜洪亮,戎輝,等.多傳感器信息融合技術(shù)綜述[J].汽車(chē)電器, 2018(9):52-54. Cui Shuo, Jiang Hongliang, Rong Hui, et al. Overview of multi-sensor information fusion technology[J]. Automotive Electronics, 2018(9):52-54. (in Chinese)
[5]王耀南,李樹(shù)濤.多傳感器信息融合及其應(yīng)用綜述[J].控制與決策, 2001, 16(5):518-522. Wang Yaonan, Li Shutao.Overview of multi-sensor information fusion and its applications[J]. Control and Decision, 2001, 16(5):518-522. (in Chinese)
[6]古悅源.機(jī)載信息融合的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].電訊技術(shù),2013,53(8):1100-1105. Gu Yueyuan. The status quo and development of airborne information fusion[J]. Telecommunication Technology, 2013,53(8):1100-1105. (in Chinese)
[7]楊華.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在某新型無(wú)人旋翼機(jī)中的應(yīng)用[D].南京:南京航空航天大學(xué),2019. Yang Hua. Application of multi-sensor data fusion technology in a new type of unmanned rotorcraft[D]. Nanjing: Nanjing University ofAeronautics andAstronautics, 2019. (in Chinese)
[8]董文方,羅歡吉.預(yù)警機(jī)多傳感器信息融合技術(shù)研究[J].航空科學(xué)技術(shù), 2012, 21(5):46-48. Dong Wenfang, Luo Huanji. Research on multi-sensor information fusion technology of early warning aircraft[J]. Aeronautical Science & Technology, 2012, 21(5):46-48. (in Chinese)
[9]陳偉,羅華.多傳感器信息融合技術(shù)與無(wú)人機(jī)PHM系統(tǒng)[J].航空科學(xué)技術(shù), 2009,9(6):6-7. ChenWei,LuoHua.Multi-sensorinformationfusion technology and UAV PHM system[J]. Aeronautical Science & Technology, 2009,9(6):6-7. (in Chinese)
[10]張紅,程傳祺,徐志剛,等.基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合方法研究綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2020,56(24):1-11. Zhang Hong, Cheng Chuanqi, Xu Zhigang, et al. Research review of data fusion methods based on deep learning[J]. Computer Engineering and Applications, 2020, 56(24): 1-11.(in Chinese)
[11]李靖,袁大天,張興國(guó).多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)飛行試驗(yàn)方法研究[J].航空電子技術(shù), 2013(3):12-15. Li Jing, Yuan Datian, Zhang Xingguo. Research on flight test method of multi-sensor data fusion technology[J]. Avionics Technology, 2013(3):12-15. (in Chinese)
[12]梁葆華,侯玉宏.機(jī)載多傳感器信息融合試飛技術(shù)研究[J].航空計(jì)算技術(shù), 2014(2):128-130. Liang Baohua, Hou Yuhong. Research on airborne multi-sensor information fusion flight test technology[J]. Aeronautical Computing Technology, 2014(2):128-130. (in Chinese)
[13]朱斯平.戰(zhàn)場(chǎng)多傳感器管理系統(tǒng)研究[D].成都:電子科技大學(xué),2012. Zhu Siping. Research on battlefield multi-sensor management system[D]. Chengdu: University of Electronic Science and Technology of China, 2012. (in Chinese)
[14]Richard O,Yaakov B S,Peter W. Track-to-track association with augmented state[D]. IEEE Transactions on Information Fusion,2011(2):1119-1133.
Information Fusion Flight Test Method for Multi-sensor Comprehensive Detection
Zhang Beibei
Chinese Flight Test Establishment,Xian 710089,China
Abstract: Airborne sensor information fusion technology can intelligently analyze and synthesize information detected by multiple sensors, enabling combat aircraft to quickly obtain global battlefield situational awareness, accurate target parameters and threat assessment information, and assist pilots to improve decision-making efficiency. Due to the variety of sensors involved and the complex fusion strategy, there is a lack of effective methods to assess this comprehensive ability in flight tests. Based on this, this paper proposes an information fusion flight test method for multi-sensor comprehensive detection, which supports the verification of the airborne sensor information fusion function by constructing typical use scenarios of test flight objects, designing multi-sensor combination methods, and establishing evaluation indicators based on flight test results.
Key Words: information fusion; comprehensive detection; flight test; flight test method; multi-sensor