數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)在靶場實驗系統(tǒng)中的應(yīng)用

付偉 張常玲 姜春茂 王波

摘要：在軍事領(lǐng)域，數(shù)據(jù)融合是指根據(jù)各種信息資源，檢測、關(guān)聯(lián)、估計、信息、數(shù)據(jù)的多層次、多接口的信息處理，以獲得準確的狀態(tài)和屬性，實現(xiàn)完整、實時的態(tài)勢核威脅評估。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)融合;濾波器;靶場實驗

隨著現(xiàn)代軍工技術(shù)的發(fā)展，其先進性及復(fù)雜性對水中兵器靶場的實驗技術(shù)和環(huán)境提出了越來越高的要求，以往獨立運行的簡單實驗系統(tǒng)已不能滿足要求，使實驗系統(tǒng)的設(shè)計、研制、生產(chǎn)越來越依賴先進的實驗方法。當前，我國的靶場試驗體系已逐步從單科性能和指標考核發(fā)展到綜合性立體化、多科目測試。靶場實驗系統(tǒng)包含多層次、多方面數(shù)據(jù)，按信息融合思想對這些信息進行聚合，將對測量的可靠性及完整性產(chǎn)生積極影響，也是整個實驗系統(tǒng)的關(guān)鍵。并且還能為靶場試驗數(shù)據(jù)的下一步數(shù)據(jù)挖掘提供豐富信息源，從而實現(xiàn)設(shè)計和試驗的迭代發(fā)展。

一、數(shù)據(jù)融合概述

數(shù)據(jù)融合也稱信息融合，是利用計算機技術(shù)對按時序獲得的若干傳感器觀測信息在一定條件準則下予以自動分析、綜合完成任務(wù)所需決策和評估而進行的信息處理過程。由于數(shù)據(jù)融合技術(shù)在現(xiàn)代軍事中起著重要作用，因而被廣泛運用于軍事領(lǐng)域。

二、時空對準技術(shù)

分布在不同平臺上的不同類型傳感器具有不同位置、不同觀測坐標系、不同采樣頻率。因此，即使觀測相同目標，每個傳感器獲得的目標觀測數(shù)據(jù)也會不同。因此，先要將來自不同平臺的多傳感器數(shù)據(jù)在空間與時間上整合，將來自不同傳感器獲得的目標觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一坐標系中，統(tǒng)一量測單位。

空間對準是選擇一個基準坐標系，將來自不同平臺的多傳感器數(shù)據(jù)統(tǒng)一到該坐標系中。位于不同平臺上的多傳感器系統(tǒng)通常采用大地坐標系，用于數(shù)據(jù)融合的坐標系則采用地理坐標系。轉(zhuǎn)換過程為：

1、地理參考系中，選擇一個點作為坐標原點，建立直角坐標系，作為數(shù)據(jù)融合的基準坐標系。

2、各平臺目標的采樣數(shù)據(jù)通過旋轉(zhuǎn)和平移從大地坐標系轉(zhuǎn)換到參心空間直角坐標系，并在參心空間直角坐標系中對齊。

3、各平臺目標采樣數(shù)據(jù)從參心空間直角坐標系轉(zhuǎn)換到選定的基準地理坐標系中。

多傳感器工作時，時間上不同步，其原因為：每個傳感器啟動時間不同;不同脈沖重復(fù)周期及掃描周期導(dǎo)致不同采樣率;掃描時，觀測數(shù)據(jù)存在時間差。這樣，這些觀測數(shù)據(jù)必須在融合前同步，或稱為時間對準，即統(tǒng)一“時基”。通常，使用一個傳感器的時間作為公共處理時間，將其他傳感器時間統(tǒng)一到該傳感器時間上。當然，卡爾曼濾波器的預(yù)測方程與誤差協(xié)方差也可直接同步到融合中心時間上。另外，還可通過插值將每個傳感器測量數(shù)據(jù)與統(tǒng)一時間軸對齊。

三、快速改進的JPDA算法

JPDA算法是公認的經(jīng)典數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，但隨著有效回波數(shù)與目標數(shù)行的增加，可能的聯(lián)合事件總數(shù)急劇增加。因此，在密集多回波環(huán)境下跟蹤機動多目標時會出現(xiàn)復(fù)合爆炸現(xiàn)象，計算量難以承受，所以尋求一種有效快速或簡化算法在實際應(yīng)用中具有重要意義。

基于多目標數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法思想，可設(shè)計一種寬度優(yōu)先搜索算法來生成所需量測關(guān)聯(lián)假設(shè)。所有關(guān)聯(lián)假設(shè)都可排列成一棵生成樹，樹的每個節(jié)點都是一個聯(lián)合事件，即關(guān)聯(lián)假設(shè)。在多目標跟蹤過程中，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題總有一個解，即最優(yōu)分配解。由于“最近鄰域法”簡單且易于工程實現(xiàn)，因此該方法可用于在初始狀態(tài)下尋找根節(jié)點。然后，采用系統(tǒng)化方法依次搜索，展開所有節(jié)點。搜索時，除滿足聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的兩個基本假設(shè)外，還有一個條件，即先選擇統(tǒng)計距離最小賦值，以便在搜索時始終先獲得最可能的賦值。根據(jù)時間問題的復(fù)雜度及所需跟蹤精度，可控制搜索深度，從而有效控制算法復(fù)雜度。

此外，根據(jù)“最近鄰”原則得到初始解，即最優(yōu)分配解。在聯(lián)合事件生成樹中，樹的每個節(jié)點都是一個可能事件（FeasibleE-vent），根節(jié)點是最佳分配（0ptimal）。第一層節(jié)點是近優(yōu)分配（Near-Optimal），第二層節(jié)點是次優(yōu)分配（Sub-optimal），層數(shù)越大，可能概率越小，聯(lián)合概率計算中影響越小。因此，控制搜索層數(shù)能極大地提高關(guān)聯(lián)概率并保持較好的關(guān)聯(lián)精度。

四、推廣的卡爾曼濾波（EKF）算法

卡爾曼濾波器在許多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在通信、雷達、自動控制等領(lǐng)域，卡爾曼濾波器能用來從被噪聲污染信號中恢復(fù)有用信號的波形，或估計狀態(tài)。然而，由于使用的動態(tài)、觀測方程為線性，在許多實際應(yīng)用中，傳感器給出目標的斜距、方位角、高低角，數(shù)據(jù)與目標又是非線性;要么狀態(tài)方程是非線性，測量方程是線性。這就是現(xiàn)代跟蹤技術(shù)中經(jīng)常使用混合坐標系的原因。擴展卡爾曼濾波器是一種使用混合坐標系進行濾波及殘差計算的卡爾曼濾波器。在實際運算中，其動態(tài)、測量方程是線性的。擴展卡爾曼濾波器與標準卡爾曼濾波器的區(qū)別在于：①采用極坐標系計算殘差;②跟蹤計算采用直角坐標系;③輸出數(shù)據(jù)為直角坐標系數(shù)據(jù);④在兩者交界處進行相應(yīng)坐標變換。

五、靶場數(shù)據(jù)融合的仿真

由于靶場測試環(huán)境具有以下特點：①單傳感器跟蹤精度低;②通常，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中目標少，因此數(shù)據(jù)量小，所以可采用集中式集成。圖1為魚雷靶場測試系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方框圖。每個傳感器先將其對目標的觀測數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)融合中心，融合中心通過時間外推及坐標變換將觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一時間及公共坐標系（以融合中心為坐標原點（，然后采用最小二乘法對兩個傳感器觀測數(shù)據(jù)進行擬合，然后使用快速JPDA算法關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，即確定這些數(shù)據(jù)是否由同一目標生成。最后，利用EKF算法對相關(guān)數(shù)據(jù)進行濾波，得到目標位置的估計值，從而實現(xiàn)對目標的精確跟蹤。

本文涉及的靶場屬于固定短基線跟蹤靶場，即目前使用的三維跟蹤靶場。可確定裝有相應(yīng)聲脈沖發(fā)射機的航行體軌跡，并記錄試驗過程中武器系統(tǒng)的動態(tài)特性及環(huán)境參數(shù)，從而確定系統(tǒng)性能限度。

短基線跟蹤靶場工作原理要求被跟蹤物體周期性地發(fā)射聲脈沖信號，并根據(jù)脈沖信號向傳感器的傳播時間確定被跟蹤物體位置。短基線跟蹤靶場內(nèi)的四個傳感器配置在立方體中。

基陣確定用于表示測量值的直角坐標系。當跟蹤物體發(fā)出的聲脈沖到達四個傳感器時，通過傳播時間獲得位置信息，計算機使用這4個時間3次簡單計算三個空間坐標。

此外，若不考慮干擾問題，則可在靶場上連續(xù)跟蹤的目標總數(shù)取決于基陣重疊區(qū)的重疊程度，這是因在重疊區(qū)內(nèi)，每個基陣將為被跟蹤的單個目標生成一個輸入，因此計算機將單個目標視為兩個目標，所以數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)工作非常重要。另外，每個基陣坐標系計算的坐標值必須轉(zhuǎn)換為公共坐標系，以便于融合處理及顯示。

假設(shè)基陣A、B分別位于被跟蹤物體兩側(cè)，其基陣接收頻率為1500kc，計算周期為0.661s，相對精度為±1?；嘇、B分別計算被測物體的三個坐標，并將坐標轉(zhuǎn)換為靶場的統(tǒng)一坐標系。

生成模擬數(shù)據(jù)時，假設(shè)被測物體以5km/h、60km/h的速度通過兩基陣的中心線，并與兩基陣保持相等距離。以V=5km/h為例，由于目標運動速度較慢，在不同時間同一方位角上會有多個不同距離的點，在獲取觀測數(shù)據(jù)時，需判斷這些數(shù)據(jù)是否由同一目標生成，可設(shè)置距離閾值（本文中d=40m），設(shè)

其中，是k時刻的觀測值;是時間k-1在內(nèi)所有先前觀測數(shù)據(jù)對k時刻信號數(shù)值的預(yù)測值，當d（k）≤d時認為k時刻觀測值屬于該目標。通過這種方式，可刪除一些虛警或其他目標生成的點。

根據(jù)圖1所示進行融合處理，兩個基陣的觀測數(shù)據(jù)用最小二乘法擬合。圖2顯示了使用快速JPDA算法進行關(guān)聯(lián)處理及使用EKF濾波算法對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行估計跟蹤后的航跡。

當目標速度較小時，融合后的航跡精度較高。這是因目標運動緩慢，基陣有較多關(guān)測點，即獲得更多的目標信息。由此可知，圖1所示的數(shù)據(jù)融合過程是有效的，提高了單個基陣的測量精度。

參考文獻

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