王春雨 嵇成新 李 樂

(海軍大連艦艇學(xué)院研究生管理大隊1) 大連 116018)(海軍大連艦艇學(xué)院科研部2) 大連 116018)

1 引言

在現(xiàn)代海戰(zhàn)中,高技術(shù)的應(yīng)用使各種武器的機動速度大為提高,特別是高速精確制導(dǎo)武器的使用,使水面艦艇的預(yù)警時間越來越短,對編隊防空系統(tǒng)提出了嚴峻的考驗。遂行協(xié)同防空作戰(zhàn),是水面艦艇生存的必然需求。美國海軍早在1997年初便成功地開發(fā)了協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)(Cooperative Engagement System,CES),并在艾森豪威爾號航母和黃蜂號兩棲攻擊艦上進行了CEC系統(tǒng)的戰(zhàn)術(shù)使用實驗,用于實現(xiàn)各平臺傳感器和武器動態(tài)分配組合,最大限度地發(fā)揮聯(lián)合作戰(zhàn)能力,整合編隊進行協(xié)同作戰(zhàn)。本文介紹了編隊協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng),并對其中的數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)之一的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進行了初步探討。

2 編隊協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)

2.1 協(xié)同防空理論的提出

水面艦艇對空防御系統(tǒng)的基本功能要求是對空間目標狀態(tài)的準確估計,即對空間目標的跟蹤。只有在對飛機、導(dǎo)彈等戰(zhàn)術(shù)目標準確跟蹤的前提下才可能對目標進行特性測量、識別和監(jiān)控。然而單平臺設(shè)備的探測、跟蹤能力有限,利用編隊內(nèi)多平臺進行數(shù)據(jù)融合,通過它們之間協(xié)調(diào)和性能互補的優(yōu)勢,可以有效克服單個傳感器、單艦的不確定性和局限性,是提高探測、跟蹤能力的一種有效途徑。

編隊協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng),是利用計算機,通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù),把編隊中各戰(zhàn)艦的目標探測系統(tǒng)、指控系統(tǒng)和武器系統(tǒng)以及直升機等有機聯(lián)系,形成網(wǎng)絡(luò),允許編隊各艦以極短的延時共享各種探測器獲取的所有數(shù)據(jù),從而使整個戰(zhàn)斗群能高度協(xié)同作戰(zhàn),取代以往各自為戰(zhàn)的海上防空作戰(zhàn)模式。該系統(tǒng)的核心設(shè)備是協(xié)同作戰(zhàn)處理器(Cooperative Engagement Processor,CEP)和數(shù)據(jù)分配系統(tǒng)(Data Distribution System,DDS)。CEP用于處理由所在艦和CEC網(wǎng)絡(luò)中各艦提供的數(shù)據(jù),與武器分系統(tǒng)的處理機相連接,以便及時、精確地進行協(xié)同作戰(zhàn)。DDS采用相控陣天線和大功率行波管發(fā)射機,用于可靠、近實時地分配數(shù)據(jù),其傳輸能力比通常的戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)鏈高幾個數(shù)量級。

2.2 協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)的功能

協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)的功能主要有三個方面:

1)復(fù)合跟蹤與識別:將編隊中的各艦載雷達探測到的數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波、加權(quán)并進行綜合處理后得出目標航跡,各艦可據(jù)此進行目標跟蹤和識別。如果某型艦載雷達在一段時間內(nèi)未更新目標諸元,可利用其它艦的雷達數(shù)據(jù)對目標航跡進行更新。

2)捕獲提示:CEC系統(tǒng)已經(jīng)形成目標航跡的情況下,如果某艦的雷達未能獲得此航跡,協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)可自動地啟動捕獲提示功能,使雷達快速捕獲到目標,而且可大大增強捕獲的距離。

3)協(xié)同作戰(zhàn):使編隊中各個艦艇在極端的延時內(nèi)共享其他艦的雷達數(shù)據(jù),發(fā)射與制導(dǎo)導(dǎo)彈對目標進行攻擊,即所謂“依靠遙信息作戰(zhàn)”。被攻擊的目標可以是機動的,甚至是本艦雷達未捕獲到的目標。如在美軍宙斯盾艦上,可以用來自本艦以外的信息發(fā)射標準Ⅱ型艦空導(dǎo)彈,進行中段制導(dǎo),將末段的照射雷達指向目標。

3 編隊協(xié)同防空中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)

海上編隊協(xié)同防空作戰(zhàn)中有效抗擊來襲目標,首先要求實現(xiàn)對機動目標快速、可靠、精確地跟蹤、指示和識別,多目標數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)的優(yōu)化是實現(xiàn)有效跟蹤的重要環(huán)節(jié)。

在現(xiàn)代海戰(zhàn)中,水面艦艇編隊的多個傳感器接收到的量測數(shù)據(jù)回波可能源于目標,也可能來自雜波。為了形成各目標的軌跡,必須解決關(guān)聯(lián)區(qū)域內(nèi)的量測候選回波與目標配對的問題,即數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過程是將候選回波與已知目標軌跡相比較并最后確定正確的觀測軌跡配對的過程[1]。

多平臺協(xié)同防空作戰(zhàn)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)相關(guān)問題可分為三類:點跡點跡相關(guān)—航跡起始;點跡航跡相關(guān)—航跡保持或更新;航跡航跡相關(guān)—航跡綜合。本文研究的是點跡—航跡關(guān)聯(lián)算法。當(dāng)今關(guān)聯(lián)算法分為兩大類:一類是傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計和似然的方法,另一類是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊數(shù)學(xué)的方法。

3.1 最近鄰方法(nearest neighbor,NN)[1]

Singer在 1971年提出最近鄰方法(nearest neighbor,NN),選擇落在跟蹤門之內(nèi)且與被跟蹤目標預(yù)測位置距離最近的量測作為與目標關(guān)聯(lián)的回波信號,該距離定義為新息向量的加權(quán)范數(shù):

該算法計算簡單,然而在多回波環(huán)境下,離預(yù)測位置最近的候選回波不一定就是目標的真實回波,因此不適在目標密度較大或目標做機動運動時應(yīng)用。

3.2 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法

為了解決最近鄰方法的缺陷,有效地解決雜波環(huán)境中的單目標跟蹤,Bar-Shalom和 Tse于1975年提出了概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(probability data association,PDA)方法[2],此后相繼出現(xiàn)了用于跟蹤雜波環(huán)境中的單個機動目標的交互式多模型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(IMMPDA)算法,以及適用于多目標情形的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(joint probabilistic data association,JPDA)[3]。交互式多模型算法是目前混合估計算法的主流,將其與PDA方法相結(jié)合的交互式多模型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(IMM-PDA)算法可以有效處理雜波環(huán)境下單目標的跟蹤問題。該算法的濾波綜合公式為:

圖1 IM M-PDA算法基本思想

JPDA算法是當(dāng)今雜波干擾環(huán)境下多目標跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的最具代表性的算法,基于Bayesian理論在PDA基礎(chǔ)上改進而成。根據(jù)落入跟蹤波門內(nèi)的所有點跡的不同排列形式的聯(lián)合假設(shè),計算點跡屬于目標的聯(lián)合概率。為了表示有效回波和各個目標跟蹤門的關(guān)系,Bar-Shalom引入了確認矩陣的概念,確認矩陣[3]被定義為:

JPDA算法的困難在于難以確切得到聯(lián)合事件 θk,i和關(guān)聯(lián)事件θj,tk的概率。θk,i是所有候選回波的指數(shù)函數(shù),隨著回波密度增加出現(xiàn)計算上的組合爆炸現(xiàn)象。針對PDA和JPDA算法的缺陷,一些學(xué)者結(jié)合問題的特殊性將其進行改進,以減小計算量及存儲量,出現(xiàn)了多種次優(yōu)形式的算法[5],使其適應(yīng)于各種不同環(huán)境。例如最近鄰概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(ENNPDA),耦合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(CPDA),聯(lián)合綜合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(JIPDA)[6]和綜合聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(IJPDA)算法[7]。

3.3 多假設(shè)方法(multiple hypothesis tracking,MHT)[8]

基于“全鄰”最優(yōu)濾波器和Bar-Shalom的聚概念,Reid提出了多假設(shè)(multiple hypothesis tracking,MH T)技術(shù)。MHT[8～9]中k時刻關(guān)聯(lián)假設(shè)集Ωk由k-1時刻的關(guān)聯(lián)假設(shè)集 Ωk-1和當(dāng)前量測集Zk關(guān)聯(lián)得到,量測可能來自新目標、虛警、或者己有目標,通過一個有限長度的時間滑窗,建立多個候選假設(shè),并通過假設(shè)評估,假設(shè)管理(假設(shè)刪除、假設(shè)合并等)實現(xiàn)多目標的跟蹤。

多假設(shè)法適用于低檢測概率、密集雜波和高虛警率情況下的多目標跟蹤,然而過多依賴已進入跟蹤的目標數(shù),虛警回波數(shù),新目標數(shù),虛假目標密度以及被檢測目標密度等先驗信息,計算復(fù)雜,工程難以實現(xiàn)。從概率角度考慮數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題,R.L.Streit和 T.E.Luginbubl[10～11]將期望極大化算法[12](EM)引入其中來解決不完全數(shù)據(jù)估計問題,在一般的目標跟蹤假設(shè)基礎(chǔ)上稍作修改,提出了概率多假設(shè)方法(PMHT),將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和跟蹤過程組合為迭代過程,每個迭代過程依次執(zhí)行期望步(E-步)和極大化步(M-步),直至相鄰兩次迭代的參量無需顯著變化。

4 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法新發(fā)展

4.1 基于智能技術(shù)的關(guān)聯(lián)算法

理論上講,當(dāng)前主要的關(guān)聯(lián)算法有兩個弱點[13]:計算量大,對目標機動的先驗信息要求高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行處理能力,良好的適應(yīng)性、自組織性和較強的學(xué)習(xí)、聯(lián)想功能,有助于解決傳統(tǒng)跟蹤技術(shù)中的快速響應(yīng)與提高跟蹤精度的矛盾,克服組合爆炸等問題。從早期的基于BP網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)關(guān)聯(lián)算法,到將Boltzmann機和模擬退火算法與關(guān)聯(lián)結(jié)合,解決Hopfield網(wǎng)絡(luò)易產(chǎn)生局部極小點問題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯示了良好的可行性。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊數(shù)學(xué)等技術(shù)結(jié)合,形成智能融合系統(tǒng),是該領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢[14～15]。近年來,智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)之中,如模糊數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法[16],基于遺傳算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)法[17],基于聚類的快速數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法[18]等等,取得了較好的融合效果。

4.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和粒子濾波相結(jié)合

傳統(tǒng)的IMM-PDA關(guān)聯(lián)算法中主要是基于推廣卡爾曼濾波(EKF)[19]算法,采用參數(shù)化的解析形式對系統(tǒng)的非線性進行近似,只適用于濾波誤差和預(yù)測誤差很小的情況;當(dāng)濾波誤差和預(yù)測誤差較大時,濾波初期估計協(xié)方差下降太快會導(dǎo)致濾波不穩(wěn)定甚至發(fā)散,并且其對于噪聲為非高斯的系統(tǒng)效果不佳。粒子濾波通過非參數(shù)化的蒙特卡羅模擬方法來實現(xiàn)遞推貝葉斯濾波,適用于任何能用狀態(tài)空間模型表示的非線性系統(tǒng),以及傳統(tǒng)卡爾曼濾波無法表示的非線性系統(tǒng),精度可以逼近最優(yōu)估計。將粒子濾波引入數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)之中,可有效解決在雜波環(huán)境下的多個目標機動以及量測和目標之間的關(guān)聯(lián)問題[20～22]。文獻[23]將粒子濾波器(PF)同概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)結(jié)合,通過采用重要性重采樣技術(shù)克服了標準PF退化現(xiàn)象,降低了計算量。文獻[24]提出了一種結(jié)合粒子濾波器和吉布斯采樣器的多機動目標跟蹤算法,較好解決了在雜波環(huán)境的多機動目標跟蹤問題。

5 結(jié)語

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)的優(yōu)化,尤其是雜波條件下多機動目標關(guān)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展,將有效提升協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)對機動目標的精確指示能力和實時跟蹤性能,實現(xiàn)編隊內(nèi)傳感器信息的精確交換和武器系統(tǒng)的有效抗擊,對提升海上編隊整體作戰(zhàn)能力發(fā)揮重要作用。

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