劉永輝,竇修全
(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所,河北石家莊050081)
單站無(wú)源定位跟蹤技術(shù)是利用一個(gè)觀測(cè)平臺(tái),設(shè)備本身不發(fā)射信號(hào),靠被動(dòng)接收輻射源信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)定位的技術(shù),具有作用距離遠(yuǎn)、不易被對(duì)方發(fā)覺的優(yōu)點(diǎn)。單站無(wú)源定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)的傳統(tǒng)方法[1,2]主要有:測(cè)向定位法、到達(dá)時(shí)間差定位法、多普勒頻率差定位法、方位/到達(dá)時(shí)間定位法和方位/多普勒頻率定位法。這些方法一般情況下定位精度較低,并且定位精度對(duì)測(cè)量誤差非常敏感,客觀上對(duì)測(cè)量設(shè)備提出了較高的要求。
相位差定位方法是通過(guò)2個(gè)相互正交的相位干涉儀測(cè)量出目標(biāo)輻射電磁波的相位差信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)輻射源目標(biāo)的快速高精度無(wú)源定位的。當(dāng)系統(tǒng)中存在固定偏差時(shí),利用相位差變化率消除系統(tǒng)偏差影響,此時(shí)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可以由相位差變化率和無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)相結(jié)合的定位算法遞推得到。
在觀測(cè)平臺(tái)上設(shè)置2個(gè)相互正交的相位干涉儀,共3個(gè)單元天線,一個(gè)天線位于O處,一個(gè)天線沿機(jī)身軸線布設(shè)在機(jī)尾一側(cè),另一個(gè)天線沿Y軸布設(shè)在機(jī)身一側(cè)。假設(shè)目標(biāo)電磁波的頻率不變,并且觀測(cè)平臺(tái)獲取的目標(biāo)方向信息全部來(lái)源于相位干涉儀接收目標(biāo)信號(hào)的相位差信息。那么,第i時(shí)刻載機(jī)觀測(cè)平臺(tái)上2個(gè)相位干涉儀接收目標(biāo)信號(hào)相位差信息的幾何解釋如圖1所示。
圖1 觀測(cè)平臺(tái)接收輻射源電磁波示意圖
圖1中,Aa、Ab、Ac為3個(gè)單元天線,Aa分別與Ab、Ac組成2個(gè)干涉儀,Aa、Ab為安裝在機(jī)身軸上相位干涉儀,基線長(zhǎng)度為dx,Aa、Ac為安裝在機(jī)翼軸上相位干涉儀,基線長(zhǎng)度為dy,w1、w2、w3分別為Aa、Ab、Ac接收到的目標(biāo)輻射電磁波的方向。由于目標(biāo)和觀測(cè)平臺(tái)之間的距離遠(yuǎn)大于dx、dy,因而可以認(rèn)為w1//w2//w3,βi、εi分別為方位角和俯仰角。
由圖1可知機(jī)身軸相位干涉儀的二單元天線陣Aa、Ab接收目標(biāo)信號(hào)的相位差為:
機(jī)翼軸相位干涉儀的二單元天線陣Aa、Ac接收目標(biāo)信號(hào)的相位差為:
xOi、yOi、zOi表示觀測(cè)平臺(tái)在i時(shí)刻的位置,由
g1、g2表達(dá)式可得測(cè)量方程,其中表示干涉儀測(cè)量得到的相位差變化率。式中,v(i)表示測(cè)量誤差,為零均值的高斯白噪聲,主要是由干涉儀測(cè)量引起,其協(xié)方差矩陣記為Rv。
用xTi、x﹒Ti、yTi、y﹒Ti表示目標(biāo)第i時(shí)刻的狀態(tài)信息 ,用xOi、﹒xOi、yOi、﹒yOi表示觀測(cè)站第i時(shí)刻的狀態(tài)信息,用xi=xTi-xOi、yi=yTi-yOi表示目標(biāo)與觀測(cè)站相對(duì)位置,﹒xi=﹒xTi-﹒xOi、y﹒i=y﹒Ti-y﹒Oi表示目標(biāo)與觀_測(cè) 站 相 對(duì)_速 度,選 取 狀 態(tài) 變 量Xi=,建立如下狀態(tài)方程:
EKF通過(guò)對(duì)非線性函數(shù)的Taylor展開式進(jìn)行一階線性化截?cái)?從而將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性。盡管EKF得到了廣泛的使用,但它存在如下不足:
①非線性函數(shù)Taylor展開式的高階項(xiàng)無(wú)法忽略時(shí),線性化會(huì)使系統(tǒng)產(chǎn)生較大的誤差,甚至于濾波器難以穩(wěn)定;
②EKF的雅克比矩陣需要對(duì)非線性函數(shù)求導(dǎo),且在許多實(shí)際問(wèn)題中很難得到其雅克比矩陣求導(dǎo)。
無(wú)跡變換是一種計(jì)算非線性變換中隨機(jī)變量的數(shù)字特征的方法,它是UKF的基礎(chǔ)。其基本原理是在原先狀態(tài)分布中按某一規(guī)則取一些特殊的采樣點(diǎn),使這些點(diǎn)的均值和協(xié)方差等于原狀態(tài)分布的均值和協(xié)方差,再將這些點(diǎn)代人非線性函數(shù)中,并利用得到的函數(shù)值點(diǎn)集求取變換后的均值和協(xié)方差。
將UT方法應(yīng)用于Kalman濾波算法,就可以得到UKF濾波[3,4]算法。Rω為過(guò)程噪聲ωk的均值為零時(shí)的協(xié)方差矩陣。Rv為測(cè)量噪聲vk的均值為零時(shí)的協(xié)方差矩陣。F非線性傳輸函數(shù)。Y非線性測(cè)量函數(shù)。
初始化過(guò)程:
濾波過(guò)程:
①根據(jù)UT變化原理計(jì)算2m+1個(gè)Sigma取樣點(diǎn),及相應(yīng)的權(quán)值Wi;
②利用狀態(tài)方程傳遞取樣點(diǎn);
④利用②所得結(jié)果預(yù)測(cè)測(cè)量取樣點(diǎn);
⑤預(yù)測(cè)測(cè)量值和協(xié)方差;
⑥計(jì)算UKF增益G(k),更新狀態(tài)向量 ˉX(k)和方差P(k),其中k=1,2,…,∞表示采樣時(shí)刻。
由UKF計(jì)算公式可知,以上均值和方差的估計(jì)精確到非線性函數(shù)Taylor級(jí)數(shù)展開的二次項(xiàng)。誤差只會(huì)由3次以上高階項(xiàng)引起。EKF僅能精確到一次項(xiàng)的均值及方差,并將所有高階項(xiàng)忽略。該算法適用于任意非線性模型,不需估算雅各比矩陣,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)便,估計(jì)精度比EKF要高。
假設(shè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)起點(diǎn)為(30,130,0)km,速度為(12,16,0)m/s。觀測(cè)平臺(tái)沿x軸運(yùn)動(dòng),運(yùn)動(dòng)起點(diǎn)為(0,0,4)km,速度為(200,0,0)m/s。dx=10 m,dy=5 m,fT=3 GHz。對(duì)應(yīng)的參數(shù)測(cè)量精度為:σ?φ=0.006 rad/s,σf=106 Hz,σP=25 m,σVO=0.1 m/s,P0=diag[100,100,100,100],X0=[25,0,120,0]T,100次Monte Carlo實(shí)驗(yàn)仿真,目標(biāo)位置和速度估計(jì)結(jié)果如圖2和圖3所示。
圖2 目標(biāo)位置估計(jì)
圖3 目標(biāo)速度估計(jì)
圖2和圖3是相位差變化率作為觀測(cè)量仿真結(jié)果,該仿真是進(jìn)行100次Monte Carlo試驗(yàn)后,得到的均方誤差收斂曲線,由圖可以看出把相位差變化率作為觀測(cè)量可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位跟蹤,同時(shí)可以看出UKF濾波算法跟蹤精度及收斂速度優(yōu)于EKF濾波算法。除此以外,根據(jù)設(shè)置不同的試驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行仿真,當(dāng) σφ?=0.012 rad/s時(shí),目標(biāo)位置及速度均方誤差曲線的變化趨勢(shì)同圖2和圖3,但均方誤差變大。將目標(biāo)速度置零時(shí),UKF濾波算法同樣也能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)靜止目標(biāo)的定位。跟蹤誤差的收斂曲線除了與定位原理、濾波算法有關(guān)以外,還必須注意一個(gè)很重要的因素,即是觀測(cè)器和目標(biāo)的相對(duì)位置、相對(duì)速度,對(duì)于不同的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度,收斂曲線都有一定的不同,而提高觀測(cè)器的速度、增加基線長(zhǎng)度同樣有助于誤差收斂,提高定位精度。因此UKF濾波算法能夠?qū)顟B(tài)未知的目標(biāo)進(jìn)行無(wú)源定位,并能估計(jì)出目標(biāo)的速度,有效減弱測(cè)量噪聲,定位結(jié)果能夠滿足實(shí)際需求。
結(jié)合空中觀測(cè)平臺(tái)對(duì)地面遠(yuǎn)距離慢速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行定位的應(yīng)用需求,為消除系統(tǒng)誤差影響、提高定位精度、縮短定位時(shí)間,提出了相位差變化率與UKF算法相結(jié)合的單站無(wú)源定位方法,UKF濾波算法能夠逐步估計(jì)出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度,并對(duì)粗略定位結(jié)果進(jìn)行修正和平滑噪聲,仿真驗(yàn)證了這一算法的有效性。引入的UKF算法與EKF算法相比,具有更好的定位精度、收斂速度及跟蹤性能;同時(shí)由于UKF算法不需要計(jì)算雅克比矩陣,實(shí)現(xiàn)起來(lái)更為簡(jiǎn)單。
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