李 莉

(92941部隊96分隊,遼寧葫蘆島 125000)

0 引 言

在導彈試驗任務(wù)中,雷達主要用于測量目標的距離,光測設(shè)備主要用于測量目標的角度[1],因此在實時數(shù)據(jù)處理過程中,需要對兩種設(shè)備的測量數(shù)據(jù)進行實時融合,這樣可以充分利用雷測和光測設(shè)備的互補性,使測控系統(tǒng)目標跟蹤方面更智能化,提高系統(tǒng)的抗干擾能力.但在實際融合過程中,由于光測設(shè)備存在最佳作用距離的問題,需要對其測量數(shù)據(jù)進行實時預判,以提高測控系統(tǒng)的跟蹤精度[2].本文主要探討將帶反饋信息的數(shù)據(jù)融合算法應(yīng)用于實時數(shù)據(jù)處理中光測數(shù)據(jù)的預判,其融合原理如圖1所示.

圖1 帶反饋信息的數(shù)據(jù)融合算法Fig.1 Feedback information with data fusion algorithm

該方法首先把濾波后的光測數(shù)據(jù)進行異步數(shù)據(jù)融合處理,使其與濾波后雷測數(shù)據(jù)在時間上達到同步,然后再進行一步數(shù)據(jù)融合,并將一步融合獲得的預測估計及其協(xié)方差陣作為下一步光測數(shù)據(jù)的預判依據(jù),如果光測數(shù)據(jù)偏離該依據(jù),并超過設(shè)定的誤差限,則此步光測數(shù)據(jù)將被剔除,從而實現(xiàn)對光測設(shè)備最佳測量數(shù)據(jù)的自動篩選和準確融合.

1 帶反饋信息的同步融合算法

對于同步后的雷測數(shù)據(jù)和光測數(shù)據(jù),采用帶反饋信息的融合算法進行同步融合[3].設(shè)目標狀態(tài)方程為

式中:V(k)是零均值高斯白噪聲的過程噪聲,協(xié)方差陣為Q(k);G(k)為輸入矩陣.

雷測和光測數(shù)據(jù)的測量方程為[4]

式中:W(k)為零均值高斯白噪聲,且相互獨立;Ri(k)是協(xié)方差矩陣,假設(shè)V(k)與W(k)相互獨立,且有

假定雷測為1,光測為2.

1.1 無反饋信息雷測設(shè)備局部狀態(tài)估計

在無反饋信息雷測設(shè)備局部狀態(tài)估計中,目標狀態(tài)可以完全由雷測設(shè)備獲取[5],假設(shè)數(shù)據(jù)處理中心的全局狀態(tài)與雷測設(shè)備獲得的目標狀態(tài)向量一致,則無反饋信息雷測設(shè)備的局部狀態(tài)估計為

式中:

1.2 引入反饋數(shù)據(jù)信息的光測設(shè)備目標局部狀態(tài)估計

由于光測設(shè)備一般僅用于獲得目標的角度信息,且存在最佳作用距離的問題[6],所以光測設(shè)備的局部估計必然會存在系統(tǒng)的動態(tài)誤差.如果在數(shù)據(jù)融合處理過程中,將第一步雷測設(shè)備數(shù)據(jù)融合獲得的目標距離狀態(tài)估計和協(xié)方差作為光測數(shù)據(jù)的預判依據(jù),自動篩選最佳的光測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)同步融合,可以提高光測設(shè)備的跟蹤精度.同時,在數(shù)據(jù)融合過程中解決數(shù)據(jù)融合處理中心采用的全局狀態(tài)空間和光測設(shè)備使用的局部目標狀態(tài)空間的轉(zhuǎn)換問題[7],有效的方法是引入空間轉(zhuǎn)移矩陣T,實現(xiàn)全局狀態(tài)向量向局部狀態(tài)向量轉(zhuǎn)換,其公式如下

式中:

式中:^XF(k|k)為k時刻全局狀態(tài)估計;^XF(k|k-1)為k時刻一步預測狀態(tài)估計;PF(k|k)為k時刻協(xié)方差矩陣;PF(k|k-1)為k時刻預測協(xié)方差矩陣.

1.3 數(shù)據(jù)融合獲得的狀態(tài)估計

對雷測設(shè)備和光測設(shè)備跟蹤測量得到的目標的狀態(tài)軌跡數(shù)據(jù)進行融合處理,得到目標的融合航跡[9].這里設(shè)

則光測設(shè)備的局部估計在融合中心融合得到的全局最優(yōu)估計為

式中:

根據(jù)公式(16)可以在數(shù)據(jù)融合處理中心獲得跟蹤目標的最佳狀態(tài)估計[10].

2 試驗驗證

在仿真實驗中,目標的初始位置為(2 km,1.5 km),初始速度為(350 m/s,250 m/s),雷達掃描周期為T=2 s,光測設(shè)備的測量誤差的均方差:σα=0.037 rad,σe=0.025 rad,雷測設(shè)備的測量誤差的均方差

公式(16)計算獲得目標最佳狀態(tài)估計的誤差如圖2和圖3所示.

圖2 y軸位置的均方差Fig.2 y-axis location of the MSE

圖3 x軸位置的均方差Fig.3 x-axis location of the MSE

仿真表明:將一步目標狀態(tài)預估計信息反饋給光測設(shè)備作為預判量,可有效改善光測設(shè)備的跟蹤性能.同時,在數(shù)據(jù)融合處理中心對光測設(shè)備的測量數(shù)據(jù)進行修正,可有效提高目標狀態(tài)的估計精度.

3 結(jié) 論

通過分析和仿真驗證:帶反饋信息的數(shù)據(jù)融合算法可以預判光測設(shè)備的最佳數(shù)據(jù)范圍,減小光測設(shè)備的局部目標狀態(tài)跟蹤誤差,可快速對目標實施跟蹤與定位,而且數(shù)據(jù)融合獲得的目標狀態(tài)估計均方誤差遠小于單個設(shè)備局部狀態(tài)估計的均方誤差,提高了目標跟蹤精度.

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