黃越平 陶愛(ài)科 蘇 濤 劉小軍

（95972部隊(duì) 酒泉 735018）

1 引言

多傳感器數(shù)據(jù)融合（Multi－Sensor Data Fusion，簡(jiǎn)稱MSDF），是指對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)別、多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無(wú)法獲得的（就是將來(lái)自多個(gè)傳感器或多源的信息進(jìn)行綜合處理，從而得出更為準(zhǔn)確、可靠的結(jié)論）。目前，多傳感器信息融合技術(shù)已成功地應(yīng)用于機(jī)器人、智能儀器系統(tǒng)、圖像分析與理解、戰(zhàn)場(chǎng)任務(wù)與無(wú)人駕駛飛機(jī)、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別、多源圖像復(fù)合等眾多的研究領(lǐng)域，尤其是在C3I領(lǐng)域，在世界上幾次局部戰(zhàn)爭(zhēng)中，信息融合顯示了強(qiáng)大的威力。在軍事領(lǐng)域，信息融合主要包括檢測(cè)、互聯(lián)、關(guān)聯(lián)（相關(guān)）、狀態(tài)估計(jì)、目標(biāo)識(shí)別、態(tài)勢(shì)描述、威脅估計(jì)、傳感器管理和數(shù)據(jù)庫(kù)等。

為了提高某指揮控制系統(tǒng)的總體性能指標(biāo)和戰(zhàn)術(shù)技術(shù)指標(biāo)，解決指控系統(tǒng)態(tài)勢(shì)混亂、指揮員難以決策、安全控制要求高、數(shù)據(jù)引導(dǎo)困難、難以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤、不同試驗(yàn)任務(wù)難以同場(chǎng)次進(jìn)行的問(wèn)題，需針對(duì)航空武器試驗(yàn)、合同訓(xùn)練任務(wù)的特點(diǎn)和要求，結(jié)合各類測(cè)量設(shè)備的性能特點(diǎn)，運(yùn)用信息融合處理技術(shù)，在數(shù)據(jù)濾波和航跡擬合等方面提高水平。用于指控系統(tǒng)多傳感器多目標(biāo)探測(cè)信息的互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)多測(cè)量設(shè)備信息的融合，提高目標(biāo)跟蹤的信息質(zhì)量和目標(biāo)探測(cè)的精度，提供高質(zhì)量和高可靠度的合同訓(xùn)練和試驗(yàn)的環(huán)境態(tài)勢(shì)。

2 總體設(shè)計(jì)研究?jī)?nèi)容

概括起來(lái)講，本應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)是根據(jù)某指揮控制系統(tǒng)的實(shí)際要求，針對(duì)試驗(yàn)和合同訓(xùn)練的不同特點(diǎn)，確定適用于不同條件、不同任務(wù)的信息融合方案與模型，并完成模型的模塊化，嵌入指控系統(tǒng)的應(yīng)用軟件中。研究?jī)?nèi)容主要包括：

1）數(shù)據(jù)處理數(shù)學(xué)模型

2）數(shù)據(jù)融合模型

3）實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)仿真及模型正確性檢驗(yàn)

2.1 設(shè)計(jì)指導(dǎo)思想

數(shù)據(jù)融合模型及軟件設(shè)計(jì)遵循以下原則：

1）具有高可靠性

2）具有可擴(kuò)充性和可重用性

3）具有獨(dú)立性

4）與應(yīng)用軟件的接口設(shè)計(jì)合理

2.2 體系結(jié)構(gòu)與流程

系統(tǒng)設(shè)計(jì)信息融合功能為兩種方式，其一為利用測(cè)控系統(tǒng)已處理的航跡信息；其二為直接對(duì)傳送至指控系統(tǒng)的傳感器原始量測(cè)信息進(jìn)行融合處理。這兩種處理方式從結(jié)構(gòu)上分別對(duì)應(yīng)于多傳感器信息融合中的混合式和集中式融合結(jié)構(gòu)。

從測(cè)控站傳送到指控中心處理器的航跡信息，精度和可靠性（經(jīng)數(shù)據(jù)融合處理）都很高，但有約5ms的延遲，此航跡信息作為備份，采用混合式融合結(jié)構(gòu)。

對(duì)于應(yīng)用系統(tǒng)信息融合問(wèn)題，主要考慮慣導(dǎo)、GPS、遙測(cè)、RCS測(cè)量、多部警戒雷達(dá)和航管二次雷達(dá)信息等信息源與測(cè)控站雷測(cè)信息的融合及綜合處理問(wèn)題。雷測(cè)、RCS測(cè)量、遙測(cè)、GPS、慣導(dǎo)等信息源的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)統(tǒng)一的時(shí)間對(duì)準(zhǔn)、坐標(biāo)變換、野值剔除和降噪處理等預(yù)處理后進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，采用集中式融合結(jié)構(gòu)。

多部警戒雷達(dá)和航管二次雷達(dá)信息數(shù)據(jù)率低，異步傳輸，它們的融合按“不同維異步信息”的數(shù)據(jù)融合方法處理，不進(jìn)行時(shí)間對(duì)準(zhǔn)也不進(jìn)行野值剔除，而單獨(dú)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，用以形成指揮控制全空域的環(huán)境態(tài)勢(shì)，主要擔(dān)負(fù)監(jiān)視、警戒和報(bào)警任務(wù)，不參與指控系統(tǒng)試驗(yàn)航跡的數(shù)據(jù)融合。

3 多傳感器融合算法模型

根據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)和融合結(jié)構(gòu)的不同，融合算法模型有所不同，需要采用不同數(shù)據(jù)融合處理過(guò)程，在本系統(tǒng)中，融合處理系統(tǒng)要分析來(lái)自所有傳感器的數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行空間與時(shí)間配準(zhǔn)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、航跡相關(guān)、航跡融合、航跡濾波等。主要包括多傳感器時(shí)空校準(zhǔn)、航跡起始、點(diǎn)跡／航跡互聯(lián)、數(shù)據(jù)壓縮、航跡保持、機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、航跡融合、建模與模型參數(shù)的設(shè)置、航跡濾波等。

3.1 多傳感器時(shí)空校準(zhǔn)

多傳感器在時(shí)間上和空間上對(duì)準(zhǔn)是對(duì)不同種類、不同精度、不同數(shù)據(jù)錄取率的傳感器如何在時(shí)間上和空間上對(duì)準(zhǔn)。本系統(tǒng)運(yùn)用“自回歸求和滑動(dòng)平均模型”（ARIMA模型）進(jìn)行數(shù)據(jù)的合理性連續(xù)性檢驗(yàn)；運(yùn)用連續(xù)濾波門限、多層次濾波結(jié)構(gòu)等多項(xiàng)雷達(dá)情報(bào)處理技術(shù)進(jìn)行合理內(nèi)插外推；泰勒展開修正法修正觀測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間；采用GPS信息時(shí)延彌補(bǔ)、不同量測(cè)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換修正、各傳感器系統(tǒng)誤差修正，保證測(cè)量數(shù)據(jù)在時(shí)間上和空間上的對(duì)準(zhǔn)。

3.2 航跡起始

當(dāng)檢測(cè)到新目標(biāo)出現(xiàn)后，需要利用新目標(biāo)的量測(cè)信息起始航跡。多部警戒雷達(dá)和航管二次雷達(dá)信息作為一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的單元單獨(dú)進(jìn)行融合處理，我們稱融合后的航跡為全空域系統(tǒng)航跡；其它設(shè)備作為一個(gè)整體，它們的系統(tǒng)航跡稱為局部系統(tǒng)航跡。對(duì)可靠單目標(biāo)型傳感器，可以利用其提供的平臺(tái)位置速度信息，直接起始航跡，并作為局部系統(tǒng)航跡。它們的ID號(hào)與局部系統(tǒng)航跡號(hào)之間在一次任務(wù)期間存在永久對(duì)應(yīng)關(guān)系；對(duì)多部精測(cè)雷達(dá)，如果目標(biāo)點(diǎn)跡不與任何已起始的局部系統(tǒng)航跡相關(guān)，則利用該目標(biāo)的測(cè)量序列起始新航跡。

3.3 點(diǎn)跡／航跡互聯(lián)

點(diǎn)跡／航跡互聯(lián)的過(guò)程是將候選回波（跟蹤門規(guī)則的輸出）與系統(tǒng)航跡相比較，并最后確定正確的點(diǎn)跡／航跡配對(duì)的過(guò)程。主要針對(duì)多部精測(cè)雷達(dá)雷測(cè)設(shè)備的測(cè)量信息。

假設(shè)航跡在k時(shí)刻狀態(tài)估計(jì)信息為（k｜k），k＋1時(shí)刻獲得目標(biāo)雷達(dá)測(cè)量信息通過(guò)坐標(biāo)變換，得到目標(biāo)在融合中心直角坐標(biāo)系下的測(cè)量值為X（k＋1）＝［xk＋1，yk＋1，zk＋1］。首先，利用k時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息預(yù)測(cè)其k＋1時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)信息：

如果下面公式成立：

則認(rèn)為雷達(dá)的測(cè)量信息與該航跡互聯(lián)，否則，判定該點(diǎn)跡信息不屬于此條航跡。（根據(jù)以往的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，n的取值可控制在3～5）。

3.4 數(shù)據(jù)壓縮

在本系統(tǒng)應(yīng)用中采用集中式多傳感器融合方法需要將多傳感器數(shù)據(jù)組合成類似單傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。假設(shè)同一目標(biāo)同一時(shí)刻的定位信息源有：，相應(yīng)的量測(cè)誤差為：

3.5 航跡維持

航跡維持，又稱為航跡濾波，主要是指如何保持對(duì)目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)的跟蹤，而不丟失目標(biāo)。這里采用Kalman濾波方法。

設(shè)目標(biāo)量測(cè)信息經(jīng)數(shù)據(jù)壓縮和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后，在直角坐標(biāo)系中表示Z（k）＝ ［xyz］′。由于導(dǎo)彈目標(biāo)和其它目標(biāo)起始系統(tǒng)航跡所建立的系統(tǒng)狀態(tài)方程不一致，因此，導(dǎo)彈目標(biāo)的狀態(tài)向量表示為z¨］，其它目標(biāo)狀態(tài)向量表示為

其中x、y、z分別為目標(biāo)在直角坐標(biāo)系下的X軸、Y軸和Z軸的位置。假設(shè)在k時(shí)刻系統(tǒng)航跡的估計(jì)和狀態(tài)協(xié)方差分別為（k｜k）、P（k｜k）；在k＋1時(shí)刻獲得與該航跡相關(guān)的量測(cè)為Z（k＋1），則通過(guò)以下步驟獲得航跡在k＋1時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)和狀態(tài)協(xié)方差：

其中（k＋1｜k）為狀態(tài)的一步預(yù)測(cè)；P（k＋1｜k）為一步預(yù)測(cè)協(xié)方差；（k＋1｜k）為預(yù)測(cè)量測(cè)；S（k＋1）為量測(cè)預(yù)測(cè)協(xié)方差；W（k＋1）為濾波增益。

3.6 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

當(dāng)目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng)時(shí)，需要采取相應(yīng)的措施以使系統(tǒng)能夠正確跟蹤該目標(biāo)。目標(biāo)機(jī)動(dòng)處理方法采用可調(diào)白噪聲方法。

首先，系統(tǒng)需要對(duì)目標(biāo)是否機(jī)動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)。簡(jiǎn)單的檢測(cè)方法是基于歸一化的新息平方：

當(dāng)εv（k＋1）超過(guò)某門限時(shí)，則判定目標(biāo)發(fā)生了機(jī)動(dòng)。對(duì)于不同的目標(biāo)，其門限的大小是不一樣的。因此，門限選取也需要根據(jù)設(shè)備的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行大量的仿真才可以最終確定。門限的選取原則主要根據(jù)目標(biāo)可能的最大機(jī)動(dòng)指標(biāo)來(lái)確定。

目標(biāo)的機(jī)動(dòng)處理主要是增大Kalman濾波方程中的過(guò)程噪聲協(xié)方差Q（k＋1），從而增大一步預(yù)測(cè)協(xié)方差P（k＋1｜k），增大量測(cè)預(yù)測(cè)協(xié)方差S（k＋1），直到εv（k＋1）減小到門限以下。Q（k＋1）的調(diào)整主要通過(guò)調(diào)整其中的比例系數(shù)q。

3.7 航跡融合

雷測(cè)設(shè)備的測(cè)量點(diǎn)跡（或測(cè)量序列）經(jīng)過(guò)濾波，得到目標(biāo)航跡，此目標(biāo)航跡需要和可靠單目標(biāo)型傳感器的航跡信息進(jìn)行融合，得到最終的目標(biāo)航跡信息。另一方面，當(dāng)指控中心選取混合式工作方式時(shí)，也需要進(jìn)行航跡／航跡融合。

1）最優(yōu)航跡合成解

其中，

Pi＋1｜k）（i＝1，2）分別為來(lái)自指控中心和測(cè)控中心同一目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)。

2）次優(yōu)航跡融合解

當(dāng)不考慮過(guò)程噪聲和初始條件的影響時(shí)，次優(yōu)航跡融合解可表示為

3.8 建模與模型參數(shù)的設(shè)置

模型的一些參數(shù)的設(shè)置是一個(gè)難題，通過(guò)事后測(cè)量原始數(shù)據(jù)機(jī)下仿真分析，模型的一些參數(shù)的設(shè)置采用事后測(cè)量原始數(shù)據(jù)機(jī)下仿真的經(jīng)驗(yàn)值、人工干預(yù)調(diào)整；實(shí)時(shí)積累觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)未知或不準(zhǔn)確的系統(tǒng)模型參數(shù)及噪聲特性進(jìn)行估計(jì)及修正，實(shí)時(shí)自適應(yīng)模型參數(shù)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同種類、不同精度、不同數(shù)據(jù)錄取率的傳感器模型參數(shù)的自適應(yīng)實(shí)時(shí)調(diào)整。

3.9 針對(duì)傳感器數(shù)據(jù)率和精度特點(diǎn)的數(shù)據(jù)濾波方法

結(jié)合各類測(cè)量設(shè)備的性能特點(diǎn)，運(yùn)用多階泰勒級(jí)數(shù)擬合殘差法實(shí)現(xiàn)測(cè)量數(shù)據(jù)處理動(dòng)態(tài)方差預(yù)估計(jì)，彌補(bǔ)了模型理論推導(dǎo)的初始狀態(tài)估計(jì)、初始狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差矩陣和測(cè)量信息誤差方差計(jì)算公式的不足?？朔藗鞲衅骶炔町惔蟆⒍虝r(shí)連續(xù)漏測(cè)、成片野值等問(wèn)題對(duì)數(shù)據(jù)處理精度和穩(wěn)定性的影響。

4 應(yīng)用結(jié)論

將信息融合算法模型嵌入實(shí)時(shí)并行計(jì)算數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中，用于指揮控制系統(tǒng)多傳感器多目標(biāo)探測(cè)信息的互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)了指控系統(tǒng)多測(cè)量設(shè)備信息的融合，提高了目標(biāo)跟蹤的信息質(zhì)量和目標(biāo)探測(cè)的精度，為指揮員提供高質(zhì)量和高可靠度的合同訓(xùn)練和試驗(yàn)的環(huán)境態(tài)勢(shì)，有效保證了目標(biāo)點(diǎn)跡（航跡）的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、連續(xù)性、平滑性，為航空武器試驗(yàn)的邊界條件產(chǎn)生、指揮員的決策提供直觀顯示和可靠依據(jù)，使指揮控制界面態(tài)勢(shì)清晰、便于指揮決策、便于安全控制，解決了由于多傳感器跟蹤同一目標(biāo)時(shí)，因各傳感器精度、數(shù)據(jù)采樣率不同而造成的航跡混亂的現(xiàn)象；解決了飛機(jī)編隊(duì)起飛、大空域機(jī)動(dòng)、空中編隊(duì)和交叉飛行等復(fù)雜狀態(tài)下的跟蹤和態(tài)勢(shì)顯示問(wèn)題；解決了指測(cè)控?cái)?shù)據(jù)引導(dǎo)困難、難以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤及不同試驗(yàn)訓(xùn)練任務(wù)同場(chǎng)次進(jìn)行的問(wèn)題。

將本系統(tǒng)推廣到現(xiàn)代化的軍事指揮控制系統(tǒng)，以信息融合為核心保證數(shù)據(jù)配批解算、設(shè)備引導(dǎo)平滑、穩(wěn)定、連續(xù)、準(zhǔn)確，對(duì)提高軍事指揮控制系統(tǒng)自動(dòng)化程度和可靠性具有重要意義，同時(shí)也是半實(shí)物仿真、戰(zhàn)術(shù)對(duì)抗評(píng)估等任務(wù)的前期基礎(chǔ)性工作。應(yīng)用信息融合技術(shù)可大大提高作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)的性能，經(jīng)適當(dāng)改造，可推廣用于其它合作環(huán)境下的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)（如空中交通管制）和非合作環(huán)境下的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)（如防空監(jiān)視與預(yù)警）中。

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