林京君+++林曉梅

【摘要】在目標(biāo)被遮擋條件下的自動(dòng)預(yù)測(cè)跟蹤中，研究了跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)過(guò)程中的角位置自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法。針對(duì)估計(jì)與預(yù)算中出現(xiàn)的發(fā)散現(xiàn)象，推導(dǎo)了導(dǎo)引頭框架角位置預(yù)測(cè)方法。建立了目標(biāo)遮擋預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)，設(shè)計(jì)多種不同的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)形式，并通過(guò)轉(zhuǎn)臺(tái)實(shí)現(xiàn)，測(cè)試改進(jìn)的自適應(yīng)位置預(yù)測(cè)算法在典型測(cè)試條件下的有效性和準(zhǔn)確程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域時(shí)，改進(jìn)的自適應(yīng)位置預(yù)測(cè)算法能夠有效地實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)跟蹤，保證目標(biāo)退出遮擋時(shí)能夠順利重新捕獲和跟蹤。

【關(guān)鍵詞】機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤；自適應(yīng)預(yù)測(cè)；卡爾曼濾波

1引言

日趨復(fù)雜的作戰(zhàn)環(huán)境，對(duì)成像導(dǎo)引頭的探測(cè)和跟蹤能力提出了更高的要求，尤其是由于隱身、偽裝、熱障等條件下發(fā)生目標(biāo)短時(shí)間丟失時(shí)，如何解決目標(biāo)的預(yù)測(cè)跟蹤問(wèn)題顯得尤為重要。合理的預(yù)測(cè)跟蹤算法能夠準(zhǔn)確地對(duì)目標(biāo)實(shí)施預(yù)測(cè)引導(dǎo)跟蹤，為圖像處理贏得算法調(diào)整時(shí)間，并且保證目標(biāo)再次出現(xiàn)在視場(chǎng)內(nèi)時(shí)較小的跟蹤誤差，順利實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的再捕獲和跟蹤。

機(jī)動(dòng)目標(biāo)的濾波與預(yù)測(cè)是估計(jì)當(dāng)前和未來(lái)時(shí)刻目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)（如位置、速度和加速度）的必要技術(shù)手段。當(dāng)目標(biāo)做非機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，采用基本的濾波和預(yù)測(cè)方法即可很好地達(dá)到目的。但是，在實(shí)際的目標(biāo)估計(jì)與預(yù)測(cè)過(guò)程中，目標(biāo)往往會(huì)發(fā)生機(jī)動(dòng)，這時(shí)采用基本的濾波和預(yù)測(cè)方法以及先前的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型，已不能滿足問(wèn)題求解的需要，估計(jì)與預(yù)測(cè)也會(huì)出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象。這時(shí)就需要對(duì)基本的濾波和預(yù)測(cè)方法加以改進(jìn)以求能夠更加有效地解決問(wèn)題。

2目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)構(gòu)成

2.1目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)硬件

雙軸電視導(dǎo)引頭以俯仰框?yàn)閮?nèi)框，方位框?yàn)橥饪?，?nèi)框中安裝雙軸微機(jī)械速度陀螺儀用于敏感內(nèi)外軸系的慣性角速度，角位置傳感器為光電編碼器，執(zhí)行器采用直流有刷力矩電機(jī)。目標(biāo)采用LED光源，安裝在用于模擬目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的轉(zhuǎn)臺(tái)上，該轉(zhuǎn)臺(tái)可以模擬目標(biāo)俯仰方向的運(yùn)動(dòng)，俯仰軸角度范圍為±35°。

應(yīng)用圖1所示的開(kāi)發(fā)測(cè)試系統(tǒng)，可以方便地進(jìn)行導(dǎo)引頭系統(tǒng)的跟蹤測(cè)試實(shí)驗(yàn)，伺服控制器和圖像處理算法都可以快速更改和測(cè)試，大大加快了系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)進(jìn)度。

2.2跟蹤測(cè)試系統(tǒng)的工作原理

導(dǎo)引頭通過(guò)面陣可見(jiàn)光CCD相機(jī)獲取LED光源的圖像，然后對(duì)所獲取的圖像進(jìn)行對(duì)比度分析，識(shí)別目標(biāo)以后輸出目標(biāo)在靶面上的形心坐標(biāo)。在導(dǎo)引頭伺服系統(tǒng)中，需要通過(guò)求解反三角函數(shù)將像素值變換為俯仰框架的角增量指令用于控制導(dǎo)引頭的視線指向目標(biāo)。導(dǎo)引頭伺服系統(tǒng)采用位置-速度雙回路控制結(jié)構(gòu)，位置環(huán)控制器采取常規(guī)的PI控制器，速度環(huán)采用PI控制器進(jìn)行誤差調(diào)節(jié)，采用基于模型參考自適應(yīng)的擾動(dòng)力矩觀測(cè)器進(jìn)行擾動(dòng)觀測(cè)和抑制。

3自適應(yīng)預(yù)測(cè)跟蹤系統(tǒng)的關(guān)鍵算法

在機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息預(yù)測(cè)方面，前期研究較多的維納濾波、α-β-γ濾波以及標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波都很難在目標(biāo)的多種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下使濾波器具有良好的跟蹤性能?，F(xiàn)階段在導(dǎo)引頭跟蹤系統(tǒng)中，有開(kāi)發(fā)與應(yīng)用前景的是實(shí)時(shí)辨識(shí)自適應(yīng)濾波算法中的機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的均值與方差自適應(yīng)跟蹤算法。

在“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型概念條件下，當(dāng)目標(biāo)正以某一加速度機(jī)動(dòng)時(shí)，通過(guò)典型的離散處理方法，我們可以得到下列離散狀態(tài)方程：

（1）

當(dāng)采用上述的方程進(jìn)行預(yù)算時(shí)，卡爾曼濾波方程可表示為：

（2）

如果將的一步預(yù)測(cè)看作在kT時(shí)刻的“當(dāng)前”加速度即隨機(jī)機(jī)動(dòng)加速度的均值，自適應(yīng)卡爾曼濾波算法可以表示為

（3）

機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的均值與方差自適應(yīng)跟蹤算法能更為真實(shí)的反映目標(biāo)機(jī)動(dòng)范圍和強(qiáng)度的變化，不僅能很好的跟蹤機(jī)動(dòng)與非機(jī)動(dòng)目標(biāo)，而且能嚴(yán)格消除穩(wěn)態(tài)誤差，估計(jì)無(wú)時(shí)間滯后，是實(shí)時(shí)辨識(shí)自適應(yīng)濾波類方法中較為實(shí)用的算法。

4測(cè)試實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

4.1測(cè)試實(shí)驗(yàn)主要參數(shù)

測(cè)試過(guò)程中使用的導(dǎo)引頭為俯仰-偏航結(jié)構(gòu)的電視導(dǎo)引頭，圖像處理器為DSP+FPGA結(jié)構(gòu)的硬件平臺(tái)，測(cè)試平臺(tái)中各子系統(tǒng)的主要參數(shù)如表1所示。

4.2俯仰軸預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試

首先使用目標(biāo)遮擋板對(duì)俯仰方向進(jìn)行遮擋，測(cè)試預(yù)測(cè)算法在目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域時(shí)的跟蹤效果。對(duì)俯仰軸跟蹤過(guò)程選取了圖2中所示的四幅圖像，在跟蹤的第14s到第20s為目標(biāo)被遮擋時(shí)間，遮擋時(shí)間共計(jì)6s，使用預(yù)測(cè)指令跟蹤目標(biāo)，當(dāng)目標(biāo)重新出現(xiàn)在靶面上時(shí)，依然處于靶心的位置，可以證明跟蹤算法在這種條件下的有效性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)過(guò)程記錄了俯仰方向的脫靶量、圖像跟蹤指令以及角位置變化情況，如圖3所示。

算法中設(shè)計(jì)的跟蹤回路的控制指令切換至預(yù)測(cè)值；當(dāng)目標(biāo)重新出現(xiàn)在視場(chǎng)中并且被圖像處理器識(shí)別和跟蹤后，跟蹤回路的控制指令切換回到由脫靶量解算的角增量指令。圖3中，（a）表示在預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰方向的脫靶量；（b）表示在預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰方向脫靶量解算指令以及預(yù)測(cè)指令；（c）表示俯仰方向目標(biāo)遮擋實(shí)驗(yàn)全過(guò)程中導(dǎo)引頭俯仰軸的角位置變化情況，其中，用紅色實(shí)線標(biāo)注的部分是預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰軸的角位置變化情況。從圖3中可以看出當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域，圖像跟蹤丟失的情況下，預(yù)測(cè)跟蹤能夠順利啟用并且有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的預(yù)測(cè)跟蹤，保證了目標(biāo)退出遮擋重新進(jìn)入視場(chǎng)后的再次捕獲和跟蹤。

5結(jié)束語(yǔ)

本文根據(jù)現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下導(dǎo)引頭穩(wěn)定跟蹤平臺(tái)會(huì)遇到的跟蹤過(guò)程中目標(biāo)被遮擋或干擾的情況，提出了應(yīng)用自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法估計(jì)框架角位置信息用于引導(dǎo)跟蹤的方法，同時(shí)，為了提高載體抑制擾動(dòng)的能力，提出了應(yīng)用基于模型參考自適應(yīng)的擾動(dòng)力矩觀測(cè)器的方法，并介紹了用于測(cè)試預(yù)測(cè)跟蹤效果的測(cè)試系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作原理。然后研究了基于“當(dāng)前”加速度模型的自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法和擾動(dòng)力矩觀測(cè)器結(jié)構(gòu)。最后，測(cè)試了目標(biāo)遮擋條件下預(yù)測(cè)跟蹤的實(shí)際效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：導(dǎo)引頭的俯仰能夠?qū)崿F(xiàn)遮擋條件下的預(yù)測(cè)跟蹤，相比脫靶量指令，預(yù)測(cè)跟蹤指令降低了67%?；緷M足了遮擋或干擾條件下的導(dǎo)引頭預(yù)測(cè)跟蹤的要求。

參考文獻(xiàn)

[1] 李道京，王啟才. 機(jī)動(dòng)目標(biāo)預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究[J]. 現(xiàn)代雷達(dá)，1992，10（5）： 10-15.

[2] 黃永梅，馬佳光，傅承毓. 預(yù)測(cè)濾波技術(shù)在光電經(jīng)緯儀中的應(yīng)用仿真[J].光電工程，2002，29（4）： 5-9.

[3] 黃永梅，張桐，唐濤等. 卡爾曼預(yù)測(cè)濾波對(duì)跟蹤傳感器延遲補(bǔ)償?shù)乃惴ㄑ芯縖J]. 光電工程，2006，33（6）：4-9.

[4] Bernd Uhrmeister.Kalman Filters for a Missile with Radar and/or Imaging Sensor [J]. Journal of Guidance， Control， andDynamics， 1994，17（6）：1339-1344.

[5] Y.T. CHAN， J.B. PLANT， J.R.T. BOTTOMLEY. A Kalman Tracker With a Simple Input Estimator [J]. IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems， 1982， 18（2）： 235 - 241.

[6] K.V. RAMACHANDRA， B.R. MOHAN， B.R. GEETHA.A Three-State Kalman Tracker Using Position and Rate Measurements[J]. IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems， 1993， 29（1）：215-222.

作者簡(jiǎn)介：

林京君（1987-），女，山東萊陽(yáng)人，長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)，碩士研究生；主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域：目標(biāo)追蹤。

林曉梅（1965-），女，山東黃縣人，長(zhǎng)春光機(jī)所，教授；主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域：信號(hào)處理。

【摘要】在目標(biāo)被遮擋條件下的自動(dòng)預(yù)測(cè)跟蹤中，研究了跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)過(guò)程中的角位置自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法。針對(duì)估計(jì)與預(yù)算中出現(xiàn)的發(fā)散現(xiàn)象，推導(dǎo)了導(dǎo)引頭框架角位置預(yù)測(cè)方法。建立了目標(biāo)遮擋預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)，設(shè)計(jì)多種不同的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)形式，并通過(guò)轉(zhuǎn)臺(tái)實(shí)現(xiàn)，測(cè)試改進(jìn)的自適應(yīng)位置預(yù)測(cè)算法在典型測(cè)試條件下的有效性和準(zhǔn)確程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域時(shí)，改進(jìn)的自適應(yīng)位置預(yù)測(cè)算法能夠有效地實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)跟蹤，保證目標(biāo)退出遮擋時(shí)能夠順利重新捕獲和跟蹤。

【關(guān)鍵詞】機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤；自適應(yīng)預(yù)測(cè)；卡爾曼濾波

1引言

日趨復(fù)雜的作戰(zhàn)環(huán)境，對(duì)成像導(dǎo)引頭的探測(cè)和跟蹤能力提出了更高的要求，尤其是由于隱身、偽裝、熱障等條件下發(fā)生目標(biāo)短時(shí)間丟失時(shí)，如何解決目標(biāo)的預(yù)測(cè)跟蹤問(wèn)題顯得尤為重要。合理的預(yù)測(cè)跟蹤算法能夠準(zhǔn)確地對(duì)目標(biāo)實(shí)施預(yù)測(cè)引導(dǎo)跟蹤，為圖像處理贏得算法調(diào)整時(shí)間，并且保證目標(biāo)再次出現(xiàn)在視場(chǎng)內(nèi)時(shí)較小的跟蹤誤差，順利實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的再捕獲和跟蹤。

機(jī)動(dòng)目標(biāo)的濾波與預(yù)測(cè)是估計(jì)當(dāng)前和未來(lái)時(shí)刻目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)（如位置、速度和加速度）的必要技術(shù)手段。當(dāng)目標(biāo)做非機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，采用基本的濾波和預(yù)測(cè)方法即可很好地達(dá)到目的。但是，在實(shí)際的目標(biāo)估計(jì)與預(yù)測(cè)過(guò)程中，目標(biāo)往往會(huì)發(fā)生機(jī)動(dòng)，這時(shí)采用基本的濾波和預(yù)測(cè)方法以及先前的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型，已不能滿足問(wèn)題求解的需要，估計(jì)與預(yù)測(cè)也會(huì)出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象。這時(shí)就需要對(duì)基本的濾波和預(yù)測(cè)方法加以改進(jìn)以求能夠更加有效地解決問(wèn)題。

2目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)構(gòu)成

2.1目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)硬件

雙軸電視導(dǎo)引頭以俯仰框?yàn)閮?nèi)框，方位框?yàn)橥饪?，?nèi)框中安裝雙軸微機(jī)械速度陀螺儀用于敏感內(nèi)外軸系的慣性角速度，角位置傳感器為光電編碼器，執(zhí)行器采用直流有刷力矩電機(jī)。目標(biāo)采用LED光源，安裝在用于模擬目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的轉(zhuǎn)臺(tái)上，該轉(zhuǎn)臺(tái)可以模擬目標(biāo)俯仰方向的運(yùn)動(dòng)，俯仰軸角度范圍為±35°。

應(yīng)用圖1所示的開(kāi)發(fā)測(cè)試系統(tǒng)，可以方便地進(jìn)行導(dǎo)引頭系統(tǒng)的跟蹤測(cè)試實(shí)驗(yàn)，伺服控制器和圖像處理算法都可以快速更改和測(cè)試，大大加快了系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)進(jìn)度。

2.2跟蹤測(cè)試系統(tǒng)的工作原理

導(dǎo)引頭通過(guò)面陣可見(jiàn)光CCD相機(jī)獲取LED光源的圖像，然后對(duì)所獲取的圖像進(jìn)行對(duì)比度分析，識(shí)別目標(biāo)以后輸出目標(biāo)在靶面上的形心坐標(biāo)。在導(dǎo)引頭伺服系統(tǒng)中，需要通過(guò)求解反三角函數(shù)將像素值變換為俯仰框架的角增量指令用于控制導(dǎo)引頭的視線指向目標(biāo)。導(dǎo)引頭伺服系統(tǒng)采用位置-速度雙回路控制結(jié)構(gòu)，位置環(huán)控制器采取常規(guī)的PI控制器，速度環(huán)采用PI控制器進(jìn)行誤差調(diào)節(jié)，采用基于模型參考自適應(yīng)的擾動(dòng)力矩觀測(cè)器進(jìn)行擾動(dòng)觀測(cè)和抑制。

3自適應(yīng)預(yù)測(cè)跟蹤系統(tǒng)的關(guān)鍵算法

在機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息預(yù)測(cè)方面，前期研究較多的維納濾波、α-β-γ濾波以及標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波都很難在目標(biāo)的多種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下使濾波器具有良好的跟蹤性能?，F(xiàn)階段在導(dǎo)引頭跟蹤系統(tǒng)中，有開(kāi)發(fā)與應(yīng)用前景的是實(shí)時(shí)辨識(shí)自適應(yīng)濾波算法中的機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的均值與方差自適應(yīng)跟蹤算法。

在“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型概念條件下，當(dāng)目標(biāo)正以某一加速度機(jī)動(dòng)時(shí)，通過(guò)典型的離散處理方法，我們可以得到下列離散狀態(tài)方程：

（1）

當(dāng)采用上述的方程進(jìn)行預(yù)算時(shí)，卡爾曼濾波方程可表示為：

（2）

如果將的一步預(yù)測(cè)看作在kT時(shí)刻的“當(dāng)前”加速度即隨機(jī)機(jī)動(dòng)加速度的均值，自適應(yīng)卡爾曼濾波算法可以表示為

（3）

機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的均值與方差自適應(yīng)跟蹤算法能更為真實(shí)的反映目標(biāo)機(jī)動(dòng)范圍和強(qiáng)度的變化，不僅能很好的跟蹤機(jī)動(dòng)與非機(jī)動(dòng)目標(biāo)，而且能嚴(yán)格消除穩(wěn)態(tài)誤差，估計(jì)無(wú)時(shí)間滯后，是實(shí)時(shí)辨識(shí)自適應(yīng)濾波類方法中較為實(shí)用的算法。

4測(cè)試實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

4.1測(cè)試實(shí)驗(yàn)主要參數(shù)

測(cè)試過(guò)程中使用的導(dǎo)引頭為俯仰-偏航結(jié)構(gòu)的電視導(dǎo)引頭，圖像處理器為DSP+FPGA結(jié)構(gòu)的硬件平臺(tái)，測(cè)試平臺(tái)中各子系統(tǒng)的主要參數(shù)如表1所示。

4.2俯仰軸預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試

首先使用目標(biāo)遮擋板對(duì)俯仰方向進(jìn)行遮擋，測(cè)試預(yù)測(cè)算法在目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域時(shí)的跟蹤效果。對(duì)俯仰軸跟蹤過(guò)程選取了圖2中所示的四幅圖像，在跟蹤的第14s到第20s為目標(biāo)被遮擋時(shí)間，遮擋時(shí)間共計(jì)6s，使用預(yù)測(cè)指令跟蹤目標(biāo)，當(dāng)目標(biāo)重新出現(xiàn)在靶面上時(shí)，依然處于靶心的位置，可以證明跟蹤算法在這種條件下的有效性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)過(guò)程記錄了俯仰方向的脫靶量、圖像跟蹤指令以及角位置變化情況，如圖3所示。

算法中設(shè)計(jì)的跟蹤回路的控制指令切換至預(yù)測(cè)值；當(dāng)目標(biāo)重新出現(xiàn)在視場(chǎng)中并且被圖像處理器識(shí)別和跟蹤后，跟蹤回路的控制指令切換回到由脫靶量解算的角增量指令。圖3中，（a）表示在預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰方向的脫靶量；（b）表示在預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰方向脫靶量解算指令以及預(yù)測(cè)指令；（c）表示俯仰方向目標(biāo)遮擋實(shí)驗(yàn)全過(guò)程中導(dǎo)引頭俯仰軸的角位置變化情況，其中，用紅色實(shí)線標(biāo)注的部分是預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰軸的角位置變化情況。從圖3中可以看出當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域，圖像跟蹤丟失的情況下，預(yù)測(cè)跟蹤能夠順利啟用并且有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的預(yù)測(cè)跟蹤，保證了目標(biāo)退出遮擋重新進(jìn)入視場(chǎng)后的再次捕獲和跟蹤。

5結(jié)束語(yǔ)

本文根據(jù)現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下導(dǎo)引頭穩(wěn)定跟蹤平臺(tái)會(huì)遇到的跟蹤過(guò)程中目標(biāo)被遮擋或干擾的情況，提出了應(yīng)用自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法估計(jì)框架角位置信息用于引導(dǎo)跟蹤的方法，同時(shí)，為了提高載體抑制擾動(dòng)的能力，提出了應(yīng)用基于模型參考自適應(yīng)的擾動(dòng)力矩觀測(cè)器的方法，并介紹了用于測(cè)試預(yù)測(cè)跟蹤效果的測(cè)試系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作原理。然后研究了基于“當(dāng)前”加速度模型的自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法和擾動(dòng)力矩觀測(cè)器結(jié)構(gòu)。最后，測(cè)試了目標(biāo)遮擋條件下預(yù)測(cè)跟蹤的實(shí)際效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：導(dǎo)引頭的俯仰能夠?qū)崿F(xiàn)遮擋條件下的預(yù)測(cè)跟蹤，相比脫靶量指令，預(yù)測(cè)跟蹤指令降低了67%?；緷M足了遮擋或干擾條件下的導(dǎo)引頭預(yù)測(cè)跟蹤的要求。

參考文獻(xiàn)

[1] 李道京，王啟才. 機(jī)動(dòng)目標(biāo)預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究[J]. 現(xiàn)代雷達(dá)，1992，10（5）： 10-15.

[2] 黃永梅，馬佳光，傅承毓. 預(yù)測(cè)濾波技術(shù)在光電經(jīng)緯儀中的應(yīng)用仿真[J].光電工程，2002，29（4）： 5-9.

[3] 黃永梅，張桐，唐濤等. 卡爾曼預(yù)測(cè)濾波對(duì)跟蹤傳感器延遲補(bǔ)償?shù)乃惴ㄑ芯縖J]. 光電工程，2006，33（6）：4-9.

[4] Bernd Uhrmeister.Kalman Filters for a Missile with Radar and/or Imaging Sensor [J]. Journal of Guidance， Control， andDynamics， 1994，17（6）：1339-1344.

[5] Y.T. CHAN， J.B. PLANT， J.R.T. BOTTOMLEY. A Kalman Tracker With a Simple Input Estimator [J]. IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems， 1982， 18（2）： 235 - 241.

[6] K.V. RAMACHANDRA， B.R. MOHAN， B.R. GEETHA.A Three-State Kalman Tracker Using Position and Rate Measurements[J]. IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems， 1993， 29（1）：215-222.

作者簡(jiǎn)介：

林京君（1987-），女，山東萊陽(yáng)人，長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)，碩士研究生；主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域：目標(biāo)追蹤。

林曉梅（1965-），女，山東黃縣人，長(zhǎng)春光機(jī)所，教授；主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域：信號(hào)處理。

【摘要】在目標(biāo)被遮擋條件下的自動(dòng)預(yù)測(cè)跟蹤中，研究了跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)過(guò)程中的角位置自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法。針對(duì)估計(jì)與預(yù)算中出現(xiàn)的發(fā)散現(xiàn)象，推導(dǎo)了導(dǎo)引頭框架角位置預(yù)測(cè)方法。建立了目標(biāo)遮擋預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)，設(shè)計(jì)多種不同的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)形式，并通過(guò)轉(zhuǎn)臺(tái)實(shí)現(xiàn)，測(cè)試改進(jìn)的自適應(yīng)位置預(yù)測(cè)算法在典型測(cè)試條件下的有效性和準(zhǔn)確程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域時(shí)，改進(jìn)的自適應(yīng)位置預(yù)測(cè)算法能夠有效地實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)跟蹤，保證目標(biāo)退出遮擋時(shí)能夠順利重新捕獲和跟蹤。

【關(guān)鍵詞】機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤；自適應(yīng)預(yù)測(cè)；卡爾曼濾波

1引言

日趨復(fù)雜的作戰(zhàn)環(huán)境，對(duì)成像導(dǎo)引頭的探測(cè)和跟蹤能力提出了更高的要求，尤其是由于隱身、偽裝、熱障等條件下發(fā)生目標(biāo)短時(shí)間丟失時(shí)，如何解決目標(biāo)的預(yù)測(cè)跟蹤問(wèn)題顯得尤為重要。合理的預(yù)測(cè)跟蹤算法能夠準(zhǔn)確地對(duì)目標(biāo)實(shí)施預(yù)測(cè)引導(dǎo)跟蹤，為圖像處理贏得算法調(diào)整時(shí)間，并且保證目標(biāo)再次出現(xiàn)在視場(chǎng)內(nèi)時(shí)較小的跟蹤誤差，順利實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的再捕獲和跟蹤。

機(jī)動(dòng)目標(biāo)的濾波與預(yù)測(cè)是估計(jì)當(dāng)前和未來(lái)時(shí)刻目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)（如位置、速度和加速度）的必要技術(shù)手段。當(dāng)目標(biāo)做非機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，采用基本的濾波和預(yù)測(cè)方法即可很好地達(dá)到目的。但是，在實(shí)際的目標(biāo)估計(jì)與預(yù)測(cè)過(guò)程中，目標(biāo)往往會(huì)發(fā)生機(jī)動(dòng)，這時(shí)采用基本的濾波和預(yù)測(cè)方法以及先前的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型，已不能滿足問(wèn)題求解的需要，估計(jì)與預(yù)測(cè)也會(huì)出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象。這時(shí)就需要對(duì)基本的濾波和預(yù)測(cè)方法加以改進(jìn)以求能夠更加有效地解決問(wèn)題。

2目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)構(gòu)成

2.1目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試系統(tǒng)硬件

雙軸電視導(dǎo)引頭以俯仰框?yàn)閮?nèi)框，方位框?yàn)橥饪?，?nèi)框中安裝雙軸微機(jī)械速度陀螺儀用于敏感內(nèi)外軸系的慣性角速度，角位置傳感器為光電編碼器，執(zhí)行器采用直流有刷力矩電機(jī)。目標(biāo)采用LED光源，安裝在用于模擬目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的轉(zhuǎn)臺(tái)上，該轉(zhuǎn)臺(tái)可以模擬目標(biāo)俯仰方向的運(yùn)動(dòng)，俯仰軸角度范圍為±35°。

應(yīng)用圖1所示的開(kāi)發(fā)測(cè)試系統(tǒng)，可以方便地進(jìn)行導(dǎo)引頭系統(tǒng)的跟蹤測(cè)試實(shí)驗(yàn)，伺服控制器和圖像處理算法都可以快速更改和測(cè)試，大大加快了系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)進(jìn)度。

2.2跟蹤測(cè)試系統(tǒng)的工作原理

導(dǎo)引頭通過(guò)面陣可見(jiàn)光CCD相機(jī)獲取LED光源的圖像，然后對(duì)所獲取的圖像進(jìn)行對(duì)比度分析，識(shí)別目標(biāo)以后輸出目標(biāo)在靶面上的形心坐標(biāo)。在導(dǎo)引頭伺服系統(tǒng)中，需要通過(guò)求解反三角函數(shù)將像素值變換為俯仰框架的角增量指令用于控制導(dǎo)引頭的視線指向目標(biāo)。導(dǎo)引頭伺服系統(tǒng)采用位置-速度雙回路控制結(jié)構(gòu)，位置環(huán)控制器采取常規(guī)的PI控制器，速度環(huán)采用PI控制器進(jìn)行誤差調(diào)節(jié)，采用基于模型參考自適應(yīng)的擾動(dòng)力矩觀測(cè)器進(jìn)行擾動(dòng)觀測(cè)和抑制。

3自適應(yīng)預(yù)測(cè)跟蹤系統(tǒng)的關(guān)鍵算法

在機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息預(yù)測(cè)方面，前期研究較多的維納濾波、α-β-γ濾波以及標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波都很難在目標(biāo)的多種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下使濾波器具有良好的跟蹤性能?，F(xiàn)階段在導(dǎo)引頭跟蹤系統(tǒng)中，有開(kāi)發(fā)與應(yīng)用前景的是實(shí)時(shí)辨識(shí)自適應(yīng)濾波算法中的機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的均值與方差自適應(yīng)跟蹤算法。

在“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型概念條件下，當(dāng)目標(biāo)正以某一加速度機(jī)動(dòng)時(shí)，通過(guò)典型的離散處理方法，我們可以得到下列離散狀態(tài)方程：

（1）

當(dāng)采用上述的方程進(jìn)行預(yù)算時(shí)，卡爾曼濾波方程可表示為：

（2）

如果將的一步預(yù)測(cè)看作在kT時(shí)刻的“當(dāng)前”加速度即隨機(jī)機(jī)動(dòng)加速度的均值，自適應(yīng)卡爾曼濾波算法可以表示為

（3）

機(jī)動(dòng)目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的均值與方差自適應(yīng)跟蹤算法能更為真實(shí)的反映目標(biāo)機(jī)動(dòng)范圍和強(qiáng)度的變化，不僅能很好的跟蹤機(jī)動(dòng)與非機(jī)動(dòng)目標(biāo)，而且能嚴(yán)格消除穩(wěn)態(tài)誤差，估計(jì)無(wú)時(shí)間滯后，是實(shí)時(shí)辨識(shí)自適應(yīng)濾波類方法中較為實(shí)用的算法。

4測(cè)試實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

4.1測(cè)試實(shí)驗(yàn)主要參數(shù)

測(cè)試過(guò)程中使用的導(dǎo)引頭為俯仰-偏航結(jié)構(gòu)的電視導(dǎo)引頭，圖像處理器為DSP+FPGA結(jié)構(gòu)的硬件平臺(tái)，測(cè)試平臺(tái)中各子系統(tǒng)的主要參數(shù)如表1所示。

4.2俯仰軸預(yù)測(cè)跟蹤測(cè)試

首先使用目標(biāo)遮擋板對(duì)俯仰方向進(jìn)行遮擋，測(cè)試預(yù)測(cè)算法在目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域時(shí)的跟蹤效果。對(duì)俯仰軸跟蹤過(guò)程選取了圖2中所示的四幅圖像，在跟蹤的第14s到第20s為目標(biāo)被遮擋時(shí)間，遮擋時(shí)間共計(jì)6s，使用預(yù)測(cè)指令跟蹤目標(biāo)，當(dāng)目標(biāo)重新出現(xiàn)在靶面上時(shí)，依然處于靶心的位置，可以證明跟蹤算法在這種條件下的有效性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)過(guò)程記錄了俯仰方向的脫靶量、圖像跟蹤指令以及角位置變化情況，如圖3所示。

算法中設(shè)計(jì)的跟蹤回路的控制指令切換至預(yù)測(cè)值；當(dāng)目標(biāo)重新出現(xiàn)在視場(chǎng)中并且被圖像處理器識(shí)別和跟蹤后，跟蹤回路的控制指令切換回到由脫靶量解算的角增量指令。圖3中，（a）表示在預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰方向的脫靶量；（b）表示在預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰方向脫靶量解算指令以及預(yù)測(cè)指令；（c）表示俯仰方向目標(biāo)遮擋實(shí)驗(yàn)全過(guò)程中導(dǎo)引頭俯仰軸的角位置變化情況，其中，用紅色實(shí)線標(biāo)注的部分是預(yù)測(cè)跟蹤過(guò)程中，俯仰軸的角位置變化情況。從圖3中可以看出當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入遮擋區(qū)域，圖像跟蹤丟失的情況下，預(yù)測(cè)跟蹤能夠順利啟用并且有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的預(yù)測(cè)跟蹤，保證了目標(biāo)退出遮擋重新進(jìn)入視場(chǎng)后的再次捕獲和跟蹤。

5結(jié)束語(yǔ)

本文根據(jù)現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下導(dǎo)引頭穩(wěn)定跟蹤平臺(tái)會(huì)遇到的跟蹤過(guò)程中目標(biāo)被遮擋或干擾的情況，提出了應(yīng)用自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法估計(jì)框架角位置信息用于引導(dǎo)跟蹤的方法，同時(shí)，為了提高載體抑制擾動(dòng)的能力，提出了應(yīng)用基于模型參考自適應(yīng)的擾動(dòng)力矩觀測(cè)器的方法，并介紹了用于測(cè)試預(yù)測(cè)跟蹤效果的測(cè)試系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作原理。然后研究了基于“當(dāng)前”加速度模型的自適應(yīng)卡爾曼預(yù)測(cè)算法和擾動(dòng)力矩觀測(cè)器結(jié)構(gòu)。最后，測(cè)試了目標(biāo)遮擋條件下預(yù)測(cè)跟蹤的實(shí)際效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：導(dǎo)引頭的俯仰能夠?qū)崿F(xiàn)遮擋條件下的預(yù)測(cè)跟蹤，相比脫靶量指令，預(yù)測(cè)跟蹤指令降低了67%?；緷M足了遮擋或干擾條件下的導(dǎo)引頭預(yù)測(cè)跟蹤的要求。

參考文獻(xiàn)

[1] 李道京，王啟才. 機(jī)動(dòng)目標(biāo)預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究[J]. 現(xiàn)代雷達(dá)，1992，10（5）： 10-15.

[2] 黃永梅，馬佳光，傅承毓. 預(yù)測(cè)濾波技術(shù)在光電經(jīng)緯儀中的應(yīng)用仿真[J].光電工程，2002，29（4）： 5-9.

[3] 黃永梅，張桐，唐濤等. 卡爾曼預(yù)測(cè)濾波對(duì)跟蹤傳感器延遲補(bǔ)償?shù)乃惴ㄑ芯縖J]. 光電工程，2006，33（6）：4-9.

[4] Bernd Uhrmeister.Kalman Filters for a Missile with Radar and/or Imaging Sensor [J]. Journal of Guidance， Control， andDynamics， 1994，17（6）：1339-1344.

[5] Y.T. CHAN， J.B. PLANT， J.R.T. BOTTOMLEY. A Kalman Tracker With a Simple Input Estimator [J]. IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems， 1982， 18（2）： 235 - 241.

[6] K.V. RAMACHANDRA， B.R. MOHAN， B.R. GEETHA.A Three-State Kalman Tracker Using Position and Rate Measurements[J]. IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems， 1993， 29（1）：215-222.

作者簡(jiǎn)介：

林京君（1987-），女，山東萊陽(yáng)人，長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)，碩士研究生；主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域：目標(biāo)追蹤。

林曉梅（1965-），女，山東黃縣人，長(zhǎng)春光機(jī)所，教授；主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域：信號(hào)處理。