鄧 軍,唐堯文,徐 劍,韓 笑
(1.91851部隊(duì)·葫蘆島·125001;2.上海航天控制技術(shù)研究所·上?!?01109;3.中國(guó)航天科技集團(tuán)有限公司紅外探測(cè)技術(shù)研發(fā)中心·上海·201109)
制導(dǎo)精度、抗干擾能力是導(dǎo)彈系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重中之重,隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境得到了極大拓展。在復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下,如何有效地對(duì)抗干擾、識(shí)別目標(biāo)是一項(xiàng)重要的課題。僅采用單一傳感器的導(dǎo)彈無(wú)法滿(mǎn)足未來(lái)的作戰(zhàn)需求;同時(shí),受彈徑、體積、質(zhì)量以及成本的限制,不可能采用更多、更復(fù)雜的先進(jìn)技術(shù),所以復(fù)合制導(dǎo)體制是最簡(jiǎn)單有效的抗干擾體制。美、蘇等軍事強(qiáng)國(guó)從20世紀(jì)70年代末期就已著手研發(fā)微波雷達(dá)/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭。雷達(dá)能夠克服紅外傳感器探測(cè)距離近、無(wú)法全天候作戰(zhàn)的不足,而紅外傳感器可以彌補(bǔ)雷達(dá)抗干擾能力較弱、精度較低等缺陷。二者組合實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),構(gòu)成一種全新的高性能制導(dǎo)體制,主要用于反艦和反輻射導(dǎo)彈等的末制導(dǎo)[1-2]。
信息融合是利用計(jì)算機(jī)技術(shù),對(duì)按時(shí)序獲得的若干傳感器探測(cè)信息,在一定準(zhǔn)則下進(jìn)行自動(dòng)分析、綜合,以完成所需的決策和任務(wù)信息處理的過(guò)程。信息融合主要包括多傳感器監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、融合識(shí)別、融合跟蹤、融合糾錯(cuò)、優(yōu)化控制及數(shù)據(jù)庫(kù)管路等,在軍事上得到了廣泛的應(yīng)用。微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭綜合利用了微波測(cè)量距離遠(yuǎn)、紅外制導(dǎo)精度高的特點(diǎn),當(dāng)目標(biāo)距離較遠(yuǎn)時(shí),利用微波傳感器進(jìn)行測(cè)角,并進(jìn)行微波比例導(dǎo)引,同時(shí)紅外傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量目標(biāo)紅外信息,在滿(mǎn)足一定的條件時(shí),由微波交班至紅外,利用紅外比例導(dǎo)引方法操縱導(dǎo)彈直至命中目標(biāo)。但在導(dǎo)彈飛行過(guò)程中,受各種復(fù)雜環(huán)境或干擾條件的影響,有可能出現(xiàn)成導(dǎo)引頭交班至虛假目標(biāo)的情況,本文主要研究的是利用微波與紅外傳感器進(jìn)行信息融合,提高導(dǎo)引頭的抗干擾能力。
按照所處理信息的抽象程度,信息融合通常分為數(shù)據(jù)層、特征層以及決策層融合。
數(shù)據(jù)層融合對(duì)未經(jīng)預(yù)處理的各種傳感器探測(cè)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合與分析,用于多源圖像的復(fù)合、分析、理解以及合成同類(lèi)型雷達(dá)的波形等方面,屬于最底層融合。數(shù)據(jù)層融合的優(yōu)點(diǎn)是保留了盡量多的信息,融合前處理少,融合性能好,但這種融合對(duì)傳感器依賴(lài)性大,目前在數(shù)據(jù)層上微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭獲得的微波信息是微波測(cè)角,而紅外傳感器獲得的是紅外脈沖序列,兩者無(wú)法直接進(jìn)行融合。因此,微波與紅外傳感器無(wú)法在數(shù)據(jù)層上進(jìn)行融合處理。
特征層信息融合示意圖如圖1所示。
圖1 特征層信息融合Fig.1 Feature layer information fusion
由圖1可以看出,特征層融合是對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理及特征提取獲得的目標(biāo)特征向量 (位置、角度、角速度等)進(jìn)行綜合處理,在屬于中間層融合,其優(yōu)點(diǎn)是經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)念A(yù)處理,在具備一定的容錯(cuò)和抗干擾性能的同時(shí),保留了足量的重要信息,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)壓縮,能夠滿(mǎn)足導(dǎo)引頭實(shí)時(shí)處理的要求。特征層融合分為狀態(tài)信息融合和屬性融合。融合系統(tǒng)首先對(duì)各傳感器輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)信息的實(shí)時(shí)提取,包括位置、角度、運(yùn)動(dòng)參數(shù)等,在一定的坐標(biāo)系和參考時(shí)間基準(zhǔn)下進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)信息的融合。微波特征層上的信息主要為空間位置、微波測(cè)角等信息。紅外系統(tǒng)特征層上的信息有目標(biāo)空間位置、紅外能量、紅外測(cè)角、紅外比例跟蹤彈目視線角速度等,其信息基本上與微波的特征量相同。因此,微波/紅外復(fù)合系統(tǒng)的特征層數(shù)據(jù)能夠滿(mǎn)足信息融合的可比性和互補(bǔ)性條件,可以進(jìn)行融合。
決策層融合是在多個(gè)傳感器對(duì)同一觀測(cè)目標(biāo)得出初步結(jié)論的基礎(chǔ)上,按照特定規(guī)則給出最優(yōu)的全局決策,屬于最高級(jí)融合。融合過(guò)程利用關(guān)聯(lián)、判決等處理,對(duì)每個(gè)決策的可信度做出最終決策。這種融合方法對(duì)傳感器依賴(lài)性較小、抗干擾性能好、容錯(cuò)性好,但融合前信息處理量大,同時(shí)信息損失量較大。決策層融合系統(tǒng)具有較高的靈活性,信息傳輸量小,能夠融合環(huán)境等多方面的信息,并且能夠?qū)崿F(xiàn)非同步信息的處理,微波/紅外雙模傳感器系統(tǒng)也可以在決策層進(jìn)行目標(biāo)身份聯(lián)合識(shí)別[3-4]。
對(duì)于微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭,在微波比例交班至紅外比例或在紅外比例跟蹤過(guò)程中,存在各種類(lèi)型的背景干擾。背景干擾一般來(lái)自于目標(biāo)附近溫度較高、可以輻射紅外能量的物體,例如云團(tuán)、云帶、海天線、各種人工建筑等。對(duì)于點(diǎn)源探測(cè)系統(tǒng)而言,各種自然背景類(lèi)干擾引起的輻射面積、能量的變化與典型目標(biāo)存在較大的差異。自然背景經(jīng)紅外探測(cè)器掃描、信息處理之后,所形成的脈沖特性與典型目標(biāo)會(huì)存在一定的差別,可通過(guò)目標(biāo)特性識(shí)別進(jìn)行區(qū)分;但對(duì)于某些人工建筑干擾,其所形成的能量脈沖序列與典型目標(biāo)存在比較類(lèi)似的特性。當(dāng)導(dǎo)彈在微波制導(dǎo)飛行過(guò)程中,導(dǎo)引頭紅外傳感器探測(cè)到與目標(biāo)特性十分類(lèi)似的背景干擾時(shí),就有可能誤交班至背景環(huán)境,導(dǎo)致脫靶量較大。
考慮微波/紅外復(fù)合系統(tǒng)的特點(diǎn),其微波傳感器及紅外傳感器探測(cè)到的數(shù)據(jù)量無(wú)法直接進(jìn)行融合。微波傳感器利用微波特征鎖定目標(biāo),通過(guò)比相法得到微波測(cè)角,微波測(cè)角信號(hào)反映了目標(biāo)相對(duì)彈體的方位。紅外子系統(tǒng)線圈部件和彈體固連,其φ角線圈信號(hào)Uφ反映了陀螺指向相對(duì)彈體的方位;利用微波測(cè)角信號(hào)和Uφ測(cè)角信號(hào)可以得到陀螺指向與目標(biāo)方位的偏差,利用該偏差信號(hào)控制陀螺,使陀螺的進(jìn)動(dòng)角速度與目標(biāo)的視線角速度一致,完成對(duì)目標(biāo)的跟蹤,并輸出微波比例導(dǎo)引信號(hào)。紅外傳感器與陀螺部件同軸固連,當(dāng)陀螺根據(jù)微波測(cè)角進(jìn)動(dòng)時(shí),紅外傳感器實(shí)時(shí)進(jìn)行紅外信息探測(cè)和目標(biāo)識(shí)別。如果識(shí)別出目標(biāo)并滿(mǎn)足穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)的條件,則導(dǎo)引頭從微波比例導(dǎo)引階段跳轉(zhuǎn)到紅外比例導(dǎo)引階段,導(dǎo)引頭根據(jù)紅外探測(cè)器的目標(biāo)信息驅(qū)動(dòng)陀螺跟蹤目標(biāo),則此時(shí)的信號(hào)Uφ反映了陀螺根據(jù)紅外傳感器獲得的位置信息所指向的方位,即紅外測(cè)角。此時(shí)微波傳感器也在實(shí)時(shí)獲取微波測(cè)角信號(hào),兩測(cè)角信號(hào)分別為陀螺相對(duì)于微波目標(biāo)與紅外目標(biāo)的偏角,兩特征可以進(jìn)行有效的融合,從而實(shí)現(xiàn)抗干擾判定。對(duì)微波及紅外各自得到的目標(biāo)角度信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)度檢測(cè),若關(guān)聯(lián)度較高,則認(rèn)為導(dǎo)引頭未受到有效干擾,交班正確,此時(shí)繼續(xù)進(jìn)行紅外比例跟蹤,并實(shí)時(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度檢測(cè);若關(guān)聯(lián)度較低,則認(rèn)為導(dǎo)引頭受到干擾或交班存在異常,及時(shí)進(jìn)行工作模式的切換,快速截獲正確目標(biāo)。
微波、紅外傳感器分別提取的目標(biāo)狀態(tài)信息為:
其中,ρ表示目標(biāo)在導(dǎo)引頭視場(chǎng)內(nèi)極坐標(biāo)下離視場(chǎng)中心的幅值,θ表示極坐標(biāo)下的相位。
令融合觀測(cè)量
其中,w1與w2分別為權(quán)值。y越大,則觀測(cè)分歧越大,受干擾或誤交班的可能性越大;y越小,則觀測(cè)分歧越小,交班的準(zhǔn)確性越高。設(shè)定閾值為Y0,當(dāng)y>Y0,則認(rèn)為交班存在異常,進(jìn)行工作模式切換。
為提高判定的準(zhǔn)確性,在時(shí)域空間進(jìn)行累計(jì)判定。令y(i)=w1[ρ1(i)-ρ2(i)]+w2[θ1(i)-θ2(i)],在一段時(shí)間內(nèi)滑動(dòng),累計(jì)保存判定序列[y(k-n),y(k-n+1),…,y(k)],k>n,除滿(mǎn)足大于閾值Y0的條件,對(duì)序列[y(k-n),y(k-n+1),…,y(k)]進(jìn)行趨勢(shì)判斷,對(duì)于干擾導(dǎo)致的誤交班,則在測(cè)角上會(huì)出現(xiàn)逐漸分離的過(guò)程,若趨勢(shì)發(fā)散則做出存在交班異常的判定,算法如圖2所示,時(shí)域上累計(jì)信息越大,判斷越準(zhǔn)確,但實(shí)時(shí)性相對(duì)較差。
圖2 信息融合抗干擾算法Fig.2 Information fusion anti-jamming technology
設(shè)置融合觀測(cè)序列為[y(k-3),y(k-2),y(k-1),y(k)], 權(quán)值分別為w1=1,w2=0.0027,閾值Y0=1.1,在2.0s時(shí)設(shè)置紅外干擾,仿真過(guò)程設(shè)置時(shí)間更新周期為0.1s,信息融合仿真結(jié)果如下:
在2.6s左右開(kāi)始出現(xiàn)個(gè)別在閾值附近波動(dòng)的觀測(cè)量,在3s左右開(kāi)始出現(xiàn)連續(xù)的一定趨勢(shì)性,但不明顯,因此進(jìn)行持續(xù)觀察判斷。在3.5s左右,在滿(mǎn)足大于判定閾值的前提下,已經(jīng)出現(xiàn)明顯的發(fā)散,此時(shí)系統(tǒng)做出干擾誤交班判斷 (從高電平3V跳至0V)。
圖3 特征信息Fig.3 Feature information
圖4 仿真結(jié)果Fig.4 Simulation result
在導(dǎo)彈飛行過(guò)程中,受各種復(fù)雜環(huán)境或干擾條件的影響,導(dǎo)引頭的抗干擾能力具有不確定性。本文利用了復(fù)合導(dǎo)引頭中微波傳感器與紅外傳感器的數(shù)據(jù)信息,在測(cè)角特征信息上進(jìn)行信息融合,在外部存在干擾導(dǎo)致誤交班時(shí),及時(shí)準(zhǔn)確地做出干擾判斷,從而便于導(dǎo)引頭及時(shí)進(jìn)行工作模式的切換。通過(guò)仿真驗(yàn)證,該算法具有數(shù)據(jù)處理量小、實(shí)時(shí)性好、判斷準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn),可以有效地在工程上進(jìn)行應(yīng)用。