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(海軍航空大學(xué) 青島校區(qū)，山東 青島 266041)

0 引言

在海軍“走向深藍(lán)”戰(zhàn)略指引下，依托模擬器開展飛行仿真訓(xùn)練已成為部隊不可或缺的訓(xùn)練手段，部隊需求也從體驗式、程序性操作訓(xùn)練上升到戰(zhàn)術(shù)層面協(xié)同作戰(zhàn)訓(xùn)練，迫切要求通過模擬器這種相對廉價的訓(xùn)練方式使人員更高效的掌握戰(zhàn)法，以快速提升我軍戰(zhàn)斗力。在此背景下，多模擬器在復(fù)雜電磁環(huán)境下聯(lián)網(wǎng)對抗訓(xùn)練已經(jīng)成為飛行仿真的重要方向。飛行仿真中，視景系統(tǒng)是一個關(guān)鍵組成部分，直接影響著飛行仿真系統(tǒng)的整體逼真性和任務(wù)覆蓋率，逼真的視景環(huán)境可以使飛行員感受到更真實的戰(zhàn)場環(huán)境。視景系統(tǒng)基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)實現(xiàn)，提供一個基于真實模型的地形地貌，以及影響武器效能的自然環(huán)境，演示各武器分系統(tǒng)的仿真結(jié)果，表現(xiàn)戰(zhàn)場敵我雙方的對抗場面。在完成某型戰(zhàn)斗機(jī)分隊級戰(zhàn)術(shù)仿真開發(fā)過程中，發(fā)現(xiàn)多臺模擬器進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)編隊或?qū)狗抡鏁r，在本地模擬器視景中觀察遠(yuǎn)程模擬器時，當(dāng)距離很近時會發(fā)現(xiàn)鄰近對象會出現(xiàn)不規(guī)則圖像抖動現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了仿真效果，喪失了沉浸感和逼真度，很難達(dá)到訓(xùn)練要求。

對于圖像抖動問題，主要涉及到視頻圖像的電子穩(wěn)像處理，文獻(xiàn)[1]提出一種基于相鄰幀補(bǔ)償?shù)母咚龠\(yùn)動目標(biāo)圖像穩(wěn)像算法，結(jié)合自適應(yīng)中值濾波方法和灰度化直方圖均衡方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理，用尺度不變特征變換(SIFT)算法提取視頻圖像中的特征點，利用仿射模型求解運(yùn)動參數(shù)，采用Kalman濾波對視頻圖像中的正常掃描進(jìn)行濾波，最后用相鄰補(bǔ)償方法將圖像的前一幀作為參考幀對當(dāng)前幀進(jìn)行參數(shù)補(bǔ)償，實現(xiàn)了高速運(yùn)動目標(biāo)的視頻圖像電子穩(wěn)像處理；文獻(xiàn)[2]提出了一種基于預(yù)先劃定一個或多個目標(biāo)匹配區(qū)域的顏色直方圖匹配算法來消除干擾位移。針對虛擬環(huán)境下的圖像抖動問題，文獻(xiàn)[3]針對精確頭部追蹤中的時間延遲和圖像抖動問題提出了一種兩步預(yù)測算法消除虛擬環(huán)境的中圖像抖動。針對虛擬環(huán)境中引起圖像抖動的原因，徐勇波[5]認(rèn)為是由數(shù)據(jù)幀不同步和視點坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中數(shù)據(jù)不平滑引起的；陳學(xué)文[6]和李尚林[4]認(rèn)為在大場景渲染中的單精度浮點數(shù)的低精度會導(dǎo)致的圖像抖動和撕裂問題。王煒[7]在研究基于飛參開發(fā)虛擬飛行再現(xiàn)系統(tǒng)時發(fā)現(xiàn)由于飛參數(shù)據(jù)采樣頻率較低及異常值會引起視景抖動。

本文所針對的問題與文獻(xiàn)[5]類似，文獻(xiàn)[5]采用七點滑動平均算法處理基本消除了抖動現(xiàn)象，應(yīng)用過程發(fā)現(xiàn)該方法需要緩存20個仿真數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)實時性造成影響，不能滿足訓(xùn)練要求。因此，本文首先對作為問題背景的某型戰(zhàn)斗機(jī)分隊級戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)及出現(xiàn)的視景抖動現(xiàn)象進(jìn)行了簡要說明，進(jìn)一步分析了引起視景系統(tǒng)圖像抖動的原因，并給出了基于加權(quán)滑動平均濾波算法的視景抖動消除方法，測試表明：基于該方法不但消除了視景抖動現(xiàn)象，而且對系統(tǒng)仿真的實時性影響不大。

1 某型戰(zhàn)斗機(jī)分隊?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)

針對某型戰(zhàn)斗機(jī)開展分隊?wèi)?zhàn)術(shù)模擬訓(xùn)練的需求，開發(fā)了仿真訓(xùn)練系統(tǒng)，該系統(tǒng)由多個仿真訓(xùn)練單元組成，每個單元是一個半實物模擬器，由模擬座艙、多通道視景顯示屏、仿真計算機(jī)等硬件設(shè)備組成。每個仿真訓(xùn)練單元還包括雷達(dá)模型、電子對抗模型、武器模型、硬件采集系統(tǒng)、飛控解算系統(tǒng)以及視景顯示系統(tǒng)等多個軟件模塊，多個模塊通過總線系統(tǒng)以可插拔的形式進(jìn)行通信和交互。仿真訓(xùn)練單元之間又同時連接到聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器上，通過聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。系統(tǒng)中的戰(zhàn)場環(huán)境模型、藍(lán)軍CGF模型、態(tài)勢顯示系統(tǒng)以及記錄回放系統(tǒng)同時通過聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器連入訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中。為保證實時性要求，聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器采用原生的套接字進(jìn)行通信?？偪嘏_通過組播網(wǎng)絡(luò)對多個仿真訓(xùn)練單元進(jìn)行控制。基于該系統(tǒng)可以開展戰(zhàn)斗機(jī)1對1、1對2等空中格斗戰(zhàn)術(shù)科目訓(xùn)練。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 分隊?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

在系統(tǒng)開發(fā)過程中，發(fā)現(xiàn)在開展戰(zhàn)斗機(jī)編隊飛行或進(jìn)行對抗訓(xùn)練時，視景中的遠(yuǎn)程模擬器在視景中的運(yùn)動圖像存在明顯抖動現(xiàn)象。具體表現(xiàn)為，在仿真訓(xùn)練單元1的視景顯示系統(tǒng)中觀察仿真訓(xùn)練單元2模擬器運(yùn)動時，當(dāng)相對運(yùn)動速度較快且兩者距離較近時，單元2在視景中出現(xiàn)不規(guī)則抖動，這對于開展分隊級戰(zhàn)術(shù)模擬訓(xùn)練是不可接受的。

2 抖動原因分析

現(xiàn)實飛行訓(xùn)練中顯然不會出現(xiàn)視景抖動的重影現(xiàn)象，在模擬訓(xùn)練中出現(xiàn)該問題根本原因在于分布式虛擬環(huán)境中的時空不一致問題。所謂時空不一致是指分布式虛擬環(huán)境中各節(jié)點由于時鐘不同步、網(wǎng)絡(luò)延遲等原因，不同節(jié)點對虛擬環(huán)境的時間與空間耦合關(guān)系的認(rèn)知不一致[8]。

現(xiàn)有的典型時空一致性控制技術(shù)主要有本地滯后技術(shù)、推算定位技術(shù)、時間扭曲技術(shù)、實體遷移技術(shù)、異地狀態(tài)延遲技術(shù)、分層控制技術(shù)、滯后狀態(tài)同步技術(shù)等[9]。例如支持DIS協(xié)議的分布式虛擬環(huán)境支撐平臺提供了推算定位技術(shù)，可以減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，隱藏部分網(wǎng)絡(luò)延遲，從一定程度上緩解了分布式虛擬環(huán)境的時空一致性問題；支持HLA/RTI協(xié)議的時間管理服務(wù)則通過數(shù)據(jù)過濾等技術(shù)對各仿真節(jié)點的邏輯時間推進(jìn)進(jìn)行同步，保證事件接收滿足時間戳順序。

以上技術(shù)一般提供保證仿真過程中的例如開火、爆炸等離散性事件在各仿真節(jié)點按照因果順序發(fā)生的機(jī)制，確保時空因果順序的一致性，但對于實體狀態(tài)連續(xù)變化所涉及到的時空一致性問題沒有給出針對性的保證措施。為解決上述時空不一致問題，本系統(tǒng)通過為每個節(jié)點的狀態(tài)數(shù)據(jù)添加時間戳，并由聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器向所有節(jié)點發(fā)送全局時間進(jìn)行時間同步，保證所有節(jié)點按照全局時間進(jìn)行推進(jìn)，從而解決了錯幀和跳幀問題。但由于多個計算模型是多步長推進(jìn)的，網(wǎng)絡(luò)延遲也不穩(wěn)定，且各仿真計算模型的仿真度也是有限，因此即使保證了狀態(tài)數(shù)據(jù)的前后順序正確也無法消除本地模型與遠(yuǎn)程模型之間數(shù)據(jù)交互(本系統(tǒng)中主要體現(xiàn)在坐標(biāo)變換)存在的誤差。這種誤差起源于不同仿真模型的逼真度無法統(tǒng)一以及仿真數(shù)據(jù)傳輸延遲時間不能準(zhǔn)確預(yù)測。客觀存在的誤差對分布式虛擬環(huán)境的時空一致性產(chǎn)生了相關(guān)影響，根據(jù)誤差理論可知，系統(tǒng)誤差是無法根本消除的。

對于一般的仿真訓(xùn)練過程而言，這種由不同模型數(shù)據(jù)交互誤差所引起的時空不一致的影響是可忽略的。由于飛機(jī)運(yùn)動速度較快，當(dāng)這種交互性誤差大于某一個閾值時就會在視覺上產(chǎn)生影響因而帶來視景上的圖像抖動，此時這種影響就不能忽略。在這種視景圖像抖動不能根除的情況下，對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理進(jìn)而減小誤差所帶來的影響是消除抖動的必行之路。

(1)

d′=d+(-1)nσd

(2)

表1 抖動閾值-相對距離關(guān)系表

由測試結(jié)果可知：視景抖動隨兩仿真實體的相對距離d的增大非線性減??；當(dāng)相對距離d在500米以上時視景抖動的影響可忽略不計。圖3和表1可作為判斷消除算法有效性的依據(jù)。

3 抖動消除方法

由以上分析可知，分布式仿真計算模型之間的數(shù)據(jù)交互時會產(chǎn)生誤差從而出現(xiàn)數(shù)據(jù)抖動，當(dāng)數(shù)據(jù)抖動達(dá)到一定程度時會在視覺上視景抖動現(xiàn)象。因此有必要采取措施對交互數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。文獻(xiàn)[5]采用直線擬合的方法進(jìn)行平滑處理，該方法將滑動窗口取為20個歷史數(shù)據(jù)間隔，對這20個歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑后再由視景進(jìn)行顯示，該方法有效去除了視景抖動，但是緩存數(shù)據(jù)太多，帶來了100ms以上的延遲，這不符合本系統(tǒng)關(guān)于實時性要求的指標(biāo)。因此本文提出了一種基于加權(quán)滑動平均濾波視景抖動消除方法，該方法在保證實時性指標(biāo)的前提下能有效的消除視景抖動。

3.1 加權(quán)滑動平均濾波

滑動平均濾波法就是相當(dāng)于有一個固定長度為L的滑動窗口，沿離散時間序列滑動。每滑動一個采樣間隔，窗口前面進(jìn)入一個新的數(shù)據(jù)，窗口后面去掉一個舊的的數(shù)據(jù)，這樣在窗口始終有L個“最新”的數(shù)據(jù)。只要每次在滑動后把窗口的L個數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均，就可得到一組經(jīng)過滑動平均后濾波后的新序列[10]，其表達(dá)式為：

(3)

式中，L為滑動窗口的寬度?；瑒悠骄鶠V波相當(dāng)于一個低通濾波器，衰減了較高頻率的信號，對數(shù)據(jù)起到平滑的作用。通過合理設(shè)置窗口寬度，就可以在抑制噪聲的同時盡可能保存信號，從而達(dá)到提高信噪比的目的。對周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高，適用于高頻振蕩的系統(tǒng)，但靈敏度低，對偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾抑制作用較差，不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。

針對滑動平均濾波靈敏度低的問題，對不同時刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)值，稱為加權(quán)滑動平均濾波，其表達(dá)式如下[7]：

(4)

式中wp.n-k是數(shù)據(jù)x[n-k]對應(yīng)的權(quán)值。通常是越接近現(xiàn)時刻的數(shù)據(jù)，權(quán)取得越大，給予新采樣的權(quán)系數(shù)越大，則靈敏度越高，但信號平滑度越低。

3.2 基于加權(quán)滑動平均濾波的抖動消除方法

本文要處理的仿真數(shù)據(jù)包含了高頻抖動的噪聲，目的是要盡可能抑制噪聲以得到相對平滑的數(shù)據(jù)，并可通過調(diào)整權(quán)值以減小仿真的實時性的影響。對仿真數(shù)據(jù)的平滑在圖1所示的各仿真單元中的視景顯示模塊進(jìn)行，基于加權(quán)滑動平均濾波的抖動消除方法總體流程如圖3所示。

圖3 基于加權(quán)滑動平均濾波的視景抖動消除方法流程圖

在仿真開始前，需先設(shè)置滑動窗口寬度L值和對應(yīng)的權(quán)值集合wp，首先從總線獲取遠(yuǎn)程模擬器狀態(tài)數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)程模擬器狀態(tài)數(shù)據(jù)是多個遠(yuǎn)程模擬器的狀態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)組，數(shù)組每個成員是一個結(jié)構(gòu)體，定義如下：

struct simulator_state

{

double lat; //緯度

double lon;//經(jīng)度

float alt; //高度

float H; //偏航角

float P; //俯仰角

float R; //滾轉(zhuǎn)角

}；

獲取的上述數(shù)據(jù)是基于全局坐標(biāo)系的，需轉(zhuǎn)換為在本地模擬器機(jī)體坐標(biāo)系下的位置數(shù)據(jù)，將轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)壓入樣本隊列中，所述的樣本隊列長度等于滑動窗口寬度L。初始時，樣本隊列中數(shù)據(jù)個數(shù)小于L，則不斷壓入新的數(shù)據(jù)直到填滿。填滿后每次新來數(shù)據(jù)都進(jìn)行平滑濾波處理，處理后的數(shù)據(jù)再變換為全局坐標(biāo)并在視景中進(jìn)行顯示，注意視景顯示后還要切換到本機(jī)視角。

樣本寬度L和權(quán)值集wp可根據(jù)測試獲得，本系統(tǒng)中設(shè)置L=10，wp={4,3,2,2,2,1,1,1,1,1}。

實現(xiàn)時，在圖1所示的分隊?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的每個仿真訓(xùn)練單元中的視景顯示模塊中完成。仿真開始前設(shè)置好窗口寬度和權(quán)值數(shù)組，并設(shè)置緩沖池以隊列的方式存放緩沖數(shù)據(jù)。仿真開始后在一個while循環(huán)中完成，首先接收聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器發(fā)送過來的其他仿真節(jié)點的狀態(tài)并轉(zhuǎn)化為本地坐標(biāo)，然后判斷緩沖池是否已滿，如果已滿則對接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，濾波后將狀態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)并在視景上顯示；如果不滿足則將接收的數(shù)據(jù)壓入緩沖池中。

采用C++語言實現(xiàn)上述過程，處理的偽代碼如下：

void FilterAndShow()

{

int L=10;//窗口寬度

int[10] Wp={4,3,2,2,2,1,1,1,1,1};//加權(quán)值

list< simulator_state > SimulatorPool;//緩沖池

while(1)

{

RecvRemSimState();//接收遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)

if(SimulatorPool.size()

{

push_backPool();//向緩沖池壓入數(shù)據(jù)

}

else

{

smoothFilter();//調(diào)用filter()函數(shù)

show();//在視景上顯示

}

sleep(20);//仿真周期

}

}

偽代碼中的smoothFilter()函數(shù)圖3右側(cè)的平滑濾波處理過程：首先將待處理的數(shù)據(jù)壓入樣本隊列頭部，同時將樣本隊列尾部數(shù)據(jù)彈出，然后迭代滑動窗口寬度L次，求出樣本數(shù)據(jù)的加權(quán)和，最后根據(jù)公式(4)將得到的樣本數(shù)據(jù)加權(quán)和除以權(quán)值和得到平滑后的數(shù)據(jù)。

平滑濾波處理的C++算法代碼如下：

void filter(float* input,float *output,VALUE_LST * pSample,COE_ARRAY *pIndex,int COE_SUM)

{

//進(jìn)一個新數(shù)據(jù)并彈出舊數(shù)據(jù)

pSample->push_back(*input);

pSample->pop_front();

*output = 0.0;

//求加權(quán)平均值

for (int i=0;i<(int)pSample->size();i++)

{

*output += (*pIndex)[i] * (*pSample)[i];

}

*output /= COE_SUM;

}

3.3 測試結(jié)果及評價

基于如圖1所示的系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行測試，兩個模擬器單元進(jìn)行互聯(lián)，由兩名飛行員開展相距100 m(一般的編隊距離)的編隊飛行，系統(tǒng)飛控解算模型仿真周期是20 ms，視景刷新率是50 fps。進(jìn)行4次測試，分別是:(1)不進(jìn)行任何處理；(2)采用文獻(xiàn)1給出的七點滑動平均算法；(3)采用算法參數(shù)為L=10，wp={1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}的不加權(quán)的滑動平均濾波算法；(4)采用參數(shù)為L=10，wp={4,3,2,2,2,1,1,1,1,1}的加權(quán)滑動平均濾波算法。得到3種測試下高度維上相對坐標(biāo)變化如圖4所示。

圖4 4種測試下高度維相對坐標(biāo)數(shù)據(jù)對比

分析圖4可知：

2)在實時性方面，文獻(xiàn)[5]中的七點滑動平均需要緩存20個數(shù)據(jù)且要同時對這個20個數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到新值后才能在視景進(jìn)行顯示，因此其帶來較大延遲，如本系統(tǒng)仿真周期是20 ms，則最長需延遲420 ms。雖然可通過多線程的方式進(jìn)行并行處理，但總體還是要大于100 ms，不符合本系統(tǒng)的實時性指標(biāo)。而對于滑動平均濾波算法，其基于滑動窗口，得到的數(shù)據(jù)就是當(dāng)前值，可直接進(jìn)行顯示。由于濾波是對真實數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均處理，因此滿足實時性指標(biāo)就轉(zhuǎn)化為對當(dāng)前值的敏感度，通過加權(quán)處理要比直接進(jìn)行平均濾波更能體現(xiàn)當(dāng)前值影響。圖5是兩種濾波方法處理后的值與當(dāng)前值得偏離情況對比，很明顯加權(quán)滑動平均濾波算法得到的數(shù)據(jù)比滑動平均濾波算法得到的值更接近原始值。

圖5 兩種濾波處理值與真實值偏離對比

由以上分析可知，采用基于加權(quán)滑動平均的視景抖動消除方法對消除視景抖動是有效的，且對系統(tǒng)的實時性的影響在仿真訓(xùn)練的接受范圍之內(nèi)。

4 結(jié)語

可知，由于分布式虛擬環(huán)境下的各實體連續(xù)狀態(tài)的時空不一致性問題在飛行仿真器聯(lián)網(wǎng)對抗仿真中具有特殊形式的表現(xiàn)，即本地視景中顯示遠(yuǎn)程模擬器的不規(guī)則抖動現(xiàn)象。本文首先論述了引起視景抖動的原因，并說明了完全消除的不可能性，定量描述了數(shù)據(jù)高頻抖動何時會影響到視景的視覺顯示。并給出了基于加權(quán)滑動平均濾波的視景抖動消除方法，有效的解決了抖動問題，此方法可進(jìn)一步推廣到解決其他分布式虛擬環(huán)境下數(shù)據(jù)抖動問題。