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        基于helmert的光雷數(shù)據(jù)融合處理方法

        2019-03-26 08:51:30王春陽劉少英
        液晶與顯示 2019年2期
        關鍵詞:經緯儀彈道方差

        王春陽, 劉少英,張 月

        (中國白城兵器試驗中心,吉林 白城 137001)

        1 引 言

        隨著我國武器系統(tǒng)的快速發(fā)展,靶場試驗任務對測試設備的要求越來越高[1]。光電經緯儀作為飛行目標外彈道測量的主要手段,具有精度高、直觀性強等優(yōu)點,但只能提供目標的角度信息[2]。雷達可以提供較高精度的測距信息,但測角精度較低[3]。為充分發(fā)揮經緯儀和雷達各自的優(yōu)點,近年來,部分靶場將光電經緯儀和雷達聯(lián)合起來對同一飛行目標進行跟蹤測量,事后將雷達的測距數(shù)據(jù)和經緯儀測角數(shù)據(jù)進行融合,實現(xiàn)聯(lián)合交會定位[4]。

        20世紀70年代初,數(shù)據(jù)融合的概念被提出,它是指將多種技術手段給出的測量信息融合處理,以獲得目標參數(shù)的精確估值[5]。目前,國內相關機構對雷達光電經緯儀多站交會方法進行了大量研究[6-8]。文獻[6]根據(jù)角度、距離觀測值與目標空間坐標的幾何關系,建立觀測方程,并對其線性化,得到平差模型。文獻[7]將樣條約束方法應用于角度、距離和速度測量數(shù)據(jù)的融合處理。文獻[8]利用經緯儀測角信息和附近的雷達測距信息進行融合,得到目標相對于雷達的方位角和俯仰角,從而確定目標的空間位置。上述研究的方法均將經緯儀的測角數(shù)據(jù)和雷達的測距信息一同加入到解算模型中,充分利用經緯儀和雷達各自的優(yōu)勢,提高了目標的定位精度。但在處理方法上存在一些問題,如文獻[6]和[7]的方法只建立了函數(shù)模型,并未考慮隨機模型,角度觀測值和距離觀測值單位不同,屬于不同類型的觀測量,難以估計他們的方差,從而不能精確定權。而文獻[8]本質上并沒有采用交會的算法,得出的結果僅比雷達單臺定位精度高,并且可靠性較低。

        如何在聯(lián)合平差中合理地確定不同類觀測值之間的權比,是數(shù)據(jù)融合處理的關鍵。處理這類問題的一般方法是根據(jù)儀器出廠標明的精度估算各自的方差,從而定權,但實踐證明,這種方法是不夠精確的[9]。因此,許多學者將驗前定權改為驗后定權,提出了方差分量估計法,它是通過迭代計算,對不同類的觀測值進行重新定權,使他們的單位權中誤差最大限度趨于一致,從而使權的分配更加合理[10]。

        為了能更好地發(fā)揮雷達和光電經緯儀各自的優(yōu)勢,使兩者采集的數(shù)據(jù)能更好進行融合,進而獲取精度更高的彈道三維坐標,本文提出了兩種雷達光電經緯儀聯(lián)測數(shù)據(jù)處理方法。針對角度觀測值和距離觀測值屬于不同類型的觀測量,難以精確定權的問題,引入了基于方差分量估計的多站交會方法;為了解決方差分量估計法處理結果中出現(xiàn)的“尖刺”,提出了將最小二乘多站交會與Helmert方差分量估計結合的處理方法。最后,通過對算例數(shù)據(jù)進行分析及驗證,證明本文方法的可行性和有效性。

        2 原理及數(shù)學模型

        2.1 雷達、光電經緯儀交會測量模型

        如圖1所示,靶場坐標系為O-XHZ,光電經緯儀和雷達的測量值分別為方位角Ai、高低角Ei及距離Ri。根據(jù)幾何投影關系可以得到下列關系式[11]:

        (1)

        圖1 雷達、光電經緯儀與飛行目標的關系Fig.1 Relationship between radar、 photoelectric theodolite and flight target

        (2)

        (3)

        由于公式(1~3)是非線性方程,需要做線性化處理,對公式(1~3)在初值(x0,h0,z0)處做泰勒級數(shù)展開,省略二次以上的高階項,建立誤差方程:

        (4)

        系數(shù)矩陣為:

        Li=(x0-xi)2+(z0-zi)2;

        Ri=(x0-xi)2+(h0-hi)2+(z0-zi)2.

        由高斯-馬爾可夫估計得[12]:

        (5)

        參數(shù)向量協(xié)方差陣為:

        PX=(BTPB)-1,

        (6)

        得出炸點坐標為:

        x=x0+δx,y=y0+δy,z=z0+δz.

        2.2 Helmert方差分量估計模型

        由上述的模型可以看出,觀測值分兩類,光電經緯儀的測角觀測值和雷達的測距觀測值。假設兩類觀測值之間相互獨立,其權陣分別為P1、P2。建立誤差方程為:

        (7)

        (8)

        式中:V1、V2、B1、B2、L1、L2代表的含義同公式(4)。

        兩類觀測值的Helmert方差分量估計公式為:

        (9)

        m1和m2為測角觀測值數(shù)和測距觀測值數(shù)。

        (10)

        3 算例與分析

        3.1 數(shù)據(jù)與實驗

        依據(jù)質點運動方程在靶場坐標系下推算一條理論彈道,用彈道三維坐標反推設備觀測數(shù)據(jù),采樣間隔為0.1 s,全彈道采集925個歷元。假設設備可以對彈道進行全程跟蹤測量。選取3臺光電經緯儀和4臺雷達,每個歷元可以獲得10個觀測數(shù)據(jù),分別為4臺雷達的4個測距數(shù)據(jù)和3臺經緯儀的6個測角數(shù)據(jù),依據(jù)設備實際精度,在測元數(shù)據(jù)中加入隨機誤差(角度誤差為40 s,距離誤差為1 m),設備與彈道軌跡的幾何關系如圖1所示,其中,3臺光電經緯儀和4臺雷達均布設在彈道左側。

        圖2 雷達、光電經緯儀與彈道的空間幾何關系。Fig.2 Space geometric relationship between radar,photoelectric theodolite and trajectory

        3.2 觀測值不含粗差

        圖3 采用最小二乘多站交會法計算的誤差曲線Fig.3 Error curve calculated by the least square multi station intersection method

        首先,采用基于最小二乘估計的多站交會法對3臺光電經緯儀的測角數(shù)據(jù)進行計算,結果如圖3所示,解算誤差在彈道的起始段(0~20 s)和末段(60~90 s)明顯大于中間段(20~60 s)。這是由于解算結果除了受設備測量精度影響外,還與布站幾何有關,通常用幾何精度因子GDOP來描述定位精度與布站幾何之間的關系,其值越大,說明定位精度越低。GDOP計算公式為[15]:

        (11)

        用公式(11)計算彈道上每個測量點處的GDOP值,結果如圖4所示,可以看出,GDOP的變化趨勢與圖3中的誤差變化趨勢相一致。當目標處于彈道起始段和未段時,X方向誤差較大,達到10 m以上,而H方向相對穩(wěn)定,始終維持在±3 m。說明H方向的精度受布站方式的影響小于其他方向。

        圖4 彈道不同位置處的GDOP值Fig.4 Value of GDOP at different positions of the trajectory

        然后,采用Helmert方差分量估計法對雷達、光電經緯儀的測角、測距數(shù)據(jù)進行融合,解算全彈道各個歷元的三維坐標,誤差如圖5所示。

        圖5 Helmert方差分量估計計算的誤差曲線Fig.5 Error curve calculated by Helmert variance component estimation

        從圖5可以看出,方差分量估計不受布站幾何影響,每個歷元處的解算精度趨向穩(wěn)定,除個別點出現(xiàn)“尖刺”外,總體上誤差基本在5 m以內。對出現(xiàn)“尖刺”處的數(shù)據(jù)進行進一步分析發(fā)現(xiàn),在方差分量估計過程中,單位權方差估值出現(xiàn)了負值,計算每個歷元處S矩陣(公式9中的矩陣)2范數(shù)下的條件數(shù)[16](一般認為0~100以內性能較好,而大于1 000性能較差,可認為是病態(tài)矩陣)。結果如圖6所示,可以發(fā)現(xiàn)“尖刺”出現(xiàn)的時刻與條件數(shù)較大的時刻一致。因此可以證明由于S矩陣出現(xiàn)病態(tài),致使單位權方差估值出現(xiàn)了負值,影響了解算精度。而S矩陣的病態(tài)性產生的原因可能是模型矩陣的列向量間存在復共線性關系,這會導致最小二乘估計結果變得不穩(wěn)定[17-18]。

        圖6 S矩陣2范數(shù)下的條件數(shù)Fig.6 Conditional number under the 2 norm of S matrix

        針對S矩陣病態(tài)的問題,可采用有偏估計法對其進行處理,但是嶺參數(shù)的確定是非常困難的,目前沒有公認的好辦法[19]。本文提出了一種相對簡單的處理方法,即采用最小二乘多站交會法與Helmert方差分量估計法相結合法,這種方法的處理思路是,有“尖刺”的歷元數(shù)據(jù)用前者解算,其他時刻數(shù)據(jù)用后者解算。具體處理方法是,首先按照Helmert方差分量估計法處理,發(fā)現(xiàn)單位權中誤差為負值時,將P2設置為零矩陣,即除去雷達測距信息對參數(shù)估計的影響。采用此方法的解算誤差如圖7所示。

        圖7 兩種方法結合計算的誤差曲線Fig.7 Error curve calculated by the combination of the two methods

        對比圖5、7誤差曲線,可以看出,兩種方法結合,可以取各自的優(yōu)勢,達到理想的效果。這種處理方法計算簡單、容易實現(xiàn),不但能較好地解決“尖刺”問題,而且不受布站幾何影響,提高了解算精度的同時,也提高了誤差變化的穩(wěn)定性,精度基本控制在5 m以內。

        表1為3種方法解算結果的均方根RMS,對比發(fā)現(xiàn),方差分量估計法受“尖刺”影響,總體精度下降很多,變得不穩(wěn)定;而最小二乘多站交會法在起始段和末段精度較差,也不穩(wěn)定;將兩種方法相結合,解算精度在X、H、Z方向均小于1 m,明顯優(yōu)于分別處理的結果。

        表1 不同方法解算結果的均方根Tab.1 RMS results of different methods

        3.4 結果

        對算例進行分析可以總結出:

        (1)基于最小二乘估計的多站交會法受布站幾何影響較大,當GDOP值較高時,微小的誤差也會對參數(shù)估值產生較大的影響,而Helmert方差分量估計法利用雷達測距信息能有效改善這種影響。

        (2)Helmert方差分量估計法存在一個問題,在估計過程中,單位權方差估值經常出現(xiàn)負值,致使誤差曲線呈現(xiàn)一定數(shù)量的“尖刺”,“尖刺”的位置與單位權方差出現(xiàn)負值的位置一一對應。

        (3)將最小二乘多站交會法與Helmert方差分量估計法結合,取兩種算法各自的優(yōu)點,不但可以有效降低布站幾何的影響,又能去除“尖刺”,該方法在X、H、Z方向的解算精度均小于1 m。

        (4) 當觀測值中只含有角度信息時,可靠性指標受布站幾何影響較大,觀測值中較小的誤差會對參數(shù)估值產生很大的影響,尤其是水平角,影響更為明顯。

        (5) 造成Helmert方差分量估計產生“尖刺”的原因是S矩陣呈現(xiàn)病態(tài),模型矩陣的列向量間存在復共線性關系。

        4 結 論

        通過算例數(shù)據(jù)對基于Helmert方差分量估計、最小二乘多站交會與Helmert方差分量估計相結合兩種方法進行了分析和驗證。結果證明:最小二乘多站交會與Helmert方差分量估計結合法,受布站幾何的影響較小,還可以去除“尖刺”現(xiàn)象,在X、H、Z方向上的解算精度均小于1 m。

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