(西昌衛(wèi)星發(fā)射中心，四川 西昌 615000)

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步，嵌入式系統(tǒng)、通用計(jì)算機(jī)的性能飛速提升，實(shí)時(shí)高性能圖像處理技術(shù)、高精度網(wǎng)絡(luò)時(shí)間等相關(guān)技術(shù)已逐步趨于成熟。

目前，在運(yùn)載火箭飛行過程中，對(duì)助推器分離、級(jí)間分離等關(guān)鍵特征事件的發(fā)生情況(以下簡(jiǎn)稱特征事件)，主要通過處理接收到的火箭遙測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)判別。在助推器分離、級(jí)間分離時(shí)，因爆炸螺栓起爆等因素影響，經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致遙測(cè)信號(hào)失鎖或誤碼率升高的情況，直接影響遙測(cè)數(shù)據(jù)的接收，有時(shí)會(huì)影響到部分特征點(diǎn)遙測(cè)參數(shù)的正常解算。光學(xué)測(cè)量作為外彈道測(cè)量的主要手段之一，能全程記錄目標(biāo)飛行過程，直觀展現(xiàn)目標(biāo)飛行特征事件的發(fā)生情況。通過實(shí)時(shí)圖像處理及特征判別，可快速獲得目標(biāo)特征事件，為指揮決策提供有力支撐，也可作為遙測(cè)參數(shù)判別特征事件的一種有效補(bǔ)充。

本文提出了基于實(shí)時(shí)圖像判別運(yùn)載火箭特征事件的思路，從圖像傳輸、獲取、預(yù)處理、圖像判讀方法等方面進(jìn)行了闡述。

1 特征事件判別現(xiàn)狀

在航天發(fā)射中，對(duì)運(yùn)載火箭飛行特征事件的判別，普遍以遙測(cè)數(shù)據(jù)為主要依據(jù)，通過對(duì)遙測(cè)時(shí)間指令參數(shù)的實(shí)時(shí)解算與判斷，來(lái)確定特征事件是否發(fā)生。以某型系列火箭發(fā)射為例[1]，主要特征事件及主要參考遙測(cè)參數(shù)如表1所示，通過遙測(cè)參數(shù)的處理能夠獲取較為全面的特征事件。

表1 某型系列火箭飛行特征事件及判斷依據(jù)

由表1可知，在助推器分離時(shí)間的判別上，選取了0Tf1、0Tf2、0T3f、0T4f、0Tg2、0Tg1等遙測(cè)時(shí)間指令參數(shù)作為判斷依據(jù)。在飛行過程中，因分離時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)火焰、爆炸螺栓起爆沖擊波等因素影響，時(shí)常引起遙測(cè)信號(hào)失鎖，導(dǎo)致高誤碼率而無(wú)法正常解算出某些表征特征事件遙測(cè)參數(shù)。如某次任務(wù)中，0T3f等時(shí)間指令未能正常解算。

在航天發(fā)射任務(wù)中，為保證穩(wěn)妥可靠、避免出現(xiàn)誤判，在特征事件判別時(shí)，通常采用延時(shí)綜合判斷方式，通過判別多個(gè)遙測(cè)參數(shù)來(lái)綜合確定特征事件的發(fā)生，因而特征事件最終判別結(jié)果要比實(shí)際事件發(fā)生要晚3-5秒，通過犧牲實(shí)時(shí)性的方法來(lái)保證判別的可靠性、正確性。

在航天發(fā)射任務(wù)中，如果地面光學(xué)測(cè)量設(shè)備布局合理，能夠?yàn)橹笓]員提供從點(diǎn)火起飛直至大地遮蔽的所有弧段的實(shí)況跟蹤測(cè)量圖像，通過實(shí)況圖像，指揮員能夠直觀分辨的所有特征事件，如助推器分離、一二級(jí)分離、拋整流罩、二三級(jí)分離等，但目前實(shí)況圖像在特征事件判別上仍沒有得到很好的應(yīng)用。

2 基于圖像的特征事件判別流程

2.1 圖像傳輸與獲取

目前，通過光學(xué)測(cè)量手段獲取的實(shí)況圖像，主要用于航天發(fā)射的現(xiàn)場(chǎng)指揮與監(jiān)視，并作為事后精度分析的主要依據(jù)[2]。根據(jù)任務(wù)跟蹤測(cè)量需要，將光學(xué)設(shè)備布設(shè)在不同地域站址，滿足全程光學(xué)測(cè)量要求。光學(xué)設(shè)備可通過多個(gè)光學(xué)敏感元件獲取火箭飛行的實(shí)況景象，通過圖像傳輸設(shè)備(如視頻光端機(jī))將實(shí)況圖像傳送至指揮控制中心(以下簡(jiǎn)稱指控中心)，再通過電視中心(如視頻矩陣等)將實(shí)況圖像分發(fā)給各級(jí)指揮員，供指揮決策使用。

實(shí)時(shí)圖像判讀系統(tǒng)在電視中心后端接入，實(shí)時(shí)獲取光學(xué)設(shè)備實(shí)況圖像，將實(shí)況圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，通過快速視頻判讀的方法，獲取助推器分離、一二級(jí)分離、二三級(jí)分離等特征事件，并配以較為準(zhǔn)確的NTP網(wǎng)絡(luò)時(shí)間，通過任務(wù)IP網(wǎng)絡(luò)向指控中心發(fā)布特征事件發(fā)生的時(shí)間，作為遙測(cè)特征事件處理結(jié)果的備份，并佐證遙測(cè)時(shí)間指令處理的正確性。實(shí)時(shí)圖像判讀系統(tǒng)部署如圖1所示，系統(tǒng)信息流圖如圖2所示。

圖1 實(shí)況圖像傳輸及處理系統(tǒng)部署圖

圖2 實(shí)況圖像傳輸及處理信息流圖

光學(xué)設(shè)備圖像傳輸及處理信息流向：

1)光學(xué)設(shè)備端，負(fù)責(zé)運(yùn)載火箭跟蹤測(cè)量，實(shí)時(shí)獲取運(yùn)載火箭飛行實(shí)況圖像，將實(shí)況圖像進(jìn)行視頻分配和格式轉(zhuǎn)換，通過視頻光端機(jī)向指控中心的電視中心發(fā)送。

2)電視中心，負(fù)責(zé)實(shí)況圖像的接收、解碼、格式轉(zhuǎn)換、視頻分配、視頻切換等工作，將視頻圖像送指控大廳使用。

3)實(shí)時(shí)圖像判讀系統(tǒng)，通過電視中心視頻分配獲得一路光學(xué)實(shí)況圖像，實(shí)時(shí)接收并存儲(chǔ)實(shí)況圖像，實(shí)時(shí)判讀運(yùn)載火箭飛行特征事件，并實(shí)時(shí)獲取任務(wù)IP網(wǎng)的NTP時(shí)間，將特征事件發(fā)生時(shí)間發(fā)布給中心實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、指揮顯示等系統(tǒng)。

2.2 特征事件判別流程

實(shí)時(shí)圖像判讀系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取光學(xué)實(shí)況圖像，實(shí)時(shí)判讀實(shí)況圖像，判別是否發(fā)生特征事件，如未發(fā)生則繼續(xù)讀取下一幀圖像，并實(shí)時(shí)記錄目標(biāo)大小和數(shù)量，當(dāng)目標(biāo)大小發(fā)生了急劇變化，可判定為發(fā)生了特征事件，通過NTP時(shí)間為當(dāng)前事件配時(shí)，發(fā)生了特征事件時(shí)，將配時(shí)結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給目標(biāo)系統(tǒng)。詳細(xì)流程圖如圖3所示。

圖3 實(shí)況圖像處理流程圖

3 基于圖像的特征判別方法

以某次航天發(fā)射任務(wù)某型光學(xué)設(shè)備(以下簡(jiǎn)稱A設(shè)備)為例，在助推器分離(約141 s)時(shí)，A設(shè)備距離目標(biāo)約87.1 km，在一二級(jí)分離(約159 s)時(shí)，A設(shè)備距離目標(biāo)約128.1 km，在二三級(jí)分離(約344 s)時(shí)，A設(shè)備距離目標(biāo)約813 km。其他光學(xué)設(shè)備如B設(shè)備、C設(shè)備等距離目標(biāo)相比A光學(xué)設(shè)備更遠(yuǎn)。就目標(biāo)成像而言，在相同的天氣條件下A設(shè)備相成像效果更佳，但因?yàn)槟繕?biāo)相對(duì)較遠(yuǎn)，光學(xué)設(shè)備成像為點(diǎn)目標(biāo)。

圖4、圖5為某次任務(wù)的光學(xué)設(shè)備實(shí)況圖像，從中截取了部分圖像發(fā)現(xiàn)，在助推器分離、一二級(jí)分離時(shí)，對(duì)于光學(xué)設(shè)備均為點(diǎn)目標(biāo)信息，在分離過程中有著相同的特性，即點(diǎn)目標(biāo)先變大，然后又變成二個(gè)或多個(gè)小目標(biāo)。

圖4 運(yùn)載火箭助推器分離過程

圖5 運(yùn)載火箭一子級(jí)分離過程

3.1 目標(biāo)特性

當(dāng)運(yùn)載火箭飛行距測(cè)控設(shè)備一定距離后，運(yùn)載火箭在光學(xué)設(shè)備上成像為點(diǎn)目標(biāo)。對(duì)于點(diǎn)目標(biāo)，采用以下模型：

點(diǎn)目標(biāo)孤立于背景，在灰度分布上表現(xiàn)出奇異性，即目標(biāo)亮度高于(或低于)背景。因此，點(diǎn)目標(biāo)可以用光學(xué)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)表示[3]：

(1)

其中：f(x,y)為目標(biāo)強(qiáng)度，τ為目標(biāo)的強(qiáng)度幅值，δx、δy為目標(biāo)在x,y方向的寬度。

3.2 圖像預(yù)處理

對(duì)于點(diǎn)目標(biāo)的圖像預(yù)處理，可采用局部背景平滑和局部閾值化[4]，如圖6所示。

圖6 圖像預(yù)處理框圖

采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波實(shí)現(xiàn)局部背景平滑。閔可夫斯基(Minkowski)結(jié)構(gòu)和差運(yùn)算，即形態(tài)和、形態(tài)差(膨脹和腐蝕)是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)[5]。

對(duì)于圖像f(x,y)的形態(tài)和、形態(tài)差，定義如下：

令F、G?E2，f(x,y)為屬于L2(R)緊支的灰度函數(shù)，f:F→E，結(jié)構(gòu)元素為g(i,j)，g:G→E，那么灰度圖像函數(shù)的形態(tài)和、形態(tài)差分別定義為：

形態(tài)和：

(2)

形態(tài)差：

(3)

形態(tài)和、形態(tài)差實(shí)際上是在定義域內(nèi)的極大、極小運(yùn)算。

形態(tài)和、形態(tài)差的復(fù)合運(yùn)算成為形態(tài)開和形態(tài)閉。對(duì)于圖像f(x,y)形態(tài)開、形態(tài)閉，定義如下：

形態(tài)開：

γg(x,y)=f°g[f·g(x,y)]

(4)

形態(tài)閉：

φg(x,y)=f·g[f°g(x,y)]

(5)

形態(tài)開和形態(tài)閉對(duì)圖像具有一定的平滑功能，能夠檢測(cè)出圖像中的奇異點(diǎn)。形態(tài)開能夠消除圖像中的邊緣毛刺和孤立斑點(diǎn)，而形態(tài)閉能夠填補(bǔ)圖像中的漏洞以及裂縫。圖像中的邊緣、漏洞和孤立點(diǎn)都是圖像中的奇異點(diǎn)。

采用γg(x,y)和φg(x,y)的平均值來(lái)表示圖像f(x,y)的平滑圖像h(x,y)，即：

(6)

運(yùn)用形態(tài)開即可實(shí)現(xiàn)局部背景平滑。原始圖像f(x,y)與平滑圖像h(x,y)的差e(x,y)表示了空域高頻部分，其中包含了可能目標(biāo)。

e(x,y)=f(x,y)-h(x,y)

(7)

對(duì)殘差圖像e(x,y)進(jìn)行局部閾值分割，經(jīng)過門限處理后就得到一個(gè)去除了背景噪聲的可能目標(biāo)圖像序列。

形態(tài)開濾波在計(jì)算量上占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。形態(tài)開按照Minkowski分解可以將二維運(yùn)算轉(zhuǎn)化為一維運(yùn)算，減少了計(jì)算量。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器的濾波效果取決于結(jié)構(gòu)元素的形狀、尺寸和方向，選取的參考標(biāo)準(zhǔn)是目標(biāo)的大小、形狀和方向。點(diǎn)目標(biāo)在結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)為各向同性，結(jié)構(gòu)元素應(yīng)選為各向同性，并且大小為點(diǎn)目標(biāo)尺寸的兩倍為宜。

通過MATLAB對(duì)圖4中的助推器分離過程的3幅圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到如圖7所示的處理結(jié)果。

圖7 助推器分離過程預(yù)處理結(jié)果

3.3 特征事件識(shí)別與判別

特征事件識(shí)別與判別就是在圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上，對(duì)點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行有效檢測(cè)，利用多幀圖像中目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息，將目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征和運(yùn)動(dòng)軌跡的連續(xù)性和一致性綜合考慮，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)自動(dòng)跟蹤。在自動(dòng)跟蹤的基礎(chǔ)上，采用成熟的圖像判讀方法實(shí)現(xiàn)特征事件的判別。

圖像判讀采用兩種方式同時(shí)進(jìn)行綜合判斷。一是采用實(shí)時(shí)計(jì)算當(dāng)前目標(biāo)的像元數(shù)，來(lái)判斷目標(biāo)的大小變化，當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)大小與上一幀圖像中目標(biāo)大小發(fā)生了急劇變化時(shí)，可判定發(fā)生了特征事件?？蛇x用適當(dāng)大小的模板，采用模板匹配方式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)目標(biāo)跟蹤和判讀，在合適大小的模板內(nèi)快速判斷目標(biāo)的大小。二是分析目標(biāo)的個(gè)數(shù)作為輔助判斷，當(dāng)目標(biāo)發(fā)生大小變化后，目標(biāo)個(gè)數(shù)發(fā)生變化，也可確定發(fā)生了特征事件，模板選取時(shí)充分考慮多個(gè)目標(biāo)成像問題。

通過MATLAB對(duì)圖4～5預(yù)處理后的圖像進(jìn)行目標(biāo)像元數(shù)統(tǒng)計(jì)，詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 目標(biāo)成像大小統(tǒng)計(jì)結(jié)果(單位：像元數(shù))

從表1可以看出，助推器分離前目標(biāo)成像大小為143個(gè)像元，分離中目標(biāo)成像大小為950個(gè)像元，分離后目標(biāo)成像大小為199個(gè)像元，表面分離過程中目標(biāo)成像大小發(fā)生了激烈變化，可作為發(fā)生特征事件的判斷依據(jù)。

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)況光學(xué)圖像的實(shí)時(shí)判讀和處理，滿足每秒不低于25 Hz的處理頻率，提高系統(tǒng)處理視頻圖像的實(shí)時(shí)性，可考慮采用并行處理系統(tǒng)對(duì)實(shí)況圖像進(jìn)行處理，選用多個(gè)處理器并行處理和多流水線處理的高速硬件，如基于數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)開發(fā)的嵌入式視頻處理專用板卡。

視頻判讀的過程：攝像機(jī)送來(lái)的模擬信號(hào)經(jīng)視頻采集單元轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)存入采集VRAM。DSP將VRAM中數(shù)字圖像存入動(dòng)態(tài)RAM中，同時(shí)對(duì)這些圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。處理過程中的數(shù)據(jù)暫存在動(dòng)RAM中，最終的處理結(jié)果存入顯示VRAM中，將處理結(jié)果發(fā)送至IP網(wǎng)絡(luò)。

雖然系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)運(yùn)載火箭特征事件的判別，但也存在以下幾點(diǎn)不足。一是目前僅適用于夜間目標(biāo)成像的處理，對(duì)白天目標(biāo)成像的處理不夠穩(wěn)定。二是系統(tǒng)無(wú)法自動(dòng)對(duì)特征事件進(jìn)行有效識(shí)別，無(wú)法自動(dòng)分辨是什么特征事件。尤其是飛行過程中如出現(xiàn)云層遮擋等天氣原因?qū)?dǎo)致實(shí)況圖像不連續(xù)，系統(tǒng)無(wú)法判別和對(duì)應(yīng)當(dāng)前發(fā)生的特征事件，需要與理論飛行時(shí)序結(jié)合起來(lái)進(jìn)行綜合判斷，需要下一步重點(diǎn)改進(jìn)。

4 系統(tǒng)性能分析

網(wǎng)絡(luò)時(shí)間協(xié)議(NTP，Network Time Protocol)是一種基于UDP的時(shí)間同步協(xié)議[6-7]。時(shí)間同步的準(zhǔn)確度依賴于時(shí)鐘源硬件的準(zhǔn)確度和網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲的概率統(tǒng)計(jì)分布[8-9]。航天發(fā)射場(chǎng)使用了高精度銣原子鐘，時(shí)間準(zhǔn)確度能夠得到保證，影響NTP時(shí)間的準(zhǔn)確度主要因素為網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲。經(jīng)過分析，航天發(fā)射場(chǎng)NTP的時(shí)鐘同步精度普遍優(yōu)于10 ms。

光學(xué)圖像的拍攝幀頻在25～250 Hz之間，為了實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)傳輸，統(tǒng)一采用了25 Hz的AV格式進(jìn)行傳輸，其時(shí)間間隔為40 ms。因此用優(yōu)于10 ms的時(shí)間給每40 ms一幀圖像進(jìn)行配時(shí)，可以滿足實(shí)時(shí)圖像判讀要求，可實(shí)現(xiàn)特征事件在50 ms的精度量級(jí)。

如果需要進(jìn)一步提高系統(tǒng)精度，也可考慮將實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)部署在測(cè)控設(shè)備端，直接獲取光學(xué)實(shí)況圖像并進(jìn)行處理，可減少網(wǎng)絡(luò)傳輸、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的時(shí)延，同時(shí)采用高精度B碼終端配時(shí)(同步精度優(yōu)于10 μs)，可將系統(tǒng)處理精度提升至優(yōu)于5 ms量級(jí)。

5 結(jié)束語(yǔ)

結(jié)合當(dāng)前遙測(cè)方法判別特征事件中存在的不足，本文提出了基于實(shí)況圖像實(shí)時(shí)判讀方法判別特征事件的思路，分析了基于實(shí)況圖像處理的特征事件判別流程和方法，并對(duì)系統(tǒng)性能指標(biāo)進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析，為更加可靠判別運(yùn)載火箭特征事件提供了新的方法。