夏中亞，王志剛

（中國船舶重工集團有限公司第七一〇研究所，湖北 宜昌 443003）

0 引言

隨著現(xiàn)在的水雷產(chǎn)品對目標(biāo)精確打擊方面的要求越來越高，對攻擊彈道的控制精度有了更高的要求。因此，水下彈道測試系統(tǒng)對攻擊彈道測量的精確性顯得尤為重要，對水雷控制系統(tǒng)方案設(shè)計及彈道特性研究具有重要的指導(dǎo)意義，直接影響著試驗驗證和考核的效果。為了獲取更準確的現(xiàn)場信息，依靠單傳感器采集的信息已無法滿足當(dāng)前測試的需要，必須運用多傳感器提供信息數(shù)據(jù)，進行綜合優(yōu)化處理來獲取狀態(tài)估計、態(tài)勢評估等信息[1]。

在水雷試驗測試中，為了檢驗、評定水雷武器的性能、精度等技術(shù)指標(biāo)，常常涉及多個測試設(shè)備或多個傳感器，這些傳感器同時或分時對各類參數(shù)進行測量[2]。為獲得武器系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)（如速度、加速度、姿態(tài)軌跡等），以往通常使用單一的測試設(shè)備進行測試，即使使用多個設(shè)備同時進行測試，通常也只是將幾組測試結(jié)果作簡單比較，以防止數(shù)據(jù)丟失和確認數(shù)據(jù)的有效性[3]。然而，使用多個測試設(shè)備同時進行測試，利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)將測試結(jié)果進行有效融合，不僅可以擴展時間上和空間上的觀測范圍，還可以提高測試可信度并減少信息的模糊性、改善測試性能。本文以水下高速彈道測試為例，采用加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合方法，從提高數(shù)據(jù)精度的角度闡述了數(shù)據(jù)融合技術(shù)在水雷彈道測試中的應(yīng)用。

1 數(shù)據(jù)融合概述

1.1 數(shù)據(jù)融合的定義

數(shù)據(jù)融合是利用多傳感器采集各種信息，并將這些信息進行多方面、多層次的數(shù)據(jù)信息檢測、估計及綜合，進而能正確地估計目標(biāo)對象的狀態(tài)和特征，以及進行態(tài)勢和威脅評估的一種綜合信息處理過程。它將不同時間、地點、模式和不同表現(xiàn)形式的信息加以融合，使系統(tǒng)能得到被測對象更為精確的描述[4]。

實際上，數(shù)據(jù)融合是對人類大腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬，其基本原理就與人類大腦綜合處理信息的過程相似，它充分利用多傳感器資源，通過對各類傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，將各種傳感器在空間和時間上的互補與冗余信息依據(jù)某種準則組合起來，產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋和描述[5]。從本質(zhì)上說，數(shù)據(jù)融合的功能實現(xiàn)主要依靠信息冗余與信息互補[6]，通過對各傳感器觀測信息的優(yōu)化組合、協(xié)同處理，利用多個傳感器共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢，導(dǎo)出更多有效信息以提高整個測試系統(tǒng)的有效性。

1.2 數(shù)據(jù)融合的特點與原理

數(shù)據(jù)融合的特點就是能擴大信息的瞬時、空間搜索范圍，提高系統(tǒng)的探測性能，增加目標(biāo)的特征矢量維數(shù)[7]，增強系統(tǒng)自適應(yīng)性和容錯能力，降低系統(tǒng)推理模糊程度，提高目標(biāo)信息的可信度，得以提高整個系統(tǒng)的性能。

數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)由于其具體結(jié)構(gòu)的不同而有著多種多樣的形式，其功能原理基本一致，如下所述[8]：

1）N個不同類型的傳感器采集觀測目標(biāo)的數(shù)據(jù)；

2）對傳感器的輸出數(shù)據(jù)進行特征提取的變換，提取代表觀測數(shù)據(jù)的特征矢量；

3）對特征矢量進行模式識別處理，輸出各傳感器關(guān)于目標(biāo)的說明數(shù)據(jù)；

4）將各傳感器關(guān)于目標(biāo)的說明數(shù)據(jù)按同一目標(biāo)進行分組，即關(guān)聯(lián)；

5）利用融合算法將各傳感器數(shù)據(jù)進行合成，得到該目標(biāo)的一致性解釋與描述。

根據(jù)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的功能原理和作用，其通用功能模型如圖1所示。

該模型的功能包括：

1）對多信源信息在不同層次上進行處理，每個層次代表信息處理的不同級別；2）其完整的流程包含檢測、關(guān)聯(lián)、跟蹤、估計和綜合；3）根據(jù)融合層次區(qū)分，融合的結(jié)果分為低層次上的狀態(tài)和屬性估計、高層次上的態(tài)勢估計和威脅評估[9]。

2 數(shù)據(jù)融合準則與方法

數(shù)據(jù)融合技術(shù)的核心研究內(nèi)容就是融合準則和算法研究。數(shù)據(jù)融合準則通常指采用的融合數(shù)據(jù)滿足觀測目標(biāo)變化規(guī)律的原則，以融合數(shù)據(jù)滿足觀測目標(biāo)變化規(guī)律的程度為依據(jù)，滿足規(guī)律的程度越高，則對融合結(jié)果的影響越大[10]，反之，則越小。目前，常用的數(shù)據(jù)融合算法基本上可以分為隨機類方法和人工智能類方法。隨機類融合方法包括加權(quán)平均法、多貝葉斯估計法、卡爾曼濾波法等；人工智能融合方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯推理、遺傳算法、粗集理論等[11]。

對于火箭助推水雷而言，其水下高速彈道運動具有加速度大、速度快、彈道時間短的特點，其觀測采樣周期相對較低，具有自身的復(fù)雜性和特殊性[12]。因此，水下高速彈道測試數(shù)據(jù)的融合需要考慮其運動變化規(guī)律，數(shù)據(jù)融合方法需既具有魯棒性又有很強的并行處理能力。本文采用滿足水下高速彈道運動規(guī)律的測試數(shù)據(jù)作為融合準則，并根據(jù)該運動規(guī)律，采用加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合作為算法，探討構(gòu)建水下高速彈道測試數(shù)據(jù)融合算法的可行途徑。

3 多信源測試數(shù)據(jù)融合

3.1 數(shù)據(jù)的時空對準

在對測量數(shù)據(jù)進行融合之前，首先需要對測量數(shù)據(jù)進行時空對準，包括空間轉(zhuǎn)換和時間同步[13]?？臻g轉(zhuǎn)換，對于單平臺而言，同一平臺不同坐標(biāo)系的信息要轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo)系之下，對于多平臺而言，在進行多平臺融合時，需要將不同平臺的信息轉(zhuǎn)換到融合確定的公共坐標(biāo)系之下[14]。如果不能有效進行空間轉(zhuǎn)換，則使得多個信源的信息無法進行關(guān)聯(lián)融合，造成信息冗余，使得融合結(jié)果不可信。

時間同步，是指將不同步的傳感器信息同步到相同時刻[15]。通常多信源信息的不同步包括傳感器自身獲取信息的不同步（采樣率不一致等），以及網(wǎng)絡(luò)化、分布式帶來的信息傳輸滯后。

3.1.1 空間轉(zhuǎn)換

在測試系統(tǒng)中，目標(biāo)測量所在坐標(biāo)系與數(shù)據(jù)處理所在坐標(biāo)系通常是不一致的。此時，就需要將各傳感器（此處即為捷聯(lián)慣性測量裝置）需要融合的數(shù)據(jù)信息進行坐標(biāo)變換，統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系中[16]。為方便計算，提高測試精度，本文采用大地坐標(biāo)系作為數(shù)據(jù)處理及融合的坐標(biāo)系，并將各信息源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為該坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)。

考慮到水下高速彈道運動的特點，為減小測量誤差，提高系統(tǒng)測量精度，為數(shù)據(jù)融合提供有效信源，本文主要采取以下2方面的措施：1）在統(tǒng)一坐標(biāo)系的基礎(chǔ)上，需要對多傳感器（此處即為捷聯(lián)慣性測量裝置）之間的安裝誤差進行標(biāo)定；2）在滿足系統(tǒng)工作時序的要求下，多傳感器提前進行初始對準，延長初始對準時間以提高初始對準的精度。

3.1.2 時間同步

時間同步的任務(wù)就是將來自于不同傳感器、不同采樣周期下的測試數(shù)據(jù)對準到統(tǒng)一的融合時間間隔下。內(nèi)插外推法和虛擬融合法是2種常用的時間同步算法[17]。

在本文的測試系統(tǒng)實際使用過程中，采用同一控制終端給 2個捷聯(lián)慣性測量組合同步下發(fā)初始對準、啟動測試指令的方式，保證了其測試起點的時間同步。對于采集的多信源數(shù)據(jù)，由于測試設(shè)備的采樣周期可知，本文采用虛擬融合法。

虛擬融合法的步驟如下[18]：假設(shè)有 2類傳感器，分別為傳感器Ⅰ和傳感器Ⅱ，其采樣周期分別為τ和T，且兩者之比為整數(shù)，即τ T=n。如果傳感器Ⅰ對目標(biāo)狀態(tài)最近一次更新時間為(k -1)τ，下一次更新時間為 K = ( k - 1 )τ+ nT ，傳感器Ⅱ?qū)δ繕?biāo)狀態(tài)最近一次更新時間(k - 1 )T，下一次更新時間為kT，這意味著在連續(xù)2次目標(biāo)狀態(tài)更新之間，傳感器Ⅱ有n次測量值。于是，可采用最小二乘法，將這n次測量值融合成一個虛擬的測量值，作為時刻K傳感器Ⅱ的測量值，再和傳感器Ⅰ的測量值進行融合。

3.2 基于精度的加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合

本文采用的基于精度的加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合方法，分別對不同來源的測試數(shù)據(jù)進行不確定度分析，再以所得出的不確定度作為權(quán)值參考進行加權(quán)融合，加權(quán)融合結(jié)果可作為最終的測試數(shù)據(jù)融合結(jié)果。

3.2.1 加權(quán)平均法進行數(shù)據(jù)融合時權(quán)對融合精度的影響

加權(quán)平均法是求各個數(shù)據(jù)源輸出數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值，若第i個數(shù)據(jù)源的輸出為xi，其權(quán)為ωi，所有n個數(shù)據(jù)源輸出數(shù)據(jù)的融合結(jié)果為

將上式代入σy中可得多源數(shù)據(jù)融合后達到的最高精度：

3.2.3 公式分析

如若幾個數(shù)據(jù)源的精度有高低之分，σi均方根的最小值和最大值分別為σmin和σmax，

上式表明：采用權(quán)的最優(yōu)分配方法后，精度差的數(shù)據(jù)源參與數(shù)據(jù)融合后都有利于提高測量的精度。這一點與其他方法有本質(zhì)的區(qū)別。采用其他方法信息融合時，一個精度很差的數(shù)據(jù)源有可能使得融合結(jié)果精度變差。這一點具有非常重要的實際應(yīng)用價值。

3.2.4 結(jié)果分析

為了驗證上述計算方法對于水下高速彈道測試數(shù)據(jù)處理的可行性及精確程度，以某型水雷高速彈道測試系統(tǒng)中 2臺捷聯(lián)慣性測量裝置作為數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)源1測得的目標(biāo)速度、航向角為v1、ψ1，數(shù)據(jù)源 2測得的目標(biāo)速度、航向角為v2、ψ2，其均方根誤差分別為(σv1,σφ1) 和(σv2,σφ2)。采用加權(quán)平均法進行數(shù)據(jù)融合結(jié)果如下：

圖2和圖3給出了采用該方法得出的某型水雷高速彈道速度、航向角試驗值和融合結(jié)果比較。其中，虛線為第1組試驗值，點畫線為第2組試驗值，實線為融合值。從圖中可以看出，該數(shù)據(jù)融合處理算法對提高高速彈道測試的平穩(wěn)性及精度具有很好的性能。

圖2 速度試驗值與融合值比較圖Fig.2 Velocity comparison chart between original data and fusion data

圖3 航向角試驗值與融合值比較圖Fig.3 Course angle comparison chart between original data and fusion data

4 結(jié)束語

本文首先對數(shù)據(jù)融合技術(shù)的原理及關(guān)聯(lián)方法進行了描述，進而針對水下高速彈道測試的數(shù)據(jù)特點進行分析，探討了適用的該運動規(guī)律數(shù)據(jù)融合準則和基于不確定度的融合方法。以2臺捷聯(lián)慣性測量裝置的數(shù)據(jù)為例，說明了數(shù)據(jù)融合技術(shù)在水下航行器高速彈道測試中的應(yīng)用，從融合結(jié)果來看，多個信源測試得到的信息經(jīng)數(shù)據(jù)融合后提高了對目標(biāo)的測試精度，是一種方差最小意義下的最佳數(shù)據(jù)融合方法。該方法具有較好的可行性、適應(yīng)性、有效性，可形成信息完整、易于分析、單一的測試結(jié)果，提高了復(fù)雜測試系統(tǒng)的結(jié)果可信度，具有良好的工程應(yīng)用參考價值。