图像末制导空对面导弹图像传输信道模型研究*

孙士洁，赵怀慈，郝明国

(1中国科学院沈阳自动化研究所，沈阳 110016;2中国科学院大学，北京100039;3中国科学院光电信息处理重点实验室，沈阳 110016;4辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室，沈阳 110016)

0 引言

随着现代战争信息化程度不断攀升，精确制导弹药在创新作战模式、影响战争进程中的重要作用日益凸显，图像末制导作为空对面导弹精确制导的重要模式，一直是国内外精确制导领域研究的热点之一。受弹载计算机计算速度、存储容量和自动目标识别算法实现等难题制约，空对面导弹图像末制导的自动目标识别能力还相当有限，为此，国内外大量采用“人在回路”参与控制方式，进一步提高空对面导弹打击精度。

“人在回路”参与控制的图像末制导方式可由飞行员(或导弹控制人员)根据导弹到达目标区末段时，弹载图像传输系统回传载机的目标信息视频图像，人工参与目标识别，修正攻击点，直至命中目标。实现“人在回路”参与控制的图像末制导，目标图像清晰、可靠、实时地回传载机是一个关键问题。解决此问题，主要做法是建立载机与导弹之间的图像传输信道模型(以下称弹载图像传输信道模型)，通过性能仿真，分析信道干扰对图像传输质量的影响，为弹载图像传输系统技术方案设计与改进提供参考。目前，公开发表文献中，弹载图像传输信道模型报道较少。基于此，文中在分析弹载图像传输信道多径干扰组成的基础上，建立了一种基于图像末制导的空对面导弹图像传输信道模型，并对模型的参数进行了分析，最后给出了弹载图像传输信道的误码率性能和图像传输质量的仿真结果。仿真结果表明，所提出的模型反映了弹载图像传输信道多径干扰特性，验证了多径干扰是造成载机接收图像马赛克或停顿问题的主要因素。

1 弹载图像传输信道模型建立

图像末制导空对面导弹图像传输系统中，载机和导弹的飞行高度有限，二者距离较远，目标图像数据无线传输时基本模式可近似为水平传输，使得弹载图像传输信道中必然存在较强的视距(line of sight，LOS)分量，即直射信号;也存在较强的地面无线电波反射和其它较弱的多次反射、散射及绕射分量等造成的多径干扰，以及导弹与载机通信链路中一定的高斯白噪声;同时载机与导弹存在较大相对运动速度，还要考虑由此产生的多普勒效应。弹载图像传输信道示意图如图1所示。

图1 弹载图像传输信道示意图

弹载图像传输信道，主要考察无线信道小尺度多径效应引起的信号衰落，也即弹载图像传输信道模型应为基于小尺度衰落的航空信道模型。航空信道模型研究开始较早，Bello提出了小尺度衰落信道的WSSUS模型(wide-sense stationary uncorrelated scattering，广义平稳非相关散射)[1];Hoeher提出当多径信道满足WSSUS条件且各多径信号时延与多普勒频率不相关时，航空信道小尺度衰落可建模为离散延迟抽头模型[2];后续一些研究人员利用各种实验数据，对飞行器不同飞行状态下各种航空信道的统计参数进行了分析和总结[3－4]。在上述理论成果基础上，考虑弹载图像通信环境下，载机接收信号主要由视距信号分量、地面反射信号分量和大量由山脉、建筑物等地貌造成的反射或多次反射形成的散射信号分量构成的多径信号分量组成;而散射信号分量相对于地面反射分量信号，其幅度(或能量)小得多，且时延较大，对载机接收性能影响不大，可忽略。为此，弹载图像传输信道可建模为视距分量信号和一簇地面反射分量信号，以及高斯白噪声三个要素构成的延迟抽头形成的等效离散时间模型(见图2)。

图2 弹载图像传输信道等效离散时间模型

进而，根据WSSUS模型，可给出信道的冲激响应为:

其中:TS为采样周期，i、k表示时延τ=iTS和特定时刻t=kTS;a、c分别为视距分量、地面反射多径分量的强度;fD，LOS为直视分量多普勒频移;θn、fDn、τn分别为地面反射分量的第n (n=1，2，…，N)条路径相位差、多普勒频移和延迟;系数1 /为归一化因子，保证多径分量的能量之和为单位能量1。

2 弹载图像传输信道模型分析

对由式(1)确定的弹载图像传输信道模型，当确定地面反射分量对视距分量强度比例、二者之间相移，模型也就唯一确定。结合文献[3－4]中给出的试验数据讨论这些参数取值。

2.1 视距分量

弹载图像传输信道中，有较强的视距分量。定义视距分量能量(a2)和地面反射分量能量(c2)之比为莱斯因子(Rice Factor)KRice=a2/c2。假设视距分量与地面发射分量之和为单位能量1，则 a=根据文献[4]，飞机途中飞行状态下，KRice取值一般为2～20dB。

2.2 地面反射分量

地面反射分量中θn、fDn、τn是时变的随机变量。一般取 θn为 0，2(π)内均匀分布，多普勒功率谱和延迟功率谱分别服从独立的一维概率密函数pfD( fD)和pτ(τ)，且 pfD( fD)满足 Jakes谱，pτ(τ)满足指数分布。设均匀分布随机变量un∈(0，1)，可推导出如下关系式成立[4－5]:

其中:φaH、φaL为地面反射分量的最大、最小入射角度，一般取φaH=181.75°，φaL=178.25°;τslope为延迟衰减率。

在上述分析基础上，进一步假设地面反射分量最大路径延时为τmax，根据文献[4]，取τn= τmax(n=1，2，…，N，N为路径数)，可将图2所示的弹载图像传输信道等效离散时间模型简化为两径模型(见图3)。

图3 弹载图像传输信道两径模型

3 仿真结果

以前面的模型及其分析为基础，对弹载图像传输信道误码率和图像传输性能进行计算机仿真。

3.1 误码率仿真

仿真信源长度10000bit，迭代50次，载波频率2.4GHz，数据速率2MHz，系统调制方式 QPSK，并假设载机接收设备与视距分量完全同步。参照文献[4]，其它仿真参数设置如表1所示。误码率仿真结果如图4所示，其中，图4(a)、图4(b)中KRice分别取值2dB和15dB，对应弹载图像传输信道极差情况和一般情况;作为参考，加入了高斯白噪声信道下误码率仿真曲线和理论曲线。图4(c)为KRice分别取值2dB、6dB和15dB时的误码率仿真曲线对比。

表1 弹载图像传输信道仿真参数

图4 误码率仿真曲线

从图4误码率曲线可以看出，KRice的取值对图像传输性能影响较大，而KRice直接表征了视距分量与地面反射分量的信号强度(或幅度)比。如KRice=2dB时，地面反射信号分量归一化强度为0.622，其能量占载机接收信号能量的38.69%，给视距信号分量造成较严重的多径干扰，使得经信道到达载机的信息误码率较高;随KRice取值逐渐增大，地面反射分量的强度逐渐变弱，对视距分量的影响渐进转小，载机接收信息的误码率呈下降趋势。容易计算KRice=15dB时，地面反射分量的能量仅占载机接收信号能量的3.07%，多径干扰已较弱。

3.2 图像传输仿真

仿真图像选择airfield(128×128)灰度图像(未压缩)，Eb/N0取值为10dB，图像传输仿真结果如图5所示。其中，图5(a)为原始图像;图5(b)～图5(f)对应本文信道传输效果，莱斯因子KRice取值分别为2dB、4dB、6dB和15dB;图5(e)为AWGN信道传输效果，用以参考。图5直观反映了信道误码率性能对图像传输的影响。

图5 图像传输仿真效果

4 结论

文中针对图像末制导空对面导弹图像传输受通信信道多径干扰，致使载机接收图像出现马赛克或停顿等问题，提出了一种基于图像末制导空对面导弹图像传输信道模型，并对所提出信道模型的组成和参数进行了分析，进而，给出了弹载图像传输信道的误码率性能和图像传输质量的仿真结果。仿真结果表明，所提出的模型反映了弹载图像传输信道多径干扰特性，可对同类型图像传输系统研制提供参考。

为进一步完善文中提出的弹载图像传输信道模型，可以通过试验的实测数据对模型进行修正与完善。

[1]Bello P A.Aeronautical channel characterization[J].IEEE Transactions on Communications，1973，21(5):548 －563.

[2]Hoeher P.A statistical discrete-time model for the WSSUS multipath channel[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology，1992，41(4):461 －468.

[3]Hoeher P，Haas E.Aeronautical channel modeling at VHF-band[C]//IEEE 50th Vehicular Technology Conference(VTC1999-Fall)，Amsterdam，Sep.1999，4:1961 －1966.

[4]Haas E.Aeronautical channel modeling[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology，2002，51(2):254－264.

[5]刘婷婷.航空信道的建模及其应用[D].杭州:杭州电子科技大学，2009.