基于数据融合技术的空靶脱靶量测量
2016-06-15吕超
吕 超
(中国人民解放军92419部队,辽宁 兴城 125106)
基于数据融合技术的空靶脱靶量测量
吕超
(中国人民解放军92419部队,辽宁 兴城125106)
摘要:脱靶量是检验武器系统性能优劣的重要指标,是靶场进行武器系统打靶试验过程中需要测量的关键参数;目前脱靶量的测量主要依靠雷达或GPS系统完成,光学测量作为备份手段;这种测量方法虽然提高了测量的成功率,但对于冗余数据没有充分利用,测量精度不高;本文利用数据融合技术对测量数据进行了处理,在不增加任何测量设备的情况下,提高了脱靶量测量的精度。
关键词:脱靶量;雷达测量;GPS测量;数据融合;精度
在防空导弹靶场试验中,脱靶量的测量对于导弹性能的评估起着关键的作用[1-2]。通过对脱靶量的测量,可以获得爆炸距离(弹头爆炸时,靶弹之间的最小距离)、最小脱靶距离(导弹通过目标时,距目标的最小距离)、靶标的速度矢量、导弹的速度矢量等重要参数。通过对这些参数的分析、处理,才能正确估计导弹的制导精度、引信灵敏度和杀伤效果,从而给出防空导弹性能的评价。由于脱靶量参数是对导弹性能评价的重要依据,因此脱靶量测量的可信度和精确度显得格外重要。国内外的科技人员一直在寻求更加有效的方法和手段[3-4],提高弹靶遭遇段的脱靶量测量能力,以满足新武器鉴定与部队打靶训练任务的需要。
1常见的脱靶量测量方法
按照脱靶量测量采用的原理,大体可分为声学脱靶量测量、光学脱靶量测量、雷达脱靶量测量和GPS脱靶量测量。其中声学脱靶量测量受制因素较多,如导弹飞行速度、大气环境及导弹本身的形状和大小,目前应用不多。光学脱靶量测量相对精度和数据率较高,并且设备本身单独布设,不放在导弹和靶标上,能够反复使用,极大的降低了脱靶量的测量成本。但是光学测量方法受外部环境影响较大,在恶劣天气下往往难以使用,并且测量距离近,跟踪目标难度较大,对操作手能力要求较高,影响测量的成功率,多作为靶场备份测量手段。目前应用较为普遍的脱靶量测量方法为雷达和GPS脱靶量测量。
1.1雷达测量脱靶量基本原理[5]
雷达测量脱靶量的关键是设法测量遭遇段弹靶之间的多普勒频率,然后根据脱靶量与多普勒频率之间的数学关系估计脱靶量。导弹和靶标遭遇过程中,由于相对速度大,遭遇时间短,可以认为导弹相对靶标做匀速运动,图1为计算目标脱靶量的几何模型。
图1 脱靶量测量的几何模型
图1中Vr为导弹相对靶标的速度,TBL为脱靶量,TP为脱靶时刻,Ti为多普勒采样时间。对于不同的采样时间Ti(i=1,2,3…N),多普勒频率 f(i)与脱靶量TBL的数学关系式:
λ为引信天线波长,根据不同采样点的时间和多普勒频率数据,就可以计算出脱靶量和脱靶时刻。由于雷达测量得到的是离散点,因此计算脱靶量和脱靶时刻时需要对所得的数据进行拟合,常用的拟合方法是最小二乘法。雷达测量方法的优点是探测距离远,数据率高,测量成功率高,能够全天候工作;缺点是探测精度低,在超低空测量易受杂波等影响,尤其在海面工作时不可避免地存在多路径效应。
1.2GPS测量脱靶量基本原理[6-8]
用户GPS接收机不论在任何地理位置,只要能够同时接收4颗以上卫星信号,就可以经过信号处理和坐标变换,获得用户接收机的当前经纬度和高程。利用GPS测量导弹脱靶量也可以利用这一原理,在导弹和靶标上分别安装GPS发射机,用提前架设好的几个接收机(4个以上)同时接收导弹和靶标上所安装发射机的信号,并通过处理获得各发射机相对接收机的坐标,即导弹和靶标相对接收机的坐标,从而完成导弹和靶标之间高精度的脱靶量测量。
如图2所示,设置了4个接收站,接收站的坐标已知,接收站与导弹和靶标之间的距离也可以很方便测算得到,然后根据所测得弹载及靶载发射机与各接收站的距离r1、r2、r3、r4和L1、L2、L3、L4,可以计算得到导弹和靶标的相对坐标,,进而求得脱靶量TBL。
利用GPS方法测量导弹的脱靶量测量速度快,隐蔽性好,能够全天候工作,不受天气条件的影响,成功率高。并且,目前GPS微型化技术较为成熟,价格也较为低廉,为靶场使用创造了良好条件。不过由于该系统受美国控制,在使用上和精度上都受到一定限制。
图2 GPS测量脱靶量原理
2数据融合技术在脱靶量测量上的应用
靶场试验过程中,为了保证成功采集到脱靶量信息,常常采用多种方法共同对脱靶量数据进行测量,如光测、雷测、GPS测量等。在数据分析处理时,往往选择精度较高的一种作为解算脱靶量的依据,而其他数据仅仅作为备份,这样使得冗余数据没有发挥作用。数据融合[9](Data Fusion)是20世纪80年代形成并迅速发展的一门信息综合处理技术,它充分利用多元数据的互补性提高信息品质。采用多传感器测量装置,能减小被测对象的不确定性,从而提高检测及监控的准确度和可靠性。受此启发,对于多种方法测量得到的脱靶量数据也可以通过处理,提高其测量的精度和可信度。在此以光测、雷测、GPS测量数据为例,对于脱靶量测量数据进行处理。对于每种方法本身来说,仪器本身测量误差的方差是不能改变的,所以减小估计方差的唯一方法就是将几种测量方法所得到的数据进行融合处理,提高其测量精度。不妨设光测、雷测、GPS的测量误差为零均值白噪声,方差分别为σ、2σ、3σ。3种测量手段相互之间是独立的,因此观测方程可以写成[10]:
(1)
其中:
y为总的观测矢量,H为总的观测矩阵,θ为状态矢量,V为观测噪声。由于各种方法测量精度有一定的差别,此处采用加权最小二乘法进行计算。加权最小二乘法的原理是使估计值误差的方差矩阵j最小。
(2)
(3)
这里,信息矩阵BW=HTWH。如果已知测量噪声为零均值白噪声,加权最小二乘估计参数估计值误差的方差矩阵:
(4)
将式(1)中的已知量代入式(3)和式(4)中,有:
(5)
(6)
该方法在估算中考虑了测量方法本身的误差,不良信息所占的权重较低,因此处理得到的数据精度更高。从估算得到的误差方差可以看出,三种数据经过融合处理得到的误差方差仅相当于精度最好的方法误差方差的一半左右,并且计算过程简单。
3数值仿真
下面通过计算机编程对上面得到的脱靶量测量结果误差进行仿真,对数据融合技术的应用效果进行验证。假设光测、雷测、GPS测量数据误差的方差分别为0.5 m、1 m、1.5 m(仅用于理论计算),图3给出了3种方法单独测量和经过数据融合处理后的测量结果。
图3 脱靶量测量误差分布
从图3中可以看出,经过融合处理得到的误差分布曲线(图中实线部分)振荡范围明显缩窄,得到的脱靶量测量值更加接近真值。可见,数据融合处理,对于提高脱靶量测量精度效果十分明显,但同时也要注意到,数据融合方法提高测量的精度的前提是各种方法测量结果首先要具有较高的精度。因此,提高脱靶量测量精度要从两方面入手:一是要在提高单种测量手段的精度上寻求突破;二是要在数据融合算法上进行改进,合理分配各项数据的权重。
4结论
数据融合技术的应用,改变了靶场测量脱靶量过程中采用单一测量结果的情况,使得各种测量数据可以相互补足,减少了测量的不确定性,提高了测量结果的精度和可信度。同时,由于数据量充足,保证了脱靶量的测量具有较高的成功率。该技术的应用不需要引入新的设备,计算方法简单,具有较好的应用前景。
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(责任编辑周江川)
本文引用格式:吕超.基于数据融合技术的空靶脱靶量测量[J].兵器装备工程学报,2016(5):46-48.
Citation format:LYU Chao.Miss Distance Measurement for Airborne Target Based on Data Fusion Technology[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2016(5):46-48.
Miss Distance Measurement for Airborne Target Based on Data Fusion Technology
LYU Chao
(The 92419thof PLA,Xingcheng 125106,China)
Abstract:Miss distance is an important index in qualities testing of weapon system,and it is an pivotal parameter which requires measuring accurately in shooting test process.Currently,the miss distance measurement relies mainly on the radar or GPS system,with optical measurement as backup method.The current measurement method improves the measuring success rate,but it is not fully used for redundant data and has low measuring precision.This paper utilized data fusion technology and improved miss distance measurement precision without any increase measurement equipment.
Key words:miss distance;radar measurement;GPS measurement;data fusion;precision
doi:【装备理论与装备技术】10.11809/scbgxb2016.05.011
收稿日期:2015-04-01;修回日期:2015-08-09
作者简介:吕超(1983—),男,工程师,硕士,主要从事无人机试验总体技术研究。
中图分类号:TJ541
文献标识码:A
文章编号:2096-2304(2016)05-0046-03