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      基于分級(jí)信息融合的引信多模融合*

      2016-07-16 01:38:11崔雨勇
      電訊技術(shù) 2016年6期
      關(guān)鍵詞:激光測(cè)距

      崔雨勇

      (中國(guó)西南電子技術(shù)研究所,成都 610036)

      ?

      基于分級(jí)信息融合的引信多模融合*

      崔雨勇**

      (中國(guó)西南電子技術(shù)研究所,成都 610036)

      摘要:為了提高引信的準(zhǔn)確性, 結(jié)合當(dāng)前微型毫米波雷達(dá)、激光傳感器、微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)傳感器對(duì)目標(biāo)的探測(cè)能力,提出了一種引信多模融合策略。以傳感器受環(huán)境影響的主要因素為輸入,構(gòu)建環(huán)境影響貝葉斯網(wǎng)絡(luò),形成傳感器可靠性權(quán)重分配;通過建立傳感器量測(cè)加權(quán)融合,形成測(cè)距與加速度兩級(jí)融合綜合處理獲得目標(biāo)準(zhǔn)確位置信息,從而提高量測(cè)可靠性,為準(zhǔn)確引爆提供支撐。實(shí)驗(yàn)表明該算法可提高測(cè)距準(zhǔn)確性且對(duì)不同環(huán)境具有較好的適應(yīng)性。

      關(guān)鍵詞:引信;毫米波雷達(dá);激光測(cè)距;多模融合;微機(jī)電系統(tǒng)

      1引言

      現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)打擊目標(biāo)提出了精確性的要求,特別是最近十幾年來爆發(fā)的幾次大規(guī)模戰(zhàn)爭(zhēng)中,精確打擊的要求越來越高[1]。精確打擊的保障是引信系統(tǒng)的可靠性。隨著微系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展,炮彈引信數(shù)據(jù)源可以采用毫米波雷達(dá)(Millimeter Wave Radar,MMWR)、激光測(cè)距傳感器(文中簡(jiǎn)寫為L(zhǎng)as)、微機(jī)電系統(tǒng)(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)加速度測(cè)速儀器。由于其對(duì)應(yīng)不同的引爆模式,以前單獨(dú)使用,隨著研究的深入,綜合采用多傳感器完成綜合引爆成為工作的重點(diǎn)[2-3]。

      隨著微系統(tǒng)技術(shù)研究的深入,價(jià)格低廉、獲取方便的炮彈傳感器不斷增多,為提高炮彈引信的可靠性提供了可能。炮彈引信信息融合的目的是為提供可靠的引爆策略提供支撐,根據(jù)不同的引信平臺(tái)及目標(biāo)差異,通過對(duì)三種測(cè)量手段的測(cè)量量如目標(biāo)位置、速度信息、加速度信息進(jìn)行融合分析,將量測(cè)統(tǒng)一表征[4-5],便于提高炮彈引信的準(zhǔn)確性以及通過融合提高抗干擾能力。其處理過程在炮彈發(fā)射后,能夠采用MEMS的過頂判決,提供時(shí)延準(zhǔn)確性,特別是對(duì)不同的爆炸要求提供不同的工作模式。如果要求具備爆炸時(shí)延,則可以通過激光測(cè)距和毫米波測(cè)距信息進(jìn)行連續(xù)的距離信息獲取。由于距離信息獲取中兩種傳感器受干擾的因素不一樣,通過提供接近目標(biāo)距離形成對(duì)目標(biāo)高度判斷,特別是在環(huán)境惡劣情況下,激光對(duì)電磁干擾具有較好的抗干擾特性,而毫米波雷達(dá)對(duì)天氣變化不敏感的特點(diǎn),形成對(duì)目標(biāo)位置的準(zhǔn)確判斷,因此可以通過信息處理手段,為引信系統(tǒng)提供較高的可靠性,從而保證多模引信可以滿足多種戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法的需求,提高命中率和戰(zhàn)場(chǎng)生存能力。通過對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和估計(jì),濾波后完成數(shù)據(jù)融合形成統(tǒng)一描述,從而有效完成其數(shù)據(jù)處理并提高精度。

      本文從多種傳感器探測(cè)信息的特征入手,引入其影響決策,通過該處理有效提高位置精度,最后通過加權(quán)信息融合,從而提高引信引爆的精度。

      2多模信息融合分析

      2.1數(shù)據(jù)源分析

      MEMS傳感器作為一種微型測(cè)量加速度裝置,其加速度值可以表示為

      (1)

      MEMS測(cè)量加速度值是對(duì)其實(shí)時(shí)加速度值的度量,根據(jù)其工作原理,易知其受溫度影響較大。

      對(duì)于目標(biāo)位置的描述,為了更加精確,引入毫米波雷達(dá)與激光測(cè)距信息。毫米波雷達(dá)測(cè)量獲取目標(biāo)連續(xù)位置信息,激光測(cè)距對(duì)目標(biāo)信息獲取也是距離信息,其測(cè)距原理不同,但是其測(cè)距的精度相當(dāng)。激光測(cè)距易受天氣環(huán)境影響,而毫米波雷達(dá)受影響因素主要是電磁環(huán)境。以上兩種傳感器都是當(dāng)前炮彈引信引爆信號(hào)產(chǎn)生的常用測(cè)量手段。

      針對(duì)其信息測(cè)量不同,毫米波雷達(dá)與激光測(cè)距信息可表示為

      (2)

      (3)

      綜合考慮以上幾種傳感器測(cè)量信息的不同,通過信息融合可以提高其環(huán)境適應(yīng)性及引爆的準(zhǔn)確性。

      2.2位置信息與加速度信息統(tǒng)一

      位置信息與加速度信息是兩種不同的描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的參量。為了對(duì)目標(biāo)信息的描述統(tǒng)一,可進(jìn)行如下處理。

      加速度與位置的關(guān)系為

      (4)

      由上式可以看出,根據(jù)運(yùn)動(dòng)特征,MEMS加速度可通過瞬時(shí)位置信息的差分獲得。如果可以獲得精確的位置測(cè)量,那么MEMS與激光測(cè)距信息可以關(guān)聯(lián)并形成融合位置。為了形成統(tǒng)一描述,將激光測(cè)距信息轉(zhuǎn)換為加速值進(jìn)行校正融合,形成比較準(zhǔn)確的目標(biāo)加速度信息,并根據(jù)加速度信息校正目標(biāo)距離信息。為了達(dá)到該目的,需要對(duì)目標(biāo)與加速度信息進(jìn)行綜合處理,其具體融合策略先考察環(huán)境信息。

      2.3基于環(huán)境的置信度設(shè)置

      由于炮彈引信信息融合的目的是為了提高引爆準(zhǔn)確性,根據(jù)文獻(xiàn)[6],通過小樣本獲取可靠的評(píng)價(jià)方法,本文通過將影響因素量化,假設(shè)MEMS、激光傳感器、毫米波雷達(dá)的主要影響因子為

      {XMEMS,Xlas,XMMWR},

      (5)

      則構(gòu)建其主要環(huán)境影響的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練推理獲取其可信度,如圖1所示。

      圖1 環(huán)境影響貝葉斯推理模型

      溫度T的輸入依靠溫度傳感器,溫度傳感器獲取的彈體溫度進(jìn)行量化如下:

      (6)

      電磁環(huán)境的變化對(duì)毫米波雷達(dá)影響較大,該值通過對(duì)雷達(dá)測(cè)量值的均方根進(jìn)行表征:

      (7)

      天氣影響是對(duì)具體時(shí)刻固定的,具體到某一天天氣情況固定,因此設(shè)定如下:

      (8)

      對(duì)以上3種主要影響因素量化形成貝葉斯網(wǎng)路的推理輸入,同時(shí)建立貝葉斯影響矩陣(該矩陣影響為多次試驗(yàn)獲取結(jié)果),根據(jù)3種傳感器長(zhǎng)期工作環(huán)境影響近似得到其影響因子:

      (9)

      針對(duì)具體的環(huán)境影響,則需要根據(jù)實(shí)際的情況進(jìn)行實(shí)時(shí)解算。在工程實(shí)踐中,通過預(yù)先加載初值,再根據(jù)實(shí)時(shí)量測(cè)值進(jìn)行影響因子更新。

      2.4測(cè)距信息融合

      根據(jù)信息測(cè)量的差異,首先對(duì)激光測(cè)距與毫米波雷達(dá)測(cè)距信息進(jìn)行融合,其融合過程考慮環(huán)境可靠性的影響,因?yàn)槠溆兄谠u(píng)估距離測(cè)量量的可信程度。距離的可靠性融合誤差采用多重指標(biāo)考核:

      (10)

      (11)

      式中:δi、δj分別表示不同傳感器的標(biāo)準(zhǔn)差,該誤差水平反映了傳感器測(cè)量的準(zhǔn)確性;Xi、Xj為第i、j個(gè)傳感器的環(huán)境置信度,環(huán)境置信度的引入為傳感器誤差的精確度量提供依據(jù)。

      根據(jù)以上準(zhǔn)則,獲取融合值后,與MEMS加速度信息進(jìn)行融合。設(shè)t時(shí)刻的測(cè)距加速度值為

      (12)

      則根據(jù)信息融合理論進(jìn)行加速度融合,從而確定目標(biāo)位置信息。

      (13)

      由于MEMS測(cè)量值也受環(huán)境影響,因此其中的Xi、Xj分別表示MEMS的環(huán)境置信度與融合數(shù)值的環(huán)境置信度。

      根據(jù)以上知識(shí),則其具體算法如圖2所示。

      圖2 彈載多模融合流程

      具體流程描述如下:

      (1)根據(jù)當(dāng)前環(huán)境,評(píng)價(jià)各種傳感器工作的適應(yīng)性,根據(jù)傳感器工作條件獲得其環(huán)境置信度;

      (2)獲取激光測(cè)距信息及毫米波雷達(dá)距離信息,并對(duì)距離信息進(jìn)行加權(quán)融合處理;

      (3)針對(duì)距離融合信息進(jìn)行差分計(jì)算,獲得其加速度信息;

      (4)針對(duì)融合加速度與MEMS進(jìn)行加權(quán)融合處理;

      (5)根據(jù)融合加速度計(jì)算得到目標(biāo)融合位置信息。

      3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      為了說明問題,本文采用模擬炮彈軌道算法進(jìn)行炮彈軌道模擬。由于炮彈飛行具有多個(gè)階段,本系統(tǒng)的融合作用主要體現(xiàn)在末段躍升俯沖階段的模擬。運(yùn)動(dòng)方程如下:

      (14)

      式中:θ為各個(gè)時(shí)刻的俯仰角;g為重力加速度;nx、ny為解算的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡的速度法向值。

      具體傳感器測(cè)量信息采用實(shí)時(shí)模擬解算算法得到。MEMS、激光測(cè)距、毫米波雷達(dá)測(cè)距的工作條件為:環(huán)境溫度25℃,電磁環(huán)境良好,晴天情況下進(jìn)行測(cè)試,實(shí)時(shí)量測(cè)數(shù)據(jù)誤差信息假設(shè)服從0均值、σ方差的正態(tài)分布。假設(shè)炮彈發(fā)射時(shí)間為500點(diǎn),坐標(biāo)為(500,3 000)m,爆炸點(diǎn)為(2 600,4)m,其軌跡如圖3所示,在飛行過程中激光測(cè)距和毫米波雷達(dá)測(cè)距距離變化以及兩者融合距離如圖4所示。MEMSZ軸加速度量測(cè)值、毫米波雷達(dá)與激光測(cè)距獲得的加速度值及兩者融合值如圖5所示,圖6為局部放大圖。毫米波雷達(dá)與激光測(cè)距的融合加速度、MEMS加速度與前兩者融合加速度融合得到的距離信息以及該距離信息進(jìn)一步與毫米波雷達(dá)、激光傳感器的距離量測(cè)融合結(jié)果如圖7所示,其誤差分析分析如圖8所示。

      圖3 彈道軌跡

      圖4 距離測(cè)量及融合

      圖5 加速度融合曲線

      圖6 加速度融合局部放大圖

      圖7 綜合處理距離信息

      圖8 誤差分布曲線

      根據(jù)以上測(cè)量結(jié)果,分別計(jì)算其協(xié)方差矩陣,得到的誤差為MEMS標(biāo)準(zhǔn)差0.1,激光測(cè)距的誤差標(biāo)準(zhǔn)差5,毫米波雷達(dá)測(cè)距的標(biāo)準(zhǔn)差3。

      從圖4~7可以看出本文方法中距離信息、加速度信息可以通過變換進(jìn)行融合。由于本文假定其初始化后溫度及電磁環(huán)境、天氣情況不變,因此其運(yùn)行后誤差變化將不受環(huán)境影響。本文仿真首先將毫米波雷達(dá)與激光測(cè)距信息進(jìn)行融合,其融合后的距離信息通過變換獲取實(shí)時(shí)加速度信息后再與MEMS加速度信息融合,最后統(tǒng)一生成距離信息。從圖6可以看出加速度量測(cè)隨時(shí)間的波動(dòng)較大,通過融合,誤差水平降低,同時(shí)其波動(dòng)信息減少,有助于提高加速度測(cè)量值的精度,特別是溫度變化劇烈時(shí),該作用將更加明顯。從圖8可以看出綜合處理距離信息量測(cè)誤差水平比單傳感器誤差及兩傳感器融合誤差均小,可以證明本文融合方法的有效性。根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn),在環(huán)境不變情況下,具體誤差水平及時(shí)效性如表1所示。

      表1 精度分布表(g=9.8 m/s2)

      由表1可知,綜合處理的距離精度方差比毫米波雷達(dá)與激光測(cè)距的誤差都小。這是由于考慮了MEMS加速度信息,同時(shí)加入了環(huán)境影響因子,通過加權(quán)融合保證了誤差處于較小的水平,其處理時(shí)間滿足1 ms的要求,同時(shí)具有一定的處理時(shí)效性。這種多模式攻擊有效地提高了爆炸精度。

      在實(shí)際中,由于單傳感器的使用,炮彈受環(huán)境影響往往出現(xiàn)打不中或偏離的情況,采用該方法則可提高命中率。

      4結(jié)束語

      隨著微系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展,炮彈裝載多種傳感器成為可能。本文結(jié)合炮彈引信目前傳感器使用情況進(jìn)行綜合分析,提出了一種結(jié)合環(huán)境參數(shù)的多傳感器加權(quán)信息融合算法完成信息量測(cè),獲取其精確測(cè)量的位置,有效提高其量測(cè)準(zhǔn)確性。毫米波雷達(dá)、激光測(cè)距、MEMS傳感器的綜合使用有效改善了炮彈的打擊精度。鑒于炮彈的特殊性,考慮炮彈傳感器多種測(cè)量的有效融合和不同引爆情形下的融合策略,以及彈道本身特點(diǎn)及環(huán)境適應(yīng)性,是今后研究的重點(diǎn)。

      參考文獻(xiàn):

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      Multimode Fusion of Fuses Based on Hierarchical Information Fusion

      CUI Yuyong

      (Southwest China Institute of Electronic Technology,Chengdu 610036,China)

      Abstract:In order to improve the accuracy of fuses,a multimode fusion method is proposed by considering the information obtained by miniature millimeter wave radar,laser sensors and micro-electro-mechanical system(MEMS) sensors.The environmental impact Bayesian network is established as the ratios of sensor impacted.Two layers of transform fusion is applied to fuse the information of distance and acceleration of object to improve the accuracy,so as to provide support for detonating fuze accurately.Experiments show that the algorithm can improve the accuracy of distance and has better adaptability to different environment.

      Key words:fuze; millimeter wave radar; laser ranging; multimode fusion; micro-electro-mechanical system(MEMS)

      doi:10.3969/j.issn.1001-893x.2016.06.013

      收稿日期:2016-01-22;修回日期:2016-05-04Received date:2016-01-22;Revised date:2016-05-04

      通信作者:44989183@qq.comCorresponding author:44989183@qq.com

      中圖分類號(hào):TN911;TP212.9

      文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

      文章編號(hào):1001-893X(2016)06-0670-05

      作者簡(jiǎn)介:

      崔雨勇(1983—),男,山西襄汾人,2012年獲博士學(xué)位,現(xiàn)為工程師,主要從事計(jì)算機(jī)視覺與信息處理。

      CUI Yuyong was born in Xiangfen,Shanxi Province,in 1983.He received the Ph.D. degree in 2012.He is now an engineer.His research concerns computer vision and information analysis.

      Email:44989183@qq.com

      引用格式:崔雨勇.基于分級(jí)信息融合的引信多模融合[J].電訊技術(shù),2016,56(6):670-674.[CUI Yuyong.Multimode fusion of fuses based on hierarchical information fusion[J].Telecommunication Engineering,2016,56(6):670-674.]

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