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      基于遺傳算法的對(duì)地激光引信光路優(yōu)化方法

      2019-01-14 08:40:52諸德放楊立安
      關(guān)鍵詞:光路夾角彈道

      吳 鵬,諸德放,楊立安

      (空軍勤務(wù)學(xué)院航空彈藥保障系,江蘇 徐州 221000)

      0 引言

      激光引信由于其在探測(cè)精度、探測(cè)距離、角分辨率、抗電磁干擾、小型化等方面的優(yōu)越性能而被廣泛應(yīng)用于各類(lèi)武器彈藥。對(duì)于空地導(dǎo)彈,傳統(tǒng)的對(duì)地激光引信采取“定炸高”的起爆方式,打靶結(jié)果表明,此方式極易導(dǎo)致“過(guò)頂不炸”現(xiàn)象,嚴(yán)重制約了導(dǎo)彈的毀傷效能。發(fā)展具備目標(biāo)識(shí)別功能、自適應(yīng)控制起爆位置的激光引信是提升空地導(dǎo)彈毀傷效能的有效手段。目前適于激光引信的目標(biāo)識(shí)別模式主要有光機(jī)掃描式、面陣凝視式和線陣推掃式三種[1]。其中,線陣推掃式由陣列探測(cè)器本身結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)一維掃描,由飛行器實(shí)現(xiàn)另外一維掃描,因此具有高速、高分辨率識(shí)別的特點(diǎn),更適于導(dǎo)彈等運(yùn)動(dòng)平臺(tái)[2]。線陣推掃式激光引信的目標(biāo)識(shí)別概率與其探測(cè)試場(chǎng)內(nèi)的激光光路數(shù)有著密切聯(lián)系,引信探測(cè)試場(chǎng)內(nèi)光路數(shù)越多,目標(biāo)識(shí)別概率越高。但在實(shí)際應(yīng)用中,由于成本、體積等因素的限制,只能實(shí)現(xiàn)有限光路的探測(cè)。目前,確定激光引信光路方案時(shí),往往依據(jù)典型目標(biāo)尺寸與有效作用距離進(jìn)行簡(jiǎn)單推算,缺少對(duì)激光引信光路方案的量化論證方法,一定程度上制約了激光引信性能。本文針對(duì)此問(wèn)題,提出了基于遺傳算法的對(duì)地激光引信光路優(yōu)化方法。

      1 對(duì)地激光引信目標(biāo)識(shí)別原理及遺傳算法

      1.1 對(duì)地激光引信目標(biāo)識(shí)別原理

      引信內(nèi)的激光脈沖發(fā)射器向目標(biāo)發(fā)射一個(gè)激光脈沖的同時(shí)計(jì)數(shù)器開(kāi)始工作,當(dāng)目標(biāo)反射回波到達(dá)接收窗口時(shí)計(jì)數(shù)器停止計(jì)數(shù),根據(jù)計(jì)數(shù)器的填充脈沖數(shù)及計(jì)數(shù)周期就可以連續(xù)獲得目標(biāo)的距離信息[3]。將多個(gè)探測(cè)支路的探測(cè)信息經(jīng)過(guò)相關(guān)處理,剔除干擾,利用測(cè)出的距離信息和探測(cè)支路的布局信息及落角、落速等信息,可以計(jì)算出地面信息和目標(biāo)信息,再依據(jù)相關(guān)判據(jù),可對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,示意圖如圖1所示。

      對(duì)于激光引信的光路布局,需要確定探測(cè)支路的前置角α和各支路彈道平面內(nèi)投影與導(dǎo)彈縱向?qū)ΨQ(chēng)面之間的夾角β,7光路的激光引信光路布局示意圖如圖2所示。

      前置角α由導(dǎo)彈末端攻擊速度、戰(zhàn)斗部破片飛散速度、戰(zhàn)斗部破片靜態(tài)飛散角和導(dǎo)彈的空間布局決定,在安裝條件允許的條件下,前置角α要盡量大于戰(zhàn)斗部破片動(dòng)態(tài)飛散角。

      1.2 遺傳算法

      遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和基因分離組合定律的全局優(yōu)化搜索算法,將生物進(jìn)化過(guò)程中優(yōu)勝劣汰規(guī)則與群體內(nèi)部染色體隨機(jī)信息交換機(jī)制相結(jié)合,提高計(jì)算精度的同時(shí)能夠有效防止計(jì)算陷入局部最優(yōu)解。遺傳算法已在求解組合優(yōu)化問(wèn)題上得到廣泛的應(yīng)用,取得了十分理想的效果[4]。利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化的流程如下[5]:

      1)進(jìn)行隨機(jī)種群初始化實(shí)數(shù)編碼。

      2)計(jì)算種群適應(yīng)度,尋找最優(yōu)個(gè)體。

      將目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)F:

      F=P

      (1)

      3)進(jìn)行遺傳算子操作(選擇、交叉、變異),產(chǎn)生新一代個(gè)體。

      選擇操作選用基于適應(yīng)度比例的輪盤(pán)賭法,個(gè)體i的選擇概率為pi:

      (2)

      (fi=k/Fi)

      交叉操作采用實(shí)數(shù)交叉法,第k個(gè)染色體ak和第l個(gè)染色體al在j位的交叉操作方法如下:

      (3)

      第i個(gè)染色體的第j個(gè)基因的變異操作方法如下:

      (4)

      f(g)=r2(1-g/Gmax)

      式(2)—式(4)中,N為種群數(shù),b、r為[0,1]間的隨機(jī)數(shù),amax為基因aij的上界,amin為基因aij的下界,r2為一個(gè)隨機(jī)數(shù),g為當(dāng)前迭代次數(shù),Gmax為最大進(jìn)化次數(shù)。

      4)判斷進(jìn)化是否結(jié)束,若是,則輸出最優(yōu)解,若否,則返回2)繼續(xù)操作。

      5)對(duì)最優(yōu)個(gè)體解碼,確定最優(yōu)光路組合。

      2 基于遺傳算法的對(duì)地激光引信光路優(yōu)化

      激光引信的最優(yōu)光路是指激光引信滿足目標(biāo)識(shí)別概率技術(shù)指標(biāo)要求所需的最少光路數(shù)目及其光路夾角安排。通過(guò)求解各光路數(shù)目下的最大目標(biāo)識(shí)別概率以及此時(shí)的光路夾角安排,然后選擇其中滿足指標(biāo)要求且光路數(shù)目最少的方案,就可完成光路的優(yōu)化。

      2.1 對(duì)地激光引信目標(biāo)識(shí)別概率

      影響激光引信目標(biāo)識(shí)別概率的因素眾多,有目標(biāo)形狀與尺寸、彈目交匯條件、導(dǎo)彈CEP、光路數(shù)目和光路夾角等。為便于分析,先作如下假設(shè):

      1)激光引信以高頻率依次發(fā)射激光信號(hào),各支路相互獨(dú)立;

      2)激光引信采取窄波束激光,發(fā)射角較小,在有效作用距離內(nèi)光束可視作一條直線;

      3)導(dǎo)彈在制導(dǎo)末端滾動(dòng)角、攻角較小,彈道可視為直線;

      4)導(dǎo)彈攻擊方向正對(duì)目標(biāo);

      5)目標(biāo)幾何形狀規(guī)則,周?chē)孛婵梢暈槠矫妗?/p>

      由于激光引信識(shí)別精度遠(yuǎn)小于目標(biāo)尺寸,故激光束無(wú)需掃過(guò)目標(biāo)頂部,掃過(guò)側(cè)面一定高度以上位置即可實(shí)現(xiàn)高度識(shí)別,此高度為引信的最小識(shí)別高度h。導(dǎo)彈理想落點(diǎn)為目標(biāo)形心,對(duì)于導(dǎo)彈落點(diǎn)偏差,假定各方向落點(diǎn)相互獨(dú)立,并且落點(diǎn)散布服從圓概率散布,系統(tǒng)誤差實(shí)現(xiàn)完全補(bǔ)償,則落點(diǎn)在探測(cè)平面內(nèi)各彈道點(diǎn)出現(xiàn)的概率密度為:

      (5)

      式(5)中,σ可由導(dǎo)彈CEP解出。通過(guò)求解彈道點(diǎn)概率密度函數(shù)在可探測(cè)區(qū)域內(nèi)的積分,即可求得引信的目標(biāo)識(shí)別概率。

      當(dāng)引信能夠探測(cè)到目標(biāo)時(shí),至少有一路激光能夠掃到目標(biāo)、完成識(shí)別,反映在彈道平面內(nèi),即光路投影與目標(biāo)識(shí)別區(qū)域投影有交點(diǎn)[6]。為方便處理,先求解探測(cè)盲區(qū),計(jì)算不可識(shí)別概率,最后計(jì)算目標(biāo)識(shí)別概率。圖3陰影部分為目標(biāo)非前點(diǎn)右側(cè)區(qū)域內(nèi)的探測(cè)盲區(qū),由對(duì)稱(chēng)性可知,目標(biāo)非前點(diǎn)左側(cè)區(qū)域內(nèi)探測(cè)盲區(qū)與目標(biāo)非前點(diǎn)右側(cè)區(qū)域內(nèi)探測(cè)盲區(qū)一一對(duì)稱(chēng)。

      如圖3所示,以理想瞄準(zhǔn)點(diǎn)在彈道平面投影點(diǎn)為原點(diǎn)建立彈道坐標(biāo)系,其中最小識(shí)別高度位置在彈道平面投影線為AA'。設(shè)彈體俯仰角為ω,目標(biāo)在彈道平面內(nèi)投影的尺寸為a×b,由幾何關(guān)系可得,A點(diǎn)坐標(biāo)為(0.5a,hcosω-0.5b),邊界點(diǎn)B坐標(biāo)為(-0.5a,0.5b)。

      由此,可解得n+1支路激光探測(cè)引信左側(cè)光路在目標(biāo)非前點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別盲區(qū)E,識(shí)別盲區(qū)E由n部分組成:

      ?

      則激光引信左側(cè)光路在非前點(diǎn)區(qū)域不可識(shí)別概率為:

      (6)

      導(dǎo)彈落點(diǎn)在前點(diǎn)區(qū)域時(shí),引信必然無(wú)法識(shí)別目標(biāo),前點(diǎn)區(qū)域D為:

      則導(dǎo)彈落點(diǎn)在前點(diǎn)區(qū)域的概率為:

      (7)

      故激光引信目標(biāo)識(shí)別概率P為:

      P=1-PD-2PE

      (8)

      2.2 激光引信光路優(yōu)化方法

      確定各光路數(shù)目下最優(yōu)夾角安排時(shí),一般將光路夾角按照一定步長(zhǎng)離散化,通過(guò)Monte-Carlo方法求解最優(yōu)光路夾角安排的近似解。此方法存在較大的缺陷,步長(zhǎng)較大時(shí),計(jì)算結(jié)果誤差較大;步長(zhǎng)較小時(shí),計(jì)算量大且無(wú)效計(jì)算多。通過(guò)引入遺傳算法可以有效解決此問(wèn)題,提高計(jì)算效率和結(jié)果精度。計(jì)算種群適應(yīng)度時(shí),將目標(biāo)識(shí)別概率作為目標(biāo)函數(shù)。

      光路數(shù)目一定時(shí),光路夾角安排優(yōu)化流程如圖4所示。

      按照?qǐng)D4所示步驟可求解出特定光路數(shù)目下的最優(yōu)光路方案,篩選其中滿足目標(biāo)識(shí)別概率指標(biāo)要求且光路數(shù)目最少的方案,就可完成光路的優(yōu)化。

      3 實(shí)例分析

      首先給定彈目交匯條件、目標(biāo)形狀與尺寸等信息。假設(shè)攻擊的典型目標(biāo)為雷達(dá)目標(biāo),對(duì)于雷達(dá)目標(biāo),導(dǎo)彈理想瞄準(zhǔn)點(diǎn)需由前述目標(biāo)形心修正至雷達(dá)饋源點(diǎn),雷達(dá)幾何尺寸為5.6 m×2.5 m×2.6 m,饋源點(diǎn)距艙體底部距離H=3 m,彈體俯仰角ω=30°,各光路前置角α=45°,導(dǎo)彈CEP為5 m,引信的最小識(shí)別高度h=0.5 m。

      由幾何關(guān)系解得,圖3中目標(biāo)在彈道平面投影尺寸a×b=2.5 m×5.05 m,瞄準(zhǔn)點(diǎn)投影距目標(biāo)投影底部2.6 m,A點(diǎn)坐標(biāo)為(1.25,-2.165),B點(diǎn)坐標(biāo)為(-1.25,2.452)。

      為準(zhǔn)確描述各光路方案的優(yōu)劣,定義漏警概率P1:目標(biāo)在激光引信探測(cè)試場(chǎng)內(nèi),但未能識(shí)別目標(biāo)的概率,即P1=1-P/P,其中P為實(shí)際目標(biāo)識(shí)別概率,P為光路無(wú)限多時(shí)的目標(biāo)識(shí)別概率。技術(shù)指標(biāo)要求3σ平面內(nèi),激光引信的漏警概率低于0.05。

      按圖4所示流程,可得各光路方案下激光引信的目標(biāo)識(shí)別概率,數(shù)據(jù)如表1所示。

      表1 特定光路數(shù)目下最優(yōu)夾角安排及目標(biāo)識(shí)別概率

      故此條件下最優(yōu)光路方案為引信采取6路激光,每側(cè)三條光路與彈體縱向?qū)ΨQ(chēng)面在彈道平面投影夾角分別為26°,58°,90°。

      計(jì)算結(jié)果表明,隨著光路數(shù)目的增加,探測(cè)試場(chǎng)逐步增大,探測(cè)試場(chǎng)內(nèi)光路間夾角逐漸減小,目標(biāo)識(shí)別概率增大、漏警概率減小。但隨著光路數(shù)的增加,目標(biāo)識(shí)別概率的增量遞減,最終將逼近P。

      以6光路方案為例,分析其他布局方式下引信的目標(biāo)識(shí)別概率,數(shù)據(jù)如表2所示。

      從表2中計(jì)算結(jié)果可以看出,該優(yōu)化方法給出的光路方案目標(biāo)識(shí)別概率最高,驗(yàn)證了光路優(yōu)化方法的有效性。

      表2 6光路方案目標(biāo)識(shí)別概率

      4 結(jié)論

      本文提出了基于遺傳算法的對(duì)地激光引信光路優(yōu)化方法。該方法將各類(lèi)信息轉(zhuǎn)換到彈道平面進(jìn)行處理,計(jì)算出光路布局方案的目標(biāo)識(shí)別概率,能夠量化論證對(duì)地激光引信光路布局方案優(yōu)劣;依據(jù)目標(biāo)識(shí)別概率對(duì)激光引信光路布局進(jìn)行優(yōu)化,克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)方法不能充分發(fā)揮激光引信性能的問(wèn)題,同時(shí)引入遺傳算法提高了計(jì)算效率和結(jié)果精度。實(shí)例分析表明,該方法能夠有效優(yōu)化對(duì)地激光引信的光路布局,在達(dá)到技術(shù)指標(biāo)的前提下滿足所需光路最少、識(shí)別概率最高的需求。

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