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      基于插值法的浮標(biāo)優(yōu)化布放

      2019-02-18 02:46:24余義德王紅萍
      無線電工程 2019年3期
      關(guān)鍵詞:插值法聲納浮標(biāo)

      張 丹,時(shí) 光,余義德,王紅萍

      (1.中國人民解放軍91550部隊(duì),遼寧 大連 116023;2.海軍大連艦艇學(xué)院,遼寧 大連 116018)

      0 引言

      聲納浮標(biāo)具有使用方便、隱蔽和受地域限制小等優(yōu)點(diǎn),是航空聲納搜索水下目標(biāo)的首選[1-2]。聲納浮標(biāo)搜索目標(biāo)一般在已知有目標(biāo)活動的概略信息條件下進(jìn)行應(yīng)召搜索。既為了取得好的搜潛效果,又要考慮節(jié)省浮標(biāo),正確地選擇搜索陣形是反潛機(jī)使用聲納浮標(biāo)需要考慮的重要環(huán)節(jié),通常用一定搜索時(shí)間內(nèi)的搜索概率來衡量陣形的優(yōu)劣[3-5]。文獻(xiàn)[6-8]基于蒙特卡洛方法,分析了不同參數(shù)對聲納浮標(biāo)搜索效能的影響,但是并未給出不同陣型如何進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化選擇,且都未考慮目標(biāo)航向變化的情況。應(yīng)召搜索條件下,通常目標(biāo)初始概略位置服從圓正態(tài)分布[9-10],在搜索過程中目標(biāo)、目標(biāo)航向未知[11-12],也可能采取變向規(guī)避運(yùn)動[13-14]。文獻(xiàn)[15-16]針對航向不變的簡單擴(kuò)散運(yùn)動目標(biāo)的情況,提出了搜索擴(kuò)散運(yùn)動目標(biāo)的定量計(jì)算方法。本文針對目標(biāo)航向不變和航向多次改變的情況,建立了浮標(biāo)探測概率數(shù)學(xué)模型,基于牛頓插值算法,給出了圓形陣布陣半徑優(yōu)化選擇方法。

      1 擴(kuò)散運(yùn)動目標(biāo)的搜索概率計(jì)算

      設(shè)在一定海區(qū)Q,一批次投放N枚聲納浮標(biāo)搜索單個(gè)目標(biāo)。假設(shè)目標(biāo)初始狀態(tài)服從圓正態(tài)分布,目標(biāo)運(yùn)動方式為勻速直線運(yùn)動,速度為v,航向在(0,2π]內(nèi)均勻分布,t時(shí)刻目標(biāo)位置為X(t)。B表示(0,t)之間目標(biāo)被搜索事件,定義目標(biāo)不被搜索概率為b(x,t):

      (1)

      搜索密度為γ(x,t),

      γ(x,t)Δt+o(Δt)=P{B(t,t+Δt)|x=X(t)}。

      (2)

      對于多個(gè)相互獨(dú)立的搜索器[17-18]:

      (3)

      對于b(x,t+Δt),結(jié)合式(3)有

      (4)

      式(4)可轉(zhuǎn)換為:

      (5)

      解微分方程得

      (6)

      設(shè)目標(biāo)位置分布概率為ρ(x,t),在時(shí)間t內(nèi)累積探測概率P(t)為:

      (7)

      設(shè)ρ0(x)為目標(biāo)初始概率密度,對于θ航向,t時(shí)刻不被搜索概率pθ(x,t)為:

      (8)

      則在時(shí)間t內(nèi)累積探測概率P(t)為:

      (9)

      若目標(biāo)多次改變航向,設(shè)搜索從T1開始,每Δt改變一次航向,共改變n次,搜潛概率計(jì)算公式為:

      P(T1+nΔt)=1-Q(1)Q(2)…Q(n)。

      (10)

      Q(i)為(T1+(i-1)Δt,T1+iΔt)之間不被搜索的概率。

      初始不被搜索概率密度為:

      (11)

      (12)

      對于Q(2),初始不被搜索的概率分布為:

      p(x,T1+Δt)=p(x,T1+Δt)/Q(1),

      (13)

      以此類推計(jì)算Q(n),即可計(jì)算得到。

      2 基于插值法的浮標(biāo)優(yōu)化布陣

      若初始定位誤差服從截尾圓周正態(tài)分布,航向未知條件下通常采用圓陣搜索。若可供投放的浮標(biāo)數(shù)確定,陣半徑成為唯一需要確定的參數(shù),顯然陣半徑過大和過小均不利于搜索,肯定存在一個(gè)最優(yōu)半徑。通過計(jì)算若干陣半徑對應(yīng)的探測概率,然后采用插值法進(jìn)行曲線擬合,從而提取最優(yōu)陣半徑,另外對于后者雖然航向改變次數(shù)對探測概率也有影響,但仍然可用插值法求解最優(yōu)陣半徑。

      2.1 目標(biāo)航向不變的最佳圓陣獲取

      假設(shè)目標(biāo)初始狀態(tài)服從圓周正態(tài)分布,勻速直線運(yùn)動,航向在[0,2π)服從均勻分布。根據(jù)目標(biāo)分布以坐標(biāo)原點(diǎn)為對稱中心,此時(shí)布放圓陣較為適合。對于浮標(biāo)圓陣布放如圖1所示,R為圓陣半徑,d為浮標(biāo)作用距離半徑,浮標(biāo)均勻分布在半徑為R的圓上。

      圖1 圓陣示意

      仿真參數(shù):聲納浮標(biāo)個(gè)數(shù)n取4,8,12;目標(biāo)運(yùn)動速度u=6 kt;初始圓周正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差σ=20 nm;浮標(biāo)有效作用距離d為4 nm或10 nm。搜索延遲時(shí)間T1和搜索持續(xù)時(shí)間T2-T1分別為4 hr和6 hr。對于每種參數(shù)n,u,σ,d的組合,計(jì)算搜索概率并用插值法得到圓陣半徑與搜索概率的關(guān)系曲線,從而獲得最優(yōu)圓陣半徑。不同參數(shù)組合下圓陣的最優(yōu)半徑R*和搜索概率P*(T2)如表1所示。由表1可知,航向不變目標(biāo)進(jìn)行搜索,使用4個(gè)聲納浮標(biāo),其中每個(gè)聲納浮標(biāo)的搜索范圍是10 nm,與使用12個(gè)聲納浮標(biāo),其中每個(gè)聲納浮標(biāo)的搜索范圍是4 nm所起的作用大致相同。

      表1 最佳圓陣半徑

      浮標(biāo)數(shù)探測距離d/nm最優(yōu)陣半徑R*/nmi最大搜索概率P*(T2)44280.107 120410310.296 46884280.212 358810320.573 632124280.212 3581210320.582 295

      對于T1=4 hr,T2=7 hr,目標(biāo)速度12 kt,浮標(biāo)探測半徑10 nm,標(biāo)準(zhǔn)差為20 nm,不斷改變圓陣半徑,相應(yīng)概率曲線如圖2所示,可見R=56 nmi時(shí),探測概率最大0.341 2。圖3描繪了這種情況下不被搜索的概率密度分布,區(qū)域顏色越深,搜索不成功概率越大。

      圖2 浮標(biāo)圓陣半徑與搜索概率的關(guān)系

      圖3 目標(biāo)不被搜索的概率密度分布

      2.2 目標(biāo)航向多次改變的最佳圓陣獲取

      假設(shè)目標(biāo)的運(yùn)動在每個(gè)Δt時(shí)間單元目標(biāo)都會隨機(jī)選擇一個(gè)新方向。在t=0時(shí),目標(biāo)的分布為圓形正態(tài)分布;t=T1時(shí),目標(biāo)選擇一個(gè)新的方向,試圖避開探測,并且每個(gè)Δt時(shí)間單元繼續(xù)選擇一個(gè)新的方向。

      表1中的第4種情況,8個(gè)聲納浮標(biāo)的最佳圓形模式的半徑R*=32 nm。保持其他的輸入不變,航向在[T1,T2)內(nèi)變化m次。對于圓形陣,計(jì)算Pm(T2)。在m=0時(shí),Pm(T2)的值是在最佳圓形陣條件下目標(biāo)以隨機(jī)航向勻速運(yùn)動條件得到的搜索概率。對于m=0,1,…,6,Pm(T2)>P0(T2)=0.573 626,目標(biāo)通過數(shù)次改變航向,試圖避開檢測。目標(biāo)航向改變次數(shù)對搜潛概率的影響如圖4所示,仿真結(jié)果表明在時(shí)間間隔[T1,T2)內(nèi)任意次的方向改變對搜索概率影響較小(即對于所有的m>7,|Pm(T2)-P0(T2)|<0.05)。

      圖4 目標(biāo)航向改變次數(shù)對搜潛概率的影響

      對于表1中情況4條件下,m=6時(shí),圓陣半徑與搜索概率的關(guān)系曲線如圖5所示。該條件下最佳圓陣半徑為29 nm(0.598 529),而對于m=0時(shí),最佳半徑為32 nmi(0.573 632)。

      圖5 圓陣半徑與搜索概率的關(guān)系(m=6)

      3 結(jié)束語

      以上論述均假設(shè)初始狀態(tài)服從圓周正態(tài)分布,目標(biāo)所有航向上均勻分布,這時(shí)用規(guī)則的圓陣能達(dá)到較好的搜潛效率,該條件下只改變了一個(gè)陣形參數(shù)。如果有更確定或不同的先驗(yàn)信息,如目標(biāo)某航向范圍內(nèi)均勻分布,這時(shí)最佳陣形并不好找,陣形參數(shù)增多,此時(shí)曲線擬合不再適用,需要合適的智能搜索算法,如模擬退火算法、進(jìn)化策略和遺傳算法等。

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