于振華,熊美英
(中國船舶重工集團公司第723研究所,揚州 225001)
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一種雷達航跡融合技術的設計原理及實現
于振華,熊美英
(中國船舶重工集團公司第723研究所,揚州 225001)
介紹了一種雷達航跡融合技術的設計原理和實現方法,該技術可對多部雷達航跡數據進行融合處理,完成多目標的數據預處理、航跡相關、航跡融合和對外發送等任務,實現了多通道多批次目標的融合,調整后可以適應多部雷達系統的組網融合。
航跡融合;航跡相關;濾波;數據預處理
雷達航跡融合就是把多個相同或不同類型的雷達所提供的目標航跡數據進行綜合處理,完成對多源航跡數據的自動檢測、關聯、相關、組合和估計等處理,消除數據之間的冗余和矛盾,對所有數據進行互補處理,形成對環境的相對完整一致的感知描述,從而提高整個系統決策的快速性和正確性,提高狀態和身份估計的精度以及對戰場態勢和威脅的重要程度進行適時完整的評價。
雷達航跡融合相對于單雷達目標捕獲和跟蹤來說不僅能夠擴大捕捉和跟蹤空間和時間覆蓋范圍,還可以降低信息模糊度,提高可靠度、可信度和測量精度,獲得更高質量的信息,達到多雷達優勢互補的效果,故多雷達航跡融合技術廣泛應用于軍用電子領域。
本雷達航跡融合處理技術對多部雷達航跡數據進行融合處理,完成多目標的數據預處理、航跡相關、航跡融合和對外發送等功能,實現了多通道多批次目標的融合,調整后可以適應多部任意型號雷達系統的組網融合,軟件采用C、C++高級語言編程編寫,硬件平臺可以根據實際需要進行選擇,比如DSP、PowerPC、PC104微型計算機等都可以作為該技術實現的硬件平臺,下面主要以2部雷達的航跡融合為例介紹該技術設計的具體實現。
1.1 設計原理及框圖
該雷達航跡融合原理為:通過硬件平臺的網卡接收來自各個雷達通過網絡發來的目標航跡數據,首先讀取預存的融合后的航跡數據庫緩沖區,對收到的新航跡數據進行時間和空間對準處理;然后找出同一批目標的多部雷達的航跡點,進行實時航跡相關、內插、加權、平滑濾波、外推和參數計算處理;最后進行威脅等級排序,通過網絡把航跡融合處理按照規定的報文格式輸出,同時把融合后的航跡數據存入相應的融合航跡數據庫。對每次接收到的航跡點數據,先用已有的融合航跡數據庫中的融合航跡進行同一批目標的搜尋。搜尋到新的航跡點和另外雷達航跡的外推、內插相關點后,就把多航跡點進行加權,更新當前雷達的航跡點;當接收的航跡點不能和本雷達的融合航跡進行融合時,就和其他雷達融合航跡進行融合,相關上就保存下來,等待另一部雷達到達后與另一部雷達的融合航跡進行融合處理,剩余航跡點作為單機航跡,建立初始融合航跡輸出,同時存入融合航跡數據庫,對融合航跡按照威脅等級排序處理后以網絡方式送出。一種雷達航跡融合技術的設計原理及實現如圖1所示。

圖1 航跡融合處理技術工作原理框圖
1.2 具體實現
1.2.1 各雷達誤差對準
在實際設計多雷達融合系統時,為獲得完整、準確和實時的目標狀態,需要對各雷達進行誤差對準處理。
雷達的對準是指多雷達數據“無誤差”轉換時所需要的處理過程,一般主要包括時間對準和空間對準:
(1) 時間對準
(a) 各雷達的時間基點一致性問題,即系統“時間同步”問題,各雷達系統通常采用統一的時統設備進行時間同步。
(b) 各雷達由于探測周期不同所引起的對目標數據采樣時刻不一致的問題,即“時間配準”問題,在進行融合處理時要根據每個雷達系統實際的探測周期對錄到的數據進行相應內插或外推處理,方法如下:
假設tki-1,tki,tki+1時刻測量數據為zi-1,zi,zi+1。通常采樣時間是等間隔的,即tki+1-tki=tki-tki-1=h。假設計算插值點時刻ti且ti=tki+τh的值,則運用Lagrange三點插值法計算出ti時刻的測量值為:
(2) 空間對準
所謂空間對準,就是借助于多雷達系統對空間共同目標的量測,對雷達系統的偏差進行估計和補償。由于同一平臺內采用的坐標系有可能是不同的,雷達的坐標原點也不同,所以在進行航跡融合之前,也需要將不同雷達的觀測數據轉換到同一坐標原點、統一坐標系進行系統誤差修正。在進行航跡運算時各系統通常會采用極坐標系和直角坐標系,假設點P在空間極坐標系中的目標位置記為(r,φ,θ),在直角坐標系中的坐標位置記為(x,y,z),則極坐標系與直角坐標系之間的變換關系為[1]:
極坐標系轉化為直角坐標系:

(2)
直角坐標系轉化為極坐標系:
(3)
1.2.2 對由不同雷達提供的航跡進行互聯融合
(1) 融合航跡起始
航跡起始是航跡融合的關鍵步驟,是多目標數據融合的首要問題,主要通過設定相關波門的形狀和大小來確定相關的區域,以及運用航跡起始算法來判斷單機航跡之間是否存在關聯。
融合航跡起始時,先對接收到的航跡點數據與融合航跡數據庫中的航跡進行實時航跡點相關,相關波門依據航跡質量、運動參數及各雷達的測量誤差來設定,然后依據航跡的批號、距離、方位、速度、航向等參數找出同一批目標的多部雷達的航跡點。
(2) 融合航跡濾波
本航跡融合技術的濾波算法采用卡爾曼濾波[2],卡爾曼濾波適用于有限觀測間隔的非平穩問題,可用于計算機計算的遞推算法。作為線性時變系統的一種線性無偏最小均方誤差估計,它具有時變結構和較強的適應能力,適于實時處理。另外,卡爾曼濾波能在估計的同時給出估計的誤差方差,對火控系統來說非常有用。由于卡爾曼濾波算法具有良好的跟蹤性能和適合計算機處理的迭代性能,因此被廣泛應用于各種跟蹤系統。
(a) 濾波方程:
(4)
式中:A為系統轉移矩陣;C為觀測矩陣;W為系統噪聲;K為系統增益;X為輸入信號。
(b) 觀測方程:
Y(k+1)=CS(k+1)+N(k+1)
(5)

(c) 增益方程:
K(k)=P(k/(k-1))CT[CP(k/(k-1))CT+R]-1
(6)
P(k/(k-1))=AP((k-1)/(k-1))AT+Q
(7)
P(k)=(I-K(k)C)P(k/(k-1))
(8)
式中:R(k)=E[n(k)nT(k)],為觀測協方差矩陣;P(k)=E[e(k)dT(k)],為誤差協方差矩陣。
(3) 融合航跡的內插及加權
由于多部雷達送來的航跡點時間并不一定相同,處理前必須將他們對齊到同一個時刻,這樣不同雷達送來的航跡點在進行處理時才具有可比性,因此對另一部雷達則要按時間要求進行外推某個時刻的航跡點,也稱為航跡的外推(或稱內插)數據點。由于多部雷達建航過程會有所不同,有的航跡建立得比較理想,而且質量高,有的航跡可能會出現偏航、斷航等情況,因此在融合時需要根據不同的情況進行線性加權。
(4) 融合航跡的威脅等級判斷
對于作戰而言,威脅等級高的目標需要高度關注,因此在航跡融合處理的同時需要將發現目標的威脅等級計算出來,使得指控臺能迅速準確地發出相應的命令。
(5) 融合航跡的跟蹤終結
在多目標跟蹤的航跡融合處理中,應及時發現已經消亡的航跡,釋放資源供新目標的起始使用,可采用航跡質量的管理來判斷當前融合航跡是否應當終結[3],當融合航跡質量低于一定數值時,將該條融合航跡撤銷。融合航跡質量的變化依據其在生存的過程中錄取相關航跡點的情況進行變化。當錄取到航跡點時,航跡質量增加;當沒有錄取到航跡點時,航跡質量就下降。
本設計的融合效果具體如圖2、圖3和圖4所示,對2部雷達全方位的運動目標進行融合。

圖2 一部雷達的航跡數據

圖3 另一部雷達的航跡數據
圖2為一部雷達的航跡數據,盲區在240°~270°范圍內,圖3為另一部雷達的航跡數據,盲區在60°~90°范圍內,圖4為融合后輸出的航跡數據。從中可以看出,該處理技術能夠對2部雷達的目標進行融合,在目標進入一部雷達盲區后用另一部雷達的航跡數據進行補充,保證目標不斷航,在覆蓋區時對2部雷達數據進行加權融合,提高目標的精度和數據率。

圖4 2部雷達融合后輸出的航跡數據
該融合處理技術已應用于某項目的航跡融合處理中,對多部雷達公共區的航跡數據進行融合,對盲區的航跡數據進行相互補充,融合后進行多目標的完整跟蹤,各種技術指標均滿足要求,該技術對其它系統的航跡融合設計和實現具有一定的借鑒意義。
[1] 何友,修建娟,張晶煒,等.雷達數據處理及應用[M].北京:電子工業出版社,2006.
[2] 何友,王國宏,彭應寧.多傳感器信息融合及應用[M].北京:電子工業出版社,2000.
[3] 夏佩倫.目標跟蹤與信息融合[M].北京:國防工業出版社,2010.
Design Theory and Realization of A Radar Track Fusion Technology
YU Zhen-hua,XIONG Mei-ying
(The 723 Institute of CSIC,Yangzhou 225001,China)
This paper introduces the design theory and realization method of a radar track fusion technology.The technology can perform the fusion processing to track data of multiple radars,completes the tasks such as multi-target data pre-processing,track correlation,track fusion and external transmitting and so on,realizes the fusion of multi-channel and multi-batch targets,can adopt the netted fusion of multi-radar system after being adjusted.
track fusion;track correlation;filtering;data pre-processing
2015-07-08
TN957.52
A
CN32-1413(2015)04-0036-04
10.16426/j.cnki.jcdzdk.2015.04.010