復(fù)合導(dǎo)引頭目標(biāo)信息融合抗干擾技術(shù)研究*

鄧 軍，唐堯文，徐 劍，韓 笑

(1.91851部隊(duì)·葫蘆島·125001;2.上海航天控制技術(shù)研究所·上海·201109;3.中國(guó)航天科技集團(tuán)有限公司紅外探測(cè)技術(shù)研發(fā)中心·上海·201109)

0 引 言

制導(dǎo)精度、抗干擾能力是導(dǎo)彈系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重中之重，隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境得到了極大拓展。在復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下，如何有效地對(duì)抗干擾、識(shí)別目標(biāo)是一項(xiàng)重要的課題。僅采用單一傳感器的導(dǎo)彈無法滿足未來的作戰(zhàn)需求;同時(shí)，受彈徑、體積、質(zhì)量以及成本的限制，不可能采用更多、更復(fù)雜的先進(jìn)技術(shù)，所以復(fù)合制導(dǎo)體制是最簡(jiǎn)單有效的抗干擾體制。美、蘇等軍事強(qiáng)國(guó)從20世紀(jì)70年代末期就已著手研發(fā)微波雷達(dá)/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭。雷達(dá)能夠克服紅外傳感器探測(cè)距離近、無法全天候作戰(zhàn)的不足，而紅外傳感器可以彌補(bǔ)雷達(dá)抗干擾能力較弱、精度較低等缺陷。二者組合實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，構(gòu)成一種全新的高性能制導(dǎo)體制，主要用于反艦和反輻射導(dǎo)彈等的末制導(dǎo)[1-2]。

信息融合是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)按時(shí)序獲得的若干傳感器探測(cè)信息，在一定準(zhǔn)則下進(jìn)行自動(dòng)分析、綜合，以完成所需的決策和任務(wù)信息處理的過程。信息融合主要包括多傳感器監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、融合識(shí)別、融合跟蹤、融合糾錯(cuò)、優(yōu)化控制及數(shù)據(jù)庫(kù)管路等，在軍事上得到了廣泛的應(yīng)用。微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭綜合利用了微波測(cè)量距離遠(yuǎn)、紅外制導(dǎo)精度高的特點(diǎn)，當(dāng)目標(biāo)距離較遠(yuǎn)時(shí)，利用微波傳感器進(jìn)行測(cè)角，并進(jìn)行微波比例導(dǎo)引，同時(shí)紅外傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量目標(biāo)紅外信息，在滿足一定的條件時(shí)，由微波交班至紅外，利用紅外比例導(dǎo)引方法操縱導(dǎo)彈直至命中目標(biāo)。但在導(dǎo)彈飛行過程中，受各種復(fù)雜環(huán)境或干擾條件的影響，有可能出現(xiàn)成導(dǎo)引頭交班至虛假目標(biāo)的情況，本文主要研究的是利用微波與紅外傳感器進(jìn)行信息融合，提高導(dǎo)引頭的抗干擾能力。

1 信息融合技術(shù)

按照所處理信息的抽象程度，信息融合通常分為數(shù)據(jù)層、特征層以及決策層融合。

1.1 數(shù)據(jù)層融合

數(shù)據(jù)層融合對(duì)未經(jīng)預(yù)處理的各種傳感器探測(cè)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合與分析，用于多源圖像的復(fù)合、分析、理解以及合成同類型雷達(dá)的波形等方面，屬于最底層融合。數(shù)據(jù)層融合的優(yōu)點(diǎn)是保留了盡量多的信息，融合前處理少，融合性能好，但這種融合對(duì)傳感器依賴性大，目前在數(shù)據(jù)層上微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭獲得的微波信息是微波測(cè)角，而紅外傳感器獲得的是紅外脈沖序列，兩者無法直接進(jìn)行融合。因此，微波與紅外傳感器無法在數(shù)據(jù)層上進(jìn)行融合處理。

1.2 特征層融合

特征層信息融合示意圖如圖1所示。

圖1 特征層信息融合Fig.1 Feature layer information fusion

由圖1可以看出，特征層融合是對(duì)經(jīng)過預(yù)處理及特征提取獲得的目標(biāo)特征向量 (位置、角度、角速度等)進(jìn)行綜合處理，在屬于中間層融合，其優(yōu)點(diǎn)是經(jīng)過適當(dāng)?shù)念A(yù)處理，在具備一定的容錯(cuò)和抗干擾性能的同時(shí)，保留了足量的重要信息，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)壓縮，能夠滿足導(dǎo)引頭實(shí)時(shí)處理的要求。特征層融合分為狀態(tài)信息融合和屬性融合。融合系統(tǒng)首先對(duì)各傳感器輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)信息的實(shí)時(shí)提取，包括位置、角度、運(yùn)動(dòng)參數(shù)等，在一定的坐標(biāo)系和參考時(shí)間基準(zhǔn)下進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)信息的融合。微波特征層上的信息主要為空間位置、微波測(cè)角等信息。紅外系統(tǒng)特征層上的信息有目標(biāo)空間位置、紅外能量、紅外測(cè)角、紅外比例跟蹤彈目視線角速度等，其信息基本上與微波的特征量相同。因此，微波/紅外復(fù)合系統(tǒng)的特征層數(shù)據(jù)能夠滿足信息融合的可比性和互補(bǔ)性條件，可以進(jìn)行融合。

1.3 決策層融合

決策層融合是在多個(gè)傳感器對(duì)同一觀測(cè)目標(biāo)得出初步結(jié)論的基礎(chǔ)上，按照特定規(guī)則給出最優(yōu)的全局決策，屬于最高級(jí)融合。融合過程利用關(guān)聯(lián)、判決等處理，對(duì)每個(gè)決策的可信度做出最終決策。這種融合方法對(duì)傳感器依賴性較小、抗干擾性能好、容錯(cuò)性好，但融合前信息處理量大，同時(shí)信息損失量較大。決策層融合系統(tǒng)具有較高的靈活性，信息傳輸量小，能夠融合環(huán)境等多方面的信息，并且能夠?qū)崿F(xiàn)非同步信息的處理，微波/紅外雙模傳感器系統(tǒng)也可以在決策層進(jìn)行目標(biāo)身份聯(lián)合識(shí)別[3-4]。

2 信息融合抗干擾算法

對(duì)于微波/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭，在微波比例交班至紅外比例或在紅外比例跟蹤過程中，存在各種類型的背景干擾。背景干擾一般來自于目標(biāo)附近溫度較高、可以輻射紅外能量的物體，例如云團(tuán)、云帶、海天線、各種人工建筑等。對(duì)于點(diǎn)源探測(cè)系統(tǒng)而言，各種自然背景類干擾引起的輻射面積、能量的變化與典型目標(biāo)存在較大的差異。自然背景經(jīng)紅外探測(cè)器掃描、信息處理之后，所形成的脈沖特性與典型目標(biāo)會(huì)存在一定的差別，可通過目標(biāo)特性識(shí)別進(jìn)行區(qū)分;但對(duì)于某些人工建筑干擾，其所形成的能量脈沖序列與典型目標(biāo)存在比較類似的特性。當(dāng)導(dǎo)彈在微波制導(dǎo)飛行過程中，導(dǎo)引頭紅外傳感器探測(cè)到與目標(biāo)特性十分類似的背景干擾時(shí)，就有可能誤交班至背景環(huán)境，導(dǎo)致脫靶量較大。

考慮微波/紅外復(fù)合系統(tǒng)的特點(diǎn)，其微波傳感器及紅外傳感器探測(cè)到的數(shù)據(jù)量無法直接進(jìn)行融合。微波傳感器利用微波特征鎖定目標(biāo)，通過比相法得到微波測(cè)角，微波測(cè)角信號(hào)反映了目標(biāo)相對(duì)彈體的方位。紅外子系統(tǒng)線圈部件和彈體固連，其φ角線圈信號(hào)Uφ反映了陀螺指向相對(duì)彈體的方位;利用微波測(cè)角信號(hào)和Uφ測(cè)角信號(hào)可以得到陀螺指向與目標(biāo)方位的偏差，利用該偏差信號(hào)控制陀螺，使陀螺的進(jìn)動(dòng)角速度與目標(biāo)的視線角速度一致，完成對(duì)目標(biāo)的跟蹤，并輸出微波比例導(dǎo)引信號(hào)。紅外傳感器與陀螺部件同軸固連，當(dāng)陀螺根據(jù)微波測(cè)角進(jìn)動(dòng)時(shí)，紅外傳感器實(shí)時(shí)進(jìn)行紅外信息探測(cè)和目標(biāo)識(shí)別。如果識(shí)別出目標(biāo)并滿足穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)的條件，則導(dǎo)引頭從微波比例導(dǎo)引階段跳轉(zhuǎn)到紅外比例導(dǎo)引階段，導(dǎo)引頭根據(jù)紅外探測(cè)器的目標(biāo)信息驅(qū)動(dòng)陀螺跟蹤目標(biāo)，則此時(shí)的信號(hào)Uφ反映了陀螺根據(jù)紅外傳感器獲得的位置信息所指向的方位，即紅外測(cè)角。此時(shí)微波傳感器也在實(shí)時(shí)獲取微波測(cè)角信號(hào)，兩測(cè)角信號(hào)分別為陀螺相對(duì)于微波目標(biāo)與紅外目標(biāo)的偏角，兩特征可以進(jìn)行有效的融合，從而實(shí)現(xiàn)抗干擾判定。對(duì)微波及紅外各自得到的目標(biāo)角度信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)度檢測(cè)，若關(guān)聯(lián)度較高，則認(rèn)為導(dǎo)引頭未受到有效干擾，交班正確，此時(shí)繼續(xù)進(jìn)行紅外比例跟蹤，并實(shí)時(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度檢測(cè);若關(guān)聯(lián)度較低，則認(rèn)為導(dǎo)引頭受到干擾或交班存在異常，及時(shí)進(jìn)行工作模式的切換，快速截獲正確目標(biāo)。

微波、紅外傳感器分別提取的目標(biāo)狀態(tài)信息為:

其中，ρ表示目標(biāo)在導(dǎo)引頭視場(chǎng)內(nèi)極坐標(biāo)下離視場(chǎng)中心的幅值，θ表示極坐標(biāo)下的相位。

令融合觀測(cè)量

其中，w1與w2分別為權(quán)值。y越大，則觀測(cè)分歧越大，受干擾或誤交班的可能性越大;y越小，則觀測(cè)分歧越小，交班的準(zhǔn)確性越高。設(shè)定閾值為Y0，當(dāng)y＞Y0，則認(rèn)為交班存在異常，進(jìn)行工作模式切換。

為提高判定的準(zhǔn)確性，在時(shí)域空間進(jìn)行累計(jì)判定。令y(i)=w1[ρ1(i)-ρ2(i)]+w2[θ1(i)-θ2(i)]，在一段時(shí)間內(nèi)滑動(dòng)，累計(jì)保存判定序列[y(k-n)，y(k-n+1)，…，y(k)]，k＞n，除滿足大于閾值Y0的條件，對(duì)序列[y(k-n)，y(k-n+1)，…，y(k)]進(jìn)行趨勢(shì)判斷，對(duì)于干擾導(dǎo)致的誤交班，則在測(cè)角上會(huì)出現(xiàn)逐漸分離的過程，若趨勢(shì)發(fā)散則做出存在交班異常的判定，算法如圖2所示，時(shí)域上累計(jì)信息越大，判斷越準(zhǔn)確，但實(shí)時(shí)性相對(duì)較差。

圖2 信息融合抗干擾算法Fig.2 Information fusion anti-jamming technology

3 仿真驗(yàn)證

設(shè)置融合觀測(cè)序列為[y(k-3)，y(k-2)，y(k-1)，y(k)]， 權(quán)值分別為w1=1，w2=0.0027，閾值Y0=1.1，在2.0s時(shí)設(shè)置紅外干擾，仿真過程設(shè)置時(shí)間更新周期為0.1s，信息融合仿真結(jié)果如下:

在2.6s左右開始出現(xiàn)個(gè)別在閾值附近波動(dòng)的觀測(cè)量，在3s左右開始出現(xiàn)連續(xù)的一定趨勢(shì)性，但不明顯，因此進(jìn)行持續(xù)觀察判斷。在3.5s左右，在滿足大于判定閾值的前提下，已經(jīng)出現(xiàn)明顯的發(fā)散，此時(shí)系統(tǒng)做出干擾誤交班判斷 (從高電平3V跳至0V)。

圖3 特征信息Fig.3 Feature information

圖4 仿真結(jié)果Fig.4 Simulation result

4 結(jié) 論

在導(dǎo)彈飛行過程中，受各種復(fù)雜環(huán)境或干擾條件的影響，導(dǎo)引頭的抗干擾能力具有不確定性。本文利用了復(fù)合導(dǎo)引頭中微波傳感器與紅外傳感器的數(shù)據(jù)信息，在測(cè)角特征信息上進(jìn)行信息融合，在外部存在干擾導(dǎo)致誤交班時(shí)，及時(shí)準(zhǔn)確地做出干擾判斷，從而便于導(dǎo)引頭及時(shí)進(jìn)行工作模式的切換。通過仿真驗(yàn)證，該算法具有數(shù)據(jù)處理量小、實(shí)時(shí)性好、判斷準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)，可以有效地在工程上進(jìn)行應(yīng)用。