復合導引頭數據融合算法仿真分析

吳玉生，許瑞杰

(1.中國華陰兵器試驗中心，陜西 華陰 714200；2.中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

0 引言

復合導引是精確制導武器發展的重要方向。隨著矛與盾的升級，單模制導導引頭在實戰中面臨的處境愈加困難。對反輻射無人機而言，如何對抗各種有源干擾、壓制干擾、欺騙干擾和輻射源關機等是反輻射武器必須要解決的問題[1-3]。常規單模反輻射無人機在受到干擾后可采取的措施主要有2種：① 采用無人機上慣性導航裝置繼續向當前導引頭給出的目標方向攻擊；② 利用無人機續航時間長的特點繼續在目標區域上空盤旋等待干擾消失或輻射源目標開機后再進行攻擊。復合導引頭具有2種探測體制，在應對攻擊的各種反制措施時，具有更多的信息來源，可以根據不同的傳感器信息組合得到反輻射無人機需要的制導信息[4-5]，引導反輻射無人機完成攻擊過程。如何有效利用多模導引頭的制導信息是復合導引頭精確命中目標的關鍵。

目前，復合導引頭在末段攻擊階段往往采用轉換的方式，即當前傳感器受到外界干擾時，直接摒棄當前傳感器信息并立刻切換到另一種探測器[6]，這種方法工作原理簡單，但轉換過程不夠平滑，容易造成較大的制導偏差[7-8]。本文研究同控式融合算法，在末制導階段同時將2種探測器自適應分配不同權值，合理利用復合導引頭探測器信息，避免轉換式算法帶來的抖動問題。

1 雷達紅外反輻射復合導引頭工作流程

以反輻射無人機平臺為例，在反輻射無人機遠程飛行進入被動雷達作用范圍內時，被動導引頭開始工作，按照事先加載雷達數據庫進行信號搜索，并向信息融合處理模塊上報各個目標信息，信息融合處理模塊根據目標信息進行聚類，分選目標，確定威脅等級最大的打擊對象，并針對打擊對象的測向結果逐步逼近。當無人機飛行到紅外導引頭作用的范圍內時，紅外導引頭開始工作，其探測對象為被動導引頭選定的目標對象。此后，信息融合處理根據目標被動探測結果和紅外探測結果判定目標的正確性[9-11]。

可以將紅外/被動復合導引頭工作過程劃分為3個階段，如圖1所示[12]。

圖1 系統工作階段示意

1.1 被動導引階段

根據事先裝訂的目標參數，在距離目標較遠時讓被動導引頭開機，根據被動導引頭輸出的測角信息引導飛機逐步逼近目標，利用雷達參數信息確定攻擊目標類型，實現攻擊目標的選擇。

1.2 交接班階段

在進入紅外作用范圍時，依據被動導引的結果，紅外導引頭的成像器已能夠較準確地對準目標，因此，紅外導引頭工作后，目標應能位于其視場內迅速跟蹤目標。信息融合處理分析比對紅外探測信息和被動信息，判斷紅外是否捕獲到指定目標。如果由于誤差過大等原因造成交接班時紅外視場內沒有目標，則紅外導引頭也可以在一定的角度范圍內自主搜索目標。

1.3 聯合工作階段

在紅外工作模式啟動后，被動仍舊可以工作，被動信息和紅外信息由信息融合模塊進行處理和關聯。當紅外導引頭穩定工作后，以紅外導引頭所探測信息為主，被動導引頭探測信息為輔，被動信息作為備份監視和冗余的工作方式，以備份紅外導引頭丟失目標時使用。一旦被動、紅外一方受到干擾或發生故障時，信息融合處理器可進行實時切換，保證攻擊任務完成的連續性。

以上被動/紅外復合工作的流程，采用優勢互補的原則，充分發揮紅外導引頭和被動導引頭的優點，克服單模作戰的缺點，極大地提高了武器系統的作戰能力。

2 光電對抗環境下導引頭工作模式

2.1 戰場情況下復合導引頭面臨干擾及對抗措施

在實際戰場復雜工作環境下，多模制導系統根據不同的干擾情況、不同的反輻射無人機工作狀況采用不同的工作模式，以適應內部與外界環境的變化。主要考慮以下4種不同的干擾模式：目標關機、電子干擾、紅外干擾和組合干擾[13-14]。

根據外界干擾情況和導彈導引頭的受擾模式，將雙模制導系統的工作狀態詳細劃分為：

① 無干擾、導引頭正常情況；

② 紅外干擾、紅外測量裝置被干擾，被動測量裝置正常；

③ 電子干擾、紅外測量裝置正常，被動測量裝置被干擾；

④ 復合干擾、紅外測量和被動測量裝置都被干擾；

⑤ 目標關機、紅外測量裝置正常截獲跟蹤目標，被動測量裝置無法工作；

⑥ 目標關機、紅外測量裝置沒有截獲跟蹤目標，被動測量裝置無法工作。

2.2 戰場情況下復合導引頭制導系統工作狀態

針對以上光電對抗環境模式，可以將制導系統工作模式劃分為以下幾種：

① 紅外/被動導引頭+GPS/捷聯慣導制導模式；

② 被動導引頭+ GPS/捷聯慣導制導模式；

③ 紅外頭+GPS/捷聯慣導制導模式；

④ GPS/捷聯慣導組合導航全程制導模式；

⑤ GPS/捷聯慣導組合導航抗關機制導模式。

這些工作模式用于不同的光電對抗應用場合，以滿足制導武器在不同條件下對目標攻擊的要求。

在光電對抗環境下，制導信號的生成有3種情況：① 雙模導引頭工作制導信號生成；② 單一導引頭工作制導信號生成；③ 捷聯慣導系統制導信號生成。

雙模導引頭工作時，采用復合跟蹤算法(一般采用同控式)來生成制導信號；單一導引頭工作時，利用可以工作的導引頭信號輸出構成制導信號，這種方法對應于轉換式跟蹤算法；若2個導引頭此時都不能工作，如目標關機且紅外頭沒有鎖定目標，根據前一階段飛行過程對目標的位置估計和捷聯慣導系統的輸出構造制導信號；目標位置的估計可以通過導引頭與捷聯慣導系統的交聯，利用信號濾波的方法得到。

3 復合導引數據融合算法

在進入末制導階段，反輻射無人機被動雷達探測和紅外探測均處在工作狀態，二者獲取的信息具有很強的互補性，二者融合完成末制導信息的輸出。

雙模導引頭信息融合方法主要有2種：

① 同控式：2種探測器信息同時控制一個受控對象，完成自動導引。

② 轉換式：2種導引頭轉換工作，當一種導引頭受干擾、出現故障或受局限時，自動轉換到另一種導引方式工作[15-17]。

轉換式技術實現簡單，能夠增強導彈的抗干擾能力，但制導精度和單模制導相當，本文重點考慮復合制導同控式融合算法。

3.1 同控式融合算法

在導引頭跟蹤融合層次，利用2個導引頭的失調角測量值，通過決策產生唯一的失調角，并利用該指令生成電機控制指令，完成導引頭回路的穩定與控制。該方法確保導引頭生成了唯一的、改進的用于制導和控制的跟蹤指令，同時分別改善了導引頭的跟蹤性能。通過引入自適應數據融合算法解決數據融合算法對光電對抗環境和傳感器工作特性限制條件的適應性問題，真正在工程上提高了整個制導系統的使用性能。

3.2 同控式融合算法步驟

3.2.1 導引頭失調角數據校準

由于從被動雷達傳感器和紅外傳感器得到的失調角信息不是同時的，所以必須進行時間上的同步。時間同步通常采用內插或外推的方法[18-20]。假設x1為被動雷達傳感器在t1時刻得到的失調角測量值，x2為紅外傳感器在t2時刻得到的失調角測量值，x3為紅外傳感器在t3時刻得到的測量值。并且有

t2

則通過對x2和x3進行插值，可得到紅外傳感器在t1時刻的測量值。因為t2時刻和t3時刻相隔時間很短，可以認為變化是線性的，計算公式為：

3.2.2 紅外/被動測量裝置失調角測量誤差估計

對導引頭數據融合來說，常用的融合算法為最小方差全局最優融合算法，但這種方法需要知道測量裝置的測量誤差特性，實際中測量誤差特性并不總是能提前獲取的，尤其在干擾對抗環境下，所以需要引入失調角測量誤差估計算法。

這里借鑒滑動平均窗的思想來完成測量誤差的均方差估計。

(1) 失調角預處理

預處理的目的是去掉常數項，在真實的視線角速度變化不大的情況下可得到零均值的測量誤差，用失調角本身減去低頻分量來近似獲得，公式表示如下：

(2) 測量誤差均方差估計

選取滑動平均窗的長度，記為L，采樣周期假定為T，則k·T時刻的均方差估計公式如下：

采用零階保持來實現2個采樣時刻之間的均方差估值，這樣就可以得到任意時刻的均方差估值。

3.2.3 紅外/被動測量裝置失調角融合

采用最小方差全局最優融合算法來融合紅外測量裝置與被動雷達測量裝置輸出的失調角，由此生成唯一的失調角估計值，并由此產生指令用于導引頭穩定跟蹤控制和導彈制導控制中，計算公式如下：

E(V1·V2)=0，

式中，ε1，ε2分別為紅外測量裝置和被動測量裝置的失調角測量值；ε為真實失調角；V1為紅外測量裝置失調角測量噪聲；V2為被動測量裝置失調角測量噪聲。

失調角ε的最佳線性估計為：

式中，最佳線性估計的組合增益計算為：

4 基于同控式跟蹤算法的導引頭仿真分析

在現有硬件能力的基礎上，結合軟件仿真，采用簡化的導彈飛控模型，完成導引頭末制導攻擊過程的仿真。

4.1 仿真條件

4.1.1 紅外探測器

取紅外探測器指標為：瞬時視場為4°× 3°，即±2°×±1.5°，測量噪聲正常情況均值為0，均方差為0.03°。干擾考慮2種情況：

① 噪聲均方差增大10倍，即均值為0，均方差為0.3°；

② 假定紅外受到嚴重干擾或者被紅外誘餌誘偏，此時假定紅外測量裝置無法工作。采樣周期根據指標選為50 Hz。

4.1.2 被動測量裝置

雷達無源探測指標：瞬時視場為±45°，測量噪聲正常情況均值為0，均方差為1°。干擾情況考慮2種情況：

① 受電子干擾，噪聲增大3倍，即均值為0，均方差為3°；

② 假定目標關機，被動測量裝置無法正常工作。采樣周期根據指標選為50 Hz。

4.1.3 飛控參數

以俯仰通道為例，俯仰飛控一階等效時間常數取0.4 s，采用比例導引縱向制導律系數取4，法向過載限幅取±7 g。

4.2 無干擾情況下仿真

暫不考慮天線罩折射率，視線角輸入初值為0、斜率為1的斜坡信號，視線角曲線如圖2所示。

圖2 無干擾下視線角曲線

從圖2可以看出，無干擾時復合導引頭可以較準確地跟蹤視線角變化，證明了本報告提出的自適應數據融合算法在視線角速度變化較小且無干擾情況下性能良好。

4.3 紅外受干擾情況下仿真

假定紅外裝置在仿真時刻2 s時受到干擾，失調角測量誤差增大10倍，均方差變為0.3°，其余條件與無干擾時相同，視線角仿真曲線如圖3所示。

圖3 紅外受干擾下視線角曲線

從圖3可以看出，紅外模式受擾時跟蹤精度有所下降。

4.4 雷達受干擾情況下仿真

假定仿真時刻2 s時雷達無源探測受到干擾，失調角測量誤差增大3倍，均方差變為3°，其余條件與無干擾時相同，主要仿真曲線如圖4所示。

圖4 雷達受干擾下視線角曲線

從圖4可以看出，雷達模式受擾時復合導引頭可以較準確地跟蹤視線角變化，此時測量精度與測量誤差已知時的理論結果吻合，即雷達頭受干擾時，同控式融合方法得到的結果相當于紅外頭單獨工作。證明了本文提出的自適應數據融合算法在視線角速度變化較小且雷達模式受擾情況下性能良好。

5 結束語

本文對反輻射無人機復合導引頭數據融合算法進行了論述，對轉化式和同控式數據融合算法在原理上進行了比較，得到同控式融合算法可以綜合利用2種探測器得到的制導信息，克服轉換式算法帶來的末制導信息抖動問題。同控式融合算法需要對紅外和雷達測量裝置的失調角測量誤差特性進行估計，根據估計的方差進行權值計算。本文對同控式融合算法進行了數字仿真，驗證了同控式融合算法的性能，對工程實踐有一定的指導意義。