2D雷達與紅外異地配置下的航跡關聯(lián)方法*

王 英

(海軍92785部隊 秦皇島 066000)

2D雷達與紅外異地配置下的航跡關聯(lián)方法*

王 英

(海軍92785部隊 秦皇島 066000)

針對異地配置下的2D雷達與紅外傳感器航跡關聯(lián)難的問題,論文提出一種基于假設檢驗的異類傳感器航跡關聯(lián)算法,該方法利用2D雷達距離、方位與紅外傳感器方位、仰角的互補性,通過假設條件建立目標關鍵因子的相似度模型,再通過相似度判斷檢驗假設條件是否成立,以達到目標關聯(lián)的目的。仿真實驗結果表明了該方法關聯(lián)的正確性。

2D雷達; 紅外; 異類傳感器; 目標關聯(lián)

Class Number TP391

1 引言

在目標跟蹤中,由雷達和紅外傳感器組成的系統(tǒng),是一種典型的異類多傳感器融合系統(tǒng)。如何充分發(fā)揮紅外、雷達的兩種傳感器的互補性,使其相得益彰,是近年來國內(nèi)外專家研究的熱點。然而,異類傳感器信息融合卻面臨著許多困難,其最主要的困難是目前尚無統(tǒng)一的數(shù)學工具與方法[1～2]。因此,對于異類傳感器信息融合只能針對具體的對象進行融合方法的討論。文獻[3]分析了同平臺集中式單目標雷達/紅外雙傳感器融合跟蹤算法;文獻[4～5]討論了不同平臺雷達與紅外傳感器通過所在位置的轉(zhuǎn)換測量和相應的測量誤差進行航跡融合。由于2D雷達和紅外傳感器的探測信息都不能完整表達一個三維空間目標的位置:前者缺乏仰角信息,坐標轉(zhuǎn)換誤差較大;后者沒有距離信息,不能進行坐標轉(zhuǎn)換;從而導致了融合性能的下降[6]。

針對不同平臺2D雷達與紅外傳感器航跡關聯(lián)問題,本文提出一種基于假設檢驗的異類傳感器航跡關聯(lián)算法,該方法在假設條件下通過純方位交叉定位獲得傳感器量測空間的平面公共向量,再結合高精度紅外測角與雷達的測距信息,分別獲得各自垂直向量的估計,最后根據(jù)垂直向量的相似程度判決航跡是否真正關聯(lián)。仿真實驗證明,該方法簡單有效。

2 問題描述

3 航跡關聯(lián)方法

3.1 建立關聯(lián)假設條件

2D雷達探測航跡對應一個目標,紅外傳感器探測航跡對應一個目標,將2D雷達航跡與一個紅外傳感器航跡的關聯(lián)問題就化為一個如下的假設檢驗問題:

3.2 方位交叉定位

首先通過2D雷達與紅外傳感器探測的方位角信息進行交叉定位,如圖1所示。

圖1 2D雷達與紅外傳感器空間位置分布

根據(jù)假設前提,2D雷達探測目標與紅外傳感器探測目標已是同一目標,則方位交叉位置為(x,y),可建立方程式如下

(1)

(2)

利用式(1)與式(2)聯(lián)立可計算獲得x和y值。

3.3 目標高度估計

假設2D雷達與紅外傳感器探測目標交叉位置為(x,y,z),在3.1節(jié)中,利用兩個傳感器的方位信息獲得了量測空間的平面向量(x,y);在本節(jié)中,利用2D雷達的測距和紅外傳感器的測角信息分別獲得各自的垂直向量z。

建立方程式如下:

(3)

(4)

由式(3)可以求得2D雷達探測目標的垂直向量z1,由式(4)可以求得紅外傳感器探測目標的垂直向量z2。

3.4 目標高度相似度計算

從3.1節(jié)與3.2節(jié)中可以獲得2D雷達探測目標信息為(x,y,z1),紅外傳感器探測目標信息為(x,y,z2),其中(x,y)為兩傳感器方位信息共同計算獲得,而z1,z2是分別利用了2D雷達的測距和紅外傳感器的測角信息獲得,最后通過對z1與z2相似度的判定確定航跡是否關聯(lián)。

由式(1)～(4)聯(lián)立可以獲得z1,z2的函數(shù),即

z1=f1(α1,α2,d1)

(5)

z2=f2(α1,α2,β2)

(6)

記z=z1-z2,則:

z=f1(α1,α2,d1)-f2(α1,α2,β2)=f3(α1,α2,β2,d1)

(7)

Δz的定位誤差為[8]

(8)

該定位誤差是零均值的隨機變量,其方差為:

(9)

(10)

其中,M為測量維數(shù)。實際上就是把兩個航跡是否落入關聯(lián)門或波門內(nèi)的問題變成了一個統(tǒng)計檢驗的問題

3.5 假設檢驗

這樣就把波門的大小與落入概率聯(lián)系起來了。由以上表達式可以看出,波門的邊界與χα2相對應,波門的大小主要取決于測量噪聲。臨界點χα2可根據(jù)自由度M以及給定的落入概率P由χ2分布表中可以查到。

4 數(shù)值實驗

表1 2D雷達與紅外傳感器在不同位置的關聯(lián)正確率

設紅外傳感器坐標為R1(0,0)在原點O處,2D雷達坐標為R2(-40km,0),目標相對于原點O的距離為20km、方位分別為0°,10°,20°,30°,…,340°,350°、仰角為23.5°呈圓形分布。2D雷達距離誤差均方差σd1=50m,方位誤差均方差σα1=0.25°;紅外傳感器方位誤差均方差σα2=0.1°,仰角誤差均方差σβ2=0.1°。如表1所示。

這里取自由度M=1,給定置信水平P=0.99,得到如下仿真模擬結果。

5 結語

通過上面的數(shù)據(jù)實驗可以看出,不同平臺2D雷達與紅外傳感器在探測不同方位的目標的航跡關聯(lián)正確率均在93.0%以上,滿足實際的要求。本方法充分利用2D雷達與紅外傳感器互補性,有效實現(xiàn)不同平臺2D雷達與紅外傳感器航跡關聯(lián),具有一定的工程應用價值。

[1] 王國宏,等.雷達與紅外數(shù)據(jù)融合評述[J].火力與指揮控制,2001,27(3):3-6.

[2] 王國宏,毛士藝,何友.紅外傳感器目標跟蹤算法[J].火力與指揮控制,2001,26(2):5-9.

[3] 武俊,等.雷達與紅外的同步航跡融合[J].艦船電子工程,2007,27(4):113-114.

[4] 黃宵騰,楊宏文,等.基于兩坐標雷達與紅外傳感器融合跟蹤[J].火力與指揮控制,2006,31(9):54-57.

[5] 車志宇,等.雷達-紅外異地配置下的數(shù)據(jù)融合算法[J].彈箭與制導學報,2005,25(1):385-387.

[6] 韓崇昭,朱洪艷,段戰(zhàn)勝,等.多源信息融合[M].北京:清華大學出版社,2006:365-423.

[7] Bar-shalom, Y., Fortmann, T. E. Tracking and Data Association[M]. New York: Academicpress,1988:72-103.

[8] 何友,王國宏,等.多傳感器信息融合及應用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2000:28-51.

[9] 楊萬海.多傳感器數(shù)據(jù)融合及其應用[M].西安:西安電子科技大學出版社,2004:77-81.

[10] 胡淑禮.模糊數(shù)學及其應用[M].成都:四川大學出版社,1994:126-153.

Track Association Algorithm for 2D Radar and Infrared at Different Sites

WANG Ying

(No. 92785 Troops of Navy, Qinhuangdao 066000)

Aiming at the problem of track association for 2D radar and infrared, an algorithm has been proposed in this paper, based on cross-positioning. The technique estimates the position of the detected tracks and associates them based on nearest neighbor(NN), using mutual complement of 2D radar and infrared sensor. The experimental result shows that the proposed method is available and practical in engineering.

2D-radar, infrared, heterogeneous sensor, target association

2014年6月3日,

2014年7月25日

王英,男,碩士研究生,工程師,研究方向:信息系統(tǒng)的集成與應用。

TP391

10.3969/j.issn1672-9730.2014.12.021