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雷達(dá)數(shù)據(jù)在空管自動(dòng)化中時(shí)空對準(zhǔn)的機(jī)制及驗(yàn)證

2018-01-02 10:31:42林宇君
科學(xué)與財(cái)富 2018年31期

林宇君

摘 要:淺析當(dāng)前雷達(dá)時(shí)空對準(zhǔn)的算法,并提出對雷達(dá)數(shù)據(jù)誤差空間對準(zhǔn)的處理機(jī)制和時(shí)間對準(zhǔn)的改進(jìn)濾波,最終在MATLAB平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)對機(jī)制的驗(yàn)證與仿真。

關(guān)鍵詞: 雷達(dá)數(shù)據(jù);時(shí)空對準(zhǔn);空管

1 引言

空管自動(dòng)化系統(tǒng)通過接收來自不同雷達(dá)站的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部的數(shù)據(jù)融合以實(shí)現(xiàn)多雷達(dá)融合下的目標(biāo)綜合態(tài)勢顯示。融合效果的準(zhǔn)確性與有效性一方面取決于系統(tǒng)的融合算法的性能,另一方面取決于雷達(dá)數(shù)據(jù)的質(zhì)量,由于雷達(dá)的掃描周期不一致以及傳輸線路的延遲不一,雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量除了需要考慮單路雷達(dá)的各項(xiàng)性能指標(biāo)外,還需要對雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對準(zhǔn)。因此,雷達(dá)數(shù)據(jù)的時(shí)空對準(zhǔn)成為了空管自動(dòng)化系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵之一。本文從空管自動(dòng)化技術(shù)保障的實(shí)際工作出發(fā),淺析雷達(dá)數(shù)據(jù)的時(shí)空對準(zhǔn)機(jī)制,并通過軟件進(jìn)行簡單驗(yàn)證,為相關(guān)研究提供一種參考。

2 雷達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)空對準(zhǔn)淺析

2.1 地心坐標(biāo)系下的雷達(dá)數(shù)據(jù)空間對準(zhǔn)

空間對準(zhǔn)是時(shí)空對準(zhǔn)的重要組成部分。在實(shí)際工作中,空管自動(dòng)化的雷達(dá)數(shù)據(jù)主要采用基于WGS-84坐標(biāo)的三維數(shù)據(jù)時(shí)空對準(zhǔn),其以經(jīng)緯度為坐標(biāo),以系統(tǒng)中心點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對目標(biāo)的統(tǒng)一態(tài)勢顯示。因此,坐標(biāo)系下的空間對準(zhǔn)是本文研究的重點(diǎn)。在實(shí)現(xiàn)的方法上,傳統(tǒng)的算法有Bowring算法和TDSL算法。前者在300Km范圍以內(nèi)的誤差有0.1m,1500Km范圍以內(nèi)的誤差有10m,算法實(shí)現(xiàn)較為簡單,計(jì)算量較少,但是只能用于二維計(jì)算,對于飛行器的高度等的轉(zhuǎn)換無法完成,三維計(jì)算較為困難。后者則通過投影的方法進(jìn)行計(jì)算,雖然可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯度、高度與距離、方位、仰角之間的雙向轉(zhuǎn)換,三維計(jì)算直接,但是計(jì)算精度容易受其他外界因素影響,需要兩次轉(zhuǎn)換,計(jì)算較為復(fù)雜。

如上所述,在WGS-84中,地心坐標(biāo)記為E-XeYeZe,其中E為地球中心,EXe軸在赤道平面內(nèi)正對零度經(jīng)線,EYe軸在赤道面內(nèi)正對90°經(jīng)線,EZe軸正對北極,三者構(gòu)成右手坐標(biāo)系。在誤差計(jì)算上,地形坐標(biāo)系下的空間對準(zhǔn)誤差是由多種因素決定的,主要包括雷達(dá)自身的誤差和安裝誤差。在自身誤差的計(jì)算中主要考慮測量距離、仰角以及方位角的誤差,并通過數(shù)學(xué)式子進(jìn)行表示。安裝誤差則考慮位置誤差和角度誤差,其與雷達(dá)站的具體環(huán)境有很大關(guān)系,需要實(shí)際考量并加以量化。與此同時(shí),雷達(dá)數(shù)據(jù)的誤差是以雷達(dá)站為基準(zhǔn)的誤差,在實(shí)際計(jì)算中,系統(tǒng)需要將其進(jìn)行坐標(biāo)平移實(shí)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合的預(yù)處理,因此空間對準(zhǔn)的誤差模型需要將各個(gè)誤差參數(shù)轉(zhuǎn)換為以系統(tǒng)中心點(diǎn)為原點(diǎn)的WG-84坐標(biāo)中的誤差,相關(guān)數(shù)據(jù)推導(dǎo)篇幅所限不贅述。為了計(jì)算的量化,空間對準(zhǔn)需要將其進(jìn)行簡化。研究發(fā)現(xiàn),誤差組合是一個(gè)以經(jīng)緯度的正余弦為系數(shù)的一次函數(shù),各項(xiàng)誤差處于同個(gè)數(shù)量級。這為后續(xù)的研究提供了設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。

2.2 雷達(dá)數(shù)據(jù)的時(shí)間對準(zhǔn)

多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合可以提高雷達(dá)的覆蓋范圍,并且對于雷達(dá)數(shù)據(jù)的可信度以及系統(tǒng)整體可靠性的提高而言是非常有意義的。時(shí)間對準(zhǔn)是為了將同一個(gè)飛行器目標(biāo)在不同雷達(dá)的數(shù)據(jù)描述中進(jìn)行同步到同一時(shí)刻。由于雷達(dá)是相互獨(dú)立的,掃描周期也不一致,因此其向空管自動(dòng)化系統(tǒng)發(fā)送的目標(biāo)報(bào)告時(shí)刻往往不同。其次,通信鏈路的不同時(shí)延也是導(dǎo)致接收目標(biāo)報(bào)告有時(shí)間差的另一個(gè)原因。假定有雷達(dá)A和雷達(dá)B,兩者的正北起始時(shí)刻不一致,在同一時(shí)間段內(nèi)A雷達(dá)收到N個(gè)數(shù)據(jù),B雷達(dá)收到M個(gè)數(shù)據(jù),時(shí)間對準(zhǔn)需要將來自雷達(dá)A和雷達(dá)B的報(bào)告序列同步到同一的基準(zhǔn)時(shí)標(biāo)下,該時(shí)標(biāo)以空管自動(dòng)化系統(tǒng)自定義的系統(tǒng)時(shí)標(biāo)為準(zhǔn)。傳統(tǒng)的時(shí)間對準(zhǔn)有最小二乘法和內(nèi)插外推法。前者要求雷達(dá)站之間的正北起始時(shí)間必須相同,同步周期必須大于雷達(dá)站點(diǎn)中最大的雷達(dá)掃描周期,并通過在雷達(dá)A的一個(gè)報(bào)告周期間隔內(nèi)的N次B雷達(dá)的測量值融合為一個(gè)虛擬的測量值,實(shí)現(xiàn)雷達(dá)A與雷達(dá)B數(shù)據(jù)之間的同步。后者則采用在同一時(shí)間段內(nèi)對各個(gè)雷達(dá)的目標(biāo)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插和外推,將掃描周期小的推算到掃描周期長的時(shí)間點(diǎn)上。在一定的時(shí)間段,將雷達(dá)數(shù)據(jù)按照精度進(jìn)行增量排序,并且向掃描周期長的時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)插和外推,形成統(tǒng)一的目標(biāo)報(bào)告融合處理。這種算法,實(shí)現(xiàn)簡單,在實(shí)際應(yīng)用中,南京萊斯空管自動(dòng)化就是采用該算法,對于雷達(dá)數(shù)據(jù)的整體對準(zhǔn)效果良好。

當(dāng)然,上述傳統(tǒng)算法對于實(shí)際應(yīng)用還是有所不足。由上可知,時(shí)間對準(zhǔn)是根據(jù)一個(gè)通過時(shí)間排序的時(shí)間序列得出不同時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)序列,并且有兩個(gè)主要組成部分,包括預(yù)測以及更新。因此,此處可以通過濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn),可以在時(shí)間對準(zhǔn)一步預(yù)測的時(shí)間長度設(shè)置為不超過雷達(dá)掃描周期,并將每步預(yù)測的時(shí)間都延長至雷達(dá)的報(bào)告周期,對算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)濾波器設(shè)計(jì)。對于周期固定的雷達(dá)數(shù)據(jù)而言,系統(tǒng)要求的時(shí)間對準(zhǔn)序列也是周期性的,而隨著預(yù)測時(shí)間增長,系統(tǒng)時(shí)間對準(zhǔn)的誤差將會(huì)隨之增大,此時(shí)如若系統(tǒng)采用一步預(yù)測時(shí)間不超過雷達(dá)的掃描周期,會(huì)進(jìn)一步降低外在因素對算法的影響。這種設(shè)計(jì)思路將不涉及系統(tǒng)內(nèi)在的噪聲情況,其能量在數(shù)學(xué)表達(dá)上是有界的,符合實(shí)際雷達(dá)的工作情況,濾波也較為穩(wěn)定。而在現(xiàn)有的空管自動(dòng)化系統(tǒng)中,有關(guān)廠家則利用卡爾曼濾波進(jìn)行處理,算法實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜,計(jì)算量較大。

3 機(jī)制的驗(yàn)證與實(shí)現(xiàn)

此處,針對上述提出的機(jī)制進(jìn)行算法的設(shè)計(jì)與仿真,在空間對準(zhǔn)上,考慮誤差間的坐標(biāo)平移過程的變化,而時(shí)間對準(zhǔn)上則考慮改進(jìn)濾波器對其應(yīng)用。算法設(shè)計(jì)主要通過MATLAB進(jìn)行仿真。

首先定義有兩部雷達(dá)A雷達(dá)和B雷達(dá)(多雷達(dá)分析類似),其掃描周期分別為5s和4s。兩者的正北掃描起始時(shí)間不同,傳輸鏈路的延遲分別為1ms和3ms。模擬生成多個(gè)目標(biāo)并在軟件仿真上跟蹤某一固定目標(biāo),對其位置,高度以及時(shí)間戳進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。為了驗(yàn)證的便捷,此處可以預(yù)先定義仿真數(shù)據(jù)中涉及的經(jīng)緯度誤差為0.0005°,高度誤差為5m。算法模擬計(jì)算出A雷達(dá)與B雷達(dá)經(jīng)過坐標(biāo)平移后的誤差與兩者各自獨(dú)立的誤差較為接近。在坐標(biāo)平移上,MATLAB實(shí)現(xiàn)的部分代碼如下:

idx = repmat({':'}, ndims(X), 1);

n = size(X, dim);

為了運(yùn)算更加符合實(shí)際,此處引入Singer模型模擬目標(biāo)的機(jī)動(dòng)性,這種模擬加速度的零均值特性對于模擬目標(biāo)機(jī)動(dòng)性有一定的不足,為此可以借鑒Mooes提出的隨機(jī)開關(guān)均值的相關(guān)高斯噪聲模型,這可以使得Singer模型過程描述一系列有效指令,通過轉(zhuǎn)移概率確定指令的同時(shí)完成轉(zhuǎn)移時(shí)間的隨機(jī)變化。確定好數(shù)據(jù)對準(zhǔn)參考時(shí)間序列后(實(shí)際應(yīng)用中的空管自動(dòng)化時(shí)間基準(zhǔn)),時(shí)間對準(zhǔn)算法對A雷達(dá)和B雷達(dá)分別獨(dú)立處理,獲取參考時(shí)間序列上的目標(biāo)狀態(tài)估算。其次,算法通過計(jì)算得出參數(shù)矩陣,并定義一定的性能指標(biāo),尋找合理的估算器。對比真實(shí)的雷達(dá)真實(shí)目標(biāo)與改進(jìn)的濾波效果如圖1。

4 結(jié)束語

本文從實(shí)際出發(fā),淺析了傳統(tǒng)的雷達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)空對準(zhǔn),并對空間對準(zhǔn)中的雷達(dá)數(shù)據(jù)誤差以及時(shí)間對準(zhǔn)的濾波進(jìn)行討論,最終在MATLAB平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)對討論結(jié)果的仿真與驗(yàn)證,為相關(guān)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合的預(yù)處理提供時(shí)空對準(zhǔn)計(jì)算的一種思路,也為空管自動(dòng)化技術(shù)保障方面算法的認(rèn)識(shí)與學(xué)習(xí)提供借鑒。

參考文獻(xiàn)

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