無源多傳感器多目標融合的關聯(lián)算法研究

郭高峰，臧 勤，汪軍華，王郁鑫

(1.海軍裝備部裝備采購中心，北京 100071;2.中國船舶重工集團公司第七二四研究所，南京210003;3.江蘇科技大學，江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

0 引言

在現(xiàn)代電子戰(zhàn)中，為監(jiān)視某一區(qū)域的空情，可按多站方案配置多部傳感器。每部傳感器獨立測量與識別該空域中的所有目標信息。無源多傳感器探測系統(tǒng)獲得多個傳感器探測到的輻射源信息，通過匹配、定位、點跡關聯(lián)等手段將這些多站探測到的目標信息進行融合，能夠?qū)Νh(huán)境進行更加全面的描述;得出全局性的、更精確的航跡供指揮員用于作戰(zhàn)決策，以減少雷達盲區(qū)，增加測量冗余度，提高處理質(zhì)量。

1 無源多傳感器多目標融合

多傳感器無源探測系統(tǒng)的處理過程比單傳感器無源探測系統(tǒng)更加復雜，其中多傳感器目標的融合是整個處理過程中一個重要的組成部分。在實現(xiàn)過程中對每個傳感器探測的目標數(shù)據(jù)進行匹配定位，然后再進行關聯(lián)融合，如圖1所示。

圖1 多傳感器無源探測系統(tǒng)融合過程

在融合中，包含了大量的不確定信息。首先，無論哪種傳感器，其測量數(shù)據(jù)都會存在一定的誤差。造成誤差的原因可能是環(huán)境中的不確定性，如噪聲;也可能是傳感器本身存在的問題，如傳感器故障或者模型偏差。因此，從這樣的測量數(shù)據(jù)中提取的信息必然具有某種不確定性［1］。其次，在處理過程中，由于信息的損失也會產(chǎn)生新的不確定信息。

多傳感器無源探測系統(tǒng)目標融合的研究對象就是這些不確定信息，通過融合處理可以降低信息的不確定性，提高對環(huán)境特征描述的準確性。

2 目標關聯(lián)

多傳感器無源探測系統(tǒng)多目標融合的一個關鍵問題是測量數(shù)據(jù)的關聯(lián)問題，即找到各傳感器對同一目標的觀測數(shù)據(jù)，才能將這些數(shù)據(jù)進行融合，得到正確的目標位置信息［2］。目標關聯(lián)是對當前測量時刻獲得的多個觀測站檢測到的多個目標之間進行關聯(lián)，判斷出哪些目標為同一批目標在不同觀測站檢測到的，從而對目標航跡進行延續(xù)，哪些目標是新目標進行預處理，哪些目標是虛警。

目標關聯(lián)主要是通過雷達測量數(shù)據(jù)中獲得的多種目標特征信息作為目標關聯(lián)的主要判斷依據(jù)。在關聯(lián)過程中需要對雷達測量信息互相驗證，濾除虛假點跡和欺騙干擾，提取有用信息，提高輸出目標關聯(lián)的可信度。目標關聯(lián)的一個重要問題是由于測量噪聲和多種干擾的影響，測量值的不確定性容易造成關聯(lián)錯誤，信息丟失。

無源輻射源信息關聯(lián)過程如圖2所示。多個無源探測平臺截獲的輻射源信息相互進行匹配定位獲得點跡信息。

圖2 多傳感器目標關聯(lián)定位流程圖

已定位目標的目標關聯(lián)過程如圖3所示。對點跡的空間位置關系進行轉(zhuǎn)換關聯(lián)和解模糊進行融合。

圖3 多傳感器定位目標關聯(lián)流程圖

2.1 目標屬性數(shù)據(jù)關聯(lián)

無源探測能夠直接獲取的目標運動狀態(tài)信息僅包括角度信息。只有找到其他傳感器對同一個目標的探測數(shù)據(jù)，才能夠?qū)δ繕诉M行交叉定位、時差定位，獲得目標位置信息。在進行定位的過程中會產(chǎn)生很多虛假定位點，而無源探測在獲取目標角度信息的同時還可獲取目標的載頻、重復周期、脈寬、到達時間、目標幅度、目標類型等特征信息。因此，在進行空間相關之前，可利用目標屬性特征信息進行相關以減少虛假目標定位，同時也減少了后期的目標融合的工作量。

目標屬性特征包括已識別輻射源的目標類型和目標輻射源的信號參數(shù)(包括載頻、重復周期、脈寬、信號幅度、到達時間等）。如果屬性特征關聯(lián)后得不到唯一關聯(lián)結(jié)果，要再進行空間關聯(lián)。

理論上，源自同一目標的屬性特征是相同的。但在實際應用中，由于測量誤差，同一輻射源的屬性特征會有變化。同時，由于戰(zhàn)場環(huán)境的復雜性，不同的輻射源也有可能存在相似特性。

屬性相關包括兩種:一種是同一周期輻射源信息的屬性相關，一種是當前周期輻射源信息與歷史周期中已獲得航跡或點跡的目標特征值屬性相關。

2.1.1 目標類型關聯(lián)

無源探測傳感器對輻射源信息分別進行識別，對已識別的輻射源信息可以采用目標類型關聯(lián)，主要包括3個層次，如圖4所示。

圖4 輻射源識別類型關聯(lián)

在關聯(lián)過程中，首先依據(jù)目標性質(zhì)(敵方、我方、中立、友方、不明）的不同進行關聯(lián)，再按照目標類別(空中、海上、地面）關聯(lián)，最后按目標類型(艦船載、潛艇載）進行關聯(lián)。

如果某個目標屬性空缺，則自動進入下一個階段的關聯(lián)過程，進而把關聯(lián)范圍逐步縮?。?］。

在目標識別過程中，由于識別也存在誤判，為了防止誤判帶來的關聯(lián)錯誤，只能依次進行打分，在后期通過多個關聯(lián)屬性的分值進行比較，得到最佳關聯(lián)。這部分內(nèi)容在最后一節(jié)會具體描述。

2.1.2 信號屬性特征關聯(lián)

信號屬性特征關聯(lián)包括載頻特征關聯(lián)、脈寬特征關聯(lián)、重復周期特征關聯(lián)。在應用過程中，計算當前周期檢測到的每個輻射源Pi的某個特征值信息Ki與其他輻射源Pj特征值信息Ki的絕對偏差Dk，通過比較各個測量值的絕對偏差進行排序。根據(jù)順序?qū)γ績蓚€輻射源特征參數(shù)關聯(lián)性進行記分，偏差越小分數(shù)越高。依次對所有特征信息進行記分，存入?yún)?shù)關聯(lián)矩陣，見表1。

表1 信號屬性特征關聯(lián)矩陣

2.2 數(shù)據(jù)配準

對于由多個不同探測平臺輻射源信息定位獲取的點跡信息，由于各平臺采用的采樣周期和坐標系可能是不同的，所以在進行目標數(shù)據(jù)融合之前，需要將各個平臺轉(zhuǎn)換到同一標準上。

2.2.1 空間轉(zhuǎn)換

空間轉(zhuǎn)換主要采用基于ECEF(大地坐標系）的誤差校準技術。ECEF 對于遠距離誤差校準比球(極）投影的誤差校準技術較準確。

在前期無源定位過程中，為了便于后期處理的統(tǒng)一性，探測目標都以經(jīng)緯度進行記錄。假設探測目標的地理坐標為(lon，lat，hig），其中l(wèi)on 表示經(jīng)度，lat 表示維度，hig 表示海拔高度。ECEF 笛卡兒坐標為(xt，yt，zt）。則

C定義為

2.2.2 位置相關

位置相關是衡量點跡與航跡預測點之間、點跡與點跡之間空間親近程度的運算。以一個參考點為中心，以某種形狀的波門為界限，計算測量點與參考點間空間距離是否小于或等于波門長度。落入波門內(nèi)的測量點稱為參考點的相關點，否則稱為不相關點。

參考點可以是一條航跡的預測點，或是上一周期記錄的點跡。而測量點指當前周期錄取到的點跡。波門可以根據(jù)不同的坐標系選取不同的表達式或形狀，如矩形、扇形、圓形。

以參考點為中心，以最小波門、最大波門構(gòu)成雙重界限。當測量點落入兩波門間時，認為兩點跡相關。假設為直角坐標系，波門形狀為矩形［4］:

式中，△Xmax、△Xmin分別為以最大、最小運動速度計算出的一個搜索周期的距離，即最大、最小波門，其中最大最小運動速度與目標類型有關。x為測量點，x0為參考點。Y 軸含義與X 軸相同。當測量點符合不等式，則認為相關，否則為干擾點。

若存在一個參考點對應多個相關測量點或多個參考點對應一個測量點時，則根據(jù)系統(tǒng)經(jīng)驗分配相關程度權(quán)值，通過綜合考慮多個相關權(quán)值選擇最佳相關點。

2.3 排除模糊

在無源定位的情況下，由于空間信息較少，僅根據(jù)目標屬性匹配，很可能發(fā)生匹配錯誤的情況，從而造成多個錯誤點跡。在無源定位初期很難判斷出點跡的真實性，也不能任意舍棄其他可能點跡。因此，在實現(xiàn)過程中把所有可能的點跡都保存下來，并進行點跡關聯(lián)，建立關聯(lián)表，根據(jù)關聯(lián)表尋找最佳關聯(lián)點跡。再根據(jù)目標運動特性排除錯誤的關聯(lián)點跡，同時修改關聯(lián)表，尋找其他關聯(lián)可能性。

2.3.1 關聯(lián)表

首先建立參數(shù)關聯(lián)表，在關聯(lián)前期記錄每個關聯(lián)可能性的權(quán)值。在后期進行最佳相關的選擇時，通過權(quán)值加權(quán)來獲取綜合相關最接近的相關目標。在此，可以采用關聯(lián)矩陣［5］的方法，如表2所示。

表2 關聯(lián)矩陣

在矩陣中，T為航跡點或上一周期點跡;D為點跡;pij為Di與Tj之間的綜合相關接近程度，為之前所有參數(shù)關聯(lián)分值的加權(quán)和:

其中，X1、X2為前面計算的相關接近程度，θ1、θ2為每個相關參數(shù)的權(quán)重，可以根據(jù)系統(tǒng)經(jīng)驗賦值。關聯(lián)準則如下:點跡與點跡具有多種關聯(lián)可能，而其中最多只有一種關聯(lián)可能是成立的。

在無源定位的情況下，干擾的虛假目標比較多，真實目標比較少，可以采用以下配對流程:

首先，把歷史航跡按照航跡質(zhì)量進行排序，先給航跡質(zhì)量高的目標Ti進行配對，根據(jù)關聯(lián)矩陣找到權(quán)值p 最高的點跡Dk，配給該航跡;同時把該點跡Dk剔除出關聯(lián)矩陣，即該點跡不能再配給其他低質(zhì)量的航跡;

然后，按照航跡質(zhì)量順序依次遍歷，找到對應的最佳關聯(lián)點跡。當一條航跡沒有相關點時，錄取預測點為該軌跡的新點跡，調(diào)整軌跡質(zhì)量，完成下一周期內(nèi)的運動預測［4］。

2.3.2 虛假點跡排除

首先根據(jù)關聯(lián)表尋找本點跡是否存在航跡進行關聯(lián)，若是不存在就放入等待隊列，當本點跡截獲時間超過本周期老化時間時直接刪除;若是存在則可以通過目標運動特性對其進行篩選。圖5為模糊排除流程圖。

圖5 模糊排除流程圖

通過對關聯(lián)歷史點跡的距離差和時間差計算目標運動速度和加速度。當運動速度或加速度超過正常目標運動范圍時(如超過光速）則判定該點跡關聯(lián)錯誤。根據(jù)關聯(lián)表尋找是否還存在其他關聯(lián)情況，若是不存在則放入等待隊列，當點跡的截取時間已經(jīng)超過本周期老化時間，則認為該點跡為虛假點跡，進行刪除。

3 結(jié)束語

多傳感器無源探測多目標跟蹤的一個關鍵問題是測量數(shù)據(jù)的關聯(lián)問題，只有找到各傳感器對同一目標的觀測數(shù)據(jù)，才能正確得進行融合。數(shù)據(jù)關聯(lián)的關鍵是要找到系統(tǒng)探測的規(guī)律，并將目標的運動模型和系統(tǒng)的量測模型統(tǒng)一起來。本文從實際的工程應用入手，探尋多傳感器無源探測系統(tǒng)目標相關的算法。通過對輻射源目標特性進行分析，得出基于目標屬性參數(shù)、位置的相關算法，并將其應用到目標融合中去。

［1］王軍，蘇劍波，席裕庚.多傳感器融合綜述［J］.數(shù)據(jù)采集與處理，2004，19(1）.

［2］何友，修建娟，張晶煒，關欣，等.雷達數(shù)據(jù)處理及應用［M］.2 版.北京:電子工業(yè)出版社，2009.

［3］朱靖，孟曉風.多傳感器目標跟蹤航跡關聯(lián)技術及應用［J］.電子測量與儀器學報，2003，17(2）.

［4］陳北辰.多目標軌跡處理方法簡介［J］.無線電工程，1989(5）.

［5］馬敏，張承志，薛萍冰.一種無源雷達的數(shù)據(jù)關聯(lián)技術［J］.雷達科學與技術，2010(1）.