劉 穎,呂彥東,孫志成,張 娜,付慶勇
(中國(guó)人民解放軍63850部隊(duì) 白城 137000)
遙測(cè)、雷達(dá)和光學(xué)設(shè)備聯(lián)合應(yīng)用,一直是靶場(chǎng)測(cè)量導(dǎo)彈飛行參數(shù)的技術(shù)方法。隨著遠(yuǎn)程制導(dǎo)武器的迅猛發(fā)展,導(dǎo)彈、火箭彈等彈載遙測(cè)數(shù)據(jù)中普遍包含GNSS信息,遙測(cè)技術(shù)的應(yīng)用得到進(jìn)一步拓展,可以對(duì)彈丸進(jìn)行全程跟蹤,解算彈道數(shù)據(jù)并引導(dǎo)其他參試設(shè)備。但目前基于遙測(cè)設(shè)備的彈道測(cè)量存在一定時(shí)延,出現(xiàn)測(cè)量彈道滯后現(xiàn)象,導(dǎo)致對(duì)其他設(shè)備進(jìn)行引導(dǎo)時(shí)精度不足,而如何提取時(shí)延并對(duì)彈道進(jìn)行修正是亟需解決的問題[1-3]。時(shí)延主要包括彈上設(shè)備時(shí)延、空中傳輸時(shí)延以及地面站數(shù)據(jù)處理時(shí)延三種,目前研究多是對(duì)單一的時(shí)延進(jìn)行分析和計(jì)算,本文則是將其視為一個(gè)整體進(jìn)行計(jì)算和修正,提出一種利用信號(hào)的廣義互相關(guān)函數(shù)計(jì)算時(shí)間延遲的方法,具有計(jì)算量小、噪聲抑制效果明顯等優(yōu)勢(shì)[4,5]。本文方法以雷達(dá)彈道數(shù)據(jù)為參考值,利用廣義互相關(guān)原理提取遙測(cè)彈道時(shí)延,在對(duì)遙測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上,建立廣義互相關(guān)模型,計(jì)算互相關(guān)函數(shù),并對(duì)遙測(cè)彈道進(jìn)行修正,提高遙測(cè)設(shè)備彈道測(cè)量精度。
無論是遙測(cè)GNSS彈道數(shù)據(jù)還是雷達(dá)彈道數(shù)據(jù),都可以寫成真實(shí)彈道與誤差(包括隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差)之和的形式。遙測(cè)彈道數(shù)據(jù)和雷達(dá)彈道數(shù)據(jù)可以分別寫成
其中,x1(t)和x2(t)分別為遙測(cè)和雷達(dá)彈道某測(cè)向測(cè)量數(shù)據(jù),x(t)為真實(shí)彈道,n1(t)和n2(t)分別為遙測(cè)和雷達(dá)彈道測(cè)量數(shù)據(jù)的誤差。D即為遙測(cè)彈道時(shí)延。
互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法基本原理如下,互相關(guān)函數(shù)定義為:
因?yàn)閤(t)、n1(t)、n2(t)互不相關(guān),式(3)簡(jiǎn)化為
由互相關(guān)函數(shù)性質(zhì)
可知,當(dāng)τ=D時(shí)Rxx(τ-D)達(dá)到最大值,兩個(gè)函數(shù)相關(guān)性最大,即R12(τ)取得最大值時(shí),τ值即為時(shí)延。
傳統(tǒng)的互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法計(jì)算簡(jiǎn)單、直觀,但互相關(guān)函數(shù)受原始信號(hào)譜和噪聲的影響具有不穩(wěn)定性,導(dǎo)致計(jì)算所得相關(guān)函數(shù)峰值不夠尖銳,時(shí)延誤差大、不精確。本文利用廣義互相關(guān)算法進(jìn)行時(shí)延求解,通過求兩信號(hào)之間的互功率譜,并在頻域內(nèi)給予一定的加權(quán)來抑制噪聲的影響,再反變換到時(shí)域,從而得到兩信號(hào)之間的互相關(guān)函數(shù),這樣一來互相關(guān)函數(shù)峰值尖銳,其位置則對(duì)應(yīng)于兩信號(hào)之間的相對(duì)時(shí)延。
在廣義互相關(guān)算法中,由維納-辛欽定理,廣義互相關(guān)函數(shù)與互功率譜函數(shù)構(gòu)成傅里葉變化關(guān)系,廣義互相關(guān)函數(shù)模型定義為:
其中,Rx1x2(τ)為廣義互相關(guān)函數(shù),φ(f)為互功率譜加權(quán)函數(shù),可抑制信道噪聲,Sx1x2(f)為兩信號(hào)的互功率譜估計(jì),有
其中,X1(f)和X2(f)為信號(hào)x1(t)和x2(t)的自譜。
當(dāng)信號(hào)為離散序列時(shí),若穩(wěn)定序列x(n)和y(n)具有足夠相關(guān)性,則所得互相關(guān)序列絕對(duì)值最大的元素對(duì)應(yīng)的偏差值與數(shù)據(jù)采樣頻率的乘積即為x(n)相對(duì)于y(n)的滯后時(shí)間。
為了驗(yàn)證本文算法的可行性與可靠性,以正弦函數(shù)y=sin(x)為例,對(duì)提出的方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。取由于仿真數(shù)據(jù)不存在隨機(jī)誤差與漂移誤差,所以不需要預(yù)處理,根據(jù)函數(shù)性質(zhì)理論時(shí)延值為0.25。利用互相關(guān)性計(jì)算得到的x(t)與y(t)的互相關(guān)序列估計(jì)值如圖1所示,可以看出最大值出現(xiàn)在τ=250,乘以采樣頻率1ms,計(jì)算所得的時(shí)延值為0.25,證明理想模型下本算法能夠計(jì)算出準(zhǔn)確的時(shí)延值。
圖1 廣義互相關(guān)函數(shù)曲線Fig.1 The generalized cross-correlation function curve
仿真驗(yàn)證的數(shù)據(jù)由于沒有隨機(jī)誤差、漂移誤差的干擾,可以得到比較精確的估計(jì)結(jié)果。為進(jìn)一步驗(yàn)證算法在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算過程中的適應(yīng)性,下面以某導(dǎo)彈試驗(yàn)數(shù)據(jù)為源信號(hào),以雷達(dá)彈道數(shù)據(jù)為參考值,提取遙測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)延值,對(duì)彈道進(jìn)行修正,并對(duì)修正效果進(jìn)行了詳細(xì)分析。
GNSS數(shù)據(jù)采樣率為1Hz,由于其采樣速率較低,難以精確計(jì)算時(shí)延,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。圖2(a)所示為未處理的遙測(cè)GNSS彈道高程數(shù)據(jù),圖2(b)所示為經(jīng)過最小二乘擬合以及插值后的數(shù)據(jù),對(duì)比可知數(shù)據(jù)擬合趨勢(shì)較好,GNSS數(shù)據(jù)采樣率由1Hz提高到了1000Hz。
圖2 遙測(cè)數(shù)據(jù)處理前后對(duì)比圖Fig.2 Comparison of original data and processed data of telemetry trajectory
在數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上對(duì)遙測(cè)彈道提取時(shí)延。時(shí)延體現(xiàn)在彈道上的就是位移的滯后,遙測(cè)GNSS彈道數(shù)據(jù)和雷達(dá)測(cè)量彈道數(shù)據(jù)如圖3所示,遙測(cè)數(shù)據(jù)明顯較雷達(dá)數(shù)據(jù)有所滯后,尤其在上升段和下降段。這是由于上升和下降階段彈丸速度較大,而時(shí)延在整個(gè)彈道過程中趨于一定,導(dǎo)致時(shí)間一定時(shí)速度較大的階段位移延遲也相應(yīng)較大。解算的彈丸GNSS垂直速度分量曲線如圖4所示。
圖3 遙測(cè)與雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)比圖Fig.3 Comparison of telemetry trajectory and radar trajectory
圖4 彈丸GNSS垂直速度分量Fig.4 The vertical velocity component solved from GNSS trajectory data
利用廣義互相關(guān)原理提取遙測(cè)彈道數(shù)據(jù)的時(shí)延,得到的互相關(guān)函數(shù)趨勢(shì)曲線如圖5所示,最高點(diǎn)出現(xiàn)在橫軸為104的位置,乘以采樣率即為延遲時(shí)間,由于數(shù)據(jù)采樣時(shí)間間隔為1ms,因此計(jì)算所得時(shí)延為104ms。
最后利用提取的時(shí)延值對(duì)遙測(cè)彈道進(jìn)行修正,修正公式如下:
其中,H為未處理的遙測(cè)彈道數(shù)據(jù),ΔH為利用時(shí)延修正的高程差,′
H為修正后的彈道數(shù)據(jù),τ為提取的遙測(cè)彈道數(shù)據(jù)時(shí)延值,V為修正時(shí)刻速度,a為修正時(shí)刻加速度。
圖6(a)所示為雷達(dá)彈道和修正后遙測(cè)彈道對(duì)比圖,圖6(b)為彈丸發(fā)射第8至10秒的局部放大圖,可見彈道修正效果明顯,遙測(cè)數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)基本一致,實(shí)現(xiàn)了利用時(shí)延修正遙測(cè)彈道的目的。
圖5 遙測(cè)、雷達(dá)彈道數(shù)據(jù)互相關(guān)函數(shù)Fig.5 The cross-correlation function of telemetry and radar trajectory data
圖6 修正后遙測(cè)彈道和雷達(dá)彈道對(duì)比圖Fig.6 Comparison of modified telemetry trajectory and radar trajectory
為了更加直觀地觀察修正效果,對(duì)雷達(dá)彈道和修正前、后遙測(cè)彈道的差值進(jìn)行對(duì)比,如圖7所示??梢钥闯?,修正前差值最大處可達(dá)近80m,修正后差值不超過10m,修正效果較好。
圖7 雷達(dá)彈道與修正前、后遙測(cè)彈道的差值對(duì)比Fig.7 Comparison of the difference between telemetry and radar trajectory before and after modification
針對(duì)遙測(cè)彈道測(cè)量時(shí)延問題,以雷達(dá)數(shù)據(jù)為參考值,通過廣義互相關(guān)計(jì)算提取時(shí)延值,對(duì)遙測(cè)彈道進(jìn)行修正,提高遙測(cè)設(shè)備彈道測(cè)量精度。本文在對(duì)遙測(cè)彈道數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上,建立廣義互相關(guān)模型,計(jì)算互相關(guān)函數(shù)峰值提取時(shí)延,并通過仿真和試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的正確性。