一種異步傳感器空間配準(zhǔn)算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于信息融合技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種異步傳感器空間配準(zhǔn)算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 當(dāng)今戰(zhàn)場環(huán)境復(fù)雜多變，電磁環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜，采用單一傳感器信息對導(dǎo)彈進行制 導(dǎo)必然面臨探測不精確、易受敵欺騙干擾、目標(biāo)信息易中斷等問題，因此采用網(wǎng)絡(luò)瞄準(zhǔn)，將 多源信息進行融合為導(dǎo)彈提供制導(dǎo)信息，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化制導(dǎo)成為未來信息化戰(zhàn)爭的必然 選擇。
[0003] 在對多源信息進行融合的過程中，由于傳感器探測存在系統(tǒng)誤差、傳感器平臺自 身定位誤差以及定姿誤差等因素，需要進行空間配準(zhǔn)處理，以提高數(shù)據(jù)融合精度。若直接將 未經(jīng)空間配準(zhǔn)的數(shù)據(jù)用于信息融合處理，則融合的精度將受到極大影響，甚至有可能低于 單傳感器的探測精度。因此，在對多傳感器的探測信息進行融合之前對其進行空間配準(zhǔn)處 理是十分必要的。
[0004] 現(xiàn)有空間配準(zhǔn)算法可以簡單的分為兩類，即離線空間配準(zhǔn)與在線空間配準(zhǔn)。離線 空間配準(zhǔn)算法主要基于最小二乘算法和最大似然算法；在線的空間配準(zhǔn)算法主要基于濾波 算法。導(dǎo)彈的制導(dǎo)過程對實時性要求較強，因此網(wǎng)絡(luò)瞄準(zhǔn)環(huán)境下的空間配準(zhǔn)算法應(yīng)采用在 線的空間配準(zhǔn)算法。在線空間配準(zhǔn)算法分為兩類，一類是基于擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman，F(xiàn)ilter-EKF)的擴展?fàn)顟B(tài)向量空間配準(zhǔn)算法，將目標(biāo)的狀態(tài)與傳感器的誤差合成一 個擴展?fàn)顟B(tài)向量進行估計；但此算法由于狀態(tài)向量維數(shù)較大，因此存在計算量較大的問題。 另一類是基于ECEF坐標(biāo)系的偽量測算法，此類算法相對擴展?fàn)顟B(tài)向量法具有運算量小的 優(yōu)點。但是無論以上那種算法，均以傳感器量測數(shù)據(jù)的時間同步為前提，異步傳感器的空間 配準(zhǔn)算法研宄較少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明實施例的目的在于提供一種僅使用目標(biāo)位置信息的異步傳感器空間配準(zhǔn) 的方法，旨在解決解決異步傳感器的空間配準(zhǔn)的問題。
[0006] 本發(fā)明實施例是這樣實現(xiàn)的，一種僅使用目標(biāo)位置信息的異步傳感器空間配準(zhǔn)的 方法，該異步傳感器空間配準(zhǔn)的方法包括時間對準(zhǔn)過程和傳感器系統(tǒng)誤差估計過程：
[0007] 時間對準(zhǔn)過程完成傳感器數(shù)據(jù)之間在時間上的對準(zhǔn)，傳感器A、傳感器B在本地直 角坐標(biāo)系下的量測數(shù)據(jù)分別為YA(ti)和YB (tj，且傳感器A的采樣頻率大于傳感器B的采 樣頻率，則由傳感器A向傳感器B的采樣時刻進行配準(zhǔn)，具體為：
[0008] 采用內(nèi)插外推的時間配準(zhǔn)算法將傳感器A的采樣數(shù)據(jù)向傳感器B的數(shù)據(jù)進行配 準(zhǔn)，使得兩個傳感器在空間配準(zhǔn)時刻對同一個目標(biāo)有同步的量測數(shù)據(jù)，內(nèi)插外推時間配準(zhǔn) 算法如下：
[0009] 在同一時間片內(nèi)將各傳感器觀測數(shù)據(jù)按測量精度進行增量排序，然后將傳感器A 的觀測數(shù)據(jù)分別向傳感器B的時間點內(nèi)插、外推，以形成一系列等間隔的目標(biāo)觀測數(shù)據(jù)，采 用常用的三點拋物線插值法的進行內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法得傳感器A在tBk時刻在本地直 角坐標(biāo)系下的量測值兄(&)為：
【主權(quán)項】
1. 一種僅使用目標(biāo)位置信息的異步傳感器空間配準(zhǔn)的方法，其特征在于，該異步傳感 器空間配準(zhǔn)的方法包括時間對準(zhǔn)過程和傳感器系統(tǒng)誤差估計過程，且偽量測方程的建立過 程僅與目標(biāo)的位置相關(guān)，而與目標(biāo)的速度等狀態(tài)無關(guān)； 時間對準(zhǔn)過程完成傳感器數(shù)據(jù)之間在時間上的對準(zhǔn)，傳感器A、傳感器B在本地直角坐 標(biāo)系下的量測數(shù)據(jù)分別為YA(ti)和YB(ti)，且傳感器A的采樣頻率大于傳感器B的采樣頻 率，則由傳感器A向傳感器B的采樣時刻進行配準(zhǔn)，具體為： 采用內(nèi)插外推的時間配準(zhǔn)算法將傳感器A的采樣數(shù)據(jù)向傳感器B的數(shù)據(jù)進行配準(zhǔn)，使 得兩個傳感器在空間配準(zhǔn)時刻對同一個目標(biāo)有同步的量測數(shù)據(jù)，內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法如 下： 在同一時間片內(nèi)將各傳感器觀測數(shù)據(jù)按測量精度進行增量排序，然后將傳感器A的觀 測數(shù)據(jù)分別向傳感器B的時間點內(nèi)插、外推，以形成一系列等間隔的目標(biāo)觀測數(shù)據(jù)，采用常 用的三點拋物線插值法的進行內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法得傳感器A在tBk時刻在本地直角坐 標(biāo)系下的量測值義（tRk)為：
其中，tBk為配準(zhǔn)時刻，丨^'為傳感器A距離配準(zhǔn)時刻最近的三個采樣時刻YA(tk)，YA(tk+1)分別為其對應(yīng)的對目標(biāo)的探測數(shù)據(jù)； 完成時間配準(zhǔn)后，根據(jù)傳感器A的配準(zhǔn)數(shù)據(jù)與傳感器B的采樣數(shù)據(jù)，采用基于地心地固(EarthCenterEarthFixed，ECEF)坐標(biāo)系下的偽量測法實現(xiàn)傳感器A和傳感器B的系統(tǒng) 誤差的估計；基于ECEF的系統(tǒng)誤差估計算法具體為： 假設(shè)k時刻目標(biāo)在本地直角坐標(biāo)系下真實位置為X'iGOik'Jkhy'Jk)， z，Jk)]1，極坐標(biāo)系下對應(yīng)的量測值為[r(A〇,沒(幻，識(A:)]，分別為距離、方位角、俯仰 角；轉(zhuǎn)換至本地直角坐標(biāo)系下為Xjk) = [Xl(k)，yi(k)，Zl(k)]T;傳感器系統(tǒng)偏差為 _
/，?分別為距離、方位角和俯仰角的系統(tǒng)誤差；于是有
其4
i示觀測噪聲，均值為零、方差為(o;2，crK 式（1)可以用一階近似展開并寫成矩陣形式為： V! (k) =X: (k)+C(k) [C(k)+n(k) ]\*MERGEFORMAT(3)
設(shè)兩部傳感器A和B，則對于同一個公共目標(biāo)（設(shè)地心地固坐標(biāo)系下為X' 6=[x' 6， y'e，z'JT)，可得 Ve =XAs+BAX，A1(k) =XBs+BbX,B1 (k)\*MERGEFORMAT(4) BA，Bb分別為目標(biāo)在傳感器A與傳感器B本地坐標(biāo)下的位置轉(zhuǎn)換到ECEF坐標(biāo)系下的位 置時的轉(zhuǎn)換矩陣； 定義偽量測為： Z(k) =XAe (k) -XBe (k)\*MERGEFORMAT(5) 其中，XAe(k) =XAs+BAXA1(k) ;XBe(k) =XBs+BBXB1(k) 將式（2)、式（3)代入式（4)可以得到關(guān)于傳感器偏差的偽測量方程 Z(k) =H(k) 0 (k)+ff(k)\*MERGEFORMAT(6) 其中，H(k) = [_BACA(k)BBCB(k)]，Z(k)為偽測量向量；H(k)為測量矩陣；為傳感器 偏差向量；W(k)為測量噪聲向量；由于nA(k)，nB(k)為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量， 因此W(k)同樣是零均值高斯型隨機變量，其協(xié)方差矩陣為R(k)。
2. 如權(quán)利要求1所述的異步傳感器空間配準(zhǔn)的方法，其特征在于，該異步傳感器的空 間配準(zhǔn)方法包括的步驟如下： 步驟一、確定低采樣率傳感器的數(shù)據(jù)時刻； 步驟二、采用內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法，根據(jù)權(quán)利1中所述的傳感器A向傳感器B進行配 準(zhǔn)的計算方法，計算高采樣率傳感器的時間配準(zhǔn)結(jié)果； 步驟三、根據(jù)偽量測構(gòu)建過程計算偽量測方程； 步驟四、根據(jù)所構(gòu)建的狀態(tài)方程與偽量測方程，采用卡爾曼濾波，估計傳感器的系統(tǒng)誤 差。
3. 如權(quán)利要求1所述的異步傳感器空間配準(zhǔn)的方法，其特征在于，傳感器A的量測模型 如下： YjtH)、YA(tk)、YA(tk+1)分別為傳感器A對目標(biāo)在tH，tk+1時刻的本地笛卡爾坐標(biāo)系 下的量測值，分別為：
其中，Y' A(tk)、Y'A(tk+1)分別為傳感器A在時刻的本地笛卡爾 坐標(biāo)系下的真實位置；CA(t)為誤差的變換矩陣；|A(t)為傳感器的系統(tǒng)誤差；為系 統(tǒng)噪聲，假設(shè)氣D，氣⑴，氣為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量，噪聲協(xié)方差矩陣 分別為RA(k_l)、RA(k)、RA(k+l)。
4. 如權(quán)利要求2和3所述的異步傳感器空間配準(zhǔn)的方法，其特征在于，傳感器A向傳感 器B進行配準(zhǔn)的具體過程如下： 將式（7)、式（8)、式（9)帶入式（1)，可得：
其中
為傳感器A的本地直角坐標(biāo)系下目標(biāo)的真實 位置在tBk時刻的時間配準(zhǔn)值；
為系統(tǒng)誤差造成的誤差項；氣"氣D+6氣⑴'為隨機噪聲，假定tk_i、tk、4+1時刻的噪聲互不相關(guān)的零均值白噪聲，則気為均值為零，協(xié)方差矩陣為 RA=a2RA(k-1) +b2RA (k) +c2RA (k+1)的白噪聲，而a、b、。、分別為
丨
，且a+b+c= 1 〇
5.如權(quán)利要求2所述的異步傳感器空間配準(zhǔn)的方法，其特征在于，偽量測構(gòu)建過程僅 與目標(biāo)的位置相關(guān)，而與目標(biāo)的速度等狀態(tài)無關(guān)，具體過程如下： tBk時刻，傳感器A的配準(zhǔn)量測為，傳感器B的量測為：
Y'B(tBk)為傳感器B的本地直角坐標(biāo)系下目標(biāo)的真實位置，"(tBk)為傳感器B的系 統(tǒng)誤差，)為傳感器B的隨機誤差； 根據(jù)權(quán)利1中所述的基于ECEF的空間配準(zhǔn)算法，定義偽量測為：
對于同一公共目標(biāo)，在ECEF坐標(biāo)系下的位置為XJW有：
XAS (t)、XBS⑴分別為傳感器A和傳感器B在ECEF坐標(biāo)系下的位置，將式：
\
(11)、（13)帶入式（12)，則有： Z(k) =G(k) 0 (k)+ff(k)\*MERGEF0RMAT(15) 其中G(k) = [-aJJtkJ-bJJtk+D-cJJtk+DJBU)] = 為量測矩陣，其中，X=[-a -b-c1]，J= [H)JA(tk)JA(tk+1)JB(t)]T，H) =BaDCaD，JA(tk)=BA(tk)CA(tk) ；JA(tk+1) =BA(tk+1)CA(tk+1),JB(tk+1) =BB(t)CB(t) ；0 (k) = [CA(tk-!)Mtk)
Mtk+1)Mt) ]T，為系統(tǒng)誤差： 為均值為零，協(xié) 方差矩陣為： Rff(k) =a2RA(k-l)+b2RA(k)+c2RA(k+l)-RB(k)\*MERGEF0RMAT(16) 符號T表示矩陣的轉(zhuǎn)置運算。
6.如權(quán)利要求2所述的異步傳感器空間配準(zhǔn)的方法，其特征在于，所構(gòu)建的狀態(tài)方程 與偽量測方程如下： 0 (k+1) =F(k|k-l) 0 (k)+Q(k)\*MERGEF0RMAT(17) Z(k) =G(k) 0 (k)+ff(k) 其中F(k+l|k)為狀態(tài)方程的轉(zhuǎn)移矩陣，取值與傳感器的系統(tǒng)誤差的變化規(guī)律相關(guān)，若 傳感器的系統(tǒng)誤差是緩變的，則F(k+l|k)近似為單位矩陣，取為F(k+l|k) =0.991，I為 單位陣。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種異步傳感器空間配準(zhǔn)算法，首先采用內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法實現(xiàn)兩傳感器的數(shù)據(jù)同步，隨后根據(jù)時間配準(zhǔn)結(jié)果構(gòu)建偽量測方程；針對目標(biāo)機動條件下的空間配準(zhǔn)問題提出基于內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法和基于地心地固坐標(biāo)系的空間配準(zhǔn)算法的異步傳感器空間配準(zhǔn)算法。本發(fā)明的偽量測方程構(gòu)建過程與目標(biāo)狀態(tài)向量無關(guān)，且可以證明由時間配準(zhǔn)結(jié)果構(gòu)造的偽量測也與目標(biāo)狀態(tài)無關(guān)。因此所提的算法可有效解決目標(biāo)機動條件下的異步傳感器空間配準(zhǔn)問題。通過仿真實驗驗證了本發(fā)明的算法在目標(biāo)作蛇形機動的條件下仍然可準(zhǔn)確的對傳感器的系統(tǒng)誤差進行估計；同時通過仿真分析了傳感器的采樣周期比以及自身的隨機誤差對系統(tǒng)誤差估計精度的影響。
【IPC分類】G01C25-00, G06F19-00
【公開號】CN104809326
【申請?zhí)枴緾N201410280723
【發(fā)明人】方洋旺, 雍霄駒, 伍友利
【申請人】方洋旺, 雍霄駒
【公開日】2015年7月29日
【申請日】2014年6月23日