楊向鋒, 楊云川, 郭 磊

?

基于改進(jìn)Huber估計(jì)的水下尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)

楊向鋒, 楊云川, 郭 磊

(中國船舶重工集團(tuán)公司 第705研究所, 陜西 西安, 710075)

尺度目標(biāo)參數(shù)是水下聲自導(dǎo)武器近程進(jìn)行彈道機(jī)動和垂直命中攻擊的關(guān)鍵參數(shù), 有效估計(jì)尺度目標(biāo)的特征參數(shù)對保證水下聲自導(dǎo)武器作戰(zhàn)毀傷效果至關(guān)重要。本文利用水下聲自導(dǎo)武器檢測得到的尺度目標(biāo)多亮點(diǎn)信息對目標(biāo)尺度參數(shù)進(jìn)行估計(jì), 然而目標(biāo)不同反射部位的反射能力不同, 對應(yīng)的多亮點(diǎn)檢測信噪比存在差異, 直接利用最小二乘擬合進(jìn)行尺度參數(shù)估計(jì)可能會造成較大的估計(jì)誤差。基于Huber穩(wěn)健M估計(jì)原理, 通過分析對Huber估計(jì)進(jìn)行了改進(jìn), 該方法利用亮點(diǎn)強(qiáng)度和擬合誤差計(jì)算迭代擬合權(quán)值矩陣, 通過擬合誤差剔除可能存在的干擾亮點(diǎn), 能對目標(biāo)長度、走向角、等效點(diǎn)進(jìn)行有效估計(jì)。仿真分析和實(shí)航試驗(yàn)結(jié)果均表明, 該方法具有穩(wěn)健的收斂性能, 能有效剔除干擾點(diǎn), 具有較強(qiáng)的抗干擾能力和較高的參數(shù)估計(jì)精度。

水下聲自導(dǎo)武器; 尺度目標(biāo); 多亮點(diǎn); Huber估計(jì); 目標(biāo)長度; 目標(biāo)走向角; 目標(biāo)等效點(diǎn)

0 引言

尺度目標(biāo)識別和垂直命中是現(xiàn)代水下聲自導(dǎo)武器的重要功能, 對水下聲自導(dǎo)武器作戰(zhàn)而言, 不僅要檢測、識別目標(biāo), 而且要準(zhǔn)確估計(jì)目標(biāo)尺度參數(shù)才能有效對目標(biāo)實(shí)施垂直命中攻擊。水下目標(biāo)的檢測和識別方法已得到廣泛研究, 特別是利用其主動回波的多亮點(diǎn)特征對其進(jìn)行檢測、識別備受關(guān)注[1-2], 而如何根據(jù)目標(biāo)回波的多亮點(diǎn)進(jìn)行尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)的研究不多。水下聲自導(dǎo)武器檢測到目標(biāo)不同部位的反射回波, 這些回波形成的多亮點(diǎn)在空間上反映了目標(biāo)的體積特征, 然而目標(biāo)不同反射部位的反射能力不同, 對應(yīng)的多亮點(diǎn)檢測信噪比存在差異, 直接利用最小二乘擬合進(jìn)行尺度參數(shù)估計(jì)可能會造成較大的估計(jì)誤差, 而Huber穩(wěn)健M估計(jì)影響函數(shù)有界,其估計(jì)方法具有魯棒性[3]。近年來Huber估計(jì)應(yīng)用到很多領(lǐng)域的參數(shù)估計(jì)中[4-5], 本文通過分析對Huber估計(jì)進(jìn)行了改進(jìn), 提出了基于改進(jìn)Huber估計(jì)的水下尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法, 該方法利用亮點(diǎn)強(qiáng)度和擬合誤差計(jì)算迭代擬合權(quán)值矩陣, 通過擬合誤差剔除可能存在的干擾亮點(diǎn), 對目標(biāo)長度、走向角及等效點(diǎn)進(jìn)行有效估計(jì)。仿真分析和實(shí)航試驗(yàn)證明了該方法具有穩(wěn)健的收斂性能, 能有效剔除干擾點(diǎn), 具有較強(qiáng)的抗干擾能力和較高的參數(shù)估計(jì)精度, 從而為水下聲自導(dǎo)武器提供精確的尺度目標(biāo)信息。

1 多亮點(diǎn)空間描述

水下聲自導(dǎo)武器檢測得到的亮點(diǎn)信息一般包括: 距離、水平方位、垂直方位、多普勒速度和強(qiáng)度等, 亮點(diǎn)信息反映了水下聲自導(dǎo)武器與目標(biāo)的相對位置, 不同部位的亮點(diǎn)信息存在的“細(xì)微”差別反映了目標(biāo)的尺度特征。

圖1 水下聲自導(dǎo)武器直角坐標(biāo)系

2 尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法

2.1 尺度目標(biāo)模型

2.2 Huber估計(jì)分析與改進(jìn)

2.3 尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)算法

迭代矩陣

2.4 尺度參數(shù)估計(jì)

尺度目標(biāo)的特征參數(shù)包括目標(biāo)長度、走向角及等效點(diǎn), 長度表示目標(biāo)的大小, 目標(biāo)長度和走向角是水下聲自導(dǎo)武器末彈道垂直命中彈道機(jī)動的重要參數(shù), 等效點(diǎn)是將尺度目標(biāo)等效為一個質(zhì)點(diǎn), 供水下聲自導(dǎo)武器進(jìn)行導(dǎo)引和攻擊瞄準(zhǔn)。

尺度目標(biāo)的走向角

尺度目標(biāo)的長度

3 仿真試驗(yàn)與實(shí)航試驗(yàn)驗(yàn)證

算法數(shù)學(xué)仿真數(shù)據(jù)樣本根據(jù)相關(guān)工程經(jīng)驗(yàn)及相關(guān)文獻(xiàn)資料進(jìn)行設(shè)計(jì), 目標(biāo)亮點(diǎn)在空間按一定方位近似分布在一條直線上, 長度約110 m, 走向角約60o, 在直線附近有一個誤差較大的干擾點(diǎn), 分別采用最小二乘擬合尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法和基于改進(jìn)Huber估計(jì)的尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)對比試驗(yàn), 參數(shù)估計(jì)結(jié)果如圖2所示。

圖2 對比試驗(yàn)結(jié)果

圖2中, 最小二乘擬合尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法受到干擾點(diǎn)的影響, 參數(shù)估計(jì)出現(xiàn)較大的誤差, 而基于改進(jìn)Huber估計(jì)的尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法經(jīng)過迭代剔除了干擾點(diǎn), 參數(shù)估計(jì)精度較高, 2種方法的估計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 參數(shù)估計(jì)結(jié)果比較

Table 1 Comparison of parameter estimation results

如果檢測亮點(diǎn)中沒有干擾亮點(diǎn), 最小二乘方法與改進(jìn)Huber方法的參數(shù)估計(jì)效果基本一致, 當(dāng)存在干擾點(diǎn)時(shí), 基于改進(jìn)Huber估計(jì)的尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法表現(xiàn)出較強(qiáng)的抗干擾能力, 能通過迭代擬合識別并剔除干擾點(diǎn), 并且具有穩(wěn)健的收斂效果。迭代收斂過程如圖3所示, 圓點(diǎn)表示檢測亮點(diǎn), 正方形表示剔除的干擾點(diǎn), 線段表示尺度目標(biāo)。

圖3中, 1, 2, 3, …, 10表示經(jīng)過1次、2次、3次, …, 10次迭代擬合后的直線, 箭頭方向表示隨著迭代次數(shù)的增加, 擬合直線向真實(shí)直線收斂的方向, 第1次迭代時(shí), 由于干擾點(diǎn)的存在, 擬合直線與真實(shí)直線誤差較大, 隨著迭代的進(jìn)行, 干擾點(diǎn)的擬合誤差越來越大, 擬合權(quán)值越來越小, 最后被剔除。

圖3 迭代收斂過程示意圖

選取實(shí)航試驗(yàn)尺度目標(biāo)等效走向角約為-55o, 等效長度約為60 m。試驗(yàn)中主動檢測周期尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)結(jié)果如圖4所示。

圖4 實(shí)航試驗(yàn)參數(shù)估計(jì)結(jié)果

該周期檢測數(shù)據(jù)估計(jì)得到的目標(biāo)走向角為-56.502 6o, 長度為57.996 2 m; 估計(jì)結(jié)果與尺度目標(biāo)實(shí)際參數(shù)基本吻合, 估計(jì)有效。

試驗(yàn)中連續(xù)多個周期正確捕獲目標(biāo), 參數(shù)估計(jì)結(jié)果與實(shí)際參數(shù)基本吻合, 如表2所示。

表2 尺度目標(biāo)特征參數(shù)估計(jì)結(jié)果

4 結(jié)束語

本文提出了一種基于改進(jìn)Huber估計(jì)的水下聲自導(dǎo)武器尺度目標(biāo)參數(shù)估計(jì)的方法, 該方法利用水下聲自導(dǎo)武器檢測得到的多亮點(diǎn)信息, 在水下聲自導(dǎo)武器坐標(biāo)系下對亮點(diǎn)水平投影進(jìn)行曲線擬合, 將亮點(diǎn)強(qiáng)度和擬合誤差同時(shí)引入擬合權(quán)值矩陣, 經(jīng)過迭代擬合可以剔除可能存在的干擾亮點(diǎn), 能對目標(biāo)長度、走向角及等效點(diǎn)進(jìn)行有效估計(jì)。仿真和實(shí)航試驗(yàn)數(shù)據(jù)均證明, 該方法具有穩(wěn)健的收斂性能, 能有效剔除干擾點(diǎn), 具有較強(qiáng)的抗干擾能力和較高的參數(shù)估計(jì)精度, 能為水下聲自導(dǎo)武器作戰(zhàn)提供準(zhǔn)確可靠的尺度目標(biāo)參數(shù)。

[1] 楊保鋒, 董春凱. 提高檢測多亮點(diǎn)目標(biāo)性能的聯(lián)合相關(guān)器技術(shù)[J]. 魚雷技術(shù), 2009, 17(4): 31-37. Yang Bao-feng, Dong Chun-kai. Combination-Correlator Technology for Improving Detection Capability of Multi- Highlight Targets[J]. Torpedo Technology, 2009, 17(4): 31-37.

[2]劉朝暉, 付戰(zhàn)平, 王明洲. 基于方位走向法和互譜法的水中目標(biāo)識別[J]. 兵工學(xué)報(bào), 2006, 27(5): 932-935. Liu Zhao-hui, Fu Zhan-ping, Wang Ming-zhou. Underwater Target Identification Based on the Methods of Bearing and Cross-spectrum[J]. Acta Armamentraii, 2006, 27(5): 932-935.

[3] Ei-Yamany Na, Papamichalis P E. Using Bounded-influence M-estimators in Multi-frame Super-resolution Reconstruction: A Comparative study[C]//2008 International Conference on Image Processing. Washington. DC: IEEE, 2008: 337-340.

[4] 楊云川, 崔懷林, 李志舜. Robust統(tǒng)計(jì)在主動聲納分裂波束目標(biāo)方位走向估計(jì)中的應(yīng)用[J]. 聲學(xué)技術(shù), 2004, 23(4): 201-204. Yang Yun-chuan, Cui Huai-lin, Li Zhi-shun. Application of Robust Statistics to Target Bearing Estimation for Split Arrays in Active Sonar[J]. Technical Acoustics, 2004, 23(4): 201-204.

[5] 丁靜, 王培康. M-估計(jì)耦合雙邊濾波的正則化超分辨率重建[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2010, 30(11): 3005-3007. Ding Jing, Wang Pei-kang. Regularized Super-Resolution Reconstruction Based on M-setimation and Bilateral Filtering[J]. Joumal of Computer Applications. 2010, 30(11): 3005-3007.

[6] 嚴(yán)衛(wèi)生. 魚雷航行力學(xué)[M]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué)出版社, 2005.

Parameter Estimation of Underwater Scale Target Based on Improved Huber-Estimation

YANG Xiang-feng, YNAG Yun-chuan, GUO Lei

(The 705 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Xi′an 710075, China)

Scale target parameters are the key parameters for short-range trajectory maneuvaer and perpendicular hit attack of underwater acoustic homing weapons. Effective estimation of the characteristic parameters of scale target is important to ensure the operational destructive effect of underwater acoustic homing weapons. To reduce the scale parameter estimation errors from least squares fitting, this paper proposes an parameter estimation method of underwater scale target based on the improved Huber estimation, calculates the iterative fitting weight matrix via the proposed method by making use of target highlight strength and fitting error. Hence, target′s length, course angle and equivalent point are estimated effectively by eliminating interference highlight via fitting error. Simulation and sea trial show that the proposed method can effectively eliminate interference point, and has steady convergence performance, greater anti-interference capability and higher parameter estimation accuracy.

underwater acoustic homing weapon; scale target; multi-highlight; Huber estimation; target length; target course angle; target equivalent point

TJ630.34; TN911.72

A

1673-1948(2012)05-0339-05

2011-10-20;

2012-03-05.

國家973項(xiàng)目資助（61312220306).

楊向鋒(1978-), 男, 碩士, 高級工程師, 研究方向?yàn)樗曅盘柵c信息處理, 水下目標(biāo)識別, 跟蹤及水聲反對抗.

(責(zé)任編輯: 楊力軍)