黃勇

摘 要 本論文的主要內(nèi)容圍繞目標跟蹤數(shù)據(jù)融合平臺系統(tǒng)的開發(fā)所需的技術(shù)來展開討論。特別是重點分析一些定位準確，濾波性能好并且程序中使用到的算法。本論文的主要工作，就是利用已有的數(shù)學(xué)模型，對實際跟蹤目標的過程做一個模擬。定位的實現(xiàn)過程通常是：用單個運動的觀測站對輻射源進行連續(xù)的測量，在獲得一定量的定位信息積累的基礎(chǔ)上，進行適當?shù)臄?shù)據(jù)處理以獲取輻射源目標的定位數(shù)據(jù)。幾何學(xué)原理定位，并結(jié)合非線性濾波所獲得的對固定和運動輻射源的快速高精度定位和跟蹤。本文采用了KF（Kalman Filter，卡爾曼濾波算法）的實現(xiàn)方式，然后還探究了距離角度算法的實現(xiàn)方式，以這兩種方式進行濾波定位跟蹤的模擬。

關(guān)鍵詞 無源定位 卡爾曼濾波算法模型 距離角度算法 仿真模擬

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A

0前言

與傳統(tǒng)的有源雷達技術(shù)相比較，無源定位跟蹤技術(shù)自身不發(fā)射電磁波而且探測距離遠，所以它在現(xiàn)代電子偵察戰(zhàn)中扮演著越來越重要的角色。本系統(tǒng)就是采用無源定位跟蹤技術(shù)在西南交大就學(xué)期間以畢業(yè)設(shè)計形式完成。現(xiàn)代電子偵察相關(guān)算法層出不窮，但算法各有優(yōu)劣。本系統(tǒng)是用不同算法如卡爾曼濾波算法、距離角度算法等對無緣定位技術(shù)進行仿真模擬，以確定不同算法的優(yōu)劣。本文主要是對目標跟蹤數(shù)據(jù)融合平臺系統(tǒng)開發(fā)所需的技術(shù)進行剖析，也對開發(fā)系統(tǒng)中所遇的問題以及解決方法進行講解。

1緒論

1.1研究的背景和意義

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭的信息戰(zhàn)、電子戰(zhàn)環(huán)境中，使用快速高精度、高識別率的無源被動定位跟蹤技術(shù)作戰(zhàn)場監(jiān)視、遠程精確打擊已成為一種重要的技術(shù)方向和發(fā)展趨勢。單站無源定位與跟蹤技術(shù)對于C4ISR系統(tǒng)中的空載、星載、艦載電子偵察監(jiān)視以及發(fā)射導(dǎo)彈攻擊預(yù)警機、航空母艦以及地面雷達的初始瞄準具有重要的價值，應(yīng)用范圍廣。

1.2國內(nèi)外發(fā)展情況

1.2.1國外的發(fā)展情況

國外在單站定位方面早就展開了研究，通過查看國外發(fā)表的眾多文獻資料，我們可以知道國外已經(jīng)在進行關(guān)于單站定位系統(tǒng)的試飛試驗和工程應(yīng)用。下面我們介紹國外一些在這種理念下開發(fā)的產(chǎn)品。

（1）“沉默的哨兵”

“沉默哨兵”的核心是“無源相控定位技術(shù)”。該系統(tǒng)廣泛采用了仿生學(xué)的原理，參考蒼蠅360度“復(fù)眼”的構(gòu)造，設(shè)計師將四面尺寸在2.5米左右的天線安裝在固定雷達站基座上，每面探測范圍均為120度，合在一處則可實現(xiàn)全方位全天候目標監(jiān)視。其有效作用距離達220km，方位覆蓋60?。?0埃鑰罩心勘甑畝ㄎ瘓扔氬捎枚嗌俑鯰V信號或FM廣播信號有關(guān)。

（2）英國防御研究局（DERA）的無源跟蹤探測定位系統(tǒng)

英國DERA正在開展研究的無源探測定位系統(tǒng)也是一種雙基系統(tǒng)，它利用英國BBC的TV發(fā)射機發(fā)射的TV信號進行對空中目標的探測和定位。該系統(tǒng)采用了與美國“沉默的哨兵”系統(tǒng)完全不同的探測定位技術(shù)，即快速傅里葉變換（FFT）加卡爾曼濾波器和擴展卡爾曼濾波器技術(shù)。

系統(tǒng)主要由一對8單元Yagi-Uda天線、下變頻單元和VXI數(shù)字HF接收機等硬件組成。系統(tǒng)在1997年2月進行了三次試驗，當時其天線置于18m高的移動塔上，系統(tǒng)距TV發(fā)射臺100余千米，能探測260km遠的目標。

1.2.2國內(nèi)的發(fā)展情況

國內(nèi)單站無源定位技術(shù)的理論基礎(chǔ)研究是從 1994 年底開始的，國防科技大學(xué)的孫仲康教授領(lǐng)導(dǎo)著大批研究人員從事精確制導(dǎo)技術(shù)、無源定位技術(shù)的研究，總體來說，國內(nèi)的研究已經(jīng)完成了這項技術(shù)理論和方法的基礎(chǔ)研究，并開始著手深入研究參數(shù)的測量、定位濾波算法等。通過近 40 多年的努力，我國在這一領(lǐng)域得到了長足發(fā)展，許多先進的圖像處理與模式識別方法被應(yīng)用到這個領(lǐng)域，并研制了一些實際的系統(tǒng)。在國內(nèi)的研究機構(gòu)中，中國科學(xué)院北京自動化研究所模式識別國家重點實驗室對交通場景的視覺監(jiān)控、人的運動視覺監(jiān)控和行為模式識別等方面進行了深入研究，分別提出了基于三維線性模型定位、基于擴展卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法、基于步態(tài)的遠距離身份識別、對目標運動軌跡和行為特征學(xué)習(xí)的模糊自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法等，在視覺監(jiān)控研究中處于領(lǐng)先地位。

1.3開發(fā)平臺和目標平臺

1.3.1開發(fā)平臺

Windows 7操作系統(tǒng)；

1.3.2 目標平臺

因為本系統(tǒng)的最終成品為演示仿真系統(tǒng)，因此不需要真正的物理傳感器。系統(tǒng)會通過軟件模擬，最終運行環(huán)境為：

硬件要求：

CPU：500MHZ以上

硬盤：5GB以上

內(nèi)存：128M以上

運行環(huán)境：

Windows 7/XP及以上版本，Java Runtime Environment，IE4.0以上，Netscape4.0以上。

1.4開發(fā)工具簡介

1.4.1 Visual C++ 6.0

VC++6.0是Microsoft公司推出的一個基于Windows系統(tǒng)平臺、可視化的集成開發(fā)環(huán)境，它的源程序按C++語言的要求編寫，并加入了微軟提供的功能強大的MFC（Microsoft Foundation Class）類庫。

1.4.2數(shù)學(xué)運算工具matlab

MATLAB是由美國mathworks公司發(fā)布的主要面對科學(xué)計算、可視化以及交互式程序設(shè)計的高科技計算環(huán)境。它將數(shù)值分析、矩陣計算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計以及必須進行有效數(shù)值計算的眾多科學(xué)領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學(xué)計算軟件的先進水平。

1.4.3 Matlab和VC++接口設(shè)計

因為本系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型計算方面非常繁瑣，為了減輕工作負擔，我們采用專業(yè)的數(shù)學(xué)運算引擎matlab來計算模型處理的那部分，這樣就必須用到VC和matlab方面的交互。MATLAB包括數(shù)學(xué)函數(shù)和工具箱函數(shù)，MCC已經(jīng)將編寫的函數(shù)進行編譯，可以遵循MCC編譯后的VC++文件語言規(guī)則直接在VC++中使用。

2系統(tǒng)模塊分析

2.1傳感器管理

在本仿真系統(tǒng)中，為了最大程序的模擬真實的跟蹤過程，系統(tǒng)允許用戶設(shè)置傳感器在坐標中的位置。因為在現(xiàn)實世界坐標系中，很有可能多個傳感器在不同的地方，一個范圍內(nèi)協(xié)同工作，但本系統(tǒng)中暫不考慮多站的情況。真實系統(tǒng)中還應(yīng)該可以調(diào)整傳感器的掃描頻率（采樣頻率）等參數(shù)。通過該管理模塊能夠?qū)鞲衅飨嚓P(guān)參數(shù)做出相應(yīng)的修改，使其能夠通過不同方式接受信號。其包括對傳感器橫坐標、縱坐標及其傳感器布局等管理。

2.2目標管理

在本模塊中用戶可以設(shè)置目標的真實值以模擬我們本應(yīng)該通過傳感器所得到的帶噪聲的數(shù)據(jù)，所以允許用戶輸入的首先應(yīng)該是目標的真實速度和坐標，但是實際中我們不可能知道真實的坐標值，所以不能使用這組數(shù)據(jù)計算，這組數(shù)據(jù)的用途應(yīng)該是模擬添加了噪聲的到達時間差和到達角的數(shù)據(jù)值，因為傳感器是無源的，被動的接收外來的數(shù)據(jù)，我們只能得到這些數(shù)據(jù)。通過目標管理模塊對目標相關(guān)參數(shù)做出相應(yīng)的修改，使其能夠按照預(yù)期結(jié)果飛行。包括目標坐標、目標飛行速度、目標飛行方向、目標類型、目標飛行家速度、目標飛行持續(xù)時間等進行相應(yīng)的更改。

2.3算法管理

現(xiàn)軍事上電子偵察所用算法很多，不同算法抗噪力不同，其準確率也有所不同。該模塊是為了簡單模擬一些算法，通過該模塊對目標算法進行相應(yīng)的選擇，使其能夠按照不同算法進行相關(guān)測量，得到對應(yīng)的結(jié)果。包括對kalman算法、距離角度算法及其他相關(guān)算法進行相應(yīng)的管理。

2.4性能分析

本系統(tǒng)另一個重要的功能就是研究算法的精度，為了更好的體現(xiàn)算法的精度，我們給出了比較濾波后的值和我們預(yù)先知道的真實值之間的誤差的方法。再對誤差比較及相關(guān)參數(shù)進一步做出相關(guān)的性能分析。該功能實現(xiàn)是通過系統(tǒng)性能分析模塊對不同算法測試目標得到的結(jié)果進行一定的分析比較，能夠通過比較，得到理想的效果，得到相對最優(yōu)算法，并得出分析相關(guān)性能分析結(jié)果。

3系統(tǒng)用到的定位算法

3.1卡爾曼濾波器算法

簡單來說，卡爾曼濾波器是一個最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法。對于解決很大部分的問題，他是最優(yōu)，效率最高甚至是最有用的。他的廣泛應(yīng)用已經(jīng)超過30年，包括機器人導(dǎo)航，控制，傳感器數(shù)據(jù)融合甚至在軍事方面的雷達系統(tǒng)以及導(dǎo)彈追蹤等等。近來更被應(yīng)用于計算機圖像處理，例如頭臉識別，圖像分割，圖像邊緣檢測等等。

由于在直角坐標系下的測量方程是一個非線性的方程，因此須采用非線性濾波方法。單站無源定位中傳統(tǒng)的非線性濾波方法是擴展的卡爾曼濾波（Extended KF，EKF）方法，即用泰勒級數(shù)將非線性函數(shù)展開后線性化，然后利用卡爾曼濾波算法，獲得較好的性能。但是由于EKF具有依賴于初始狀態(tài)估計的缺點，并且協(xié)方差易出現(xiàn)病態(tài)，導(dǎo)致濾波定位結(jié)果不穩(wěn)定。為此許多研究工作開始致力于研究更加穩(wěn)定的算法。Aidala提出修正極坐標條件下的只測角定位濾波算法，即采用修正極坐標系和EKF算法對輻射源進行定位，改進了估計系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但是這樣相對運動的狀態(tài)方程就變成了一個非線性方程。

EKF算法和UKF（Unscented KF）通稱為基于參數(shù)方法的濾波算法。EKF算法和UKF算法都是假設(shè)后驗概率分布為高斯分布，對目標進行定位和跟蹤是典型的動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計問題，在模型滿足高斯線性條件下，卡爾曼濾波器可獲得最好的跟蹤效果。但在諸如純角度跟蹤的運動模型中，線性、高斯假設(shè)條件常常不能滿足，EKF算法將出現(xiàn)濾波精度下降和發(fā)散現(xiàn)象。Gordon等提出一種非參數(shù)化的濾波算法粒子濾波（Particle Filter，PF）。粒子濾波算法能解決非線性，非高斯問題。將Gordon等提出的粒子濾波方法應(yīng)用到純角度跟蹤問題中，獲得了較好的跟蹤精度。隨后，多目標跟蹤與傳感器管理問題也被研究出來。粒子濾波用于目標跟蹤的成果表明，粒子濾波能較好地處理測量斷續(xù)、群目標跟蹤、雷達跟蹤多路徑等傳統(tǒng)難題，因此它是目標跟蹤中非線性問題的數(shù)學(xué)支撐工具之一。

但是傳統(tǒng)的粒子濾波算法存在退化現(xiàn)象，克服退化現(xiàn)象有兩條途徑：一是通過重采樣，一是通過選擇更好的參考分布。一個最直觀的改善參考分布的方法是融合入當前的觀測數(shù)據(jù)。盡管不同的Kalman濾波方法的性能不同，但是它們都有把當前觀測數(shù)據(jù)融合進參考分布的能力。因此考慮在樣本產(chǎn)生后，利用Kalman濾波方法，先用本拍的量測對樣本進行更新，然后再進行重采樣。例如可以使用EKF對每個粒子點進行局部線性化來完成樣本更新，這種方法稱之為EKPF。而利用UKF算法對每個粒子點進行樣本更新則稱之為UPF算法。

3.2距離角度算法

類似雷達定位，主要通過目標的兩個信息——距離和角度來進行對目標位置、速度等相關(guān)信息進行確定。在此我們簡單介紹相關(guān)測量方法。

（1）測量交叉定位法：通過機載貨地面單站的移動，在不同位置多次測量方位，利用方位線的交叉實現(xiàn)定位：或者通過空載或者地面固定多站的測角系統(tǒng)所測得的指向交會來實現(xiàn)定位。

（2）距離差測量法：實際上就是時差測量法，它是通過處理三站或更多個測量站采集到的信號到達時間測量數(shù)據(jù)進行定位的。時差測量誤差會影響輻射源定位的誤差。對脈沖信號而言，時差車輛的誤差主要受測量信道帶寬的影響。帶寬越寬，誤差越小，所以高精度的時差測量系統(tǒng)采用最好窄脈沖。

（3）測向/測時差混合定位法：是將多站無源測向定位和測時差定位相結(jié)合的一種定位方法，即可保證時差定位的高精度，又可利用方位角度信息消除定位的模糊性。

本系統(tǒng)的距離角度算法采用測向/測時差混合定位法，可選擇三角布局，或者四角布局。

4本系統(tǒng)詳細設(shè)計步驟簡介

步驟一：做好架構(gòu)設(shè)計

在設(shè)計前，必須先設(shè)計好主框架，做到胸有成圖的程度。對各模塊間的關(guān)系有個初步認識，對模塊間相互聯(lián)系的設(shè)計模式初步的確定。

步驟二：對系統(tǒng)觸發(fā)所用到的對話框類進行編寫

目標管理模塊中需要設(shè)置目標相關(guān)參數(shù)，則需要建立繼承CDialg的CAddTarDlg和CSetTarDlg類，對應(yīng)分別是添加新目標類和設(shè)置已有目標的速度等相關(guān)參數(shù)的類。

傳感器管理模塊中，需要建立繼承CDialg的CSetSenDld類，此類是添加傳感器，以及修改已有傳感器的坐標等相關(guān)參數(shù)。

算法管理模塊中，這需要添加繼承CDialg的CArithmSelectDlg類，此類作用是選擇算法，并選擇三角布局或者四角布局等布局方式等。

性能分析模塊中需要添加繼承CDialg的CProfilerDlg類，此類作用是對相關(guān)算法進行繪圖，與實際軌跡做比較，得出最優(yōu)算法。

步驟三：為類建立聯(lián)系

在視圖類CTargetTrackingView中添加目標管理、傳感器管理、算法管理、性能分析、運行等菜單選項，并添加對應(yīng)的屬性變量，如CAddTarDlg類的adlg、CSetTarDlg類的dlg、CSetSenDlg類的sdlg、CProfilerDlg類的pd、CArithmSelectDlg類的asd。最后添加對應(yīng)的觸發(fā)函數(shù)OnAddTar、OnSetTar、OnSetSen、OnProfiler、OnArithmSelect、OnRun。

步驟四：完成后臺處理

完成CTargetTrackingView相關(guān)觸發(fā)函數(shù)代碼的編寫，并對其OnDraw函數(shù)進行完善，由于繪圖需要適時刷新則需要定時器，添加定時器，并完成默認回調(diào)函數(shù)OnTimer。完成相關(guān)繪圖任務(wù)，如畫性能分析圖、算法比較圖。

步驟五：調(diào)試并完善

完成代碼編寫后需要對代碼進行測試，并對代碼進行相應(yīng)的完善。

5系統(tǒng)中相關(guān)問題以及解決方案

問題一：程序重繪使用invalidate函數(shù)進行重繪，屏幕出現(xiàn)閃爍

解決方案：

（1）禁止背景刷新，對OnEraseBkgnd函數(shù)進行修改，直接返回true；

（2）縮小重畫區(qū)域，使用invalidaterect函數(shù)進行重繪；

（3）先畫到緩存區(qū)，再從緩存區(qū)一次性畫到目標區(qū)（雙緩沖）。

問題二：在VC中調(diào)用MATLAB出現(xiàn)問題

解決方案：

（1）方法一是調(diào)用Matlab引擎；

（2）方法二是調(diào)用Matlab中M函數(shù)轉(zhuǎn)化成的dll文件；

（3）方法三是調(diào)用Matlab中M函數(shù)轉(zhuǎn)化成c語言的函數(shù)。

參考文獻

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