李夏

摘 要：隨著軍事現(xiàn)代化技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，對海軍作戰(zhàn)的要求越來越高，尤其是水下作戰(zhàn)，但是水下作戰(zhàn)的環(huán)境變得越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)意義的水下制導(dǎo)系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足當今的信息化作戰(zhàn)的趨勢和大環(huán)境。文章對水下制導(dǎo)多目標跟蹤關(guān)鍵技術(shù)進行研究。

關(guān)鍵詞：水下；精確制導(dǎo)；目標跟蹤；技術(shù)

中圖分類號：TN953 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2014）23-0016-02

近年來，隨著計算機處理圖像和分析數(shù)據(jù)的能力越來越強，在對物體進行跟蹤方面也取得了較大的進展，它在視頻監(jiān)控、機器人導(dǎo)航和定位、虛擬領(lǐng)域等方面都顯示出了很大的價值，尤其是在軍事方面已經(jīng)開始用于偵察無人偵察機戰(zhàn)場，制造巡航導(dǎo)彈，進行導(dǎo)彈防御，監(jiān)視海面和水下，監(jiān)視戰(zhàn)場等，無論是在國際還是國內(nèi)都是研究的熱門領(lǐng)域。

1 多目標跟蹤技術(shù)的內(nèi)容

對于多目標跟蹤而言，無論是理論還是技術(shù)方面，都包括很多內(nèi)容，比如跟蹤目標模型、算法、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性以及跟蹤開始與跟蹤結(jié)束。在多目標跟蹤過程中，需長期地對跟蹤目標的運動狀態(tài)進行跟蹤記錄，計算出運動目標運動概率，在此基礎(chǔ)上分配采樣值，目標概率的計算是一種歷史函數(shù)，其內(nèi)容是當前的運動狀態(tài)和目標的運動軌跡，對其軌跡進行跟蹤和記錄不是要建立起該目標的檔案，而是要利用這些信息實現(xiàn)一定的目的。

水下多目標的跟蹤技術(shù)由很多組成部分構(gòu)成，其中最重要的兩個組成部分是聲吶多目標跟蹤和水下精確制導(dǎo)多目標跟蹤。聲納系統(tǒng)探測多個目標主要是通過主動探測和被動探測來進行的，但是被動探測和主動探測相比更難一些，如水下潛艇時常隱身潛行，較為隱蔽地區(qū)跟蹤目標，這樣被動跟蹤就可以發(fā)揮其名下優(yōu)勢，算出跟蹤目標的運動要素，使被動跟蹤得以實現(xiàn)。再以水下自導(dǎo)武器自導(dǎo)魚雷為例，為了更迅速地、更精確地跟蹤目標，較常采用的是主動跟蹤技術(shù)，或者是將主動跟蹤技術(shù)和被動跟蹤技術(shù)結(jié)合起來，實現(xiàn)對制定目標的準確跟蹤。對于水下制導(dǎo)武器而言，多目標跟蹤技術(shù)主要是對目標采取準確估計和分辨等先進的理論和方法，近幾十年來有些技術(shù)已經(jīng)在實踐中得到了相關(guān)運用。

2 多目標跟蹤技術(shù)的發(fā)展

“多目標跟蹤”是在1955年由Wax首先提出的，即初始目標的航跡是怎樣形成的、怎樣保持和刪除航跡的概念和模型，在得解的時候采用了估計的方法。1964年，Sittler在多目標跟蹤的技術(shù)方面有了較大的進展，多目標理論直到20世紀70年代初才引起人們廣泛的關(guān)注和興趣。1972年，Jaffer和Bar-Shalom提出一定要利用現(xiàn)代跟蹤范圍內(nèi)的回波獲取有價值的信息和數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，早在1975年，就由Bar-Shalom、Tse等人，共同完成了對某一個單一目標的跟蹤概率信息數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析與計算。在不需要目標和雜波的先驗信息情況下用跟蹤濾波器對多個目標進行跟蹤處理，從1974到1977的三年間，Morefield發(fā)表了一系列的關(guān)于多目標跟蹤方面的論文，并且還提出了在此過程中采用整數(shù)規(guī)劃法。基于Bayes、以及高斯等人所提出的迭代估值分析，Alspach還提出了關(guān)于多目標跟蹤法，假設(shè)探測器上收到的回波數(shù)和被跟蹤的目標數(shù)在數(shù)量上是一樣的，并且每一個回波都有目標的相關(guān)跟蹤信息，Sittler在這個基礎(chǔ)上提出了軌跡分裂法，在1975年，Buechler和Smith提出了較為相似的濾波器，如果回波在跟蹤門以內(nèi)，就可以用它來更新跟蹤目標的狀態(tài)，如果它不在跟蹤門以內(nèi)的話，就不可以這樣使用。1979年，以全鄰最優(yōu)濾波器和Bar-Shalom提出的聚概念為基礎(chǔ)，Reid提出了以自己名字命名的Reid算法。周宏仁博士同樣對多目標跟蹤的某些方面的內(nèi)容開展了較為深入的、持久的和理論化的研究，提出了機動目標“當前”概率密度模型，也一定程度上取得了較大的研究成果。對多目標跟蹤技術(shù)的研究持續(xù)了40年，如今一些魚雷中就已經(jīng)采用了這種技術(shù)。

3 多目標跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 運動模型

在實踐中，采用多目標跟蹤技術(shù)可以建立一個科學(xué)的模型，同時這也是多目標跟蹤技術(shù)應(yīng)用的一個非常重要的環(huán)境。1970年，R.A.Singer提出了機動目標的加速度模型，并在此基礎(chǔ)上建立一個晚上的跟蹤目標在實際運動狀態(tài)下的統(tǒng)計模型。1979年，由R.L.Moose等人在統(tǒng)計模型基礎(chǔ)上，合理地提出了構(gòu)建具有隨機開關(guān)均值的半馬爾可夫機動目標統(tǒng)計模型，1983年，R.F.Berg把singer模型進行了修正，引進了時間導(dǎo)數(shù)項，而周宏仁博士在1983年提出的模型中引進加速度均值項，還修正了瑞利-馬爾克夫的機動加速度。1984年，H.A.P Blom提出了交互式多模型的對多目標進行跟蹤的算法，后來Blom和Barshlom等人一起共同完成了比較完整的較為理論的IMM算法。

3.2 跟蹤算法

為了估算跟蹤對象處于何種運動狀態(tài)，比如方位、速度和加速度數(shù)值的大小，都要濾波和相關(guān)預(yù)測。兩點外推濾波、加權(quán)最小二乘濾波這幾種濾波預(yù)測和預(yù)測方法在目標處于穩(wěn)定狀態(tài)或者暫時穩(wěn)定狀態(tài)時可以用；維納濾波、在目標處于穩(wěn)定的狀態(tài)時才可以用。水下制導(dǎo)多目標跟蹤問題從本質(zhì)上講是非線性濾波問題。實踐中，常用非線性濾波法主要是指卡爾曼濾波以及迭代濾波和二階濾波等。在水下，信號傳輸?shù)乃俣容^慢，并且精確度較差，所以水下制導(dǎo)的多目標跟蹤的濾波、預(yù)測，不僅應(yīng)當充分考慮濾波本身的精度，而且還要對濾波器的收斂性進行全面的考慮和分析。Monte Carlo是最近10年來在科技領(lǐng)域新興的一種統(tǒng)計試驗理論和方法，首先在理論物理學(xué)界提出，簡稱MC。它創(chuàng)新性較強、方便使用、直觀，在處理一些復(fù)雜問題時有顯著優(yōu)勢，易于求解，也很容易進行仿真試驗。傳統(tǒng)的濾波器在環(huán)境較為復(fù)雜或者不確定有幾個跟蹤目標時精確度會較低，算法也較復(fù)雜，而粒子濾波器則能夠一定程度上減少MC的計算量，在非線性狀態(tài)下和某些噪聲中適應(yīng)性較強，在跟蹤多個未知目標時，其效率通常比較高。endprint

3.3 數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)分性析

在對多目標跟蹤技術(shù)及相關(guān)信息數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進行分析研究過程中，通常有三種比較常見的應(yīng)用方法：即面向目標、面向測量值和面向航跡的關(guān)聯(lián)方法。第一種方法是關(guān)于任何一個觀測值是來自我們所觀測到的已知目標還是從其他的雜波來的；第二種方法是關(guān)于所有的測量值是來自我們所已知的目標，還是其他的雜波，或者是出現(xiàn)的新目標；第三種方法是關(guān)于每一條航跡是、或者未被檢測到，或者已經(jīng)終止，或者仍為一個測量值出現(xiàn)了聯(lián)系，抑或是預(yù)示目標已經(jīng)運行。

3.4 跟蹤開始和結(jié)束

跟蹤開始是一種決策方法，用來建立關(guān)于目標的各種信息的檔案，包括三個方面的內(nèi)容：假設(shè)目標軌跡形成、軌跡初始化和將軌跡確定。把跟蹤起始問題逆過來就是跟蹤終結(jié)問題，它可以使多目標檔案簡化成一個目標，當跟蹤目標不在我們觀測的范圍內(nèi)，為了節(jié)約計算機空間，同時減少算法的時間，跟蹤器應(yīng)當作出針對性的決策。實踐中，較為典型的跟蹤終結(jié)方式為ND次連續(xù)掃描丟失目標，確定跟蹤終結(jié)概率和方法，同時還包括決策的分析法。

4 未來的發(fā)展

從目前國內(nèi)的海戰(zhàn)技術(shù)發(fā)展來說，水下多目標態(tài)勢更加的多元化、輔助性，同時水下對抗也非常的激烈，目標隱蔽性變得更好一些，因此對水下精確制導(dǎo)多目標跟蹤技術(shù)的應(yīng)用，提出了更高的要求，而且需解決的問題也比較多。對于水下精確制導(dǎo)多目標跟蹤技術(shù)而言，應(yīng)當不斷地創(chuàng)新新技術(shù)，不斷地研究新方法和途徑，以滿足未來發(fā)展之需求。

4.1 目標識別智能跟蹤技術(shù)

從傳統(tǒng)意義上講，目標跟蹤技術(shù)主要是對目標基本參數(shù)進行估計，對目標實際運動過程中的相關(guān)要素進行預(yù)測和分析，為充分考慮目標自身特點、特征要素。近年來，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和電子、人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新和改進，水下電子對抗技術(shù)不斷提升，尤其是各種假目標、或者干擾技術(shù)引入到電子對抗之中，于是目標識別技術(shù)也就是成為水下精確制導(dǎo)多目標跟蹤技術(shù)之一。從本質(zhì)上來講，該種技術(shù)主要是利用信號處理新技術(shù)，將更多有利于跟蹤目標識別的特征信息提取出來，然后引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能以及優(yōu)化算法和模糊邏輯等理論和方法。目標識別基礎(chǔ)上的多目標智能跟蹤技術(shù)應(yīng)用，不僅可以有效提高水下精確制導(dǎo)多目標跟蹤系統(tǒng)的識別、探測以及跟蹤和導(dǎo)引能力，同時還可以在對目標跟蹤、打擊過程中，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、智能化抉擇，從而有效地排除假目標以及相關(guān)干擾因素。

4.2 被動多目標跟蹤技術(shù)

對于被動多目標目標跟蹤技術(shù)而言，其隱蔽性非常的強，作為作用距離也相對較遠一些。對于距離相對較遠、運動速度相對較慢的一些跟蹤目標，該系統(tǒng)可觀性相對弱一些，跟蹤收斂速度相對較慢。聲納測量方位角精度相對較低，而且目標運動要素估計誤差較大，發(fā)展被動遠程探測技術(shù)，比如低頻線譜檢測、匹配場定位以及高靈敏度換能器等技術(shù)，可以提高該項戰(zhàn)技性能。

4.3 對航母戰(zhàn)斗群多目標跟蹤技術(shù)

海洋作戰(zhàn)實踐中，航母戰(zhàn)斗群作戰(zhàn)能力非常的強大、而且護衛(wèi)嚴密。為適應(yīng)海戰(zhàn)客觀要求，水下精確制導(dǎo)多目標跟蹤技術(shù)，應(yīng)當能夠有效跟蹤航母戰(zhàn)斗群，以確保對航母戰(zhàn)斗群要害目標進行安全跟蹤。

5 結(jié) 語

多目標跟蹤技術(shù)是近些年來新興的一種技術(shù)，在水下制導(dǎo)方面前景廣闊，我國要投入一定的資源進行研究和實踐，并在某些疑難問題上加強與國際上的合作，使其成為我國制導(dǎo)事業(yè)發(fā)展的助推器。

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