中国指挥与控制学会会刊 
现代化战争中水面舰艇很少单独执行作战任务,往往是一个或多个编队合同或与其他兵种联合作战。编队内多平台传感器的数据融合提供了更为准确和完整的战场态势[1⇓-3]。由于平台数量、信息源类型的增多,多平台数据融合精度的试验方法与单平台数据融合精度试验方法有较大不同。多平台数据融合精度试验一般采用实兵试验或模拟试验的方法:实兵试验方法因动用兵力规模大,组织实施较为困难、试验效费比较低;常规模拟试验方法存在态势模拟逼真度不够,难以形成有效试验结论的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于历史实测数据的多平台数据融合精度试验方法,将实测历史数据进行二次开发处理后应用于数据融合精度试验,既提高了模拟逼真度,又减少兵力消耗和试验费用。
1 基于历史实测数据的多平台数据融合精度试验基本原理
由于不同试验航次的历史数据存在时空不一致、目标不同的问题,无法直接利用,需对实测历史数据进行处理,分类提取出标准化的误差因素存入数据库。试验过程中,首先进行试验设计,生成模拟剧情。在统一时间基准下,根据剧情设定从数据库中选择相应的误差因素,进行组合后叠加到模拟的剧情态势中,形成多平台数据融合精度试验的输入数据,根据选择的传输时延向实装系统延时发送。模拟的剧情态势在合成实测误差因素信息后,与实际态势相比,逼真度极大提高,进而可代替实兵试验测量数据进行试验。
实测数据的误差因素提取以及与模拟态势的误差合成是这一方法的关键内容。经分析,多平台融合数据的误差主要有信息源误差(来源传感器误差或平台融合误差)、平台导航位置误差、通信链路传输时延等影响因素组成。误差提取就是要把这些误差影响因素分类提取出来,形成规范的误差因素数据存入数据库。在模拟试验过程中,根据需要从数据库中读取多个航次的误差因素数据,根据试验剧情进行组合,按实际的信息流程和时序关系合成到模拟的态势中。
2 多平台数据融合精度模拟试验信息流程
基于历史实测数据的多平台数据融合精度模拟试验的信息流程主要包括历史数据预处理、模拟态势生成和输入实装试验三部分。
第一部分对实测的历史数据进行预处理包括测量值和真值的坐标变换、时间对准和误差因素提取、存库等步骤,最终形成标准化的误差因素数据用于后续模拟试验;第二部分首先生成试验剧情,用统一的剧情驱动各模拟器生成时统信息、平台导航信息、模拟态势信息,然后进行时空统一和信息合成,将实测历史数据的误差因素信息合成到模拟态势上形成试验态势输入到实装系统;第三部分实装系统接收试验态势后进行数据融合处理,最终形成综合态势。试验过程中记录试验态势和融合形成的综合态势,用于多平台数据融合精度的计算分析。
试验过程中信息流程如图1 所示。
3 模拟试验环境构建
为了在实验室中开展多平台数据融合精度的模拟试验,需要构建模拟试验环境。模拟试验环境主要由历史数据预处理、试验剧情模拟、平台信息模拟、数据录取处理等四部分组成。
历史数据预处理系统负责对实测的历史数据进行二次开发处理,分类提取标准化的误差因素信息并存入数据库。
试验剧情模拟系统负责模拟试验用例生成试验所需的时统信息、导航信息、试验剧情等数据,并对试验进程进行控制。
平台信息模拟系统负责根据模拟的试验剧情生成平台导航信息和合成误差信息的目标态势数据,并通过接口设备将试验态势按时序注入实装系统。
数据录取处理系统负责试验数据录取、坐标转换、时间对准、精度计算,辅助进行误差曲线分析等。
模拟试验环境组成结构如图2 所示。
4 多平台数据融合精度模拟试验方法
4.1 数据预处理
选择多个航次动态试验实测数据分别提取误差并存入数据库。主要分为信息源误差、平台导航位置误差、通信链路传输时延。
1)信息源误差提取
信息源误差主要是传感器误差和平台融合误差。二者数据类型和处理方法相同,以下以传感器误差为例进行描述。实测数据包括传感器和真值测量设备测量的目标相对测量平台的极坐标数据(目标距离、方位、仰角),分别作为测量值和真值。采用线性插值或运动状态向量函数插值方法[5] 进行时间对准,计算测量值对应时刻目标位置的真值。然后计算一次差和系统差。设某一时刻目标相对平台的距离测量值为R(i),真值为R真(i),其一次差为
ΔR(i)=R(i)-R真(i)
系统差为
μ= ΔR(i)
计算距离误差影响因素
ΔR'(i)=ΔR(i)-μ
方位、仰角误差影响因素按相同方法进行处理。
2)平台导航位置误差提取
3)通信链路传输时延提取
通信链路传输时延需要从多平台信息互通试验或通信设备单机试验的实测数据中提取。在多个平台时间一致的前提下,从某一航次试验录取的数据报文中提取某一数据报文的录取时间T'(i)和产生时间T(i),计算传输时延:
ΔT=T'(i)-T(i)
4.2 试验态势生成
试验开始前首先要根据试验目的及实装的特点设计符合实际使用的试验用例。剧情模拟设备根据设计的试验用例模拟生成统一时间基准和试验剧情驱动各模拟器运行。各模拟器在统一时间基准下,按时序生成导航数据、模拟态势等数据,并随目标运动合成预先设定的误差信息。在模拟的目标态势数据(相对测量平台的极坐标数据)上叠加距离、方位、仰角等参数的系统差(根据试验剧情设定)和误差影响因素,在模拟平台导航数据(平台位置地理坐标数据)上叠加位置误差影响因素,根据平台导航数据将目标态势数据转换为地理坐标数据,形成模拟的试验态势,根据选择的传输时延向实装系统延时发送。实装系统在试验剧情和试验态势驱动下,按实际流程进行数据融合处理,形成综合态势。为了增加试验样本量,还可以有针对性地将各类要素互相组合,设置多种试验态势,反复试验,不断提高试验结果的置信度。
4.3 试验数据录取
试验过程中主要记录模拟的各平台及目标的位置数据,各平台导航数据、传感器探测目标数据、单平台融合目标数据、多平台融合后目标数据等。各平台及目标的位置数据事后经插值处理、坐标转换、相对位置计算等处理,形成目标相对各平台的距离、方位、仰角、航向和航速等数据作为真值;各平台导航数据提供平台的实时位置和姿态信息,用于计算目标相对各平台的距离、方位、仰角等数据。多平台融合后目标数据提供目标距离、方位、仰角等作为测量值。
4.4 试验数据处理
试验结束后将记录的试验数据经坐标转换、时间对准、精度计算分析等处理得到多平台数据融合精度。
由于所记录的数据采用不同的坐标系:地理坐标系和站心坐标系,为了计算方便,需要将各类数据时间先后为序,进行坐标转换到统一坐标系。
试验中目标运动轨迹是时间的函数,但不知道其具体形式,只是通过观测和计算,得到某一时刻的目标空间坐标位置,从这些数据中不能直接得到其他时刻和目标坐标,更不能直接得到任意时刻的目标运动速度和其他运动参数。为便于使用,需要对原始数据进行插值处理。对于匀速直线运动的目标可采用线性插值方法。因目标轨迹是光滑的连续直线,理论上逼近连续函数的结果,可达到所要求的精度;对于非匀速直线运动的目标可采用运动状态向量函数插值方法[7],根据已知的目标动态信息计算目标运动向量参数,建立目标运动状态插值模型,从而对任意给定时刻的目标动态信息进行插值,求解任意给定时刻的目标位置。
经过坐标转换和插值处理,测量值和真值的时空已统一,可以进行精度统计分析。为了观察数据的平稳度,描绘出一次差曲线,以等间隔时间为X轴,一次差数据为Y轴,在同一坐标系中,同时绘出多个来源的一次差曲线,以便对试验数据进行直观分析。
4.5 融合精度评估
数据融合精度指标是考核融合系统性能的一个主要指标,通常条件下,要求目标融合精度不低于任一信息源数据精度,即σ融合≤min(σ1,σ2)。文献[7]提出了基于目标空间距离误差统计的融合航迹精度评估方法,该方法是统计目标态势测量值与真值的空间距离的原点矩方根,通过对比信息源与融合的原点矩方根,确定目标融合精度是否合格。
某一时刻目标态势测量值与真值的空间距离作为目标空间距离误差。ti时刻目标位置的测量值为(x'i,y'i,z'i,t'i),真值为(xi,yi,zi,ti),ti时刻目标空间距离误差为
Δdi=
某一航次目标空间距离误差序列的原点矩方根作为该航次的融合精度。该航次包含的时刻分别为t1,t2,…,tn,其对应的空间距离误差为Δd1,Δd2,…,Δdn,则目标融合精度为
σ融合=
5 结束语
本文提出了对大量的历史数据进行二次开发,用于多平台数据融合精度试验的方法,设计了模拟试验环境的架构,分析了模拟态势合成实测误差因素的模拟试验方法的流程。这种试验方法具有操作方便、态势设置灵活、数据逼真度高等特点,可极大地节省兵力,提高试验效益。