对海上目标信息融合处理问题的几点思考

对海上目标信息融合处理问题的几点思考
第8卷第3期
2011年9月
海军工程大学(综合版)
JOURNALOFNA VALUNIVERSITYOFENGINEERING
V01.8No.3
Sep.2011
对海上目标信息融合处理问题的几点思考
韦华
(海军司令部,北京100841)
摘要:针对海上目标信息融合处理的现状和有关问题,分析了其主要特点和技术难点,提出了对开展海上目
标融合处理问题研究的几点建议,并通过建立一个海上目标数据融合系统,对海上目标信息融合处理提供了参
考.
关键词:信息融合;海上目标;多源
中图分类号:V247文献标志码:A Areflectiononsurfacetargetinformationfusion
WEIHua
(NavyCommand,Beijingl00841,China)
Abstract:Accordingtopresentsituationandproblemsofinformationfusion,thispaperanaly zesits
primarycharacteristicsandtechnology,thenputsforwardsomesuggestionsofdevelopingsu rfacetar—
getinformationfusion,andestablishesadatafusionsystem,whichcanprovidereferencetoth esur—
facetargetinformationfusion.
Keywords:informationfusion;surfacetarget;multi—SOUrce 对海上目标信息的融合处理,历来是公认的
难题.与空中目标相比,海上目标具有数量多,背
景复杂,活动规律性差,合作目标的比例低,对海
上目标的探测或观察距离和观察精度易受环境影
响等特点.随着对海观察手段的迅速发展,海情
信息来源日益多元化,海情信息的数量也呈爆发
性的增长,如何对海量的,多源的,多类的海情信
息进行有效地融合处理,并保证处理质量能够达
到武器级用户的需要_1],是对海情信息处理系统
的一个极大的挑战.
一
,影响海情信息融合处理效果的几
个问题
1.雷达等传感器对复杂海况下密集小目标的
收稿Et期:2011-05—06;修回日期:201I-06—11
作者简介:韦华(1971一),男,硕士.
自动跟踪问题.典型例子如,对密集分布的海上
作业渔船目标的跟踪,由于渔船目标小,数量多,
活动不规律,常常导致跟踪困难,而重要目标往往
混杂在这些小目标中,进而影响到对重要目标的
跟踪.
2.对目标机动的预测,检测和跟踪问题.对
机动目标的跟踪问题是公认的技术难题.预测,
检测和跟踪一旦失效甚至错误,会导致目标编批,
目标识别,态势生成等软件产生连锁反应,直接影
响武器使用.
3.传感器的实际精度和系统误差问题.各类
传感器在经过一段时间的部署和工作后,其实际
精度,包括系统误差,会有一个变化的过程,如不进行误差修正,会改变融合系统的波门选择参数, .
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影响信息融合质量,或影响航迹相关效果.
4.传感器平台自身的定位误差问题.传感器
平台本身导航系统的精度对信息融合的影响较大,尤其是传感器平台自身进行剧烈机动时,某些导航系统会产生较大的误差,或者数据有较大的滞后.
5.多源异类信息的相关问题.例如,主动观
察信息与被动侦察信息的相关,数据信息与文本, 图像信息的相关等.
6.信息在通信传递链路中的误码,丢失问题.
高误码率或者关键信息的丢失,会极大地影响信息融合质量.
7.时统问题.不同来源的海情信息,其时间
基准,时间的精度不一,会直接影响信息融合质量.
二,提高海情信息融合处理效果的几
点思考
1.将识别问题与融合处理问题进行综合考虑,
优化融合处理软件的工作流程.抛开识别问题, 单独研究融合问题是不合适的.对目标的识别结果可以有效地帮助融合系统判断目标的运动特性,运动规律,应当适时引入识别结果来修正
融合系统的各种有关参数,挑选目标的运动模型.
2.优化信息上报和处理的流程,尽量减少融
合的层次,有条件时,应尽量进行点迹融合.
3.建设传感器探测精度,系统误差,平台导航
误差等数据库,应采用误差估计技术等,及时掌握传感器的实际工作效果,作为融合系统调整参数的依据之一.
4.使用仿真系统,检验融合系统的性能,以进
行闭环式的验证和修正.仿真系统应具有全局性,系统性,能真实模拟从传感器到融合系统输出的整条链路工作情况,包括人的因素.应该强调的是,仿真系统对于装备的研制是十分重要的,其效益也是可观的.庞大的信息处理系统如果没
有经过仿真验证就投入实际运行,一旦出现问题,其解决难度要远远超过建设仿真系统的难
度zl.
三,海上目标跟踪数据融合系统的建
立
多传感器数据融合系统的普遍特征就是它们
将不同级别的过程合并在数据融合过程中[3]. 1980年,智能环路(IC),JDL模型和博伊德环路(OODA模型)被提出来.随后,在1990年又相
继提出Dasarathy模型和瀑布模型.近年来,一
些新的相关融合模型,如综合模型和扩展OODA 模型也逐渐建立起来_4].在这些系统中,IC可以被描述为一个用于模仿数据融合过程的一个环路,它包括4个阶段:采集,整理,评估和传播.在
采集阶段,获取原始智能数据.这些资源是由电子传感器或人工录取的.数据出现在一种有着强抽象性的智能报告形式的模式中.在整理阶段, 融合和分析相关联的智能报告.在评估阶段,融
合后的情报被送往军事指挥者,而他们将根据这
些情报作出相关决定.在JDL模型中,JDL模型
被分作5级.在第.级,探测前状态如象素和信
号过程,置空或暂时记录被登记.第1级主要是
估计和预测目标的坐标,行为和身份.第2级是
调查一些如兵力结构和相互联系等实体的研究.
第3级是描绘出一系列有关当前局势的行动及其
影响的可能过程.第4级是资源管理的一个环
节,通过再处理资源来增强结果的可靠性,并最
终形成封闭的环路.瀑布模型(WaterfallMode1)
主要把注意力放在低级别的过程函数上.感官和
信号过程级相当于JDL的第0级,特征提取和模
型化过程级相当于JDL的第1级,状态估计级相
当于JDL的第2级,决策判定相当于JDL的第3
级,瀑布模型最主要的问题就是模型中没有对反
馈做描述.关于Dasarathy模型,与其说它是建
立在融合任务级上的模型,不如说它是关于融合
功能上的模型,因此它可以出现在任何一个融合
中.很多研究已经确定数据融合过程中的3级结
构:决策,状态和数据.Dasarathy模型指出融合
可以在以上级别出现,而且是他们彼此传递信息
的方法.
在海上侦察领域,传感器系统可以是集中的,
也可以是分布的,同时也可以是二者的混合.集
中式的传感器可以是卫星,飞机,船只和任何移动
第3期韦华:对海上目标信息融合处理问题的几点思考?49? 平台上的雷达,光雷达,红外或电子支援措施
(ESM).分布式的传感器可以是一系列不同覆
盖范围和区域的雷达.融合过程可能包含不同输
出的传感器如雷达和红外图像传感器.当只有角度测量数据可用的情况下设计和分析这样的系统并不是一件容易的事[5].相似的是,被动ESM
传感器只识别目标身份而不提供距离数据,因此一
个多类型的传感器和相关配置被用于多传感器环境中.
(一)总体设计
在一个多传感器跟踪系统中,必须首先定义
传感器数据融合的方式.一般有两种方式:分布
式和集中式.还有其他的一些方法,是介于集中
式融合和分布式融合之间的叫作混合式或综合式.其中,一种方法是取一个目标在一段时间的
平均测量值,运用这个平均值来改进跟踪;另一种方法是从传感器中选择一个可靠的建立成融合中心,然后运用其他传感器的测量值来修正跟踪.
在现实世界中,一些现实的问题约束了一些数据融合体系的使用.总结现有的一些结构,由于海
上目标侦察的数据融合系统包括多个不同类型的在地域上分布的传感器,进行数据融合的前提是将这些传感器观测到的数据先进行时间配准,空间配准和误差配准,再对配准后的数据进行融合处理.所以,海上跟踪的现代数据融合系统应该
包括观测级,orient级和决策级.其中,观测级也
叫数据采集级,集中分布在不同平台的传感器共同工作.在第2级,即orient级中,包括数据关
联,数据校准,传感器配准和身份方位融合.而高
级过程即决策级中包括状态估计(SA),威胁估计和传感器管理.
(二)数据采集级过程
数据采集级是相当于JDL的第0级和博伊
德环路的观测级,显然观测环境包括各种不同的传感器和平台,因此跟踪问题会很复杂.这个复
杂度取决于各平台和数据中心是否能达成完美的融合链.不同的传感器采集的数据也是不同的,
所以融合过程必须首先考虑各种数据的不同.然而,这种不同的数据信息可以勾画出更加合理完备的地域结构.前期基础知识数据和原始信息(气象,传感器,噪声分布,兵力分布等)也包含在
数据采集级.智能报告对了解兵力分布,意图和
兵力构成也有较好的作用.这个级别的输出主要是由各种红外,敌我识别,电子支援系统,雷达设
备提供的数据源,这些数据主要包括目标方位,
兵力分布和意图.
(三)低级别数据融合过程
低级别数据融合过程包含数据关联,数据校
准,传感器配准,方位和身份融合.低级别数据融
合过程相当于JDL的第1,3级和博伊德环路的位置级.
数据关联是将不同传感器对单一目标的观测
值合并为一个数据队列的过程.这中间最大的问题就是在一个密集目标的环境中,很难识别紧挨在一起的目标的身份.数据关联比较观测值并决定各种观测值所属目标.关联的主要目标也是选择正确的方法来决定各种观测值的归属问题.由于噪声造成的测量值的不确定性,在整个跟踪系统的测量过程中将极大程度的依靠数据关联.以前,大部分的跟踪算法在数据关联上都采用的是
最近邻域法.现在,有一种叫知识库系统的方法
被用于进行数据关联.这种方法包括模糊推理,
神经网络和人工智能.
数据校准将各种传感器获得的数据转换为一
个按时间和空间考虑排列的结构.校准的过程包含坐标,时间和单位转换.数据校准之所以非常
重要是因为测量数据是通过不同平台收集的.坐标校准的任务主要是将各个传感器自己的坐标转换为统一的全球坐标.数据在这里必须转换是因为各个传感器提供的源数据不同,红外和电子支援措施传感器提供的仅仅是角度信息,而现代雷达和光雷达提供的是角度和范围信息.时间校准主要通过各个平台间的同步解决.由于不同传感器的采样周期不同,所以测量时间必须一致,因
此时间排列是必须的.最小均方法可以用于不同传感器的时间排列.
传感器配准是影响跟踪系统整体运行的重要
问题之一.配准误差必须能够准确地估算和纠正传感器的测量误差,这样多传感器测量和跟踪可以被融入同一系统.配准误差最重要的问题是来源于测量轴的偏离,测量偏差和传感器分布误差. 许多这方面的解决方法在一些文献中已经被讨.
5o.海军工程大学(综合版)第8卷
论,例如最小均方,卡尔曼滤波,神经网络等.在
这个级别中最重要的问题之一就是要解决在跟踪和识别中合并多传感器获取的方位和身份.在这个问题中,可以通过建立在运动量化基础上的数据关联方法来完成跟踪并计算目标的身份.
(四)高级别数据融合过程
高级数据融合过程包含态势估计,威胁估计
和传感器管理3个部分.这一部分在这里相当于JDL的第4级和博伊德环路的决策级.态势估计系统提供了有关敌人的活动,分布和构成的信息. 从这些方面可以得知什么事情正在发生和什么事情即将发生.态势估计是一种非常主观的系统.
在唯一权威的命令和控制操作器的控制下,它可以达到一个很高的性能,但这是不可能的,因为
操作器只进行最后的控制,而不参加每个细节的控制.威胁估计和态势估计的不同在于,威胁估
计是评价各种军事行为发生的可能性的级别.威胁估计判定敌我双方的军事力量的对比.同时,
它还评估事件的威胁和暗示,进行目标计算和武器计算.传感器管理就是在军事战场环境下合理分配传感器资源使其配置最优化的问题.传感器管理系统应该适应并能应对环境和平台目标的改变.工作时,系统作出一系列任务命令,预先为
每种传感器作出观测安排并记录在跟踪数据库中.传感器管理系统通过合理安排传感器,使对
目标的行动和状态的覆盖率达到最大,并且同时监视系统中所有传感器的运行和状态.
(五)相互作用过程
在命令和控制系统中,所有的状态和威胁估
计数据被传递收集,建立在这些数据基础上,命令和控制系统合理进行武器分布,下达开火命令给防御武器发射基地.这些基地都分布在偏远的位置,比如说沿海导弹平台和远离该区域的发射平台.
海上战术环境通过数据融合体系变得现代化
和机械化.融合体系结构能够提高整个目标跟踪
系统的质量.提供的融合系统由于考虑了数据队
列的问题因而改善了相应的时序问题.他同时利
用了混合数据融合结构来增加跟踪的准确性.在
传感器级中运用合成运动身份融合,并且改进身
份融合算法来评估威胁并作出态势估计.该系统
中不同情报级的模块能够相互进行数据融合.该
结构是为海上军事战术情景专门设计的一种海上
侦察结构(MS).在大范围海上侦察结构中包含
有多种数据融合系统,其中包括数据融合算法选
择,融合数据的时机和结构中的人工干预的运用
等.
四,结束语
海上目标信息融合处理问题极为复杂,即便
解决了所有的行政性的协调问题,也还有许多关
键的技术需要攻关解决.技术问题的攻关解决,
反过来又会影响到整个海情信息处理的总体流
程.岸,海,空,天,潜,均产生海情信息,也均要使
用这些海情信息.文中通过建立一个海情数据融
合处理系统,对海情处理系统的建立能够提供一
定的参考.
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