數(shù)據(jù)融合處理是多雷達(dá)組網(wǎng)的核心。以典型防空雷達(dá)網(wǎng)為參考對象，采用組件化設(shè)計方式，將組網(wǎng)數(shù)據(jù)融合處理過程劃分為不同的組件，設(shè)計通用組件庫，包括數(shù)據(jù)有效性檢驗、誤差配準(zhǔn)、時空對準(zhǔn)、點跡關(guān)聯(lián)、點跡融合、航跡起始、航跡濾波、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、航跡管理等。每個組件包含不同的處理算法，采用統(tǒng)一的外部接口，通過參數(shù)選擇不同的處理算法，通過組件裝配構(gòu)成完整的點跡融合與航跡融合處理模板，以適應(yīng)不同應(yīng)用場景。仿真結(jié)果驗證了組件化設(shè)計的可行性和適應(yīng)性。

引言

隨著精確制導(dǎo)武器等先進武器的出現(xiàn)，作戰(zhàn)系統(tǒng)對雷達(dá)獲取戰(zhàn)略態(tài)勢等信息的效能要求越來越高，單一的雷達(dá)探測和簡單的情報綜合已遠(yuǎn)不能滿足作戰(zhàn)需求。構(gòu)建一個統(tǒng)一的系統(tǒng)，對各種類型的雷達(dá)實行適當(dāng)?shù)牟渴穑瑢@些雷達(dá)所獲取信息采取數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)分析，并對系統(tǒng)進行管理和操作(系統(tǒng)的啟動與終止、航跡等數(shù)據(jù)的管理、結(jié)果的顯示與反饋)，能夠得到單一雷達(dá)難以得到的信息，適應(yīng)現(xiàn)今復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境[1]。這就是多雷達(dá)組網(wǎng)所能實現(xiàn)的功能，它有著明顯的優(yōu)勢和重要的意義，是未來作戰(zhàn)的發(fā)展趨勢。

組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合是通過各雷達(dá)探測的多源信息，對所關(guān)心目標(biāo)進行檢測、關(guān)聯(lián)、跟蹤、估計和綜合等多級多功能處理，以更高的精度、較高的概率或置信度得到人們所需要的目標(biāo)狀態(tài)和身份估計，以及完整、及時的態(tài)勢和威脅評估，為指揮員提供有用的決策信息[2]。組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)的融合處理是雷達(dá)組網(wǎng)的核心，對各雷達(dá)站的信息進行融合、反饋和控制等操作，使它從本質(zhì)上區(qū)別于一般意義的情報綜合。它從融合結(jié)構(gòu)上分為3類：集中式、分布式和混合式融合結(jié)構(gòu)[3]。

近年來，針對上述3種融合結(jié)構(gòu)的組網(wǎng)雷達(dá)建模與仿真受到了極大地關(guān)注。陳志杰設(shè)計了一種基于指定硬件架構(gòu)方式下的集中式和分布式2種融合結(jié)構(gòu)的軟件實現(xiàn)流程和仿真實驗，從抗干擾、反隱身、融合精度等多方面進行了性能的定量研究[4-5]。雒梅逸香對集中式組網(wǎng)雷達(dá)點跡融合過程進行研究和仿真，設(shè)計實現(xiàn)有效的跟蹤濾波算法并應(yīng)用于工程實踐[6]。寇偉提供了一種在仿真模型中的分布式組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合的基本處理方式，對雷達(dá)組網(wǎng)的融合策略提供了基本思路[7]。張晨基于多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)架構(gòu)，改進多目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法，利用分布式網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)了分布式多雷達(dá)防空武器仿真系統(tǒng)[8]。鹿瑤提出了一種混合式融合方法，對同型和異型雷達(dá)組網(wǎng)應(yīng)用進行了融合結(jié)構(gòu)優(yōu)化[9]。以上大多針對某一種信息融合的結(jié)構(gòu)進行數(shù)據(jù)融合處理，或針對融合處理平臺、分布式體系結(jié)構(gòu)、性能評估等進行系統(tǒng)實現(xiàn)，因而只能在特定的環(huán)境中發(fā)揮功能，系統(tǒng)效能受到局限。黃大豐等提出一種基于組件化設(shè)計的雷達(dá)組網(wǎng)結(jié)構(gòu)，由多個分別實現(xiàn)不同功能的組件集合為雷達(dá)組網(wǎng)系統(tǒng)[10]，但沒有詳細(xì)闡述具體實施過程。

因此，選取合適的信息融合結(jié)構(gòu)、研究組網(wǎng)雷達(dá)融合處理方法中的關(guān)鍵技術(shù)并采用仿真平臺評估作戰(zhàn)效能，對于提升組網(wǎng)雷達(dá)的性能，優(yōu)化國土作戰(zhàn)指揮自動化系統(tǒng)有著重要的軍事意義。本文綜合了組網(wǎng)雷達(dá)融合處理的基本流程，以典型防空雷達(dá)網(wǎng)為參考對象，采用模塊化、組件化設(shè)計思想分別設(shè)計組網(wǎng)雷達(dá)點跡和航跡融合過程，從而能夠在同一仿真系統(tǒng)環(huán)境中針對集中式和分布式2種信息融合結(jié)構(gòu)進行數(shù)據(jù)的融合處理，并以軟件的形式分別實現(xiàn)2種融合過程并進行融合效果仿真比對。不同于采用固定融合算法的融合處理系統(tǒng)，本文通過理論設(shè)計和仿真實現(xiàn)驗證了組件化、模塊化實現(xiàn)組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合處理的可行性，為構(gòu)建可重用、可擴展的組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合處理系統(tǒng)提供了新的思路。

1 組件化設(shè)計思路

綜合組網(wǎng)雷達(dá)融合處理的基本流程，將組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合處理過程劃分為不同的組件，構(gòu)建不同的算法庫，主要包括算法組件庫和算法模板庫，如圖1所示。算法庫提供統(tǒng)一的設(shè)計接口，管理雷達(dá)數(shù)據(jù)融合相關(guān)的算法組件和算法模板以及數(shù)據(jù)的傳輸。其中，某些組件可能存在多種實現(xiàn)算法，從而實現(xiàn)算法組件級別的可重用與可擴展。在融合過程中，首先通過統(tǒng)一的接口編輯組件生成融合模板，進行參數(shù)初始化設(shè)置和原始點\航跡輸入，然后對數(shù)據(jù)進行融合處理，輸出處理得到的融合航跡。組件化的設(shè)計強調(diào)各組件之間的獨立性，每個組件完成指定任務(wù)，互不干擾。

圖1 數(shù)據(jù)融合算法庫結(jié)構(gòu)圖

Fig. 1 Structure of data fusion algorithm library

2 點跡融合組件化設(shè)計

2.1 點跡融合組件化設(shè)計流程

點跡融合對應(yīng)集中式信息融合結(jié)構(gòu)，它由數(shù)據(jù)有效性檢驗、誤差配準(zhǔn)、時空對準(zhǔn)、點跡融合、點跡關(guān)聯(lián)、航跡起始、航跡濾波和航跡管理等組件構(gòu)成。點跡融合組件化設(shè)計流程分組件闡述，包括組件的接口、功能和數(shù)據(jù)傳遞，體現(xiàn)組件間的獨立性。圖2為對應(yīng)流程圖，展現(xiàn)了點跡數(shù)據(jù)在各模塊間的傳遞和處理，反映了組件化的點跡融合過程的實現(xiàn)思想。

圖2 點跡融合組件化設(shè)計流程圖

Fig. 2 Flow chart of plot fusion based on component design

(1) 數(shù)據(jù)有效性檢驗組件

組件輸入：初始點跡\航跡、配置參數(shù);組件輸出：有效點跡\航跡。該組件檢驗當(dāng)前時刻點\航跡數(shù)據(jù)的有效性，輸出對應(yīng)坐標(biāo)位于正常雷達(dá)探測范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，不保留歷史點\航跡信息。

(2) 誤差配準(zhǔn)組件

組件輸入：有效點跡\航跡、配置參數(shù);組件輸出：誤差配準(zhǔn)后的點跡\航跡。該組件對數(shù)據(jù)進行誤差配準(zhǔn)，校正系統(tǒng)誤差，使校正后的系統(tǒng)誤差與雷達(dá)測量誤差保持在同一水平，可采用最小二乘(LS)法等算法實現(xiàn)[11]。

(3) 時空對準(zhǔn)組件

組件輸入：誤差配準(zhǔn)后的點跡\航跡、配置參數(shù);組件輸出：統(tǒng)一了坐標(biāo)系并統(tǒng)一到同一融合時刻的點跡\航跡。該組件對當(dāng)前數(shù)據(jù)分別進行時間和空間上的對準(zhǔn)，其中，空間對準(zhǔn)基本通過坐標(biāo)變換實現(xiàn)，時間對準(zhǔn)可依據(jù)情況采取各種插值算法實現(xiàn)。

(4) 點跡融合組件

組件輸入：預(yù)處理后的點跡、配置參數(shù);組件輸出：融合點跡集合。該組件進行雷達(dá)間點跡融合，采取一定的準(zhǔn)則從當(dāng)前時刻來自各雷達(dá)的點跡中判斷并融合雷達(dá)間可能來自于同一個目標(biāo)的點跡。

(5) 點跡關(guān)聯(lián)組件

組件輸入：融合點跡、當(dāng)前時刻航跡、配置參數(shù);組件輸出：剩余點跡、記錄了關(guān)聯(lián)結(jié)果的航跡。該組件進行當(dāng)前時刻的點跡與航跡的關(guān)聯(lián)，將關(guān)聯(lián)情況保存在航跡中，用于航跡后續(xù)的狀態(tài)更新，關(guān)聯(lián)方法可選擇最近鄰域法和多維概率數(shù)據(jù)互聯(lián)法[12]等算法實現(xiàn)。

(6) 航跡起始組件

組件輸入：剩余點跡、記錄了關(guān)聯(lián)結(jié)果的航跡、配置參數(shù);組件輸出：記錄了關(guān)聯(lián)和起始結(jié)果的航跡。該組件對輸入點跡與航跡根據(jù)一定的準(zhǔn)則起始可能航跡，包括暫時航跡的生成和可靠航跡的起始，將起始結(jié)果保存在航跡中，可采用直觀法、邏輯法[13]等算法實現(xiàn)。

(7) 航跡濾波組件

組件輸入：記錄了當(dāng)前關(guān)聯(lián)起始結(jié)果的航跡、配置參數(shù)、航跡刪除標(biāo)志;組件輸出：濾波后航跡。該組件對當(dāng)前時刻的航跡進行濾波更新，將更新結(jié)果保存在航跡中。同時，還對航跡管理返回的航跡與航跡刪除標(biāo)志進行濾波狀態(tài)的刪除和預(yù)測等管理，將管理結(jié)果保存在預(yù)測航跡中。航跡的濾波可選取α-β濾波，α-β-γ航跡濾波和擴展卡爾曼濾波(EKF)航跡濾等方法實現(xiàn)[14]。

(8) 航跡管理組件

組件輸入：濾波航跡、配置參數(shù);組件輸出：更新后航跡、航跡刪除標(biāo)志。在點跡融合過程中，采取集中式航跡管理組件。該組件根據(jù)一定的規(guī)則更新航跡狀態(tài)，包括航跡的確認(rèn)、航跡的撤銷終止和航跡的轉(zhuǎn)換等，管理結(jié)果通過航跡輸出。

2.2 點跡融合仿真系統(tǒng)平臺

考慮在仿真系統(tǒng)平臺中設(shè)計防空雷達(dá)網(wǎng)工作模式下的點跡融合模板。防空雷達(dá)網(wǎng)工作模式的點跡融合模板針對飛機類目標(biāo)進行點跡融合處理，輸出融合后的航跡。圖3為典型交叉目標(biāo)場景的融合戰(zhàn)情設(shè)置，圖4為對應(yīng)的點跡融合結(jié)果顯示。

圖3 三雷達(dá)交叉目標(biāo)戰(zhàn)情

Fig. 3 Combat situation atcross targetof three radars

圖4 融合中心動態(tài)測試結(jié)果

Fig. 4 Dynamic test results of fusion center

3 航跡融合組件化設(shè)計

3.1 航跡融合組件化設(shè)計流程

航跡融合對應(yīng)分布式信息融合結(jié)構(gòu)，它由數(shù)據(jù)有效性檢驗、誤差配準(zhǔn)、時空對準(zhǔn)、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合和航跡管理等組件構(gòu)成。同點跡融合設(shè)計類似，航跡融合組件化設(shè)計流程分組件闡述，預(yù)處理過程見第2節(jié)。圖5為對應(yīng)流程圖，展現(xiàn)了航跡數(shù)據(jù)在各模塊間的傳遞和處理流程，反映了組件化的航跡融合過程的實現(xiàn)思想。

圖5 航跡融合組件化設(shè)計流程圖

Fig. 5 Flow chart of track fusion based on component design

(1) 航跡關(guān)聯(lián)組件

組件輸入：初始探測航跡、配置參數(shù);組件輸出：關(guān)聯(lián)航跡。該組件實現(xiàn)雷達(dá)間航跡關(guān)聯(lián)，判斷當(dāng)前航跡的目標(biāo)歸屬，關(guān)聯(lián)情況記錄為關(guān)聯(lián)航跡組輸出，可考慮采用最近鄰法和統(tǒng)計雙門限法等算法實現(xiàn)[15]。

(2) 航跡融合組件

組件輸入：關(guān)聯(lián)航跡、配置參數(shù);組件輸出：融合航跡。該組件將當(dāng)前關(guān)聯(lián)航跡組按一定的規(guī)則融合為融合航跡，可采用經(jīng)驗加權(quán)法、簡單協(xié)方差加權(quán)法和最大似然加權(quán)法等算法實現(xiàn)。

(3) 航跡管理組件

組件輸入：融合航跡、配置參數(shù);組件輸出：管理后航跡。在航跡融合過程中，采取分布式航跡管理組件對現(xiàn)有航跡進行更新。融合航跡保存在航跡管理組件中，而管理后的當(dāng)前時段融合航跡作為結(jié)果輸出。

3.2 航跡融合仿真系統(tǒng)平臺

同點跡融合類似，考慮在仿真系統(tǒng)平臺中設(shè)計防空雷達(dá)網(wǎng)工作模式下的航跡融合模板。防空雷達(dá)網(wǎng)工作模式的航跡融合模板針對飛機類目標(biāo)進行航跡融合處理，輸出融合后航跡。圖6為典型平行交叉目標(biāo)場景的融合戰(zhàn)情設(shè)置，圖7為對應(yīng)的融合結(jié)果顯示。

圖6 三雷達(dá)交叉平行目標(biāo)戰(zhàn)情

Fig. 6 Combat situation atcross parallel target of three radars

圖7 融合中心動態(tài)測試結(jié)果

Fig. 7 Dynamic test results of fusion center

4 仿真驗證

4.1 仿真流程設(shè)計

整體的仿真框圖由數(shù)據(jù)模擬器、組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)和顯示器3個部分組成。組網(wǎng)雷達(dá)融合系統(tǒng)讀取來自數(shù)據(jù)模擬器的模擬點跡和航跡數(shù)據(jù)以及來自配置參數(shù)文檔的融合相關(guān)參數(shù)信息，進行融合處理，輸出融合航跡。顯示器讀取融合航跡并畫圖展示融合效果。圖8為整體流程圖。

圖8 整體仿真框圖

Fig. 8 Overall flow chart of simulation

4.1.1 數(shù)據(jù)模擬器

在本次仿真中，數(shù)據(jù)模擬器模擬的雷達(dá)為相控陣?yán)走_(dá)，干擾為壓制干擾。壓制干擾在模擬器中體現(xiàn)為信號信噪比的降低，從而導(dǎo)致目標(biāo)信息的測量(距離和角度)誤差變大。模擬器產(chǎn)生點/航跡的流程為：

①設(shè)置戰(zhàn)情，給定雷達(dá)基本配置信息和目標(biāo)真實航跡;

②在真實航跡的基礎(chǔ)上疊加服從均值為0、指定標(biāo)準(zhǔn)差大小的高斯分布隨機量測誤差;

③將產(chǎn)生的模擬點跡和航跡傳送至組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。

4.1.2 參數(shù)配置

配置參數(shù)文檔的內(nèi)容包括融合模板的類別選擇(防空點跡/航跡融合模板)、模板中涉及的組件所采用的算法選擇和對應(yīng)算法中涉及的參數(shù)值的設(shè)置，如圖9所示。具體軟件實現(xiàn)界面如圖10所示，可自主選擇參數(shù)并自動生成參數(shù)配置文檔。

圖9 參數(shù)配置示意圖

Fig. 9 Parameter configuration

圖10 參數(shù)配置文檔生成軟件

Fig. 10 Software for generating parameter configuration documents

在數(shù)據(jù)融合前，參數(shù)以文檔的形式將融合的具體配置信息傳遞至組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，融合系統(tǒng)先由配置信息確定內(nèi)部算法和參數(shù)值的選取，再進行后續(xù)的點航跡讀取和融合操作。

4.2 仿真結(jié)果與分析

4.2.1 點跡融合效果對比

共設(shè)置3類點跡數(shù)據(jù)，分別為勻速運動目標(biāo)(目標(biāo)1)、變速運動目標(biāo)(目標(biāo)2)和圓周運動目標(biāo)(目標(biāo)3)的探測點跡，運動總時間為500 s(場景1)，雷達(dá)站位置與真實航跡分布如圖11所示。

圖11 場景一真實航跡

Fig. 11 Real track in scene 1

點跡融合前后效果對比如圖12所示，圖12(a)體現(xiàn)點跡融合整體效果，圖12(b)則進一步體現(xiàn)融合細(xì)節(jié)，點跡融合算法能夠濾除干擾點，得到更貼近于目標(biāo)航跡的融合航跡。將雷達(dá)2對目標(biāo)2的量測誤差作為融合前的誤差，單個目標(biāo)(目標(biāo)2)點跡融合前后分別在地心坐標(biāo)x，y，z方向上的誤差對比曲線如圖13所示。可觀察到融合后在x，y，z方向上的誤差的極大值和整體分布都有了明顯的減小，點跡融合使得點跡誤差得到了較大程度的改善。

圖12 點跡數(shù)據(jù)融合前后地心坐標(biāo)對比

Fig. 12 Comparison of geocentric coordinates before and after plot fusion

圖13 目標(biāo)2雷達(dá)2各方向誤差對比

Fig. 13 Error comparison ofradar 2 for target 2in different directions

計算各目標(biāo)各雷達(dá)量測點跡與融合點跡的距離均方根誤差，如表1所示。由表中數(shù)據(jù)得出，融合后距離均方根誤差均在一定程度上小于各雷達(dá)量測點跡的距離均方根誤差，體現(xiàn)了量測精度的提高，證明了組網(wǎng)雷達(dá)點跡融合組件化設(shè)計的可靠性和有效性。

4.2.2 航跡融合效果對比

航跡融合中，各雷達(dá)初始探測航跡為每個雷達(dá)單獨進行點跡融合后得到的融合航跡。航跡融合前后效果對比如圖14所示，可觀察到，融合后的航跡更貼近真實航跡，減少了航跡的發(fā)散。

圖14 航跡數(shù)據(jù)融合前后地心坐標(biāo)對比

Fig. 14 Comparison of geocentric coordinates before and after track fusion

將雷達(dá)2對目標(biāo)2的初始探測航跡誤差作為融合前的誤差，單個目標(biāo)(目標(biāo)2)航跡融合前后在地心坐標(biāo)x，y，z方向上的的誤差對比曲線如圖15所示。可以觀察到融合后誤差在大部分時段都小于雷達(dá)探測航跡誤差，因此航跡融合使得航跡誤差得到了一定程度的改善。由于融合前航跡為各雷達(dá)進行初步探測得到的航跡，故相對于原始量測點跡已經(jīng)提高了部分量測的精度，航跡融合效果對比圖沒有點跡融合效果明顯。

圖15 目標(biāo)2雷達(dá)2各方向誤差對比

Fig. 15 Error comparison ofradar 2 for target 2 in different directions

為更好地觀察航跡融合前后誤差變化，計算各雷達(dá)航跡與融合后航跡的距離均方根誤差，如表2所示。由表中數(shù)據(jù)得出，盡管融合前航跡精度已有了一定程度的提升，融合后航跡的距離均方根誤差仍均小于各雷達(dá)航跡的均方根誤差，表明航跡融合的確提高了量測精度，證明了組網(wǎng)雷達(dá)航跡融合組件化設(shè)計的可靠性和有效性。

4.2.3 不同場景更換組件融合效果對比

設(shè)計場景2，該場景的航跡為2個勻速直線飛行目標(biāo)的探測點跡，運動總時間為500 s。其中，兩目標(biāo)在250 s相遇并交叉飛過，如圖16所示。

圖16 場景2真實航跡

Fig. 16 Real track in scene 2

考察分別在沒有明顯交叉目標(biāo)的場景一和典型兩目標(biāo)交叉的場景2下采用不同的點跡關(guān)聯(lián)算法的關(guān)聯(lián)情況。記錄關(guān)聯(lián)結(jié)果，如表3所示。從表中觀察到在環(huán)境簡單，目標(biāo)稀疏干擾少的場景1適合采用最近鄰域法，在保持關(guān)聯(lián)正確率的同時處理速度較快;在存在交叉航跡的場景2適合采用多維概率數(shù)據(jù)互聯(lián)法，能夠保持較高的關(guān)聯(lián)正確率。因此，在不同的場景靈活選擇不同組件算法能夠較好地提高關(guān)聯(lián)的精確度和速度。

5 結(jié)論

組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)為多學(xué)科交叉技術(shù)，涉及多個領(lǐng)域，有著廣闊的發(fā)展前景。本文以組件化的形式實現(xiàn)點跡融合和航跡融合處理，分別對應(yīng)集中式和分布式融合結(jié)構(gòu)，研究成果主要包括融合過程組件化形式流程設(shè)計、各組件的原理闡述和系統(tǒng)的仿真驗證。組件化設(shè)計使得每個組件之間相對獨立，可根據(jù)環(huán)境采取不同算法并單獨進行優(yōu)化完善和數(shù)據(jù)處理分析，實現(xiàn)組件的可重用性。組件的具體設(shè)計，包括組件總個數(shù)、數(shù)據(jù)流通過程以及每個組件的輸入輸出和實現(xiàn)功能有待依照實際情況靈活調(diào)整。數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)包含廣泛，若要運用于工程，算法選擇、參數(shù)設(shè)置、具體流程設(shè)計以及不同模式雷達(dá)網(wǎng)的算法模板還需深入研究，下一步將結(jié)合實際雷達(dá)系統(tǒng)開展動態(tài)測試，進一步驗證組件化設(shè)計的合理性與適應(yīng)性。

審核編輯：湯梓紅