一种对空中机动小目标的滤波方法及装置与流程

1.本发明涉及控制领域，尤其涉及一种对空中机动小目标的滤波方法及装置。


背景技术：

2.现有的控制系统滤波技术，停留在目标是等速直航的假设条件下的滤波模型，对于机动灵活性差的空中大型目标，滤波结果较理想；而对于空中机动灵活性好的小目标，滤波经常发生目标丢失情况。


技术实现要素：

3.为解决上述技术问题，本发明提出了一种对空中机动小目标的滤波方法及装置，所述方法及装置，用于解决现有技术的空中机动灵活性好的小目标，滤波经常发生目标丢失的技术问题。
4.根据本发明的第一方面，提供一种对空中机动小目标的滤波方法，所述小目标为有效反射面积小于0.1m2的目标，所述方法包括以下步骤：
5.步骤s101：由控制系统定时获取目标数据，对所述目标数据进行坐标分解；
6.步骤s102：对坐标分解后的目标数据进行数据预处理；
7.步骤s103：在直角坐标系下，对预处理过的目标数据在x轴、y轴、h轴进行平滑滤波；
8.步骤s104：输出所述空中机动小目标的运动参数。
9.根据本发明第二方面，提供一种对空中机动小目标的滤波装置，所述小目标为有效反射面积小于0.1m2的目标，所述装置包括：
10.坐标转换模块：配置为由控制系统定时获取目标数据，对所述目标数据进行坐标分解；
11.预处理模块：配置为对坐标分解后的目标数据进行数据预处理；
12.平滑滤波模块：配置为在直角坐标系下，对预处理过的目标数据在x轴、y轴、h轴进行平滑滤波；
13.输出模块：配置为输出所述空中机动小目标的运动参数。
14.根据本发明第三方面，提供一种对空中机动小目标的滤波系统，包括：
15.处理器，用于执行多条指令；
16.存储器，用于存储多条指令；
17.其中，所述多条指令，用于由所述存储器存储，并由所述处理器加载并执行如前所述的对空中机动小目标的滤波方法。
18.根据本发明第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有多条指令；所述多条指令，用于由处理器加载并执行如前所述的对空中机动小目标的滤波方法。
19.根据本发明的上述方案，对空中机动小目标进行滤波，在舰载控制系统跟踪空中
小目标过程中，能够对空中小目标的运动轨迹进行精确滤波，给出小目标的真实位置及运动要素，本发明采用了一种新的平滑滤波算法进行滤波。本发明所采用的对空中机动小目标的滤波新技术既可提高控制系统适应空中大型目标，又对空中机动灵活性好的小目标有特效，滤波结果非常理想，进而提高控制系统对空中目标的命中概率和毁伤概率，提高控制系统的效力。本发明为控制系统提供一种对空中机动小目标的滤波新技术，实现了对空中机动灵活性好的小目标的平滑滤波，解决了空中目标在平滑滤波过程中频繁出现目标丢失，平滑滤波模块频繁重启的问题，为下一步求弹目相遇点打下基础。本发明最大的优势是突破了传统滤波等速直航的假设，适应空中目标的加速运动模式。本发明能够确保控制系统正常使用。本发明可应用于多种控制系统；本发明具备观察时间可调，能适应不同的目标；本发明还可应用于陆地、海上机动灵活的小目标的跟踪滤波。
20.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
21.构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明提供如下附图进行说明。在附图中：
22.图1为本发明一个实施方式的对空中机动小目标的滤波方法流程图；
23.图2为本发明一个实施方式的对空中机动小目标的滤波装置结构框图。
具体实施方式
24.定义：
25.小目标：有效反射面积小于0.1m2的目标，如导弹、无人机等。
26.首先结合图1说明本发明一个实施方式的一种对空中机动小目标的滤波方法流程，所述方法包括以下步骤：
27.步骤s101：由控制系统定时获取目标数据，对所述目标数据进行坐标分解；
28.步骤s102：对坐标分解后的目标数据进行数据预处理；
29.步骤s103：在直角坐标系下，对预处理过的目标数据在x轴、y轴、h轴进行平滑滤波；
30.步骤s104：输出所述空中机动小目标的运动参数。
31.所述步骤s101：由控制系统定时获取目标数据，对所述目标数据进行坐标分解，其中：
32.所述控制系统为舰载控制系统，由舰载控制系统配置的跟踪器以预设的频率，运行目标数据采集模块，获取目标数据，并由所述跟踪器通过数据接口，发送获取的所述目标数据；所述目标数据中的目标距离、我舰舷角、高低角等数据均含有所述探测器的观察噪声。
33.本实施例中，采样得到的目标数据是球坐标系的数据，对所述目标数据进行坐标分解，包括：
34.所述目标数据包括目标距离d，单位为m；我舰舷角qw，单位为rad；高低角ε，单位为rad；我舰航向kw，单位为rad；我舰航速vw，单位为kn。本实施例中，目标距离d，我舰舷角qw，
高低角ε，均直接来源于跟踪器；我舰航向kw，我舰航速vw，均直接来源于舰上导航系统。
35.将球坐标系下的目标数据分解到直角坐标系：
[0036][0037]
其中，xi为第i时刻目标采样数据在x轴上的分量，yi为第i时刻目标采样数据在y轴上的分量，hi为第i时刻目标采样数据在h轴上的分量，s
x
为一个采样周期我舰在x轴上的行程，sy为一个采样周期我舰在y轴上的行程，δt为采样周期。
[0038]
所述步骤s102：对坐标分解后的目标数据进行数据预处理，包括：
[0039][0040]
其中，x
yc
为第i时刻预测目标数据在x轴上的分量，为第i-1时刻目标数据在x轴上的平滑滤波位置数据，v
xi-1
为第i-1时刻目标数据在x轴上的平滑滤波速度数据，a
xi-1
为第i-1时刻目标数据在x轴上的平滑滤波加速度数据，δxi为第i时刻预测目标数据与目标采样数据在x轴上的一次差，y
yc
为第i时刻预测目标数据在y轴上的分量，为第i-1时刻目标数据在y轴上的平滑滤波位置数据，v
yi-1
为第i-1时刻目标数据在y轴上的平滑滤波速度数据，a
yi-1
为第i-1时刻目标数据在y轴上的平滑滤波加速度数据，δyi为第i时刻预测目标数据与目标采样数据在y轴上的一次差，h
yc
为为第i时刻预测目标数据在h轴上的分量，为第i-1时刻目标数据在h轴上的平滑滤波位置数据，v
hi-1
为第i-1时刻目标数据在h轴上的平滑滤波速度数据，a
hi-1
为第i-1时刻目标数据在h轴上的平滑滤波加速度数据，δhi为第i时刻预测目标数据与目标采样数据在h轴上的一次差。
[0041]
当|δxi|＞65或|δyi|＞65或|δhi|＞65时，更新xi、yi、hi的值，
[0042][0043]
所述步骤s103：在直角坐标系下，对预处理过的目标数据在x轴、y轴、h轴进行平滑滤波，包括：
[0044]
步骤s1031：对预处理过的目标数据在x轴进行平滑滤波，
[0045][0046]
δxi＝x
i-x
yc
ꢀꢀꢀ
(公式5)
[0047][0048][0049]
其中，s
x
为一个采样周期我舰在x轴上的行程，v
xyc
为第i时刻目标数据在x轴上的预测速度数据，v
xi-1
为第i-1时刻目标数据在x轴上的平滑滤波速度数据，a
xi-1
为第i-1时刻目标数据在x轴上的平滑滤波加速度数据，a
xyc
为第i时刻目标数据在x轴上的预测加速度数据，δxi为第i时刻预测目标数据与目标采样数据在x轴上的一次差，xs1为x轴滤波位置系数，xs2为x轴滤波速度系数，xs3为x轴滤波加速度系数，f为计算频率，j的取值范围为[1,t
×
f]，j为整数，t是平滑滤波的最大观察时间；ν
xi
、α
xi
是滤波的输出结果在x轴的位置量、速度和加速度。
[0050]
本实施例中，当连续出现10次δxi大于预设阈值15.0时，要将平滑滤波的观察时间调小，j减1，j的最小取值为1；当连续出现10次δxi小于预设阈值15.0时，要将平滑滤波的观察时间调大，j加1，j最大取t*f，t是平滑滤波的最大观察时间，取值3秒。在x轴连续50次执行公式3，后续1秒时间之内，不再进行数据预处理；1秒之后，再进行数据预处理。
[0051]
步骤s1032：对预处理过的目标数据在y轴进行平滑滤波，包括：
[0052][0053]
δyi＝y
i-y
yc
ꢀꢀꢀ
(公式9)
[0054]
[0055][0056]
其中，sy为一个采样周期我舰在y轴上的行程，v
yyc
为第i时刻目标数据在y轴上的预测速度数据，v
yi-1
为第i-1时刻目标数据在y轴上的平滑滤波速度数据，a
yi-1
为第i-1时刻目标数据在y轴上的平滑滤波加速度数据，a
yyc
为第i时刻目标数据在y轴上的预测加速度数据，δyi为第i时刻预测目标数据与目标采样数据在y轴上的一次差，ys1为y轴滤波位置系数，ys2为y轴滤波速度系数，ys3为y轴滤波加速度系数，f为计算频率，j的取值范围为[1,t
×
f]，j为整数，t是平滑滤波的最大观察时间；ν
yi
、α
yi
是滤波的输出结果在y轴的位置量、速度和加速度。
[0057]
本实施例中，当连续出现10次δyi大于预设阈值15.0时，要将平滑滤波的观察时间调小，j减1，j最小取1；当连续出现10次δyi小于预设阈值15.0时，要将平滑滤波的观察时间调大，j加1，j最大取t*f，t是平滑滤波的最大观察时间，取值3秒。在y轴连续50次执行公式3，后续1秒时间之内，不再进行数据预处理；1秒之后，再进行数据预处理。
[0058]
步骤s1033：对预处理过的目标数据在h轴进行平滑滤波，包括：
[0059][0060]
δhi＝h
i-h
yc
ꢀꢀꢀ
(公式13)
[0061][0062][0063]
其中，sy为一个采样周期我舰在h轴上的行程，v
hyc
为第i时刻目标数据在h轴上的预测速度数据，v
hi-1
为第i-1时刻目标数据在h轴上的平滑滤波速度数据，a
hi-1
为第i-1时刻目标数据在h轴上的平滑滤波加速度数据，a
hyc
为第i时刻目标数据在h轴上的预测加速度数据，δhi为第i时刻预测目标数据与目标采样数据在h轴上的一次差，hs1为h轴滤波位置系数，hs2为h轴滤波速度系数，hs3为h轴滤波加速度系数，f为计算频率，j的取值范围为[1,t
×
f]，j为整数，t是平滑滤波的最大观察时间；ν
hi
、α
hi
是滤波的输出结果在y轴的位置量、速度和加速度。
[0064]
本实施例中，当连续出现10次δhi大于预设阈值15.0时，要将平滑滤波的观察时
间调小，j减1，j最小取1；当连续出现10次δhi小于预设阈值15.0时，要将平滑滤波的观察时间调大，j加1，j最大取t*f，t是平滑滤波的最大观察时间，取值3秒。在h轴连续50次执行公式3，后续1秒时间之内，不再进行数据预处理；1秒之后，再进行数据预处理。
[0065]
所述步骤s104：输出所述空中机动小目标的运动参数，包括：
[0066]
对平滑滤波后的直角坐标系下的数据进行处理，得到所述空中机动小目标的运动参数：
[0067][0068]
其中，d为目标距离，单位为m；ε为目标高低角，单位为rad；b为目标方位角，单位为rad；vm为所述机动小目标的速度，单位为m/s；km为所述机动小目标的航向，单位为rad；λm为所述机动小目标的俯冲角，单位为rad；a为所述机动小目标的加速度，单位为m/s2。
[0069]
进一步地，本实施例中，采用软件编码的方式实现所述平滑滤波算法。根据探测器数据的采用频率及控制系统的反应时间，来调用本发明的函数lb_erci，再利用本发明的输出量去解算射击诸元，进行相关后续工作。具体实施步骤如下：
[0070]
a)平滑滤波代码实现
[0071]
代码实现采用标准头文件和函数实体来实现，头文件及源码如下：
[0072]
头文件lb_erci.h内容如下：
[0073]
[0074][0075]
参数说明
[0076]
前八个形参是本滤波模块的输入量，具体含义及量纲如下：
[0077]
int time_gc：观察时间，s
[0078]
int frequency：计算频率，hz
[0079]
int ph_number：平滑次数，次
[0080]
double erci_x：目标采用值x轴分量，m
[0081]
double erci_y：目标采用值y轴分量，m
[0082]
double erci_h：目标采用值h轴分量，m
[0083]
double js_vw：己舰航速，kn
[0084]
double js_kw：己舰航向，rad
[0085]
后边十二个参数是本滤波模块的输出量，具体含义及量纲如下：
[0086]
double*erci_out_x：目标滤波值x轴分量，m
[0087]
double*erci_out_y：目标滤波值y轴分量，m
[0088]
double*erci_out_h：目标滤波值h轴分量，m
[0089]
double*erci_out_vx：目标滤波值x轴速度分量，m/s
[0090]
double*erci_out_vy：目标滤波值y轴速度分量，m/s
[0091]
double*erci_out_vh：目标滤波值h轴速度分量，m/s
[0092]
double*erci_out_ax：目标滤波值x轴加速度分量，m/s2[0093]
double*erci_out_ay：目标滤波值y轴加速度分量，m/s2[0094]
double*erci_out_ah：目标滤波值h轴加速度分量，m/s2[0095]
double*erci_out_vm：目标速度滤波值，m/s
[0096]
double*erci_out_km：目标航向滤波值，rad
[0097]
double*erci_out_lamda：目标俯冲角，rad
[0098]
b)总控程序调用
[0099]
控制系统定时采集探测器的目标数据：运行目标数据采集模块，获取的目标数据包括目标距离、我舰舷角、高低角，均是含有探测器的观察噪声；
[0100]
采集己舰的运动数据，航速和航向，结合目标数据，首先求取目标的方位角，然后，将目标的极坐标数据进行坐标分解，计算成直角坐标数据mb_x,mb_y,mb_h；
[0101]
调用本发明的函数lb_erci，例如在主程序里调用代码如下：
[0102]
lb_erci(3,50,ph_number_v,mb_x,mb_y,mb_h,jijian_vw,jijian_kw,&ph_x,&ph_y,&ph_h,&ph_vx,&ph_vy,&ph_vh,&ph_ax,&ph_ay,&ph_ah,&ph_vm,&ph_km,&ph_lamda)；
[0103]
根据滤波ph_x,ph_y,ph_h,ph_vx,ph_vy,ph_vh,ph_ax,ph_ay,
[0104]
ph_ah，解算弹目相遇点，进而解算出设计诸元。
[0105]
本发明实施例进一步给出一种对空中机动小目标的滤波装置，所述小目标为有效反射面积小于0.1m2的目标，如图2所示，所述装置包括：
[0106]
坐标转换模块：配置为由控制系统定时获取目标数据，对所述目标数据进行坐标分解；
[0107]
预处理模块：配置为对坐标分解后的目标数据进行数据预处理；
[0108]
平滑滤波模块：配置为在直角坐标系下，对预处理过的目标数据在x轴、y轴、h轴进行平滑滤波；
[0109]
输出模块：配置为输出所述空中机动小目标的运动参数。
[0110]
本发明实施例进一步给出一种对空中机动小目标的滤波系统，包括：
[0111]
处理器，用于执行多条指令；
[0112]
存储器，用于存储多条指令；
[0113]
其中，所述多条指令，用于由所述存储器存储，并由所述处理器加载并执行如前所述的对空中机动小目标的滤波方法。
[0114]
本发明实施例进一步给出一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有多条
指令；所述多条指令，用于由处理器加载并执行如前所述的对空中机动小目标的滤波方法。
[0115]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0116]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0117]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0118]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0119]
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，实体机服务器，或者网络云服务器等，需安装windows或者windows server操作系统)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0120]
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。