CN101095062A - 用于消歧枪械位置的系统和方法 - Google Patents

Abstract

说明了用于定位超声射弹枪械的系统和方法。该系统使用至少5个隔开的声传感器。检测对于冲击波以及可选的枪口爆炸的传感器信号，其中枪口爆炸检测或是来自少于4个传感器通道而不完全，或是由于缺乏信号强度而不确定。遗传算法可用来有效地消歧这些结果。

Description

用于消歧枪械位置的系统和方法

技术领域

本发明涉及法律实施技术和安全，更具体地说，涉及确定超音速射弹运行的起点及方向的方法和系统。甚至在枪械和传感器之间的距离很大，并在没有接收到信号或仅接收到来自枪口声音的微弱信号时，这些方法和系统都能够确定和消歧(disambiguate)枪械位置。

背景技术

通过测量与射弹所产生的冲击波相关联的参数可确定超音速射弹如子弹和炮弹的一般方向和弹道的系统和方法已为人所知。在美国专利No.5,241,518中说明的一个这种系统包含至少三个间隔开的传感器，每个传感器结合有布置成平面的三个声换能器。传感器对冲击波作出响应产生信号，而冲击波则与其起点的方位角和仰角有关。冲击波仅有的测量不能确定传感器和冲击波起点之间的距离。距离信息通常是从枪口火焰或枪口爆炸获得的。

枪械相对于传感器位置的方位角和仰角通常是通过测量每个传感器上枪口信号和冲击波信号的到达时间(TOA)信息来确定的。每个传感器在不同时间碰撞到这些信号，并对枪口和冲击波压力作出响应产生信号。对来自各传感器的信号进行处理，可确定从传感器到枪口和冲击波起点的方向(方位角和仰角)，继而射弹的弹道就可确定。

常规系统采用扩音器，它们可间隔得相对很近(例如相隔1米)或分散很开(例如安装在汽车上或在战场上由战士携带)，并在它们各自的位置上全方向地测量枪口和冲击波压力。但是，除非传感器相对分散很开和/或弹道位于天线之内，否则要获得精确的冲击波仅有的解所需的定时精度非常高，并且需要有特殊的技术。

大天线尺寸例如在车载系统中可能是个主要的缺点。此外，仅有边际时间分辨率的系统会产生歧义解，其中对于两个镜像对称的枪械位置，在给定传感器组上的冲击波的到达时间信息几乎相同。

常规算法要求至少4次冲击波和枪口检测，以使4×4矩阵可以被转化为映射冲击波TOA上的平面波。在冲击和枪口TOA确定中的小误差会在射程估算中产生相当大的误差。而且，常规算法假设沿子弹弹道为恒定的子弹速度，这对于从大于约300米的距离处发射的长射程射击给出了不精确的射程估算。

因此，需要有能够精确估算远枪械射程的快速收敛算法。也需要消歧枪械方向的冲击波仅有的解。还需要提取可能被与枪口爆炸无关的声特征标记而模糊不清的枪口信号。

发明内容

本发明通过在各种实施例中提供用于对于长射程射击，特别是当枪口信号或是很弱或是在数量不够的检测通道中检测时，估算枪械射程的方法和系统，来解决现有技术中的缺陷。所公开的方法和系统还改进了冲击波仅有的枪械弹道解的消歧，通过在优化过程中包含弱和/或不可靠检测的枪口声音实现了附加改进。

按照本发明的一个方面，一种从冲击波仅有的信号中消歧射弹弹道的方法包含以下步骤：在形成天线的5个或更多个间隔开的声传感器上测量冲击波仅有信号的至少初始部分；估算用于声传感器的定时误差分布；用大于所估算的定时误差分布的时间分辨率，从冲击波仅有信号的所测量初始部分中确定传感器对的到达时间差(TDOA)；以及基于用于消歧的所定义置信度和用于声传感器TDOA的残差值，选择所消歧的射弹弹道。

按照本发明的另一方面，一种从冲击波仅有的信号中消歧射弹弹道的方法包含以下步骤：在形成天线的5个或更多个间隔开的声传感器上测量冲击波仅有的信号的至少初始部分；从冲击波仅有信号的所测量初始部分中确定传感器对的到达时间差(TDOA)；对于预定义的代数，对初始染色体应用遗传算法，所述初始染色体包括射弹弹道假设；对于从遗传算法中用染色体获得的解计算残差；在具有最小残差的解及其歧义备选解上执行梯度搜索，且如果具有最小残差的解与其歧义备选解之比大于预定义值，则指定具有最小残差的解作为消歧的射弹弹道。

按照本发明的又一方面，在通过检测冲击波和枪口爆炸估算枪械射程的方法中，测量冲击波仅有的信号以及枪口爆炸信号。从所测量的冲击波和枪口爆炸信号中估算初始枪械射程，假设一个初始子弹速度和子弹牵引系数。迭代计算沿子弹弹道的瞬间子弹速度，以获得更新的枪械射程。枪口爆炸检测通道数通常小于冲击波检测通道数。

有利的实施例可包含一个或多个以下特征。计算冲击波仅有的信号和枪口爆炸信号之间的到达时间差(TDOA)以及到达角，以确定初始枪械射程。可执行一定数量的迭代，或者如果在连续确定的更新枪械射程之间的关系满足收敛准则，则更新的枪械射程将被认为是最终枪械射程。例如，收敛准则可选择为，在连续确定的更新枪械射程之间的差或在连续确定的更新枪械射程之间的百分比改变小于预定值。为了获得真解，所计算的子弹速度设置为总是至少为声速。要检查解的一致性。例如，如果确定子弹弹道角和到达角大于预定值，则更新的枪械射程被认为无效。

即使所计算的枪械射程被确定为无效，通过应用遗传算法(GA)仍然可获得一个解。例如，可定义一个具有预定数量个体的GA初始种群，其中每个个体由三元组表示，它包含假设的枪械射程、子弹弹道的脱靶方位角(MA)和脱靶仰角(ME)。对预定义的代数执行GA，并对每一代中的个体计算残差。在每一代中具有最小残差的解被选为不变异而存活的个体。具有最小残差的解被选为更新的枪械射程。这个解可以更精算，即：对一代中的每个三元组执行预定数量的迭代，以计算修正的枪械射程，其中用修正的枪械射程计算每一代中个体的残差。

GA包含交叉和变异算子。交叉算子在来自一代中种群的两个个体之间至少交换脱靶方位角和脱靶仰角之一，而变异算子包括区段(field)变异(用随机选择的值代替三元组的值)、增量变异(在三元组的所有区段中引发小变异)和无变异(保持一代中的个体不变)。

按照本发明的又一方面，用于从冲击波信号和从有限数量的枪口爆炸信号中消歧射弹弹道的方法包含：在5个或更多个间隔开的声传感器上测量冲击波仅有的信号、在最多4个传感器上测量枪口爆炸信号、以及从冲击波仅有的信号中确定传感器对的到达时间差(TDOA)信息。该方法还包含：用初始种群对预定义的代数执行遗传算法，初始种群包含预定数量的个体，每个个体用四元组表示，所述四元组包含枪械方位角、枪械仰角、脱靶方位角以及脱靶仰角；以及计算每一代中个体的残差，残差包含TDOA冲击波和枪口爆炸信号组合的最小二乘方拟合。如果具有最小残差的解与其歧义备选解之比大于预定义值，例如至少为2的值，则具有最小计算残差的解被指定为消歧的射弹弹道。

按照本发明的另一方面，用于在存在冲击波信号的情况下从枪口波提取信号的方法包含：定义一个时间窗，其宽度对应于枪口波穿过传感器阵列所需的时间；以及检测冲击波信号。检测冲击波信号之后，使窗在时间上前进，并作为前进时间的函数测量在窗中接收的总能量。所测量的总能量的最大值与枪口信号相关联。

为防止伪信号被解释为冲击波波形，如果在预定频带上，例如在大约700Hz和10kHz之间的频率上，所测量的冲击波波形的声能量小于预定阈值，则射弹弹道可因为是错误的而被消除。备选或附加的，如果所测量的冲击波波形具有正值的时间间隔小于最小时间或大于最大时间，例如小于约70μs或大于约300μs，则射弹弹道可因为是错误的而被消除。

在有利的实施例中，可通过在窗上积分所测量的能量来确定总能量，优选忽略检测信号中由冲击波回声所引起的部分。有利的是，峰值信号值可以在产生最大总能量的窗中确定，而且如果峰值信号值比窗中所测量的总能量大预定义的比例因子，则峰值信号值可以被识别为与枪口信号有关。

本发明的实施例可包含一个或多个以下特征。天线和/或声传感器的定时误差分布可与天线传感器的增益变化、采样变化以及传感器位置变化有关。用于消歧的置信度取决于天线的尺寸，因而较小的天线要求有较大的测量精确度。如果存在两个歧义解，则基于两个歧义解的残差比来选择所消歧的射弹弹道。

在其它有利的实施例中，传感器对的到达时间差(TDOA)可这样确定：指定首先碰撞到冲击波的传感器为参考传感器，并在参考传感器上冲击波仅有信号的例如初始部分的振幅越过阈值时设置定时电路的第一锁存器。第一锁存器激活用于每个其它传感器的开始计数器，在每个其它传感器中的计数器运行，直到对应的传感器碰撞到冲击波为止。当其它传感器之一碰撞到例如冲击波仅有信号的初始部分时，它设置用于该传感器的第二锁存器，其停止用于该传感器的开始计数器。其它传感器相对于参考传感器的TDOA值然后被记录下来。

本发明另外的特征和优点从对优选实施例的以下说明以及从权利要求书中便可一目了然。

附图说明

通过以下说明性说明书并参阅附图，对本发明的这些和其它特征和优点就可有更充分的理解，附图中元件用相同的参考符号标记，且不一定按比例。

图1示出与天线相交的马赫锥的截面示意图；

图2示出具有7个全方向声传感器的示范传感器阵列示意图；

图3示出在冲击波仅有的弹道确定中固有的歧义性示意图；

图4示出到达时间差测量的概率密度示意图，用于确定马赫锥的曲率；

图5示出在枪械弹道之间正确消歧的概率示意图；

图6示出校正过程的示意图；

图7示出在枪械弹道之间正确消歧所用的遗传算法的流程；

图8示出用于区别非冲击波信号的流程；

图9示出冲击波到达时间(TOA)模型的示意图；

图10示出用于射程估算的示意流程图；以及

图11示出用于射程估算的遗传算法的示意流程图。

具体实施方式

如以上在发明内容中所述，本发明在各种实施例中提供了用于枪械射程估算和射弹弹道消歧的方法和系统。当对精确解所需的不足数量的参数进行检测时，或当这些参数不能被可靠检测时，这些系统和方法特别有用和有利。

超声射弹弹道完全从分布在称为天线的“小”测量容积上的几个间隔很近的传感器所测量的射弹冲击波到达时间来估算。如果传感器的间距为2米或更少，则测量容积被认为小。一旦射弹弹道被识别出，枪械的位置就已知，但沿弹道返回的距离除外。如果天线也获得了枪口爆炸声的到达时间，则该距离就可求出。但枪口爆炸并不总是可检测，因此对于确定弹道，精确的冲击波仅有的解是必不可少的。

现参阅图1，冲击波表面被认为是一个扩展的锥形表面，其轴线与子弹弹道一致。冲击波表面也称为马赫锥。为获得冲击波仅有的解，要从在5个或更多个天线传感器上测量的到达时间中确定三个特征：到达角、曲率半径、以及扩展锥形表面曲率半径的空间梯度。

首先到达天线的锥形表面发生器的到达角相对于在天线上的到达角确定了子弹弹道的两个可能相对角(常称为“歧义”角)。以下将参阅图3对“歧义”角作更详细说明。天线上锥形表面的曲率半径确定了到弹道的距离和方向。沿表面发生器路径的曲率半径梯度确定了子弹向哪个方向运动，从而去除了在两个可能方向之间的“歧义性”。精确确定这三个冲击波特征并在两个可能“歧义”的弹道角之间作正确判定要求有非常准确的测量。例如，随机误差不应大于大约1μs，以在两个备选的枪械视线角之间作正确判定。

所需精确度可以通过考虑图1所示的冲击波传播特性来估算。现也参阅图2，天线20包含N个传感器(N＝7)，能够确定前进锥形冲击波的到达时间。由于进来的子弹弹道实质上可预期源于任何地方，天线振子23到28可有利地均匀分布在球形表面上的位置C(C_xj，C_yj，C_zj)，一个振子22位于中心(C_x0，C_y0，C_z0)，这样就呈现均匀的传感器孔径，与到达角无关。指定为参考传感器的第一传感器检测到前进的锥形表面的时间瞬间以t₀表示。其它传感器在以t_i表示的随后时间检测到前进的锥形表面。通过将每个时间差乘以声音的局部速度，就可获得前进的锥形表面方向上的声传播距离，即d_i＝c·(t_i-t_o)。如果没有测量误差，则穿过参考传感器的锥形表面也可由其它(N-1)传感器来确定，其中N个点的三维坐标理想上确定冲击波锥的所有参数。但如上所述，在到达时间测量和传感器坐标中的误差可导致用于冲击波锥的错误参数，继而也导致射弹弹道的错误参数。以下将说明要对两个歧义弹道角作正确判定所需的到达时间差精度。

该系统有利地结合了一些特征，以确保它不会将非弹道学信号如汽车噪声、振动、风噪声和EMI误认为枪械信号。例如，可将传感器杆安装在汽车上(未示出)，在啮合接点处有弹性材料套管以防止卡嗒作响。传感器可以附到有弹性材料联结器的脊骨(spine)末端，弹性材料联结器具有大约1 Hz的低频谐振，以使它们与脊骨振动隔离。传感器脊骨也可附到含模拟电子器件的共用集线器上，集线器也可附到具有弹性材料防震座的传感器杆上，以使其与杆振动隔离。

此外，可采用以下判定算法来滤除缺少在冲击波导出信号中通常发现的特征标记的信号。所有值均被参数化，即相关，并可在外部调谐。所列的值仅为说明而提供。

现参阅图8，过程800确定所检测信号是否源自冲击波。过程800在步骤802开始，并在步骤804，检查信号是不是一个足够响的事件，以计数为一次冲击，例如峰值信号值是否超过给定的参数化阈值，例如500。如果是这种情况，过程800继续进行步骤806，并检查从零到峰值信号值是否有明显的瞬变，确保到该峰值的瞬变之前没有有效幅度例如1/16峰值信号值的另一信号。

如果是这种情况，过程800继续进行步骤808，并检查在冲击波最小值和最大值之间的时间是否有足够大的值，例如200-400μs。如果是这种情况，过程800继续进行步骤810，并检查最小值和最大值峰值信号振幅的幅度是否接近，例如在彼此的35％之内。如果是这种情况，过程800继续进行步骤812，并使用与步骤806基本相同的准则检查从最小峰值信号到零的压力峰值瞬变是否明显。如果是这种情况，过程800继续进行步骤814，并检查在最大信号值和过零之间以及在过零和最小信号值之间的时间是否可比，例如在大约180μs内。如果所有步骤都产生肯定的应答，则过程800判定该信号可能是冲击波，并在步骤816对信号进行处理。相反，如果6个判定步骤之一是否定回答，则所检测的信号不是源自冲击波，步骤818。

回过来参阅图1，射弹弹道被假设为与x轴一致。马赫角由θ＝arcsin(1/M)给出，式中M为马赫数，定义为射弹速度V除以声速c。L指天线的特征长度。天线20两端的锥形曲率半径为r₁和r₂。左半图片中的端视图示出曲率r₁是如何测量的。距离d等于d＝r₁·cos(φ)。角φ由sin(φ)＝L/2r₁定义，这样对于小的角φ，可得φ～L/2r₁。在平分半径为r₁的锥形表面的天线表面上各点之间的曲率的时间差量度等于dt₁＝Δd/c＝(r₁-d)/c～r₁φ²/2c＝L²/(8·r₁·c)。在r₂＝r₁-L·sin(θ)处的曲率的时间差量度由同一表达式给出，但用r₂代替r₁。于是，dt₂＝dt₁+L³ sin(θ)/8r₁ ²c。

假设是无偏测量误差，即假设测量时间差dt₁和dt₂是随机分布值，具有不同的平均数dt₁和dt₂但有相同的统计确定的标准偏差σ，在阵列两端处的平均测量值正确确定了那里的局部曲率。用于时间差dt₁和dt₂的测量值的示范分布示于图4。

在端2所作的样本测量示为X。端2处的曲率半径(半径r₂)小于端1处的曲率半径(半径r₁)。所以，在端1所作的具有大于X的值的所有测量会得出正确判定，即端1处的曲率大于端2处的曲率。当在端2处的测量值等于X时，作出正确判定的概率由下式给出：

$P(r_1<r_2|x)=p_2\left(x\right)\underset{x}{\overset{\&infin;}{\&Integral;}}{p}_1\left(\mathrm{\&xi;}\right)\mathrm{d\&xi;}$

其中： $p_2\left(x\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\&pi;}}\mathrm{\&sigma;}}{e}^{-\frac{{(x-{\mathrm{dt}}_2)}^2}{{2\mathrm{\&sigma;}}^2}}$

且 $p_1\left(\mathrm{\&xi;}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\&pi;}}\mathrm{\&sigma;}}{e}^{-\frac{{(\mathrm{\&xi;}-{\mathrm{dt}}_1)}^2}{{2\mathrm{\&sigma;}}^2}}$

对x积分并代入各个变量，得到作正确判定的以下概率：

$P(r_1<r_2)=\frac{1}{2}-\frac{1}{2\sqrt{\mathrm{\&pi;}}}\underset{-\&infin;}{\overset{\&infin;}{\&Integral;}}{e}^{-u^2}\mathrm{erf}(u-a)\mathrm{du}$

其中： $a=\frac{{\mathrm{dt}}_1-{\mathrm{dt}}_2}{\sqrt{2}\mathrm{\&sigma;}}=\frac{L^3\sin \left(\mathrm{\&theta;}\right)}{\sqrt{2}8r_1^2\mathrm{c\&sigma;}}$

现参阅图5，正确判定的概率或用于消歧的置信度，是对于两个示范天线尺寸L＝1米和L＝2米，相对在射弹弹道和天线20之间的最近接近点(CPA)r而绘制的。声速假设为c＝340m/s。显然，较大的天线对于无歧义的冲击波仅有的解具有显著扩大的范围。对于大CPA值，天线两端处曲率(r₁和r₂)之差太小，而无法区分，所以正确判定的概率接近50％，或完全是歧义的。因此，置信度取决于天线的尺寸，即直径或空间范围。

如上所述，误差起因于定时误差和传感器坐标的不确定性。传感器坐标的不确定性促成了偏移误差，它们是冲击波到达角的高度可变函数。但对于随机到达角，传感器坐标误差呈现为随机时间差误差。

定时误差也起因于逐个通道的增益和信号强度变化。到达时间是在传感器输出升高到预设阈值V₀时获得的。由增益变化dg引起的定时误差dt取决于此通道的电压增加的时率，即 $\mathrm{dt}=\frac{\mathrm{dg}}{g}\frac{V_0}{\mathrm{dV}/\mathrm{dt}}.$

当信号强度随孔径而改变时，定时误差也会发生。对于长度L的孔径以及在距离r处的圆柱形声源，孔径上的最大信号电平变化等于p₀(L/2r)，式中p₀是在孔径中心处的声压。以上定时误差公式也适用于这种类型的误差，用表达式

代替相对增益变化

。振幅误差在传感器之间不是随机的，而是从整个孔径上的最大值均匀改变到中心处的零。在射程大于10米处，对于1米的孔径，最大振幅因子小于0.05，这小于通道增益变化参数0.2，所以由于振幅误差的影响可忽略不计。相反，如上所述，在射程小于大约10米处，相对于1米的孔径长度而言，马赫锥半径足够小，这时测量误差不是非常重要。

对于传感器不确定性引起的定时误差的实际估算值，假设误差矢量大小在统计上无关并均匀分布在0和1mm之间，且误差角在统计上无关，则等效均匀分布的随机时间差误差的标准偏差将等于 $\frac{{10}^{-3}}{340\&CenterDot;\sqrt{12}}=0.85\mathrm{\&mu;s}$ 。对于在1MHz采样的系统，二项式分布的随机时间采样误差的标准偏差等于0.25μs。对于通道宽度大约为18kHz，对应于电压速率大约为0.02V/μs的系统，由于增益变化引起的定时误差估算为大约0.75μs。为每个阵列所采用的声传感器选择为具有在±1,5dB内的灵敏度。所以，通道相对增益变化大约均匀分布在0.84和1.19之间，这样相对增益的标准偏差大约等于 $\frac{1.19-0.84}{\sqrt{12}}=0.10.$ 阈 值电压为V₀＝0.15V，得到定时误差的标准偏差大约为0.75μs。

通过假设通道增益变化、采样变化、以及传感器位置变化在统计上都无关，来估算总测量定时误差。于是，定时误差标准偏差可估算为 $\sqrt{{0.85}^2+{0.75}^2+{0.25}^2}=1.1\mathrm{\&mu;s}.$

用模数转换来达到这样的精度既困难又昂贵，因为需要有高采样率然后进行内插。在所公开的系统中采用了两种不同的电路用于精确测量到达时间差(TDOA)。

在一个实施例中，示范系统使用模拟的到达时间差(TDOA)电路，在每个通道中使用1MHz时钟。当在参考传感器，即上面定义为首先碰撞到冲击波的传感器上，传感器信号超过阈值信号电平时，时钟被触发。如上所述，1MHz时钟率实际上足以消除时间采样误差的重要性。该系统以模拟方式工作，依赖于阈值电平的检测，用数字逻辑执行以下功能：

1.当首先碰撞到冲击波的参考传感器上的通道信号振幅越过阈值时，设置第一锁存器。

2.第一锁存器为每个通道设置开始计数器，它们在每个时钟周期递增1而计数。处理器被通知。

3.每个通道中的计数器一直运行，直到对应的传感器碰撞到冲击波为止。这在通道中设置了第二锁存器，它停止该通道中的计数。如果没有设置第二锁存器，则对应的计数器运行到上限值。

4.每个计数器中的最终计数的数记录在数字TDOA寄存器中。

5.处理器读取TDOA寄存器。

6.处理器重新设置计数器，用于接收下一个冲击波。

在另一实施例中，对于以硬件TDOA检测的时间为中心的时间段，计算每个通道与每个其它通道的相关性。两个函数的相关性表示为Corr(g，h)，定义为：

$\mathrm{Corr}(g,h)\&equiv;\underset{-\&infin;}{\overset{+\&infin;}{\&Integral;}}g(\mathrm{\&tau;}+t)h\left(\mathrm{\&tau;}\right)\mathrm{d\&tau;}$

相关性是t的函数，t称为“滞后”。所以它处于时域，并具有以下特性：

Corr(g，h)G(f)H(-f)

当g和h是时间的实函数时，G(f)是g(t)的傅里叶变换，而H(f)是h(t)的傅里叶变换。

信号中的总功率为：

到达时间信号具有有限长度，以便仅需在以到达时间为中心的有限时间间隔上执行积分(或对离散数据求和)；在一个或两个通道中的数据长度可通过补零而延长，以使两个信号的时长相匹配，如本领域已知的。

在以下的讨论中，为简单起见，使用连续函数的积分，虽然实际的数据是数字化和离散值。所属领域的技术人员很容易能够用求和来代替积分。

现参阅图6，在过程60中，在每个通道i、j中获取冲击波信号时间数据g_i(t)、g_j(t)，步骤601、602，并将其记录为时间函数。在步骤603、604，为相关性的随后归一化计算通道i中的总信号功率为：

为通道i计算冲击波信号时间数据g_i(t)的傅里叶变换G_i(f)，并形成共轭G_i(-f)，步骤605。同样，为所有其它通道j计算冲击波信号时间数据g_j(t)的傅里叶变换G_j(f)，步骤606。然后，为每对通道(i，j)形成互相关G_i(-f)·G_j(f)，步骤608，这是“滞后”t的函数f_i，j(t)。每个通道对的TDOA是时间t_max，式中f(t)具有其最大值，步骤610。

通道i和j之间的相关性可定义为：

通过计算所有传感器j上传感器i的平均值，计算通道i的残差：

$\mathrm{Residual}\left(i\right)=\mathrm{mean}(\underset{j\&NotEqual;i}{\mathrm{\&Sigma;}}(1-\mathrm{Corr}(g_i,g_j))$

如步骤612所示。然后选择用于具有最佳(即最小)总残差的通道的TDOA和相关性作为“最佳”解，步骤614。

如上所述，通道数据通常是在离散时间间隔以预定义采样率采样的，例如41,666.66样本/秒。这对应于24μs的仓(bin)宽，反映所接收信号的时间分辨率。通过取333333样本/秒，时间分辨率用因子8改进到3μs，相关性处理就用这个时间分辨率来完成。

一旦从冲击波仅有的信号确定了传感器之间的各种到达时间差(TDOA)，就可确定枪械方位角和仰角以及子弹弹道。如果此外枪口爆炸信号已知，则枪械位置即枪械距传感器阵列的距离就可确定。

在以阵列中心，即{(C_x0，C_y0，C_z0)＝(0，0，0)}为中心的笛卡尔坐标系中，在给定传感器(C_xj，C_yj，C_zj)(见图2)上冲击波的到达时间TOA用下式给出：

$t_{\mathrm{Shock}}=t_0+\frac{L}{\mathrm{Mc}}(\cos \left(\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{M^2-1}\sin \left(\mathrm{\&beta;}\right))$

其中 $\cos \left(\mathrm{\&beta;}\right)=\frac{V_x(X_0-C_x)+V_y(X_0-C_y)+V_z(X_0-\mathrm{Cz})}{\mathrm{LMc}}$

$V=\left(\begin{array}{c}{V}_x\\ V_y\\ V_z\end{array}\right)$ 表示超声子弹速度 $\mathrm{Mc}=V=\sqrt{V_x^2+V_y^2+V_z^2},$ 其中c是声速，M是马赫数。β表示枪械位置和子弹弹道之间的“脱靶角”，它包含方位角和仰角。直接击中对应于β＝0。马赫角θ由 $\frac{1}{M}=\sin \left(\mathrm{\&Theta;}\right)$ 定义。

如上所述和图3所示，对于给定的枪械位置和子弹弹道，还有另一枪械位置和子弹弹道，在给定传感器组上其冲击波的TOA几乎相同。如果在简化模型中，假设冲击波作为平面波在传感器阵列上传播，则两个歧义解事实上是相同的。如果TDOA分辨率足够高可分辨冲击波的曲率，则两个几乎相同的解就可被消歧。冲击波仅有的TDOA解的基本歧义性示于图3。

假设足够精确的TOA测量，通过计算最小化所测量和计算的冲击波TDOA的均方根(RMS)残差的枪械/弹道组合，就可获得枪械位置和子弹弹道的真解：

${\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{\min }=\min \sqrt{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{({\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{calc}}-{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{meas}})}^2}$

其中在所有传感器上取和。

解决这个问题的一个方法是在美国专利5,930,202中详细说明的L1 Levenberg-Marquardt算法。大多数经典的逐点算法使用确定性过程来接近最优解，从随机猜想的解开始，并基于预先规定的转移规则来规定搜索方向，例如使用目标函数和约束值的直接方法以及使用一阶和二阶导数的基于梯度的方法。但这些方法都有缺点，例如，最优解取决于所选的初始解，且算法在次优解例如局部最小值处或在代价函数表面具有平谷处会“卡住”，这样进一步的迭代就不会改进结果。

已发现，通过使用进化遗传算法(GA)，枪械方向和子弹弹道的总体最小值可以被更快地计算和更可靠地消歧。GA模拟自然进化原理并将这些原理应用于搜索和优化过程。

GA的示意性流程图示于图7。GA过程70通过初始化解的随机种群而不是只用猜想解开始其搜索，步骤71，并将代计数器设置为零，表示初始解集，步骤72。一旦创建了解的随机种群，在非线性编程问题方面对每个解进行评价，步骤73，并将适应度(相对优值)分配给每个解，步骤74。适应度可用所计算解和所测量解之间的欧几里德距离Δτ_min表示。

${\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{\min }=\min \sqrt{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{({\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{calc}}-{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{meas}})}^2}$

直观来看，具有小的Δτ_min值的算法更好。

例如，当应用GA来消歧枪械方向和射弹弹道的解时，示范GA使用200个4-的初始种群作为染色体，每个4-含有以下值：

[Azimuth_Shooter，Elevation_Shooter，Azimuth_Missed，Elevation_Missed]其中[Azimuth_Shooter，Elevation_Shooter]由角(θ+β)定义，而[Azimuth_Missed，Elevation_Missed]由角β定义(见图3)。由于枪口爆炸不用于上述冲击波仅有的方法，因此假设在传感器阵列和枪械之间的额定射程为100米。

初始种群是通过随机选择4-，生成有意义和合理的射程值(所有值都以度为单位)来创建。

Azimuth_Shootcr＝{0，...，360}，

Elevation_Shooter＝{-10，...，30}，

Azimuth_Missed＝{-20，...，20}，

Elevation_Missed＝{-20，...，20}.

在步骤75检查是否已达到GA的最大迭代数，它可设置为例如25。如果已达到最大迭代数，过程70就在步骤80停止，并且其结果或被接受或进一步评估。否则，步骤76检查是否已满足预设置的适应度准则。

适应度准则可以是例如所计算的脱靶方位角＜15°和/或两个歧义解的残差比例。如果满足适应度准则，过程70就在步骤80停止；否则，通过交叉，步骤77，以及变异，步骤78，创建新的种群，并将代计数器递增1，步骤79。

在每一代，“最佳”的个体被允许不变异继续存活，而按其适应度判断的前100个个体也存活，但用于用表1所列的交叉/变异算子从这些存活者对中创建下100个个体。

以下示范的交叉和变异算子用来演示过程70：

算子名称	算子类型	概率	说明
				方位角交叉	交叉	0.5	在两个染色体之间交换枪械/弹道方位角
脱靶交叉	交叉	0.5	在两个染色体之间交换脱靶方位角/仰角
				区段变异	变异	0.3	用随机选择的射程内的新值代替给定区段(概率为每区段0.25)
增量变异	变异	0.4	在染色体的所有区段中引入小变异(对枪械信息在≤2°内；对脱靶信息在≤0.5°内)
				翻转变异	变异	0.1	将解变为歧义备选解
无变异	变异	0.2	染色体保持不变

表1

通过对最佳解和对应的备选解执行梯度搜索来实现和/或改进消歧。对于两个歧义解，计算残差和残差之比。如果所计算的脱靶方位角＜15°，表示“靠近”射击，并且如果残差之比＞2，则选择具有较低残差的解。否则，不作实际选择，并将具有较低残差的解标记为“主要”解，而将另一解标记为“备选”解。

用冲击波仅有的检测，在运行Linux操作系统的1GHz的计算机上，GA算法在0.15秒内对宽广射程模拟射击产生了一个解。97％的模拟射击在15°的脱靶方位角之内，且86％的模拟射击在5°的脱靶方位角之内。使用上述消歧算法，靠近射击即脱靶方位角＜15°的射击，有95％的时间被消歧。对于更远的射击，消歧算法有70％的时间产生正确结果。消歧的精确度预期会基于传感器阵列的几何形状以及所推测的射击分布而各有不同，具有低仰角的射击更易于消歧。

上述对射弹弹道的解是在没有检测枪口爆炸的情况下获得的。但已发现，甚至微弱的枪口信号或仅在有限数量的通道上接收的枪口信号也可有利地用来改进射程确定和消歧。

图9示出到达时间(TOA)模型的示意图，在美国专利6,178,141中对其作了更详细的说明。TOA模型可用来估算射弹的弹道以及相对传感器位置的枪械方向。TOA模型基于弹道学模型，考虑了有关射弹飞行路径的某些物理特征，例如空气密度(它与温度有关)、枪械的位置 $\stackrel{\&RightArrow;}{P}(P_x,P_y,P_z)$ 、步枪枪口的方位角和仰角、射弹的枪口速度(或等效的马赫数)以及声速(它随温度/空气密度而变)。用这个弹道学模型，就可精确计算冲击波和枪口爆炸到达空间中特定点的时间。

如图9所示，枪械相对于原点(0，0，0)位于点 $\stackrel{\&RightArrow;}{P}(P_x,P_y,P_z),$ 各个传感器位于点 ${\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_j(S_{\mathrm{xj}},S_{\mathrm{yj}},S_{\mathrm{zj}})$ ，并且子弹弹道显示为从枪械向方向 发射。从枪械到第j个传感器的矢量为

，子弹到第j个传感器的最近接近点(CPA)是 $\left|\stackrel{\&RightArrow;}{R}\right|=\left|\stackrel{\&RightArrow;}{D}\right|\sin \left(\mathrm{\&beta;}\right)$ ，并且从冲击波自弹道辐射出的点之后到第j个传感器的路径是

(传感器的下标j已省略)。子弹的马赫角为θ＝sin^-1(1/M)，M＝V/c₀。M是射弹的马赫数，V是射弹的超音速度，且c₀是(与压力和温度有关的)声速。弹道和第j个传感器之间的“脱靶角”是β。弹道的特征在于在x-y平面中从x轴逆时针测量的其方位角以及从x-y平面向上测量的其仰角。定义第j个传感器上的冲击波到达时间t_j和单位矢量的公式是根据这些几何量写的。

到达时间等于射弹运行距离

到声音向第j个传感器辐射的那点所用的时间

加上冲击波从该辐射点到第j个传感器运行距离

所用的时间

$t_j=t_0+\frac{\left|A\right|}{V}+\frac{\left|S\right|}{c_0}=t_0+\frac{\left|D\right|}{c_0}\sin (\mathrm{\&beta;}+\mathrm{\&theta;})$

式中t₀是时间基准(开枪时间)，c₀是声速。马赫角θ也示于图9。

可以安全地假设，在对应于传感器间距的距离上，射弹的速度V保持恒定，以使在射弹辐射到不同传感器的时间之间的速度损失无关紧要。但在较长距离上，已知射弹会由于空气阻力而慢下来。空气阻力可以用取决于子弹形状和子弹口径的牵引系数C_b表示。一种从物理原理推导出来的数学弹道学模型，可对空间中任一点处的冲击波到达时间作为说明射弹的整个参数集(例如通过其牵引系数C_b)、其初始速度的函数进行预测，且周围空气的密度事先已知。

准确计算所需的参数在现实环境例如战场中通常是未知的。但通过在图10中以流程图形式200示出的迭代过程，射程估算可显著改进，该过程考虑了射弹速度沿弹道的减速。过程200在步骤202开始，具有以下假设：

c₀＝对外界温度/空气压力而改变的声速(≈340m/s)

C_b＝在预期武器上平均的额定牵引系数

V₀＝在预期武器上平均的开枪时射弹的初始速度

M₀＝V₀/c＝射弹的初始马赫数

在步骤204，用所测量的到达时间差(TDOA)τ_ms以及在传感器阵列上冲击和枪口声音之间的到达角α，并假设初始的恒定速度V₀和马赫数M₀，按照以下公式计算枪械距离D₀的第一估算值：

$D_0=\frac{{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ms}}\&CenterDot;c_0}{1-\cos \left(\mathrm{\&alpha;}\right)}$

用这些假设，在距枪械位置

的距离为a处的射弹速度可在步骤206中从以下公式计算：

$M_a=M_0{(1-\frac{a}{C_b\sqrt{V_0}})}^2$

因此，射弹沿弹道运行距离a的时间如下，步骤208：

$T_a=\frac{a}{V_0-\frac{a\&CenterDot;\sqrt{V_0}}{C_b}}$

角θ通过以下公式与马赫数M_a相关：

$\sin \left(\mathrm{\&Theta;}\right)=\frac{1}{M_a}$

式中马赫数M_a初始设置为M₀。应指出，如果所计算的子弹速度变为小于声速，则将瞬时子弹速度设置为声速(即M_a＝1)。在步骤210中修正的距离 $a=\left|\stackrel{\&RightArrow;}{A}\right|$ 则变为：

$a=D_0\&CenterDot;\cos \left(\mathrm{\&beta;}\right)\&CenterDot;(1-\frac{\tan \left(\mathrm{\&beta;}\right)}{\sqrt{{M_a}^2-1}})$

角α、β和θ通过公式(α+β+θ)＝90°而相关。过程200然后回到步骤206，将为距离a所计算的值插入到以上M_a和T_a的公式中，对于所运行距离a，分别得出更新的马赫数M_a和更新的子弹运行时间T_a。所测量的TDOAτ_ms以及用于T_a和a的所计算更新值然后被用来依次更新用于枪械射程的值D：

D＝c₀·(τ_ms+T_a)+s

该过程反复进行，直到已达到最大迭代数或射程值D收敛，如在步骤212中所确定的。

过程200在步骤214中还检查对于枪械和传感器阵列之间的距离的修正射程值 $D=\left|\stackrel{\&RightArrow;}{D}\right|$ 是否为“合理”值，在此情况下过程200在步骤216终止。例如，如果射弹所运行的距离a以及传感器和声波从射弹辐射到传感器那一点之间的距离 $s=a\&CenterDot;\frac{\sin \left(\mathrm{\&beta;}\right)}{\sin \left(\mathrm{\&alpha;}\right)}$ 都是有效数值，即不是NAN，则D的值可被认为有效。NAN是一个特殊的浮点值，表示不能返回有效数值且通常用来防止误差通过计算传播的数字运算的结果。此外，α和β均应小于预定阈值，表示射弹确实是向传感器阵列发射的。

如上所述，数对(τ_ms，α)初始用来在第零次近似中计算枪械射程D₀，忽略射弹速度沿弹道的改变。如果上述迭代过程200不返回支持数对(τ_ms，α)的一致几何条件，则丢弃该解。

即使准确解可能无法获得，但一个目标就是找出最接近匹配所测量的冲击TDOA和所测量的枪口TDOA的枪械射程D和脱靶方位角和仰角(它们与β相关)的值。如上所述，在各个传感器之间的冲击波仅有的TDOA在大多数情况下都能可靠地测量。使用已知的传感器阵列坐标(S_xj，S_yj，S_zj)，枪械方位角和枪械仰角，但不是枪械射程，可从冲击波仅有的TDOA确定。要假设，在所检测冲击波和枪口声音之间的TDOAτ_ms也可测量，这样枪口声音可不被所有传感器检测。

如果在步骤214确定迭代过程200没返回有效结果，则过程200试图通过调用进化遗传算法(GA)300来计算枪械射程。GA模拟自然进化原理并将这些原理应用于搜索和优化过程。GA用随机的一组解而不是只用一个解开始其搜索。一旦创建了解的随机种群，就在非线性编程问题方面对每个解进行评价，并将适应度(相对优值)分配给每个解。在一个实施例中，适应度可以用所计算的解和所测量的解之间的欧几里德距离表示，例如：

$\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&tau;}}_{\min }=\sqrt{\frac{\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{({\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{Shock}.\mathrm{calc}}^j-{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{Shock},\mathrm{meas}}^j)}^2}{N}}+\mathrm{abs}(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\frac{{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ms},\mathrm{calc}}^i}{M}\right)-{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ms},\mathrm{meas}})$

直观来看，产生较小的Δτ_min值的算法更好。

GA过程300的示意流程图示于图11。过程300使用以前为过程200测量的到达时间差(TDOA)τ_ms和到达角α，步骤302。具有值{RANGE，MA，ME}的示范数三元组被定义为初始种群，步骤304，其中RANGE是图9所示的枪械射程 $D=\left|\stackrel{\&RightArrow;}{D}\right|$ MA是脱靶方位角，而ME是脱靶仰角。MA和ME的值表明在方位角和仰角空间中子弹与目标脱靶多少。在图示实例中目标假设是传感器阵列。在步骤304中初始种群通过随机选择三元组生成有意义和合理的射程值来创建：

Range_Shooter＝{1000，...，3000}[meter]，

Azimuth_Missed＝{-20，...，20}[degrees]，

Elevation_Missed＝{-20，...，20}[degrees].

计算紧接在以上用于冲击波仅有的解的类似过程之后。初始，对于代Gen＝0，步骤306，用以前确定的枪械方位角和仰角以及用于特定三元组的假设RANGE，对每个三元组计算枪械位置矢量 $\stackrel{\&RightArrow;}{P}(P_x,P_y,P_z).$ 假设一个初始马赫数M₀，矢量 $\stackrel{\&RightArrow;}{A}(A_x,A_y,A_z),$ 即冲击波从那里辐射的位置，用MA和ME值对每个三元组进行计算，步骤308。还计算枪械和检测冲击波的每个传感器j之间的距离 $\stackrel{\&RightArrow;}{D}={\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_j-\stackrel{\&RightArrow;}{P}.$ 对于每个三元组，角β从公式 $\cos \mathrm{\&beta;}=\frac{\stackrel{\&RightArrow;}{A}\&CenterDot;(\stackrel{\&RightArrow;}{P}-\stackrel{\&RightArrow;}{S})}{\left|\stackrel{\&RightArrow;}{A}\right|\&CenterDot;|\stackrel{\&RightArrow;}{P}-\stackrel{\&RightArrow;}{S}|}$ 计算，式中符号“·”表示在两个矢量之间的标量积。距离a、射弹在距离a上的运行时间T_a以及马赫数M_a的更新值，通过将β的计算值以及M_a＝M₀和a的初始假设值插入到以上公式用于M_a、T_a、a和D来进行计算，步骤312。这个过程对每个三元组迭代几次，例如3次，如在步骤312中所确定的，然后对每个三元组计算以上定义的残差Δτ_min，它包含枪口信号，步骤314。

在步骤316检查是否已达到GA的最大迭代数，例如25次迭代。如果已达到最大迭代数，则过程300在步骤320停止，返回具有最小残差的三元组。否则，过程300通过交叉和变异运算创建新的种群，步骤318，且代计数器递增1，步骤322。

在每一代，“最佳”个体被允许不变异继续存活，而按它们适应度判断的前100个个体也存活，但用于用下表2所列的交叉/变异算子从各对这些存活者中创建下100个个体。

以下示范的交叉和变异算子用来演示过程300：

算子名称	算子类型	概率	说明
				脱靶方位角交叉	交叉	0.5	在两个染色体之间交换脱靶方位角
脱靶仰角交叉	交叉	0.5	在两个染色体之间交换脱靶仰角
				脱靶射程交叉	交叉	0.5	在两个染色体之间交换射程
区段变异	变异	0.3	用随机选择的射程内的新值代替给定区段(概率为每区段0.25)
				增量变异	变异	0.4	在染色体的所有区段中引入小干扰(对于枪械射程在±2米之内，对于脱靶方位角和仰角在±0.1o之内)

表2

GA过程300用200个不同三元组的初始种群执行，重新充填率为50，总共25代。GA与不同组的初始三元组并行运行5次，并且具有最小残差的解被选为枪械的射程、脱靶方位角和脱靶仰角的最终解，它允许计算矢量

最近的实验性试验表明，通过除了5个或更多个冲击波通道之外再使用至少一个枪口信号通道，在同一数据集上歧义射击从95％减少到8％，这对冲击波仅有的解是个显著改进。

不考虑由于空气阻力射弹沿其路径而减速的计算趋向于高估射程。对于某些几何形状和足够远的射击，这种高估可超过20％。对于长射程射击检测，上述过程从射程估算中去除了这种偏差。

如上所述，通过比较两个不同弹道的残差并选择具有较小残差的弹道，歧义冲击波仅有的解经常可被消歧。

如果在4个或更多个传感器通道上检测枪口爆炸信号，则上述冲击-枪口算法可用来无歧义地确定枪械位置，不管冲击通道数是多少。如果枪口爆炸信号在少于4个传感器中被检测，但冲击波信号在5个或更多个冲击波通道中被检测，则上述GA可以和改动的代价函数或残差一起使用，这样无论是何种可用的枪口信号都“混合”到优化函数中，以消歧冲击波仅有的解和/或精确估算枪械射程。但是，如果检测到少于3个枪口通道和少于5个冲击波通道，则通知信号可被激活，而不再试图定位枪械。

枪口信号不可能在所有通道上都可靠地被检测，因为：

1.一个或多个通道上的检测水平太低不能作有置信度的检测。

2.枪口能量在原始信号中不可辨认，导致系统与“噪声”相关，得出不可靠的TDOA估算值。

3.来自冲击波的回声可能比枪口爆炸更强，且可比枪口爆炸更早到达，导致系统错误地将冲击信号检测为枪口信号。

若枪口爆炸信号仅在一些通道上检测得到，在这种情况下残差可定义为：

${\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{\min }=\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{({\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{\mathrm{muzzle},\mathrm{calc}}^i-{\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{\mathrm{muzzle},\mathrm{meas}}^i)}^2+\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{({\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{\mathrm{Shock},\mathrm{calc}}^j-{\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{\mathrm{Shock},\mathrm{meas}}^j)}^2}$

其中枪口爆炸的第一项在检测枪口爆炸的减少数量的传感器(＜4)上求和，且j在检测冲击波的传感器上(通常所有传感器)求和。

如上述实例所演示的，与冲击波仅有的解相比，枪口爆炸信号提供有关枪械方位角继而射弹弹道的重要信息，以使计算的弹道解与歧义解之一更近地对准，即，由此对解进行消歧。

没有至少一些可靠的枪口信号，就会产生相当数量的歧义冲击波仅有的解，特别是在长枪械距离时，这比较小数量的无歧义但不太准确的解更不合乎要求。

如果是潜在不可靠的枪口检测，初始仍可试图检测枪口信号，例如以在噪声信号中找出枪口爆炸特征标记，并计算所产生的TDOA。如果在足够数量的传感器上发现枪口信号在通道之间有足够的互相关，且如果在每个通道上(被许多仓偏移以说明滤波器延迟)枪口信号和对应的原始频带有足够强的相关，则枪口检测认为是可靠的。

否则，至少将显示不足相关性的枪口信号擦除，并调用以下“粗略枪口检测”逻辑：

-在紧随冲击的冲击能量中寻找峰值。将这些峰值标记为可能的“冲击回声”，从而排除它们是枪口爆炸。

-确定使枪口波穿过传感器阵列要用的最大时间，并定义一个具有对应时长的“窗”。通过在基本上所有检测器通道上跟随所检测的冲击波移动该窗，跳过检测信号中已被识别为冲击回声的部分，来搜索枪口能量峰值。在窗上积分能量，即寻找以下项的最大值：

$f\left(i\right)=\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{W}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left({\mathrm{mb}}_{i+j}^n\right)}^2$

其中mb_i+j ⁿ的平方表示能量的量度，例如由第n个传感器测量的枪口爆炸能量。(i+j)表示检测通道，i表示在冲击波被检测的时间和窗开始之间的离散时间间隔，j表示从窗开始测量的时间间隔。

为与噪声相区别，检查产生函数f_max(i)最大值的窗中的峰值能量，以确定在该最大值的能量峰值是否比窗上的能量大了给定的比例因子。如果是这种情况，则窗中的信号识别为枪口检测，并对枪口爆炸频带mb中的所有通道执行互相关，以确定枪口TDOA。

所检测的枪口爆炸信号然后可用来确定枪械射程，和/或消歧冲击波信号，如上所述。

概言之，所说明的系统可基于冲击波仅有的测量，精确、快速并常常是无歧义地提供枪械方向和子弹弹道。如果还检测到甚至微弱的枪口爆炸波形，则可改进消歧，且可估算枪械射程。该系统对汽车振动和噪声作出响应的错误枪械指示相对不敏感，对风噪声、爆竹或在附近向远离系统的方向的射击也不敏感。

应提出，检测冲击波信号的系统在初始波形上执行两项测试，以确定信号是否确实由冲击波引起。首先，对在大约700Hz和10kHz之间的频带上测量的总能量与经验阈值进行比较。仅当该阈值被超过时，该信号波形才可被认为是由冲击波引起。其次，所检测的初始正压力峰值的时间间隔必须大于大约70μs和小于大约300μs。这些准则提供了系统对冲击噪声例如爆竹和非威胁性炮火的抗扰性。如果这些测试未通过，则不认为检测的波形是冲击波，且不试图求枪械解。

虽然已结合示出的和详细说明的优选实施例公开了本发明，但在不背离本发明的精神和范围的前提下，可对其作各种改动和改进。举例来说，虽然图示实施例示为具有声传感器，例如扩音器，但不必都是这种情况。而是，其它类型的压敏机械或电传感器也可使用。而且，表1和2中给出的用于各种算子的值只不过是一些实例，根据现场的实际情况也可选择其它的值。因此，本发明的精神和范围仅受以下权利要求书的限制。

Claims (48)

1.一种用于从冲击波仅有的信号中消歧射弹弹道的方法，包括：

在形成天线的5个或更多个间隔开的声传感器上测量所述冲击波仅有的信号的至少初始部分；

从所述冲击波仅有的信号的所测量初始部分中确定传感器对的到达时间差(TDOA)；

对于预定义的代数，对初始染色体应用遗传算法，所述初始染色体包含射弹弹道假设；

对从所述遗传算法中用所述染色体获得的解计算残差；

计算具有最小残差的解与其歧义备选解的比例；以及

如果所述比例大于预定义值，则指定具有最小计算残差的解作为消歧的射弹弹道。

2.如权利要求1所述的方法，还包括：

通过对从所述遗传算法中获得的具有最小残差的解以及其歧义备选解执行梯度搜索来计算新解；

对所述新解计算所述比例；以及

如果所述比例大于预定义值，则指定具有最小计算残差的新解作为消歧的射弹弹道。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中所述比例的所述预定义值大约为2。

4.如上述权利要求之一所述的方法，其中所述染色体包含四元组，所述四元组具有从由枪械方位角、枪械仰角、脱靶方位角和脱靶仰角组成的组中选择的元素。

5.如上述权利要求之一所述的方法，其中应用遗传算法包括应用交叉和变异算子。

6.如权利要求5所述的方法，其中所述交叉算子包括交叉方位角和交叉脱靶方位角算子。

7.如权利要求6所述的方法，其中所述交叉方位角算子在两个染色体之间交换枪械和弹道方位角。

8.如权利要求6所述的方法，其中所述交叉脱靶方位角算子在两个染色体之间交换脱靶方位角和脱靶仰角。

9.如权利要求5所述的方法，其中所述变异算子包括区段变异、增量变异、翻转变异以及无变异。

10.如权利要求9所述的方法，其中所述区段变异算子用随机选择的值来替代染色体区段。

11.如权利要求9所述的方法，其中所述增量变异算子在染色体的所有区段中引起小变异。

12.如权利要求11所述的方法，其中所述小变异算子包括在染色体的所有区段中枪械方位角和仰角的改变小于大约±2°，并且脱靶方位角和仰角的改变小于大约±0.5°。

13.如权利要求9所述的方法，其中所述翻转变异算子包括将具有最小残差的解变为其歧义备选解。

14.如权利要求9所述的方法，其中所述翻转变异算子包括保持染色体不变。

15.如上述权利要求之一所述的方法，其中确定传感器对的到达时间差(TDOA)包括在所述传感器对检测的冲击波信号之间执行互相关，并选择产生最小计算残差的TDOA。

16.如上述权利要求之一所述的方法，还包括：

如果所述比例小于所述预定义值，则指定具有较小计算残差的解或新解作为原始射弹弹道，且具有较大计算残差的解或新解作为备选射弹弹道。

17.一种用于从冲击波仅有的信号中消歧射弹弹道的方法，包括：

在形成天线的5个或更多个间隔开的声传感器上测量所述冲击波仅有的信号的至少初始部分；

估算所述声传感器的定时误差分布；

用大于所估算的定时误差分布的时间分辨率，从所述冲击波仅有的信号的所测量初始部分中确定传感器对的到达时间差(TDOA)；以及

基于用于消歧的所定义置信度和用于所述声传感器的所述TDOA的残差值，选择所消歧的射弹弹道。

18.如权利要求17所述的方法，其中所述定时误差分布与天线传感器的增益变化、采样变化和/或传感器位置变化有关。

19.如权利要求17或18所述的方法，其中用于消歧的所述置信度取决于所述天线的尺寸。

20.如权利要求17到19之一所述的方法，其中所消歧的射弹弹道是基于两个歧义解的残差比例选择的。

21.如权利要求17到20之一所述的方法，其中传感器对的所述到达时间差(TDOA)通过如下方式确定：

指定首先碰撞到所述冲击波的传感器作为参考传感器；

当在所述参考传感器上所述冲击波仅有的信号的初始部分的振幅越过阈值时，设置定时电路的第一锁存器，所述第一锁存器激活用于每个其它传感器的开始计数器，其中每个其它传感器中的所述计数器运行，直到对应的传感器碰撞到所述冲击波为止；

当所述其它传感器之一碰撞到所述冲击波仅有的信号的所述初始部分时，设置用于对应的其它传感器的第二锁存器，所述第二锁存器停止用于该其它传感器的开始计数器；以及

记录所述其它传感器相对于所述参考传感器的所述TDOA值。

22.如权利要求17到21之一所述的方法，其中：

如果在预定频带上，所测量的冲击波波形的声能量小于预定阈值，则射弹弹道因为是错误的而被消除。

23.如权利要求22所述的方法，其中所述预定频带包括在大约700Hz和10kHz之间的频率。

24.如权利要求17到23之一所述的方法，其中：

如果所测量的冲击波波形具有正值的时间间隔小于最小时间或大于最大时间，则射弹弹道因为是错误的而被消除。

25.如权利要求24所述的方法，其中所述最小时间大约为70μs，且所述最大时间大约为300μs。

26.如权利要求17到25之一所述的方法，其中所述消歧的射弹弹道具有比任何其它计算的射弹弹道更小的残差值。

27.一种用于通过检测冲击波和枪口爆炸来估算枪械射程的方法，包括：

在形成天线的多个间隔开的声传感器上测量冲击波仅有的信号；

在所述多个声传感器上测量枪口爆炸信号；

从所测量的冲击波和枪口爆炸信号中确定所述枪械射程的初始估算；

假设一个初始子弹速度和子弹牵引系数；以及

迭代计算沿子弹弹道的瞬时子弹速度，以获得更新的枪械射程。

28.如权利要求27所述的方法，其中迭代计算包括执行预定数量的迭代。

29.如权利要求27所述的方法，其中确定所述初始枪械射程包含计算所述冲击波仅有的信号和所述枪口爆炸信号之间的到达时间差(TDOA)以及到达角。

30.如权利要求27所述的方法，其中迭代计算包括：定义收敛准则，并且如果连续确定的更新枪械射程之间的关系满足所述收敛准则，则接受所述更新枪械射程作为最终枪械射程。

31.如权利要求30所述的方法，其中连续确定的更新枪械射程之间的所述关系是所述连续确定的更新枪械射程之间的差。

32.如权利要求30所述的方法，其中连续确定的更新枪械射程之间的所述关系是所述连续确定的更新枪械射程之间的百分比改变。

33.如权利要求27所述的方法，其中如果所计算的子弹速度小于声速，则将所计算的子弹速度设置为所述声速。

34.如权利要求27所述的方法，其中如果子弹弹道角和到达角都大于预定值，则所述更新枪械射程被认为无效。

35.如权利要求34所述的方法，还包含：如果所述更新枪械射程无效，则应用遗传算法(GA)，即：

定义所述GA的初始种群，所述种群具有预定数量的个体，每个个体由三元组表示，所述三元组包含假设的枪械射程、所述子弹弹道的脱靶方位角(MA)和脱靶仰角(ME)；

对于预定义的代数执行所述GA；

对每一代中的所述个体计算残差；以及

在每一代中选择具有最小残差的解作为不变异而存活的个体。

36.如权利要求35所述的方法，还包含如下步骤：在已执行了所述预定义的代数后，选择具有最小残差的解作为更新的枪械射程。

37.如权利要求35所述的方法，还包括：

对于一代中的每个三元组，执行预定数量的迭代，以计算修正的枪械射程，其中用所述修正的枪械射程计算每一代中所述个体的残差。

38.如权利要求35所述的方法，其中应用所述GA包括对一代中的所述种群应用交叉和变异算子。

39.如权利要求38所述的方法，其中应用所述交叉算子包括在来自一代中所述种群的两个个体之间交换脱靶方位角和脱靶仰角中的至少一项。

40.如权利要求38所述的方法，其中所述变异算子包括区段变异、增量变异以及无变异。

41.如权利要求40所述的方法，其中所述区段变异算子用随机选择的值来替代所述三元组的值。

42.如权利要求40所述的方法，其中所述增量变异算子在所述三元组的所有区段中引起小变异。

43.如权利要求40所述的方法，其中所述无变异算子保持一代中的所述个体不变。

44.一种用于从冲击波信号和有限数量的枪口爆炸信号中消歧射弹弹道的方法，包括：

在形成天线的5个或更多个间隔开的声传感器上测量冲击波仅有的信号；

在最多4个所述传感器上测量枪口爆炸信号；

从所述冲击波信号确定传感器对的到达时间差(TDOA)信息；

对于预定义的代数，用初始种群执行遗传算法，所述初始种群包含预定数量的个体，每个个体由四元组表示，所述四元组包含枪械方位角、枪械仰角、脱靶方位角和脱靶仰角；

对每一代中的所述个体计算残差，所述残差包含TDOA冲击波和枪口爆炸信号组合的最小二乘方拟合；以及

如果具有最小残差的解与其歧义备选解之比大于预定义值，则指定具有最小计算残差的解作为消歧的射弹弹道。

45.一种用于在存在有冲击波信号时从枪口波提取信号的方法，包括：

定义时间窗，其宽度对应于枪口波穿过传感器阵列所需的时间；

检测所述冲击波信号；

检测所述冲击波信号之后，使所述窗前进，并作为时间函数测量在所述窗中接收的总能量；以及

使所测量的总能量的最大值与所述枪口信号相关联。

46.如权利要求45所述的方法，其中测量所述总能量包含在所述窗上积分所测量的能量。

47.如权利要求45所述的方法，还包含识别冲击波回声和忽略在所检测的信号中由所述冲击波回声引起的部分。

48.如权利要求45所述的方法，还包含：确定在所述窗中产生最大总能量的峰值信号值，并且如果所述峰值信号值比在所述窗中所测量的总能量大预定义比例因子，则识别所述峰值信号值为所述枪口信号。

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