CN112066977B - 一种光电测量网络多目标匹配与编目方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于靶场测控技术领域，提供一种用于指控图像调度辅助决策的光学测量网络多目标匹配与编目方法。利用多目标下行遥测链路定位信息/雷达组网测量信息作为原始输入，对所有光电经纬仪按试验任务规划提供多目标定位引导信息，并按规范形成自定位数据包；对光学测量网络原始数据进行预处理形成光电交会后处理数据，使其与自定位数据包共同作为试验目标匹配与编目的初始输入；最后通过光电目标匹配算法。本发明规范靶场测控设备数据处理接口设计，健全完善光学测量网络数据处理流程，提高靶场测控系统的整体测量能力，对未来外场试验态势融合分发与指控图像调度决策具有关键意义。
Description
技术领域
本发明属于靶场测控技术领域，具体涉及一种用于指控图像调度辅助决策的光学测量网络多目标匹配与编目方法。
背景技术
针对未来无人机蜂群、新概念飞行器飞行试验等外场联合试验发展趋势，未来外场多光电经纬仪测量发展的重点是满足对复杂背景下的远距离、低对比度、小尺寸、高速度、低仰角的多目标测量跟踪和成像能力。
以往单装试验中，光电经纬仪通过测控中心发送引导先验信息实现对目标捕获、探测与跟踪，目前并无针对外场试验多目标匹配及编目技术基础。随着外场承担的试验由单装试验向外场联合试验转变，其测控目标类型与飞行环境变得复杂多样，因此光电测量网络进行多目标匹配与编目管理对态势分发、多源数据实时融合以及关于辅助决策的指控图像调度具有重要意义。
国内靶场现有光电经纬仪的立项论证与装备建设相互独立，且其工作视场、红外/可见光测量单元以及作用距离等战技指标多样、内部数据融合算法及试验点位布站规划不同，使之难以通过单装改造满足外场联合试验下目标匹配与编目需求。
发明内容
本发明的目的是解决外场联合试验下光电测量网络多目标匹配与编目的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种光学测量网络多目标匹配与编目方法，具体技术方案包含如下步骤：
步骤1、利用多目标下行遥测链路定位信息/雷达组网测量信息作为原始输入，对所有光电经纬仪按试验任务规划提供多目标定位引导信息，并按规范形成自定位数据包；
步骤2、对光学测量网络原始数据进行预处理形成光电交会后处理数据，使其与自定位数据包共同作为试验目标匹配与编目的初始输入；
步骤3、通过光电目标匹配算法，结合试验目标类型、当前已有自定位数据包与光电交会测量数据以及多经纬仪目标匹配结果完成光学测量网络的多目标匹配与初始排序管理；
光电目标编目数据域格式设计如下，设计参数名称：目标总数n、序列编目1、数据绝对时T1、X1坐标分量、Y1坐标分量、Z1坐标分量、X方向速度Vx1、Y方向速度Vy1、Z方向速度Vz1……序列编目n、数据绝对时Tn、Xn坐标分量、Yn坐标分量、Zn坐标分量、X方向速度Vxn、X方向速度Vyn、X方向速度Vzn；
其中，坐标系采用CGCS2000坐标系；数据包采用浮动型设计思想，规定时间内若目标i无测量数据则不占数据包空间；序列编目顺序按照目标编目序列1～2依次排序，目标编目序列1:00xx；目标编目序列2:01xx；
完成目标编目序列与匹配算法的相关设计后，多目标匹配与初始排序管理按如下步骤完成：
步骤301、设计目标匹配节点1：完成时间对齐后，提取自定位数据包与光学交会测量数据的多目标运动几何信息，结合各经纬仪的匹配判据，进行目标匹配；
步骤302、目标i若满足节点1匹配要求，则归入目标编目序列1，若不满足，则归入目标编目序列2，下一时刻重新匹配；
步骤4、利用目标编目动态分配算法
步骤401、确定影响目标动态编目包括环境态势、光学目标特性、空间位置以及速度四类要素，利用层次分析法将时域分配问题层次化，分解为由以上指标元素按支配关系的递阶层次结构，最终利用层次分析法计算各个目标编目优先级；
步骤402、结合已有2类目标编目序列归入情况，以编目优先级计算结果为动态输入，申请重新排序；
步骤403、2类目标编目已修改序列全部完成排序后，支持对任意目标i进行人工干预编目，若不选择人工干预方式也可根据下一时刻试验态势变化重新计算各个目标编目优先级；
进一步的，步骤1可以如下实现：
步骤101、试验前对自定位数据包交换协议数据单元格式和遥测/雷达定位数据域格式进行约定，在遥测/雷达数据固定段插入目标编号项；
步骤102、将下行遥测数据与雷达组网测量数据进行预处理处理形成目标遥测定位数据和并提取遥测/雷达站点状态数据；
步骤103、根据各站点的链路状态评估结果，自动或者手动对同一目标的遥测/雷达定位数据进行择优处理，对多台光电经纬仪组成的光学测量网络按试验任务规划提供多目标定位引导信息，保证每个试验目标至少有两个以上光电经纬仪对其进行探测跟踪；
步骤104、根据对各试验目标的择优处理结果形成自定位数据包(60分简单陈述包内要素即可)。
进一步的，步骤2可以如下实现：
步骤201、异常值检验，对光电测量数据方位角、俯仰角进行质量评判，利用向前外推纠错、内插纠错以及向后外推纠错等方法将光电原始测量数据集合中严重偏离目标真值的异常值进行判别并纠正，初步提升数据质量精度；
步骤202、脱靶量修正，根据目标在像平面坐标系的分布位置，计算光电经纬仪跟踪脱靶量修正量，并修正目标方位角与俯仰角测量量；
步骤203、误差修正，为提高光电经纬仪方位角A、俯仰角E、速度V这些测量参数的精度，对各自设备的垂直轴误差、水平轴误差和照射轴误差、所处环境造成的垂线偏差以及大气折射误差进行修正；
步骤204、交会计算：利用雷达/遥测目标定位数据生成多目标高精度引导数据，引导两台以上光电经纬仪捕获同一目标实时测量数据的目标距离R和俯仰角E，通过配置大地坐标系下的经纬高、正北偏角、RAE误差、设备环境温度与压强等光电测站相关参数，根据时间对准要求设置时间间隔频率与交会计算次数，通过交会计算得到目标位置信息R、A、E；
步骤205、坐标转换：通过计算测站在发射坐标系的站址坐标以及测站垂线坐标系与测站发射坐标系间转换矩阵，实现站心坐标系(R、A、E)向大地坐标系(X、Y、Z)的转换；
步骤206、进行时统偏差估计。为消除测控中心与各个光电经纬仪之间的时统偏差对精度统计结果的影响，将自定位数据中的目标时间信息并作为测量信息比对标准，进行光电设备精度时统偏差估计；
步骤207、进行时间对齐，得到时统偏差的估计值后，基于最小二乘法进行时间对准，使自定位数据与与光电跟踪数据的采样时间完全对应。
进一步的，目标编目序列1～2分别包括如下情况：
目标编目序列1
a.若关于目标i的任意一个以上光学交会测量数据与自定位数据包相关信息实现目标匹配，则其归入目标编目序列1，其具体编号与其自定位目标编目相一致；
b.上一时刻被归入目标编目序列2的目标j，下一时刻重新匹配时满足节点1匹配要求，则其归入目标编目序列1，其具体编号与其自定位目标编目相一致；
目标编目序列2
a.已有自定位数据的目标i，若其目标定位信息不满足任意光学交会测量数据的节点1的匹配判据要求，则其暂时归入目标编目序列2，其具体编号与其自定位目标编目相一致；
b.若目标j的无有效自定位数据包信息仅有其光学交会测量数据，则其暂时归入目标编目序列2，其具体编号为N+1，其中，N为目标总数，同类目标后续编号依次累加。
本发明的有效收益
1、本发明通过完成对光学测量网络的多目标匹配与编目管理，通过基于地心坐标系的空间对准、基于最小二乘法的时间对准、使雷达、遥测、光电交汇计算三类测控异构数据实现不同种类的不等精度测量信息的中心级数据融合处理，有效提高了雷达、遥测以及光电等设备数据利用率；
2、本发明规范了靶场测控设备数据处理接口设计，健全完善光学测量网络数据处理流程，提高靶场测控系统的整体测量能力，对未来外场试验态势融合分发与指控图像调度决策具有关键意义。
附图说明
图1为本发明光学测量网络多目标匹配与初始编目流程；
图2为本发明基于动态优先级的目标编目优化算法。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的解释和说明。
本发明提出了一种用于指控图像调度辅助决策的光学测量网络多目标匹配与编目方法，制定了目标通用数据交换协议数据单元格式、自定位数据包与光电目标编目数据域格式规范设计，完成了光电交会多目标匹配与初始排序算法与光电动态优先级编目优化算法的设计，可用于测控中心对多台经纬仪在外场试验场景下多目标匹配与编目管理工作，对未来外场试验态势融合分发与指控图像调度决策具有关键意义。
本发明的技术方案包含如下步骤：
步骤1、利用多目标下行遥测链路定位信息/雷达组网测量信息作为原始输入，对所有光电经纬仪按试验任务规划提供多目标定位引导信息，并按规范形成自定位数据包；
步骤2、对光学测量网络原始数据进行预处理形成光电交会后处理数据，使其与自定位数据包共同作为试验目标匹配与编目的初始输入；
步骤3、通过光电目标匹配算法，结合试验目标类型、当前已有自定位数据包与光电交会测量数据以及多经纬仪目标匹配结果完成光学测量网络的多目标匹配与初始排序管理；
步骤4、利用目标编目动态分配算法，可根据试验态势变化对目标编目进行实时调整。
其中，步骤1中关于自定位数据包设计，本领域技术人员可以按照实际需求自行设计，也可以参考如下步骤完成。
步骤101、试验前，首先对自定位数据包交换协议数据单元格式和遥测/雷达定位数据域格式进行约定，在遥测/雷达数据固定段插入目标编号项(1字节，无符号二进制整数)，；
步骤102、将下行遥测数据与雷达组网测量数据进行预处理处理形成目标遥测定位数据和并提取遥测/雷达站点状态数据；
步骤103、根据各站点的链路状态评估结果，自动或者手动对同一目标的遥测/雷达定位数据进行择优处理，对多台光电经纬仪组成的光学测量网络按试验任务规划提供多目标定位引导信息，保证每个试验目标至少有两个以上光电经纬仪对其进行探测跟踪；
步骤104、根据对各试验目标的择优处理结果，如图所示，以表1与表2规范格式按目标编号依次组帧形成自定位数据包。
表1通用数据交换协议数据单元格式设计
表2自定位包数据域格式设计
步骤2中关于光学原始测量数据预处理，应包含以下具体步骤：
步骤201、异常值检验。对光电测量数据方位角A、俯仰角E进行质量评判，利用向前外推纠错、内插纠错以及向后外推纠错等方法将光电原始测量数据集合中严重偏离目标真值的异常值进行判别并纠正，初步提升数据质量精度；
步骤202、脱靶量修正：根据目标在像平面坐标系的分布位置，计算光电经纬仪跟踪脱靶量修正量，并修正目标方位角与俯仰角测量量；
步骤203、误差修正：为提高光电经纬仪方位角A、俯仰角E、速度V等测量参数精度，对各自设备的系统误差(垂直轴误差、水平轴误差和照射轴误差)、所处环境造成的垂线偏差以及大气折射误差进行修正；
步骤204、交会计算：利用雷达/遥测目标定位数据生成多目标高精度引导数据，引导两台以上光电经纬仪捕获同一目标实时测量数据的目标距离R和俯仰角E，通过配置大地坐标系下的经纬高、正北偏角、RAE误差、设备环境温度与压强等光电测站相关参数，根据时间对准要求设置时间间隔频率与交会计算次数，通过交会计算得到目标位置信息R、A、E；
步骤205、坐标转换：通过计算测站在发射坐标系的站址坐标以及测站垂线坐标系与测站发射坐标系间转换矩阵，实现站心坐标系(R、A、E)向大地坐标系(X、Y、Z)的转换。
步骤206、进行时统偏差估计。为消除测控中心与各个光电经纬仪之间的时统偏差对精度统计结果的影响，将自定位数据中的目标时间信息并作为测量信息比对标准，进行光电设备精度时统偏差估计；
步骤207、进行时间对齐。得到时统偏差的估计值后，基于最小二乘法进行时间对准，使自定位数据与与光电跟踪数据的采样时间完全对应。
步骤3中的光学目标匹配算法可根据自定位数据包与多目标光学交会测量结果进行目标定位信息匹配，匹配算法相关判据可依照任务场景变化进行适应性调整；其调整范围主要应考虑以下三种因素：
1)、光电经纬仪之间工作视场、红外/可见光测量单元以及探测跟踪作用距离等技术指标存在差异；
2)、参试单元是否具备复杂背景下的远距离、低对比度、小尺寸、高速度、低仰角等飞行目标特征；
3)、观测靶场多个飞行目标的不同气象条件，各种飞行高度、相对设备的观测角度。
表3光电目标编目数据域格式设计
步骤3关于多目标匹配与初始排序管理，外场联合试验下飞行目标类型多样且技术动作交互复杂，可能存在短/长期无法完成目标匹配态势，此时应针对试验目标匹配情况进行归类设计，如下所示：
目标编目序列1
a.若关于目标i的任意一个以上光学交会测量数据与自定位数据包相关信息实现目标匹配，则其归入目标编目序列1，其具体编号与其自定位目标编目相一致；
b.上一时刻被归入目标编目序列2的目标j，下一时刻重新匹配时满足节点1匹配要求，则其归入目标编目序列1，其具体编号与其自定位目标编目相一致。
目标编目序列2
a.已有自定位数据的目标i，若其目标定位信息不满足任意光学交会测量数据的节点1的匹配判据要求，则其暂时归入目标编目序列2，其具体编号与其自定位目标编目相一致；
b.若目标j的无有效自定位数据包信息仅有其光学交会测量数据，则其暂时归入目标编目序列2，其具体编号为N+1(N为目标总数，同类目标后续编号依次累加)。
步骤3完成目标编目序列与匹配算法的相关设计后，多目标匹配与初始排序管理，还应包含以下具体步骤：
步骤301、设计目标匹配节点1：完成时间对齐后，提取自定位数据包与光学交会测量数据的多目标运动几何信息，结合各经纬仪的匹配判据，进行目标匹配；
步骤302、目标i若满足节点1匹配要求，则归入目标编目序列1，若不满足，则暂时归入目标编目序列2，下一时刻重新匹配；
如图2所示，步骤4中基于优先级目标编目动态排序管理，应包含以下具体步骤：
步骤401、确定影响目标动态编目包括环境态势、光学目标特性、空间位置以及速度四类要素，利用层次分析法(AHP)将时域分配问题层次化，分解为由以上指标元素按支配关系的递阶层次结构，最终利用AHP法基本原理计算各个目标编目优先级。
步骤402、结合已有2类目标编目序列归入情况，以编目优先级计算结果为动态输入，申请重新排序；
步骤403、4类目标编目序列全部完成排序后，支持对任意目标i进行人工干预编目，若不选择人工干预方式也可根据下一时刻试验态势变化重新计算各个目标编目优先级；
实施例1
某外场正在进行基于无人机蜂群的外场联合试验，根据外场联合试验相关要求，我方共有8台不同口径光电经纬仪、若干个车载综合测控系统与若干个多波段测量雷达参试，测控中心需完成对4个飞行目标进行光电测量网络多目标匹配与编目。
现利用本发明的方法,下面结合附图表对此方法的相关具体实施方式作详细说明。
步骤1、将4个试验飞行目标的下行遥测链路定位信息与雷达组网测量信息作为原始输入，根据任务规划，对全部参试光电经纬仪提供多目标定位引导信息，按表1表2规范要求形成自定位数据包；
其中，步骤101、结合遥测下行接收与雷达组网测量结果，对4个试验目标的设置目标编号，分别为H1/H2/H3/H4；
步骤102、根据任务规划要求，每个目标均有至少两台以上车载综合测控系统或测量雷达进行跟踪测量，将全部遥测/雷达数据进行预处理分别形成目标遥测/雷达定位数据和测控站点状态数据；
步骤103、根据各站点(h11/h12/h21/h22/h31/h32/h41/h42…)的链路状态评估结果，进行择优处理,最终利用h11/h22/h31/h41站点的目标定位数据数据(来源于：目标1、3、4的雷达测量数据，目标2的下行遥测数据)按照附图1、附表1与附表2要求格式组帧形成自定位数据包。
步骤2、对A/B/C/D/E/F/G/H经纬仪原始数据进行预处理形成光学交会测量数据ab、cd、ef、gh，使其与自定位数据包时间对齐，并共同作为试验目标匹配与编目的初始输入；
步骤3、利用当前自定位数据包与光学交会测量数据以及光电目标匹配算法完成按照附图1要求光学测量网络下的多目标匹配与初始排序管理；
其中，步骤301、当前自定位数据包中有h11/h22/h31/h41的四个目标有效位置信息；针对A/B/C/D/E/F/G/H经纬仪交会计算后处理测量数据中目标有效探测信息结果为：ab、cd、ef、gh；
步骤302、提取自定位数据包与光学交会计算测量后处理数据的目标运动几何信息进行节点算法匹配，其中h11与gh、h31与ab以及h41与cd满足节点匹配要求，依次归入目标编目序列1，目标h22的自定位信息暂时归入目标编目序列2，下一时刻重新匹配；
下一时刻，目标h22进行节点算法重新匹配，h22与ef满足节点1匹配要求，归入目标编目序列1，且此时h11与gh、h22与ef、h31与ab以及h41与cd皆完成匹配，均归入目标编目序列1，至此完成了光学测量网络的全部多目标匹配与编目工作；
步骤4、利用目标编目动态分配算法，可根据目标特性及态势变化对目标编目进行实时调整。
步骤401、根据环境态势、光学目标特性、空间位置以及速度四类影响目标动态编目的准则要素，利用层次分析法(AHP)将时域分配问题层次化，构建两两比较矩阵，利用Delphi咨询法通过评估获得方案层的判断矩阵，并根据衡量标准的特征向量求得环境态势的相对权重为0.2636、光学目标特性的相对权重为0.5811、空间位置的相对权重为0.0538、速度的相对权重为0.1015，得出目标编目方案。
步骤402、结合已有2类目标编目序列归入情况，以编目优先级计算方案结果为动态输入，经重新排序得出目标编目序列1/2的原顺序不变；
步骤403、不选择人工干预方式重新编目，最终完成多目标匹配与编目管理工作。
Claims (3)
1.一种光学测量网络多目标匹配与编目方法，其特征在于，包含如下步骤：
步骤1、利用多目标下行遥测链路定位信息/雷达组网测量信息作为原始输入，对所有光电经纬仪按试验任务规划提供多目标定位引导信息，并按规范形成自定位数据包；
步骤2、对光学测量网络原始数据进行预处理形成光电交会后处理数据，使其与自定位数据包共同作为试验目标匹配与编目的初始输入；
步骤201、异常值检验，对光电测量数据方位角、俯仰角进行质量评判，利用向前外推纠错、内插纠错以及向后外推纠错的方法将光电原始测量数据集合中严重偏离目标真值的异常值进行判别并纠正，初步提升数据质量精度；
步骤202、脱靶量修正，根据目标在像平面坐标系的分布位置，计算光电经纬仪跟踪脱靶量修正量，并修正目标方位角与俯仰角测量量；
步骤203、误差修正，为提高光电经纬仪方位角A、俯仰角E、速度V这些测量参数的精度，对各自设备的垂直轴误差、水平轴误差和照射轴误差、所处环境造成的垂线偏差以及大气折射误差进行修正；
步骤204、交会计算：利用雷达/遥测目标定位数据生成多目标高精度引导数据，引导两台以上光电经纬仪捕获同一目标实时测量数据的目标距离R和俯仰角E，通过配置大地坐标系下的经纬高、正北偏角、RAE误差、设备环境温度与压强的光电测站相关参数，根据时间对准要求设置时间间隔频率与交会计算次数，通过交会计算得到目标位置信息R、A、E；
步骤205、坐标转换：通过计算测站在发射坐标系的站址坐标以及测站垂线坐标系与测站发射坐标系间转换矩阵，实现站心坐标系(R、A、E)向大地坐标系(X、Y、Z)的转换；
步骤206、进行时统偏差估计，为消除测控中心与各个光电经纬仪之间的时统偏差对精度统计结果的影响，将自定位数据中的目标时间信息作为测量信息比对标准，进行光电设备精度时统偏差估计；
步骤207、进行时间对齐，得到时统偏差的估计值后，基于最小二乘法进行时间对准，使自定位数据与与光电跟踪数据的采样时间完全对应；
步骤3、通过光电目标匹配算法，结合试验目标类型、当前已有自定位数据包与光电交会测量数据以及多经纬仪目标匹配结果完成光学测量网络的多目标匹配与初始排序管理；
光电目标编目数据域格式设计如下，设计参数名称：目标总数n、序列编目1、数据绝对时T1、X1坐标分量、Y1坐标分量、Z1坐标分量、X方向速度Vx1、Y方向速度Vy1、Z方向速度Vz1……序列编目n、数据绝对时Tn、Xn坐标分量、Yn坐标分量、Zn坐标分量、X方向速度Vxn、X方向速度Vyn、X方向速度Vzn；
其中，坐标系采用CGCS2000坐标系；数据包采用浮动型设计思想，规定时间内若目标i无测量数据则不占数据包空间；序列编目顺序按照目标编目序列1～2依次排序，目标编目序列1:00xx；目标编目序列2:01xx；
完成目标编目序列与匹配算法的相关设计后，多目标匹配与初始排序管理按如下步骤完成：
步骤301、设计目标匹配节点1：完成时间对齐后，提取自定位数据包与光学交会测量数据的多目标运动几何信息，结合各经纬仪的匹配判据，进行目标匹配；
步骤302、目标i若满足节点1匹配要求，则归入目标编目序列1，若不满足，则归入目标编目序列2，下一时刻重新匹配；
步骤4、利用目标编目动态分配算法
步骤401、确定影响目标动态编目包括环境态势、光学目标特性、空间位置以及速度四类要素，利用层次分析法将时域分配问题层次化，分解为由以上指标元素按支配关系的递阶层次结构，最终利用层次分析法计算各个目标编目优先级；
步骤402、结合已有2类目标编目序列归入情况，以编目优先级计算结果为动态输入，申请重新排序；
步骤403、2类目标编目已修改序列全部完成排序后，支持对任意目标i进行人工干预编目，若不选择人工干预方式也可根据下一时刻试验态势变化重新计算各个目标编目优先级。
2.根据如权利要求1所述的一种光学测量网络多目标匹配与编目方法，其特征在于，所述步骤1可以如下实现：
步骤101、试验前对自定位数据包交换协议数据单元格式和遥测/雷达定位数据域格式进行约定，在遥测/雷达数据固定段插入目标编号项；
步骤102、将下行遥测数据与雷达组网测量数据进行预处理处理形成目标遥测定位数据和并提取遥测/雷达站点状态数据；
步骤103、根据各站点的链路状态评估结果，自动或者手动对同一目标的遥测/雷达定位数据进行择优处理，对多台光电经纬仪组成的光学测量网络按试验任务规划提供多目标定位引导信息，保证每个试验目标至少有两个以上光电经纬仪对其进行探测跟踪；
步骤104、根据对各试验目标的择优处理结果形成自定位数据包。
3.根据权利要求1或2所述的一种光学测量网络多目标匹配与编目方法，其特征在于，所述目标编目序列1～2分别包括如下情况：
目标编目序列1
a.若关于目标i的任意一个以上光学交会测量数据与自定位数据包相关信息实现目标匹配，则其归入目标编目序列1，其具体编号与其自定位目标编目相一致；
b.上一时刻被归入目标编目序列2的目标j，下一时刻重新匹配时满足节点1匹配要求，则其归入目标编目序列1，其具体编号与其自定位目标编目相一致；
目标编目序列2
a.已有自定位数据的目标i，若其目标定位信息不满足任意光学交会测量数据的节点1的匹配判据要求，则其暂时归入目标编目序列2，其具体编号与其自定位目标编目相一致；
b.若目标j的无有效自定位数据包信息仅有其光学交会测量数据，则其暂时归入目标编目序列2，其具体编号为N+1，其中，N为目标总数，同类目标后续编号依次累加。
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