CN114372348B - 一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，属于激光引信技术领域。本发明通过建立线阵激光成像引信发射模型，使用射线模拟激光成像引信的发射过程和接收过程，实现弹载线阵激光成像引信快速成像仿真。本发明针对不同线数、不同角分辨率的激光成像引信进行不同起始位置、飞行速度、攻击角、脱靶量、交会角度、脱靶方位、导弹滚转角、偏航角、俯仰角等交会姿态下的快速仿真，高效生成多种交会姿态下的弹载线阵激光成像引信点云数据集，具有实际生成效果相似度高、生成速度快的优点。本发明占用资源低、获取信息更直观、仿真效率高，生成的弹载线阵激光成像引信仿真点云数据集，能够适用于高速弹载激光成像引信局部稀疏点云目标识别。

Description

一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法

技术领域

本发明涉及一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，属于激光引信技术领域。

背景技术

引信是利用环境信息、目标信息或平台信息，在保证勤务和发射安全的前提下，按预定策略对弹药实施起爆控制的装置。激光成像引信是近炸引信的三大体制之一，具有抗电磁干扰能力强、定距精度高等优点，广泛应用于空空导弹、地(舰)对空导弹、反辐射导弹、反辐射无人机等多种武器平台，是终端武器系统实现精确打击与高效毁伤的关键。基于目前国内器件的工艺水平和成熟度，从工程实现角度考虑，现有成像体制中，基于线阵推扫方式的激光成像引信最适用于弹目交会下对目标的精细化探测和识别。由于线阵激光成像引信硬件成本较高，一旦硬件确定后，发射线阵数目不能随意更改，加之弹目交会条件多变且实验难度大成本高，难以从实验角度获取合适且足够多的数据用于目标识别。通过计算机模拟弹载线阵激光成像引信成像过程并生成数据集，采用弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，可有效解决获取大量数据集问题。目前常用的激光成像引信仿真方法是基于光子发射或基于激光光斑模拟，这两种方法计算量大，占用资源较多，生成数据速度较慢，不利于实时信息处理，更不利于后续目标识别工作。另外，传统的成像仿真方法往往需要获取目标的全局信息才能实现对目标的特征提取与识别，并不适用于复杂高速弹目交会场景。而高速弹目交会下的弹载线阵激光成像引信需要在获取较为稀疏的局部目标信息时输出起爆信息，从而实现高效毁伤。因此，通过计算机高效仿真弹载线阵激光成像引信成像过程并快速实时生成稀疏点云数据集，为实现复杂场景下的局部稀疏点云成像和目标识别提供基础，在激光成像引信目标识别技术中具有重要意义。

发明内容

针对现有基于光子发射的激光成像引信仿真方法占用资源高、仿真效率低下，无法适用于高速弹载线阵激光成像引信局部稀疏点云快速生成问题。本发明目的是提供一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，通过建立线阵激光成像引信发射模型，使用射线模拟线阵激光成像引信的发射过程和接收过程，实现弹载线阵激光成像引信快速成像仿真。本发明相比传统光子发射的仿真方法，仿真过程更为简单，获取信息更直观，效率更高；在此基础上，本发明可针对不同线数、不同角分辨率的激光成像引信进行不同起始位置、飞行速度、攻击角、脱靶量、交会角度、脱靶方位、滚转角、偏航角、俯仰角等交会姿态下的快速仿真，高效生成多种交会姿态下的弹载线阵激光成像引信点云数据集，具有实际生成效果相似度高、生成速度快的优点。本发明生成的弹载线阵激光成像引信快速仿真点云数据集，能够适用于高速弹载激光成像引信局部稀疏点云目标识别。

本发明公开的一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，包括如下步骤：

步骤一、建立目标坐标系。

以目标几何中心为原点，取OX_t轴为目标移动方向，建立右手三维直角坐标系OX_tY_tZ_t。若目标静止，规定目标坐标系OX_tY_tZ_t为全局坐标系，记作OX_gY_gZ_g。

步骤二、建立导弹坐标系。

以线阵激光成像引信发射光学视场中心为原点，取OX_m轴沿导弹纵轴向前，OY_m轴垂直于导弹纵向对称平面内的轴，建立直角坐标系OX_mY_mZ_m。

步骤三、建立线阵激光成像引信发射模型。

对于线数为n线、视场角为Θ的线阵激光成像引信，角度均分的情况下，激光相邻发射单元间的角分辨率为Θ/n。取激光发射视场中心到每束激光的视场中心的连线为该束激光的发射方向，用射线模拟每束激光的发射。定义激光束发射方向与发射平面中心线之间的夹角为θ_i，其中i＝1,2…n。θ_i与激光线数n、视场角Θ的关系如下：

在激光发射平面中，每束激光的发射方向矢量为

。导弹飞行过程中，当激光发射平面与大地坐标水平面方向夹角为α，则在导弹坐标系OX_mY_mZ_m中，每束激光的发射方向矢量表示为：

式中，i＝1,2…n。

式(1)、式(2)即为建立的线阵激光成像引信发射模型。

步骤四、建立弹目交会模型。

导弹与目标交会过程中，导弹的姿态变化会引起导弹坐标系的旋转。定义坐标系绕OX_m轴旋转角度γ，绕OY_m轴旋转角度ψ，绕OZ_m轴旋转角度ε。其中γ、ψ和ε分别称为滚转角、偏航角和俯仰角。

坐标旋转矩阵如下：

于是，导弹坐标系与全局坐标系之间的转换关系为：

根据式(6)的坐标转换关系，建立弹目交会模型。

步骤五、建立线阵激光成像引信接收模型。

线阵激光成像引信的发射重频为f(Hz)，则步骤三中代表激光的射线，每隔1/f秒返回一次距离信息。则经过t秒，返回

个距离信息，其中

表示向下取整。若目标距离信息大于线阵激光成像引信的最大探测距离，则舍弃。每个距离信息为：

d_j＝[S₁ S₂ … S_n]^T (7)

式中，j＝1,2…m。线阵激光成像引信接收到的所有距离信息d_j按时间顺序组成距离信息矩阵D＝[d₁ d₂ … d_m]，即实现建立线阵激光成像引信接收模型。

步骤六、坐标变换生成点云。

将步骤五得到弹目交会过程的距离信息，经过

次扫描，将有效射线的距离信息从导弹坐标系转换到全局坐标系下，生成一次弹目交会过程中弹载线阵激光成像引信仿真点云数据。

步骤五得到弹目交会过程的距离信息为D＝[d₁ d₂ … d_m]。定义弹体平台的飞行速度为v(m/s)，经过

次扫描，得到N＝m×n个点，则将输出数据转换为全局坐标系下的点云为：

将有效射线的距离信息从导弹坐标系转换到全局坐标系下，生成弹载线阵激光成像引信仿真点云数据。

步骤七、变换参数多次仿真。

根据步骤一至步骤六，针对不同线数、不同角分辨率的线阵激光成像引信进行不同起始位置、飞行速度、攻击角、脱靶量、交会角度、脱靶方位、滚转角、偏航角、俯仰角等交会姿态下的快速仿真，高效生成多种交会姿态下的弹载线阵激光成像引信仿真点云数据集，并将所述弹载线阵激光成像引信仿真点云数据集应用于实时弹目交会下稀疏点云目标特征提取神经网络的训练，进而提高弹载线阵激光成像引信精细化探测性能和目标识别准确率。

有益效果：

1、本发明公开的一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，通过建立线阵激光成像引信发射模型，使用射线模拟线阵激光成像引信的发射过程和接收过程。相比传统光子发射的仿真方法，计算过程更为简单，获取信息效率更高，最终可针对不同线数、不同角分辨率的线阵激光成像引信进行不同起始位置、飞行速度、攻击角、脱靶量、交会角度、脱靶方位、滚转角、偏航角、俯仰角等交会姿态下的快速仿真，高效生成多种交会姿态下的弹载线阵激光成像引信点云数据集。实际生成效果相似度高，生成速度快，能够适用于高速弹载激光成像引信局部稀疏点云目标识别。

2、本发明公开的一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，通过建立与激光线数和视场角关联的线阵激光成像引信发射模型，进行不同线数、不同角分辨率下的线阵激光成像引信成像仿真，能够突破以往只能使用固定线数激光成像引信进行实验获取数据的局限性。

3、本发明公开的一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，通过仿真生成用于目标识别神经网络训练的弹载线阵激光成像引信目标点云数据集，能够减少弹载线阵激光成像引信的实验次数、降低实验成本，通过实时弹目交会下稀疏点云目标特征提取神经网络的训练，能够适用于高速弹载线阵激光成像引信局部稀疏点云目标识别，进而提高弹载线阵激光成像引信精细化探测性能和目标识别准确率。

附图说明

图1为本发明公开的一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法流程图；

图2为本发明步骤一的目标坐标系示意图；

图3为本发明步骤二的导弹坐标系示意图；

图4为本发明导弹和目标初始位置初始化示意图；

图5为本发明步骤三的线阵激光成像引信发射模型示意图；

图6为本发明步骤四过程中的坐标系转换示意图；

图7为本发明实施例步骤六生成的点云文件数据格式；

图8为本发明实施例步骤六生成的线阵激光成像引信稀疏点云成像效果。

具体实施方式

为了更好地说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实例对发明内容做进一步说明。

为验证本方法可行性，在Unity引擎中，弹目交会参数和线阵激光成像引信参数如下：发射线数64线、发射视场角(特指垂直弹轴方向)128°、探测距离30m，飞行速度20m/s，攻击角45°，脱靶量10m，交会角度0°，脱靶方位90°，滚转角10°、偏航角0°、俯仰角45°，目标为M1A1坦克。

如图1所示，本实施例公开的一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，包含以下步骤：

步骤一、建立目标坐标系。以目标几何中心为原点，取OX_t轴为目标移动方向，建立右手三维直角坐标系OY_t。目标坐标系示意图如图2所示。由于目标处于静止状态，Unity引擎中的全局坐标系OX_gY_gZ_g与OX_tY_tZ_t重合。

步骤二、建立导弹坐标系。以线阵激光成像引信发射位置(光学视场中心)为原点，取OX_m轴沿导弹纵轴向前，OY_m垂直于导弹纵向对称平面内的轴线，建立直角坐标系OX_mY_mZ_m，导弹坐标系示意图如图3。在本实施例中，具体体现在以下方面：规定全局坐标系OX_t轴方向为弹体初始朝向，进行初始化，根据弹体起始位置、脱靶量、脱靶方位、交会角度，确定弹体位置在目标坐标系的OX_t轴坐标和OY_t轴坐标，初始化弹体位置和目标的位置。导弹和目标位置初始化示意图如图4所示。

步骤三、建立线阵激光成像引信发射模型。在本实施例中，对于发射线数64线、发射视场角128°的线阵激光成像引信，激光相邻发射单元间的角分辨率为2°。取激光发射点到每一束激光的视场中心的连线为每一束激光的发射方向，将激光发射过程用Unity引擎中的射线变量来实现。定义激光束发射方向与发射平面中心线之间的夹角为θ_i，其中i＝1,2…n。θ_i与激光线数n、视场角Θ的关系如图5所示，θ_i的具体值可由表达式如式(1)求出。之后，在Unity引擎中生成64条射线。

步骤四、建立弹目交会模型并可视化。导弹飞行过程通过Unity引擎实现可视化，调用OpenGL显示到屏幕上。在导弹与目标交会过程中，导弹的姿态变化会引起导弹坐标系的旋转。设坐标系绕OX_m轴旋转角度γ，绕OY_m轴旋转角度ψ，绕OZ_m轴旋转角度ε。其中γ、ψ和ε分别称为滚转角、偏航角和俯仰角，弹目交会过程的坐标转换如图6所示。本实施例中，滚转角10°，偏航角0°，俯仰角45°，根据式(3)-(6)，将每束激光射线转化为全局坐标系下的矢量。

步骤五、建立线阵激光成像引信接收模型。在本实施例中，线阵激光成像引信的发射重频为3Hz，交会过程10s，则可获取30组距离信息，每次获取的每组距离信息可用式(7)表示。

步骤六、坐标变换生成点云。根据步骤五得到的10s弹目交会过程的距离，利用式(8)将N＝30×64＝1920个点转换为全局坐标系下的(x,y,z,d)格式的三维点云，其中，d表示接收到的探测距离。点云数据格式如图7所示。稀疏点云的成像效果如图8所示。

至此，对本实施例条件下的弹目交会过程完成仿真，并将线阵激光成像引信在所述过程中探测的点云结果生成文件。

步骤七、变换参数多次仿真。根据步骤一至步骤六，针对不同线数、不同角分辨率的线阵激光成像引信进行不同起始位置、飞行速度、攻击角、脱靶量、交会角度、脱靶方位、滚转角、偏航角、俯仰角等交会姿态下的快速仿真，高效生成多种交会姿态下的弹载线阵激光成像引信仿真点云数据集，并将所述弹载线阵激光成像引信仿真点云数据集应用于实时弹目交会下稀疏点云目标特征提取神经网络的训练，进而提高弹载线阵激光成像引信精细化探测性能和目标识别准确率。

以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种弹载线阵激光成像引信快速仿真方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤一、建立目标坐标系；

以目标几何中心为原点，取OX_t轴为目标移动方向，建立右手三维直角坐标系OX_tY_tZ_t；若目标静止，规定目标坐标系OX_tY_tZ_t为全局坐标系，记作OX_gY_gZ_g；

步骤二、建立导弹坐标系；

以线阵激光成像引信发射光学视场中心为原点，取OX_m轴沿导弹纵轴向前，OY_m轴垂直于导弹纵向对称平面内的轴线，建立直角坐标系OX_mY_mZ_m；

步骤三、建立线阵激光成像引信发射模型；

对于线数为n线、视场角为Θ的线阵激光成像引信，角度均分的情况下，激光相邻发射单元间的角分辨率为Θ/n；取激光发射视场中心到每束激光的视场中心的连线为该束激光的发射方向，用射线模拟每束激光的发射；定义激光束发射方向与发射平面中心线之间的夹角为θ_i，其中i＝1,2…n，θ_i与激光线数n、视场角Θ的关系如下：

在激光发射平面中，每束激光的发射方向矢量为

在导弹飞行过程中，当激光发射平面与大地坐标水平面方向夹角为α，则在导弹坐标系OX_mY_mZ_m中，每束激光的发射方向矢量表示为：

式中，i＝1,2…n；式(1)、(2)即为建立的线阵激光成像引信发射模型；

步骤四、建立弹目交会模型；

在导弹与目标交会过程中，导弹的姿态变化会引起导弹坐标系的旋转；定义坐标系绕OX_m轴旋转角度γ，绕OY_m轴旋转角度ψ，绕OZ_m轴旋转角度ε；其中γ、ψ和ε分别称为滚转角、偏航角和俯仰角；

坐标旋转矩阵如下：

于是，导弹坐标系与全局坐标系之间的转换关系为：

根据式(6)的坐标转换关系，建立弹目交会模型；

步骤五、建立线阵激光成像引信接收模型；

线阵激光成像引信的发射重频为f(Hz)，则步骤三中代表激光的射线，每隔1/f秒返回一次距离信息；则经过t秒，返回

个距离信息，其中

表示向下取整；若目标距离信息大于线阵激光成像引信的最大探测距离，则舍弃；每个距离信息为：

d_j＝[S₁ S₂…S_n]^T (7)

其中j＝1,2…m；线阵激光成像引信接收到的所有距离信息d_j按时间顺序组成距离信息矩阵D＝[d₁ d₂…d_m]，即实现建立线阵激光成像引信接收模型；

步骤六、坐标变换生成点云；

将步骤五得到整个弹目交会过程的距离信息，经过

次扫描，将有效射线的距离信息从导弹坐标系转换到全局坐标系下，生成一次弹目交会过程中弹载线阵激光成像引信快速仿真点云数据；

定义弹体平台的飞行速度为v(m/s)，经过

次扫描，得到N＝m×n个点，则将输出数据转换为全局坐标系下的点云为：

将有效射线的距离信息从导弹坐标系转换到全局坐标系下，生成弹载线阵激光成像引信快速仿真点云数据；

步骤七、变换参数多次仿真；

根据步骤一至步骤六，针对不同线数、不同角分辨率的线阵激光成像引信进行不同起始位置、飞行速度、攻击角、脱靶量、交会角度、脱靶方位、滚转角、偏航角、俯仰角等交会姿态下的快速仿真，高效生成多种交会姿态下的弹载线阵激光成像引信仿真点云数据集，并将所述弹载线阵激光成像引信仿真点云数据集应用于实时弹目交会下稀疏点云目标特征提取神经网络的训练，进而提高弹载线阵激光成像引信精细化探测性能和目标识别准确率。

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