0 引言
基于手动跟踪和自动跟踪的技术现状,文中融合手动跟踪模式下“人在回路”可靠稳定控制的优势,以及自动跟踪模式下信息自动化处理、射手操作简便的优点,提出“微修”操作方案,即在导引头自动跟踪模式下,通过人工手动调整的方式对跟踪点进行稍微修正(即“微修”)。微修操作可在初始捕获阶段未能锁定到目标中心或导引头跟踪点偏离目标中心时及时修正,既降低了射手的操作压力,又最大程度提高了自动跟踪的可靠性和抗干扰能力。
1 确定微修操作设计准则
微修操作的灵敏度[12]直接决定了修正效果,过于灵敏容易导致导引头视线角速度输出出现大幅波动,过于迟钝则会导致修正过程时间加长,无法快速将跟踪点调整到目标中心位置。
图像导引头微修操作是一种自动跟踪状态下的“人工修正”,因此一方面要保证微修操作介入连续性,即导引头转为自动跟踪状态后,间隔多长时间允许开始判断是否满足微修操作条件,该时间过短容易导致自动跟踪算法建立不稳定,该时间过长则容易给射手造成“单杆按压无效”的错觉,从而导致单杆按压力度增大,一旦进入微修状态导引头视线角速度就会出现较大跳动,不利于稳定跟踪;另一方面要保证微修操作的敏捷性,即跟踪点移动的频率,该数值设置过小容易出现操作迟钝,修正速度跟不上目标位置变化,该数值设置过大则容易出现操作不稳,导致调节次数和时间均增加。此外,由于微修操作是在自动跟踪基础上对跟踪点的一种小范围修正,作用过程应当平滑过渡[13],不影响自动跟踪平稳性。
2 设计微修操作备选方案并构建层次分析评价模型
导引头由手动跟踪状态刚刚切换为自动跟踪状态瞬时,手柄单杆上拇指单杆尚未移开,还有一定的按压力度,因此必须间隔一定时间才能开始判断导引头是否满足进入微修状态条件,否则会对自动跟踪算法产生影响。根据设计经验,导引头转为自动跟踪状态后开始进行微修条件判断的间隔时间可设定为1 s和1.5 s两档。
假定导引头自动跟踪算法对目标的处理周期为20 ms,微修操作对跟踪点的修正周期应该是自动跟踪算法周期的倍数,备选方案可选20 ms、40 ms和60 ms三类。
综上分析,可组合产生出6种微修操作备选方案:方案一为间隔时间1 s+修正周期20 ms;方案二为间隔时间1 s+修正周期40 ms;方案三为间隔时间1 s+修正周期60 ms;方案四为间隔时间1.5 s+修正周期20 ms;方案五为间隔时间1.5 s+修正周期40 ms;方案六为间隔时间1.5 s+修正周期60 ms。
3 对微修操作方案进行综合排序
3.1 构造两两比较判断矩阵
表1 判断矩阵标度含义Table 1 Meaning of the judgment matrix value |
| Scale | Meaning |
|---|---|
| 1 | Equally important |
| 3 | A little more important |
| 5 | Obviously important |
| 7 | Strongly important |
| 9 | Absolutely important |
| 2,4,6,8 | The intermediate value of the above adjacent results |
表2 A-B层判断矩阵Table 2 The judgment matrix for layer A-B |
| A | B1 | B2 | B3 |
|---|---|---|---|
| B1 | 1 | 1/3 | 2 |
| B2 | 3 | 1 | 3 |
| B3 | 1/2 | 1/3 | 1 |
表3 B1-C层判断矩阵Table 3 The judgment matrix for layer B1-C |
| B1 | C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| C1 | 1 | 1 | 1 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| C2 | 1 | 1 | 1 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| C3 | 1 | 1 | 1 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| C4 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| C5 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| C6 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
表4 B2-C层判断矩阵Table 4 The judgment matrix for layer B2-C |
| B2 | C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| C1 | 1 | 1/2 | 3 | 1 | 1/2 | 3 |
| C2 | 2 | 1 | 5 | 3 | 2 | 5 |
| C3 | 1/3 | 1/5 | 1 | 1/2 | 1/3 | 1 |
| C4 | 1 | 1/3 | 2 | 1 | 1/3 | 2 |
| C5 | 2 | 1/2 | 3 | 3 | 1 | 3 |
| C6 | 1/3 | 1/5 | 1 | 1/2 | 1/3 | 1 |
表5 B3-C层判断矩阵Table 5 The judgment matrix for layer B3-C |
| B3 | C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| C1 | 1 | 1/3 | 1/2 | 1/2 | 1/3 | 1/4 |
| C2 | 3 | 1 | 2 | 1 | 1/2 | 1/3 |
| C3 | 2 | 1/2 | 1 | 2 | 2 | 1/2 |
| C4 | 2 | 1 | 1/2 | 1 | 1/2 | 1/3 |
| C5 | 3 | 2 | 1/2 | 2 | 1 | 1/2 |
| C6 | 4 | 3 | 2 | 3 | 2 | 1 |
3.2 层次单排序
计算判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量,以此确定每层元素关于上一层中某一元素的重要性排序,最大特征根对应的特征向量的分量即为相应因素单排序的权值[19]。
首先对判断矩阵A中的每行元素连乘并开n次方(n为矩阵阶数),得到权重wi:
wi= ,i=1,2,…,n
然后对权重进行归一化处理,得到 :
=wi/ wi,i=1,2,…,n
W=[w1 w2 … wn]T为所求的特征向量。对应的最大特征值为:
λmax=
式中(Aw)i表示向量Aw的第i个分量。
根据以上规则,计算得到B层各元素相对A层的权重排序为PB=[0.2493 0.5936 0.1571]T,C层各元素相对B层的权重排序如表6所示,其权重向量构成的矩阵记为PC。
表6 C层相对B层的权重排序Table 6 Weight sort of layer C to layer B |
| PC | B1 | B2 | B3 |
|---|---|---|---|
| C1 | 0.111 1 | 0.157 2 | 0.064 3 |
| C2 | 0.111 1 | 0.355 3 | 0.147 2 |
| C3 | 0.111 1 | 0.064 9 | 0.165 3 |
| C4 | 0.222 2 | 0.120 0 | 0.109 2 |
| C5 | 0.222 2 | 0.237 8 | 0.176 8 |
| C6 | 0.222 2 | 0.064 9 | 0.337 1 |
3.3 一致性检验
采用偏离一致性指标CI和相对一致性指标CR进行判断矩阵一致性检验[20],计算公式如下:
式中:λmax为判断矩阵最大特征值;n为判断矩阵阶数;RI为平均随机一致性指标。RI的经验取值见表7。CI,CR数值越大,表示判断矩阵一致性越差,需要对判断矩阵进行调整;当CI≤0.1且CR≤0.1时,可认为判断矩阵通过一致性检验。
表7 平均随机一致性指标Table 7 Average random consistency index |
| Order | RI |
|---|---|
| 1 | 0 |
| 2 | 0 |
| 3 | 0.58 |
| 4 | 0.90 |
| 5 | 1.12 |
| 6 | 1.24 |
| 7 | 1.32 |
| 8 | 1.41 |
| 9 | 1.45 |
根据3.2节中计算得到的特征值,按上述方法计算得到层次单排序一致性检验结果如表8所示,显然各判断矩阵的一致性指标CI,CR均小于0.1,具有满意的一致性。
表8 一致性检验结果Table 8 Consistency test results |
| Judgment matrix | Maximum eigenvalue | CI | CR | Consistency |
|---|---|---|---|---|
| A-B | 3.053 | 0.026 | 0.046 | pass |
| B1-C | 6.000 | 0.000 | 0.000 | pass |
| B2-C | 6.114 | 0.023 | 0.018 | pass |
| B3-C | 6.333 | 0.066 | 0.005 | pass |
3.4 层次总排序
从上至下,确定方案层各元素对于总目标的重要性排序,并进行一致性检验。则根据第一名专家经验知识获得的方案层各元素对总目标的综合权重向量Pt1为:Pt1=PC·PB=[0.131 1 0.261 7 0.092 2 0.143 8 0.224 4 0.146 9]T。
重复3.1节~3.4节4个步骤,同理可以得到其他3位专家的评估结果。然后对4位专家的的评估结果求取平均值,可以得到微修操作方案的综合评估结果Pt,其表达式为:
Pt=(Pt1+Pt2+Pt3+Pt4)/4
4 半实物仿真迭代验证
根据3.4节获得的微修操作方案的综合评估结果,按权重值由大到小依次对各方案开展半实物仿真试验验证。共设置100条不同图像背景、目标运动状态、导弹飞行参数边界等仿真条件[21],当某个微修操作方案仿真命中率达到98%以上时,确定其为最优的微修操作方案。若所有备选方案仿真命中率均未达到98%,则返回3.2节步骤2,重新设计微修操作备选方案,循环验证。
经半实物仿真验证,6种微修操作备选方案导弹命中率分别为90%、99%、80%、92%、96%、92%,因此选择间隔时间1 s+修正周期40 ms的微修方案2作为最终的跟踪方案。
5 结论
针对图像导引头跟踪目标过程存在的不稳定、丢目标等技术难题,充分考虑了手动跟踪模式下“人在回路”可靠稳定控制的优势,和自动跟踪模式下信息自动化处理、射手操作简便的优点,提出一种图像导引头抗干扰稳定跟踪融合设计方法。该方法以导引头自动跟踪模式为主,当出现目标跟踪失败或丢目标等偶发异常情况时,通过人工手动调整的方式对跟踪点进行微修,微修操作可在初始捕获阶段未能锁定到目标中心或导引头跟踪点偏离目标中心时及时修正,既降低了射手的操作压力,又最大程度提高了复杂背景、不良天候等条件下自动跟踪的可靠性和抗干扰能力。同时采用层次分析法对几种微修间隔时间和修正周期备选方案进行综合评估,确定了最优方案。半实物仿真结果表明,在不同条件下,导弹命中率达到99%。文中的研究对于图像制导导弹精确打击能力形成具有重要使用价值。