??? 圖2給出了融合器硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能模塊劃分。被動雷達(dá)具有獨(dú)立的處理模塊、控制回路和通信鏈路，可以在特定條件下分別獨(dú)立控制天饋系統(tǒng)，輸出目標(biāo)狀態(tài)數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)的健壯性。主動雷達(dá)前端預(yù)處理模塊的程式化功能在FPGA模塊中實現(xiàn)，主動雷達(dá)信息處理的智能化模塊和融合器模塊可以配置在一個DSP中實現(xiàn)，此DSP模塊具有獨(dú)立的反饋控制回路和通信鏈路。如果將預(yù)處理功能用FPGA實現(xiàn)，則主動雷達(dá)的信號處理和融合器處理可以在一片TI的TMS320C6701 DSP中實現(xiàn)。FPGA對于處理程式化的預(yù)處理功能具有天然的優(yōu)勢。

2 關(guān)鍵技術(shù)研究
　　在設(shè)計融合器過程中，有如下幾個方面的關(guān)鍵算法：主被動雷達(dá)開機(jī)時間" title="開機(jī)時間">開機(jī)時間的確定、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和制導(dǎo)信息的提取、數(shù)據(jù)相關(guān)和關(guān)聯(lián)、融合權(quán)系數(shù)選擇、濾波算法" title="濾波算法">濾波算法、角閃爍及其抑制等。
2.1 主動雷達(dá)開機(jī)時間的確定
　　主動雷達(dá)開機(jī)時間主要由被動雷達(dá)數(shù)據(jù)、慣導(dǎo)系統(tǒng)外推或者發(fā)射平臺數(shù)據(jù)鏈確定，本節(jié)主要考慮依據(jù)被動雷達(dá)量測數(shù)據(jù)進(jìn)行距離外推確定主動雷達(dá)開機(jī)時間的問題。
　　單個被動雷達(dá)測量輻射源距離的方法有一點定位和動態(tài)定位。一點定位法要求已知目標(biāo)位于某個平面上，測出目標(biāo)與被動雷達(dá)連線到此平面的角，被動雷達(dá)到此平面的距離根據(jù)解析幾何即可以求出。該方法在衛(wèi)星偵察時常被采用。動態(tài)定位的原理是被動雷達(dá)基站在運(yùn)動過程中對同一輻射源進(jìn)行多次測量，將這些多次測量看成是處于多個測量點的多個偵察雷達(dá)對同一輻射源的同時測量。該方法要求被動雷達(dá)能夠快速機(jī)動運(yùn)動，而且對方位角度精度要求高。
　　對于單站無源定位，總的趨勢是引入更多的相對信息，增強(qiáng)系統(tǒng)的可觀測性，加快算法收斂速度，增強(qiáng)算法穩(wěn)定性。在采用如上設(shè)計的融合器系統(tǒng)設(shè)計方案中，被動雷達(dá)截獲目標(biāo)的情況下，被動定位精度完全可以滿足主被動交接班精度要求。如果結(jié)合捷聯(lián)慣導(dǎo)信息，則可以提供更好的定位性能和更好的抗干擾性能。
2.2 坐標(biāo)變換與制導(dǎo)信息的提取
2.2.1坐標(biāo)變換
　　在進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合之前，傳感器量測值或者傳感器級濾波輸出應(yīng)該轉(zhuǎn)換到同一公共坐標(biāo)系下。圖3給出了濾波器可能涉及到的4個坐標(biāo)系，基本涵蓋所有濾波算法的需要^[2]。

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2.2.2 制導(dǎo)信息的提取
??? 文中導(dǎo)引頭應(yīng)用比例導(dǎo)引規(guī)律。比例導(dǎo)引制導(dǎo)的優(yōu)點在于它能夠有效地攻擊活動目標(biāo)，在同樣的使用條件下，對導(dǎo)彈的過載要求比兩種追蹤導(dǎo)引法都小，其制導(dǎo)精度可以達(dá)到很高，受大氣的影響也較小，應(yīng)用最為普遍。它要求彈的橫向加速度與目標(biāo)視線角速度成正比。這樣比例導(dǎo)引制導(dǎo)的導(dǎo)引頭的首要任務(wù)是跟蹤目標(biāo)并測量出目標(biāo)視線在慣性系的旋轉(zhuǎn)角速度。
　　基于現(xiàn)代戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈體積小、自主性強(qiáng)、能對付大機(jī)動目標(biāo)的發(fā)展需要及高性能數(shù)字信號處理器的快速發(fā)展，捷聯(lián)式平臺（SINS）^[3]的研究越來越成為研究熱點之一。捷聯(lián)式平臺穩(wěn)定的優(yōu)點是減小了導(dǎo)引頭體積，且降低了研制成本，尤其適用于空間上有限制的戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈。捷聯(lián)穩(wěn)定算法模塊實現(xiàn)如圖4所示。

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2.3 濾波算法
　　主被動導(dǎo)引頭融合器實現(xiàn)的核心是濾波算法。集中式" title="集中式">集中式卡爾曼濾波器（CKF）采用嚴(yán)格最優(yōu)估計方法對所有傳感器的信息進(jìn)行集中處理。集中式卡爾曼濾波雖然在理論上可給出狀態(tài)的最優(yōu)估計，但其狀態(tài)維數(shù)高，導(dǎo)致計算負(fù)擔(dān)重，嚴(yán)重影響了濾波器的動態(tài)性能和實時性，且其容錯性能也一般。為解決這一問題，Carlson提出了聯(lián)邦濾波器(FKF)的概念。目前，美國空軍已將聯(lián)邦濾波器列為新一代導(dǎo)航系統(tǒng)的通用濾波器。
　　聯(lián)邦濾波器是一種具有兩級結(jié)構(gòu)的分布式濾波方法" title="濾波方法">濾波方法，它由若干個子濾波器和一個主濾波器組成，各個子濾波器獨(dú)立地進(jìn)行時間更新和測量更新。主濾波器的功能有兩點：一是進(jìn)行時間更新(這相當(dāng)于是一個“影子”濾波器)；二是將各個濾波器的結(jié)果進(jìn)行融合。融合后的結(jié)果可反饋到各個濾波器，作為下一個處理周期的初值。
　　在將各個濾波器的估計進(jìn)行融合時，聯(lián)邦濾波器是將各個濾波器的信息全部進(jìn)行融合。若某個傳感器發(fā)生軟故障，而且未被檢測出來，則會對全局的結(jié)果產(chǎn)生不利的影響；若故障被檢測出來, 則對應(yīng)的子濾波器的估計將被排除在信息融合之外,且信息要重新分配。而方差交叉濾波器是按比例地進(jìn)行融合，可通過調(diào)節(jié)融合因子確定各個子系統(tǒng)的信息所占比例的大小。
　　參考文獻(xiàn)[4]將聯(lián)邦濾波和方差交叉濾波方法相結(jié)合，提出了一種對傳感器故障具有容錯性的分布式濾波方法。具體的做法是：采用聯(lián)邦濾波器的結(jié)構(gòu)，時間更新和信息分配過程均與聯(lián)邦濾波器相同, 只是在各子濾波器進(jìn)行測量更新之后， 對各個子濾波器估計值的有效性(即殘差的大小) 進(jìn)行檢驗，根據(jù)檢驗結(jié)果確定融合因子，當(dāng)估計值的有效性下降時融合因子也下降，然后按方差交叉濾波方法進(jìn)行融合。這樣，有軟故障的子濾波器的估計在融合中比例會自動下降。
2.4 相關(guān)和關(guān)聯(lián)
　　多傳感器多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)形式主要有兩種：“觀測－航跡”關(guān)聯(lián)和“航跡－航跡”關(guān)聯(lián)。前者主要應(yīng)用于集中式融合結(jié)構(gòu)，而后者則主要應(yīng)用于分布式融合結(jié)構(gòu)。由于系統(tǒng)采取混合式結(jié)構(gòu)，對于觀測點跡與系統(tǒng)航跡的關(guān)聯(lián)以及局部航跡與系統(tǒng)航跡的關(guān)聯(lián)都提出了要求。
　　“觀測－航跡”關(guān)聯(lián)就是融合中心對各傳感器送來的觀測和融合中心航跡關(guān)聯(lián)，以確定用哪些觀測量更新同一航跡。 “航跡－航跡”關(guān)聯(lián)，即各傳感器向融合中心提供的是經(jīng)過本地跟蹤處理得到的目標(biāo)航跡，融合中心對各傳感器送來的目標(biāo)航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以確定哪些航跡來自同一目標(biāo)。
??? 對應(yīng)“觀測－航跡”和“航跡－航跡”關(guān)聯(lián)兩種情況，對關(guān)聯(lián)上的主被動雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理以形成融合航跡的方式主要有兩種：一種是集中式融合，對各主被動雷達(dá)送來的觀測量進(jìn)行最佳組合（這里兩者的觀測量是不同維數(shù)的，相關(guān)時可采用兩個角度數(shù)據(jù)依據(jù)一定的準(zhǔn)則進(jìn)行），形成融合的觀測量，然后用這一融合觀測量去中央級濾波形成融合航跡；另一種是分布式融合，對各傳感器送來的目標(biāo)狀態(tài)矢量估計進(jìn)行最佳組合形成融合航跡，這要求在融合器上的被動信號處理中采用被動跟蹤算法。在進(jìn)行相關(guān)之前，主被動傳感器的數(shù)據(jù)要進(jìn)行外推同步。
2.5 融合權(quán)系數(shù)選擇
　　對目標(biāo)觀測和目標(biāo)航跡的融合一般采取基于方差的融合加權(quán)方法。設(shè)用n個傳感器對某一目標(biāo)進(jìn)行測量，在線自適應(yīng)加權(quán)融合算法^[5]的思想是在總均方誤差最小的條件下，根據(jù)各個傳感器得到的測量值以自適應(yīng)的方式尋找各個傳感器所對應(yīng)的最優(yōu)加權(quán)因子，使融合后的目標(biāo)觀測值達(dá)到最優(yōu)。
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　　最優(yōu)加權(quán)因子決定于各個傳感器的方差，可根據(jù)各個傳感器所提供的測量值，依據(jù)相應(yīng)的算法求出。這樣不但可以估計出相應(yīng)的方差，而且可以監(jiān)視傳感器性能的改變，從而實現(xiàn)最優(yōu)加權(quán)因子的動態(tài)在線調(diào)整。
2.6 角閃爍及其抑制
　　角閃爍是目標(biāo)固有的特征信息^[6]，是由于散射中心在距離單元內(nèi)的橫向分布造成的，反映了散射中心的橫向分布，是雷達(dá)目標(biāo)識別的重要信息。參考文獻(xiàn)[6]提出了分布式角閃爍的概念，研究了利用距離像和分布式角閃爍進(jìn)行融合目標(biāo)識別的方法。另一方面，角閃爍給目標(biāo)跟蹤帶來了極大影響。參考文獻(xiàn)[6]總結(jié)了數(shù)據(jù)處理抑制角閃爍的各種方法，其基本思想是將角閃爍模型轉(zhuǎn)化為具有某種統(tǒng)計特性的噪聲，較為廣泛的數(shù)據(jù)處理方法包括：預(yù)處理法、中值濾波法、擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）法、非線性度函數(shù)法、交互多模型（IMM）法、粒子濾波器法等，并在此基礎(chǔ)之上提出了一系列角閃爍抑制方法。
　　文章介紹了某型導(dǎo)引頭上主被動雷達(dá)數(shù)據(jù)融合器的軟硬件實現(xiàn)方案，在此基礎(chǔ)上，主要研究了融合器設(shè)計中數(shù)據(jù)相關(guān)和融合關(guān)鍵算法，解決了主被動復(fù)合制導(dǎo)中的問題。下一步的研究工作將結(jié)合主被動復(fù)合這一背景，研制適合于該背景下不同維數(shù)觀測量的相關(guān)和狀態(tài)融合算法。
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?1202.
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