软杀伤武器环境下鱼雷多目标跟踪方法

刘建新, 程咏梅, 禹 亮, 陈克喆



软杀伤武器环境下鱼雷多目标跟踪方法

刘建新, 程咏梅, 禹 亮, 陈克喆

(西北工业大学自动化学院, 陕西西安, 710072)

针对日益复杂水声对抗环境下鱼雷多目标跟踪中出现目标误跟或失跟现象, 分析了水下软杀伤武器的对抗方式, 提出了一种基于识别、跟踪、优选的一体化鱼雷多目标跟踪方法。该方法首先利用识别来排除干扰式武器的影响, 然后对潜艇和声诱饵进行目标跟踪, 最后通过优选确定鱼雷的攻击目标。仿真结果表明, 该方法可有效解决鱼雷跟踪过程中短时的数据丢失问题, 并实现组合使用软杀伤武器情况下的鱼雷反对抗。

软杀伤武器; 水声对抗; 多目标跟踪

0 引言

软杀伤武器环境下的鱼雷多目标跟踪是指, 鱼雷为了准确攻击潜艇自动判断潜艇投放软杀伤武器类型、排除软杀伤武器干扰、最终跟踪并锁定目标的过程。常用的软杀伤武器按工作机理可分为干扰式武器和诱骗式武器两大类。干扰式武器主要包括气幕弹和噪声干扰器, 诱骗式武器主要包括悬浮式声诱饵和自航式声诱饵。随着海域的军事对抗越来越激烈, 各国均把鱼雷作为发展的重点武器, 鱼雷攻击的有效性在很大程度上决定了制海权的掌控, 多目标跟踪是鱼雷有效打击潜艇的关键。

鱼雷的多目标跟踪面临着潜艇和鱼雷双方面的挑战。首先, 潜艇会释放多种干扰式和诱骗式武器。干扰式武器会减弱鱼雷对目标的探测能力, 严重时会使鱼雷致盲; 而诱骗式武器又能够模拟潜艇的运动特性和声学特性, 所以声诱饵能够诱骗鱼雷, 使鱼雷误跟。其次, 目前国内的现役轻型鱼雷只有一个声纳, 探测手段单一, 获取的信息量较少, 扫描范围和探测距离有限, 这就给鱼雷跟踪潜艇带来了极大的困难。因此, 在复杂的软杀伤武器环境下, 鱼雷多目标跟踪具有极大的难度。

Du Z Y等深入研究了潜艇组合使用声诱饵与噪声干扰器对抗鱼雷的方法, 并做了仿真验证; 汪伟、李宁等从软杀伤武器工作原理的角度研究了不同种类软杀伤武器对抗鱼雷的使用时机; Liang K H等提出了一种结合诱饵和干扰对抗鱼雷的对抗策略; Pak J M利用模糊推理给出了潜艇规避鱼雷搜索的方法及声诱饵的使用策略; Chen Y C等利用声诱饵来对抗鱼雷, 并给出了潜艇逃逸的最优路径。上述学者给出了不同软杀伤武器对抗鱼雷的策略。王桂芹等人概述了鱼雷反水声对抗中的目标识别方法及发展趋势, 易红等人研究了鱼雷反对抗噪声干扰器的方法, 高学强等研究了噪声干扰器、自航式声诱饵鱼雷及潜艇的对抗模型。但这些文章都是针对特定软杀伤武器情况下的对抗与反对抗, 并未建立针对各种软杀伤武器的鱼雷多目标跟踪系统。

本文针对各种软杀伤武器水声对抗环境, 提出了一种基于识别、跟踪、优选的一体化鱼雷多目标跟踪方法。本文提出的方法可解决鱼雷跟踪过程中短时的数据丢失问题, 同时能够实现组合使用软杀伤武器情况下的鱼雷反对抗。通过仿真对本文提出的策略和方法进行验证。

1 鱼雷多目标跟踪系统结构

针对鱼雷多目标跟踪研究中存在的问题以及研究难点, 结合水下不同软杀伤武器各自的特点, 建立多种软杀伤武器环境下的鱼雷多目标跟踪系统。系统结构如图1所示。

整个系统的基本思想是, 首先根据声纳回波情况识别软杀伤武器的类型, 若存在干扰式武器, 则鱼雷可以通过规避来躲避干扰范围; 若存在声诱饵则通过多目标跟踪、多目标优选来确定目标为潜艇的概率。但在多目标跟踪过程中, 由于鱼雷受到自身探测能力的限制, 时常会出现某些目标不在声纳扫描范围内的情况, 此时需要对丢失的目标按其运动模型进行航迹预测。下面详细介绍整个系统的实现过程。

2 鱼雷多目标跟踪策略和方法

2.1 干扰式武器反对抗策略和方法

当鱼雷声纳所接受到回波信息明显减弱或几乎接受不到回波信息时, 可判断环境中存在气幕。当判断存在气幕时鱼雷应对已形成航迹的目标按其运动模型进行航迹预测, 同时快速垂直穿过气幕, 逃离其干扰范围。当鱼雷声纳接收到的回波信号中噪声的量级比正常情况下高很多时, 则认为存在噪声干扰器。当存在噪声干扰器时, 鱼雷要对已形成航迹的目标按目标的运动模型进行航迹预测, 并尽快逃离噪声干扰器的干扰范围, 以使鱼雷声纳能够获取高信噪比目标信息。通过上述策略就可以排除干扰式武器对鱼雷的影响。

2.2 诱骗式武器反对抗策略和方法

当鱼雷声纳的回波中包含多个目标的信息, 说明鱼雷的探测范围内除了有要攻击的潜艇外, 还存在声诱饵。此时进入诱骗式武器的鱼雷多目标跟踪阶段。

在水下环境中悬浮式声诱饵几乎是静止不动的, 因此通过航迹起始可以很容易地将其排除。鱼雷探测目标主要是潜艇和自航式声诱饵。由于声诱饵不仅能够模拟潜艇的声学回波特性, 还能在一定程度上模拟潜艇的运动特性, 因此通过单一属性很难区分潜艇与声诱饵。所以, 声诱饵鱼雷反对抗策略和方法的基本思想是, 利用多目标跟踪技术形成多个目标的稳定航迹和精确的状态信息, 并利用目标机动特性和尺度概率等属性, 基于灰色关联优选(gray relation optimal de- cision, GROD)模型的目标优选算法来计算每个目标属于潜艇的概率, 即优选概率。鱼雷所攻击的目标就是优选概率最大的目标, 其数学描述如下。

量测方程

(2)

(4)

a) 点迹与航迹的关联

关联概率

(6)

组合信息

状态更新公式

(8)

b) 目标优选

假设鱼雷探测范围内共有(≤)个目标, 目标优选的任务是综合利用目标的运动特性和声学属性来判断目标为潜艇的可能性。本文选用机动能力和尺度概率这两种属性, 利用文献[11]提出的基于GROD的多目标优选算法来完成。假设声诱饵的体积比较小, 声诱饵的机动能力强于潜艇, 而尺度概率则小于潜艇, 即机动能力越弱越有可能是潜艇, 因此称这类属性为成本型指标, 尺度概率则为效益型指标。多目标优选可描述为: 为了消除不同属性之间的差异, 首先对属性值进行规范化处理, 构成规范化决策矩阵。对于效益型指标尺度概率

对于成本型指标机动能力

(10)

3 仿真试验

3.1 仿真环境

为了验证鱼雷多目标跟踪策略和方法的有效性, 本文建立了一种鱼雷多目标跟踪仿真系统。

鱼雷刚开启自导系统时海洋环境中存在3个目标, 其中包括1个潜艇、2个自航式诱饵, 随着目标和潜艇的运动, 会出现目标丢失的现象。鱼雷对于丢失的目标进行航迹预测, 对于鱼雷探测范围内的目标进行目标跟踪和优选。当鱼雷靠近潜艇时, 优选结果比较可靠, 此时利用最优目标导引鱼雷。当鱼雷锁定潜艇时, 潜艇会投放气幕和噪声干扰器并加速逃走。此时鱼雷对目标进行航迹预测, 穿过干扰范围, 再按照预测的航迹搜索目标, 并对目标实施最终的打击。

潜艇的初始状态为(1 000, 12, 1 000, 12), 2个自航式声诱饵的初始状态分别为(1000, 5, 1000, 11), (700, 12, 800, 12), 3个目标均做匀速-加速-匀速的运动,加速度为。鱼雷的运动速度为40 kn(1kn=0.514m/s), 探测距离为, 扫描扇面角为。仿真系统流程图如图2所示。

3.2 仿真结果与分析

仿真结果如图3~图6所示。从图3中可看出, 通过诱骗式武器的反对抗策略和方法能有效地从多个目标中优选出潜艇, 通过干扰式武器的反对抗策略和方法能够有效躲避气幕和噪声干扰器的影响, 最终实现了对潜艇的准确、有效锁定。

从图4~图6可以看出, 在鱼雷跟踪目标过程中, 会出现跟踪误差增大的情况, 这是由于鱼雷的探测能力有限。当目标逃出鱼雷探测范围时, 鱼雷不能获得目标的运动信息, 只能对目标航迹进行预测, 跟踪误差会随时间累积。由图5、图6可以看出, 当仿真时间到70 s时, 鱼雷的探测范围重新覆盖潜艇和自航式诱饵2,这样鱼雷利用预测的航迹能够快速跟踪目标。

4 结束语

本文提出的基于识别、跟踪、优选的一体化鱼雷多目标跟踪方法, 可有效反对抗各种软杀伤武器, 并能解决由于鱼雷探测能力有限造成的目标丢失问题。文章同时对包含潜艇、自航式诱饵、拖曳式诱饵、气幕和噪声干扰器的复杂水声对抗环境进行了仿真验证, 结果表明, 本文方法能够有效反对抗各类软杀伤武器, 实现鱼雷对潜艇的有效锁定, 具有一定的工程应用价值。

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(责任编辑: 杨力军)

Multi-target Tracking Method of Torpedo in the Environment of Soft Kill Weapons

LIU Jian-xin, CHENG Yong-mei, YU Liang, CHEN Ke-zhe

(College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, China)

Target tracking error and target tracking loss exist during multi-target tracking process of a torpedo in complex environment of acoustic countermeasure. We analyze the countermeasure approach of underwater soft kill weapons, and present an integrated multi-target tracking method of a torpedo, in terms of recognition, tracking, and optimization. The method eliminates the effect of interference weapon via recognition to track multiple targets of submarine and acoustic decoys, then determines torpedo’s attacking target via optimization. Simulation results show that this method can efficiently solve the problem of temporary data loss during the tracking process of a torpedo, and realize torpedo's anti-acoustic countermeasure by combining soft kill weapons.

soft kill weapon; acoustic countermeasure; multi-target tracking

TJ630.34; TP14

A

1673-1948(2013)06-0425-06

2013-05-30;

2013-07-01.

西北工业大学2012本科毕业设计重点扶持项目.

刘建新(1990-), 男, 在读硕士, 主要研究方向水下多目标跟踪、优选及弹道设计.