基于卡尔曼滤波的磁偶极子目标张量定位

杨明明，连丽婷，高守勇

( 中国人民解放军91388 部队，广东 湛江524022)

0 引 言

水中铁磁物体，如钢铁航行体、水雷等，在地磁场的作用下会引起局部地磁异常，磁定位技术就是利用磁异常信号来确定这些磁性目标的位置和磁矩等参数［1-3］。基于磁偶极子模型的磁性目标定位常见于航空探潜、水下地磁反潜等领域。在航空探潜领域，通常先采用声探测技术来确定可疑海域，再用装载于飞机上的磁探仪接收到的潜艇磁场信号推算目标潜艇的运动要素及其与飞机的相对位置等参数，实现目标精确定位。

在各种磁性目标定位方法中，按采用的物理量可以分为基于总量磁场(梯度)［4］、磁场分量［5-7］和单点梯度张量［8-9］等方法，其中单点梯度张量定位方法基于磁偶极子目标的线性探测方程，具有计算量小、实时性好的优点，一直以来是研究的热点［8-10］。文献［8］对单点梯度张量定位方法进行了较为深入的研究，指出目标磁矩特征、测点与目标距离、磁探仪分辨率和磁梯度测量系统的基线距离是影响定位结果的4个主要因素，但却忽略了测量噪声对定位精度的影响分析。在航空探潜的实际工作中，磁场测量噪声不可避免地存在，其主要来源为测量系统噪声和飞机磁场干扰［12］，这些测量噪声对定位结果具有重要影响。为此，本文以航空探潜和水下小目标磁场探测为应用背景，在考虑磁场测量噪声情况下，采用卡尔曼滤波理论对磁偶极子目标梯度张量定位进行研究，并设计了相应的仿真实验对其进行验证。

1 目标定位数学模型

在卡尔曼滤波框架下，磁性目标张量定位的数学模型称为状态空间模型，状态空间模型由用于描述系统动态特性的状态模型和描述系统测量信息的量测模型2 部分组成。

1.1 状态模型

状态模型的3个要素为状态变量，状态转移矩阵和状态噪声。构建状态模型的基本原则是所建立的状态模型既要符合系统动态特性实际，又要便于数据处理。在航空探潜过程中或小目标磁场探测中，传感器平台的位置、速度和姿态一般由平台的导航系统提供，为已知量，在进行张量定位方法分析时可假定测量平台静止而目标运动，如图1所示，其中坐标系原点o 为探测系统的中心，x 轴，y 轴和z轴分别平行于地磁坐标系相应的3 轴。

图1 目标张量定位示意图Fig.1 Schematic diagram of target gradient tensor localization

由于探测过程持续时间较短，一般假定在定位过程中潜艇目标作深度不变的匀速直线运动。基于此，可采用目标在水平方面航速vx，vy以及目标与探测系统的相对位置r 来描述其运动过程的动态特性，即可定义状态变量x=(x，y，z，vx，vy)T，则

式中T 为测量设备采样周期;k=0，1，2，…N 为采样时刻。

式(1)写成矩阵的形式为Ak+1=Ak，k－1xk+ wk，其中Ak，k－1为状态转移矩阵，状态噪声wk=(wx，k，wy，k，wz，k，wvx，k，wvy，k)T为相互独立的高斯白噪声，其方差为R。

1.2 量测模型

磁偶极子是磁性目标定位中使用最为广泛且最有效的数学模型。对位于源点S的磁偶极子，其空间中任意场点P 处的磁感应强度B (Bx，By，Bz)可按下式计算:

式中:r 为由源点S 指向场点P的位置矢量;m 为磁偶极子磁矩;μ 为介质磁导率。

磁感应强度的3个分量(Bx，By，Bz)在空间3个方向(x，y，z)的变化率构成一个张量矩阵G=［Gij］3×3，Gij的表达式为:

式中:i，j=1，2，3;B1，B2和B3分别表示磁感应强度的3个分量Bx，By和Bz;r1，r2和r3分别表示矢径r的3个分量rx，ry和rz;δij为Kronecker-Delta 函数。

由文献［8-9］可知，磁偶极子磁场梯度张量与磁场的关系为:

在磁偶极子目标定位实际工程中，目标磁场一般采用精度较高的超导量子磁力仪进行测量，其测量精度可达到pT 级，磁场测量值中包含目标磁场值、地磁噪声和载体磁场干扰等。磁场梯度张量可采用5个三轴磁传感器［9］或10个单轴磁传感器［13］的输出经差分后得到，该测量方式极大地降低了同模测量噪声的干扰，因此可认为梯度张量测量值即为目标梯度张量真值。为此，观测方程可写为:

式中:Yk和xk分别为k 时刻的观测值(磁场测量值)和状态向量;vk为k 时刻的测量噪声，一般认为其为方差为Q的高斯白噪声;Hk为观测矩阵，具体表达式为:

此外，在估计得到目标与探测系统的相对位置后，可采用式(7)计算目标磁矩参数，该参数可用于目标的分类识别。

1.3 可观测性分析

采用卡尔曼滤波求解式(1)和式(5)描述的磁性目标定位模型的前提是定位模型可观测。由线性系统理论，可采用如下的观测性矩阵Qo来分析其可观测性:

若Qo矩阵的秩大于等于待观测向量维数，则系统可观测。将H，A 代入上式后，取Qo阵的某一六阶子阵如下:

明显，若| | G| | ≠0，则TG 至少存在一个行列式不为0的2 阶子阵;从而Qo1至少存在一个行列式不为0的5 阶子阵，即若| | G| | ≠0，系统可观测。

2 卡尔曼滤波基本原理

卡尔曼滤波是一种线性最小方差统计估算方法，它是通过处理一系列带有误差的实际测量数据而得到物理参数的最佳估算。其实质是以预测方程和测量方程为基础，用递推的方法计算系统状态变量xk的最小均方估计值。对于式(1)和式(5)描述的状态空间模型，其递推公式为:

状态预测:

方差预测:

增益计算:

状态估计:

方差更新:

给定初值x0和P0后，根据k 时刻(k=1，2，…)的观测值Yk，就可以递推计算得k 时刻的状态估计的最小均方估计值。

3 数值算例分析

采用与文献［9］中类似的数值算例来检验本定位方法的有效性，数值算例各参数具体取值如表1所示。

表1 数值算例参数Tab.1 Numerical example parameters

卡尔曼滤波迭代起始点x0由相对位置和水平方向的速度两部分组成，其中相位位置可通过直接求解式(4)得到，而在迭代起始时刻的速度无法获知，因此取速度的2个分量为0。P0随着递推的进行，将较快收敛，因此实际使用时，P0可以取得稍大一些。在该算例中取P0=diag (10 m，10 m，10 m，5 m/s，5 m/s)。

分析步骤为:1)假设目标与探测系统的相对速度vx=3 m/s和vy=1 m/s，由采样周期和探测线L 计算各采样时刻目标与探测系统的相对位置(记为理论值);由相对位置和磁偶极子磁矩按式(2)计算各采样时刻的磁场感应强度，并由文献［9］中方法计算相应的目标磁场梯度张量;2)分别采用文献［9］中的直接计算法(记为直接计算值)和本文的卡尔曼滤波方法计算目标位置 (记为卡尔曼滤波值)后，按式(7)计算相应的目标磁矩;3)比较相对位置和磁矩的直接计算值、卡尔曼滤波值与理论值，结果如图2和图3所示。

从图中可以看出，磁场测量噪声的存在导致直接计算的位置参数具有较大的振荡，相应的磁矩参数计算结果也具有较大的振荡，说明直接计算的稳定性较差。而采用卡尔曼滤波得到的位置参数和磁矩参数在滤波器收敛后，能有效克服测量噪声对位置参数计算的影响，具有较强的稳定性，且设计的滤波器具有较快的收敛速度。

图2 定位结果比较图Fig.2 Comparison chart of localization result

图3 磁矩参数计算结果比较图Fig.3 Comparison chart of magnetic moment calculation result

4 结 语

本文在磁偶极子模型的基础上，建立了适用于磁梯度张量定位的状态空间模型。在目标磁感应强度测量不可避免地存在测量噪声的实际情况下，采用卡尔曼滤波对模型进行了求解。设计了相应的数值算例，计算结果表明，基于卡尔曼滤波的定位方法具有较高的定位精度，且具有较强的稳定性。该研究工作对航空磁探测和水下小目标磁场探测，都具有一定的指导意义。

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