飛機地面防撞多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)研究王戰(zhàn)武慕德俊石勵任帥西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院,西安710072摘要為了實現(xiàn)對不同傳感器探測和跟蹤的目標(biāo)信息融合,提出了一種車載飛機地面防撞的多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。采用矩不變量的方法描述飛機的特征采用LEVENBERG2MARQUARDT算法對標(biāo)準(zhǔn)的BP網(wǎng)絡(luò)算法進行改進,使系統(tǒng)快遞、穩(wěn)定地進行飛機識別。該算法實現(xiàn)了多傳感器多目標(biāo)定位、航跡融合等關(guān)鍵技術(shù),實驗表明,該系統(tǒng)可以較好地實現(xiàn)目標(biāo)定位、跟蹤以及目標(biāo)識別的目的。關(guān)鍵詞多傳感器數(shù)據(jù)融合BP算法矩不變量中圖法分類號TP2736文獻標(biāo)志碼A隨著我國航空運輸?shù)牟粩嘣鲩L,防止飛機地面碰撞和刮蹭事故已成為當(dāng)前和今后一個時期內(nèi)民航安全的重要任務(wù)。與汽車防撞系統(tǒng)不同的是,飛機由于體積龐大,兩翼的頂端及尾翼等有可能受到碰撞的地方,都是危險點,且各種型號的飛機外型和大小不同,因此應(yīng)用于機庫維修和飛機地面的專用防撞系統(tǒng)要求多點位測距1。該防撞系統(tǒng)必須對飛機區(qū)域環(huán)境、動態(tài)隨機障礙以及變化的氣候條件,如日照及景物陰影、黃昏與夜晚、陰天與雨雪等均具有良好的適應(yīng)性,只用單一傳感器很難適應(yīng)各種條件,做出判斷容易產(chǎn)生虛警或漏警2。為了提高對目標(biāo)的識別和估計能力,需要引入多傳感器融合技術(shù)。圖1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)2融合算法1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)21多傳感器多目標(biāo)定位由于研究的目標(biāo)是地面目標(biāo),所以目標(biāo)的位置狀態(tài)信息可用二維向量X,Y來描述。假設(shè)M個不同種類傳感器對某一區(qū)域進行多次掃描后,獲得防撞系統(tǒng)多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)從目標(biāo)原始數(shù)據(jù)庫讀取目標(biāo)信息,進行靜態(tài)目標(biāo)位置融合,動態(tài)目標(biāo)航跡融合3包括時空配準(zhǔn)、航跡關(guān)聯(lián),目標(biāo)識別特征提取、規(guī)則庫改造、基于規(guī)則的推理或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),存結(jié)果于目標(biāo)結(jié)論數(shù)據(jù)庫中。其總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。如表1所示的靜態(tài)目標(biāo)信息,表中PX,Y,I1,IJ,C表示第I個傳感器對應(yīng)于第J2,M,J1,2,個目標(biāo)的位置觀測值,C為目標(biāo)的個數(shù)。2007年11月15日收到6期王戰(zhàn)武,等飛機地面防撞多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)研究1463表1多傳感器提供的目標(biāo)信息方差最小的各傳感器的融合權(quán)值。22多傳感器多目標(biāo)航跡融合211時空配準(zhǔn)多傳感器多目標(biāo)跟蹤要求在同一時刻對來自同一目標(biāo)的不同傳感器的測量進行融合,以獲得目標(biāo)的運動特性,此即為時空配準(zhǔn)。時空配準(zhǔn)包括兩部分,即時間配準(zhǔn)和空間配準(zhǔn)。對于空間配準(zhǔn),即為將目標(biāo)觀測值轉(zhuǎn)換到同一目標(biāo)下?？臻g配準(zhǔn)較容易實現(xiàn),在此僅研究時間配準(zhǔn)。時間配準(zhǔn)是指對單傳感器多目標(biāo)跟蹤獲得的不連續(xù)目標(biāo)軌跡進行平滑,形成連續(xù)的目標(biāo)運動軌跡,然后再對連續(xù)目標(biāo)運動軌跡用同一采樣周期進行采樣。此系統(tǒng)中,采用時間多項式來進行平滑。設(shè)目標(biāo)的軌跡可用下式描述的時間多項式來逼近第1個傳感器P11X,YP12X,Y第2個傳感器P21X,Y第M個傳感器PM1X,YPM2X,YPMCX,Y在進行多傳感器多目標(biāo)定位之前,先對表中的數(shù)據(jù)進行分類,把來自同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)歸并成一組。假設(shè)M個傳感器中最大的量測方差為MAX,定義某一閉圓的半徑為MAX,則將下式定義為分組標(biāo)準(zhǔn)MAX,PIJX,YPQ1X,Y1I,Q1,2,M,J,L1,2,C1式中,為一可變常數(shù),默認值為3,其他情況下可由使用者根據(jù)目標(biāo)的分布情況選定。從表1中任取一個元素,把這一元素和表中其他所有元素按式1進行配對,形成一個新組NG1,并把配對后的元素從原來的表里去掉。如果此元素不和表中任何元素配對,則此元素單獨形成一個組。對表中其余元素重復(fù)上述過程,獲得新組NG2,LTAII1,2,K4XAATI01IM式中,K為采樣的點數(shù),A,A,A為待定的常系01L數(shù),L為多項式的階次。T,XK代表某一目標(biāo)航跡上的離BX1,X2散點,取NGC。假設(shè)第J個新組為P1JX,Y,P2JX,Y,NG3RM,各傳感器的量測方差為,PRJX,Y,TT1,R,對第BX1,X2,XK,AT1T2A0,A1,AL,J個新組進行融合,獲得目標(biāo)的最終觀測值為PJX,Y。L11T1LT2R。IPIJX,YPPJX,YI12RL1TKTKI1,0I1則4式可改寫為PAB。定義JBI1為確定I,根據(jù)系統(tǒng)總的量測方差函數(shù)F1,BTBB為目標(biāo)函數(shù)。把上述定義代入得JRI22,R,定義另外一個函數(shù)H1,TPA。對目標(biāo)函數(shù)求極小值,得IBPABI1RR,FI,為拉格朗日因子。對TTPPAPB51J1函數(shù)H求偏導(dǎo)數(shù)得解得式5,即T1T5HAPPPB222航跡融合60,1,2,I,R5I35H利用多項式擬合,對目標(biāo)軌跡進行平滑后形成連續(xù)曲線。按設(shè)定的采樣間隔,對所有軌跡曲線同時進行采樣。對每一組數(shù)據(jù),采用靜態(tài)目標(biāo)位置融合的方法進行處理,即將每一組里關(guān)聯(lián)后對應(yīng)同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)進行融合,然后把融合后的各數(shù)據(jù)點連505根據(jù)式3,可求得1,R。同時,5I5H220。所以,1,R就是所希望的5II19942014CHINAACADEMICJOURNALELECTRONICPUBLISHINGHOUSEALLRIGHTSRESERVEDHTTP/WWWCNKINET科學(xué)技術(shù)與工程8卷1464接起來,就形成了目標(biāo)的最終軌跡23三維飛機的目標(biāo)識別,TC。征向量決定,在此系統(tǒng)中為4,而輸出層節(jié)點個數(shù)一般由樣品所需分的類型數(shù)決定,而在此系統(tǒng)中輸出層節(jié)點數(shù)取5,為5種常見機型。隱含層結(jié)點數(shù)為4。傳遞函數(shù)為LOGSIG型函數(shù)GX1/1EXPX。訓(xùn)練開始時網(wǎng)絡(luò)所有的連接權(quán)值設(shè)為05,05區(qū)間的隨機值,而所有輸入向量經(jīng)過適當(dāng)比例調(diào)整后使得各分量的最小值最大值分別在01,09之間。算法采用LEVENBERG2MARQUARD算法。將三維飛機模型輸入計算機,建立飛機模型庫,得到飛機的訓(xùn)練樣本庫。對飛機模型庫的圖像計算矩特征,輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。訓(xùn)練達到穩(wěn)定后,抽取50幅圖片進行識別,正確率達99。證明該算法可行。T1,T2,目前,三維目標(biāo)識別主要是通過對任意角度觀察的二維數(shù)字圖像處理而實現(xiàn)HU最早提出了矩的概念,并推出了矩的一系列基本性質(zhì),進一步證明了有關(guān)矩的平移不變性、比例不變性和旋轉(zhuǎn)不變性。在系統(tǒng)中,采用HU提出的矩特征提取方法對大量二維飛機數(shù)字圖像進行處理,然后采用改進后的BP算法構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)模型,以實現(xiàn)對目標(biāo)的識別過程。231特征提取4經(jīng)過數(shù)據(jù)處理,獲得一個二值化數(shù)字圖像,它反映了目標(biāo)的結(jié)構(gòu)與形狀。對該圖像提取矩不變量,作為待測目標(biāo)的特征。設(shè)一個二值圖像,區(qū)域為R,假定它分段連續(xù)且有界,其密度分布函數(shù)為FX,Y,矩集定義為MJK3仿真分析XJ受客觀條件的限制,通過計算機模型來獲得樣本數(shù)據(jù)。用計算機模擬產(chǎn)生三個機動目標(biāo)的航跡數(shù)據(jù)和兩個傳感器對目標(biāo)的觀測數(shù)據(jù)運動目標(biāo)采樣200個點。傳感器的量測噪聲強度為傳感器1的標(biāo)準(zhǔn)差為16,傳感器2的標(biāo)準(zhǔn)差為9。對上述算法進行仿真,結(jié)果滿足系統(tǒng)設(shè)計要求。圖2即為多傳感器多運動目標(biāo)航跡融合結(jié)果。KYFX,YDXDY,式中J,K取所有非負整數(shù)值,JK稱為矩的階,零階矩為M00FX,YDXDY,中心矩JKXXJYYKFX,YDXDY,式中XM10/M00YM01/M00。對于分辨率為M,N的數(shù)字圖像,假設(shè)FX,Y在物體內(nèi)取1,而在其它位置取0,則M1N1XYJKMJKX0Y0M1N1JKXXYYJKX0Y0式中XM10/M00,YM10/M00。上述中心矩計算函數(shù)反映了物體的形狀而忽略了其內(nèi)部的灰度級細節(jié)。每個特定的形狀具有一個特定的輪廓和特定的一個矩集,而在矩的階數(shù)小于三階時,此中心矩數(shù)值在物體放大、平移時保持不變,本系統(tǒng)采用的四個數(shù)值推導(dǎo)如下圖2多傳感器多運動目標(biāo)航跡融合結(jié)果20M3M402M22002411224結(jié)束語M12230303121232103提出了一種飛機地面防撞的車載防撞系統(tǒng),并對其中的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)進行了詳細的研究。經(jīng)過仿真分析,該航跡融合和目標(biāo)識別算法切實可行,達到了系統(tǒng)要求。222103。232BP網(wǎng)絡(luò)模型的建立在模式識別應(yīng)用中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5的輸入是未知對象的特征向量,所以輸入層節(jié)點數(shù)由未知對象特19942014CHINAACADEMICJOURNALELECTRONICPUBLISHINGHOUSEALLRIGHTSRESERVEDHTTP/WWWCNKINET6期王戰(zhàn)武,等飛機地面防撞多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)研究14653王曉紅數(shù)據(jù)融合技術(shù)及其在電器試驗檢測中的應(yīng)用微計算機信息,2004128294樊亞軍,曲仕茹利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)三維飛機目標(biāo)識別鄭州工業(yè)大學(xué)學(xué)報,200425456595HOPFIELDJARTIFICIALNEURALNETWORKSIEEECIRCUITSANDDEVICESMAGAZINE,199845310參考文獻1陳勇,黃席樾,楊剛罡汽車防撞預(yù)警系統(tǒng)的研究與發(fā)展計算機仿真,200623122392432鄧金城,黃席樾,鄧小麗,等汽車防撞系統(tǒng)中的危險估計與超車決策計算機仿真,20042111207210SEARCHONMULTI2SENSORDATAFUSIONBASEDAIRCRAFTONANTI2COLLISIONSYSTEMONEARTHWANGZHAN2WU,MUDE2JUN,SHILI,RENSHUAICOLLEGEOFAUTOMATION,NORTHWESTERNPOLYTECHNICALUNIVERSITY,XIAN710072,PRCHINAABSTRACTINORDERTOREALIZETHEFISSIONSOFTHETARGETINFORMATIONOBTAINEDFROMDIFFERENTSENSORS,AMULTI2SENSORDATAFUSIONSYSTEMBASEDONAIRCRAFTANTI2COLLISIONONEARTHISDEVEBPEDTODESCRIBETHECHARACTEROFAIRCRAFTSIMPLYANDEFFICIENTLY,MOMENTINVARIANTSAREUSEDATTHESAMETIME,AMETHODISEMPLOYEDTOIMPROVEBPALGORITHM,MAK2INGTHERECOGNITIONPROCESSFASTERANDMORESTABLEALGORITHMSISINTRODUCEDWHICHACHIEVEMULTI2SENSORANDMULTI2TARGETLOCATION,TRACKFUSION,KEYWORDSMULTISENSORANDOTHERKEYTECHNOLOGIESEXPERIMENTSPROVEDTHATTHISSYSTEMPERFORMSWELLDATAFUSIONBPALGORITHMMOMENTINVARIANT上接第1461頁增加,但由于采用楔鏡掃描的方式,使紅外地平儀的光路結(jié)構(gòu)簡化,可明顯減少紅外地平儀頭部的體積和重量。在電路中采取一定的措施之后,可使楔鏡掃描紅外地平儀總體姿態(tài)角測量誤差與雙反射鏡掃描紅外地平儀的水平接近。因此采用楔鏡掃描紅外地平儀替代雙反射鏡圓錐掃描紅外地平儀是可行的。參考文獻1龔惠興紅外地平儀紅外物理與技術(shù),197851252王模昌圓錐掃描紅外地平儀設(shè)計中的幾個問題紅外物理與技術(shù),1978526353劉學(xué)明FY21A紅外地平儀正樣設(shè)計報告,2000ATTITUDEANGLEMEASUREMENTERRORCAUSEDBYTHEINSTANTANEOUSFIELDOFVIEWOFCONESCANNINGINFRAREDEARTHSENSORTONGGUANG2HUI1,2,LIUXUE2MING1,GONGHUI2XING1SHANGHAIINSTITUTEOFTECHNICALPHYSICS1,SHANGHAI200083,PRCHINAGRADUATESCHOOLOFTHECHINESEACADEMYOFSCIENCE2,BEIJING100080,PRCHINACOMPAREDTHEWORKINGPRINCIPLEANDTHEINSTANTANEOUSFIELDOFVIEWOFDOUBLEMIRRORSCONICALSCAN2ABSTRACTNINGINFRAREDEARTHSENSORANDWEDGELENSCONICALSCANNINGINFRAREDEARTHSENSOR,THESCANNINGDELAYOFTWOTYPESOFINFRAREDEARTHSENSORSINSTANTANEOU