仿生物学无人机集群目标的雷达跟踪与辨识.pdf

引用格式:高玮 饶彬 周永坤.仿生物学无人机集群目标的雷达跟踪与辨识 .航空兵器 ():.():.()仿生物学无人机集群目标的雷达跟踪与辨识高 玮 饶 彬 周永坤(中山大学 电子与通信工程学院 广东 深圳)摘 要:仿生物学无人机集群的兴起给雷达目标跟踪和识别带来新挑战 不同集群飞行模式对雷达数据处理及集群目标辨识会产生不同影响 为分析集群对雷达跟踪识别的影响机理 本文对仿雁群、仿狼群、仿蜂群三种无人机集群飞行过程进行建模 分别模拟无人机集群的大范围输运、抵近围捕攻击和稳健信息通信 其次探讨了不同集群方式对雷达航迹起始、数据关联及跟踪滤波关键算法的影响机理 最后结合三种仿生物学运动特点 基于聚类思想设计了集群事件模式的辨识方法 给出了每种集群模式辨识的判定规则 仿真表明 不同集群模式存在相对较优的数据处理算法组合 针对集群模式优选跟踪算法可以提高雷达对集群目标的跟踪精度并降低时间成本 且能够实现对不同集群模式的辨识 有利于判断目标意图以及后续处理关键词:仿生物群 无人机集群 雁群 狼群 蜂群 雷达目标跟踪 模式辨识 中图分类号:.文献标识码:文章编号:():./.引 言群目标被定义为在一定时间内 如一个雷达周期动态特性相近且难以被区分开的多目标集合 常见的群目标有生物群体、密集飞行的无人机编队、中段弹道导弹群目标、多发齐射的导弹目标、卫星群目标等 其中对于无人机集群仿生物种群飞行的研究 是近年来无人机飞行控制领域兴起的一股热潮 其通过模仿某种特定的生物群体行为进行编队 来解决一系列单架无人机无法完成的任务 具有集群化、自主化和智能化等特点 著名的有美国“小精灵”、等项目正是由于群体行为在无人机协同上的广泛应用 导致在对抗中经常出现数量巨大且空间分布十分密集的集群目标 这给雷达多目标跟踪带来了新的挑战 目前 基于群体智能的无人机集群控制方法层出不穷 但鲜有学者在跟踪领域对其进行分析 而在跟踪领域绝大部分多目标或群目标跟踪等相关研究的实验仿真仅采用了数量较少的多个目标 难以体现群的大规模特性雷达多目标跟踪算法大体上可分为传统方法和基于多帧数据决策的方法 传统方法采用航迹起始 数据关联 跟踪滤波的框架 对每帧量测都进行目标状态估计 发展比较成熟 经典的航迹起始方法有直观法、逻辑法、变换法等 数据关联方法有最近邻()、概率数据关联()、联合概率数据关联()及其快速法(和)等 跟踪滤波方法有 滤波、当前统计模型()、交互多模型()等 基于多帧数据决策的方法综合多帧量测 对复杂的关联问题进行延迟决策以提高关联效果 代表算法有多假设跟踪()以及多帧分配()等 以 为例 该方法结合航迹起始、关联、管理为一体 是目前公认的性能最好的算法之一 但不足之处在于需要较多的先验信息 以及随着目标数量的增加多假设剪枝对计算量有较大的要求为了克服目标密集时的关联难题 学者们另辟蹊径群质心跟踪和基于随机有限()的方法相继被提出 群质心跟踪指在目标难以分辨时对目标整体进行跟踪 再辅以部分群内的简单航迹 可以较好地解决对短时间内运动规律相似的群目标的整体跟踪 同时降低计算量和存储量 但对于需要明确群内部关系的集群目标 如预警时间较短时的中段弹道导弹、仿生物编队的无人机集群等 群目标质心跟踪的精度难以保证基于 理论的多目标跟踪算法可以避开数据关联 直收稿日期:基金项目:深圳市科技计划资助项目()作者简介:高玮()男 广东湛江人 硕士研究生通信作者:饶彬()男 四川彭州人 副教授 年第 卷第 期 年 月 航空兵器 .接估计目标数和目标状态 可以较好解决目标数量未知、时变的情况 代表算法有概率假设密度()滤波、多伯努利()滤波等 但对于弹道群、无人机编队群等复杂多变的场景 基于 的跟踪方法还未能针对其进行有效地建模 得出具体的实现方法 因此 对于特定环境下的群目标 群质心跟踪和基于 的跟踪方法目前仍停留在理论层面 工程上应用最广的仍是传统方法本文着重研究目标跟踪算法在应对大规模集群目标时的性能表现 在分析了三种仿生物学无人机集群的运动特点后 基于传统目标跟踪框架提出了一种雷达集群目标跟踪算法优选策略和模式辨识方法 该策略综合算法精度和算法复杂度进行度量 优选出适应不同场景的跟踪算法 在此基础上 结合三种仿生物学运动特点 设计了集群事件模式的辨识方法 无人机集群飞行建模.鸿雁迁徙飞行时的雁群一般呈现“人”字形 研究表明 编队飞行的雁群利用空气动力学的优势 在长距离的迁徙中可以比单独飞行的候鸟节省约的能量 周子为等介绍了鸿雁群在飞行过程中的交互机制 并依照鸿雁编队机制实现了无人机集群协同控制算法 无人机群仿照鸿雁迁徙的队列进行编队飞行 可以实现较长距离的运输在鸿雁编队中 每只鸿雁大致存在领导模式、加速模式、跟随模式 种行为模式 某一时刻 设位于其前方的鸿雁 与鸿雁 之间的判定距离为()()()()式中:为鸿雁 和 在前进方向上相差的距离 为鸿雁 和 在垂直于前进方向相差的距离 为鸿雁 的跟随等级 分别为三者的影响权重 通过对这三种影响权重的设定 可使编队达到对称的效果 图 展示了几个鸿雁之间的相对位置关系图 鸿雁编队示意图.鸿雁 依据式()挑选出鸿雁 进行跟随 即 ()()并且依据式()进行速度更新:()()式中:为期望速度 为跟随比例系数 用于控制鸿雁 的跟随速度 为鸿雁 的期望跟随位置 为鸿雁 当前时刻位置.狼群狩猎狼是分布最广的群居群猎动物 有着严密的组织系统和精妙的捕猎方式 狼群在狩猎过程中 一般采用包围的形式 大致存在围猎和协助两种分工 极大提高了狩猎的效率 段海滨团队分析了狼群智能到无人机集群的基于图论的狼群层级模型 并给出仿狼群多无人机自主编队控制的算法流程 无人机模拟灰狼狩猎时的协助与包围行为 可以提高对敌方目标的进攻效率 适合用于无人机集群的抵近围捕攻击 如集群的反辐射攻击模式如图 所示 一个狼群的社会等级层次可分为三级:狼、狼、普通狼 狼群在围猎时 编队结构为包围状在确定目标位置后 狼和 狼先对目标进行包围 包围圈为一个大圆形 运动速度与猎物保持一致 剩下的普通狼则根据相对位置 聚集在上级狼附近进行协助狩猎协助圈为一个小圆形 运动速度受到猎物和上级狼的影响 对于普通狼 其运动速度可表示为 ()()式中:为猎物的移动速度 为跟随比例系数 为上级狼 的位置 为普通狼的位置 为影响因子 反映了上级狼对普通狼的影响力大小图 狼群层级结构示意图.蜜蜂搬巢蜜蜂作为一种生活中较为常见的群居昆虫 其群体之间的交流协作、分工合作十分密切 除了日常的采蜜工作外 蜜蜂搬家也是一个有趣且复杂的现象 蜜蜂在繁殖数量过多或者生存条件恶化的情况下 会选择在其他地点搭建新的蜂巢 之后蜂群有组织地向新巢运动但在蜜蜂搬巢的过程中 仅有少量的侦察蜂知道向哪个方向运动 大部分的蜜蜂仅仅大致清楚一个方向 运动依赖的信息主要来源于周围的蜜蜂 郭海洋利用蜂群机制对无人机飞行进行仿真建模 采用四种蜜蜂飞行规则来规划无人机的协同控制 无人机模拟蜜蜂群体前往新巢的聚集行为 可实现在通信受限情况下的传输任务蜜蜂搬巢过程中 主要存在 种运动行为:聚集、对齐、避碰和随机 再加上少量来自侦察蜂的运动信息 形成了蜂群编队 每个蜜蜂个体的行为都被这 种运动影响(如图 所示)并通过行为紧迫性来指定可变长度的运动矢量来实现:航空兵器 年第 卷第 期 ()()()()式中:分别表示蜜蜂 的聚集、对齐、避碰及随机速度 为单个蜜蜂的可视距离 在可视距离内的个体可视为蜜蜂 的邻近个体 为蜜蜂 当前时刻的位置 为蜜蜂 当前时刻的速度 为邻近个体的集合 为集合中蜜蜂速度的最大值 用于限制单个蜜蜂的速度 为临界避碰距离 为最近的蜜蜂与蜜蜂 之间的距离图 蜂群运动示意图.最终将 种运动进行加权组合 得到蜜蜂 最终的运动速度:()()式中:分别为 种行为对应的权重 为侦察蜂提供的运动信息 集群目标雷达跟踪方法传统雷达目标跟踪方法遵循航迹起始、数据关联、跟踪滤波的框架 如图 所示 每一部分都对目标跟踪的最终结果有着至关重要的作用 一般而言 不同的目标跟踪算法有不同的适用场景 需要根据实际条件进行选择 对于集群目标跟踪而言 虽然可能采取的仿生物学种群模式不同 但由于采用的是无人机平台 其运动学属性仍局限于飞行动力学的范畴 因此仍然可以沿用传统雷达数据处理的方法进行群目标跟踪.航迹起始算法直观法()是一种简单易行的启发式方法 其通过设置速度、加速度、角度三种约束条件来筛选初始航迹 直观法适合于没有目标先验运动信息的场景逻辑法()是在直观法的基础上 以多重假设的方式 在航迹起始时利用预测和相关波门来生成可能存在的航迹 其是工程应用中最常用的方法 适用于弱机动目标的航迹起始 修正的逻辑法增加了角度约束条件 可以去除一些有效性较差的候选量测图 目标跟踪框架.变换法()是一种在图像处理中用于检测直线的基本方法 因此将 变换法应用到航迹起始当中适用于直线运动的目标 其缺点是计算量较大 修正的 变换法通过引入时间序列信息和增加约束条件降低了计算量 使其可以应用到实际工程中.数据关联算法 最近邻数据关联()是一种简单易行且广泛应用的关联算法 其基本原理是对波门内最近的候选量测给予关联 适用于稀疏杂波环境下的稀疏多目标跟踪 计算复杂度低实现简单 但对于密集杂波环境下的密集多目标跟踪容易发生关联错误 导致后续的滤波发散概率数据关联()同时考虑落入波门内的所有候选量测 根据概率值进行加权作为等效量测 以此进行滤波更新 适用于杂波环境下的单目标或者稀疏多目标的跟踪 同时计算量也相对较小联合概率数据关联()综合考虑不同航迹所有落入波门内的候选量测 认为公共量测可能来源于不同目标 适用于密集环境下的多目标跟踪 效果最佳 不过其可行矩阵的提取计算量极大 难以应用于工程实践 图 所示为上述三种数据关联算法的原理示意图图 数据关联算法对比图.快速联合概率数据关联是对 的简化 相比于 其改变了互联概率的计算方式 避免算法中最耗时的矩阵拆分 常用的两种快速算法为()和 (高 玮 等:仿生物学无人机集群目标的雷达跟踪与辨识 )其中 选择所有互联概率进行组合加权 选择互联概率最大的量测进行关联 这两种快速算法在实际应用中都有不错的效果.跟踪滤波算法线性卡尔曼滤波()是最经典的滤波算法 它依据状态预测值与量测值对模型进行估计 并递推实现对目标的跟踪 最常用的模型为匀速和匀加速模型 适用于非机动目标的跟踪 模型是在卡尔曼滤波基础上 将目标的加速度假设为具体指数相关的零均值随机噪声 得出一套适用于机动目标的新算法 当前统计模型()在 模型基础上进行改进 将加速度修正为具有自适应且为非零均值的有色噪声 与实际情况更为接近 可以获得更好的跟踪效果交互多模型()算法使用多个子滤波器对目标进行跟踪 子滤波器的滤波过程与其他普通滤波方法一致 滤波完成后子滤波器再利用交互式估计和量测计算出一个新的估计和模型概率 对多个子模型进行综合考虑 因而特别适用于跟踪具有阶段运动特点的目标 与单模型算法相比 能够适应机动 有更高的跟踪精度 但代价是更大的计算量 集群飞行事件模式辨识方法对于上述 种集群飞行方法 若雷达能在跟踪前或者跟踪过程中辨识出具体的飞行模式 则有望进行不同跟踪算法的选择 从而提高跟踪精度 也可以根据飞行辨识结果 判断集群目标意图 为进一步处置提供依据基于此 本文针对雁群、狼群、蜂群三种飞行运动特点基于雷达数据处理的基本结果 采用聚类算法 分别设计了对应事件的辨识方法假设()()()为 时刻雷达的量测集合 其中 为量测个数 遍历所有量测点进行模式识别 特别强调的是 进行辨识的量测可以是来源于雷达信号处理后的量测 即检测结果 其特点是目标信息完整但包含大量虚假点 也可以是来源于数据处理后的量测 即跟踪滤波后对应的航迹信息的量测其特点是大量随机虚警点迹和杂波点迹已被滤除 但可能缺失部分真实信息.雁群模式辨识基本思想为依据雁群在飞行过程中呈现的“人”字形特点 提出一种雁群模式辨识方法 根据当前时刻检测到的量测 检测量测之间是否形成“人”字阵容 从而判断种群飞行模式是否为雁群 算法流程大致如下:()检测距离对对于量测 ()其与量测 之间的距离记为 与其他所有量测之间的距离集合:()()若中某两个距离满足:()式中:为给定的距离阈值量测 和 称为一个距离对 记为 量测 的所有距离集合为 为距离对个数 检测种群模式是否为雁群的核心 在于检验量测中是否存在多个满足特定条件的距离对 使得量测中出现类似于“人”字的形状()筛选距离对两点可确定一条直线 设 中两点形成的线段 其斜率为 量测 到线段 的垂足为 判断距离对是否满足以下条件:.对中元素进行升序排序 距离对中元素需为中的较小值 以保证距离对来源于量测 的邻近目标.不同距离对形成的斜率 相近 且量测 到线段 的距离不能远大于线段 的长度 以保证不同距离对与量测形成的阵形具有对称性 ()式中:为斜率阈值 为期望的距离对数量.垂足 在线段 内 以保证同一距离对的点在量测点两侧 ().不同距离对的量测到其线段 的垂线斜率方向一致 以保证不同距离对在量测点的同一侧()()()式中:表示向量点积()模式判定同时满足上述 种条件的距离对称为有效距离对若有效距离对数量多于 则认为量测在该时刻组成雁群阵形.狼群模式辨识基本思想为依据狼群在捕猎过程中呈现的大圈包围、小圈协作的特点 基于 聚类提出一种狼群模式识别方法 根据当前时刻量测 分析量测之间是否形成多个包围圈 以及包围圈之间是否存在核心点 从而判断种群飞行模式是否为狼群 算法流程大致如下:()聚类给定距离阈值 和数量阈值 对量测集进行 聚类 聚类是一种基于密度分布的经典聚类算法 可以将紧密分布的样本划为一类该算法将类内的点划为 种:核心点、边界点和噪声点 核心点表示在半径 邻域内含有数量超过 数量的点 边界点表示核心点或其他边界点的邻居但在半径 邻域内含有数量少于 数量的点 噪声点表示非核心非边界的点 聚类时将核心点与其相邻的边界点归为一个类簇 其流程如表 所示()类筛选对于某个 聚类后得到的类簇 使得类簇中大部分点都落入邻域.()内 则该类簇为有效类簇:.()航空兵器 年第 卷第 期式中:表示集合元素个数 这样可以保证在杂波环境下的一个类簇正好对应一个狼群的小协助圈()模式判定若有效类簇数量多于 则认为量测在该时刻组成狼群阵形表 算法 输入:量测集、参数、参数 输出:类簇集合将中所有点标记为未访问 已访问 标记 为已访问 寻找 的邻域()()对于仿狼群的航迹由于个体间距离太近 几种关联算法滤波误差较大 在 以上 此时两种最近邻算法的效果较优 说明在目标分布及其密集的情况下 关联门重叠区域过多 导致基于概率数据关联的算法失去效果 对于仿蜂群的航迹由于避碰矢量的存在 个体间距较小 所有关联算法都能获得不错的关联效果 滤波误差基本在 附近()算法由于算法特性 其关联失跟率很低 但滤波误差却不低 这是因为在目标距离较近时 算法经常会导致两个航迹重合 此外 几种算法的时间复杂度相差不大 因此性价比最高的关联算法为.跟踪滤波算法性能分析对生成的 种仿生物无人机集群飞行轨迹进行跟踪滤波算法对比分析 跟踪滤波算法采用线性卡尔曼滤波、航空兵器 年第 卷第 期当前统计模型、交互多模型 假设航迹起始和数据关联的结果已知 真实航迹中加入均值为、标准差为 的随机高斯测量噪声 设当前统计模型中机动频率 /最大加速度 /交互多模型中包含一个匀速运动模型和两个匀加速运动模型 进行 次蒙特卡洛仿真 图 为 种算法的均方根滤波误差 表 给出了 种算法的时间复杂度对比结果图 跟踪滤波算法误差.表 跟踪滤波算法运行时间 算法运行时间/雁群.狼群.蜂群.可以看出 仿雁群和仿狼群的航迹由于前期机动性较高 因而适合非机动目标的卡尔曼滤波跟踪效果最差后期运动趋于稳定后效果则最优 当前统计模型在整个运动周期滤波误差波动不大 非常稳定 交互多模型在目标机动和非机动情况下效果都不错 适应性较强 不过耗费的时间较多.集群模式事件辨识对 种模式辨识方法进行仿真验证 假设无人机集群以多种集群模式进行飞行 在 仿蜂群飞行、在 仿雁群飞行、在 仿狼群飞行 飞行航迹如图 所示 再利用 种模式辨识方法分别进行识别 表 给出了 种模式辨识方法在不同量测误差情况下的识别准确率 识别准确率为识别成功时间与飞行时间之比 图 所示为算法识别结果观察发现 在飞行前期 由于无人机群阵形还未形成 因此无法成功辨识 当阵形逐渐稳定后 算法便可以有效地识别出无人机群的飞行模式 对比表 中各项结果 量测噪声为 时的准确率由辨识算法本身决定 同时也和运动模式的成形时间相关 量测噪声越大 模式辨识准确率则降低 符合预期图 混合集群飞行模式.表 量测噪声对模式辨识的影响 算法准确率/雁群.狼群.蜂群.图 模式辨识结果.综合性能分析依据前面的分析可知 对于不同的仿生物种群飞行采用不同的跟踪方法 效果存在较大的差异 在无人机集群目标跟踪过程中 若提前得知集群的飞行方式 再挑选合适的跟踪算法 可以显著提高目标跟踪的效果以仿狼群飞行为例 设跟踪策略 采用 变换法、最近邻关联、交互多模型 策略 采用修正的逻辑法、概率数据关联、线性卡尔曼滤波 使用 指标对多目标跟踪进行评价 图 所示为目标跟踪的对比结果可以看出 策略 的效果明显优于策略 因而针对不同运动场景选择合适的策略 对目标跟踪的结果有至关重要的影响 侧面验证了择优选择算法策略的有效性 结 论本文通过分析雁群、狼群、蜂群三种生物种群的运动学特性 分别提出一种相对应的模式辨识方法 并通过仿真验证了其可行性以及在不同量测噪声下的性能表现 此外 通过分析对比航迹起始、数据关联、跟踪滤波三个目标跟踪关键技术的适用条件 提出一种雷达对仿生物学无人机集群的跟踪算法优选策略:()对于前期高 玮 等:仿生物学无人机集群目标的雷达跟踪与辨识图 综合对比分析.运动复杂、后期稳定的雁群目标 可以采用修正 法、交互多模型的算法组合()对于前期机动性高、后期距离相近的狼群目标 可以采用修正逻辑法、当前统计模型的算法组合()对于机动性较低、个体间距离稳定的蜂群目标 可以采用直观法、卡尔曼滤波的算法组合 仿真结果表明 不同算法组合的跟踪效果存在较大差异 验证了优选策略的有效性然而在雷达实际跟踪过程中 无人机的运动模式可以是动态变化的 对运动模式识别完成后 如何自适应调整跟踪算法 仍有待进一步的研究参考文献:耿文东 王元钦 董正宏.群目标跟踪.北京:国防工业出版社.:.()李鹏举 毛鹏军 耿乾 等.无人机集群技术研究现状与趋势.航空兵器 ():.():.()段海滨 申燕凯 王寅 等.年无人机领域热点评述.科技导报():.():.()张邦楚 廖剑 匡宇 等.美国无人机集群作战的研究现状与发展趋势.航空兵器 ():.():.().:.:.郭剑辉 张荣涛.弹道导弹防御中的群目标跟踪算法.计算机工程与应用():.():.().():.:.杜明洋 毕大平 王树亮.群目标跟踪关键技术研究进展.电光与控制():.():.().:.:.甘林海 王刚 刘进忙 等.群目标跟踪技术综述.自动化学报():.():.()姬红兵 刘龙 张永权.随机有限集多目标跟踪理论与方法.西安:西安电子科技大学出版社.:.()郭乾 宫健 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