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实时特征级数据融合系统在光电经纬仪上的应用

2014/11/13 15:54:43  来源:计测网通讯员 
字号: 13号字 16号字

  1 引 言

  随着光电经纬仪应用领域不断扩展,被跟踪对象机动性增强,对经纬仪性能要求越来越严格。为保证跟踪的可靠性,提高跟踪精度,确保在单个或几个(不是全部)成像系统失效的情况下仍能跟踪目标,数据融合[1]这一理念被引入经纬仪中。在光电领域的数据融合,国内外都进行了大量的尝试与探索[2-4],并把某些成果应用于工程实践当中[5-6]。目前对光电经纬仪数据融合方面的研究大多处于数据融合的最高等级-决策级方面。对于属于中间层次,可实现大量的数据压缩,有利于实时处理的特征级数据融合,在国内研究较少[7],并且尚不深入。现阶段经纬仪的运算单元主要采用嵌入式工控机,若采用DOS操作系统,虽然可以保证其系统的实时性,但只能工作在单进程的方式下,在需要多进程工作环境下会带来不便。如果采用通用操作系统,将不符合实时性的要求。所以,现阶段实时特征级融合的难点为设计符合实时运算的专用计算系统,以保证其运算的实时性,可靠性。

  基于上述原因,本文从特征级数据融合入手,软硬件协同设计。针对含有多路成像系统的经纬仪,以其脱靶量为主要研究对像,对其进行实时数据融合,形成“合成”的位置信息,构成等效复合控制系统,对光电经纬仪进行控制,以提高跟踪的精度和可靠性。

  2 多传感器融合在光电经纬仪中的应用原理

  2.1 光电经纬仪跟踪原理简述

  光电经纬仪是三轴随动跟踪系统。如图1所示,经纬仪的轴系统由方位轴,俯仰轴,光轴3个轴系统组成[8]。其中在水平面内旋转的是方位轴,在竖直平面内旋转的是俯仰轴,主镜的中心延长线被称为光轴。而被跟踪物体在主镜上的投影线所形的瞄准轴,不属于经纬仪轴系范围。

  由于跟踪误差的存在,瞄准轴和光轴并不重合,而是存在着偏差,被称为脱靶量,记为Δy。由其定义可知,其为二维角度矢量,做如下定义:

 

  其中Δa为方位轴(水平内)的偏差,Δe为俯仰(竖直平面内)的偏差。由定义可知Δa与Δe为两个正交分量。

  由于靶场测量需要,需要多频段光学测量,其中含有包括长波红外成像系统、中波红外成像系统、可见光成像系统在内的3套成像系统构成探测器,在不同的频段对目标进行跟踪,实时给出三路脱靶量。

  对于经纬仪来讲,主镜中心,视场中心在经过校正后是重合的。三路成像系统在外同步信号的作用下同时对目标进行图像采集,每套成像系统CCD曝光需要一定时间,视频信号处理得到脱靶量处理也需要一定时间。所以,对于控制系统来讲,探测器所给的脱靶量不是当前的脱靶量,而是过去的脱靶量。在工程上,一般迟滞两帧左右。

  这样可以认为每路探测器都为滞后环节,所以采用预测滤波技术对测量值进行预测滤波[9],本文主要选用的预测滤波方式为卡尔曼滤波,进而进行数据融合。

  2.2 光电经纬仪脱靶量数据融合原理

  以有3套成像系统经纬仪为例,成像系统会在外同步信号作用下进行图像采集。每套探测器在CCD的采样周期内给出脱靶量,由此可知,在每个采样周期,会有3个脱靶量信号。由2.1节可知,需对三路信号进行预测滤波,并进行数据融合。卡尔曼预测、融合的原理如下。

  将3路脱靶量信号,分别定义为,Δy1,Δy2,Δy3

  

  3路脱靶量再加上光电编码器数值即为位置信息:

 

  式(4)表示k时刻时情况,其中Xk+1是状态矩阵,k是一个r×r阶转移矩阵,r的选取取决于跟踪目标的模型;Vk为过程噪声矩阵,为零均值随机变量。为观测量矩阵,为观测矩阵,为观测噪声矩阵,为零均值的随机变量[10]。

  为比较中心式和分布式的滤波性能,联合观测方程写为:

  

  其中对于所有的i,都是可逆的,即可以是任意以满秩矩阵为对角块的正定矩阵。第i个传感器局部卡尔曼滤波是:

  

  至此,3个传感器的单步预测结束,即为k时刻的第i个传感器特征值的估计量。

  对于上述的位置特征值进行数据融合,可以得到一个预测的信息,其中包括角位置,速度和加速度信息。

  

  μ1,μ2,μ3的选取与上述的预测滤波程序有关,对于本系统中输入信号,在两个采样周期内可认为其是平稳随机过程,即位置信息前一采样周期和后一采样周期含有一定的相关性,在k时刻,可利用k-1时该时刻的真值与其预测值进行比较,得到各个局部卡尔曼滤波器的信息,从而确定系数矩阵μ的取值。

  不妨设yk-1/k-2为k-2时刻对k-1时刻测量量的预测值,yk-1/k-1为k-1时刻观测量的真值。

  

  从上述推导过程可以看出,预测滤波和融合需要大量的数值计算。为此,本文专门设计了一款具有3个运算单元的并行处理系统,以满足光电跟踪的实时性要求。

  3 并行计算系统设计

  3.1 并行计算系统原理分析

  对于多处理机结构,Flynn在其著作着重提出两种并行结构[11]:单指令多数据流(SIMD)、多指令多数据流(MIMD)。

  对于单指令多数据流系统,单指令控制下的阵列机可以实现空间的并行性,这种结构对于多假设属性组合运算是最为合适的,能够在大型向量的所有分量上完成相同的运算,还可以提供联想处理有力和高速存取数据的能力。对于多指令多数据流系统,可以实现时间和空间的双重并行性。对于紧耦合系统,能够实现并行地独立地运算和直接数据交换。而对于松耦合系统,各个处理机之间松散地结合在一起,很容易把多个可分离的功能分配给各个独立的处理机,容易实现状态估计。其缺点为结构复杂,设计较为困难。

  上述的光电跟踪系统中首先要进行预测滤波,进而进行多传感器数据融合,这种大型复杂的计算在SIMD架构下运行并不有效。为保证系统的可靠性,传感器处理机和数据处理机之间的互联结构应有利于实现系统的功能冗余。传感器与处理机之间,处理机与处理机之间应该有数据重新选择路由的灵活性。基于以上原因,虽然MIMD结构复杂,设计较为困难,但其易于实现状态估计,容易把各部分功能分配给单独的运算单元,且结构可靠,灵活性强。所以,本文设计并研制了符合MIMD架构的并行计算系统。

  3.2 并行计算系统结构设计

  本文第2节叙述了光电经纬仪在跟踪测量中的计算过程,其中含有大量的乘加运算,矩阵运算。这需要专用的运算单元,本文选用两片TI公司生产的高性能数字信号处理专用芯片(DSP)TMS320C6416作为主计算单元,它系统频率达720 MHz,两个乘法累加单元在每个时钟周期内分别能进行4组16位乘加运算,完全可实现预测滤波程序。选用了XILINX公司生产的一款Virtex 4系列高端FPGA XC4VFX20,其嵌入了PowerPc内核,含有二十万门逻辑运算单元;主要完成数据融合计算和控制算法,实现高精度光电跟踪。

  图2所示为并行计算结构拓扑图。3个运算单元通过多通道缓冲串行口(MCBSP)实现了互联,可以实现少量数据的实时传输,对于大量的突发的数据交换,可以通过DSP与FPGA共用存储,可以访问公共的存储空间的方式转换,实现了运算处理的功能冗余,提高了计算系统的可靠性,可实现运算数据流路由的灵活选取。

 

  3.3 并行计算系统数据信号流说明

  对于上述的某型号经纬仪,三路成像系统的CCD同时工作,在其采样周期内,每路成像系统所对应的探测器给出滞后的脱靶量信息。方位、俯仰两路光电编码器在其采样时间内也实时给出编码器的角度信息。脱靶量信息与编码器信息合成,即为位置信息,脱靶量信息也可以认为是位置环路的误差信息。

  三路脱靶量信息和两路光电编码器信息通过RS422串行口引入系统中,在DSP1内部首先要进行预处理,主要是对光电编码器信息进行野值剔除。在经过卡尔曼预测滤波计算以后,三路经过预测的脱靶量信息和两路光电编码器信息进入到FPGA中,进行多传感器数据融合和控制运算。在FPGA内部可以产生的PWM波,控制经纬仪的直流电机,实现高精度光电跟踪。

  DSP2的工作是与外引导数据进行比对,对上述算法结果进行验证,对于本系统来讲,对实时性影响不大。

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