遗传算法在弹道数据融合中的应用

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1、第30卷第4期2011年8月飞行器测控学报JoumalofSpacecraftTT&C1khnolo科V01．30No．4Aug．201l遗传算法在弹道数据融合中的应用。赵华，郭军海，刘利生，樊敏(北京跟踪与通信技术研究所·北京·100094)摘要：目前靶场采用全测元融合滤波的方式确定目标飞行器弹道，为测控设备提供引导信息并为安全决策和指挥显示提供数据支持。随着靶场测控设备种类和数量越来越丰富，而新的试验任务又对实时弹道融合解算精度提出了更高的要求，全测元融合处理能否提供高精度的融合弹道和快速地从海量融合方案中寻找最优的方案是弹

2、道测量数据融合急需解决的问题。本文提出了基于遗传算法的最优融合方案选择方法，利用该方法得到的融合弹道精度优于全测元融合方案，仿真结果表明了方法的有效性。关键词：遗传算法；弹道数据融合；滤波中图分类号：V557文献标识码：A文章编号：1674—5620(2011)04一0056一04DOI：CNKI：11·4230／TV．20110714．1722．003AppIicationofGeneticAlgorithmsinTrajectoryDataFusionZHA0Hua，GUOJunhai，LIULisheng，FANMin(B

3、eijingInstituteofTrackingandTelecommunicationsTechn0109y，B刨ing100094)AbstI鼍ct：Measurementdataiscurrentlyusedtodeteminefusiontrajectoryandthencalculateguidancedataandsupportsafetycontrolandcommanddisplay．WithincreasingtypesandquantityofTT8LCequipmentandhigherarldhighe

4、rrequirementsofexperimentmissionsontrajectoryaccuracy，itbecomesmoreandmoredemandingforthetra—ditionalfusionschemeofalImeasurement-eIementstodeterminehighaccuracyfusiontrajectoryandfindthebestfu—sionschemefrommassnumberofschemesinatimelvmanner．Amethodtodeteminethebest

5、fusionschemebasedongeneticalgorithmispresentedinthispaperarldthefusiontrajectoryaccuracyissignificantlyimproved．Simula—tionresultsverifvtheeffectivenessofthemethod．Keywords：GeneticAlgorithm；TrajectoryDataFusion，Filter0引言在导弹航天试验任务中，为保证飞行试验的顺利开展，测控系统将测控设备获取的目标飞行器的外弹道测量

6、数据实时发送到任务中心，任务中心对其融合处理得到目标飞行器弹道，为测控设备提供引导信息，同时为飞行安全控制和指挥显示提供数据支持。随着靶场测控设备大规模更新换代，测量体制和测元类型也越来越丰富，新的试验任务对弹道精度提出了更高要求。对测元不进行优选而全部参与处理的传统融合方案难以获得高精度的目标弹道，因而从众多的融合方案中寻找最优融合方案以提供高精度的弹道是数据融合需要解决的问题。遗传算法是起源于20世纪60年代的一种模拟生物种群进化的优化算法，经过不断发展已成为解决组合优化等问题强有力的运算工具。该算法在解空间内进行充分搜索，

7、但并不盲目穷举或试探，其搜索效率往往优于其他算法口]。本文运用遗传算法完成最优融合方案选择，仿真分析表明了该算法的有效性。1融合弹道解算的数学模型目前靶场测控主要有光学经纬仪、脉冲雷达、连续波雷达、GPS设备、遥测设备等。根据靶场实际情况，可以建立如图1所示的集中式融合模型嘲。-收稿日期：2010一12—27；修回日期：2011一02—14；网络出版时间：2011—07—1417：22网络出版地址：http：／／www．cnki．net／kcms／detail／11．4230．TV．20110714．1722．003．html第

8、一作者简介：赵华(1980一)，男，硕士，工程师，主要从事弹道教据处理方法研究；email：zhaohuadragon@126．com第4期赵华，等：遗传算法在弹道数据融合中的应用57数据校准爨掣鼍鎏飞行安全决策传感器融合中心指挥1．刻ui：安全控制图1实时测控