基于遗传算法的电磁引信鱼雷过靶定位方法

张翼超,刘忠乐

(海军工程大学兵器工程系,湖北武汉 430033)

0 引言

装备有电磁引信的鱼雷进行实航试验时,鱼雷和目标舰船相遇距离的散布存在随机性,难以确切地获得鱼雷过靶的实际距离、方位等信息,鱼雷引信动态性能测试缺乏有效的方法;同时,在对抗电磁引信鱼雷过程中,针对引信的有效干扰需要以鱼雷当前位置信息为依据。

由于海水媒质的电磁特性,电磁波在传播过程中产生的传播衰减与相位滞后,并具有强非线性,给辐射源的定位计算带来很大困难,文献[1]提出利用磁偶极子辐射电磁波相位的近似线性关系对其进行测距的方法,文献[2～3]提出了一种被动测距和定位的方法,但需要较精确的初始位置参数作为初值。为此,本文提出将遗传算法(GA)引入电磁引信鱼雷过靶定位。

1 鱼雷电磁引信辐射场特性及遗传算法

在检测点距离远大于鱼雷发射天线尺寸情况下,其可以看作一个磁偶极子源,如图1所示,根据文献[4]可知,海水中交变磁偶极子电磁场的分布特性,其在直角坐标系中磁场分量为:

图1 柱坐标系中磁偶极子Fig.1 M agnetic dipole in circular cylindrical coordinates

设P(x,y,z)点处磁场为H(x,y,z),则有:

式中,a x,a y,a z为单位矢量。

在已知辐射源磁矩、频率、速度情况下,可以计算空间任意点的交变磁场。反之,已知空间上一批点测量数据,可以反演求出鱼雷相对位置参数。假定交变磁场测量数据集为Hc,参数模型计算理论数据集为H m,求解鱼雷位置的问题转化为无约束非线性最优化问题:

利用数据集H中的相位特征量,采用遗传算法搜索(x,y,z)的最优解。

遗传算法[5](GA)是一种以自然选择和遗传理论为基础,将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,模拟自然进化过程搜索最优解的方法,对问题本身的限制较少,无需连续、可微目标函数和约束条件,且其搜索始终遍及整个解空间,能够找到近乎全局的最优解。在参数优化、多目标优化、非线性论证等领域得到了广泛的应用。本文研究采用Matlab 7.1编程,通过算例验证了算法的有效性。

2 基于遗传算法的定位算法

假定鱼雷与磁传感器均平行于水平面作均速直线运动,电磁引信辐射器发射线圈平面与鱼雷纵轴垂直,如图2所示,以引信辐射器所处位置为坐标原点O,取鱼雷运动方向为x轴方向,竖直向上为z轴,鱼雷速度为vT,传感器速度为 vR,与 x夹角为α,并假设动过程中t0时刻鱼雷与传感器水平距离最短,

图2 鱼雷与传感器相对运动示意图Fig.2 The diagram of motion between torpedo and sensor

已知海水电磁参数,通过磁场测量数据得到信号频率,对鱼雷参数(d,α,v T,z0)进行遗传编码,以模型相对误差为算法的适应度值,对参数进行求解。其中,模型相对误差值计算式为:

式中,φ′xi,φ′yi,φ′zi分别表示个体三分量相位计算值,φxi,φyi,φzi表示实际测量的三分量相位值。求解过程见图3。

图3 基于GA的定位算法计算流程图Fig.3 The calculation flow of GA orientation arithmetic

3 算例与仿真结果

利用Matlab 7.1中GA工具箱进行仿真计算,以(d,α,v T,z0)为GA变量,采用实数编码,变量初值范围分别为-2≤t≤2,d≤20 m,0≤α<2π,20 m/s≤vT≤30 m/s,z0≤20 m,杂交概率为0.8,遗传代数为100,种群大小为100,采用最优保存策略,最优保存个体为5,适应度尺度函数为proportional,其它参数为缺省值。

取参数d=10 m,v 0=25 m/s,z=10 m,α为取0～π等不同角度值,鱼雷完全通过传感器,GA重复计算200次,仿真计算结果如表1所示。

表1 GA离线计算统计结果Tab.1 The statistical results of GA off-line calculation

在不更改GA算法参数的情况下,改变 α,vT,z0,仍然可以搜索到真值的邻域解。

取 -2≤t≤0,重复GA计算200次,仿真计算结果如表2所示。

表2 GA在线计算统计结果Tab.2 The statistical results of GA online calculation

分别改变 d,v T,α,z0等参数取值,利用GA算法计算50次,结果表明该定位方法仍能较为准确地搜索到真值邻域解,方法具有很好的“普适性”。

根据仿真计算结果可以看出:

1)在无法给出较为准确的初始位置条件下,该方法能准确地搜索到真值的邻域解,结果可以作为文献[2～3]的参数估计初值。

2)在线计算过程中,定位精度降低,对鱼雷速度vT敏感,估计性能较好;相遇角α在0°附近时,对正横距d的估计误差较大,在90°附近时,GA定位精度较低。

根据实际经验,在对合作目标进行离线定位时,可以通过对定位参数范围作更为严格的限定,对于非合作目标进行在线定位时,可以根据对目标的预测,其它类型传感器数据等参考信息对目标方位和运动参数进行大致估计,缩小GA搜索空间,有效防止其未成熟收敛,提高运算效率;同时,增加计算次数,可有效改善定位结果精度;此外,可考虑对多个磁传感器数据融合,改进跟踪与定位的精度。

4 结论

仿真结果表明,在信号可探测近程范围内,在被测辐射源信号频率稳定的条件下,基于遗传算法与辐射场信号相位特征量的电磁引信鱼雷过靶定位算法不需较精确的位置参数作为初值,能可靠搜索到鱼雷位置的最优解的邻域。算法在鱼雷自航靶、自航式鱼雷诱饵等方面应用前景广阔,进一步研究鱼雷电磁引信精确测距方法与工程应用可行且必要。

[1]任志良,黄玉盈.一种水下电磁测距的新方法[J].华中科技大学学报,2001,29(5):89-91.REN Zhiliang,HUANG Yuying.A new method for underwater electromagnetic passive ranging[J].Journal of Huazhong University of Science and Technology,2001,29(5):89-91.

[2]任志良,杜军.鱼雷过靶距离测试技术研究[J].探测与控制学报,2003,25(2):6-8.REN Zhiliang,DU Jun.The study on ranging torpedo hitting[J].Journal of Detection&Control,2003,25(2):6-8.

[3]任志良,黄玉盈.磁偶极子源的被动测距与跟踪[J].数据采集与处理,2001,16(3):380-383.REN Zhiliang,HUANG Yuying.Passive ranging and tracking method for magnetic dipole source[J].Journal of Data Acquisition&Processing,2001,16(3):380-383.

[4]牛中奇,朱满座.电磁场理论基础[M].北京:电子工业出版社,2001.

[5]雷英杰,张善文.Matlab遗传算法工具箱及应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2005.