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【word】 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究

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【word】 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究【word】 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用 研究 第28卷第1期计算机仿真2011年1月 文章编号:1006—9348(2011)01—0063—05 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究 万红坡,席庆彪,刘慧霞.,田雪涛 (1.西北__『=业大学自动化学院,陕西西安710061;2.西北工业大学第365研究所,陕西西安710065) 摘要:针对实现某型无人机雷达任务载荷的特性分析,为增强雷达侦察能力,利用实时视景仿真软件Vega进行无人机视景 ...
【word】 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究
【word】 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用 研究 第28卷第1期计算机仿真2011年1月 文章编号:1006—9348(2011)01—0063—05 基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究 万红坡,席庆彪,刘慧霞.,田雪涛 (1.西北__『=业大学自动化学院,陕西西安710061;2.西北工业大学第365研究所,陕西西安710065) 摘要:针对实现某型无人机雷达任务载荷的特性分析,为增强雷达侦察能力,利用实时视景仿真软件Vega进行无人机视景 仿真的基础上,提出运用依赖物理参数生成真实雷达仿真的RadarWorks模块解决无人机雷达载荷仿真模型问题,采用分布 式Vega地面站雷达终端实时显示功能,给出了具体实现方法,并进行仿真.试验结果表明,提出的方法能够生成真实的雷 达侦察图像和实时显示于地面站雷达终端,并可以应用于无人机多任务载荷仿真中,在某型无人机的仿真训练中得到了初 步应用. 关键词:无人机;雷达载荷:视景仿真 中图分类号:TP273文献标识码:A ResearchonVisualSimulationofaRadarSensorofUAVBasedonVega WANHong-po,XIQing-biao,LIUHuixia,TIANXue-tao (CollageofAutomation,NorthwestPolytechniealUniversity,Xi’anShanxi710061,China; No.365ResearchInstitute,No~hwestPolytechnicalUniversity,Xi’anShanxi710065,China) ABSTRACT:TorealizethesimulationoftheRadarSensorforUnmannedAeroVehicle(UAV),adesignofradar simulationisproposedinthispaper,whichrealizestheradarimagesimulationbyrealphysicalparametersbasedon Vega’SRadarWorksplug—inmodule,andsolvestheradarterminaldisplayprobleminthegroundcontrolstationby theDistributedVega.Theexperimentalresultsshowthatthedesignofthispapercadresolveallproblemsinvolved, beappliedintheUAV’Smuhitask-radar-simulationandprovideanewmetho dforUAV’Ssimulation. KEYWORDS:UAV;Radarsensor:Visualsimulation l引言 目前对于无人机的典型载荷的仿真研究主要是光电/ 红外成像载荷和雷达载荷,光电/红外成像载荷的研究比较 完善J,通过无人飞行器的中远红外视觉系统实现了无人飞 行器全天候自动着陆.而无人机雷达载荷的研究比较少,但 是雷达载荷却具有其它载荷所不具备的优点,如具备恶劣的 气候中的侦察能力,能够穿透云雨等障碍,对目标进行连续 不问断的侦察;具备对敌方雷达系统进行干扰和压制能力等 等.因此,对雷达载荷的仿真研究的是十分有意义的. 目前有关机载雷达的仿真应用研究已经实现了机载脉 冲多普勒雷达(PulseDopplerRadar—PD雷达)的仿真和机 载SAR雷达的仿真,此仿真的结果直接显示于仿真视景 中,冈此可以用于有人驾驶飞机的仪表示,进行有人驾驶 飞机的机载火控雷达的侦察仿真,搜索仿真,攻击仿真.但 是,无人机雷达载荷仿真与直接显示于仿真视景中的雷达仿 真不同,其仿真的侦察图像需要通过数据链路下载到地面站 收稿日期:2009—08—24修回日期:2009—11—30 进行显示,因此文献[2][3]中的仿真方法不适用于无人机 雷达载荷仿真. 为了解决无人机雷达载荷的仿真以及无人机地面站获 得侦察数据的问题,本文提出了采用Vega视景仿真软件的 扩展模块RadarWorks和分布式的Vega实现无人机的飞行环 境仿真和雷达侦察仿真. 2无人机雷达载荷工作原理 本文所讨论的雷达为脉冲多普勒雷达,即利用具有不 同脉冲重复频率的相干脉冲串,在频域内对运动目标进行无 模糊的速度分辨和单根谱线提取,在时域对运动目标进行无 模糊测距的雷达.这种雷达多用在机载预警,机载火控等领 域,其中机载预警最能发挥多普勒技术的优越性,因为机载 的雷达视距大,探测距离远,并且具有下视能力. 一 个典型的全相参脉冲多普勒雷达的简化原理图如图 1 一 63— ,, 调制脉冲 图1PD雷达原理图 Z U 一一 .y \, , , ,. ,,, , ,四, , , s 图2PD雷达与杂波单元几何关系图 假设地球表面为无限延伸的平面(如图2),P点为杂波 单元?s在0一XY平面的几何中心,并且飞机在0一YZ平面 运动,其速度为,俯冲角为8,飞行高度为日,飞机到杂波 单元?s的斜距为R,擦地角为,方位角为,则可推得由 于飞机运动使得P点具有多普勒频率: : (cos0cos~cos8+sin~sina)fm(1) 其中fa=2v/A为最大多普勒频率. 根据雷达方程,截面积为Aor的目标,其发射功率?尸 为: … 47r() 式中:P为发射机功率;G(?)为雷达天线方向图函 数,并假定收,发共用同一天线;A为发射机工作波长,,J为 系统损耗因子,0<L<1;Aor=0(),0()为后向散 射函数,为杂波单元的面积. 由式(1)可以得出杂波单元的平均多普勒频率4, 并且有: = fmIsin0costpcos8I?(3) 带人(2),则得到的功率谱密度: P,R)=P,G2(0,~o)A2Oro(6o)/tsL(4) 由此可知,脉冲多普勒雷达接收到的杂波单元的功 率谱密度与发射机的工作波长A,发射机功率P,雷达照射 的杂波单元面积?s,杂波单元后向散射函数(妒),雷达到 杂波单元的距离R,雷达天线方向图函数G(?)以及多 ...—— 64...—— 普勒频率有密切的关系. 3无人机雷达仿真设计 通过对PD雷达工作原理的分析可知,真实的雷达图像 需要多种物理参数才能生成.为了更加真实地模拟雷达侦 察过程,本文采用Vega视景仿真软件的扩展模块Radar? Works来实现;为了解决无人机地面站无法获得侦察数据的 问题,本文利用分布式Vega的远程传输功能来进行数据的 交换,问题得到圆满解决. 3.1视景仿真软件Vega介绍 由MuhiGen公司开发的实时视景仿真软件Vega以其 实时性和”真实”性广泛应用于虚拟现实设计和实时仿真模 拟训练系统中.此软件还集成了众多的可加载模块,结合不 同的编程环境可开发出更多特殊用途的仿真程序. 3.2RadarWorks雷达仿真模块设计 RadarWorks雷达仿真模块是Vega的重要模块,可以根 据场景和真实的雷达物理特性模拟特定类型的雷达.Radar- Works与完全不依赖于物理参数的雷达仿真不同,它需要发 射机功率Jp,频率A,极化方式,入射角以及雷达反射截面 积(RCS)等多种参数来生成雷达图像.其中雷达反射截面 积(RCS)信息是精确生成雷达仿真图像的基础,考虑到雷达 仿真中RCS的计算是十分耗时的,为了能够减少计算量,本 文将采用提前生成RCS的方法进行仿真. 首先RadarWorks借助于TMM(TextureMaterialMapper) 工具,将场景中的纹理赋予不同的材料物理属性,然后根据 材料物理属性,发射机功率P,,频率A来生成平均后向散射 系数(meanbackscattercoefficient)I】(),及其方差并存入. tnlm文件.这些包含有RCS的文件数据能够加入Radar— Works数据库中并关联到相应的物体上. 其次,当Vega运行时,RadarWorks根据场景的几何信息 和雷达参数去读取物体的RCS值,生成场景的RCS图,然后 RadarWorks再根据用户设置,结合场景的RCS网,即可生成 符合实际效果的雷达显示图像. 最后,本文给出运用RadarWorks实现雷达仿真的设计 框图如图3. 根据图3的雷达仿真流程即可完成完整的雷达仿真. 但根据图3获得的雷达仿真仍然不能用于无人机的雷达载 荷侦察仿真,因为仿真结果依然显示于仿真视景中,这相当 于雷达图像还在无人机载机上,处于无人机地面站的操作人 员却无法得到任何信息.具有远程传输功能的分布式Vega 能够实现数据的交换,圆满解决了无人机地面站无法获得侦 察数据的问题. 3.3分布式Vega应用设计 分布式Vega是Vega解决在多台低端系统上模拟多图 形硬件管道系统功能的一种虚拟多通道Vega特性.它指定 由,个应用程序作为主设备进行视觉模拟,在远程系统中的 多台从设备上运行于主设备上相同的模拟程序.简言之就 下一 要事t v#its~0 J系统初始化J J嚼m哟J Rfrwm块初始化 }}r]I墨竺坠l— 系 JVgco血脚soI:jVgPl~j 系统配置J’IRi山rwm螃敷设置{ 图3雷达仿真设计框图 是将主设备的运行情况”映射”到从设备上,使得从设备与主 设备运行相同的视觉场景. 分布式Vega分为两种方式,一种是主从设备借助于 API函数完成数据交换,另一种是主从设备通过网络进行连 接,主设备和从设备运行相同的程序的方法.主从设备借助 于API函数完成数据交换的方法需要借助于Vega提供的 API函数库psVgdv.dll完成,这种方式编程简单,通过调用 vgInitDv()函数完成初始化,然后经过设置一些属性后,在程 序中调用vgDvSendBufferToAllSlaves()(主设备)和vgDvRe. ceiveBufferFromMaster()(从设备)完成通信,进而实现分布 式Vega仿真.但是由于从设备只是在重复主设备的仿真结 果,并不适用于实现无人机的仿真,无人机仿真需要视景仿 真部分和雷达仿真部分显示不同的内容,而不是将主设备的 视景仿真部分简单的重复到从设备的雷达仿真部分,而且主 设备需要将仿真的结果按帧发送到从设备上,实时性将受到 很大影响. 主从设备通过网络进行连接,主设备和从设备运行相 同的程序的方法需要主从设备各自运行自己的Vega仿真程 序,仿真程序的内容可以有很大差距,主设备运行视景仿真, 从设备可以轻松的实现雷达,红外,视频等等的仿真.另外, 主设备不再需要向从设备发送仿真的帧结果,而是发送一些 控制雷达仿真的相关参数,这样就减少了主从设备数据的交 换量,仿真的实时性大大增强. 根据以上分析,本文选择通过主从设备通过网络进行 连接的方法进行仿真,采用分布式Vega实现仿真的流程框 图如图4. 具体的实现过程如下: 1)通过主设备建立muhicast网络,然后等待从设备运 broadcast网络 主设备从设各 命令 等待从设备命令发送给主设备命令 命令 接收从设各命令I等待主设各数据 』 准备数据 llgI数孽数据J}J??口H 设置参数 II f ————?——一 l绘制【l绘制l lII ........__J 时间 图4多设备数据交换的流程框图 行并连接到muhicast网络,从设备运行后连接multicast网络 并发送命令给muhicast网络; 2)主设备监听muhicast网络上的信息,当有从设备发 送来的命令被接收到后,主设备解析命令,并获得从设备的 设备名以及命令,然后根据命令内容准备从设备所需要的数 据,准备完成后将数据发送到multicast网络; 3)从设备接收multieast网络中的数据并判断是否为自 己应该接收的数据,将自己应该接收的数据载人仿真程序. 最终从设备绘制自己的帧即可得到雷达仿真结果. 主从设备运行并建立连接后,分布式Vega能够顺利完 成数据的发送/接收,即实现系统的雷达仿真. 3.4多普勒频率的产生 采用RadarWorks进行雷达多普勒仿真,最不真实的地 方是RadarWorks并不真正产生多普勒频率,而是经过计算 角分辨率的增量调整渲染参数.为了更真实的体现多普勒 频移的影响,本文通过对仿真过程加入多普勒频移,增加仿 真的真实性,同时分辨出移动目标. 4编程仿真过程 Vegal5已经提供了丰富的c++API的接口,因此本文 直接通过c++API编程实现.本文将主设备设置为运行无 人机视景仿真,从设备设置为运行RadarWorks模块, 其c++的实现过程如下: 1)主设备仿真程序 一 65— //主设备建立muhicast网络 muhicast.open— socket(); muhicast.SetAddress(\\0,”230.0.0.0”); ?????? ?? while(1)//Vega循环 //等待从设备发送命令 muhicast.receive— muhicast—socket((char$)&data,si— zeof(Net—Send—Data)); //准备从设备需要的数据 ?????? . //发送从设备需要的数据 muhicast.send— muhicast—socket((char)&data,sizeof Data)); (Net—Send— vgSyncFrame();//帧同步处理 vgFrame();//当前帧处理 } 2)从设备仿真程序 vgInitRW();//实现RadarWorks模块的初始化 //从设备加入muhicast网络 muhicast.open—socket(); muhicast.SetAddress(\\0,”230.0.0.0”); //从设备RadarWorks设置 //定义雷达 sensor_Radar:vgGetRWSensor(0); vgRWSensorColor(sensor—Radar,1.Of,0.Of,0.or);// 颜色 //设置极化方式 vgProp(sensor—Radar,VGRwsENs0R—POLARIZATION, VGSPRADAR_VV); //设置频带 vgProp(sensor—Radar,VGRWSENSOR—FREQUENCY, VGRwsENs0R—FREQ—L); //设置雷达类型一DBS vgProp(sensor—Radar,VGRWSENSOR—RADAR—TYPE, VGRWSENSOR— RADAR—DBS); while(1)//Vega循环 { //从设备发送需要的数据 If(muhieast.send_muhicast_socket((char)&sendda— —Data))); ta,sizeof(Net—Send { //接收主设备数据 muhicast.receive— multicast—socket((char$)&receive— data,sizeof(Net_Send—Data)); //进行程序设置 一 66一 } vgSyncFrame();//帧同步处理 vgFrame();//当前帧处理 } 5仿真结果 首先建立主设备无人机视景仿真环境,模拟无人机对 一 个小镇进行雷达侦察的过程.考虑无人机载雷达为侦察 雷达,完成对地侦察扫描的仿真.无人机雷达采用PD侦察 雷达,扫描方式设为圆扫,建立的仿真环境如图5和图6,其 中图5为主设备视景仿真全景图,图6为主设备视景仿真俯 视图.从中可以看到坦克在路上通过路口. 然后,建立从设备雷达仿真环境,并通过分布式Vega将 无人机的视景仿真环境和雷达仿真环境进行连接,在视景仿 真环境中建立muhicast网络并发送数据,雷达仿真环境连接 人muhicast网络并接收数据,Vega从设备雷达仿真效果如图 7. 由图5,图6,图7可知,本文采用的方法能够顺利地完 成主从设备的连接,并且能够顺利地完成主从设备数据的交 换,因此本文的仿真方法是可行的. PD雷达的参数设置如下:极化方式:VV;最小可显示:一 25RCS/dBsm;最大可显示:35RCS/dBsm;距离:程序给定;斜 视角:程序自动计算:跳动频率:开;水平载机速度:300m/s, 探测范围200km,高度500nl,扫描范围?180.,频带范围分 别取L波段,Ku波段时,得到的仿真结果如图8. 从图8的仿真结果可以看出,当雷达仿真环境接收到L 波段设置时,雷达仿真结果比较模糊,道路,山脉等细节显示 不出来,加人的正在运行的坦克也无法找到;当雷达仿真环 境接收到Ku波段设置时,雷达仿真结果更加清晰,细节显示 更多,纵横交错的道路显示明显,清晰,四周的山脉也得到了 更多的显示,绕路而行得坦克也清晰的显示出来.选择Ra- darWorks作为仿真工具,可以实现无人机雷达载荷的仿真, 通过侦察能够发现目标.另外,分布式Vega能够便捷的传 输数据,无人机视景仿真环境中的设置可以快速的传递给雷 达仿真环境. 图5Vega主设备视景全景仿真图 图6Vega主设备视景俯视图 图7Vega从设备雷达仿真效果图 一一(a)L波段(b)Ku波段 图8Vega从设备雷达仿真图 6结论 本文运用RadarWorks仿真模块实现了某型无人机的雷 达载荷侦察仿真,仿真过程中采用了提前生成RCS数据,仿 真过程中调用的方式,使得计算量得到有效控制.同时借 助于分布式Vega,将仿真过程中生成的雷达数据下载到显示 终端,真实地再现了无人机雷达侦察的全过程.试验表明, 此方法可以应用于无人机多任务载荷仿真中,在某型无人机 的模拟训练中得到了初步应用.下一步本文将根据实际雷 达的侦察结果强化雷达仿真仿真结果的真实性,并加入其它 侦察目标模型,例如入侵坦克,入侵飞机等,仿真真实的作战 场景的雷达跟踪侦察过程. 参考文献: [1]徐贵力,倪立学,程月华.基于合作目标和视觉的无人飞行器 全天候自动着陆导引关键技术[J].航空,2008,29(2). [2]王中训,等.基于Vega的机载脉冲多普勒雷达图像仿真设计 [J].计算机测量与控制,2006,14(6). [3]谭淑婷,沈晓峰.基于Vega的机载SAR场景仿真[J].现代 电子技术,2008,(13). [4]杨万海.雷达系统建模与仿真[M].西安:西安电子科技大学 出版社,2007. [5]龚卓蓉.Vega程序设计[M].北京:国防工业出版社,2002. [6]王乘,等.Vega实时三维视景仿真技术[M].武汉:华中科技 大学出版社,2005. [作者简介] 万红坡(1980一),男(汉族),河北省保定市人,硕士 研究生,主要研究领域为无人机系统控制以及无人 机系统仿真研究; 席庆彪(1964一),男(汉族),安徽省合肥市人,硕士 研究生导师,研究员,主要研究领域为无人机导航, 制导与控制,飞行控制与仿真技术等; 刘慧霞(1973一),女(汉族),博士,陕西省清涧县人,主要研究领域 为无人机导航,制导与控制等; 田雪涛(1980一),男(汉族),黑龙江省哈尔滨市人,硕士,主要研究 领域为无人机控制及无人机仿真,任务规划等. (上接第45页) [1O]周涛.在线电影点播中的人类动力学模式[J]复杂系统与复 杂性科学,2008,5(1):1—5. [作者简介] 韩忠明(1972一),男(汉族),山西省文水县人,副教 授,博士后,硕士研究生导师,主要研究领域为数据 仓库与数据挖掘,生物信息学; 刘艳君(1980一),女(汉族),河南省新密市人,硕士研究生,主要研 究领域为数据仓库与数据挖掘,社会网络; 段大高(1976一),男(汉族),湖南省韶阳人,副教授,博士,主要研究 领域为数据仓库与数据挖掘; 左敏(1973一),男(汉族),安徽省人,副教授,硕士,主要研究领域 为人工智能. 一 67—
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