基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法技术

本发明专利技术属于雷达信号处理技术领域，公开了一种基于改进高斯牛顿‑遗传混合算法的弹体定位方法。其实现步骤为：先利用景象匹配获取基准图中对应于斜距信息的多特征点的经纬度，经坐标系转换后构建非线性方程组，然后综合遗传算法和高斯牛顿法解算出弹体在成像坐标系下的位置，进一步得到弹体在地心坐标系下的经纬度。本发明专利技术极大地提高了求解非线性方程组的鲁棒性，能得到稳定且高精度的弹体位置，可用于实时校正弹体飞行轨迹。

Projectile positioning method based on improved Gauss Newton genetic algorithm

The invention belongs to the field of radar signal processing technology, and discloses a projectile positioning method based on an improved Gaussian Newton_genetic hybrid algorithm. The realization steps are as follows: firstly, the longitude and latitude of the multi-feature points corresponding to the oblique distance information in the datum are obtained by scene matching, then the nonlinear equations are constructed by coordinate transformation, and then the position of the projectile body in the imaging coordinate system is solved by combining genetic algorithm and Gaussian Newton method, and the longitude of the projectile body in the geocentric coordinate system is further obtained. Latitudes. The method greatly improves the robustness of solving nonlinear equations, can obtain stable and high precision position of projectile body, and can be used for real-time correction of projectile flight trajectory.

【技术实现步骤摘要】
基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法
本专利技术属于雷达信号处理
，尤其涉及一种基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法，可用于末制导阶段的弹体定位。
技术介绍
弹载合成孔径雷达(SAR)景象匹配制导来修正惯性制导的积累误差，首先将弹载SAR获得的“数字化实时图”与预先用遥感、遥测手段制备的“数字化基准图”匹配比较，而后生成制导指令来修正弹道偏差，引导弹体飞向目标区域。针对末制导阶段弹载SAR景象匹配制导，现有的方法大体上可以分为两类：基于单特征点的方法、基于多特征点的方法。基于单特征点的方法易于计算，但是依赖准确的图像匹配和准确的系统测量值，而实际工程中，图像匹配和系统测量值均会存在不可避免的误差，单特征点定位在参数误差较大的情况下无法对定位结果进行有效校正。基于多特征点的方法虽然可以对定位误差进行校正，但常用的迭代法非常耗时，无法满足实时性的需求。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法，充分利用斜距信息及惯导提供的经纬度信息估计得到弹体定位所需要的参数，所得参数的精度高，通过解算弹体位置，能对末制导阶段弹体飞行轨迹误差进行校正，进而引导弹体飞向感兴趣区域。本专利技术技术方案的主要思路是：(1)利用场景中任意点作为成像坐标系和北天东坐标系的坐标原点，建立成像坐标系与地心坐标系的转换关系；(2)对景象匹配后多个特征点的在地心坐标系下的经纬度信息进行坐标转换，得到特征点在成像坐标系中的位置坐标信息；(3)利用弹体平台所对应的多特征点的斜距信息构造非线性方程组作为改进混合算法的数学模型；(4)利用场景中心点的斜距多普勒信息和航迹信息对弹体坐标进行计算，由于斜距多普勒信息和航迹信息不可避免的存在误差，因此计算得到的弹体坐标也会存在误差，称其为弹体粗坐标，以粗坐标为中心，设定初始种群中个体的三维坐标取值区间，在取值区间里根据熵极大化准则均匀随机选取一定数量的个体，组成初始种群；(5)将适应度函数设计为高斯牛顿法的弹体坐标修正函数，计算初始种群中个体的适应度值；(6)对初始种群按一定的选择概率进行锦标赛选择，同时复制适应度最好的个体，剔除适应度最差的个体，组成新种群，使之满足自然法则中的优胜劣汰；(7)对新种群中的个体以一定的交叉概率进行算术交叉操作，将新生成的子代和父代组成新种群；(8)对新种群中的个体以一定的变异概率进行高斯牛顿迭代变异操作，将新生成的子代和父代组成新种群，重新回到(6)进行遗传迭代，直到达到设定的迭代次数；(9)对改进高斯牛顿-遗传混合算法迭代结束后适应度最优的个体进行坐标逆推，得到弹体在地心坐标系中精确的经纬度信息。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。一种基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法，所述方法包括如下步骤：步骤1，将地球看作椭球体建立地心坐标系O1X1Y1Z1，选取所述地心坐标系上任意一点作为北天东坐标系和成像坐标系的公共原点o，并建立北天东坐标系OX2Y2Z2和成像坐标系OX3Y3Z3；所述北天东坐标系OX2Y2Z2的X2OY2面和成像坐标系OX3Y3Z3的X3OY3面处于同一平面；步骤2，设所述公共原点O在地心坐标系中的经度为L0，纬度为M0，高程为H0，从而确定所述公共原点从地心坐标系到北天东坐标系的平移量以及旋转矩阵；步骤3，获取遥感基准成像图中的特征点Pi在地心坐标系中的经度Li，纬度Mi，高程Hi，则根据所述公共原点从地心坐标系到北天东坐标系的平移量以及旋转矩阵确定特征点Pi在北天东坐标系中的坐标，i＝1...n，n表示获取的特征点总个数；步骤4，根据特征点Pi在北天东坐标系中的坐标得到所述特征点Pi在成像坐标系中的坐标；并获取弹载SAR实时图中与所述特征点Pi匹配的特征点在成像坐标系中的斜距Ri，i＝1...n；步骤5，假设弹体在成像坐标系中的坐标为[xm，ym，zm]T，则根据弹体在成像坐标系中的坐标，n个特征点Pi在成像坐标系中的坐标以及斜距建立n个方程；步骤6，确定弹体粗坐标，以所述弹体粗坐标为中心得到多个弹体估计坐标，将所述多个弹体估计坐标作为初始种群中的个体；步骤7，根据所述n个方程确定适应度函数，计算初始种群中每个个体的适应度值；步骤8，根据初始种群中每个个体的适应度值，采用锦标赛选择机制对初始种群进行选择得到选择后的种群，对所述选择后的种群进行算术交叉操作，得到交叉后的种群；步骤9，采用高斯牛顿迭代法对所述交叉后的种群进行变异操作，得到变异后的种群，并计算所述变异后的种群中每个个体的适应度值；将所述变异后的种群中每个个体的适应度值代替步骤8中所述初始种群中每个个体的适应度值；步骤10，重复执行步骤8和步骤9，直到达到设定的迭代次数时，得到最终的优化种群；步骤11，选择所述优化种群中适应度值最优的个体所对应的弹体坐标为弹体在成像坐标系中的精确坐标；步骤12，将所述弹体在成像坐标系中的精确坐标转换到地心坐标系，得到弹体在地心坐标系中的坐标，作为弹体定位位置。本专利技术技术方案与现有技术相比具有如下优点：(1)常用的末制导阶段弹体定位方法使用基于匹配后特征点的斜距信息来反求弹体在成像坐标系中的位置坐标，无法实时校正以经纬度表示的弹体位置的惯导误差。本专利技术技术方案构建了一个以任意点为成像坐标系原点的弹体定位几何模型，然后在此基础上给出了地心坐标系与成像坐标系的转换关系，可用于弹体实时定位。(2)传统求解几何约束的牛顿法存在计算量大的缺点，因此本专利技术技术方案从迭代和优化角度出发，提出了一种改进的高斯牛顿-遗传混合算法，该方法综合遗传算法强大的全局寻优能力和高斯牛顿法快速的局部收敛能力，使得求解非线性方程组问题得到了快速有效的解决。(3)传统遗传算法往往对初始种群的选取不加约束，而遗传算法收敛性和鲁棒性的好坏在很大程度上依赖于初始种群选取是否恰当。因此本专利技术技术方案提出了根据弹载SAR距离多普勒信息，设定初始种群的取值区间的新方法，既可以缩小遗产算法的搜索范围，又有效克服了遗传算法对初始种群敏感的问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的弹体定位几何模型示意图；图3为本专利技术实施例提供的成像坐标系与地心坐标系的坐标系转换几何模型示意图；图4为仿真结果示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供一种基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：步骤1，将地球看作椭球体建立地心坐标系O1X1Y1Z1，选取所述地心坐标系上任意一点作为北天东坐标系和成像坐标系的公共原本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进高斯牛顿‑遗传混合算法的弹体定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，将地球看作椭球体建立地心坐标系O1X1Y1Z1，选取所述地心坐标系上任意一点作为北天东坐标系和成像坐标系的公共原点O，并建立北天东坐标系OX2Y2Z2和成像坐标系OX3Y3Z3；所述北天东坐标系OX2Y2Z2的X2OY2面和成像坐标系OX3Y3Z3的X3OY3面处于同一平面；步骤2，设所述公共原点O在地心坐标系中的经度为L0，纬度为M0，高程为H0，从而确定所述公共原点从地心坐标系到北天东坐标系的平移量以及旋转矩阵；步骤3，获取遥感基准成像图中的特征点Pi在地心坐标系中的经度Li，纬度Mi，高程Hi，则根据所述公共原点从地心坐标系到北天东坐标系的平移量以及旋转矩阵确定特征点Pi在北天东坐标系中的坐标，i＝1...n，n表示获取的特征点总个数；步骤4，根据特征点Pi在北天东坐标系中的坐标得到所述特征点Pi在成像坐标系中的坐标；并获取弹载SAR实时图中与所述特征点Pi匹配的特征点在成像坐标系中的斜距Ri，i＝1...n；步骤5，假设弹体在成像坐标系中的坐标为[xm,ym,zm]T，则根据弹体在成像坐标系中的坐标，n个特征点Pi在成像坐标系中的坐标以及斜距建立n个方程；步骤6，确定弹体粗坐标，以所述弹体粗坐标为中心得到多个弹体估计坐标，将所述多个弹体估计坐标作为初始种群中的个体；步骤7，根据所述n个方程确定适应度函数，计算初始种群中每个个体的适应度值；步骤8，根据初始种群中每个个体的适应度值，采用锦标赛选择机制对初始种群进行选择得到选择后的种群，对所述选择后的种群进行算术交叉操作，得到交叉后的种群；步骤9，采用高斯牛顿迭代法对所述交叉后的种群进行变异操作，得到变异后的种群，并计算所述变异后的种群中每个个体的适应度值；将所述变异后的种群中每个个体的适应度值代替步骤8中所述初始种群中每个个体的适应度值；步骤10，重复执行步骤8和步骤9，直到达到设定的迭代次数时，得到最终的优化种群；步骤11，选择所述优化种群中适应度值最优的个体所对应的弹体坐标为弹体在成像坐标系中的精确坐标；步骤12，将所述弹体在成像坐标系中的精确坐标转换到地心坐标系，得到弹体在地心坐标系中的坐标，作为弹体定位位置。...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，将地球看作椭球体建立地心坐标系O1X1Y1Z1，选取所述地心坐标系上任意一点作为北天东坐标系和成像坐标系的公共原点O，并建立北天东坐标系OX2Y2Z2和成像坐标系OX3Y3Z3；所述北天东坐标系OX2Y2Z2的X2OY2面和成像坐标系OX3Y3Z3的X3OY3面处于同一平面；步骤2，设所述公共原点O在地心坐标系中的经度为L0，纬度为M0，高程为H0，从而确定所述公共原点从地心坐标系到北天东坐标系的平移量以及旋转矩阵；步骤3，获取遥感基准成像图中的特征点Pi在地心坐标系中的经度Li，纬度Mi，高程Hi，则根据所述公共原点从地心坐标系到北天东坐标系的平移量以及旋转矩阵确定特征点Pi在北天东坐标系中的坐标，i＝1...n，n表示获取的特征点总个数；步骤4，根据特征点Pi在北天东坐标系中的坐标得到所述特征点Pi在成像坐标系中的坐标；并获取弹载SAR实时图中与所述特征点Pi匹配的特征点在成像坐标系中的斜距Ri，i＝1...n；步骤5，假设弹体在成像坐标系中的坐标为[xm,ym,zm]T，则根据弹体在成像坐标系中的坐标，n个特征点Pi在成像坐标系中的坐标以及斜距建立n个方程；步骤6，确定弹体粗坐标，以所述弹体粗坐标为中心得到多个弹体估计坐标，将所述多个弹体估计坐标作为初始种群中的个体；步骤7，根据所述n个方程确定适应度函数，计算初始种群中每个个体的适应度值；步骤8，根据初始种群中每个个体的适应度值，采用锦标赛选择机制对初始种群进行选择得到选择后的种群，对所述选择后的种群进行算术交叉操作，得到交叉后的种群；步骤9，采用高斯牛顿迭代法对所述交叉后的种群进行变异操作，得到变异后的种群，并计算所述变异后的种群中每个个体的适应度值；将所述变异后的种群中每个个体的适应度值代替步骤8中所述初始种群中每个个体的适应度值；步骤10，重复执行步骤8和步骤9，直到达到设定的迭代次数时，得到最终的优化种群；步骤11，选择所述优化种群中适应度值最优的个体所对应的弹体坐标为弹体在成像坐标系中的精确坐标；步骤12，将所述弹体在成像坐标系中的精确坐标转换到地心坐标系，得到弹体在地心坐标系中的坐标，作为弹体定位位置。2.根据权利要求1所述的一种基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法，其特征在于，步骤2具体包括如下子步骤：(2a)记公共原点O从地心坐标系到北天东坐标系的平移量[δx,δy,δz]T为：其中，N为椭球体卯酉圈曲率半径，e为椭球体第一偏心率，Re为椭球体长半径，Re＝6378140m，Rp为椭球体短半径，Rp＝(1-a)Re，a为椭球体扁率，a＝1/298.257；(2b)记公共原点O从地心坐标系到北天东坐标系的旋转矩阵为：3.根据权利要求1所述的一种基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法，其特征在于，步骤3具体包括如下子步骤：(3a)获取遥感基准成像图中的特征点Pi在地心坐标系中的经度Li、纬度Mi、高程Hi，确定特征点Pi从地心坐标系到北天东坐标系的平移量[x1i,y1i,z1i]T为：其中，N为椭球体卯酉圈曲率半径，e为椭球体第一偏心率，Re为椭球体长半径，Re＝6378140m，Rp为椭球体短半径，Rp＝(1-a)Re，a为椭球体扁率，a＝1/298.257；(3b)记特征点Pi在北天东坐标系中的坐标[x2i,y2i,z2i]T表示为：其中，表示公共原点O从地心坐标系到北天东坐标系的旋转矩阵，[δx,δy,δz]T表示公共原点O从地心坐标系到北天东坐标系的平移量；(3c)将北天东坐标系OX2Y2Z2围绕Z轴沿顺时针旋...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁毅，李晴晴，丁金闪，党彦锋，张玉洪，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61