张红顺 陆松岩 谷 峰

(空军航空大学 长春 130022)

基于NIIRS的无人侦察机航迹规划研究*

张红顺 陆松岩 谷 峰

(空军航空大学 长春 130022)

论文针对无人侦察机区域侦察航迹规划,阐述了无人侦察机的侦察任务与规划需求,通过图像质量方程分析了航迹规划过程中可调控的影响图像质量的参数,并对侦察方案的确立进行了探讨。

无人侦察机; 航迹规划; 图像解译等级; 图像质量; 地面采样距离

Class Number V279

1 引言

当无人机在侦察区域执行侦察任务时,无人机作为传感器的侦察平台,其飞行航线与传感器工作计划密切相关。另一方面,无人侦察机在执行侦察任务之前,仅知道待侦察区域的地理位置信息和边界信息,对区域内目标的具体位置和敌方威胁情况不完全明确[1]。因此,如何规划无人机在侦察成像过程中的航迹以保证获取高质量的侦察图像,进而确定符合任务需求的侦察方案是十分重要的一个问题。

针对无人侦察机航迹规划,目前国内外展开了较为广泛的研究。普遍的方法是将对图像质量的预估作为衡量无人侦察机航迹质量的一个要素,如文献[2]引入图像质量方程预估侦察目标的图像质量,在此基础上建立了以航线长度、图像质量和威胁为评价目标的预先全局航线规划模型,文献[3]用图像质量方程预测各个侦察目标的图像质量,以所有目标图像质量的加权之和最大和总路径长度最小为目标,在传感器观察范围、飞机机动和对目标图像质量要求以及威胁等多约束条件下进行多目标寻优确定侦察航迹点。此类方法偏重于航迹规划,对于航迹规划与侦察任务的对接、用户需求则考虑比较少,难以在复杂且时刻变化的战场环境给出最优的侦察方案。

本文通过图像质量标准NIIRS和通用图像质量方程GIQE,建立起图像质量主观评价与定量参数分析之间的关系,确定侦察方案,使航迹规划参数转化为用户对任务的需求方案。给定一组用户任务需求,可以与遥感图像质量联系起来,进而指导无人侦察机执行侦察任务中的航迹规划;反过来,通过航迹规划参数,结合GIQE模型就可以确定图像的NIIRS值,从而用户可以判断此遥感器是否胜任特定任务。

2 航迹规划

飞行器航迹规划就是在航空兵作战任务规划中,依据敌情我情和战场条件,为保障飞行器安全高效完成作战任务,在提供导航保障、气象保障的基础上,完成飞行器航迹及空域活动的规划过程。其目的是要找到一条能够保证飞行器安全突防的飞行航迹,既要尽量减少被敌防空设施捕获和摧毁的概率,又要降低坠毁的概率,同时还必须满足各种约束条件[3]。这些因素之间往往相互相耦合,改变其中某一因素通常会引起其它因素的变化,因此在航迹规划过程中需要协调多种因素之间的关系。即航迹规划是复杂约束条件下的最优化问题。具体来说,飞行器航迹规划主要考虑安全准则、飞行器性能准则、气象准则、导航保障准则、油耗最小准则、空域活动准则和战术要求等准则。

3 图像质量预测模型

目前,图像质量预测模型主要分为基于图像的模型和基于参数的模型两大类[4]。基于图像的预测模型必须要求以图像作为输入才能对质量进行评价;基于参数的预测模型只需要侦察成像系统的部分参数和成像过程中的一些几何参数,就可以对成像质量进行预测。在实际应用中,基于参数的图像质量预测模型,可以在侦察成像之前通过仿真计算得到侦察图像的质量等级,从而提前对成像过程进行规划,设置最佳的系统参数,具有很强的实用意义。GIQE就是一种基于系统参数与工作参数的图像质量预测模型。在本文的研究过程中,选用了目前侦察情报界常用的主观评价标准NIIRS对侦察图像质量进行评价和指导无人侦察机航迹规划,根据侦察环境给出侦察方案。

3.1 图像解译等级NIIRS

美军提出的NIIRS(National Image Interpretation Rating Scales)是一种主观图像质量评价标准,将用户的任务需求同侦察图像质量联系了起来,是目前西方情报机构广为使用的一种图像质量标准[5～6]。美国的高空长航时无人侦察机“全球鹰”在开发过程中,机载侦察传感器的性能就是以NIIRS的形式指定。NIIRS能够很好地表征目标的图像质量,在实际中也得到广泛的应用。美国空中防卫侦察办公室指定以NIIRS的形式来描述“全球鹰”与“捕食者”无人侦察机传感器系统的性能。在侦察任务过程中,如何根据己知的信息预估侦察目标的NIIRS值,对于无人侦察机的航迹规划来说具有重要的意义。

NIIRS作为一种主观的图像质量评价标准,在制定的过程中考虑了许多方面的因素,其具有选例覆盖范围广、人员判读误差小、与地面采样距离(GSD)之间有较好的线性关系、具有可预测模型等特点。NIIRS的优势在于具有很好的可预测性,通用图像质量方程General Image Quality Equation(GIQE)就是以NIIRS为标准的图像质量预测模型。NIIRS在制定各级图像质量等级时,充分考虑了各方面的需求,在每个等级提供的描述中包括了陆军、空军、导弹部队和民用设施中的典型代表,因此,适合在实际中广泛应用。

3.2 通用图像质量方程GIQE

NIIRS能够很好地表达侦察任务的需求,如何在已知侦察传感器和目标大致信息的情况下,对侦察图像的NIIRS进行预测是非常有意义的。通用图像质量方程GIQE可以根据指定的参数对侦察图像的NIIRS进行预测,从而在规划过程中有效指导相关参数的设定。

通用图像质量方程GIQE由U.S. Government’s Imagery Resolution Assessment and Reporting Standards Committee(IRARS)主持开发。GIQE早在二十世纪八十年代就已经提出,但是一直到了1994年才在无人机的传感器开发领域得以正式应用。“捕食者”和“全球鹰”的侦察传感器都是以NIIRS作为性能指标[7]。在开发和研制传感器的过程中,需要有相应的方法预测传感器在特定工作环境下所获取侦察图像的质量,而GIQE正是预测在特定条件下传感器工作状态的有力模型。

图1 GIQE概念模型

最初的GIQE是针对可见光传感器开发的,主要根据地面分辨率GSD、边缘锐度和信噪比来预测最终传感器获取图像的NIIRS等级。GIQE概念模型如图1所示。

IRARS分别针对光电传感器和红外传感器开发了不同的图像质量预测方程,预测传感器在不同环境下所获取图像的质量等级NIIRS,方程(1)和方程(2)分别对应于光电传感器与红外传感器的通用图像质量方程[8]。

NIIRS= 10.251+alog10GSDGM+blog10RERGM

+0.656HGM-0.344(G/SNR)

(1)

NIIRS= 10.751+alog10GSDGM+blog10RERGM

+0.656HGM-0.344(G/SNR)

(2)

其中,参数a与b的定义如下所示:

(3)

(4)

式(1)和式(2)中,GSDGM为传感器在地面采样间隔的几何平均值;RERGM为规范化相对边缘响应的几何平均值;HGM为调制传递函数补偿MTFC导致的超调几何平均高度;G是由于MTFC导致的噪声增益;SNR为信噪比。

GSD项和SNR项主要体现了目标的几何特征(外表、尺寸、对比度)对成像质量的影响;SNR项主要体现大气状态的影响;MTFC项反映了图像处理过程对最终图像质量的影响。

GIQE中涉及到的各个参数GSDGM、RERGM、HGM、G和SNR的完整计算涉及到复杂的物理测试过程,与传感器的具体物理参数密切相关,本文在此不做深入研究,相关的讨论参考文献[4]。

GIQE中共有GSDGM、RERGM、HGM、G和SNR等五个因素,针对利用GIQE对传感器成像过程中的可变参数进行合理规划。由文献[7]和文献[9]可知,当GSDGM、RERGM、HGM、G/SNR等各因素在自身合理取值范围内变化时,NIIRS的变化范围差异较大。在单独考虑各自影响时,GSDGM和RERGM对NIIRS的影响比较大。其中,RERGM与传感器的物理参数有关,在侦察过程中不可变;而GSDGM与传感器焦距、无人侦察机飞行高度和侦察成像水平距离等可变因素有关,对图像质量的变化具有主导性作用。因此,本节进一步针对与GSDGM关联的具体成像因素进行分析,以便在执行侦察任务过程中,根据给定的NIIRS值对相关因素进行规划。

根据4.0版GIQE标准有[8]:

(5)

图2 视角定义图

其中p为传感器像素间距,f为焦距,R为斜距,单位都为米,θ为视角。视角定义为垂直线与目标和传感器连线的夹角,如图2所示。

根据图2三角关系,可知cosθ=H/R,代入式(5),得

(6)

GSD在垂直于视线的探测器阵列的x轴和y轴上测量,二位地面GSDGM是沿x轴和y轴上两个测量的GSDx、GSDy的几何平均值,设x轴方向像素间距为px,y轴方向像素间距为py,则有:

(7)

(8)

可知GSDGM由传感器焦距、无人机飞行高度和侦察成像水平距离所决定,这些因素是无人机在执行侦察任务过程中对应于实际物理量的可操作参数,因此对传感器计划的制定具有重要意义。

4 影响成像质量因素分析

无人侦察机执行侦察任务的最终结果是获取符合用户需求的图像,在上文中通过对NIIRS分析得出:在航迹规划过程中,需要考虑传感器焦距、无人机飞行高度和侦察成像水平距离等可操作参数。另一方面,无人侦察机面对的主要威胁来自雷达探测和防空火力威胁,需要提升侦察高度和进行机动侦察[10]。这就需要平衡安全性和侦察距离之间的关系。即给出量化的侦察方案供用户参考,有:

N侦察=(H,L,S,QNIIRS)

(9)

其中N侦察代表侦察方案,包含三个不同量纲参数,侦察高度H,成像距离L,安全系数S,图像质量等级QNIIRS。方案可表述为在高度为H,成像距离为S的成像条件下,安全系数为S,能够达到的图像质量等级为QNIIRS。

5 结语

本文针对无人侦察机区域侦察航迹规划,利用图像质量标准NIIRS和通用质量方程GIQE,分析了航迹规划过程中可调控的影响图像质量的参数,并针对用户需求提出侦察方案,较好反映了用户对图像需求和感知水平。

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Route Planning of Unmanned Reconnaissance Aerial Vehicle Based on NIIRS

ZHANG Hongshun LU Songyan GU Feng

(Aviation University of Air Force, Changchun 130022)

Aiming at the route planning of URAV in the reconnoitered areas, the reconnaissance tasks and planning requirements of URAV are expounded. The factors of route planning that would influence the quality of UAV reconnaissance image by National Image Interpretation Rating Scales(NIIRS) are analyzed, and the establishment of reconnaissance scheme is discussed.

unmanned reconnaissance aerial vehicle(URAV), route planning, NIIRS, image quality, GSD

2014年4月3日,

2014年5月23日

张红顺,男,硕士研究生,研究方向:无人侦察机航迹规划。

V279

10.3969/j.issn1672-9730.2014.10.012