预测滤波技术在光电经纬仪中的应用仿真

　　引 言

　　光电经纬仪中的跟踪控制系统依靠一种或多种传感器提供的运动目标信息，捕获并稳定跟踪目标。由于图像传感器系统在提取目标信息时需要一定的光能量或热辐射积累和定位处理时间，再加之各个传感器的工作机理不一样，控制系统有时很难同所有传感器都工作在同一个时钟源下。因此，控制系统通过图像传感器得到的运动目标的信息都有一定的滞后量，在跟踪快速运动的目标时，该滞后量必然影响控制系统的稳定性及跟踪精度。预测滤波算法就是在前面的目标信息以及目标信息的滞后量已知的情况下，预推出当前目标信息，以克服目标信息的滞后量对控制系统的影响，提高跟踪控制系统的性能。

　　1 预测滤波技术原理

　　预测滤波的算法较多，由于跟踪控制系统实时性和跟踪精度的要求，这里选择两种在跟踪控制系统中较为实用的预测滤波算法进行研究分析。

　　1.1 卡尔曼预测滤波法

　　对于离散时间线性随机系统：

　　1.2  假如数字滤波过程可以由

式中α 为预测的外推步数。

　　2 系统仿真

　　预测滤波的原理主要是通过已知的目标信号预推出下一步或几步的目标信息。已知的目标信号变化得越平缓，越有规律，信号的低频分量越多，预推出来的目标信号就越准确，反之，已知的目标信号变化得越剧烈，无规律可寻，信号的高频分量越多，预推出来的目标信号与真实信号的误差就越大。若我们直接对系统的脱靶量信号T θ 进行预测滤波，由于脱靶量的离散性较大，得到的预测信号将很不准确，将该信号作为系统的跟踪误差 θ 来对系统进行校正控制，这势必引起系统不稳定;而被跟踪目标的位置信号θ 是一个有规律的平稳变化的信号，对该信号进行预测滤波，可得到较为准确的预测信号。被跟踪目标的位置信号θ 可由高精度的轴角编码器所记录的仪器位置信号yθ 同脱靶量信号复合而得。由于系统的脱靶量信号一般要滞后两帧，因此只能将前两帧的编码器信号 ( n 2)yθ 同最新得到的脱靶量信号 (n)T θ 进行复合

　　下面我们以多功能红外评估系统的电视跟踪伺服系统为例，采用 MATLAB 编程仿真，在几种工作频率下针对电视传感器系统和校正系统，加预测滤波和不加预测滤波的情况进行仿真。多功能红外评估系统的控制方框图如图1 所示。

　　图中，R(s)为输入的运动目标信号;C(s)为输出的仪器随动信号;1T 为电视传感器系统的工作周期;2T为校正系统的工作周期;为电视传感器采样系统的纯滞后时间的传递函数;为电视传感器采样系统的零阶保持器的传递函数;为电视传感器采样系统的传递函数，为一纯比例环节；为数字处理采样系统的零阶保持器的传递函数；为基于连续系统设计的控制系统的校正环节为控制对象的传递函数。