CN105095586B - 一种基于stk的多联合实时视景仿真方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于雷达视景仿真领域,尤其涉及一种基于STK的多联合实时视景仿真方法。一种基于STK的多联合实时视景仿真方法,首先把视景仿真模块从雷达仿真***中分离开,将***规划为三部分,分别负责目标模型仿真、雷达***仿真、视景仿真,再将三个模块用光纤连接,然后雷达仿真机根据目标模型仿真机发送的目标信息,搜索目标并跟踪计算目标的位置,计算结果每隔一定的时间发送到视景仿真机,视景仿真机根据计算的目标位置,实时显示仿真的三维结果。本发明保证了STK视景仿真的实时性,同时,视景仿真显得更加真实。
Description
技术领域
本发明属于雷达视景仿真领域,尤其涉及一种基于STK的多联合实时视景仿真方法。
背景技术
视景仿真(Visual Simulation)是一种基于可计算信息的沉浸式交互环境,具体地说,就是采用以计算机技术为核心的现代高科技生成逼真的视、听、触觉一体化的特定范围的虚拟环境,用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响,从而产生“沉浸”于等同真实环境的感受和体验。其作为计算机技术中最为前沿的应用领域之一,它已经广泛应用于虚拟现实、模拟驾驶、场景再现、城市规划及其它应用领域。
卫星工具包(Satellite Tool Kit,STK)是由美国Analytical Graphics(AGI)公司开发的一个基于物理原理的几何引擎软件,它能够在真实或者仿真时间中准确的显示和分析陆地、海洋、天空以及宇宙空间中的任务。STK先进的2D和3D可视化技术以及分析数据输出功能,能够帮助用户增强对视景仿真情况的理解和认识。作为一款商业分析软件,STK的领先地位在航天领域毋庸置疑,其支持包括设计、测试、发射、运行和任务应用在内的航天任务的全过程。STK起初多应用于卫星轨道分析,现已逐渐扩展成分析和执行陆、海、空、天、电磁任务的专业仿真平台,是一种先进的现货分析和可视化工具,支持航天、防御和情报任务。
但是在实际的视景仿真中,我们往往不需要那么多功能,STK软件本身对于视景仿真来说就过于臃肿,功能过于复杂,操作失分繁琐,使用掌握困难。而且STK软件本身和其他软件进行数据交互并不理想,同时也不便在仿真***中来控制2D/3D场景与当前数据的同步显示。采用Visual Studio开发MFC程序,集成STK X技术,便能有效解决这一问题。
实时操作***(RTOS)是指当外界事件或数据产生时,能够接受并以足够快的速度予以处理,其处理的结果又能在规定的时间之内来控制生产过程或对处理***做出快速响应,调度一切可利用的资源完成实时任务,并控制所有实时任务协调一致运行的操作***。提供及时响应和高可靠性是其主要特点。
RedHawk Linux***是美国并行计算机公司开发的Linux实时操作***,该***主要应用于多处理器环境,并能在多处理或多核心环境下确保应用程序的可靠性。RedHawk内核可以将控制权由低优先级进程转交给高优先级进程。这样就保证了正在等待外部事件发生的高优先级进程能够在事件发生时被立即响应,即使CPU正在被占用也不受影响。这种操作***目前的主要支持对象是美国军方,美国海军的神盾级巡洋舰的反空袭,反水面舰艇,反潜武器***均采用的是这种操作***。
申请号为201410322798.1,发明名称为《基于STK的多实时数据驱动对象通用态势显示***及方法》的专利,给出了STK软件在空天地***中多实时数据驱动对象仿真应用方案,突破了STK在实时驱动仿真中仿真对象少的限制,通过采用时分复用策略完成多STK仿真对象所需的外部驭动数据的传输分配管理,实现STK场景内多对象的实时外部数据驱动显示与控制。但其缺点在于没有结合仿真区域的地理信息,也没有提出一个完整的实时仿真***架构。
申请号为201410258901.0,发明名称为《一种基于STK模型的空间目标可见性分析的方法》,申请号为201410423444.6,发明名称为《一种天基空间目标成像仿真方法及装置》等,都是针对航天领域的卫星等目标提出的。卫星等空间目标往往具有固定的运行轨道,一旦发射到预定轨道后,其轨道一般不会改变,即使改变,轨道也是可计算的。而战斗机、导弹等目标的飞行轨迹是具有随机性的,其目标数量也不确定,需要对其进行实时检测、跟踪,同时因为飞行高度的限制,地理环境也要被考虑在内,这些都给视景仿真增加了难度和复杂性。
发明内容
本发明提供一种基于STK的多联合实时视景仿真方法,主要针对战斗机、导弹等目标的仿真。
本发明的思路:首先把视景仿真模块从雷达仿真***中分离开,将***规划为三部分,分别负责目标模型仿真、雷达***仿真、视景仿真,再将三个模块用光纤连接,然后雷达仿真机根据目标模型仿真机发送的目标信息,搜索目标并跟踪计算目标的位置,计算结果每隔一定的时间发送到视景仿真机,视景仿真机根据计算的目标位置,实时显示仿真的三维结果。
一种基于STK的多联合实时视景仿真方法,包括如下步骤:
S1、搭建目标模型仿真机,建立相应的目标模型模块,采用RedHawk Linux实时操作***,每隔10ms向雷达***仿真机发送一次目标回波数据;
S2、搭建雷达***仿真机,建立相应的雷达模型模块,所述雷达***仿真机采用RedHawk Linux实时操作***,每隔10ms向视景仿真机发送一次目标位置数据建立相应的视景仿真场景;
S3、搭建视景仿真机,建立相应的仿真场景模块,每隔1ms检测一次数据接收端,每当接收到一次S2所述雷达***仿真机发送的目标数据,控制STK响应一次,所述仿真场景为地形二维、三维模型,目标三维模型;
S4、将S1所述目标模型模块、S2所述雷达模型模块和S3所述仿真场景模块用光纤连接,采用内存反射卡交换数据;
S5、运行S1所述目标模型仿真机、S2所述雷达***仿真机和S3视景仿真机上的仿真程序,视景仿真机上将实时显示检测到的目标和目标跟踪的轨迹。
进一步地,S3所述搭建视景仿真机,建立相应的仿真场景模块,具体步骤如下:
S31、利用JQuery+PHP的方法接入谷歌地图API,抓取卫星地图的栅格模型,将抓取到的栅格模型划分为20个等级,包括精度71km~0.27m;
S32、获取仿真区域的DEM地形数据,利用抓取的卫星地图制作地形纹理,将地形纹理映射到地形模型生成三维地形模型;
S33、建立MFC工程,在资源的Dialog中添加Global Control和Map Control两个ActiveX控件,用于分别显示三维/二维实时仿真场景和目标;
S34、新建线程接收S2所述雷达***仿真机发送的数据,根据接收到的内容,选择响应“添加新目标”事件或“移动目标位置”事件。
本发明的有益效果是:
利用RedHawk Linux的实时计算保证了仿真的实时性,使用真实的地图地形数据和战斗机目标三维模型让视景仿真显得更加真实,同时采用雷达***仿真机驱动视景仿真机的方式,保证了STK视景仿真的实时性。
附图说明
图1是本发明多联合仿真***的结构框图。
图2是视景仿真机***结构图。
图3是映射好的纹理地形图。
图4是视景仿真运行效果图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图,详细说明本发明的技术方案。
下面结合实施例和附图,详细说明本发明的技术方案。
如图1所示,搭建如图结构的多联合仿真***。
S1、搭建目标模型仿真机,建立相应的目标模型模块;
目标模型的关键部分是目标雷达截面积(RCS)模型,可用公式表示为:
目标雷达散射体截面积
其中,Ei表示入射电磁波在目标处的矢量电场强度(V/m),Hi表示入射电磁波在目标处的矢量磁场强度(A/m),Es表示目标散射波在观测点处的矢量电场强度(V/m),Hs表示目标散射波在观测点处的矢量磁场强度(A/m),R为目标与雷达间的距离;
该目标仿真机采用RedHawk Linux实时操作***,每隔10ms向雷达***仿真机发送一次目标回波数据。
S2、搭建雷达***仿真机,建立相应的雷达模型;
该雷达***仿真的关键部分在于回波模拟,主要包括点目标回波、杂波和噪声。
目标回波模型如下:
在天线阵面方向余弦坐标系中,点目标在雷达的第n子阵、第k个脉冲的回波模型可采用公式表示为:
其中,θ,分别为目标的方位角和俯仰角,Pt是峰值发射功率,L为传播与***损耗因子,Gt、分别为发射天线的功率增益和方向图,Gr,n、为第n路子阵的接收天线的功率增益和方向图。Φs,n为第n路子阵的空间相移,Φt,k为第k次回波时的时域相移。
杂波模型如下:
典型杂波的生成通常利用网格映像法,根据雷达分辨单元大小及有效作用距离,将海(地、空)表面按距离、方位向划分成网格状的杂波单元,每个杂波单元视为一个点散射体。杂波单元在第n个子阵中的第k次采样的回波采用公式表示:
其中,Pt是峰值发射功率,Du为压缩比,Lc为***的杂波损耗因子,σc为雷达散射体截面积,RL为第l号单元距离,Gt、分别为发射天线的功率增益和方向图,Gr,n、为第n路子阵的接收天线的功率增益和方向图。Φs,n为第n路子阵的空间相移、Φt,k为第k次回波的时域相移。为符合杂波幅度分布模型和功率谱模型的复随机序列。
噪声模型如下:
雷达***的噪声包括从天线进入的噪声和接收机本身的噪声。接收机噪声模型通常采用一个服从均值为0,方差为的正态分布随机过程来模拟,其数学表示形式如下:
nr(t)=nR(t)-j*nI(t),
其中,nR(t),nI(t)为独立的均值为0、方差为的高斯随机过程。
该雷达***仿真机采用RedHawk Linux实时操作***,硬件采用NVIDIA K20GPU,实时计算目标信息,同时进行目标检测、目标跟踪,并将目标当前位置信息发送给视景仿真机,每隔10ms向视景仿真机发送一次目标位置数据。
S3、搭建视景仿真机,建立相应的视景仿真场景,包括地形二维、三维模型,目标三维模型等;
该视景仿真机采用Windows 7操作***,建立相应的仿真场景,每接收到一次雷达***仿真机发送的目标数据,控制STK响应一次。流程如图2所示,具体如下:
S31、利用JQuery+PHP的方法接入谷歌地图API,抓取其卫星地图的栅格模型(瓦片模型),抓取的等级从1~20,分别代表精度71km~0.27m,具体如表1所示。
表1各级比例尺及空间分辨率例表
级别 | 实际距离 | 像素 | 图上距离 | 图像分辨率 | 比例尺 | 空间分辨率 |
第1级 | 5000公里 | 55 | 1.94厘米 | 72dpi | 4亿:1 | 143公里 |
第2级 | 5000公里 | 70 | 2.47厘米 | 72dpi | 2亿:1 | 71公里 |
第3级 | 2000公里 | 55 | 1.94厘米 | 72dpi | 1亿:1 | 36公里 |
第4级 | 2000公里 | 115 | 4.06厘米 | 72dpi | 5千万:1 | 17公里 |
第5级 | 1000公里 | 115 | 4.06厘米 | 72dpi | 2.5千万:1 | 9公里 |
第6级 | 500公里 | 115 | 4.06厘米 | 72dpi | 1.2千万:1 | 4公里 |
第7级 | 200公里 | 91 | 3.21厘米 | 72dpi | 6百万:1 | 2公里 |
第8级 | 100公里 | 176 | 6.21厘米 | 72dpi | 160万:1 | 568米 |
第9级 | 50公里 | 91 | 3.21厘米 | 72dpi | 155万:1 | 549米 |
第10级 | 20公里 | 72 | 2.54厘米 | 72dpi | 80万:1 | 278米 |
第11级 | 10公里 | 72 | 2.54厘米 | 72dpi | 40万:1 | 139米 |
第12级 | 5公里 | 72 | 2.54厘米 | 72dpi | 20万:1 | 69米 |
第13级 | 2公里 | 57 | 2.01厘米 | 72dpi | 10万:1 | 35米 |
第14级 | 2公里 | 118 | 4.16厘米 | 72dpi | 5万:1 | 17米 |
第15级 | 1公里 | 118 | 4.16厘米 | 72dpi | 2.5万:1 | 8米 |
第16级 | 500米 | 118 | 4.16厘米 | 72dpi | 1.2万:1 | 4米 |
第17级 | 200米 | 93 | 3.28厘米 | 72dpi | 2300:1 | 2.15米 |
第18级 | 100米 | 93 | 3.28厘米 | 72dpi | 3000:1 | 1.07米 |
第19级 | 50米 | 93 | 3.28厘米 | 72dpi | 1500:1 | 0.54米 |
第20级 | 20米 | 74 | 2.61厘米 | 72dpi | 800:1 | 0.27米 |
S32、下载所仿真区域的DEM地形数据,利用抓取的卫星地图制作地形纹理,根据地理相关性数据,将地形纹理映射至地形模型,最终生成三维地形模型,如图3,同时还要选取会用到的战斗机目标三维模型;
S33、建立MFC工程,在资源的Dialog中添加Global Control和Map Control两个ActiveX控件,用于分别显示三维/二维实时仿真场景和目标,同时添加其他控制按钮;
S34、分别加载场景配置、地形数据、地图映射、目标模型到视景仿真***中。其中,场景配置又包括场景初始化、场景开始时间、观察者位置、观察者行为(固定视角固定位置、固定视角跟踪目标);
S35、新建线程接收雷达***仿真机发送的数据,根据接收到的内容,实时响应“添加新目标”或“移动目标位置”的动作;
S4、将S1、S2、S3搭建的三个模块用光纤连接,采用反射内存卡交换数据,反射内存中断请求的发送由程序控制,即发送端将数据写入反射内存后,向数据保存节点发送中断请求信号,同时发送一个RFM2GEVENTINFO数据结构,其中包含了扩展信息、中断类型、等待时限、节点号和驱动指定数据等信息;
S5、运行三机上的仿真程序,视景仿真机上将实时显示检测到的目标和目标跟踪的轨迹。
运行效果图如图4,左上方的窗口为2D地图,显示雷达和目标的位置以及目标的跟踪轨迹;左下方的表格为跟踪的目标战斗机轨迹信息,包括经度、纬度、高度、速度、加速度、时间;右上方的窗口为目标3D模型,实时监测目标姿态和方向的变化,图中所使用的模型为B52轰炸机;右下方为全局观察者视图,可以观测仿真的空间位置信息。
Claims (1)
1.一种基于STK的多联合实时视景仿真方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、搭建目标模型仿真机,建立相应的目标模型模块,采用RedHawk Linux实时操作***,每隔10ms向雷达***仿真机发送一次目标回波数据;
S2、搭建雷达***仿真机,建立相应的雷达模型模块,所述雷达***仿真机采用RedHawk Linux实时操作***,每隔10ms向视景仿真机发送一次目标位置数据建立相应的视景仿真场景;
S3、搭建视景仿真机,建立相应的仿真场景模块,每隔1ms检测一次数据接收端,每当接收到一次S2所述雷达***仿真机发送的目标数据,控制STK响应一次,所述仿真场景为地形二维、三维模型,目标三维模型,其中,所述搭建视景仿真机,建立相应的仿真场景模块,具体步骤如下:
S31、利用JQuery+PHP的方法接入谷歌地图API,抓取卫星地图的栅格模型,将抓取到的栅格模型划分为20个等级,包括精度71km~0.27m;
S32、获取仿真区域的DEM地形数据,利用抓取的卫星地图制作地形纹理,将地形纹理映射到地形模型生成三维地形模型;
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S5、运行S1所述目标模型仿真机、S2所述雷达***仿真机和S3视景仿真机上的仿真程序,视景仿真机上将实时显示检测到的目标和目标跟踪的轨迹。
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