0 引言

    传统的头盔显示/瞄准系统(Helmet Mounted Display and Sight System，HMDASS)是指头盔显示器和头盔瞄准具组合起来的系统，它既具有头盔显示器的功能，可以显示笔划字符和光栅图像，也具有头盔瞄准具的功 能，可以测量和计算头盔瞄准线的位置^[1]。头盔瞄准具确定头盔瞄准线，用头盔瞄准具产生的信号驱动在系统中使用的传感器，以使它指向头盔同一方向。来自传感器的图像显示在头盔显示器上。这样，通过头盔瞄准具将传感器耦合到头盔瞄准线，由传感器产生的图像通过头盔显示器显示给观察者，从而形成闭环系统。

    然而在现代战争中，军事武器的机动性越来越强，单纯靠目视来锁定目标越来越困难，并且需要大量的计算机运算来提供精度的保证，而事实上，使用者本身的误差使得系统精度很难高于5 mrad(RMS)。

    头盔显示/瞄准系统究其根本是一个人-机交互的系统，当前的头盔显示/瞄准系统已经发展到“所见即所得”的程度，为了更进一步提高系统性 能，实现人机同感、人机合一、人在回路中，“所思即所得”的人-机智能交互系统，本文设计了一种基于脑机接口(Brain-Computer Interface，BCI)^[2]的头盔显示/瞄准系统。

    在这个BCI系统中采集了多种EEG信号，使用稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential，SSVEP)来快速选择打击目标，使用运动准备视觉诱发电位(Motion Onset Visual Evoked Potential，MOVEP)进行任务分类，使用异步运动想象(Motion Image，MI)^[3]作为开关，实现自如的EEG与传统控制方式的转换。实验验证，该系统具有较好的效果。

1 一种基于脑机接口的头盔显示/瞄准系统设计

    针对脑电信息获取与解析的脑机接口技术研究是人机协同控制的发展趋势，基于脑机接口的头盔显示/瞄准系统设计的目标旨在初步实现人机同感、人机合一、人在回路中，“所思即所得”的人-机智能交互系统^[4]。

    其中多模态BCI在线控制系统以单人多模态人机融合技术为基础，以识别结果和时序为优化条件，设计具有自主更新的任务分配范式，通过构建具有高效的自适应脑电信号处理算法以及实现快速有效的意识指令编码及通信，实现人机智能融合^[5]。 该系统工作流程为：通过脑电放大器采集及记录多模态脑电信号；将原始脑电信号进行信号预处理；使用异步ＭＩ脑电信号来识别任务状态；根据任务识别结果判断 信号类型属于指令编码还是目标编码；针对目标编码和指令编码，使用SSVEP及MOVEP脑电信号对应的特征提取及分类识别算法；将分类识别结果转化为指 令编码或者目标编码，指令编码可以对应飞机各操作指令，目标编码对应雷达锁定目标选择。系统工作流程如图 1所示。

    (1)多模态脑电信号采集及记录

    实验采用美国Neuroscan公司生产的64导EEG采集分析系统进行实验设计和EEG信号采集。该系统包括用于采集EEG信号的Quik-cap电极帽、SynAmps2专用EEG信号放大器，该采集系统的精度较高。

    (2)信号预处理

    由于脑电信号具有非线性、非平稳性且易受干扰的特点，单纯采用ICA分解得到的IC在排序上具有不确定性、运算速度较低等因素，故采取伪迹识别与ICA相结合的预处理算法。

    算法的基本思想：记录各被试主动眼动的信号，选取有代表性的眼动信号的空间分布作为先验知识；求ICA分解出的各个独立成分的空间分布与先 验知识中眼动的空间分布的相关系数，把相关系数大于一定阈值的认定为眼电伪迹；再将这些眼电伪迹成分予以去除，将得到没有伪迹的数据。