基于容积卡尔曼滤波的制导信息提取方法

发布时间：2020-05-16 13:54

【摘要】：精确制导是现代战争对于武器的重要要求之一,而导引头是制导系统的核心部件。捷联导引头以其结构简单、成本低、性能可靠等优点,广泛应用于战术导弹上。本文的课题背景为舰载的电磁炮弹拦截地方巡航弹,电磁炮弹经舰船发射后作具有较大初速的无动力有控飞行飞向目标,舰载雷达实时探测目标,并将目标的测量信息通过数据链传输给导弹。由于导引头的作用距离有限,只能在末制导段进行应用。为了弥补中制导段视线角速率的来源欠缺,并提高末制导段视线角速率估计的精度,论文开展了一系列研究工作。具体内容如下:首先,为了建立导弹和目标的轨迹模型,并描述视线角与捷联导引头测得的体视线角,论文定义了相关的坐标系,并分别给出了捷联导引头、数据链以及惯性导航系统的数学模型。通过引入导弹和目标的轨迹模型,为后续仿真的导弹和目标的运动信息提供了理论基础。然后,论文研究了通过数据链测量信息跟踪目标并求取视线角速率的方法,引入了三种典型的目标跟踪运动模型,结合导弹惯导解算得到的运动信息,给出了视线角速率的求取方法。以此为基础,论文利用扩展卡尔曼滤波算法在三种典型目标运动形式场景下进行了数学仿真,验证了通过数据链测量信息跟踪目标并求取视线角速率方法的有效性,并通过蒙特卡洛仿真方法分析了不同的测量元件的性能参数与视线角速率估计精度之间的关系。最后,论文开展了捷联导引头与数据链测量信息结合估计视线角速率的方法研究。基于导弹和目标的运动关系论文建立了视线角速率估计的状态方程;基于捷联导引头和数据链的测量模型论文建立了视线角速率估计的观测方程。区别于传统的基于捷联导引头测量信息估计视线角速率信息方法,把数据链测得的两个角度信息和距离信息扩增为测量量。在此基础上,论文给出了一种非线性近似精度更高的容积卡尔曼滤波方法,在三种典型目标运动形式场景下进行了数学仿真,验证了通过捷联导引头和数据链测量信息结合估计视线角速率这一方法的有效性,并通过蒙特卡洛仿真方法分析了不同的测量元件的性能参数与视线角速率估计精度之间的关系。
【图文】：

图 1-1 导引头技术已经成为战术导弹发展的技术前沿，针对捷联导进行了积极的研究。mes M. Maley[1]利用扩展卡尔曼滤波算法对视线角速 等[2]基于时变卡尔曼滤波问题的伪稳态解决方案设计rich 等[3]采用了“附加速率补偿+微分网络”这种方法构；先经过低通滤波器信号处理后再经由制导系,5]分别采用EKF滤波算法与UKF滤波算法对弹目的惯; K. David Solomon Raj 等[6]利用卡尔曼滤波算法设计线角速率进行估计。t焧煹萚7,8]提出将粒子滤波、扩展卡尔曼滤波及无迹卡估计并进行了仿真验证及精度对比;孙婷婷等[9]利用 T学模型进行了线性化，，提出微分+稳态 Kalman 滤波方]提出采用无迹卡尔曼滤波器对视线角速率信息进行尔曼滤波估计了全捷联导引头的视线角速率。捷联导引头、雷达数据链及导弹惯导系统解算的数学
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TJ765.3;TN713

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本文编号：2666834