高超声速飞行器再入轨迹估计与跟踪

发布时间：2017-08-10 16:11

  本文关键词：高超声速飞行器再入轨迹估计与跟踪

  更多相关文章： 再入轨迹 非线性滤波 弹道式再入 弹道系数 机动式再入 跟踪定位

【摘要】：随着航空航天领域快速发展,高超声速飞行器雷达跟踪技术扮演着越来越重要的角色。如何基于地基雷达准确测量、跟踪和预测再入轨迹,是进行高超声速飞行器预警、拦截等研究的基础与核心。目标跟踪问题通常采用传统的卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)方法,然而考虑到高超声速飞行器再入过程的强非线性特征,为线性系统设计的滤波算法无法直接应用,需要研究适用于非线性系统的滤波算法来解决该问题。本文分别针对弹道式再入和机动式再入,推导了多种非线性滤波在再入轨迹的估计与跟踪问题中的算法实现,并对比分析了各算法的跟踪性能。主要研究内容和结论包括:(1)为了跟踪再入目标的需要,针对弹道式再入和机动式再入两种再入方式分别建立了地心坐标系下的运动模型及雷达站球坐标系下的观测模型。(2)考虑到再入跟踪模型的非线性特性,分类论述了适用于非线性系统的滤波算法,详细阐述扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)、无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)和平方根形式的中心差分扩展滤波(Square-Root Central Difference Kalman Filter,SRCDKF)的计算步骤以及优缺点,进而完成了这三种滤波算法的软件实现。考虑到对象模型的不确定性,研究了交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)与UKF的融合算法。此外,为了评估建立的模型与滤波算法对再入目标轨迹跟踪的性能,提出了跟踪性能的评估准则。(3)针对弹道式再入,加入雷达观测噪声,采用多种滤波方法对弹道系数已知且固定的轨迹跟踪进行了仿真分析,进而对弹道系数未知时的轨迹跟踪与弹道系数估计进行了仿真,并研究了雷达数据率对再入轨迹跟踪及弹道系数估计的影响。结果表明:EKF算法性能相对较差,UKF与SRCDKF算法跟踪效果较好,三种算法的运行时间依次递增;雷达数据率的增加会提高估计精度并加快收敛速度;IMM-UKF算法在对象模型不确定情况下可以提高再入轨迹估计精度和收敛速度。(4)针对机动式再入,以CAV-L作为研究对象,分别对跳跃式机动和准平衡滑翔机动两种机动模式进行了轨迹跟踪仿真分析,仿真结果表明UKF和SRCDKF算法均可以很好的完成机动式再入轨迹的跟踪,但对于气动力系数的实时估计效果较差。论文探索了高超声速飞行器再入轨迹的估计与跟踪问题,其本质为针对受噪声和不确定因素下的轨迹进行滤波,研究在其应用背景下具有一定的工程应用价值,可以为高速再入目标的跟踪定位提供一定参考依据。
【关键词】：再入轨迹 非线性滤波 弹道式再入 弹道系数 机动式再入 跟踪定位
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V448
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-18
• 1.1 研究背景及意义8-11
• 1.2 研究现状11-16
• 1.2.1 再入目标跟踪11-14
• 1.2.2 滤波算法14-16
• 1.3 论文主要工作和结构安排16-18
• 第二章 再入目标建模18-36
• 2.1 坐标系及其互相转换18-20
• 2.1.1 坐标系定义18-19
• 2.1.2 坐标系间转换关系19-20
• 2.2 三自由度运动学模型20-25
• 2.3 环境模型25-29
• 2.3.1 气动模型25-28
• 2.3.2 地球重力模型28-29
• 2.4 再入目标运动模型29-31
• 2.4.1 弹道再入29-30
• 2.4.2 机动再入30-31
• 2.5 观测方程31-33
• 2.6 本章小结33-36
• 第三章 再入目标跟踪的滤波算法及交互式多模型建模36-52
• 3.1 再入目标的跟踪滤波算法36-45
• 3.1.1 EKF算法37-41
• 3.1.2 UKF算法41-43
• 3.1.3 SRCDKF算法43-45
• 3.2 基于交互式多模型的融合滤波算法45-50
• 3.3 再入目标跟踪的性能评估准则50
• 3.4 本章小结50-52
• 第四章 再入目标跟踪52-72
• 4.1 弹道再入目标的跟踪与分析52-62
• 4.1.1 轨迹跟踪52-56
• 4.1.2 弹道系数估计56-62
• 4.2 机动再入目标的跟踪与分析62-70
• 4.2.1 升力为常值并固定不变62-64
• 4.2.2 再入目标跳跃式弹道的跟踪64-68
• 4.2.3 再入目标滑翔弹道的跟踪68-70
• 4.3 本章小结70-72
• 第五章 总结与展望72-74
• 参考文献74-78
• 攻读硕士学位期间发表论文和参加科研情况78-80
• 致谢80-81

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本文编号：651633