复合制导武器命中精度的适应性评估
发布时间：2021-12-08 22:05
为提升复合制导武器系统性能,有必要对其进行精度分析和评估。而在其试验过程中由于多种因素的限制,标准状态下的试验难以实现,需要设计大量的等效试验来辅助鉴定定型。通常无法直接利用等效试验数据对武器在标准状态下的性能进行评估,需要对其进行等效试验折合,之后进行相应的适应性评估。然后目前现有的复合制导等效折合方法不成体系,并且适应性评估方法不够完善。本文针对上述问题进行了相关研究。主要内容和创新点如下:1.给出了复合制导武器系统误差模型的形式化数学描述,建立了复合制导等效试验折合及评估的一体化框架;对SINS/SMNS系统进行了误差分析与误差建模,详细梳理了SINS的误差源;基于非等间隔滤波算法建立了SINS/SMNS误差一体化响应模型,并对该系统的等效试验折合进行了算例验证。2.在融合评估方法方面,先验信息和真实现场数据的融合一直是难点。基于代表点理论,综合了信息损失和信息偏差因素,设计了Bayes评估中先验样本量的优化方法。在不同阶段分布函数存在系统偏差的情形下,基于代表点方法的估计精度高于基于可信度的Bayes估计方法,经典Bayes估计方法精度最低。以落点CEP的正态总体参数的估计问题...
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号使用说明
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 制导精度分析
1.2.2 适应性评估方法
1.3 本文主要工作
第2章 复合制导等效试验折合
2.1 复合制导武器系统误差模型的数学描述
2.2 复合制导等效试验折合框架
2.3 SINS/SMNS系统误差分析与建模
2.3.1 SINS/SMNS系统简介
2.3.2 SINS/SMNS系统主要误差源
2.4 SINS工作原理及误差源分析
2.4.1 SINS力学编排方程
2.4.2 SINS误差分析
2.5 SINS/SMNS一体化响应模型与误差分析
2.5.1 Kalman滤波建模
2.5.2 非等间隔滤波与反馈校正
2.5.3 总误差响应模型分析
2.5.4 不确定性建模与分析
2.5.5 等效试验折合
2.6 小结
第3章 Bayes可信度融合评估的代表点优化方法
3.1 概述
3.2 基于可信度的Bayes估计
3.2.1 CEP的Bayes估计
3.2.2 基于可信度的后验加权估计
3.3 先验样本的代表点
3.3.1 代表点数目的优化方法
3.3.2 基于代表点的Bayes后验融合
3.4 代表点方法优化性能分析
3.5 数值试验
3.5.1 代表点数目的优化选取
3.5.2 方法性能对比
3.6 小结
第4章 多条件概率下的混合CEP模型及算法
4.1 概述
4.2 基于Bayes混合模型的多条件概率CEP建模
4.2.1 经典CEP定义
4.2.2 Bayes非参数混合模型
4.2.3 混合CEP方程
4.3 多条件概率下的混合CEP算法
4.3.1 混合CEP方程的简化
4.3.2 混合CEP点估计
4.3.3 混合CEP区间估计
4.4 算法性能分析
4.4.1 统计性质对比
4.4.2 先验失真对混合CEP误差的影响
4.5 数值试验
4.5.1 两正态分布混合总体
4.5.2 先验失真的误差上界
4.5.3 小子样下的混合CEP计算
4.6 小结
第5章 结束语
5.1 研究工作小结
5.2 可继续深入的研究工作
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器学习的SMN可靠性分析及量测误差建模[J]. 余璐,程咏梅,刘夏雷,刘楠. 西北工业大学学报. 2016(02)
[2]基于多代表点近邻传播的大数据图像分割算法[J]. 许晓丽. 图学学报. 2016(01)
[3]不确定性量化的高精度数值方法和理论 献给林群教授80华诞[J]. 汤涛,周涛. 中国科学:数学. 2015(07)
[4]一种代表点的近似折半层次聚类算法[J]. 王寅同,王建东,陈海燕,徐涛,孙博. 小型微型计算机系统. 2015(02)
[5]基于证据推理的惯性/景象匹配组合导航方法[J]. 郑辛,孙伟,李群,郭元江. 中国惯性技术学报. 2014(05)
[6]景象匹配区选取方法研究[J]. 刘中华,王晖,陈宝国. 计算机技术与发展. 2013(12)
[7]基于神经网络的INS/SAR组合导航航迹状态估计算法研究[J]. 马传焱,熊智,柏青青,刘建业. 导航与控制. 2012(04)
[8]景象匹配算法研究进展与展望[J]. 谭志园,孙继银,王忠,张财兴. 计算机技术与发展. 2012(09)
[9]一种基于代表点的增量聚类算法[J]. 孟凡荣,李晓翠,周勇. 计算机应用研究. 2012(08)
[10]最近邻分类的多代表点学习算法[J]. 陈黎飞,郭躬德. 模式识别与人工智能. 2011(06)
博士论文
[1]复合制导武器系统战技指标的融合评估方法研究[D]. 陈璇.国防科学技术大学 2011
[2]车载自主定位定向系统研究[D]. 严恭敏.西北工业大学 2006
硕士论文
[1]捷联惯导算法及车载组合导航系统研究[D]. 严恭敏.西北工业大学 2004
本文编号：3529327
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号使用说明
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 制导精度分析
1.2.2 适应性评估方法
1.3 本文主要工作
第2章 复合制导等效试验折合
2.1 复合制导武器系统误差模型的数学描述
2.2 复合制导等效试验折合框架
2.3 SINS/SMNS系统误差分析与建模
2.3.1 SINS/SMNS系统简介
2.3.2 SINS/SMNS系统主要误差源
2.4 SINS工作原理及误差源分析
2.4.1 SINS力学编排方程
2.4.2 SINS误差分析
2.5 SINS/SMNS一体化响应模型与误差分析
2.5.1 Kalman滤波建模
2.5.2 非等间隔滤波与反馈校正
2.5.3 总误差响应模型分析
2.5.4 不确定性建模与分析
2.5.5 等效试验折合
2.6 小结
第3章 Bayes可信度融合评估的代表点优化方法
3.1 概述
3.2 基于可信度的Bayes估计
3.2.1 CEP的Bayes估计
3.2.2 基于可信度的后验加权估计
3.3 先验样本的代表点
3.3.1 代表点数目的优化方法
3.3.2 基于代表点的Bayes后验融合
3.4 代表点方法优化性能分析
3.5 数值试验
3.5.1 代表点数目的优化选取
3.5.2 方法性能对比
3.6 小结
第4章 多条件概率下的混合CEP模型及算法
4.1 概述
4.2 基于Bayes混合模型的多条件概率CEP建模
4.2.1 经典CEP定义
4.2.2 Bayes非参数混合模型
4.2.3 混合CEP方程
4.3 多条件概率下的混合CEP算法
4.3.1 混合CEP方程的简化
4.3.2 混合CEP点估计
4.3.3 混合CEP区间估计
4.4 算法性能分析
4.4.1 统计性质对比
4.4.2 先验失真对混合CEP误差的影响
4.5 数值试验
4.5.1 两正态分布混合总体
4.5.2 先验失真的误差上界
4.5.3 小子样下的混合CEP计算
4.6 小结
第5章 结束语
5.1 研究工作小结
5.2 可继续深入的研究工作
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器学习的SMN可靠性分析及量测误差建模[J]. 余璐,程咏梅,刘夏雷,刘楠. 西北工业大学学报. 2016(02)
[2]基于多代表点近邻传播的大数据图像分割算法[J]. 许晓丽. 图学学报. 2016(01)
[3]不确定性量化的高精度数值方法和理论 献给林群教授80华诞[J]. 汤涛,周涛. 中国科学:数学. 2015(07)
[4]一种代表点的近似折半层次聚类算法[J]. 王寅同,王建东,陈海燕,徐涛,孙博. 小型微型计算机系统. 2015(02)
[5]基于证据推理的惯性/景象匹配组合导航方法[J]. 郑辛,孙伟,李群,郭元江. 中国惯性技术学报. 2014(05)
[6]景象匹配区选取方法研究[J]. 刘中华,王晖,陈宝国. 计算机技术与发展. 2013(12)
[7]基于神经网络的INS/SAR组合导航航迹状态估计算法研究[J]. 马传焱,熊智,柏青青,刘建业. 导航与控制. 2012(04)
[8]景象匹配算法研究进展与展望[J]. 谭志园,孙继银,王忠,张财兴. 计算机技术与发展. 2012(09)
[9]一种基于代表点的增量聚类算法[J]. 孟凡荣,李晓翠,周勇. 计算机应用研究. 2012(08)
[10]最近邻分类的多代表点学习算法[J]. 陈黎飞,郭躬德. 模式识别与人工智能. 2011(06)
博士论文
[1]复合制导武器系统战技指标的融合评估方法研究[D]. 陈璇.国防科学技术大学 2011
[2]车载自主定位定向系统研究[D]. 严恭敏.西北工业大学 2006
硕士论文
[1]捷联惯导算法及车载组合导航系统研究[D]. 严恭敏.西北工业大学 2004
本文编号：3529327
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jingguansheji/3529327.html
