基于规定收敛律算法的二阶滑模制导律设计及仿真

制导律指引导弹以近似零脱靶量击中目标需要使用弹目视线角速率信息。对于实际应用中视线角速率难以直接获得的情况下,根据滑模控制理论设计了一种一阶滑模微分器,针对一阶滑模微分器的抖振问题,根据积分滑模理论的思想,基于规定收敛率算法提出了一种二阶滑模微分器,并构造了增广比例导引律和滑模导引律,数值计算结果表明设计的滑模微分器能够准确估计视线角速率,重构的导引律对机动目标具有良好的导引性能。

考虑火箭弹弹性变形的视线角速率提取算法

为了解决火箭弹因弹性变形导致捷联导引头视线(LOS)角速率提取精度降低的问题,建立了瞬态坐标系下的火箭弹刚-柔耦合动力学模型与弹性变形在线辨识模型,提出了考虑弹性变形的视线角速率提取方法;针对模型近似误差及观测噪声非高斯导致传统非线性滤波算法估计精度不足的问题,提出了一种6阶嵌套隐式龙格库塔(NIRK)精细积分的连续-离散扩展集员滤波算法(CD-ESMF),实现了考虑火箭弹弹性变形情况下的视线角速率高精度提取。

捷联式光学导引头视线角速率解耦与估计

为准确估计捷联导引头视线角速率,建立了全捷联导引头数学模型,根据弹目运动相对关系进行视线角速率解耦与估计算法研究。首先,建立了全捷联导引头数学模型,并利用Taylor级数对其进行线性化;接着,根据弹目运动几何学与坐标系相对关系推导视线角速率解耦算法;然后,针对捷联导引头无法直接测量体视线角速率的问题,提出微分+稳态Kalman滤波方法估计体视线角速率;最后,建立视线角速率解耦与估计算法验证系统并进行仿真实验,结果表明:解耦算法绝对误差小于5×10-5rad/s,相对误差小于0.3%,验证了解耦算法的正确性;在包含导引头数学模型的条件下,采用角频率为19.2rad/s的稳态Kalman滤波器,视线角速率估计误差小于4×10-3rad/s,较直接微分方法的估计误差提高近一个量级。视线角速率解耦与估计算法同时能满足制导系统对精度与动态性能的要求。

捷联导引头弹目视线角速率估计（英文）

捷联导引头相对于框架式导引头而言,拥有许多优势。捷联导引头技术越来越受到各国军方的重视。捷联导引头无法直接测量弹目视线角速率,实现捷联导引头的工程运用首先需要解决弹目视线角速率的提取问题。弹目视线角速率提取的方法主要有两类,第一类是利用微分网络对弹目视线角进行微分来获取弹目视线角速率,第二类是利用卡尔曼滤波器对弹目视线角进行估计。建立了基于这两类方法的模型,并进行了仿真,仿真结果表明:第二类方法比第一类更具有优势。由卡尔曼滤波器估计出的惯性系弹目视线角速率比运用微分网络得到的惯性弹目视线角速率具有更小的延迟;在相同的量测噪声水平下,第二种方案输出的惯性系弹目视线角速率信号噪声水平更低。

制导控制一体化有限时间收敛控制算法

针对拦截高速机动目标的需求,研究了一种完全制导控制一体化有限时间收敛控制算法。首先,根据传统完全制导控制一体化模型,推导了导弹完全制导控制一体化视线角速率有限时间收敛模型;其次,构造了带补偿函数的非线性滑模切换函数,根据有限时间收敛终端滑模控制理论,设计了基于完全制导控制一体化的有限时间收敛控制算法,并通过自适应方法对系统不确定性的最大值进行了估计、运用高阶滑模微分器对视线角速率和弹目相对距离的高阶导数进行了解算;最后,仿真结果表明,与一般的控制算法相比,论文所设计的有限时间收敛控制算法能够达到视线角速率有限时间收敛,且具有更小的脱靶量和更短的飞行时间。

改进粒子滤波的全捷联导引头制导信息估计

针对全捷联导引头无法直接提取视线角速度等制导信息问题,研究了基于改进粒子滤波在制导信息估计中的应用。首先利用坐标变换关系推导了视线角速度解耦公式,并根据弹目相对运动关系建立了系统的状态方程和观测方程;然后考虑到系统测量噪声非高斯以及状态方程和观测方程非线性的特点,提出了基于分层采样的改进粒子滤波视线角速度估计方法;最后,建立了视线角速度估计的半实物仿真实验。结果表明:基于改进粒子滤波算法估计的视线角和角速率优于扩展卡尔曼滤波算法和标准粒子滤波方法,可为新型滑翔制导炸弹的研制提供一定的参考。

雷达导引头视线角速度半实物仿真

本文介绍了基于综合视线法的雷达导引头视线角速度输出仿真,并用Simulink进行相应的仿真验证。同时,给出了一种低成本雷达导引头半实物仿真方法及其系统组成,并利用该系统对本视线角速度输出方法进行半实物仿真。仿真结果表明,利用所介绍的导引头视线角速度仿真方法可以满足系统的实际使用要求。

捷联导引头隔离度分析与寄生回路滤波器设计

分析了捷联导引头惯性视线角速度提取的间接解耦方法与直接解耦方法的制导回路特点以及两种方法的等效关系,推导了描述捷联导引头隔离度的表达式并讨论了隔离度对制导回路的影响。通过设计寄生回路滤波器使导引头测量信息传递通道与姿态测量信息传递通道的时频特性一致,抑制信号测量与传递过程中的噪声干扰。最后通过仿真算例验证了滤波器的有效性。

红外/毫米波双模制导数据融合方法

通过分析导引头视线角速度的获取方式和变化规律,建立了Kalman滤波所需的状态方程和观测方程;利用三维仿真提供的视线角速度观测值,对几种数据融合方法进行滤波仿真并进行分析、比较,对弹载滤波和数据融合的工程化设计提出一些见解。

基于视线角速率的最优增量制导技术研究

提出一种基于视线角速率最优的制导方案。方案从最优控制的性能指标函数出发,通过求解一个Riccati方程和相关约束条件,并对系统进行一系列的相关的理想化的假设,得到系统的一般形式的制导指令。同时,为了避免制导指令在正负之间的频繁切换,根据偏置比例制导的原理,在制导指令中引入一个制导指令的增量,来减轻这一问题,并与传统的比例制导进行比较。仿真结果表明,这种制导方法相对于比例制导律而言,精度较高,性能优良,具有一定工程参考意义。

干扰和噪声对激光制导性能及精度的影响

针对某激光导引头检测中输出弹目视线角速度误差较大的情况,分析指出弹目视线角速度噪声是角跟踪回路中探测器噪声、弹体扰动和摩擦等干扰力矩共同作用产生的。根据导引头控制原理建立了其稳定跟踪回路模型,定量分析了这些误差因素对导引头稳定跟踪性能和弹目视线角速度输出指令的影响程度。然后实测分析了激光导引头输出弹目视线角速度噪声特性,建立了其与弹目距离的函数关系,并将其加入某制导武器制导模型中进行仿真。结果表明:加入弹目视线角速度噪声后,弹体滚转姿态角变化较大,舵偏角变化也较大,近距离时由于角速度指令噪声较小对全弹道及脱靶量的影响比较小,这与实际检测结果相符较好。但近距时当角速度指令处于噪声峰值处,弹偏离后来不及修正可能会对导弹的近距攻击区有影响,研究方法及结论对导引头的实际研究测试及弹的战术使用均有一定的参考价值。

高超声速导弹制导控制一体化设计研究

针对高速大机动目标高精度拦截中传统制导控制系统设计时制导与控制回路分离设计问题,研究了将L1自适应控制用于导弹制导控制一体化(IGC)设计的方法。将弹目相对运动分解为纵向与侧向运动,讨论了纵向平面内的设计(侧向平面与其类似)。根据弹目相对运动学关系和纵向平面内轴对称导弹的动力学特性,基于零化视线角速率建立导弹纵向平面制导控制一体化模型。采用L1自适应控制设计了IGC控制器,给出了状态观测器模型和L1自适应律和低通滤波器。数字仿真结果表明:IGC设计能有效提高制导精度,显著增强了拦截系统的鲁棒性和可靠性。

基于卡尔曼滤波的成像旋转弹跟踪系统设计

针对采用捷联稳定方案的旋转弹,为实现用数字计算方法提取比例导引所需的弹目惯性视线角速率信号,对一种基于卡尔曼滤波的成像旋转弹跟踪系统设计进行了研究。将目标的随机加速机动视作修正的瑞利-马尔科夫过程,与视线运动方程联立,建立了机动目标跟踪系统数学模型。由稳定平台的惯性测量元件实现对弹体姿态角的计算,另通过大视场捕获目标,获取目标相对光轴的误差角,综合两者可得目标相对惯性空间的视线角,对视线角进行数字微分获得视线角速度。其中,为避免放大测量噪声,采用自适应卡尔曼滤波法估计视线角速度。闭环仿真结果表明:与低通滤波算法相比,自适应卡尔曼滤波算法的精度高,对测量噪声抑制好,可获得比例导引所需的惯性视线角速率和跟踪角误差的滤波值,从而实现高精度控制。

基于椭圆逼近算法的低通IIR滤波器设计与实现

为满足制导系统较高的实时性要求,结合视线角速率的时频域特点,提出一种基于椭圆逼近算法的低通无限脉冲响应(IIR)滤波器。首先根据输入信号的特性确定滤波器技术指标,然后计算得到滤波器系数,最后通过与不同IIR滤波器进行仿真对比和实测数据统计,验证该滤波器的性能。实验结果表明:该滤波器能够滤除信号中的高频噪声,具备良好的频率选择性和实时性,满足工程应用的需求。

捷联式光学图像导引头视线角速率估计

为准确估计捷联导引头视线角速率,建立了捷联式光学图像导引头数学模型,根据弹目运动相对关系进行视线角速率估计算法研究。定义了估计算法所需坐标系并建立了导引头与陀螺数学模型;根据弹目相对运动学及姿态关系建立视线角速率估计非线性状态方程;针对滤波精度与实时性应用的问题,提出无迹Kalman滤波(UKF)方法估计视线角速率,并建立半物理实验系统进行算法验证,实验结果表明:视线角及视线角速率的最大估计误差分别为0.37°与0.68°/s,估计精度分别为0.1008°与0.2116°/s;数字信号处理器(DSP)中算法运行时间约为3.8ms,视线角速率估计算法同时能满足制导系统对精度与实时性的要求。基于UKF的视线角速率估计算法为捷联式光学图像导引头的工程应用提供理论依据。

电视导引头视线角速度数据滤波实验研究

导引头对目标视线角速度的准确测量是导弹实现比例导引律的前提条件。对于速率陀螺稳定平台式导引头,由于速率陀螺固有的高频电噪声以及搭载平台的随机扰动,会导致导引头输出信号存在大幅随机噪声,无法实现视线角速度的准确测量。通过实验研究了一种搭载飞艇使用的电视导引头测量数据的滤波方法。基于对导引头原始输出数据的分析,获得随机扰动的特征频率,采用相应截止频率的低通滤波器对导引头输出数据进行数字滤波,有效滤除了陀螺高频电噪声和源自搭载平台的低频噪声,实现了对视线角速度的准确测量。

考虑非高斯相关噪声的视线角速率提取算法

针对捷联导引头敏感信息存在非高斯噪声且状态噪声与观测噪声相关的问题,提出了修正球面坐标系下带有相关噪声解耦的扩展椭球集员滤波(ESMF)算法。首先,通过对弹目相对距离及其变化率的规范化处理,得到修正球面坐标系下的视线角速率提取模型;然后,利用相关噪声解耦方法去除观测方程中耦合的状态噪声项,基于泰勒级数展开推导了相关噪声解耦后的模型线性化表达式,得到包含线性化误差的虚拟噪声椭球集合,并根据最小迹和最小化尺度因子上界的优化方法得到状态更新与观测更新椭球,形成非高斯相关噪声解耦的扩展椭球集员滤波算法。仿真结果表明,所提算法能够在考虑非高斯相关噪声的情况下,实现捷联导引头视线角速率的高精度提取。