单兵全捷联图像制导弹药制导信息估计技术

针对全捷联图像导引头无法直接得到惯性系下的视线角速率问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波的制导信息估计算法。首先推导了理想条件下视线角速率的解耦公式。进而基于扩展卡尔曼滤波方程,建立了全捷联体制下的制导信息估计模型,结合单兵便携式制导弹药的作战使用模式,通过蒙特卡洛打靶进行了精度仿真分析。最后通过半实物仿真实验对制导系统的闭环可行性进行了验证。结果表明,通过该算法估计得到的制导信息可以满足全捷联制导弹药命中精度的要求,全捷联图像导引头结合制导信息估计算法的技术途径具有较高的工程价值。

基于自适应扩展卡尔曼滤波的导弹制导信息估计

在机动目标的被动跟踪研究领域,导引头仅能量测到视线角速度或视线角信息,利用仅有的角度测量信息对制导信息进行估计,是导弹实现先进导引律精确命中机动目标的基础。本文针对机动目标的被动跟踪问题,选取“当前”统计模型作为机动目标模型,建立系统状态方程和量测方程,提出一种适应于大机动目标的自适应扩展卡尔曼滤波算法对制导信息进行估计。通过仿真实验可以看出,本文所提出的算法具有较好的滤波效果,对制导信息的估计误差满足系统精度要求。

考虑弹体柔性振荡的全捷联导引头制导信息提取

随着拦截导弹弹体长细比的增加和直接侧向力的作用,拦截导弹上全捷联导引头量测信息严重受到弹体弹性振荡和控制力矩激励的影响,从而造成导弹制导精度的下降。针对现有惯导安装在弹体质心附近的振荡波腹处无法敏感导引头振荡的不足,提出了一种在导引头安装微机电陀螺器件测量振荡角速度,构造差分观测量的新状态模型,通过交互式多模型的容积卡尔曼滤波算法,实现对视线角速度的解耦和精确提取。通过构建导弹六自由度制导与控制仿真模型,采用蒙特卡罗打靶仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,模型重构后的滤波算法可以将弹体振荡的均方根误差压缩到0.5°以内,并有效跟踪弹目视线角速度。

基于两枚导弹协同定位信息的目标跟踪算法

给出了一种基于两枚导弹测向信息的目标跟踪算法,首先根据测向交叉定位原理给出目标位置的最小二乘解,然后以其作为Kalman滤波器的输入对目标的位置、速度进行估计,仿真证明这种方法有效解决了仅利用最小二乘方法不能估计目标速度及位置估计值方差过大的问题。

交互多模型的Rao-Blackwellized粒子滤波算法在多目标跟踪中的应用

在雷达信号处理领域,运动目标跟踪问题一直是研究的重点,而非线性滤波问题则是难点所在。本文以Rao-Blackwellized粒子滤波(RBPF)算法为基础,针对其应用于雷达目标跟踪时产生的算法收敛情况较差问题进行研究。为提高算法的收敛性能及滤波精度,对RBPF算法中线性部分采用交互多模型的方法进行状态预测和校正,利用数字仿真对更改后的算法进行验证,结果证明改进后的RBPF算法在各个方面均有较大程度改善。