海态制导工具系统误差建模与参数估计

海基制导工具系统误差分离,是潜射导弹精度分析的重要课题.首先分析了潜射导弹的弹道数据受发射时的初始状态,如原点定位与潜艇初速等各种因素的影响,然后在速度域上综合考虑初始误差和制导工具误差,建立海基制导工具系统误差分离的非线性系数模型,最后给出估计算法并进行仿真评定.计算结果证实模型和算法的可行性.

相关性和显著性结合的制导工具误差系数分离方法

针对惯性制导工具误差分离准确度较低的问题,提出了一种相关性和显著性结合的惯性制导工具误差系数分离方法。首先,完整、准确的惯性测量系统误差模型是实现弹道导弹制导工具误差准确分离的基础,依次建立了陀螺仪和加速度计的高阶误差模型,可分离的误差系数达到63项,以此模型为基础,建立遥外测速度误差矩阵方程。其次,对于环境函数矩阵的复共线问题,给出了结构矩阵相关时的遥外测速度误差重构模型和系数计算方法,在经过相关性检验后的模型基础上,结合显著性检验方法,突出因子和输出之间的显著性关系,简化了模型,分离出了更精确、显著的制导工具误差系数。最后,将使用相关性和显著性结合得到的误差系数代入遥外测速度误差模型中进行补偿,得到补偿后的速度残差基本在±0.2 m/s之内,补偿效果较好。

潜射导弹初始误差与制导工具误差分离研究

首先分析了发射初始误差对导弹落点偏差的影响机理,然后利用初始误差在发射惯性系中的传递关系得到了初始误差环境函数矩阵,建立了综合考虑初始误差与制导工具误差的完整误差分离模型,并提出了一种分时间段的误差分离方法。此外还讨论了遥外差信息的选取原则。

考虑初始误差的制导工具误差分离建模与参数估计

影响海基导弹落点偏差的因素主要是制导工具误差和初始发射参数误差。详细讨论了工具误差系数、初始发射参数误差与遥外差的关系,建立了海基导弹制导工具误差、初始误差分离的线性模型。最后根据六自由度弹道仿真程序仿真的遥测数据和外测数据对模型进行了验证,计算结果证实了模型和算法的正确性与可行性。

基于试验设计与弹道仿真的制导工具误差快速评价方法

提出一种以射击精度作为评价标准,通过弹道仿真对制导工具误差进行快速综合评价的方法。讨论了正交试验设计、均匀设计、拉丁超立方设计等三种试验设计方法,并根据抽样数据的特点和不同抽样方法的要求,提出将拉丁超立方抽样法与对偶变数方差缩减技术相结合用于弹道仿真分析,建立了射击精度与制导工具误差系数的简明函数关系式,实现了对制导工具误差的有效评价。经仿真验证,本方法可行有效。

制导工具误差折合的遗传主成分方法

制导工具误差折合是导弹精度评定中的重要问题,传统主成分方法中主要成分选择根据试验弹道环境函数矩阵特征值选择,仅考虑了试验弹道的影响,而在试验弹道中作为主要成分,在全程弹道中并不一定是主要成分。提出了充分考虑试验弹道与全程弹道特点的主成分确定方法,并利用遗传算法确定最佳主成分子集。仿真计算表明,与最小二乘和经典主成分方法相比,遗传主成分算法获得的全程弹道遥外差与落点偏差更接近于真实值。

基于最优LS-SVM的制导工具误差分离与折合

将最小二乘支持向量机方法应用于制导工具误差分离于折合。利用线性核函数获得了工具误差系数的估计,然后利用交叉验证技术推导了最小二乘支持向量机最优参数的选择准则。该准则的计算是基于模型求解的中间参数,所以并没有增加很多的计算量。最后根据六自由度弹道仿真软件进行了特殊弹道与全程弹道的仿真。仿真计算表明,与最小二乘和主成份方法相比,最优最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。

特征根估计方法在SINS制导工具误差估计中的应用

特征根估计方法具有降低模型复共线性程度和提高参数估计效果的作用,但是在SINS制导工具误差估计中,如何有效地筛选特征根却成为特征根估计的重要问题。文中通过研究特征根与残差平方和之间的关系,提出了以残差平方和与系统阶次比最小为准则(即MRSO准则)的特征根筛选方法。仿真分析表明,改进的特征根估计方法具有很强的工程实践性,从而推动了该方法在实际工程中广泛应用。

SINS制导工具误差补偿研究

针对现有捷联惯性导航系统(SINS)制导工具误差模型不能满足“天地一致性”的问题,提出了基于实际弹道数据的SINS制导工具误差补偿方法,即首先建立SINS制导工具误差模型,然后采用改进的特征值有偏估计(LRE)方法估计具有复共线性特性的误差模型,最后利用该误差模型对捷联惯性仪表进行误差补偿。半物理仿真试验的结果表明,高度通道的最大测量误差由补偿前的52m降低到补偿后的8m,其余通道的补偿效果类似。这证明了该误差模型的正确性和估计方法的有效性,为将来SINS制导工具误差补偿和提高SINS制导精度提供了充分的依据。

初始误差和制导工具误差估计的非线性方法

准确估计初始误差和制导工具误差是机动发射飞行器精度鉴定必须解决的重要问题之一,提出了一种基于非线性模型的误差估计新方法。给出了平台初始失准角向定向误差的转换方法,采用不动点迭代法实现真实视加速度的精确计算,将真实发射系的轨道参数表示为初始误差和工具误差的非线性函数,结合外测数据建立了同时估计初始误差、工具误差、外测系统误差、遥外测时间零点偏差的非线性模型,避免了初始误差的线性化近似。给出了Bayes极大后验估计方法,利用非线性模型和先验信息获得误差的最优估计,证明了估计方法的收敛性。仿真结果表明,所提方法提高了初始误差和工具误差的估计精度,并实现了测量数据的自校准。

再入飞行器的制导工具误差分段补偿技术研究

针对再入飞行器的惯性仪表误差模型在地面测试环境下和真实飞行环境下不一致的特点,提出了按照过载变化的大小对其误差模型进行分段辨识和分段补偿的方法,以补偿飞行器高速再入过程中的制导工具误差。最后通过计算机仿真试验验证了此方法的正确性,为实际应用提供了理论依据。

制导工具误差对落点精度的影响分析及精度评估

基于给定的制导工具误差模型,运用蒙特卡罗方法进行弹道仿真计算,得到了关于导弹的落点偏差信息,在此基础上分析了工具误差系数对导弹落点精度的影响,同时给出了几种小样本情况下导弹命中精度的估计方法,并采用有效性的度量指标比较了几种方法的准确性,给出了一些有益的结论。

制导工具误差线性模型估计的影响因素分析

影响制导工具误差线性模型估计精度的主要因素有遥外测参数精度和环境函数矩阵的病态问题。文中详细推导了遥外测参数精度对遥外差的影响公式,对采用优选模型和参数估计方法减轻环境函数矩阵病态问题进行了分析。仿真计算表明,较高精度的观测数据、合适的优选模型和参数估计方法是提高制导工具误差线性模型估计精度的关键因素。

制导工具误差评价方法研究

针对目前制导工具误差评价和落点精度评定的方法中存在的缺陷,提出了基于环境函数法和弹道仿真法的制导工具误差综合评价方法,推导了制导工具各单机单项性能指标与导弹落点精度的函数关系式和交叉耦合关系式。仿真结果说明本方法可行有效,可以对制导工具误差进行更全面的评价。

岭型主成分估计分离制导工具系统误差方法研究

针对制导工具系统误差分离中环境函数矩阵严重病态,最小二乘估计和主成分估计结果不准的问题,提出了采用岭型主成分估计改善估值结果的方法,分析了该方法的估计结果具有更小的均方误差和更高估计精度。计算机仿真结果证明,在29项制导工具系统误差分离中,岭型主成分估计能在一定程度上克服环境函数矩阵病态的影响,岭型主成分估计分别比最小二乘估计和主成分估计的估准项数多8项和2项。

制导工具误差折合精度影响因素分析

制导工具误差折合是导弹精度评定中的重要问题,其中最关键的技术问题是工具误差的折合精度问题。本文分别对用公式法求取误差折合系数时影响精度的各种因素从理论上进行了系统分析,并得出了外测误差精度、采样点数和弹道特性是影响折合精度的主要因素的结论。仿真计算结果表明了理论分析的正确性,为后续提高误差折合精度指明了方向。

地心系下动基座飞行器制导工具系统误差分离

在经典动基座飞行器制导工具系统误差分离中,原点误差不仅影响平台惯性系下的视速度,而且对外测发射系数据也有影响。若仍利用发射系数据进行误差分离,将无法扣除原点误差对外测数据的影响。因此,提出在DX2地心系下进行误差分离,由于地心系下的飞行数据是由测站系转换而来,故地心系下的外测数据不受原点误差的影响。鉴于地心系下误差方程的复杂性,文中利用进化策略方法分离误差,可简化公式推导。仿真计算结果表明:该方法能同时分离制导工具系统误差和原点误差,且分离结果不随原点误差的增大而明显变差。

分组遗传算法在制导工具系统误差估计中的应用

针对飞行器制导工具系统误差估计过程中环境函数矩阵病态,导致传统分离方法精度较低的问题,提出了一种分组遗传算法并将其应用于制导工具系统误差分离。分组遗传算法是将遗传算法中的输入学习样本进行分组,分别执行遗传算子,并依据各组群适应度函数来进行融合输出。分组遗传算法可以有效提高遗传算法的计算效率,同时分组进化融合输出可以进一步提高制导工具系统误差的分离精度。某次试验数据处理结果证明了算法有效性。

制导工具误差分离自适应正则化模型及应用

在无地面测试信息条件下,针对制导工具误差分离的线性模型,提炼了基于稀疏约束的正则化模型一般形式。基于极大似然理论推导了自适应参数正则化模型,正则化参数可随逼近误差的变化而相应变化,避免了选取普适性正则化参数的困难。提供了基于拟牛顿方法的求解算法。实验结果表明,在同等条件下,该方法优于主成分分析方法和固定参数的正则化方法。

一种基于CMA-ES的制导工具误差分离方法研究

为提高制导工具误差线性模型求解精度,基于优化模型,利用进化策略方法实现了对制导工具误差线性模型的求解,并研究了遥、外测数据随机误差对制导工具误差线性模型求解精度的影响。仿真结果表明,该方法优于主成分法,制导工具系统误差系数估计值与仿真均值之差均比标准差小3倍,遥测数据随机误差对环境函数的影响较小,遥外差数据随机误差对线性模型求解精度影响较大,制导工具系统误差的最大偏离真值量比标准差大1倍。