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.

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。

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。

基于弹道的制导工具系统误差非线性分离方法

给出了在弹道参数上直接解算的制导工具系统误差分离非线性模型.在外测系统误差相同的情况下,与基于弹道参数的线性模型比较,理论证明和仿真算例均表明该方法分离精度得到提高,可满足工程要求.

发射原点误差对制导工具系统误差分离的影响

发射原点作为远程飞行器试验中制导工具系统误差分离的重要参数,直接影响制导工具系统误差分离结果。对发射原点误差对制导工具系统误差分离的影响进行了分析,推导了发射原点误差对遥外差和制导工具系统误差分离的影响公式。仿真计算结果证明了文中对发射原点误差影响制导工具系统误差分离的分析结果的正确性。

制导工具系统误差估计的新方法

把制导工具系统误差与外弹道测量的系统误差一并考虑 ,建立了一个能同时估计制导工具系统误差和外弹道测量系统误差的数学模型 ;对环境函数的精确计算、制导工具系统误差模型对制导工具系统误差系数估计精度的影响进行了深入研究 ;最后用非线性回归模型的参数估计理论给出了制导工具系统误差系数与外弹道测量系统误差的估计及估计的精度评定 .

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。

显式制导下飞行器落点精度蒙特卡洛仿真

制导工具系统误差对飞行器落点精度影响重大,其造成的落点偏差占总落点偏差的70%以上。根据飞行器飞行力学模型,利用计算机仿真技术实现对真实打靶的模拟,研究在显式制导下,制导工具系统误差对飞行器落点精度的影响。算例结果表明,蒙特卡洛方法可以给出在一定制导工具系统误差系数方差下,飞行器的圆概率落点偏差。

精度评定的分解综合及精度折合

针对试验精度指标进行了系统分解和综合,建立了充分利用历次试验数据的误差因素分系统的命中精度评估和精度折合模型.针对制导工具系统误差造成的弹道差和落点偏差折合提出了一种新方法.基于奇异值分解和矩阵转换,研究了工具误差折合的可行性条件,在此条件下,不需解算系数就可得到不同射程下的制导工具系统误差的折合值.结合试验数据的系统分解建立一体化融合模型,得到精度评定结果.