捷联寻的弹药惯性视线重构及制导系统设计

捷联导引头测量信息中耦合了弹体姿态信息,无法直接运用于制导指令解算。基于下视的捷联寻的方案,建立了从探测视线信息和弹体姿态信息中提取惯性视线角的理论解耦模型以及在倾斜稳定情况下的简化形式。通过非线性微分滤波器——跟踪微分器获得平滑的惯性视线角速率,设计了捷联寻的弹药制导综合系统。弹道仿真结果表明:基于下视的捷联寻的方案能够有效实现近程制导弹药的精确制导,具有一定的工程价值。

全捷联小型弹药制导系统设计

围绕适用于小型无人机、单兵等平台的微小型弹药制导化需求,提出了基于捷联导引头和捷联惯导的全捷联制导控制方案。针对全捷联体制无法直接提供有效制导信息的问题,导出了惯性视线速率的理论方程及滚转稳定条件下的实用形式,设计了非线性微分器以实现稳定的视线信息数值微分。给出了作为内回路的PI校正两回路过载驾驶仪。分别进行了机载平台和单兵发射的仿真。结果表明:全捷联技术可以有效解决小射程条件下制导弹药的小型化、精确化,多约束条件下的制导控制系统设计是应用的关键。

基于无迹卡尔曼的全捷联旋转弹导引信息估计

以旋转弹的全捷联导引头为研究对象,重点研究了旋转弹的全捷联导引头视线角及视线角速率估计方法。全捷联导引头的结构和传统速率陀螺导引头有较大差别,其测量系统与弹体固联,导引头只能获得弹体坐标系下的测量信息,并且测量信息中耦合有弹体姿态信息,无法直接用于旋转弹的控制制导。根据坐标系之间的转换关系建立了旋转弹惯性视线角的数学模型和视线角解耦模型,从而进一步确立旋转弹惯性视线角估计的数学模型。选用无迹卡尔曼滤波方法(UKF),设计出卡尔曼滤波器,对估计到的含有噪声信息的视线角进行滤波;最后进行数学仿真,验证了视线角估计数学模型的有效性,与扩展卡尔曼滤波方法(EKF)和容积卡尔曼滤波方法(CKF)相比,UKF对于全捷联旋转弹的导引信息估计有更高的精度。

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。