基于TCP/IP协议的无人机IFFC系统仿真

为了提高无人机自主飞行、自主攻击的能力,设计一种整体式的无人机综合火力/飞行控制系统(IFFC系统),并对激光制导炸弹模态下的系统进行数字仿真。系统基于Winsock的TCP/IP协议的C/S模式,在服务器上完成无人机火控解算、火飞耦合器设计,在客户端设计基于PID算法的飞行控制模块。火控系统根据飞行状态和目标信息实时计算炸弹可达区域,瞄准距离误差经过火飞耦合器形成航向和俯仰控制命令反馈给飞控系统,驱动载机消除瞄准误差,实现闭环控制。实验结果表明,无人机的瞄准速度和攻击精度都有所提高,为进一步开展自主式UAV的研究打下基础。

武装直升机IFFC系统目标状态估计器的设计与仿真探讨

目标状态估计器(TSE-Target State Estimator)是综合飞行/火力控制(IFFC-Integrated Flight and Fire Control)系统中的一个重要组成环节,它对测量的目标参数进行滤波估值,提高了火控系统的命中率。本文阐述了目标状态估计器的设计一般方法,并以地面匀速运动的坦克为目标,对其进行了设计与仿真。

综合火力/飞行控制系统中目标状态估计器的分析与设计

本文主要研究用于综合火力/飞行控制(IFFC)系统中的目标状态估计器(TSE)的分析与设计问题。首先利用目标机动加速度的二阶马尔可夫模型,在横滚稳定的目标视线坐标系上建立了一种TSE 数学模型,其状态方程是九维非线性时变微分方程组,观测方程为四维线性定常方程组。尔后分析和讨论了该模型的结构特点,将其在算法上解耦简化为三个三维子系统,从而使滤波计算量大为降低,得到了便于实时处理的离散化TSE 数学模型。最后用离散形式的次优Kalman 滤波方法实现了对目标状态的滤波估计。仿真结果表明,目标状态估计精度较高,能够满足IFFC 系统的需要。

机动目标状态估值器设计及其微机实现

本文推出一整套适用于IFFC系统的目标状态估值器算法.根据运动学理论建立了机动目标状态模型.该模型采用具有自适应能力的二阶马尔科夫过程作为目标的加速度模型,估值器算法以卡尔曼滤波原理为依据,采取一系列简化及自适应措施,增强了实时性,使估值器具有一定跟踪机动目标的能力.本文还深入研究了估值器微机实现问题,采用汇编语言编程,在保证计算精度的前提下使得计算机时间和存贮空间尽可能少.仿真结果表明,计算机时间小于11毫秒、存贮空间15KB,基本上满足IFFC的使用要求.