跟踪-微分器在全捷联制导中的应用分析

以仅能获取角度信息的全捷联导引头为研究对象,针对采用直接微分提取惯性视线角速率时存在的噪声放大问题,基于跟踪微分器设计了一种全捷联制导信息提取算法。结合导引头的性能指标要求,对3种不同形式跟踪微分器的提取效果进行了对比分析。仿真结果表明,采用非线性微分器进行惯性视线角速率提取,可以减小延迟时间,避免噪声放大,有效提高制导精度,具有一定的工程应用价值。     

全捷联导引头制导信息滤波算法及仿真

全捷联导引头存在制导所需的视线角速度信号不能直接测量的问题,基于无迹施密特卡尔曼滤波器(unscented Schmidt-Kalman filter,USKF)提出了一种全捷联导引头的制导信息提取算法。USKF对增广状态中的参数向量不进行校正,避免了参数观测误差过大对于滤波器性能的影响。在目标机动及制导律有落角约束要求的条件下,对制导信息提取算法进行了仿真验证。仿真结果表明,USKF滤波器性能优于传统非线性滤波器EKF及UKF,能够更准确地给出制导律所需信息,为全捷联导引头方案提供了理论基础及工程应用参考。     

导引头角跟踪系统前置滤波控制方法

为解决传统基于速率陀螺反馈的模拟式导引头角跟踪回路控制方法跟踪现代高速、大机动目标能力较弱的问题,引入卡尔曼滤波概念,提出了一种基于滤波环节前置的导引头角跟踪系统控制方法。首先在导弹弹体视线坐标系中建立数学模型,推导了导引头角跟踪系统状态方程,并以目标“当前”统计模型描述目标机动,依据导引头实际可测量条件选取失调角作为系统唯一观测量;而后分析了传统角跟踪控制方式跟踪精度低、发散早的内在限制因素,构想了前置卡尔曼滤波改进控制方法;在此基础上设计了卡尔曼时域离散状态估计器,实现了导引头信息的在线实时迭代解算;最后分别针对导弹从迎头、尾后、侧向3个角度攻击采取不同机动规避策略目标的场景,进行了导引头角跟踪情况对比。仿真结果表明,基于滤波环节前置的改进控制方法可减小因目标机动所造成的失调角震荡,延迟角跟踪系统的发散时间,进一步压缩导引头末段失控距离,改善导引头抗大机动目标能力并最终提高导弹命中概率。     

基于跟踪微分器的导引头半捷联稳定系统半实物仿真研究

为计算平台惯性角速度,将跟踪微分器应用到导引头半捷联稳定系统中.介绍了跟踪微分器原理,对基于跟踪微分器的导引头半捷联稳定系统进行了数字仿真和半实物仿真,仿真结果表明导引头半捷联稳定系统的稳定性能随弹体扰动频率升高而降低,典型弹体扰动下半捷联稳定系统的稳定性能满足指标要求.     

基于磁强计和陀螺的姿态测量方法

提出了一种采用磁强计和单轴微机械陀螺的低成本磁-惯性姿态测量方法.介绍了系统的基本组成及其工作原理.三分量磁强计固连在弹体上,三轴与弹体坐标系重合,单轴微机械陀螺安装在弹体轴线上;对陀螺测量的滚转角速率实时积分得到弹体滚转角,结合三轴磁强计输出的地磁分量测量值,通过求解姿态解算方程获得姿态信息.建立了弹体姿态解算数学模型,以某火箭弹为例,对该模型进行了仿真.误差分析表明:姿态角解算结果具有较小的误差,且误差不随时间积累.     

基于CKF的非线性船体变形惯性测量方法

船体变形的精确测量对于优化大型船体结构设计、不同部位的刚度设计以及提高舰船传递对准精度都有很现实的意义,而基于惯性传感器的角速率匹配法是测量船体变形的研究热点。针对大型船体中惯性测量单元存在大安装误差角的情况,建立非线性的船体变形模型以及光纤陀螺的漂移模型,采用CKF滤波方法进行估计;理论推导了UKF与CKF两种非线性滤波的估计精度,并进行了理论比较分析与仿真验证。结果表明随着航向安装误差角从30°增加到50°,静态误差角和动态误差角的估计精度始终保持在20″以内。与UKF相比,随着系统非线性程度的增强,CKF的性能优势更加明显。     

捷联惯性组合在舰标定技术研究

文章研究了捷联惯性组合的在舰标定问题。对于陀螺仪提出以姿态误差角作为观测量,采用系统级标定法进行标定。在标定过程中将舰载主惯导给出的导航坐标系角速率ωnin引入到捷联惯性组合的姿态更新,实现了姿态误差与速度误差和位置误差的解耦,避免了由于所列状态量过多而造成的矩阵维数过大的问题。对于加速度计提出以舰载主惯导对比力矢量的测量值作为参考量,以捷联惯性组合对该矢量的测量误差作为观测量对其进行标定。计算机仿真结果表明,文中给出的方法可以有效地完成捷联惯性组合在舰标定,且标定精度较高,具有较强的实际意义。     

基于扩展卡尔曼滤波的高转速修正引信滚转角测量方法

针对二维弹道修正技术中采用双旋稳定弹总体设计方案的修正引信在全弹道范围内的旋转特点,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的高转速修正引信滚转角测量方法。以某双旋稳定迫弹为仿真平台,建立了7自由度(DOF)外弹道仿真模型分析修正引信的旋转特性,完成了滚转角与弹载陀螺输出之间的解析关系推导并验证其正确性;在引入陀螺固有系统误差、测量误差以及北斗卫星定位测量误差后,基于扩展卡尔曼滤波估计方法对修正引信滚转角进行实时测量,仿真结果表明:采用该方法1 s内就可以实现滚转角解算快速收敛,全弹道滚转角解算绝对误差不大于6°,在弹道10~40 s段解算绝对误差不大于2°;通过炮射试验的采集数据进行验证,以15~35 s弹道段为例,滚转角解算绝对误差不大于10°,绝对误差的均值为3.9°,可以满足修正系统的滚转角测量精度要求。     

主动雷达导引头速度信息辅助捷联惯导的组合系统性能分析

主动雷达导引头(ARS)在飞行中段向地面开机，可利用多普勒效应得到沿导引头波束方向的速度测量值，具有辅助惯导的潜力。文中采用卡尔曼滤波算法，建立了导引头波束速度信息辅助惯导的模型。研究表明，利用该测速信息可辅助捷联惯性导航系统(SINS)，构建主动雷达／捷联惯导系统，在不增加导航设备的基础上，可提高纯惯导系统的精度。该系统能给出米级精度的速度信息，明显抑制了惯导位置误差的增长，具有良好的应用潜力。     

MEMS陀螺的模糊自适应卡尔曼滤波

以捷联惯导系统为应用背景,在建立MEMS陀螺的数学模型后,针对常规卡尔曼滤波算法的不足,引入一个加权因子,实时地对系统噪声和观测噪声进行估计和修正,从而降低系统的模型误差,抑制滤波发散。实验证明,在确保整个导航系统可靠性的前提下,MEMS陀螺提供了更加精确的角速率信息。     

基于UKF的海底集矿车组合导航研究

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在海底集矿车组合导航系统应用时存在着计算复杂、线性化误差大等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型,将无色卡尔曼滤波(UKF)用于集矿车长基线声学导航(LBL)与推算导航(DR)的组合导航系统中.考虑到测量数据时延,组合导航系统融合LBL与DR信息,得到海底集矿车位置估计.研究结果表明:采用EKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.14,0.32,0.48m,北向定位精度为0.13,0.28,0.44m;采用UKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.10,0.26,0.37m,北向定位精度为0.09,0.24,0.34m.测量数据时延越短,EKF,UKF的位置估计效果都会越好.但与EKF方法相比,UKF方法能够明显减少组合导航系统的线性化误差,提高海底集矿车导航系统的精度与稳定性.     

CDKF在捷联惯导系统大失准角初始对准的应用

文章基于欧拉平台误差角的概念,建立了大失准角条件下的捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,深入研究了中心差分卡尔曼滤波(CDKF)技术及其在大失准角对准中的应用,进行了静基座下基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)和CDKF滤波的SINS初始对准仿真。仿真结果表明,在失准角均为大角度条件下,用CDKF滤波水平对准精度可达0.18,′方位对准精度可达1.63,′比EKF具有更高的精度,并且避免了求Jacobian矩阵带来的不便,提高了可靠性;与UKF相比具有稍高的精度,并减少了可调参数,在实际应用中更加简单方便。     

弹用捷联式惯性导航系统数值仿真

以某导弹规划航迹为对象,对捷联式惯性导航系统进行了数值仿真.通过规划航迹数据提取出弹体的比力和角速度信息,输入至惯性测量器件模型,以其输出激励导航计算模块,得到弹体的位置、速度、姿态角误差等导航数据,将其与规划航迹中相应的数据对比得到计算误差.同时由捷联式惯性导航系统的误差方程建立SIMULINK模型,给出了模型的仿真结果.对比计算误差与模型仿真结果,验证了捷联式惯导系统数值仿真的正确和有效性.     

基于OTSUKF的飞行器惯性测量单元的故障诊断

线性系统存在随机偏差情况下,最优二步卡尔曼滤波(OTSKF)可以获得系统状态及偏差的最优估计。无迹卡尔曼滤波(UKF)利用Sigma点采样和UT变换技术经非线性系统传播状态的均值和方差,是一种典型的非线性滤波方法。飞行器是一种典型复杂非线性系统,将惯性测量单元(IMU)的故障作为一种随机偏差处理,建立了包含IMU故障的滤波模型。将UKF算法和二步滤波思想应用到飞行器之中,提出了一种适用于飞行器IMU故障诊断的最优二步无迹卡尔曼滤波(OTSUKF)算法。针对于飞行器,提出了一种滤波模型设计的方法。基于该模型,应用所提出的OTSUKF算法实现了飞行器状态的最优估计和IMU故障的辨识,该算法经过了实际飞行数据验证其对风扰动具有鲁棒性并且与已经被提出的迭代最优二步扩展卡尔曼滤波(IOTSEKF)方法进行了对比验证其最优性。     

一种基于卡尔曼滤波的姿态信息融合方法

针对卫星平台上存在的由高频微角颤振引起的载荷光轴指向精度降低,提出了一种基于卡尔曼滤波的姿态信息融合方法,提高姿态确定指向精度。建立基于星敏感器与陀螺的低频带姿态确定系统和MHD-ARS(magneto-hydro-dynamics,MHD,angular-rate-sensor,ARS)高频姿态信息测量系统的数学模型,采用卡尔曼滤波进行宽带宽的姿态信息融合。仿真结果分析表明当存在高频微角颤振时,采用卡尔曼滤波的姿态信息融合方法的估计精度要优于传统的低频带姿态确定系统,且在频域上能够实现扩展姿态测量带宽的目的,验证了姿态信息融合方法的有效性和精确性。     

多约束条件下全捷联制导空地导弹弹道方案研究

针对全捷联空地导弹视场小、过载能力有限,对攻击目标具有一定角度约束的问题,提出了一种分段制导方案.该方案将攻击弹道分为滑翔段、落角约束段、截获调整段、末制导段和盲区段.滑翔段增加射程,落角约束段提前实现终端落角可控,截获调整段调整弹体姿态,使目标进入导引头视场区域内,为导引头截获目标创造条件,末制导段采用比例导引、姿态...     

基于小波变换和陀螺的高旋弹角运动测量技术

为解决陀螺测量高旋弹角运动参数的问题,在对高旋弹的运动特性进行分析研究的基础上,建立陀螺测量角运动参数的数学模型,提出基于小波变换和陀螺的高旋弹角运动参数测量方法。先对基于俯仰轴安装的陀螺测量数据进行小波滤波,得到近似正弦曲线的耦合角运动曲线,再利用正弦曲线过零点和极值点计算弹体俯仰角速度、滚转角速度及滚转角。实验证明,所提方法能有效测量高旋弹的俯仰角速度、滚转角速度和滚转角,测量结果精度较高。     

一种基于导向矢量约束的恒模盲波束形成算法

针对阵列信号波达角(direction of arrival,DOA)先验信息已知的情况,利用信号的恒模特性,在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)结构下,提出一种附加阵列导向矢量约束的自适应波束形成算法.对约束情况下的卡尔曼滤波目标函数运用拉格朗日乘子法,求得约束条件下的最优估计表达式,并将其推广到无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法中,通过约束迭代算法对阵列估计信号的导向角施加约束,实现约束UKF自适应波束形成算法的最优权值分配.仿真过程中,用所提算法与约束恒模迭代最小二乘算法和约束最小方差迭代最小二乘算法作对比,表明表明,该算法在收敛速度、信噪比、稳健性、跟踪性能方面具有较好的性能.     

利用SAR图像匹配的弹体定位新方法

在导引头末制导阶段,常采用景象匹配技术修正弹体飞行轨迹的位置偏差,而传统基于多普勒信息的定位方法对误差敏感,无法满足精确制导的需求．针对上述问题,提出一种新的弹体定位方法,通过构建以场景中任意点为北天东坐标系原点的定位几何模型,获取景象匹配后弹载合成孔径雷达图像中多特征点的位置信息;然后以对应的斜距信息构造非线性方程组,运用高斯牛顿-遗传混合算法解算出弹体实际位置,从而准确地对弹道修偏．     

基于优化无迹Kalman滤波的电网动态谐波估计

提出一种基于粒子群优化的无迹卡尔曼滤波(particle swarm optimized unscented Kalman filter,PSOUKF)的电网动态谐波估计方法,利用包含种群分类与动态学习因子的改进粒子群优化算法,优化无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)的状态噪声协方差和观测噪声协方差,使系统噪声对电网动态谐波估计结果的影响得到充分考虑,克服了传统UKF算法将这两种方差视为常数导致的动态谐波估计精度低的缺陷.仿真结果表明,PSOKUF算法比卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法和传统的UKF算法更有效,在没有增加计算复杂度的情况下,能够提高动态谐波估计精度.