基于摄动原理的火箭弹落点实时预测

基于摄动原理,提出了以6自由度弹道方程解算的弹道为火箭弹基准弹道,求解参数扰动引起的落点偏差变化量的落点实时预测方法,并给出了详细解算步骤。将各种扰动系数的解算赋予地面火控计算机,降低了弹载计算机的解算复杂度和解算量。以122 mm火箭弹为例,选取一条基准弹道,分别对无扰动、仅存在初始扰动和全弹道存在随机扰动3种条件下的无控弹道进行了落点预测仿真实验和火箭弹落点预测飞行试验。研究结果表明：该方法在仿真实验和实际飞行试验中都具有较高的预测精度,横向偏差收敛速度较纵向偏差快,其波动幅度在全弹道上较纵向偏差小,而且纵向偏差预测在火箭弹降弧段才趋于收敛;采用该方法进行预测时每次解算时间为167 ns左 右,远小于弹载控制器2 ms的控制周期,实现了实时预测。     

一种一维弹道修正弹自适应落点控制算法

针对在发射前预先装定弹道信息的传统弹道修正弹控制方法存在易受外界因素扰动的问题,提出了一种一维弹道修正弹自适应落点控制算法;通过建立弹道滤波模型外推弹道,利用自适应落点控制算法,得到阻尼器修正参数修正弹道,并根据弹丸飞行参数每隔特定时间循环上述过程实现自适应修正,直到引信引爆;仿真结果表明:滤波外推后的弹道更接近于实际弹道,经过多次弹道修正可以有效减小落点弹目偏差,与传统弹道修正方法相比较,改进弹道修正方法可较大幅度提高对静态目标的打击精度.     

基于线性弹道模型的末段修正弹落点预测

针对末段修正弹在弹道末段快速预测落点的问题,提出一种将六自由度刚体外弹道模型线性化的方法,得到线性弹道方程组并求其解析解,结合剩余飞行弧长估算公式,推导出弹道落点快速预测解析公式。以六自由度弹道为基准,通过仿真分析了不同射角不同预测点下线性弹道模型预测法的预测精度和解算时间,结果表明该方法对偏流方向的落点预测误差小于8 m,解算速度相比三自由度数值积分落点预测法提高了一个数量级。该方法为弹载计算机进行实时快速弹道解算提供理论依据,对末段修正弹的工程应用具有参考价值。     

基于摄动理论的弹道修正榴弹落点偏差预测

榴弹二维弹道修正引信要求选用精度高、计算量小的落点预测算法,弹道积分外推和多项式拟合均不满足该要求。针对该问题,提出了基于摄动理论的落点偏差预测算法,通过射前装定基准弹道和偏导数实现榴弹落点偏差的准确预测。基于摄动落点偏差预测的数学原理,采用数值解法研究了计算步长、偏导数阶数、基准弹道和偏导数行数的选取原则,并用二阶渐消记忆滤波的方法减小了GPS测试误差对预测精度的影响,采用仿真的手段对预测精度和在弹道修正榴弹上使用的有效性进行了分析。仿真结果表明,摄动落点偏差预测在基准弹道的邻域内有较高的预测精度。     

基于摄动理论的动态弹道偏差阈值修正方法

基于摄动落点偏差预测的弹道修正方法具有落点偏差计算精度高,弹上计算量小等优点。研究了基于该理论在二维弹道修正应用中相关的系列问题。基于多元函数的泰勒级数展开理论,推导了完整的摄动落点偏差预测理论模型。基于摄动偏差理论提出了一种修正步长自适应的射角诸元快速求解方法,一般循环解算弹道模型不超过3次即可得到落点误差不超过1 m的射角诸元。基于不同弹道位置上平均弹道误差,给出了偏导数求解中弹道偏差设置方法。提出了一种动态弹道偏差阈值修正方法,选用该方法进行弹道修正,平均弹道修正次数减少29.1%,而弹丸落点CEP增大不明显。     

弹道修正弹落点预报方法研究

为了根据空中飞行弹箭的一段实测弹道参数,准确预报弹道落点,并实施弹道修正,实现对目标的精确打击,在阐述弹道修正弹飞行原理的基础上,建立了扩展卡尔曼气动参数辨识弹道模型。该模型可对一段实测弹道参数进行弹道滤波,辨识出空中飞行弹丸的实际阻力和升力符合系数,并能较准确预报其后续飞行弹道。数值计算结果表明,经扩展卡尔曼弹道滤波后,能有效剔除测量弹道参数的噪声,且坐标滤波方差、阻力和升力符合系数迅速收敛;预报弹道落点的精度与飞行弹道参数的测量时间和采样时间间隔有关,考虑到实时弹道预报方法的预报弹道落点精度和解算时间等,飞行弹道参数测量时间宜取6~8s,采样时间间隔宜在60~120ms范围内选取,为弹箭实现弹道修正提供了参考。     

惯性仪表测试异常引发落点偏差的新计算方法研究

提出了一种加速度计故障引发落点偏差的简易计算方法。该方法建立了导引异常引发的视加速度偏差方程，通过计算发射惯性坐标系三个方向视加速度相对于标准弹道的偏差值，进而求出故障弹的落点及落点偏差。     

一种基于神经网络的弹箭飞行控制方法

为了对飞行中的弹丸进行快速高效的弹道修正,文中提出了一种基于落点预测的修正方法。首先基于Elman神经网络进行弹丸落点预报,并对预报数据进行滤波处理。根据对预报落点与理论落点的偏差分析,使用脉冲发动机进行弹道修正,并且引入了基于CMAC的飞行控制方法。最后进行了仿真修正,经修正后在很大程度上减小了落点散布,说明文中提出的方法是有效的。     

基于无迹卡尔曼滤波算法的弹道落点预测方法

为解决靶场理论弹道和外测飞行目标实时信息预测落点预测时间长,不能清晰及时预测飞行轨迹等问题, 提出一种改进的弹道落点预测方法。从弹道模型出发建立基准模型坐标系,将外测设备参数配置于基准模型坐标系, 实时采集的外测设备数据采用无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filtering,UKF)算法滤波处理后获得融合轨迹,并 通过Runge-Kutta 算法进行外推计算以进行落点预报。经Matlab 仿真分析和实际效果验证,该方法的结果更加精确 且适用性更强。     

伞弹系统落点散布影响因素分析

根据伞弹系统弹道飞行特征对伞弹弹道模型进行了简化,提出了弹道和落点分析计算模型。根据该模型对影响弹道落点的因素进行了分析,得出了各因素导致的落点散布影响范围和敏感程度。认为载机偏角、载机倾角、机弹侧向分离速度、伞弹自身因素散布和风偏对弹体落点散布的影响较明显,是导致弹体落点散布的敏感因素,并通过计算得到了弹体落点综合散布范围。