一种稳健的自适应传递对准算法

传递对准算法的性能受量测噪声影响较大但其统计特性通常难以精确给定。为实现对传递对准中量测噪声的稳健自适应调整,提出了一种改进的自适应传递对准算法。在传统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法基础上,通过减少自适应调整的参数个数、采用渐进无偏估计代替无偏估计、分段调整加权系数三重处理,有效地提高了算法的稳健性,同时算法的计算量也有所降低。结合一种经典的速度加姿态匹配传递对准模型,对改进的自适应算法进行了仿真测试。仿真结果表明,当量测噪声协方差阵取值与真实噪声水平偏离时,该改进算法能够对量测噪声的统计特性进行有效的自适应调整,从而使传递对准在精度和稳健性两个方面的综合性能得以改善。     

惯性系下平台惯导传递对准方法

由于导弹的高速旋转导致其内部的子惯导平台难以施矩,不能跟踪地理系,在发射前需要使子惯导平台跟踪惯性系,而主惯导则一直跟踪地理系。针对这一情况的传递对准应用问题给出了相应的解决办法。首先介绍了跟踪惯性系平台惯导的工作原理,然后针对这种情况,提出了2种惯性系下传递对准的方法,分别是平台惯性系以及地心惯性系下的速度匹配。经过对比分析,仿真结果说明平台惯性系下的方位失准角精度不高,而地心惯性系下在3个方向上都达到了误差小于1′的精度,是一种可行的对准方法。     

速度匹配算法在传递对准中的应用分析

理论上,载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的,但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角,这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响,首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次,给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后,推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后,结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明,在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时,滤波器出现明显的发散现象,因此速度匹配算法在应用时,应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响,合理选择机动大小或武器挂点。     

速度匹配算法在传递对准中的应用分析

理论上,载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的,但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角,这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响,首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次,给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后,推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后,结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明,在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时,滤波器出现明显的发散现象,因此速度匹配算法在应用时,应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响,合理选择机动大小或武器挂点。     

制导炸弹的实时仿真可视化系统设计

分析了运用OpenGL图形库对制导炸弹飞机带飞和投弹实验进行实时化、可视化仿真设计的可行性。研究了实时仿真所需的五大功能模块。介绍了如何利用Open GL和Visual C 6．0以及串口通讯实现编程的方法。制导炸弹的实时仿真可视化系统设计是以Visual C 6．0为开发工具，利用其强大的类库MFC及工具App Wizard，结合OpenGL图形库的编程思想而实现的。它实时、生动、清晰、直观地显示了制导炸弹飞机带飞和投弹的全过程，从而实现了制导炸弹的实时可视化仿真。实验证明，该系统可以有效地在监视器上实时显示出制导炸弹的飞行姿态及其性能参数。     

INS/GPS制导炸弹非奇异Terminal滑模制导律设计与仿真

针对INS/GPS制导炸弹的特点,提出了有落角约束的非奇异terminal滑模鲁棒制导律.该制导律能够保证在末制导阶段获得一个陡峭的飞行弹道,以减小高度测量误差的影响;同时具有强鲁棒性,能抑制视线角速度测量噪声,确保炸弹在大空域工作环境下有高的制导精度.以某型INS/GPS制导炸弹为例进行了仿真计算,仿真结果表明该制导律的有效性与可行性,为INS/GPS制导炸弹制导和控制系统设计提供了一种适用的方法.     

制导炸弹弹道仿真系统开发

介绍了一种制导炸弹弹道仿真系统的开发过程.主要分为两部分:一是建立了用于仿真的弹道计算模型,环境模型和制导控制模型;二是论述了系统开发的实现方法及相关技巧.首先,采用非线性变系数微分方程描述弹道计算模型;设计制导控制模型使得该弹道仿真系统具有较强的通用性;建立较为完整的环境模型,对目标点没有特别要求,可用于制导炸弹打击近程(远程)地面固定f移动)目标的仿真.其次,以Simulink构建弹道仿真系统,应用多速率仿真及Real.TimeWorkshop技术提高仿真速度.最后,给出制导炸弹的弹道仿真实例,表明模型可用.     

大杆臂条件下传递对准算法的设计与仿真

以舰载主/子惯导传递对准为研究对象,分析了传递对准中大杆臂给杆臂长度与子惯导速度带来的影响。针对大杆臂条件下杆臂长度不确定性增加的问题,提出了将杆臂长度误差增列为系统状态向量进行精确估计,并设计了滤波器。针对大杆臂条件下,子惯导天向通道的精确计算需求,提出主惯导在子惯导安装位置处的伪观测量构造算法。仿真结果表明了该滤波算法可以精确的估计杆臂长度,保证子惯导天向通道的计算精度。     

制导炸弹命中精度的仿真研究

命中精度是制导武器中最重要的指标之一,故此在进行半实物仿真前需要考虑影响命中精度的多种因素,进行数字仿真研究.首先简单介绍了命中精度的表示与计算,然后阐述了仿真中的几个主要模型,详细分析影响制导炸弹命中精度的各种误差干扰源,最后通过六自由度数字仿真深入分析了多种误差干扰对命中精度的影响及影响大小.仿真结果表明:影响命中精度的主要因素是GPS误差:在多种误差干扰条件下,系统具有较好的命中精度,为半实物仿真打下坚实的基础.     

一种改进的自适应平方根传递对准滤波算法

提出了一种解决时变噪声条件下传递对准的改进自适应平方根滤波算法。该算法将状态方差调节因子阵、自适应调节的系统噪声和量测噪声方差以及噪声有限记忆尺度融入平方根滤波结构中,采用序列算法滤波解算。算法通过一步控制和多步自适应调节过程,以较少的计算量从数值计算、噪声抑制及自适应调节方面提高滤波性能。仿真结果表明,该算法滤波稳定性强,能够根据实际噪声快速调整,且滤波精度高,为机载导弹提供了一种有效的快速精确传递对准方法。     

粒子群优化小波神经网络在惯导系统传递对准中的应用

为克服系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,利用小波神经网络具有收敛速度快,结构简单,计算量小等优点,将其应用于惯导系统传递对准。并采用粒子群算法优化小波神经网络参数,取代传统的梯度下降法,克服了网络参数选取的盲目性,避免陷入局部极小值。仿真结果表明采用粒子群优化的小波神经网络进行传递对准,不仅获得了与Kalman滤波相同的精度,而且收敛速度快,满足了对准的实时性要求。     

基于多次卡尔曼滤波的目标自适应跟踪算法与仿真分析

标准的卡尔曼滤波算法由于使用了固定单一的状态噪声模型,因此当目标运动状态经常发生剧烈变化时,跟踪效果不是很理想。为了提高对目标的跟踪精度和跟踪收敛速度,提出了一种新的算法,通过多次步长不同的卡尔曼滤波算法来判断机动目标的运动状态,进而使得系统状态噪声协方差能够随着目标机动情况自适应调整。最后的蒙特卡罗仿真实验验证了此算法的有效性。     

运用数据链进行雷达合作校正的仿真

估计雷达的系统误差对多传感器数据融合应用具有重要作用.使用数据链系统的通信和时钟同步功能,设计了一种基于交互协作的系统误差估计算法.算法假设飞机的组合导航设备能提供高精度的位置信息,通过使用Kalman滤波器对雷达系统误差进行估计.Kalman滤波器是递归形式,非常高效.通过仿真验证,算法的收敛性能优良,在各种计算周期和通信带宽上都能正常工作.     

基于无轨迹卡尔曼滤波的大失准角INS初始对准

讨论了大失准角情况下，惯性导航系统（INS）初始对准的非线性误差模型，分析了无轨迹卡尔曼滤波原理，提出将无轨迹卡尔曼滤波（UKF）技术应用于惯性导航系统初始对准ψ角估计中，进行了静基座状态下的初始对准仿真。仿真结果表明，在方位误差角为大角度，水平误差角为小量的情形下，无轨迹卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波（EKF）对准时间更快，估计精度更高。当ψ角三个分量均为小量时，无轨迹卡尔曼滤波也具有很好的性能。     

一种基于自适应粒子滤波的捷联初始对准方法研究

针对传统自适应粒子滤波算法的计算负荷太大问题,在Fox的K-L距离采样的基础上,给出一种新的求解七值的方法,将k值的计算从采样过程中分离出来,大大降低算法的复杂度,减少计算量,避免死循环发生.曩后,将该算法应用到大失准角情况下捷联惯导系统动基座初始对准中,并与扩展卡尔曼滤波算法,标准粒子滤波算法和传统自适应粒子滤波算法进行了比较,仿真结果表明简化的自适应粒子滤波算法在保持高精度的同时,有效地提高了算法的计算速度,因此更适合于捷联惯导系统动基座初始对准.