基于紅外量測信息的目標機動估計方法

2019-08-21 08:44:36王炎舜

指揮控制與仿真 2019年4期

栗飛,王炎舜,龔錚

(1.海軍駐洛陽地區(qū)軍事代表室，河南洛陽 471009;2.中國空空導彈研究院，河南洛陽 471009)

紅外制導導彈由于其測量器件的限制,只能得到彈目視線角及視線角速度測量信息,而現(xiàn)代制導律為了改善制導回路的性能,通常需要目標的機動信息。因此,提高目標機動估計精度,已成為制約紅外制導導彈性能提升的核心問題。

基于角量測量的狀態(tài)方程與量測方程存在非線性關系[1]。但若采用擴展Kalman(EKF)與粒子濾波(PF)技術等非線性估計方法,又極大地增加了模型的復雜性與運算量。因此,還需進一步研究以線性模式為基礎的目標機動估計算法[2]。針對上述問題,本文設計了一種遞推的Kalman濾波器，通過構造慣性空間視線角估值殘差,進一步得到彈目相對位置的線偏差,實現(xiàn)對目標機動信息的精確估計,并通過仿真驗證了算法設計的正確性。

圖1 運動模型示意圖

1 卡爾曼濾波器

由于導彈自身的位置、速度、加速度可由捷聯(lián)慣導獲得,因此Kalman濾波觀測器中只考慮選取3個狀態(tài)[3],即

(1)

系統(tǒng)狀態(tài)方程為

(2)

(3)

卡爾曼濾波由增益更新方程和狀態(tài)更新方程兩部分構成[4],卡爾曼濾波的相關方程為

協(xié)方差預測方程

(4)

狀態(tài)預測方程

xk/k-1=Φkxk-1+Gkuk-1

(5)

增益運算方程

Kk=MkHT(HMkHT+Rk)-1

(6)

協(xié)方差估值方程

Pk=(I-KkH)Mk

(7)

狀態(tài)估值方程

xk=xk/k-1+Kk(zk-zk/k-1)=

Φkxk-1+Gkuk-1+Kk(zk-HΦkxk-1-HGkuk-1)

(8)

進一步展開有

(9)

其中，

2 基于紅外制導的線偏差量測方程

圖2 彈目相對關系示意圖

由圖2,可以得到

(10)

取R≈R*則上式可表示為

(11)

其中,q為導引頭視線角的量測值，可直接得到。

(12)

紅外制導導彈近距格斗場景下,目標速度沿彈目視線方向的變化量較小,進行簡化運算,即

(13)

式(13)中,R*的初值R0、目標沿視線方向速度初值VxT-Los0由載機提供,并設在整個飛行過程中VxT-Los=VxT-Los0,Vxm-Los根據(jù)捷聯(lián)慣導輸出的導彈速度、姿態(tài)以及導引頭輸出的高低、方位角計算,t0為導彈發(fā)射初始時間、tf為導彈自主飛行時間。

將式(12)(13)求解結果代入式(11),可得到彈目相對位置yk。

3 仿真驗證

本文建立了包含目標運動及簡化導引頭穩(wěn)定平臺動力學的制導系統(tǒng)仿真模型，如圖3所示。仿真中設定導彈初始發(fā)射速度為Ma=0.8,正尾后攻擊目標,發(fā)射時刻彈目距離為3 km,目標速度為Ma=0.8,發(fā)射后以aTc=6 g的加速度作常值機動(機動時間常數(shù)Tt為1 s)。

圖3 仿真模型示意圖

圖4 導引頭仿真模型

卡爾曼濾波所需的彈目相對位置、相對速度等狀態(tài)量由飛行任務裝訂信息獲得;量測量由導引頭輸出的失調角、框架角,彈載捷聯(lián)慣性輸出的姿態(tài)角,以及彈目距離估值信息等構建,Kalman濾波通過迭代運算,完成對目標機動等狀態(tài)的估計[6]。在仿真中,設定加速度初值aT0為零,設定過程噪聲10 000(m/s2)2,量測噪聲0.01 m2,圖5～圖7給出了對目標機動過載、相對速度及相對距離估計結果。