申请/专利权人：哈尔滨工业大学;北京电子工程总体研究所

申请日：2022-08-26

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN115342815B

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.12.02#实质审查的生效;2022.11.15#公开

摘要：反大气层内或临近空间机动目标视线角速率估计方法，它属于导弹制导控制技术领域。本发明解决了由于目标加速度的估计结果不精确以及拦截导弹弹体的冲击振动，导致对目标与导弹视线角速率估计的精度低的问题。本发明基于机动目标跟踪滤波器跟踪得到目标加速度信息，再结合目标加速度信息和冲击振动带来的扰动信息，采用无迹卡尔曼粒子滤波算法对视线角速率进行滤波估计，克服了由于现有的目标与导弹角速度估计方法中目标加速度的不精确以及弹体的冲击振动所带来的视线角速率估计精度低的问题，进而根据本发明的视线角速率的估计结果提高制导精度。本发明方法可以应用于导弹制导控制技术领域。

主权项：1.反大气层内或临近空间机动目标视线角速率估计方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、测算导弹加速度信息；步骤二、基于十二阶机动目标模型建立跟踪滤波器，利用建立的跟踪滤波器跟踪目标加速度信息；所述步骤二的具体过程为：建立速度坐标系O3x5y5z5：将原点O3定义在目标飞行器的质心上，O3x5轴沿着目标飞行器速度方向，O3y5轴定义在包含目标飞行器纵轴的纵向对称平面内，并与O3x5轴垂直，O3z5轴由右手定则确定；建立弹道坐标系O3x6y6z6：O3x6轴沿着目标飞行器速度方向，O3y6轴定义在包含速度矢量的铅垂面内，并与O3x6轴垂直，O3z6轴由右手定则确定；将作用在目标飞行器上的总的空气动力沿着速度坐标系分为阻力、升力和侧向力： 其中，X为阻力，Y为升力，Z为侧向力，q为动压头，cx是无量纲的阻力系数，cy是无量纲的升力系数，cz为无量纲的侧向力系数，s为目标飞行器的特征面积；q＝ρv222其中，ρ代表空气密度，v代表目标飞行器的飞行速度；由空气动力提供的速度坐标系下的O3x5轴、O3y5轴、O3z5轴的加速度为： 其中，aX为空气动力提供的速度坐标系下的O3x5轴方向加速度，aY为空气动力提供的速度坐标系下的O3y5轴方向加速度，aZ为空气动力提供的速度坐标系下的O3z5轴方向加速度，m是目标飞行器的质量，vx是目标飞行器在速度坐标系O3x5轴方向的飞行速度，vy是目标飞行器在速度坐标系O3y5轴方向的飞行速度，vz是目标飞行器在速度坐标系O3z5轴方向的飞行速度；利用弹道坐标系来代替速度坐标系，将速度坐标系下的由空气动力引起的加速度转入发射点惯性坐标系下： 其中，atx、aty、atz为发射点惯性坐标系下的加速度，C1→4是发射点惯性坐标系与弹道坐标系之间的转换矩阵，θ代表弹道倾角，ψv代表弹道偏角；根据万有引力定律得： 其中，g0代表地球对目标飞行器的引力，r为目标飞行器与地心的距离，μ＝GM，G为引力常量，M为地球质量，Re为地球半径，x、y和z是目标飞行器在发射点惯性坐标系下的坐标；联合公式4和公式5，求得作用在目标飞行器上的发射点惯性坐标系下的总的加速度为： 其中，ax、ay、az分别代表作用在目标飞行器上的发射点惯性坐标系下x轴、y轴、z轴方向的总的加速度；引入状态量Zx、Zy、Zz： 则将目标飞行器的总加速度表示为： 再取状态量kx、ky、kz分别作为状态量Zx、Zy、Zz的导数，选取目标飞行器的位置信息和速度信息作为状态量，则得到的十二阶机动目标模型为： 其中，为x的一阶导数，为vx的一阶导数，为Zx的一阶导数，为kx的一阶导数，为y的一阶导数，为vy的一阶导数，为Zy的一阶导数，为ky的一阶导数，为z的一阶导数，为vz的一阶导数，为Zz的一阶导数，为kz的一阶导数，wn是零均值的高斯白噪声；跟踪滤波器的测量信息由基站测得的位置信息提供，则跟踪滤波器的测量方程为： 其中，z1、z2、z3是基站测得的目标飞行器在发射点惯性系下的三个轴上的位置信息；选取跟踪滤波器的状态向量X为：X＝[xvxZxkxyvyZykyzvzZzkz]T11将公式11代入公式9中，得到跟踪滤波器的状态方程为： 其中，x′1＝x，x′2＝vx，x′3＝Zx，x′4＝kx，x′5＝y，x′6＝vy，x′7＝Zy，x′8＝ky，x′9＝z，x′10＝vz，x′11＝Zz，x′12＝kz；将公式12的连续状态方程转变为离散的状态方程，再对十二阶机动目标模型采用扩展卡尔曼滤波算法设计跟踪滤波器；根据设计的跟踪滤波器对目标加速度atx、aty和atz进行估计，将目标加速度atx、aty和atz的估计值从发射点惯性坐标系投影到视线坐标系后，得到目标加速度atε和atβ；步骤三、基于导弹加速度信息和目标加速度信息，并考虑弹体冲击振动的影响，对目标与导弹视线角速率进行估计；所述步骤三的具体过程为：目标与导弹之间的相对距离矢量利用目标的距离矢量减去导弹的距离矢量得到： 其中，为目标与导弹之间的相对距离矢量，为发射点惯性坐标系下目标与原点之间的距离矢量，为发射点惯性坐标系下导弹与原点之间的距离矢量；则目标与导弹之间的相对距离矢量的绝对倒数与相对导数之间的关系为： 其中，为目标与导弹之间的相对距离矢量在发射点惯性坐标系下对时间的绝对导数，为目标与导弹之间的相对距离矢量在视线坐标系下对时间的相对导数，为视线坐标系相对于发射点惯性坐标系的旋转角速度；将公式14表达为公式15的矩阵形式： 其中，r表示目标与导弹距离，表示目标与导弹距离的导数；其中，和分别为目标和导弹在视线坐标系下的速度矢量，且 其中，qε为视线俯仰角，qβ为视线偏航角，为qε的一阶导数，为qβ的一阶导数；将公式16代入公式15得： 令矢量为： 对公式18两边相对时间求导得： 其中，at和a分别为目标和导弹在视线坐标系下的加速度；根据矢量的绝对导数与相对导数之间的关系，将矢量代入公式19得： 其中，通过结合公式17和公式18求得： 其中，为一阶导数，为一阶导数，为一阶导数；结合公式16、公式20和公式21得： 将公式15代入公式22中，得到目标与导弹之间相对运动的动力学方程为： 其中，ar、aε、aβ分别是拦截导弹在视线坐标系下o′x4、o′y4、o′z4三个轴方向上的加速度信息，atr、atε、atβ分别是机动目标在视线坐标系下o′x4、o′y4、o′z4三个轴方向上的加速度信息；根据公式23的动力学方程选取状态向量X′为： 将公式24代入公式23中，得到制导滤波器的状态方程为： 其中，x″1＝qε，x″3＝qβ，选取导引头测得的视线俯仰角和视线偏航角作为测量值，得到制导滤波器的测量方程为： 其中，y1为导引头测得的视线俯仰角的测量值，y2为导引头测得的视线偏航角的测量值；对公式25的状态方程进行离散化，得： 其中，T为采样间隔，x″1k为x″1在k时刻的值，x″2k为x″2在k时刻的值，x″3k为x″3在k时刻的值，x″4k为x″4在k时刻的值；考虑模型误差和弹体冲击振动影响的制导滤波器的测量方程为：zk＝yk+ek+vk28其中，zk为考虑模型误差和弹体冲击振动影响的k时刻的量测值，yk为不考虑模型误差和弹体冲击振动影响的k时刻的量测值，vk为k时刻的模型误差，ek为k时刻由弹体冲击引起的在导引头处的挠性变形信息；结合公式27和公式28得到制导滤波器的模型： 其中，W代表制导滤波器的过程噪声，V为量测的系统性偏差与测量噪声之和，e为由弹体冲击引起的在导引头处的挠性变形信息，fX′为状态转移矩阵，H为量测转移矩阵，Z为目标量测；基于公式29的制导滤波器模型和无迹卡尔曼粒子滤波算法对目标与导弹视线俯仰角速率和视线偏航角速率进行估计。

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