指令制导中雷达测量误差对制导精度的影响
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
文章编号:2095-6835(2022)13-0051-05
指令制导中雷达测量误差对制导精度的影响
张赢,赵兴隆,丁云鹏,郭甜,刘本慧,黄书平,张凤岗
(上海机电工程研究所,上海201109)
摘要:指令制导体制多采用三点法导引规律,雷达测量误差是影响其制导精度的主要因素之一。
针对此问题,对雷达的测角、测距、测速信息进行滤波处理。
首先基于导弹运动学和弹上惯测信息建立滤波方程,然后采用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)实现对雷达测量信息的滤波处理,最后将滤波信息注入导引律,比较滤波前后的制导精度。
数字仿真结果表明,该算法可以有效提高制导精度。
关键词:指令制导;状态方程;滤波;制导精度
中图分类号:TJ765文献标志码:A DOI:10.15913/ki.kjycx.2022.13.016
指令制导是遥控制导体制的一种,是导弹的一种重要制导方式,尤其是在地对空导弹制导中的应用十分广泛[1-2]。
对于近程战术导弹来说,指令制导可作为全程制导。
对于远程导弹来说,一般作为中制导。
指令制导多通过应答机实现导弹与地面的交互通信,在拦截目标过程中,由地面相控阵制导雷达测量得到导弹和目标的相对角偏差和距离等信息,根据设定的导引和控制规律,经过计算形成制导指令,并通过指令发射装置发送至弹上,弹上应答机接收到制导指令后,将其传送至自动驾驶仪完成对导弹的控制。
指令制导的优点是弹上制导控制系统简单,技术上容易实现,且价格低廉。
在采用指令制导的防空导弹系统中,地面制导雷达多采用相对测角体制,即测量导弹与目标之间的相对运动参数,完成弹目分配后,在对目标跟踪后即切换时序对打击该目标的导弹进行跟踪测量,绝对系统误差中的标定误差、平台举升误差、俯仰倒伏机构平台电机安装误差、调平误差等在计算相对测角系统误差时可以抵消,剩余随机误差成为影响制导精度的主要因素。
雷达测量信息包括距离、高低/方位角、速度,均包含测量误差。
地面制导雷达测量误差可分为系统误差和随机误差[3]。
系统误差指随测量时间的变化其幅度大小保持恒定或按照某种规律缓慢变化的误差,该误差在某种程度上可预测,因此在测量前或测量后应用合适的校准和补偿技术可以进行部分修正。
随机误差是指随测量时间变化其幅度大小不确定或快速变化的误差,这种误差不能通过校准修正,但可以通过滤波来减小。
针对雷达测量误差,需要做以下两方面工作:①建立误差模型,通过试验测量和理论分析,得到误差的统计规律;②通过信号处理手段,想办法抑制误差噪声,得到所需信号的最优估计,提高制导精度。
雷达测量随机误差大多为白噪声,卡尔曼滤波是处理此类型噪声的有效手段[4-5],基于随机估计理论,建立输入、输出、噪声作用的状态方程,利用噪声的统计特性形成滤波算法,由于其在时域下工作,可对非平稳、多维随机过程进行统计。
同时卡尔曼滤波是递推的,便于在计算机上实现实时应用。
对于制导系统来说,弹目相对运动过程中,含有非线性环节,因此,系统的状态方程或观测方程是非线性方程[6]。
针对非线性相对运动方程,扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)是常用的有效手段。
EKF方法是对非线性方程做线性化近似,不可避免地会引入近似处理误差;UKF沿用传统卡尔曼线性滤波框架,进行一步预测时,使用无迹变化来处理均值和协方差的非线性传递问题[7-11]。
UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,由于无线性近似误差,且不需要对状态方程系数矩阵进行求导,因此对于非线性分布的统计量有较高的计算精度。
1指令制导相关导引规律
指令制导大多采用三点法或半前置点法导引律,纵向平面内弹目运动关系如图1所示。
图1中,R t为制导站与目标的相对距离,R m为制导站与导弹的相对距离,εt、εm为目标、导弹高低角,V m、V t分别为导弹和目标的运动速度,θm为弹道倾角,
·51·
·52·
θt 为目标速度倾角。
图1弹目运动关系导引规律如下:
εm =εt +εg (1)βm =βt +βg
(2)⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛-=0t
g Δ1ΔΔR R R
R
k εε(3)⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛-=0t g Δ1ΔΔR R R R k ββ(4)
式(1)—(4)中:m 为导弹;t 为目标;εg 、βg 为角
度补偿量;t ε 、t β 分别为目标俯仰、方位角速度;k 为前置量;ΔR 、R
Δ分别为导弹距离和目标距离之差及其导数;R 0为初始目标距离。
角度补偿量保证在ΔR =0及ΔR =R 0时,都满足εg =0、βg =0,且在补偿量公式中引入目标角速度量,能够更好地跟踪运动目标。
当k =0时,为三点法,是指导弹在攻击目标的运动过程中导弹始终处于制导站与目标的连线上。
当k =﹣0.5时,为半前置点法导引律,此时导弹角加速度与目标角加速度无关,可令目标机动加速度对导弹弹道倾角的影响最小。
利用三点法及半前置点法仿真结果对比如图2和图3所示,半前置点法对目标运动有一定的补偿作用,但在目标低速运动时,半前置点法的改善并不明显,且本文主要研究雷达测量误差的影响,因此仅考虑低速运动目标的拦截仿真,因此采用三点法导引规律。
500
1000
150020002500-100-50
050100150200250300350400450500550600x/m z /m
半前置点法
目标横移三点法
图2三点法与半前置点法轨迹对比
图3三点法与半前置点法方位角跟踪对比
2
雷达测量误差对制导精度的影响
根据图1,由二维状态扩展至三维状态,可以列出
导弹运动方程如下,目标运动方程同样可以得出:
εβηηε
sin cos m m m V R = (5)β
ηβ
εsin cos m
m
m
m
V R = (6))
(εβηεηθ+=m sin cos sin (7)θ
ηηββcos sin sin d =(8)d
m v βηβψ+=(9)
式(5)—(9)中:Ψv 为弹道偏角;βm 为方位角。
制导雷达测量得到导弹相对于目标矢径的纵向和侧向线偏差,导引律根据测量线偏差信息解算得到俯仰和偏航过载指令。
⎭⎬
⎫-=-=)()
(m t m m t m ββεεββααR k h R k h (10)
式(10)中:k α为导弹高低线偏差比例系数;k β为导弹
方位线偏差比例系数。
驾驶仪经过解算后通过操纵舵面偏转实现弹体姿态控制从而付出过载,原理图如图4所示。
图4制导控制系统原理
雷达测角系统差包括由机械结构标定、举升、调平、机电安装带来的误差。
雷达测角起伏误差包括由天线指向、量化(移相器量化、数据量化)、A/D 转换、热噪声、扫描、角闪烁、低空多径等带来的误差。
假设雷达测量误差如下:测距系统误差6m ,随机误差3m (σ);测角系统误差0.05°,随机误差0.05°(σ);测速系统误差5m/s ,随机误差5m/s (σ),均符合正态分布。
拦截轨迹如图5所示。
引入误差前后数字仿真结果如图6所示。
可以看出,雷达测量误差导致制导精度明显下降。
解决思路如下:①雷达测量得到的误差包括系统误差
V m
M
R m
θm
εm
εt
R t
V t
T
C
z /
m 1000150020002500
x /m
目标运动
导引律
驾驶仪
气动力/力矩
弹体动力学模型
弹体运动信息
·53·
和随机误差,系统误差在相对测量体制下明显减小,主要受随机误差影响,可通过卡尔曼滤波进行处理;②滤波处理前需要建立状态方程和观测方程,由于弹目相对运动过程中,含有非线性环节,因此采用无迹卡尔曼滤波进行处理。
200400y /m
图5拦截轨迹
图6引入误差前后制导精度对比
3无迹卡尔曼滤波处理
进行无迹卡尔曼滤波处理前,需根据导弹的动力学方程建立所需的状态方程和观测方程,状态方程用于描述导弹运动过程中相关状态变量的变化过程,观测方程用于描述观测变量与状态变量之间的关系。
根据导弹动力学方程,建立状态方程如下:
X (k )=[R m xk ,R m yk ,R m zk ,V m xk ,V m yk ,V m zk ]T (11)
a (k )=[a m xk ,a m yk ,a m zk ]T (12)
X (k +1)=f (x (k ))=Φx (k )+Γa (k )(13)
⎥
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢
⎢⎢⎢⎣
⎡=100
00010000001000001000001000001T T
T Φ(14)
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣
⎡=T T T T T T 0000002100
021*******
2Γ(15)
式(11)—(15)中:R m xk 、R m yk 、R m zk 、V m xk 、V m yk 、V m zk 分别为导弹k 时刻距离及速度在惯性系下的分量;a m xk 、a m yk 、a m zk 为导弹惯性系下加速度信息,此信息
可通过弹上惯测组件测得并通过坐标转换后,由弹上应答机下传得到;f 为非线性状态方程函数;T 为仿真步长。
根据雷达测量信息,建立观测方程如下:
Z (k )=h (x (k ))+W (k )(16)
式(16)中:h 为非线性观测方程函数。
⎥⎥⎥
⎥⎥⎥
⎥⎥
⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-++++=
zk yk
xk xk zk zk yk xk yk zk
yk xk V V V R R a R R R R a R R R k x h m m m m m 2
m 2m 2m m 2m 2m 2m tan2sin ),()())(((17)雷达测量噪声W (k )具有协方差阵R :
⎥
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤
⎢⎢
⎢⎢⎢
⎢⎢⎢⎣
⎡=2222250
000500000050000000500000000500000003
..R (18)
导弹非线性系统描述为式(13)和(16),目标认为匀速直线运动,系统描述得同样得到。
首先利用
无迹变换,在估计点附近确定采样点,用这些样本点表示的高斯密度近似状态的概率密度。
状态向量x 为n 维随机变量,其均值为x ,方差为P ,通过无迹变换得到2n +1个采样点X 和响应的权值ω:
⎪⎩
⎪⎨⎧+=+-==++===n n i P n X X n i P n X X i X X i i i i 211
0,,,))((,,,))((,)()
()( λλ(19)
⎪⎪⎪
⎩
⎪⎪⎪⎨⎧=+==+-++=
+=n i n a n n i c i m c m 2121200,,,)()()()()
()
( λλωωβλλωλλω(20)
λ=a 2(n +κ)-n
(21)
式(19)—(21)中:i
P n ))((λ+为(n +λ)P 的平方根矩阵的第i 列;m 为均值;参数λ为缩放比例参数;c 为协方差;a 控制采样点的分布状态;β、κ为待选参数。
对于正态分布的情况,当状态变量为单变量时,选择κ=2;状态变量为多变量时,对于κ的选择,一般使之满足n +κ=3;a 控制采样点分布的距离,调节a 以使得高阶项的影响达到最小。
0≤a ≤1,一般取较小的数值,以避免在状态方程强非线性情况下取样的非局部效应。
适当调节a 和κ可以提高均值的精度。
计算上面得到采样点的一步预测:
][1)()()()(k k X f k k X i i =+(i =1,2,…,2n +1)
·54·
观测量Z
(i )
(k +1|k )。
通过加权求和得到系统预测的
均值及协方差:
∑=+=+n
i i i k k k k 20
1Z 1Z )
()()
()(ω
R
k k Z k k Z k k Z k k Z P i n
i i i z z k k ++-+⨯+-+=∑=T 20
]11[ ]11[)()()()()()
()(ωT
20
]11[ ]11[)()()()()
()
()
(k k Z k k Z k k X k k X P i n
i i i z x k k +-+⨯
+-+=∑=ω计算卡尔曼增益矩阵,并计算系统的状态更新和协方差更新:
1
1-=+k
k k k z z z x P P k K )(]
1Z ˆ1Z [ 11ˆ11ˆ)()()()()(k k k k K k k X k k X +-+⨯
+++=++)
()()()(1 1111T +⨯
+-+=++k K P k K k k P k k P k k z z 按上述过程进行滤波处理,雷达测距、测角信息
及数字仿真结果如图7—图10所示。
高低、方位角能较好地拟合真实值,随机误差被有效抑制,剩余系统误差在相对体制下影响较小。
同样弹道仿真条件下,制导精度如图11所示,脱靶量均值和方差均有明显改善,制导精度明显提高。
图7导弹斜距
t/s
图9弹目高低、方位角
图11滤波前后制导精度对比
R m /m
t /s
4总结
在指令制导系统中,雷达测量误差对制导精度影响较大,在相对测量体制下,主要需消除随机误差干扰。
利用弹上通过应答机下传的惯测信息及地面制导雷达的测量信息,可建立滤波方程,基于UKF方法实现了导弹高低、方位角的估计值,最后通过数字仿真表明:此种方法可有效抑制随机误差干扰,同时可提高制导精度。
参考文献:
[1]赵斌,周军.激光驾束导弹制导控制辅助惯性器件滤波[J].系统工程与电子技术,2015,37(3):
620-625.
[2]陈罗婧,刘莉.三点法导引导弹初始段弧形弹道优化设计及实现[J].弹道学报,2009,21(2):
65-69.
[3]郭玲红,李亚立.单脉冲雷达距离和速度测量精度技术分析[J].航空兵器,2012(5):31-33.[4]黄小平,王岩.卡尔曼滤波原理及应用[M].北京:电子工业出版社,2015.
[5]鲁建辉,刘代军,杨林冲.2种卡尔曼滤波算法的应用分析[J].现代防御技术,2012,40(6):
125-128,139.[6]JULIER S J,UHLMANN J K.Unscented filtering and nonlinear estimation[J].Proceedings of the
IEEE,2004,92(3):401-422.
[7]廖欣,朱莹,史冉东,等.基于Kalman滤波的弹上陀螺零偏标定技术[J].空天防御,2019,2(1):
33-36.
[8]石德平.地空导弹武器系统角偏差滤波器的设计与效果分析[J].现代防御技术,1996(6):1-8.[9]曾凡桥,陈国光,高小东.UKF滤波算法在弹箭落点估计中的应用[J].弹箭与制导学报,2017,
37(1):73-76.
[10]常思江,王中原,牛春峰.基于卡尔曼滤波的弹箭飞行状态估计方法[J].弹道学报,2010,22
(3):97-98.
[11]李晶,赵拥军,李冬海.基于DOA和TDOA的单站外辐射源目标跟踪IPKF方法[J].武汉大学
学报(信息科学版),2017,42(2):229-235.————————
作者简介:张赢(1989—),男,硕士,高级工程师,主要研究方向为导弹总体设计。
〔编辑:王霞〕
————————————————————————————————————————————————(上接第50页)
图8防触电结构打开状态图
5结语
针对传统电动自行车充电插座存在的安全隐患,参考现有电动车充电插座结构,以“安全性为主,操作方便为辅”为设计目标,设计了一种方便插拔的电动车防触电安全充电插座,并对其工作时的运动过程进行仿真分析。
该插座采用机械式结构设计,结构紧凑,可以有效防止意外触电、灼伤等安全隐患。
充电口方便观察,避免了不必要的翻盖、闭合开关等多余的动作,可以替换传统电动自行车充电插座,提高了
电动自行车充电的便利性,具有广泛的适用性。
参考文献:
[1]阮立,袁天梦,胡煜,等.电动自行车充电过程起火原因分析及技术防范措施[J].小型内燃机与
车辆技术,2020,49(4):89-92.
[2]张天龙,周广军,殷姣,等.电动自行车充电口缺陷风险分析[J].标准科学,2018(8):135-136.[3]章全奎,程文强.安全型的电动自行车插头插座的创新设计[J].科技创业家,2012(15):171.[4]张高晨.电动车安全充电装置[J].科技风,2019(2):169,184.
[5]韦平安.一种防止电动自行车充电口短路的电路设计[J].山西电子技术,2017(1):54-55.————————
作者简介:陶俊龙(1988—),男,江苏南通人,硕士,讲师,工程师,研究方向为机械设计、产品智能设计。
〔编辑:丁琳〕
·55·。