本文關(guān)鍵詞：高超聲速飛行器再入軌跡估計(jì)與跟蹤

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【摘要】：隨著航空航天領(lǐng)域快速發(fā)展,高超聲速飛行器雷達(dá)跟蹤技術(shù)扮演著越來越重要的角色。如何基于地基雷達(dá)準(zhǔn)確測量、跟蹤和預(yù)測再入軌跡,是進(jìn)行高超聲速飛行器預(yù)警、攔截等研究的基礎(chǔ)與核心。目標(biāo)跟蹤問題通常采用傳統(tǒng)的卡爾曼濾波(Kalman Filter,KF)方法,然而考慮到高超聲速飛行器再入過程的強(qiáng)非線性特征,為線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)的濾波算法無法直接應(yīng)用,需要研究適用于非線性系統(tǒng)的濾波算法來解決該問題。本文分別針對彈道式再入和機(jī)動(dòng)式再入,推導(dǎo)了多種非線性濾波在再入軌跡的估計(jì)與跟蹤問題中的算法實(shí)現(xiàn),并對比分析了各算法的跟蹤性能。主要研究內(nèi)容和結(jié)論包括:(1)為了跟蹤再入目標(biāo)的需要,針對彈道式再入和機(jī)動(dòng)式再入兩種再入方式分別建立了地心坐標(biāo)系下的運(yùn)動(dòng)模型及雷達(dá)站球坐標(biāo)系下的觀測模型。(2)考慮到再入跟蹤模型的非線性特性,分類論述了適用于非線性系統(tǒng)的濾波算法,詳細(xì)闡述擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)、無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)和平方根形式的中心差分?jǐn)U展濾波(Square-Root Central Difference Kalman Filter,SRCDKF)的計(jì)算步驟以及優(yōu)缺點(diǎn),進(jìn)而完成了這三種濾波算法的軟件實(shí)現(xiàn)。考慮到對象模型的不確定性,研究了交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)與UKF的融合算法。此外,為了評估建立的模型與濾波算法對再入目標(biāo)軌跡跟蹤的性能,提出了跟蹤性能的評估準(zhǔn)則。(3)針對彈道式再入,加入雷達(dá)觀測噪聲,采用多種濾波方法對彈道系數(shù)已知且固定的軌跡跟蹤進(jìn)行了仿真分析,進(jìn)而對彈道系數(shù)未知時(shí)的軌跡跟蹤與彈道系數(shù)估計(jì)進(jìn)行了仿真,并研究了雷達(dá)數(shù)據(jù)率對再入軌跡跟蹤及彈道系數(shù)估計(jì)的影響。結(jié)果表明:EKF算法性能相對較差,UKF與SRCDKF算法跟蹤效果較好,三種算法的運(yùn)行時(shí)間依次遞增;雷達(dá)數(shù)據(jù)率的增加會(huì)提高估計(jì)精度并加快收斂速度;IMM-UKF算法在對象模型不確定情況下可以提高再入軌跡估計(jì)精度和收斂速度。(4)針對機(jī)動(dòng)式再入,以CAV-L作為研究對象,分別對跳躍式機(jī)動(dòng)和準(zhǔn)平衡滑翔機(jī)動(dòng)兩種機(jī)動(dòng)模式進(jìn)行了軌跡跟蹤仿真分析,仿真結(jié)果表明UKF和SRCDKF算法均可以很好的完成機(jī)動(dòng)式再入軌跡的跟蹤,但對于氣動(dòng)力系數(shù)的實(shí)時(shí)估計(jì)效果較差。論文探索了高超聲速飛行器再入軌跡的估計(jì)與跟蹤問題,其本質(zhì)為針對受噪聲和不確定因素下的軌跡進(jìn)行濾波,研究在其應(yīng)用背景下具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值,可以為高速再入目標(biāo)的跟蹤定位提供一定參考依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：再入軌跡 非線性濾波 彈道式再入 彈道系數(shù) 機(jī)動(dòng)式再入 跟蹤定位
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V448
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-18
• 1.1 研究背景及意義8-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 再入目標(biāo)跟蹤11-14
• 1.2.2 濾波算法14-16
• 1.3 論文主要工作和結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第二章 再入目標(biāo)建模18-36
• 2.1 坐標(biāo)系及其互相轉(zhuǎn)換18-20
• 2.1.1 坐標(biāo)系定義18-19
• 2.1.2 坐標(biāo)系間轉(zhuǎn)換關(guān)系19-20
• 2.2 三自由度運(yùn)動(dòng)學(xué)模型20-25
• 2.3 環(huán)境模型25-29
• 2.3.1 氣動(dòng)模型25-28
• 2.3.2 地球重力模型28-29
• 2.4 再入目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型29-31
• 2.4.1 彈道再入29-30
• 2.4.2 機(jī)動(dòng)再入30-31
• 2.5 觀測方程31-33
• 2.6 本章小結(jié)33-36
• 第三章 再入目標(biāo)跟蹤的濾波算法及交互式多模型建模36-52
• 3.1 再入目標(biāo)的跟蹤濾波算法36-45
• 3.1.1 EKF算法37-41
• 3.1.2 UKF算法41-43
• 3.1.3 SRCDKF算法43-45
• 3.2 基于交互式多模型的融合濾波算法45-50
• 3.3 再入目標(biāo)跟蹤的性能評估準(zhǔn)則50
• 3.4 本章小結(jié)50-52
• 第四章 再入目標(biāo)跟蹤52-72
• 4.1 彈道再入目標(biāo)的跟蹤與分析52-62
• 4.1.1 軌跡跟蹤52-56
• 4.1.2 彈道系數(shù)估計(jì)56-62
• 4.2 機(jī)動(dòng)再入目標(biāo)的跟蹤與分析62-70
• 4.2.1 升力為常值并固定不變62-64
• 4.2.2 再入目標(biāo)跳躍式彈道的跟蹤64-68
• 4.2.3 再入目標(biāo)滑翔彈道的跟蹤68-70
• 4.3 本章小結(jié)70-72
• 第五章 總結(jié)與展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文和參加科研情況78-80
• 致謝80-81

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