發(fā)布時間：2021-03-23 19:02

　　在機動目標(biāo)精確攔截尋的制導(dǎo)應(yīng)用中,目標(biāo)狀態(tài)估計延遲特別是加速度估計延遲是影響脫靶量的主要因素。在現(xiàn)有機動目標(biāo)狀態(tài)估計框架下,狀態(tài)估計實時性與穩(wěn)態(tài)精度之間是一對難以調(diào)和的矛盾。戰(zhàn)術(shù)彈道導(dǎo)彈具有與攔截器大致相近的機動性能,與其相比,攔截器在機動性能方面的優(yōu)勢越來越不明顯。因此,戰(zhàn)術(shù)彈道導(dǎo)彈的攔截對現(xiàn)有的制導(dǎo)控制技術(shù)提出了巨大的挑戰(zhàn)。基于此背景,本文旨在提出一種新的估計制導(dǎo)方法改善戰(zhàn)術(shù)彈道導(dǎo)彈的攔截精度。本文在明確末制導(dǎo)機動目標(biāo)精確攔截問題的基礎(chǔ)上,根據(jù)制導(dǎo)末段彈目運動關(guān)系,建立制導(dǎo)系統(tǒng)系統(tǒng)模型及觀測模型,同時給出性能評價指標(biāo)以及分離定理的使用條件。針對機動目標(biāo)狀態(tài)估計技術(shù)這一關(guān)鍵問題,首先討論了傳統(tǒng)的卡爾曼濾波器（KF）估計方法、基于成型濾波的卡爾曼濾波（KFSF）算法以及交互多模型（IMM）算法,并通過仿真數(shù)據(jù)驗證了幾種方法的估計性能。針對其估計精度不高、估計延遲較大的缺陷,提出了一種基于擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter,EKF）的快速多模自適應(yīng)估計（Multiple Model Adaption Estimation,MMAE）算法,實驗結(jié)果驗證了算法的有... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

導(dǎo)彈和目標(biāo)運動幾何關(guān)系圖

夠?qū)椖肯鄬\動關(guān)系以及自身的相關(guān)狀態(tài)進(jìn)行噪聲下的彈的相關(guān)信息，但是可以意識到導(dǎo)彈的攔截企圖，從而規(guī)于導(dǎo)彈的機動信息，目標(biāo)的逃避策略通常不是最優(yōu)的。Shi下目標(biāo)的最優(yōu)逃避策略為隨機―Bang-Bang‖機動。所以，目以用一個帶約束的隨機過程描述，即~ ( )cEa z t 表示一個隨機過程，且幅度未知，但是有界。此時模型可( , , )cPdx f x a dz .3)可知，三維非線性模型可沿理想彈道線性化。選擇初始視。線性化之后，三維模型可以用兩個相互垂直平面內(nèi)，相描述。導(dǎo)彈與目標(biāo)的運動方程相對于理想彈道線性化，則可得到程。同時，假設(shè)目標(biāo)和導(dǎo)彈在同一平面內(nèi)運動，則運動關(guān)系

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種攔截機動目標(biāo)的最優(yōu)中制導(dǎo)律設(shè)計[J]. 周池軍,雷虎民,葉繼坤.  彈道學(xué)報. 2012(03)
[2]基于終端角度約束的滑模制導(dǎo)律設(shè)計[J]. 李志平,郭建國,周軍.  飛行力學(xué). 2012(04)
[3]多目標(biāo)跟蹤中基于特征輔助的概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法[J]. 馬璐,王剛.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2012(04)
[4]基于觀測器的滑模制導(dǎo)律[J]. 花文華,陳興林.  電光與控制. 2012(01)
[5]帶多約束條件的次最優(yōu)中制導(dǎo)律設(shè)計[J]. 竇磊,竇驕.  宇航學(xué)報. 2011(12)
[6]基于目標(biāo)機動檢測的集成估計與制導(dǎo)方法[J]. 花文華,陳興林,宋申民.  中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(06)
[7]基于多模型自適應(yīng)估計的混合策略微分對策制導(dǎo)[J]. 花文華,陳興林,宋申民.  宇航學(xué)報. 2010(06)
[8]基于距離像長度特征輔助的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤[J]. 占榮輝,張軍.  信號處理. 2010(02)
[9]基于目標(biāo)姿態(tài)信息的導(dǎo)彈微分對策制導(dǎo)律研究[J]. 馬禮舉,魏志鵬.  彈箭與制導(dǎo)學(xué)報. 2009(03)
[10]基于模糊交互多模型的機動目標(biāo)跟蹤方法[J]. 戴曉強,劉維亭.  彈箭與制導(dǎo)學(xué)報. 2007(01)

博士論文
[1]特征輔助的目標(biāo)機動檢測技術(shù)[D]. 祝依龍.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011



本文編號：3096270