為解決助推器難以精確回收的問題,提出了一種容積卡爾曼濾波（CKF）和時變自回歸（TVAR）模型融合的助推器落點預(yù)測方法。針對外彈道觀測數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)時序特點,利用TVAR模型對其建模,預(yù)測助推器脫落時和助推器落地之間一段時間的未來測量值,以離散化質(zhì)點彈道模型作為狀態(tài)方程,將未來測量值作為CKF濾波彈道位置估計的測量值。為普適非平穩(wěn)序列,考慮時變TVAR對非平穩(wěn)時間序列的時變參數(shù)和模型階數(shù)的確定。該方法是預(yù)測助推器落點濾波外推法的一種新實踐。實驗數(shù)據(jù)結(jié)果表明,TVAR預(yù)測助推器落點與TVAR-CKF融合預(yù)測的助推器落點相比,融合后預(yù)測的結(jié)果與實際測量的助推器落點的偏差更小,可為實際應(yīng)用提供參考。 

【文章來源】：海軍航空工程學(xué)院學(xué)報. 2020,35(02)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

外彈道軌跡圖

利用Matlab和Eviews軟件進(jìn)行分析，對外彈道數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。時間序列X(t)的樣本自相關(guān)系數(shù)如圖2所示。圖3所示X(t)序列的單位根檢驗證明了外彈道數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。圖3 X(t)序列樣本的ADF單位根檢驗

圖2 X(t)序列樣本的自相關(guān)系數(shù)和樣本偏相關(guān)系數(shù)為了建立TVAR(p)模型，p擬定選取30，即從1～30建立30個參數(shù)。利用AIC和BIC準(zhǔn)則，由圖4～6可看出，對X、Z、Y通道數(shù)據(jù)，p值較好的是10、10、9，但是考慮時變參數(shù)m次方的選擇，最后p值確定為6。經(jīng)式（7）基函數(shù)正交最小二乘方法計算，建立X軸、Y軸和Z軸的TVAR模型。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3316018