未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)中,進(jìn)入我方防空識(shí)別區(qū)的目標(biāo)普遍具有高速度、大機(jī)動(dòng)能力的特點(diǎn),這會(huì)給探測(cè)與攔截造成很大的難度。多源信息的利用可以增強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性,提高飛行器的探測(cè)能力。本課題針對(duì)不同的多源信息來(lái)源,分別研究在特定的制導(dǎo)控制問(wèn)題中基于多源信息對(duì)目標(biāo)相對(duì)運(yùn)動(dòng)信息估計(jì)問(wèn)題。通過(guò)對(duì)多源信息濾波與融合方法的研究,提高目標(biāo)狀態(tài)信息的估計(jì)精度,最終達(dá)到提高制導(dǎo)攔截精度的目的。本文的主要研究?jī)?nèi)容為:首先,根據(jù)多源信息的特點(diǎn)對(duì)制導(dǎo)控制問(wèn)題進(jìn)行了描述,并建立了飛行器的運(yùn)動(dòng)模型。分析了目標(biāo)特性,建立了目標(biāo)的機(jī)動(dòng)模型。通過(guò)對(duì)攔截問(wèn)題特點(diǎn)的分析,建立了彈目相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型,為基于多源信息的制導(dǎo)控制問(wèn)題研究奠定基礎(chǔ)。其次,考慮基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警的多源信息制導(dǎo)控制問(wèn)題,由于中制導(dǎo)階段導(dǎo)引頭不開(kāi)機(jī),目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息由天基衛(wèi)星傳遞給攔截器。根據(jù)衛(wèi)星與攔截器和目標(biāo)之間的幾何關(guān)系和相對(duì)運(yùn)動(dòng)方程,建立了濾波模型,確定了系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程,仿真說(shuō)明基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息問(wèn)題攔截器可以通過(guò)預(yù)警衛(wèi)星提供的測(cè)量信息,濾波估計(jì)得到與目標(biāo)之間的視線轉(zhuǎn)率等制導(dǎo)信息。然后,考慮基于多模導(dǎo)引頭的多源信息末制導(dǎo)控制問(wèn)題,根據(jù)紅外\激光主動(dòng)雷達(dá)導(dǎo)引頭復(fù)合的特性...

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究目的
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息融合濾波問(wèn)題研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于多模導(dǎo)引頭多源信息融合濾波問(wèn)題研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于多飛行器協(xié)同多源信息融合濾波問(wèn)題研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第2章 模型建立與制導(dǎo)過(guò)程分析
    2.1 引言
    2.2 常用坐標(biāo)系的定義及轉(zhuǎn)換關(guān)系
        2.2.1 常用坐標(biāo)系的定義
        2.2.2 常用坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換
    2.3 目標(biāo)機(jī)動(dòng)模型的建立
    2.4 彈目相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型的建立
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的中制導(dǎo)信息估計(jì)
    3.1 引言
    3.2 卡爾曼濾波方法
        3.2.1 卡爾曼濾波
        3.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波
    3.3 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的相對(duì)運(yùn)動(dòng)信息估計(jì)
        3.3.1 天基預(yù)警衛(wèi)星測(cè)量信息描述
        3.3.2 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的濾波模型建立
        3.3.3 濾波模型線性化與離散化
    3.4 仿真結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于多模導(dǎo)引頭多源信息的末制導(dǎo)控制
    4.1 引言
    4.2 多模導(dǎo)引頭信息濾波與融合
        4.2.1 多模導(dǎo)引頭跟蹤坐標(biāo)系
        4.2.2 濾波模型建立
        4.2.3 濾波模型線性化與離散化
        4.2.4 多模導(dǎo)引頭多源信息融合
    4.3 基于多模導(dǎo)引頭多源估計(jì)信息的末制導(dǎo)律設(shè)計(jì)
    4.4 仿真結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于多飛行器協(xié)同多源信息的末制導(dǎo)控制
    5.1 引言
    5.2 多飛行器協(xié)同多源信息濾波
        5.2.1 協(xié)同濾波模型
        5.2.2 協(xié)同濾波模型可觀性分析
    5.3 基于多飛行器協(xié)同攔截的導(dǎo)引律設(shè)計(jì)
    5.4 仿真結(jié)果及分析
        5.4.1 協(xié)同探測(cè)飛行器導(dǎo)引律
        5.4.2 協(xié)同濾波
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號(hào)：3794026