第 1 章 緒論

1.1 課題研究背景及意義
根據(jù)結(jié)構(gòu)形式不同，導(dǎo)引頭可以分為框架式導(dǎo)引頭與捷聯(lián)式導(dǎo)引頭。傳統(tǒng)框架式導(dǎo)引頭具有較大總視場角，能夠快速捕獲并精確跟蹤目標(biāo)，輸出制導(dǎo)所需的視線角速率信息，同時(shí)也存在以下不足：（1）由于框架與伺服機(jī)構(gòu)的存在，使得整個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式較為復(fù)雜，系統(tǒng)的可靠性不高；（2）視線角速率精度受穩(wěn)定平臺的跟蹤性能、最大力矩、支架摩擦、彈體過載等約束，可能帶來較大誤差[2]。
相比于框架式導(dǎo)引頭，全捷聯(lián)導(dǎo)引頭主要由固定視場光學(xué)系統(tǒng)、探測器及信號處理系統(tǒng)組成，與彈體捷聯(lián)安裝，具有體積小、質(zhì)量輕、復(fù)雜性低、可靠性高、瞬時(shí)視場大、視線角速率不受限制及成本低等諸多優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在著視線角速率無法直接提取的問題。因?yàn)閭鹘y(tǒng)框架式導(dǎo)引頭可以直接提取視線角速率，采用經(jīng)典比例導(dǎo)引法即可實(shí)現(xiàn)對機(jī)動目標(biāo)的有效打擊；而全捷聯(lián)導(dǎo)引頭只能提供體視線角信息，若采用傳統(tǒng)的視線角制導(dǎo)方法，動態(tài)特性差，難以實(shí)現(xiàn)對機(jī)動目標(biāo)的精確打擊。由于全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)測量的體視線角信息中耦合有彈體姿態(tài)信息，因此需要設(shè)計(jì)解耦算法來獲得慣性視線角速率信息。全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)主要由全捷聯(lián)導(dǎo)引頭與 MEMS SINS 組成，如圖1.1所示，其中 MEMS SINS 測量彈體的三軸角速度與比力信息，經(jīng)過與載機(jī)傳遞對準(zhǔn)后獲得導(dǎo)航解算初始值并進(jìn)行導(dǎo)航解算，輸出彈體姿態(tài)、速度與位置等信息，而全捷聯(lián)導(dǎo)引頭實(shí)時(shí)測量目標(biāo)與彈體連線相對于導(dǎo)引頭兩個(gè)軸線的夾角，即體視線角。體視線角信息結(jié)合 MEMS SINS 信息經(jīng)過一定的解耦、濾波與估計(jì)算法后得到滿足精度的視線角速率信息傳輸給自動駕駛儀進(jìn)行制導(dǎo)控制，產(chǎn)生舵偏角指令。全捷聯(lián)導(dǎo)引頭與 MEMS SINS 的誤差為全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)的主要誤差源，所以需采用合適的方法對其進(jìn)行分析與補(bǔ)償，從而提高全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)的視線角速率估計(jì)精度。

隨著大規(guī)模集成電路高速處理器、高分辨率 CMOS 探測器及高精度低成本MEMS SINS 的快速發(fā)展，全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)逐步成為可能并發(fā)展成為主流趨勢。全捷聯(lián)導(dǎo)引頭在實(shí)際工程應(yīng)用中同樣存在一些技術(shù)難點(diǎn)：要求全捷聯(lián)導(dǎo)引頭在全視場范圍內(nèi)具有較高的線性度與體視線角測角精度，這就對全捷聯(lián)導(dǎo)引頭研制過程中建模與測試標(biāo)定技術(shù)提出較高要求；由于框架及其陀螺的取消使總視場角減少，且不能直接提取制導(dǎo)系統(tǒng)所需的視線角速率信號，因此，如何從全捷聯(lián)導(dǎo)引頭的體視線角信息中實(shí)時(shí)估計(jì)出滿足制導(dǎo)系統(tǒng)精度要求的視線角速率是全捷聯(lián)制導(dǎo)技術(shù)及其工程應(yīng)用的關(guān)鍵問題；最后，由于全捷聯(lián)導(dǎo)引頭無法直接單獨(dú)應(yīng)用于制導(dǎo)武器中，需要與彈載捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)聯(lián)合使用，如何在降低成本的前提下提高捷聯(lián)慣導(dǎo)精度達(dá)到與視線角速率精度相匹配的目的也是重要研究內(nèi)容。

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1.2 相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀
全捷聯(lián)導(dǎo)引頭與捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)是組成全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)的核心部件，兩者的精度影響最終的制導(dǎo)精度，為此需在全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)的各環(huán)節(jié)提高或匹配精度，使其輸出制導(dǎo)信息精度最優(yōu)。下面分別介紹全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，全捷聯(lián)導(dǎo)引頭視線角速率估計(jì)研究現(xiàn)狀以及全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)中MEMS SINS相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀。
1.2.1 全捷聯(lián)制導(dǎo)武器系統(tǒng)
目前，應(yīng)用于制導(dǎo)武器的導(dǎo)引頭種類很多，按照探測波長可以分為可見光圖像導(dǎo)引頭、半主動激光導(dǎo)引頭、制冷/非制冷紅外導(dǎo)引頭、雷達(dá)導(dǎo)引頭等，同樣隨著各波長大面陣高分辨率探測器件的快速發(fā)展，全捷聯(lián)可見光圖像導(dǎo)引頭、全捷聯(lián)半主動激光導(dǎo)引頭、全捷聯(lián)非制冷紅外導(dǎo)引頭及全捷聯(lián)雷達(dá)導(dǎo)引頭也得到了較快發(fā)展與實(shí)際應(yīng)用。
1.2.1.1 全捷聯(lián)可見光圖像導(dǎo)引頭應(yīng)用

全捷聯(lián)可見光圖像導(dǎo)引頭最典型應(yīng)用為美國的“長釘”導(dǎo)彈[3-6]，如圖 1.2 和圖 1.3 所示。“長釘”導(dǎo)彈采用正常式氣動布局，彈長 0.635m，彈徑 5.625cm，彈重 2.4kg，戰(zhàn)斗部 1kg，射程 3.2km�！伴L釘”導(dǎo)彈的制導(dǎo)方式有可見光電視制導(dǎo)、半主動激光制導(dǎo)及慣性制導(dǎo)三種，且可以相互彌補(bǔ)。在能見度較好的白天，可以使用全捷聯(lián)可見光電視導(dǎo)引頭制導(dǎo)，而在夜間則可以使用半主動激光導(dǎo)引頭制導(dǎo)；在較為精確的可見光電視、半主動激光制導(dǎo)失效后，可以切換到慣性制導(dǎo)�！伴L釘”導(dǎo)彈的全捷聯(lián)可見光電視導(dǎo)引頭采用柯達(dá)公司成熟的圖像傳感器，幀頻為 30f/s，可以滿足制導(dǎo)需求。“長釘”導(dǎo)彈延續(xù)使用了“小�！睂�(dǎo)彈的成熟 MEMS導(dǎo)航系統(tǒng)，在導(dǎo)彈發(fā)射之初，需要利用無人機(jī)的慣導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行傳遞對準(zhǔn)，提高其使用精度。2007 年，美國海軍空戰(zhàn)中心武器分部在加州中國湖進(jìn)行了“長釘”導(dǎo)彈飛行試驗(yàn)，如圖 1.4 所示，該試驗(yàn)主要驗(yàn)證了“長釘”導(dǎo)彈有效截獲并跟蹤目標(biāo)，，最終實(shí)現(xiàn)對移動目標(biāo)的精確打擊。2009 年 5 月，美國海軍空戰(zhàn)中心試驗(yàn)了一種裝備無人機(jī)的超小型導(dǎo)彈“長釘”，并且是世界上最小的“發(fā)射后不管”導(dǎo)彈。

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第 2 章 全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)模型

2.1 引言

全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型是全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)研究及應(yīng)用的前提。全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)由全捷聯(lián)光學(xué)圖像導(dǎo)引頭與 MEMS SINS 系統(tǒng)組成，在忽略兩者安裝角度關(guān)系的前提下，分別建立兩者的數(shù)學(xué)模型。本章首先介紹了全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)所涉及的坐標(biāo)系與各坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系，在此基礎(chǔ)上給出了全捷聯(lián)圖像導(dǎo)引頭的數(shù)學(xué)模型及其線性化方法；再次，針對 MEMS SINS 的主要誤差源 IMU 誤差與初始對準(zhǔn)誤差，建立了 MEMS SINS 力學(xué)編排及誤差方程，根據(jù) MEMS IMU的原理，建立了 MEMS IMU 的誤差模型，并提出了標(biāo)定補(bǔ)償算法對慣性傳感器的確定性誤差進(jìn)行消除， 使補(bǔ)償后的 IMU 精度滿足制導(dǎo)武器的工程需求，為后續(xù)全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及半物理仿真實(shí)驗(yàn)奠定基礎(chǔ)。

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2.2 坐標(biāo)系定義及相互轉(zhuǎn)換
2.2.1 坐標(biāo)系定義
常規(guī) MEMS IMU 設(shè)計(jì)與標(biāo)定方法是通過速率轉(zhuǎn)臺分別對每個(gè)軸陀螺及相互之間的交叉耦合進(jìn)行標(biāo)定，通過六位置法對加速度計(jì)在地球重力加速度±1g 輸入情況下對零偏、刻度因數(shù)等誤差進(jìn)行標(biāo)定，之后通過將 MEMS IMU 放入溫箱中采集不同溫度下慣性器件的零偏變化來辨識 MEMS IMU 的溫度特性，此種標(biāo)定方法步驟較為繁瑣，且 MEMS IMU 的各種溫度特性不易被發(fā)掘，導(dǎo)致 MEMSIMU 的標(biāo)定精度不高。本文提出了 MEMS IMU 自動化整體標(biāo)定方法，即利用實(shí)驗(yàn)室的六面體、溫箱轉(zhuǎn)臺等設(shè)備對 MEMS IMU 進(jìn)行標(biāo)定，通過相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理即可獲得誤差模型中的所有誤差系數(shù)，省去了單個(gè)傳感器的標(biāo)定。
MEMS IMU 結(jié)構(gòu)形式如圖 2.7 所示，主要由 MEMS 慣性傳感器、溫度傳感器、IMU 數(shù)據(jù)采集與信息處理器、輸入輸出接口等組成[94]。MEMS 慣性傳感器一般包括分別安裝于載體三個(gè)正交敏感軸上的三個(gè)陀螺和三個(gè)加速度計(jì)，分別用于測量載體相對于慣性坐標(biāo)系的角速率與比力信息；MEMS 慣性傳感器易受到環(huán)境溫度、溫度變化率等影響較大，通常加裝溫度傳感器可實(shí)時(shí)測量 MEMS IMU工作過程中的溫度，現(xiàn)有部分 MEMS 慣性傳感器自身含有溫度信息輸出，通過不同溫度條件下的標(biāo)定可以得出 MEMS 慣性傳感器誤差的溫度系數(shù)；IMU 數(shù)據(jù)采集與信息處理器主要用于對 MEMS 慣性傳感器輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)理與采集，并進(jìn)行相關(guān)的單位量綱轉(zhuǎn)換，并根據(jù)存儲在存儲器中的標(biāo)定補(bǔ)償參數(shù)對 MEMSIMU 輸出信息進(jìn)行補(bǔ)償，最終根據(jù)制定的通信協(xié)議輸出三軸角速率與三軸比力信息。

根據(jù)誤差來源的不同可將 IMU 誤差可分為兩類：一是慣性傳感器誤差，包括確定性誤差與隨機(jī)誤差，其中確定性誤差可通過實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行標(biāo)定與補(bǔ)償，而隨機(jī)誤差是指由各種不確定因素引起的隨機(jī)漂移，無法通過實(shí)驗(yàn)標(biāo)定，根據(jù)其表現(xiàn)形式可分為量化噪聲、隨機(jī)游走、速率斜坡、零偏不穩(wěn)定等。二是集成誤差，主要包括工程實(shí)現(xiàn)過程中產(chǎn)生的敏感軸非正交誤差、加速度計(jì)的桿臂效應(yīng)誤差、結(jié)構(gòu)變形引起的誤差等[95]。MEMS-IMU 的確定性誤差，是指陀螺儀和加速度計(jì)在受溫度、安裝誤差等因素影響下產(chǎn)生的具有較好重復(fù)特征的誤差，可以通過構(gòu)建 MEMS IMU 原始輸出值和理論值之間的數(shù)學(xué)模型來描述。利用六面體、溫箱轉(zhuǎn)臺等設(shè)備，采集MEMSIMU 在不同溫度、角速率、加速度下慣性傳感器的原始輸出值，然后計(jì)算出MEMS IMU 誤差模型上的各個(gè)誤差參數(shù)，從而完成對 MEMS IMU 誤差的補(bǔ)償[96-99]。

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第 3 章 視線角速率解耦算法與精度分析..............51
3.1 引言 ..........................................51
3.2 視線角速率解耦算法 ............................51
第 4 章 MEMS SINS 傳遞對準(zhǔn).......................83
4.1 引言 .....................................83
4.2 傳遞對準(zhǔn)模型 ................................83
第 5 章 視線角速率估計(jì)算法...................105
5.1 引言 ....................................105

5.2 視線角速率運(yùn)動學(xué)模型 ....................105

第 6 章 半物理仿真實(shí)驗(yàn)

6.1 引言

在對全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行全面建模、對視線角速率解耦與估計(jì)算法數(shù)字仿真及 MEMS SINS 標(biāo)定與傳遞對準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，需要進(jìn)行半物理仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。半物理仿真是有部分實(shí)物參與的仿真實(shí)驗(yàn)，主要參與的實(shí)物為全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)。它與數(shù)字仿真實(shí)驗(yàn)的區(qū)別在于，用全捷聯(lián)可見光圖像導(dǎo)引頭、MEMS SINS 分別代替各自部分的數(shù)學(xué)模型，目標(biāo)模擬器模擬目標(biāo)運(yùn)動特性，仿真計(jì)算機(jī)計(jì)算彈體運(yùn)動特性和彈目運(yùn)動關(guān)系；增加物理效應(yīng)模擬裝置，如三軸仿真轉(zhuǎn)臺等。半物理仿真在型號研制過程中占有極其重要的地位。本章主要研究全捷聯(lián)制導(dǎo)的地面半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)，包括實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的組成、實(shí)驗(yàn)原理、視線角速率估計(jì)試驗(yàn)等。

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6.2 半物理仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
6.2.1 半物理仿真系統(tǒng)概述
在傳遞對準(zhǔn)算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，仿真計(jì)算機(jī)模擬計(jì)算載機(jī)主慣導(dǎo)數(shù)據(jù)與飛行軌跡，發(fā)送指令驅(qū)動三軸飛行仿真轉(zhuǎn)臺模擬載機(jī)做搖翼運(yùn)動，MEMS SINS 將解算的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)發(fā)送給仿真計(jì)算機(jī)，仿真計(jì)算機(jī)利用主慣導(dǎo)數(shù)據(jù)與 MEMS SINS 數(shù)據(jù)對 4.3 節(jié)提出的改進(jìn)自適應(yīng)增量 Kalman 的傳遞對準(zhǔn)算法進(jìn)行驗(yàn)證，估計(jì) MEMSSINS 的隨機(jī)零偏與姿態(tài)對準(zhǔn)誤差。

在視線角速率解耦與估計(jì)實(shí)驗(yàn)中，SINS 實(shí)測彈體信息并傳輸給彈道仿真機(jī)，彈道仿真機(jī)通過彈體模型進(jìn)行解算并反饋 SINS 彈體比力信息，視景仿真機(jī)接收彈道解算彈目信息進(jìn)行視景生成，某一時(shí)刻導(dǎo)引頭上位機(jī)通過 RS232 串口向?qū)б^發(fā)送工作指令，導(dǎo)引頭工作并對當(dāng)前一幀視景圖像進(jìn)行采集與處理，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤及脫靶量的輸出，彈道仿真機(jī)接收 SINS 彈體信息及脫靶量信息進(jìn)行彈體姿態(tài)解算并將其傳輸給視景仿真機(jī)及轉(zhuǎn)臺上位機(jī)，通過轉(zhuǎn)臺上位機(jī)控制轉(zhuǎn)臺實(shí)現(xiàn)導(dǎo)引頭俯仰、滾轉(zhuǎn)和偏航，通過視景仿真機(jī)模擬彈體位置、速度及姿態(tài)的調(diào)整，視景仿真機(jī)將圖像投影到銀幕上，導(dǎo)引頭采集圖像并繼續(xù)脫靶量計(jì)算，從而完成一個(gè)閉環(huán)的仿真測試系統(tǒng)。在整個(gè)仿真過程中，導(dǎo)引頭跟蹤目標(biāo)模擬器上的目標(biāo)實(shí)時(shí)輸出脫靶量，仿真計(jì)算機(jī)根據(jù)以上信息實(shí)時(shí)計(jì)算視線角速率并與理論值進(jìn)行對比。

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第 7 章 結(jié)論與展望

7.1 結(jié)論
本文以“全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)”課題為依托，結(jié)合具體工程項(xiàng)目要求，對全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)中的視線角速率解耦與估計(jì)算法及其誤差靈敏度分析，MEMSSINS 標(biāo)定與傳遞對準(zhǔn)及半物理仿真實(shí)驗(yàn)等關(guān)鍵技術(shù)，取得了一些有意義的結(jié)果。本文完成的主要工作及所得結(jié)論如下：
1) 首先對全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行建模，給出了所涉及的坐標(biāo)系及相互間轉(zhuǎn)換關(guān)系，研究了全捷聯(lián)導(dǎo)引頭的數(shù)學(xué)模型及其線性化方法；推導(dǎo)了 MEMS SINS 力學(xué)編排及誤差方程，且建立了 MEMS IMU 的系統(tǒng)誤差模型并提出整體標(biāo)定補(bǔ)償算法。

詳細(xì)介紹了全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)的半物理仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，包括實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的組成、實(shí)驗(yàn)原理、通信接口等，開展了傳遞對準(zhǔn)與視線角速率估計(jì)試驗(yàn)，結(jié)果表明，自適應(yīng)增量 Kalman 濾波傳遞對準(zhǔn)算法能有效估計(jì) MEMS IMU 零偏與各項(xiàng)初始對準(zhǔn)數(shù)據(jù)，同時(shí)滿足“速度+姿態(tài)”匹配傳遞對準(zhǔn)快速性與高精度的要求；同樣，該實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了利用 UKF 非線性濾波算法估計(jì)視線角速率的正確性，且估計(jì)精度能夠滿足制導(dǎo)武器的需求。半物理仿真實(shí)驗(yàn)充分驗(yàn)證了全捷聯(lián)制導(dǎo)系統(tǒng)各項(xiàng)算法的正確性與精度，將為其進(jìn)一步工程應(yīng)用提供實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。

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參考文獻(xiàn)（略）

本文編號：369973