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    基于兩枚導(dǎo)彈協(xié)同定位信息的目標(biāo)跟蹤算法

    2014-09-24 02:35:53董繼鵬唐東
    航空兵器 2014年3期

    董繼鵬+唐東

    摘 要:給出了一種基于兩枚導(dǎo)彈測(cè)向信息的目標(biāo)跟蹤算法,首先根據(jù)測(cè)向交叉定位原理給出 目標(biāo)位置的最小二乘解,然后以其作為Kalman濾波器的輸入對(duì)目標(biāo)的位置、速度進(jìn)行估計(jì),仿真證 明這種方法有效解決了僅利用最小二乘方法不能估計(jì)目標(biāo)速度及位置估計(jì)值方差過(guò)大的問(wèn)題。

    關(guān)鍵詞:制導(dǎo)與控制;制導(dǎo)信息估計(jì);協(xié)同探測(cè);交叉定位;Kalman濾波器

    中圖分類號(hào):TJ765 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1673-5048(2014)03-0003-05

    AnAlgorithmofTargetTrackingBasedonTwoMissiles CooperativeLocationInformation

    DONGJipeng,TANGDong

    (ChinaAirborneMissileAcademy,Luoyang471009,China)

    Abstract:Analgorithmoftargettrackingbasedontwomissilesdirectionfindinglocationinformation ispresented.First,theleastsquaresolutionofthetargetlocationisgivenbasedoncrosslocationprinci ple,andthenthesolutionisusedasthemeasurementoftheKalmanfiltertoestimatethetargetslocation andvelocity.Simulationresultsshowthattheproposedmethodeffectivelyavoidstheproblemsthatthelo cationestimationcovarianceistoolargeandthevelocitycannotbeobtained.

    Keywords:guidanceandcontrol;guidedinformationestimation;collaborativedetection;crossing positioning;Kalmanfilter

    0 引 言

    為了提高抗干擾能力,增加武器作戰(zhàn)效能,世 界上許多國(guó)家開(kāi)始關(guān)注導(dǎo)彈武器協(xié)同問(wèn)題的研究, 并取得了一定成果[1-3]。其典型代表有俄羅斯的 “花崗巖”超聲速反艦導(dǎo)彈[4-5]和美國(guó)的“網(wǎng)火”戰(zhàn) 術(shù)導(dǎo)彈[6]。

    導(dǎo)彈協(xié)同作戰(zhàn)的內(nèi)涵包括協(xié)同探測(cè)和協(xié)同制 導(dǎo)兩方面。其中,協(xié)同探測(cè)使用兩枚或多枚導(dǎo)彈 的測(cè)量信息,通過(guò)數(shù)據(jù)融合等技術(shù)手段,可以獲得 比傳統(tǒng)單枚導(dǎo)彈更多的目標(biāo)信息,能夠有效地提高制導(dǎo)精度和抗干擾能力,獲得了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的 廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[7-8]分別給出了不同的基于角 度信息的多站無(wú)源定位算法,但受測(cè)角誤差的影 響,其定位誤差方差較大,且僅能實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)位置 的測(cè)量。文獻(xiàn)[9]以雙機(jī)測(cè)量的目標(biāo)角度信息為量 測(cè),使用無(wú)跡Kalman濾波實(shí)現(xiàn)了雙機(jī)對(duì)目標(biāo)的協(xié) 同跟蹤,但為了解決基于角度信息目標(biāo)跟蹤濾波 算法的非線性本質(zhì),濾波器設(shè)計(jì)復(fù)雜,且需要量測(cè) 信息的統(tǒng)計(jì)特征滿足一定限制才能使用,難以工 程實(shí)現(xiàn)。本文基于數(shù)據(jù)鏈的兩枚導(dǎo)彈協(xié)同探測(cè)問(wèn) 題,首先通過(guò)測(cè)向交叉定位算法完成基于導(dǎo)引頭 測(cè)角信息的雙彈協(xié)同定位,然后將協(xié)同定位信息 作為量測(cè)量,應(yīng)用Kalman濾波器完成了對(duì)機(jī)動(dòng)目 標(biāo)的跟蹤,算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,且能完成對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的 高精度跟蹤。

    1 基于測(cè)向交叉原理的協(xié)同定位技術(shù)

    1.1 測(cè)向交叉定位算法

    測(cè)向交叉定位法的基本原理是利用兩枚或兩 枚以上導(dǎo)彈同時(shí)對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行探測(cè),得到兩條 或兩條以上的測(cè)向方位線(視線),在沒(méi)有測(cè)向誤 差的情況下,這些測(cè)向方位線都是相交于一點(diǎn) 的,這個(gè)交點(diǎn)就是目標(biāo)位置,其定位原理如圖1 所示。

    但是,實(shí)際上導(dǎo)彈測(cè)向是有誤差的,由于誤差 的存在,兩條測(cè)向方位線很難能在同一點(diǎn)相交。 如果以視線為中心,以視線角誤差為錐角,目標(biāo)將 出現(xiàn)在兩枚導(dǎo)彈的視線錐交叉的位置,但在遠(yuǎn)距, 這兩個(gè)錐的交集變得很大,如何在其中確定目標(biāo) 點(diǎn),是一個(gè)需要考慮的問(wèn)題。

    仿真條件如下:

    (1)A彈位置為[0 0 2000]T,B彈位置為 [0 0 -2000]T,A,B兩彈的速度加速度均為 零;

    (2)目標(biāo)初始位置為[8000 5000 2000]T,初始速度為[-200 100 100]T,加速 度為0;

    (3)A彈測(cè)角噪聲方差為0.1°,B彈測(cè)角噪聲 方差為0.2°;

    (4)仿真步長(zhǎng)0.1s。

    交叉定位算法獲得的目標(biāo)位置和定位誤差如 圖3~6所示。

    交叉定位算法受導(dǎo)引頭測(cè)角噪聲影響,定位 誤差隨距離增大而增大,圖3~6的仿真曲線表明, 對(duì)于均方差為0.1°的測(cè)角噪聲,交叉定位算法輸 出的定位誤差通常為彈目距離(較近的導(dǎo)彈)的 4%。為降低交叉定位算法的定位誤差,使用Kal man濾波器對(duì)交叉定位算法獲得的目標(biāo)位置進(jìn)行 濾波,一方面可以減小由噪聲引起的誤差,另一方 面可以估計(jì)交叉定位算法無(wú)法獲得的目標(biāo)速度和 加速度。

    驗(yàn)證對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的定位精度,仿真條件如下:

    (1)A彈位置為[0 0 2000]T,B彈位置為 [0 0 -2000]T,A,B兩彈的速度加速度均為 零;

    (2)目標(biāo)的初始位置為[8000 5000 2000]T,初始速度為[300 0 0]T,加速度為 [0 10sin(0.1πt) 10sin(0.1πt)]T;

    (3)A彈測(cè)角噪聲方差為0.1°,B彈測(cè)角噪聲 方差為0.2°;

    (4)仿真步長(zhǎng)0.1s。

    (5)目標(biāo)機(jī)動(dòng)常數(shù)α=0.5,目標(biāo)加速度引起 的系統(tǒng)噪聲方差取100;

    (6)濾波器中目標(biāo)初值位置裝訂為[8800 5500 2200]T,初始速度裝訂為[-180 -90 -90]T;

    3 結(jié) 論

    使用交叉定位算法和Kalman濾波器研究了基于兩枚導(dǎo)彈測(cè)角信息的目標(biāo)跟蹤技術(shù),結(jié)果表明:

    (1)由交叉濾波定位的位置誤差的幅值可知, 使用濾波器對(duì)交叉定位結(jié)果進(jìn)行濾波能夠大幅度 降低目標(biāo)位置估計(jì)誤差;

    (2)由位置誤差的收斂情況看,相對(duì)于單枚 導(dǎo)彈的目標(biāo)估計(jì)算法來(lái)說(shuō),交叉濾波定位不存在 不可觀測(cè)項(xiàng),濾波效果在三方向均收斂;

    (3)由速度跟蹤效果看,交叉濾波定位能夠 快速消除初始誤差,目標(biāo)速度由-180m/s收斂為 0m/s的時(shí)間小于3s(30次步長(zhǎng)),對(duì)目標(biāo)速度的 跟蹤效果較為理想,濾波器收斂后,速度誤差能夠 控制在20m/s以內(nèi)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]ChoiJY,ChwaDK,ChoHP.NonlinearAdaptiveGuid anceConsideringTargetUncertaintiesandControlLoop Dynamics[C]∥ProceedingsofAmericanControlConfer ence,IEEE,2001,1:506-511.

    [2]張波,陳旭情,李永翔.戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈數(shù)據(jù)鏈及其對(duì)抗技術(shù) [J].飛航導(dǎo)彈,2007(2):12-15.

    [3]MuellerER,JardinMR.4-DOperationalConceptsfor UAV/ATCIntegration[C]//Proceedingsofthe2ndAIAA “UnmannedUnlimited”Systems,Technologies,andOp erations-AerospaceConference,AIAA2003-6649,San Diego,California,2003.

    [4]姜百匯,米小川,游志成.數(shù)據(jù)鏈技術(shù)在國(guó)外飛航導(dǎo) 彈上的應(yīng)用[J].飛航導(dǎo)彈,2008(8):30-33.

    [5]AsenstorferJ,CoxT,WilkschD.TacticalDataLinkSys temsandtheAustralianDefenceForce(ADF)-Technol ogyDevelopmentsandInteroperabilityIssues[R].De fenceScienceandTechnologyOrganizationSalisbury (Australian)INFOScienceLAB,2003.

    [6]RichardsA,BellinghamJ,TillersonM,etal.Coordina tionandControlofMultipleUAVs[C]//AIAAGuidance, Navigation,andControlConference,Monterey,Califor nia,2002.

    [7]邱玲,沈振康.三維角度被動(dòng)跟蹤定位的最小二乘— 卡爾曼濾波算法[J].紅外與激光工程,2001,30(2): 83-86.

    [8]WangD,ZhangL,WuY.ConstrainedTotalLeast SquaresAlgorithmforPassiveLocationBasedonBearing -onlyMeasurements[J].ScienceinChinaSeriesF:In formationSciences,2007,50(4):576-586.

    [9]張平,方洋旺,朱劍輝,等.基于UKF算法的雙機(jī)協(xié) 同無(wú)源跟蹤[J].電光與控制,2012,19(4):26-30.

    (5)目標(biāo)機(jī)動(dòng)常數(shù)α=0.5,目標(biāo)加速度引起 的系統(tǒng)噪聲方差取100;

    (6)濾波器中目標(biāo)初值位置裝訂為[8800 5500 2200]T,初始速度裝訂為[-180 -90 -90]T;

    3 結(jié) 論

    使用交叉定位算法和Kalman濾波器研究了基于兩枚導(dǎo)彈測(cè)角信息的目標(biāo)跟蹤技術(shù),結(jié)果表明:

    (1)由交叉濾波定位的位置誤差的幅值可知, 使用濾波器對(duì)交叉定位結(jié)果進(jìn)行濾波能夠大幅度 降低目標(biāo)位置估計(jì)誤差;

    (2)由位置誤差的收斂情況看,相對(duì)于單枚 導(dǎo)彈的目標(biāo)估計(jì)算法來(lái)說(shuō),交叉濾波定位不存在 不可觀測(cè)項(xiàng),濾波效果在三方向均收斂;

    (3)由速度跟蹤效果看,交叉濾波定位能夠 快速消除初始誤差,目標(biāo)速度由-180m/s收斂為 0m/s的時(shí)間小于3s(30次步長(zhǎng)),對(duì)目標(biāo)速度的 跟蹤效果較為理想,濾波器收斂后,速度誤差能夠 控制在20m/s以內(nèi)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]ChoiJY,ChwaDK,ChoHP.NonlinearAdaptiveGuid anceConsideringTargetUncertaintiesandControlLoop Dynamics[C]∥ProceedingsofAmericanControlConfer ence,IEEE,2001,1:506-511.

    [2]張波,陳旭情,李永翔.戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈數(shù)據(jù)鏈及其對(duì)抗技術(shù) [J].飛航導(dǎo)彈,2007(2):12-15.

    [3]MuellerER,JardinMR.4-DOperationalConceptsfor UAV/ATCIntegration[C]//Proceedingsofthe2ndAIAA “UnmannedUnlimited”Systems,Technologies,andOp erations-AerospaceConference,AIAA2003-6649,San Diego,California,2003.

    [4]姜百匯,米小川,游志成.數(shù)據(jù)鏈技術(shù)在國(guó)外飛航導(dǎo) 彈上的應(yīng)用[J].飛航導(dǎo)彈,2008(8):30-33.

    [5]AsenstorferJ,CoxT,WilkschD.TacticalDataLinkSys temsandtheAustralianDefenceForce(ADF)-Technol ogyDevelopmentsandInteroperabilityIssues[R].De fenceScienceandTechnologyOrganizationSalisbury (Australian)INFOScienceLAB,2003.

    [6]RichardsA,BellinghamJ,TillersonM,etal.Coordina tionandControlofMultipleUAVs[C]//AIAAGuidance, Navigation,andControlConference,Monterey,Califor nia,2002.

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    [9]張平,方洋旺,朱劍輝,等.基于UKF算法的雙機(jī)協(xié) 同無(wú)源跟蹤[J].電光與控制,2012,19(4):26-30.

    (5)目標(biāo)機(jī)動(dòng)常數(shù)α=0.5,目標(biāo)加速度引起 的系統(tǒng)噪聲方差取100;

    (6)濾波器中目標(biāo)初值位置裝訂為[8800 5500 2200]T,初始速度裝訂為[-180 -90 -90]T;

    3 結(jié) 論

    使用交叉定位算法和Kalman濾波器研究了基于兩枚導(dǎo)彈測(cè)角信息的目標(biāo)跟蹤技術(shù),結(jié)果表明:

    (1)由交叉濾波定位的位置誤差的幅值可知, 使用濾波器對(duì)交叉定位結(jié)果進(jìn)行濾波能夠大幅度 降低目標(biāo)位置估計(jì)誤差;

    (2)由位置誤差的收斂情況看,相對(duì)于單枚 導(dǎo)彈的目標(biāo)估計(jì)算法來(lái)說(shuō),交叉濾波定位不存在 不可觀測(cè)項(xiàng),濾波效果在三方向均收斂;

    (3)由速度跟蹤效果看,交叉濾波定位能夠 快速消除初始誤差,目標(biāo)速度由-180m/s收斂為 0m/s的時(shí)間小于3s(30次步長(zhǎng)),對(duì)目標(biāo)速度的 跟蹤效果較為理想,濾波器收斂后,速度誤差能夠 控制在20m/s以內(nèi)。

    參考文獻(xiàn):

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    [5]AsenstorferJ,CoxT,WilkschD.TacticalDataLinkSys temsandtheAustralianDefenceForce(ADF)-Technol ogyDevelopmentsandInteroperabilityIssues[R].De fenceScienceandTechnologyOrganizationSalisbury (Australian)INFOScienceLAB,2003.

    [6]RichardsA,BellinghamJ,TillersonM,etal.Coordina tionandControlofMultipleUAVs[C]//AIAAGuidance, Navigation,andControlConference,Monterey,Califor nia,2002.

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    [8]WangD,ZhangL,WuY.ConstrainedTotalLeast SquaresAlgorithmforPassiveLocationBasedonBearing -onlyMeasurements[J].ScienceinChinaSeriesF:In formationSciences,2007,50(4):576-586.

    [9]張平,方洋旺,朱劍輝,等.基于UKF算法的雙機(jī)協(xié) 同無(wú)源跟蹤[J].電光與控制,2012,19(4):26-30.

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