一種捷聯(lián)激光導引頭視線角速度初值的在線解算算法

高薇薇

（中國空間技術(shù)研究院，北京，100094）

一種捷聯(lián)激光導引頭視線角速度初值的在線解算算法

高薇薇

（中國空間技術(shù)研究院，北京，100094）

捷聯(lián)式激光導引頭與彈體固聯(lián)，導引頭只能提供視線誤差角信息。本人采用了UKF算法得到視線角速度。不過當攻擊移動目標時，UKF算法的制導精度和收斂時間均下降。為了提高算法的制導精度和收斂時間，本文提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的初值在線解算算法。仿真結(jié)果表明算法可以大大提高視線角速度算法的收斂速度和制導精度。

捷聯(lián)激光導引頭；視線誤差角；UKF；視線角速度初值；bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0　引言

捷聯(lián)激光導引頭去除了傳統(tǒng)導引頭的萬向支架和復雜的伺服機構(gòu)以及陀螺等感應(yīng)器，使導引頭剛性地與彈體連接，降低導引頭的設(shè)計復雜度，減輕了重量，降低了成本。捷聯(lián)導引頭由于上述特點得到了越來越多的重視。

不過捷聯(lián)激光導引頭只能輸出視線誤差角，不能輸出視線角速度，而且視線誤差角存在嚴重的非線性和復雜的測量噪聲，這就要求對系統(tǒng)設(shè)計合適的濾波器。近年來，基于UT變換的UKF算法得到快速發(fā)展，其以不需要求導、估計精度高等優(yōu)點，用于全捷聯(lián)激光導引頭視線角速度的提取，可以解決視線角速度提取過程中非線性以及噪聲的干擾問題，大大提高制導炸彈的精度。

圖1　導彈與目標的空間幾何關(guān)系

1　視線角速度提取算法

1.1導引頭視線誤差角模型

捷聯(lián)激光導引頭測得的視線誤差角信息，將導引頭包含噪聲的測量量、作為觀測量，建立觀測方程；將需要解算得到的視線高低角及視線高低角速率，視線方位角及視線方位角速率作為狀態(tài)變量，建立狀態(tài)方程。導彈與目標的空間幾何關(guān)系見圖1。圖中，T為彈目視線，M為彈體。

1.2UKF濾波算法

1.2.1建立狀態(tài)方程和觀測方程

狀態(tài)方程如下：

1.2.2UKF算法流程

建立以下UKF計算流程：

（8）計算更新后的狀態(tài)量和方差陣

2　UKF算法初值選取的優(yōu)化方法

當攻擊目標為移動目標時，UKF算法得到視線角速度的精度有所下降。通過分析，發(fā)現(xiàn)攻擊移動目標，UKF算法的狀態(tài)變量的初值解算精度下降造成的。

對于固定目標以及運動目標來說，彈目之間視線角和角速度的真實值與根據(jù)裝訂目標的位置信息計算出的視線角和視線角速度之間存在某種映射關(guān)系?？梢愿鶕?jù)這些關(guān)系以及導引頭提供的視線誤差角度信息，求解出視線角速度的初值。該映射關(guān)系是一個非線性的函數(shù)。需要找到一種算法影射出這種非線性關(guān)系。該算法需要在彈載計算機上實時解算，因此要求算法的計算量不能大。該關(guān)系可以由下面的函數(shù)表示：

為了實現(xiàn)公式（12）中的函數(shù)，并保證實現(xiàn)角速度提取精度和收斂速度，必須選擇合適的算法。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有強大的非線形映射能力，可以表示多輸入和多輸出的非線性映射，并且計算過程簡單，計算復雜度低，計算量小，因此采用了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來實現(xiàn)上述目的。論研究表明，三層的BP網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意的非線性函數(shù)。

3　仿真分析

本實例中，采用的三層bp網(wǎng)絡(luò)包含6個輸入節(jié)點、2個輸出節(jié)點和5個隱層節(jié)點。利用仿真程序，計算出1000組數(shù)據(jù)作為訓練樣本，進行學習。采用CPU為2.4G的PC機，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練程序進行仿真，循環(huán)10000次之后，總誤差E為0.0035876。再將訓練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重系數(shù)帶入到實現(xiàn)角速度初值的在線解算程序，進行初值解算。解算值與真實值的誤差為0.05度/s，算法解算時間為0.005ms。利用這種UKF濾波賦初值方法，提取的視線角和視線角速率與真實值非常接近。能夠提高UKF濾波算法的收斂效率和精度，大大提高炸彈精度。

4　結(jié)論

本文提出的一種全捷聯(lián)激光導引頭視線角速度提取算法初值的在線解算算法，解決了濾波初值選取的問題，并且實現(xiàn)了彈上實時解算的需求，使得角速率更接近真實值，更利于工程實現(xiàn)，可以大大提高制導炸彈的精度。

［1］ 姚郁，章國江.捷聯(lián)成像制導系統(tǒng)的如干問題探索［J］.紅外與激光，2006，35（1）：1-6.

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［3］ 劉濤，解永春.UKF穩(wěn)定性研究及其在相對導航中的應(yīng)用［J］.宇航學報，2010，31（3）：739-747

An online algorithm for the initial value of line of sight velocity of Strapdown laser seeker

Gao Weiwei
（China Academy of space technology，Beijing，100094）

The strapdown laser seeker and missile body are combined，and the seeker can only provide the information of line of sight error.I used the UKF algorithm to get the line of sight speed.However，when the target is attacked，the guidance precision and convergence time of the UKF algorithm are decreased.In order to improve the guidance precision and convergence time of the algorithm，this paper presents a new algorithm based on BP neural network algorithm. The simulation results show that the algorithm can greatly improve the convergence speed and precision of the line of sight.

strapdown seeker；Los angles；UKF；initial value of Los angles；BP neural network