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    面向多飛行器的一致性協(xié)同估計(jì)方法

    2018-05-31 03:11:04趙恩嬌王松艷
    關(guān)鍵詞:估計(jì)值觀測(cè)器機(jī)動(dòng)

    楊 明,趙恩嬌,晁 濤,王松艷

    (哈爾濱工業(yè)大學(xué) 控制與仿真中心,哈爾濱 150080)

    隨著空戰(zhàn)環(huán)境日益復(fù)雜,作戰(zhàn)武器性能日益提高,多飛行器協(xié)同作戰(zhàn)已成為當(dāng)今復(fù)雜空戰(zhàn)中主要的作戰(zhàn)方式[1]。為了進(jìn)一步擴(kuò)大防御面積,提高防御能力,很多國家將多飛行器協(xié)同攔截作為一種新式的防御戰(zhàn)術(shù)[2],其中,協(xié)同攔截機(jī)動(dòng)目標(biāo)技術(shù)是現(xiàn)代飛行器防御系統(tǒng)研究的熱點(diǎn),更是未來防御技術(shù)發(fā)展必須解決的關(guān)鍵技術(shù)之一。信息交換與共享是多飛行器協(xié)同作戰(zhàn)策略能否有效實(shí)施的關(guān)鍵,也是協(xié)同控制技術(shù)面臨的難題之一。在信息共享的基礎(chǔ)上,飛行器以保證整體任務(wù)性能為前提,調(diào)整個(gè)體行為實(shí)現(xiàn)協(xié)同。協(xié)同攔截的關(guān)鍵技術(shù)是通過某種協(xié)調(diào)機(jī)制實(shí)現(xiàn)飛行器間的高度配合,精確攔截高價(jià)值的機(jī)動(dòng)目標(biāo)。

    要實(shí)現(xiàn)多飛行器對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的協(xié)同攔截,首先要利用飛行器各自對(duì)目標(biāo)的估計(jì)信息,并通過機(jī)間數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)完成對(duì)目標(biāo)的協(xié)同估計(jì),以滿足協(xié)同攔截的要求。在這一過程中,目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)算法是核心和關(guān)鍵。在復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中,網(wǎng)絡(luò)通信條件易受到電磁干擾,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)不斷發(fā)生變化,傳統(tǒng)的集中式融合估計(jì)方法已不再適用于這種情況。由于多智能體一致性理論在信息交換、分布式協(xié)調(diào)等方面表現(xiàn)出色,近年來在分布式狀態(tài)估計(jì)方法中得到廣泛的應(yīng)用[3-5]。分布式估計(jì)算法能夠綜合利用多個(gè)傳感器的觀測(cè)信息,提高傳感器網(wǎng)絡(luò)參數(shù)估計(jì)的精確度和系統(tǒng)的魯棒性,并且這種算法僅使用局部信息,不需融合中心,最終所有傳感器的估計(jì)值趨于一致,因此成為傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中所廣泛采用的信息處理技術(shù)之一[6]。

    隨著一致性估計(jì)算法的廣泛應(yīng)用,發(fā)展具有分布式結(jié)構(gòu)的協(xié)同估計(jì)算法在多飛行器協(xié)同制導(dǎo)和控制中都具有重要的意義。

    在飛行器的末制導(dǎo)過程中,尤其是在制導(dǎo)的末段,目標(biāo)的逃逸機(jī)動(dòng)是影響制導(dǎo)精度的主要因素。針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤,卡爾曼濾波技術(shù)是一種常用的方法,但其需要精確知道系統(tǒng)模型和特性,不利于在飛行器攻防對(duì)抗過程中使用,需要探索不依賴于目標(biāo)機(jī)動(dòng)模型的目標(biāo)信息估計(jì)新方法。擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(Extended state observer, ESO)可對(duì)系統(tǒng)中的不可測(cè)狀態(tài)以及未知擾動(dòng)進(jìn)行觀測(cè),是自抗擾控制等非線性控制技術(shù)的重要組成部分,在干擾估計(jì)[7]、故障診斷中發(fā)揮著重要作用,在很多工程領(lǐng)域得到應(yīng)用[8-10]。由于擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器理論日趨成熟以及其表現(xiàn)出的種種優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步探索擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器在多飛行器協(xié)同估計(jì)中的應(yīng)用具有重要的工程意義。

    針對(duì)上述討論中存在的問題,本文提出了一種適用于多飛行器攔截機(jī)動(dòng)目標(biāo)的一致性協(xié)同估計(jì)方法。基于擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的工作原理,將目標(biāo)的狀態(tài)視作擾動(dòng),并擴(kuò)張成為新的一階狀態(tài),再利用特定的非光滑非線性誤差反饋,選擇適當(dāng)?shù)挠^測(cè)器參數(shù),得到系統(tǒng)所有狀態(tài)的觀測(cè)值。在此基礎(chǔ)上利用一致性理論為各飛行器設(shè)計(jì)一致性估計(jì)協(xié)調(diào)控制量,通過局部信息交換使得各飛行器得到一致的估計(jì)量,將得到的機(jī)動(dòng)目標(biāo)的一致性估計(jì)值在制導(dǎo)律中進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償,從而保證各飛行器能夠同時(shí)攔截機(jī)動(dòng)目標(biāo)。最后驗(yàn)證了本文方法的有效性。

    1 預(yù)備知識(shí)及問題描述

    1.1 圖 論

    多個(gè)飛行器的間通信關(guān)系可以用圖來描述,非空節(jié)點(diǎn)的集合為其節(jié)點(diǎn)數(shù)目稱為階,邊的集合為加權(quán)鄰接矩陣其中aij表示以i為起點(diǎn),j為終點(diǎn)的邊的權(quán)值。根據(jù)邊有無方向,圖分為有向圖和無向圖。無向圖的鄰接矩陣是對(duì)稱的,從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j之間有一條邊,也就是說有向圖的鄰接矩陣一般是不對(duì)稱的,且節(jié)點(diǎn)之間的邊是有方向的。節(jié)點(diǎn)j稱作節(jié)點(diǎn)i的鄰居,而節(jié)點(diǎn)i的所有鄰居用集合可以表示為

    1.2 一致性理論

    本文利用多智能體一致性理論解決多飛行器的協(xié)同估計(jì)問題,這里先給出一致性理論的相關(guān)概念。

    考慮由n個(gè)多智能體組成的一組多智能體系統(tǒng)。智能體的動(dòng)力學(xué)模型為:

    式中,為狀態(tài),為控制輸入。

    定義1 如果對(duì)于任意初值,智能體的狀態(tài)都滿足:則稱多智能體系統(tǒng)(1)實(shí)現(xiàn)漸近一致。

    定義2如果對(duì)于任意初值,任意智能體的狀態(tài)都能收斂到所有初始動(dòng)態(tài)的平均值,即:

    則稱多智能體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)平均一致性。

    1.3 問題描述

    本文的研究目的是為多飛行器網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)飛行器設(shè)計(jì)一個(gè)分布式協(xié)同估計(jì)策略。假設(shè)通信網(wǎng)絡(luò)由n個(gè)飛行器組成,并將飛行器序號(hào)順序標(biāo)記為從1到n,各個(gè)飛行器配備主動(dòng)雷達(dá)導(dǎo)引頭。

    考慮平面內(nèi)多個(gè)飛行器協(xié)同攔截單個(gè)高價(jià)值機(jī)動(dòng)目標(biāo)的情況,平面幾何關(guān)系如圖1所示。XOY為慣性參考坐標(biāo)系;M代表飛行器,下角標(biāo)為飛行器的編號(hào),即Mi代表第i個(gè)飛行器;T為目標(biāo);帶有下腳標(biāo)i和t的變量分別表示第i個(gè)飛行器和目標(biāo)的狀態(tài)量;V、a、分別代表飛行器的速度、法向加速度、彈道傾角、視線高低角、彈目相對(duì)距離。

    由圖1中的飛行器和目標(biāo)間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系,以第i個(gè)飛行器為例,可以得到如下第i個(gè)飛行器與目標(biāo)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系:

    圖1 多飛行器與目標(biāo)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系Fig.1 Relative motion between multi-aircraft and target

    為便于推導(dǎo),令個(gè)飛行器與目標(biāo)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)方程求導(dǎo)可以得到飛行器與目標(biāo)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型:

    式中:分別是目標(biāo)加速度和第i個(gè)飛行器加速度在視線方向上的分量;分別是目標(biāo)加速度和第i個(gè)飛行器加速度在視線法向上的分量。

    在多飛行器協(xié)同作戰(zhàn)過程中,當(dāng)多個(gè)飛行器協(xié)同攔截空中來襲機(jī)動(dòng)目標(biāo)時(shí),需要對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行分布式估計(jì)和跟蹤。構(gòu)建多飛行器分布式協(xié)同估計(jì)系統(tǒng)原理框圖,如圖2所示。首先,各飛行器利用導(dǎo)引頭采集觀測(cè)目標(biāo)的數(shù)據(jù)信息;然后,根據(jù)導(dǎo)引頭信息,采用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)局部的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì),并通過飛行器網(wǎng)絡(luò)間估計(jì)信息的交互協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的聯(lián)合估計(jì),而不是將這些數(shù)據(jù)信息傳送到融合中心。相對(duì)于傳統(tǒng)集中式目標(biāo)狀態(tài)估計(jì),分布式估計(jì)方法不會(huì)過分依賴系統(tǒng)特定的融合控制中心。通信網(wǎng)絡(luò)中各飛行器的分布式計(jì)算能夠加快數(shù)據(jù)的處理速度,因此目標(biāo)狀態(tài)跟蹤的實(shí)時(shí)性會(huì)得到很大的提高,并且系統(tǒng)的可靠性也會(huì)有所增強(qiáng)。此外,在目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)中,分布式方法可以很好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的很多干擾,如丟包、時(shí)延等。

    在分布式一致性估計(jì)器中,每個(gè)飛行器各自對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),并只與其鄰居飛行器進(jìn)行通信。因?yàn)楦黠w行器估算得到的狀態(tài)值是各自視線坐標(biāo)系下的目標(biāo)狀態(tài),所以需要經(jīng)過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換而轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一坐標(biāo)系下進(jìn)行一致性估計(jì)。

    圖2 多飛行器協(xié)同估計(jì)原理Fig.2 Cooperative estimation principle

    2 基于ESO的分布式一致性估計(jì)器設(shè)計(jì)

    由圖2的多飛行器協(xié)同估計(jì)原理框圖可知,基于一致性的協(xié)同估計(jì)器設(shè)計(jì)包括以下兩方面內(nèi)容:?jiǎn)蝹€(gè)飛行器對(duì)目標(biāo)機(jī)動(dòng)加速度的估計(jì);與鄰居飛行器進(jìn)行信息交互,使各飛行器的估計(jì)值趨于一致。假設(shè)飛行器攜帶主動(dòng)雷達(dá)導(dǎo)引頭并具有通信能力,可實(shí)時(shí)與鄰接的飛行器進(jìn)行信息交換。

    2.1 基于ESO的目標(biāo)加速度估計(jì)

    在采用協(xié)同制導(dǎo)律的前提下,為每枚飛行器設(shè)計(jì)ESO估計(jì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)加速度,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。

    本節(jié)根據(jù)前文建立的非線性彈目相對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程,將系統(tǒng)中的機(jī)動(dòng)目標(biāo)加速度當(dāng)作不確定性并擴(kuò)張成新的一階狀態(tài),然后設(shè)計(jì)二階擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器來觀測(cè)系統(tǒng)狀態(tài),從而得到機(jī)動(dòng)目標(biāo)加速度的估計(jì)值,為后續(xù)協(xié)同估計(jì)算法的設(shè)計(jì)提供必要條件。

    根據(jù)式(2)所描述的彈目相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系,依然以第i個(gè)飛行器為例,對(duì)式(2)求導(dǎo)可得:

    式(4)即為含有飛行器和目標(biāo)機(jī)動(dòng)信息的彈目相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型。在協(xié)同攔截問題的研究中,假設(shè)目標(biāo)只在視線法向進(jìn)行機(jī)動(dòng)。各飛行器提高制導(dǎo)精度的關(guān)鍵在于通過控制視線角速率令其趨近于零,從而實(shí)現(xiàn)協(xié)同攔截,這里需要估計(jì)的是的值。

    取狀態(tài)變量則上述彈目相對(duì)運(yùn)動(dòng)方程可化為一個(gè)一階線性時(shí)變微分方程:

    令為模型中的已知分量,為模型中的未知分量,并設(shè)則式(5)可以寫為:

    將模型中的未知分量fi1擴(kuò)張為一階狀態(tài),即并設(shè)這里的ψi也是未知量,那么式(6)可寫為

    根據(jù)ESO理論,對(duì)式(7)設(shè)計(jì)如下的ESO:

    式中:為ESO參數(shù);z1i是x1i的觀測(cè)值,z2i是x2i的觀測(cè)值,這樣就可得到模型中未知分量的估計(jì)值進(jìn)而得到機(jī)動(dòng)目標(biāo)加速度的估計(jì)值

    2.2 多飛行器協(xié)同一致性估計(jì)器

    在2.1節(jié)設(shè)計(jì)的通過ESO來實(shí)時(shí)估計(jì)目標(biāo)加速度的方法基礎(chǔ)上,本節(jié)給出分布式一致性估計(jì)器的設(shè)計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)多枚飛行器對(duì)來襲機(jī)動(dòng)目標(biāo)加速度的協(xié)同估計(jì)。

    利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器估計(jì)得到的是視線坐標(biāo)系下的目標(biāo)加速度。在設(shè)計(jì)一致性估計(jì)算法時(shí),需要將各飛行器估算的到的結(jié)果統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的彈道坐標(biāo)系下。下面給出彈道系下飛行器一致性估計(jì)分量:

    式中:wqi和wqj分別為在目標(biāo)彈道系下第i枚飛行器和第j枚飛行器轉(zhuǎn)換得到的的估計(jì)值;為一致性控制增益;aij為通信網(wǎng)絡(luò)內(nèi)任意兩飛行器之間的權(quán)值。根據(jù)視線系和彈道系坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系,得到視線系飛行器一致性估計(jì)分量:

    一致性估計(jì)分量表達(dá)式與一致性控制協(xié)議類似,為了達(dá)到多個(gè)飛行器的估計(jì)狀態(tài)一致,控制增益可以選取為任意的正數(shù)。本文的關(guān)鍵就是設(shè)計(jì)合理的一致性估計(jì)器,保證各飛行器給出一致性估計(jì)值,并且估計(jì)值趨近于真實(shí)值。下面給出主要定理。

    定理 1 如果飛行器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是連通的,那么采用如下一致性估計(jì)器:

    式中:一致性估計(jì)器可使得各飛行器給出一致的估計(jì)值,并且趨近于真實(shí)值。

    下面對(duì)本文所設(shè)計(jì)的一致性估計(jì)器進(jìn)行誤差分析和估計(jì),并利用Lyapunov函數(shù)方法證明系統(tǒng)的穩(wěn)定性,給出觀測(cè)器參數(shù)的選取原則。

    證明 記由式(7)(11)可得:

    其中,iψ有界,即

    以第i枚飛行器的一致性估計(jì)器為例,利用將坐標(biāo)平面分為5個(gè)區(qū)域[11],如圖3所示。

    圖3 誤差平面分區(qū)圖Fig.3 Division graph of error plane

    各區(qū)域可具體表示如下:

    根據(jù)以上5個(gè)分區(qū),分別構(gòu)造以下分段光滑的正定Lyapunov函數(shù):

    由式(13)可知,函數(shù)在除以外的全平面內(nèi)正定且連續(xù)。在固定的情況下,選擇合適的參數(shù)值使得除函數(shù)沿著系統(tǒng)(12)的軌線的導(dǎo)數(shù)有即:

    因此系統(tǒng)(12)是穩(wěn)定的,并且估計(jì)誤差系統(tǒng)(12)的軌線均被平面區(qū)域Di0所吸引,使得估計(jì)誤差最終收斂于區(qū)域Di0。由誤差平面分區(qū)圖3可知,誤差區(qū)域的大小由ri0和βi決定,可以看出,ri0越小,誤差區(qū)域Di0的面積就越小。

    以為例,給出滿足約束條件的求解過程。在區(qū)域Di1內(nèi),由于則:

    由于存在足夠小的正數(shù)可以得到:

    類似地,可以得到區(qū)域內(nèi)對(duì)應(yīng)的Lyapunov函數(shù)的導(dǎo)數(shù)分別小于0,即:

    對(duì)于系統(tǒng)構(gòu)造的分段光滑的正定 Lyapunov函數(shù)式(13),由于除Di0外的每個(gè)Lyapunov函數(shù)的導(dǎo)數(shù)分別小于零,因此本文設(shè)計(jì)的一致性估計(jì)器是穩(wěn)定的,并且收斂到區(qū)域Di0。證畢。

    本文研究的分布式目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)具有固定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并且網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D是連通的,相鄰飛行器之間都會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的交換。通過一致性協(xié)調(diào)控制相互傳遞和轉(zhuǎn)化各自的估計(jì)信息,最終所有飛行器的估計(jì)值逐漸趨于相同,即系統(tǒng)達(dá)到了一致,并趨近于真實(shí)值。

    注1由于擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的非線性函數(shù)采用了完整的分段形式,在區(qū)域的推導(dǎo)過程中,需要對(duì)兩種情況分段進(jìn)行討論,方法類似,這里不再贅述。

    3 仿真校驗(yàn)

    為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的一致性估計(jì)方法的有效性,選取了三種不同的目標(biāo)機(jī)動(dòng)形式,分別對(duì)本文設(shè)計(jì)的一致性協(xié)同估計(jì)方法進(jìn)行仿真分析。采用文獻(xiàn)[12]設(shè)計(jì)的協(xié)同制導(dǎo)律,將一致性估計(jì)值補(bǔ)償?shù)街茖?dǎo)律中,得到第個(gè)飛行器的法向加速度指令:

    式中:為應(yīng)用本文設(shè)計(jì)的一致性估計(jì)器估計(jì)得到的一致性目標(biāo)加速度值。

    目標(biāo)的三種機(jī)動(dòng)形式如表1所示,假設(shè)目標(biāo)只在法向機(jī)動(dòng),切向不機(jī)動(dòng),即只改變速度方向不改變速度大小。

    表1 目標(biāo)的機(jī)動(dòng)形式Tab.1 Maneuver forms of the target

    仿真中采用三枚飛行器對(duì)一枚機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行協(xié)同攔截。飛行器和機(jī)動(dòng)目標(biāo)的初始狀態(tài)如表2所示。

    表2 飛行器和目標(biāo)的初始狀態(tài)參數(shù)Tab.2 Initial state parameters of flight vehicles and target

    假設(shè)三個(gè)飛行器間的可以兩兩進(jìn)行相互通信,在飛行過程中能夠交換彼此的估計(jì)信息,從而進(jìn)行一致性狀態(tài)估計(jì)。

    一致性估計(jì)器中參數(shù)的選取直接影響了對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)精度,β i1和βi2作為估計(jì)器增益影響單個(gè)飛行器對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的觀測(cè)精度,增加β i1和βi2能夠提高估計(jì)精度和速度,但是容易造成振蕩。δi的選取決定了式(11)中分段函數(shù)線性區(qū)大小,適當(dāng)減小δi的取值,減少線性區(qū)的大小,可以提高估計(jì)精度,但容易造成振蕩。ki為一致性估計(jì)器的協(xié)調(diào)增益,增加ki,可以提高各個(gè)飛行器估計(jì)值的一致性收斂速度,但過大的容易造成估計(jì)值產(chǎn)生較大振蕩從而使估計(jì)器失效。因此應(yīng)綜合考慮系統(tǒng)的估計(jì)精度、動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度等因素。以第1枚飛行器為例,參數(shù)取值分別為β11=40,其他飛行器的參數(shù)取值原則類似。

    采用上述初始條件進(jìn)行三組仿真,得到的仿真結(jié)果如圖4~11所示。圖4、圖7、圖10為三種仿真實(shí)例得到的飛行器一致性估計(jì)器對(duì)各自視線角轉(zhuǎn)率估計(jì)值與真實(shí)值曲線,由圖可知各飛行器估計(jì)值與真實(shí)值曲線幾乎完全重合,從局部放大圖可以看出,視線角轉(zhuǎn)率的估計(jì)誤差低于估計(jì)精度較高。圖5、圖8、圖10為三種仿真條件下得到的目標(biāo)加速度估計(jì)值與真實(shí)值曲線,實(shí)線為真實(shí)值,各飛行器的估計(jì)值能夠達(dá)到一致并且趨于真實(shí)值,在目標(biāo)加速度不斷變化的情況下,各飛行器經(jīng)過短暫的調(diào)整依然能夠精確地跟蹤真實(shí)值曲線,表明本文所設(shè)計(jì)的一致性估計(jì)方法具有較強(qiáng)的魯棒性。同時(shí)觀察圖3、圖9、圖12法向加速度指令可知,通過對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的補(bǔ)償,飛行器狀態(tài)趨于穩(wěn)定,表明本文給出的一致性協(xié)同估計(jì)方法是有效的。

    對(duì)比三組仿真結(jié)果可知:在目標(biāo)機(jī)動(dòng)能力較小時(shí)(仿真實(shí)例1),本文設(shè)計(jì)的一致性估計(jì)器估計(jì)精度相對(duì)較高,加速度估計(jì)誤差小于0.1 m/s2,收斂速度更快,大約15 s左右收斂。隨著目標(biāo)機(jī)動(dòng)能力的增強(qiáng)(仿真實(shí)例2和3),估計(jì)器需要調(diào)節(jié)的時(shí)間相應(yīng)延長(zhǎng),大約20 s左右收斂,加速度計(jì)估計(jì)誤差小于0.5 m/s2仍然能夠滿足估計(jì)精度的要求。

    仿真實(shí)例1:目標(biāo)以固定速率做轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)

    圖4 轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)時(shí)的視線角速率估計(jì)值與真實(shí)值Fig.4 Estimated and true angular rates of line-of-sight during turn maneuver

    圖5 轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)時(shí)的目標(biāo)加速度估計(jì)值與真實(shí)值Fig.5 Estimated and true values of target acceleration during turn maneuver

    圖6 轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)時(shí)的法向加速度指令Fig.6 Control command perpendicular to line-of-sight during turn maneuver

    仿真實(shí)例2:目標(biāo)做蛇形機(jī)動(dòng)

    圖7 蛇形機(jī)動(dòng)時(shí)的視線角速率估計(jì)值與真實(shí)值Fig.7 Estimated and true angular rates of line-of-sight during snake maneuver

    圖8 蛇形機(jī)動(dòng)時(shí)的目標(biāo)加速度估計(jì)值與真實(shí)值Fig.8 Estimated and true values of target acceleration during snake maneuver

    圖9 蛇形機(jī)動(dòng)時(shí)的法向加速度指令Fig.9 Control command perpendicular to line-of-sight during snake maneuver

    仿真實(shí)例3:目標(biāo)進(jìn)行方波機(jī)動(dòng)

    圖10 方波機(jī)動(dòng)時(shí)的視線角速率估計(jì)值與真實(shí)值Fig.10 Estimated and true angular rates of line-of-sight during snake maneuver

    圖11 方波機(jī)動(dòng)時(shí)的目標(biāo)加速度估計(jì)值與真實(shí)值Fig.11 Estimated and true values of target acceleration during square-wave maneuver

    圖12 方波機(jī)動(dòng)時(shí)的法向加速度指令Fig.12 Control command perpendicular to the line-of-sight during square-wave maneuver

    4 結(jié) 論

    本文提出了一種基于一致性理論的多飛行器協(xié)同估計(jì)算法。該算法以擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的估計(jì)方法,通過飛行器間的通信網(wǎng)絡(luò)交換彼此的估計(jì)信息,將一致性協(xié)調(diào)量引入到各飛行器的狀態(tài)估計(jì)協(xié)議中,使通信網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的飛行器能夠給出一致的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)值,以實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)快速、精確的估計(jì)。仿真結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的一致性協(xié)同估計(jì)算法精度高,收斂速度快,且在目標(biāo)進(jìn)行大機(jī)動(dòng)時(shí)仍具有較強(qiáng)的魯棒性。

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