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        一種火箭及上面級(jí)外彈道實(shí)時(shí)濾波算法

        2016-03-13 02:40:28,
        關(guān)鍵詞:機(jī)動(dòng)彈道卡爾曼濾波

        ,

        (1.宇航動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 陜西西安 710043;2.西安衛(wèi)星測(cè)控中心, 陜西西安 710043)

        0 引言

        運(yùn)載火箭上面級(jí)[1-2]具有自主導(dǎo)航能力強(qiáng)、推力大、較基礎(chǔ)級(jí)工作時(shí)間長(zhǎng)、可多次起動(dòng)等特點(diǎn),上面級(jí)的使用是提高火箭性能及任務(wù)適應(yīng)能力的有效解決途徑。已經(jīng)在國(guó)外的航天發(fā)射任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用,在我國(guó)也受到了越來(lái)越多的重視,如某顆新一代北斗導(dǎo)航星的發(fā)射即采用了上面級(jí)入軌技術(shù)。

        運(yùn)載火箭上面級(jí)及基礎(chǔ)級(jí)實(shí)時(shí)飛行彈道的計(jì)算是其飛行過(guò)程監(jiān)視的重要內(nèi)容,其本質(zhì)上是一種非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)[3]問(wèn)題。這方面應(yīng)用較多的有擴(kuò)展卡爾曼濾波[4](Extended Kalman Filter, EKF)、不敏卡爾曼濾波[4-5](Unscented Kalman Filter, UKF)、容積卡爾曼濾波[6](Cubature Kalman Filter, CKF)等。EKF產(chǎn)生較早,它通過(guò)非線(xiàn)性模型離散化處理來(lái)建立線(xiàn)性化的濾波模型,容易產(chǎn)生高階截?cái)嗾`差,且常需要計(jì)算非線(xiàn)性函數(shù)的Jacob矩陣;UKF與CKF使用確定性采樣策略來(lái)近似函數(shù)非線(xiàn)性分布,但UKF在用于高維狀態(tài)向量估計(jì)時(shí),存在計(jì)算效率較低、采樣點(diǎn)設(shè)置參數(shù)復(fù)雜、數(shù)值精度以及穩(wěn)定性較差的問(wèn)題。由Ito和Norgaard等人提出的中心差分卡爾曼濾波(Central Difference Kalman Filter, CDKF)算法具有比UKF稍高的理論精度,而且更易于實(shí)現(xiàn),充分考慮了隨機(jī)變量的噪聲統(tǒng)計(jì)特性。

        為此,本文將中心差分容積卡爾曼濾波引入火箭上面級(jí)飛行彈道實(shí)時(shí)跟蹤計(jì)算過(guò)程中,給出了一種適用于工程實(shí)際情況的實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)算法,并通過(guò)位置速度與加速度關(guān)系對(duì)模型方差Q進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,以實(shí)現(xiàn)濾波對(duì)彈道機(jī)動(dòng)過(guò)程的自適應(yīng)跟蹤。仿真及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果表明,所給出的計(jì)算方法是可行的。

        1 中心差分卡爾曼濾波

        1.1 中心差分變換算法

        中心差分變換是CDKF的基礎(chǔ),其核心思想是通過(guò)隨機(jī)變量的非線(xiàn)性變換求解均值和方差等,具體就是用Sterling差值公式代替泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)式中一階、二階導(dǎo)數(shù),用多項(xiàng)式逼近非線(xiàn)性方程導(dǎo)數(shù),從而避免了EKF濾波中雅可比矩陣的求導(dǎo)運(yùn)算[3],具有實(shí)現(xiàn)過(guò)程較為簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。

        (1)

        采用中心差分計(jì)算來(lái)代替式(1)中一階、二階導(dǎo)數(shù)項(xiàng),可得到非線(xiàn)性方程的近似表達(dá)式:

        (2)

        (3)

        (4)

        (5)

        (6)

        式中:ei為第i個(gè)元素為1,其余元素為0的單位向量;Sxi為Sx的第i個(gè)列向量。由式(4)可知:

        式中,Sxi為狀態(tài)協(xié)方差矩陣Cholesky分解后的第i列,則可得均值:

        (7)

        方差為

        (8)

        協(xié)方差為

        (9)

        1.2 CDKF濾波計(jì)算

        CDKF實(shí)質(zhì)上是利用基于先驗(yàn)分布構(gòu)造的Simga點(diǎn)進(jìn)行線(xiàn)性回歸變換來(lái)表示狀態(tài)后驗(yàn)分布的一種采樣濾波方法,其基本原理與UKF類(lèi)似。

        設(shè)非線(xiàn)性系統(tǒng)為

        (10)

        式中:xk為k時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)向量,其維數(shù)為L(zhǎng); F為狀態(tài)向量的轉(zhuǎn)移函數(shù);wk-1為狀態(tài)向量的高斯過(guò)程噪聲,其均值為零,協(xié)方差矩陣為Qk-1;yk為k時(shí)刻的m維觀(guān)測(cè)向量; H為觀(guān)測(cè)函數(shù);vk為高斯量測(cè)噪聲,協(xié)方差矩陣為Rk。則該非線(xiàn)性估計(jì)的CDKF濾波算法主要有以下步驟:

        1) 構(gòu)造時(shí)間更新所需采樣點(diǎn)

        (11)

        其變換權(quán)系數(shù)為

        Wx,0=(h2-L)/h2

        Wx,i=1/(2h2),i=1,…,2L

        (12)

        2) 進(jìn)行時(shí)間更新

        (13)

        3) 構(gòu)造量測(cè)更新所需的采樣點(diǎn)集

        (14)

        4) 量測(cè)更新計(jì)算

        (15)

        量測(cè)與狀態(tài)的互協(xié)方差陣:

        (16)

        5) 計(jì)算殘差

        6) 進(jìn)行狀態(tài)更新

        考慮到在上面級(jí)機(jī)動(dòng)飛行中,濾波計(jì)算過(guò)程有一定的舍入誤差,以及初值誤差可能較大,從而可能導(dǎo)致濾波出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象。為此,在中心差分濾波實(shí)現(xiàn)中,在上面的誤差協(xié)方差陣遞推計(jì)算中常采用平方根代替協(xié)方差矩陣進(jìn)行遞推計(jì)算,從而可得到平方根中心差分卡爾曼濾波(SRCDKF)。

        2 火箭及上面級(jí)彈道濾波模型

        2.1 觀(guān)測(cè)方程及系統(tǒng)狀態(tài)方程

        rE=(HG)r

        HG=(EP)(ER)(NR)(PR)

        HDG=(EP)(EDR)(NR)(PR)

        (17)

        式中,PR為歲差矩陣,NR為章動(dòng)矩陣,ER為地球自轉(zhuǎn)矩陣,EP為極移矩陣,EDR為地球自轉(zhuǎn)矩陣的導(dǎo)數(shù)矩陣。

        2) 將地固系位置速度轉(zhuǎn)到測(cè)站東北天坐標(biāo)系下,由測(cè)站大地坐標(biāo)可計(jì)算出地固系到測(cè)站東北天坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣MES,則有

        ρS=MES(rE-RS)

        (18)

        這樣,即可計(jì)算出外彈道測(cè)量的4個(gè)觀(guān)測(cè)量:

        A=arctan(ρx/ρy)

        (19)

        濾波中對(duì)外彈道測(cè)量數(shù)據(jù)的使用,即觀(guān)測(cè)方程的建立過(guò)程,主要有兩種方法,一種是直接使用測(cè)距與測(cè)角轉(zhuǎn)換出的位置數(shù)據(jù);另一種是直接將觀(guān)測(cè)方程建立在測(cè)站東北天坐標(biāo)系中[7-8]。

        考慮到上面級(jí)飛行高度較高,較小的測(cè)角誤差就會(huì)產(chǎn)生較大的位置偏差;并且各測(cè)元之間測(cè)量精度差異較大。為此本文觀(guān)測(cè)方程的建立采用后一種計(jì)算方法。

        2.2 軌道機(jī)動(dòng)過(guò)程彈道計(jì)算

        (20)

        對(duì)k時(shí)刻到k+1時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)外推預(yù)測(cè)可通過(guò)對(duì)上述動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行Runge-Kutta積分得到。

        2.3 機(jī)動(dòng)過(guò)程Q矩陣自適應(yīng)處理

        火箭及上面級(jí)飛行過(guò)程存在多次機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng),且各次機(jī)動(dòng)的加速度存在較大差異。這給彈道重建帶來(lái)了較大困難。對(duì)αβ模型,若將Q矩陣設(shè)置為恒定值,則機(jī)動(dòng)發(fā)生時(shí),若未能根據(jù)當(dāng)前推力情況對(duì)af進(jìn)行精確建模,并使外推模型及時(shí)切換到有推力作用的狀態(tài),則濾波狀態(tài)更新將與實(shí)際情況出現(xiàn)較大偏差。從而導(dǎo)致濾波計(jì)算需要很長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行狀態(tài)調(diào)整,極大降低收斂速度。為此,需要在機(jī)動(dòng)發(fā)生時(shí)及時(shí)調(diào)整濾波狀態(tài)參數(shù)。一種方法是實(shí)時(shí)接收火箭遙測(cè)判定的機(jī)動(dòng)特征點(diǎn),在特征點(diǎn)處對(duì)濾波P矩陣及模型中加速度按當(dāng)前推力、比沖、火箭飛行姿態(tài)等參數(shù)計(jì)算初始化值。但這種方法應(yīng)用于多次機(jī)動(dòng)時(shí)顯得比較麻煩,特別是對(duì)姿態(tài)數(shù)據(jù)的引入。

        考慮到機(jī)動(dòng)發(fā)生時(shí),火箭及上面級(jí)飛行的加速度變化趨勢(shì)會(huì)發(fā)生突變。此時(shí),若濾波狀態(tài)外推未能及時(shí)反映出此變化,則原狀態(tài)外推模型中的狀態(tài)協(xié)方差矩陣Q將與當(dāng)前系統(tǒng)真實(shí)狀態(tài)出現(xiàn)較大偏差,為此可通過(guò)對(duì)Q矩陣進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整的方法來(lái)使得濾波計(jì)算實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)動(dòng)過(guò)程的自適應(yīng)處理。

        (21)

        (22)

        考慮到機(jī)動(dòng)發(fā)生時(shí),濾波狀態(tài)變量X中加速度迅速改變,而加速度的改變會(huì)影響速度與位置的改變。為此,可參照式(22)來(lái)調(diào)整Q矩陣中加速度分量。對(duì)αβ模型,其加速度包括機(jī)動(dòng)推力加速度、三體引力加速度、大氣阻力加速度等,考慮到軌道機(jī)動(dòng)過(guò)程中,推力加速度占主要地位,其他加速度為小量。為此可直接使用式(22)進(jìn)行加速度增量的近似計(jì)算。

        設(shè)k-1時(shí)刻到k時(shí)刻的時(shí)間增量為T(mén),并在計(jì)算公式中引入調(diào)整系數(shù)λ,合理設(shè)置λ以增強(qiáng)自適應(yīng)能力。從而可將Q矩陣中加速度x,y,z方向分量的方差分別自適應(yīng)調(diào)整為位置與速度的函數(shù):

        (23)

        式中,i=0,1,2表示x,y,z各方向分量。

        實(shí)際計(jì)算中,若只對(duì)Q矩陣加速度方向進(jìn)行調(diào)整,將使得震蕩加劇。為此,還需對(duì)速度方向進(jìn)行限制性調(diào)整。計(jì)算公式為

        (24)

        對(duì)位置方向,可將其方差置為固定值。對(duì)b分量,在火箭基礎(chǔ)級(jí)飛行段,機(jī)動(dòng)加速度大,可將其置為一非零固定值(如10-10);對(duì)上面級(jí),推力加速度稍小,可置為一更小的值或0。

        3 仿真及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算

        算例1:以某顆導(dǎo)航星發(fā)射過(guò)程中基礎(chǔ)級(jí)及上面級(jí)飛行為例進(jìn)行仿真計(jì)算。針對(duì)基礎(chǔ)級(jí)及上面級(jí)分別作兩段數(shù)據(jù)的仿真:

        1) 基礎(chǔ)級(jí)飛行段,包括了一、二、三級(jí)飛行及基礎(chǔ)級(jí)與上面級(jí)分離等階段;

        2) 上面級(jí)后期飛行仿真,包括第二滑行段、第二主動(dòng)段、末修段、調(diào)姿段、衛(wèi)星分離等階段。

        基礎(chǔ)級(jí)仿真為多站仿真,仿真時(shí)以某星發(fā)射的理論飛行彈道為依據(jù),同一跟蹤區(qū)間設(shè)置雙站跟蹤(跟蹤值計(jì)算方法為根據(jù)測(cè)站坐標(biāo)將理論彈道轉(zhuǎn)換為東北天坐標(biāo)系下的測(cè)量值),并對(duì)測(cè)距、方位角、仰角、測(cè)速仿真數(shù)據(jù)分別加上20 m,0.01°,0.01°,0.1 m/s的隨機(jī)噪聲(1σ)。此時(shí)濾波計(jì)算的飛行速度(v)、速度與地面夾角(θ)曲線(xiàn)如圖1所示,橫軸為相對(duì)起飛時(shí)刻的時(shí)間(t)。

        (a)基礎(chǔ)級(jí)濾波速度曲線(xiàn)

        對(duì)上面級(jí)飛行采用單站仿真,各測(cè)量量所加隨機(jī)差同基礎(chǔ)級(jí)。此時(shí)濾波計(jì)算的飛行速度(v)、速度與地面夾角(θ)曲線(xiàn)如圖2所示。

        (b)速度地面夾角曲線(xiàn)圖2上面級(jí)濾波曲線(xiàn)

        從圖1、圖2可以看出,濾波對(duì)基礎(chǔ)級(jí)二級(jí)關(guān)機(jī)、三級(jí)關(guān)機(jī)點(diǎn)、上面級(jí)第二主動(dòng)段點(diǎn)火點(diǎn)等均較好地實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)處理。

        算例2:使用某MEO衛(wèi)星發(fā)射時(shí)基礎(chǔ)級(jí)及上面級(jí)飛行過(guò)程實(shí)際跟蹤測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行算法有效性驗(yàn)證。

        上面級(jí)在第二滑行段(1 600多秒至1萬(wàn)多秒)為慢旋飛行狀態(tài),導(dǎo)致地面外彈道測(cè)量設(shè)備跟蹤不穩(wěn)定,測(cè)量數(shù)據(jù)震蕩較大,野值較多,給濾波適應(yīng)能力帶來(lái)較大挑戰(zhàn)。

        作為對(duì)比,同時(shí)采用3種計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算。方法1:采用EKF算法,外推采用當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型;方法2:采用UKF算法,計(jì)算時(shí)未進(jìn)行方差矩陣自適應(yīng)調(diào)整;為使結(jié)果曲線(xiàn)光滑,對(duì)基礎(chǔ)級(jí)飛行段(1 200 s前)與上面級(jí)跟蹤弧段設(shè)置不同的P矩陣初值,并給基礎(chǔ)級(jí)濾波設(shè)定較大的遺忘因子不斷放大P矩陣(未放大時(shí)此方法對(duì)基礎(chǔ)級(jí)常常濾波發(fā)散);方法3:采用本文算法,給定調(diào)整系數(shù)λ取值0.1。

        此時(shí)幾種濾波方法計(jì)算的實(shí)時(shí)飛行軌道的近地點(diǎn)高度(Hp,此值對(duì)精度較敏感)曲線(xiàn)如圖3所示,橫軸為相對(duì)起飛時(shí)刻的時(shí)間t。

        圖3 某星實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)濾波計(jì)算的Hp曲線(xiàn)

        從圖中看出,方法1對(duì)基礎(chǔ)級(jí)較有效,但由于上面級(jí)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量太差,導(dǎo)致此方法計(jì)算結(jié)果質(zhì)量也很差。原因在于此方法未進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模,抗野值能力較差[10]。

        方法2與方法3結(jié)果質(zhì)量明顯好于方法1。但方法2在特征點(diǎn)附近適應(yīng)性要差于方法3,且方法2對(duì)基礎(chǔ)級(jí)與上面級(jí)分別設(shè)定了不同濾波參數(shù),顯得較為麻煩。

        對(duì)于方法3,在上面級(jí)主發(fā)動(dòng)機(jī)第二次點(diǎn)火點(diǎn)(約11 790 s)、第二主動(dòng)段結(jié)束點(diǎn)(約12 700 s),以及基礎(chǔ)級(jí)三級(jí)關(guān)機(jī)等關(guān)鍵特征點(diǎn)處,濾波算法較好地實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)跟蹤。但由于上面級(jí)跟蹤數(shù)據(jù)穩(wěn)定性很差,對(duì)Hp曲線(xiàn)局部放大時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)該曲線(xiàn)震蕩仍較大,平滑性還有待進(jìn)一步改進(jìn)。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        本文對(duì)中心差分卡爾曼濾波計(jì)算方法進(jìn)行了闡述,給出了針對(duì)火箭機(jī)動(dòng)飛行過(guò)程實(shí)時(shí)定軌計(jì)算的濾波狀態(tài)外推模型和觀(guān)測(cè)模型,以及一種基于位置速度計(jì)算的Q矩陣自適應(yīng)處理方法。仿真及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果表明所給出的算法和模型是有效的。算法具有較好的穩(wěn)定性、自適應(yīng)能力和抗差能力。

        應(yīng)該看到,算法還有很多需要進(jìn)一步改進(jìn)或?qū)π阅苡绊戄^大的地方。如在Q矩陣自適應(yīng)調(diào)整時(shí),對(duì)調(diào)整系數(shù)等參數(shù)較為敏感,系數(shù)較大時(shí),對(duì)機(jī)動(dòng)反映及時(shí),但結(jié)果震蕩增大,故實(shí)際中需合理設(shè)置該值。下一步將重點(diǎn)在濾波模型及參數(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化上進(jìn)行研究。

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