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        間斷制導下的反輻射無人機被動定位算法研究

        2017-09-08 13:47:56梁永生唐勇王濛
        航空工程進展 2017年3期
        關鍵詞:制導卡爾曼濾波被動

        梁永生,唐勇,王濛

        (中國電子科技集團公司 西南電子設備研究所,成都 610036)

        間斷制導下的反輻射無人機被動定位算法研究

        梁永生,唐勇,王濛

        (中國電子科技集團公司 西南電子設備研究所,成都 610036)

        目前,有關被動定位算法的研究多是在測量信息連續(xù)的情況下展開的,對于測量信息間斷情況下的濾波鮮有涉及。針對該問題,以反輻射無人機為研究對象,提出一種基于卡爾曼濾波的間斷制導下的被動定位算法,并通過仿真,驗證了該方法的有效性。結果表明:提出的新方法能夠用于間斷制導下的被動定位,且具有一定的定位精度。

        反輻射;被動定位;不等間隔;間斷制導;卡爾曼濾波

        0 引 言

        目標的被動定位技術源于潛艇的隱蔽攻擊。隱蔽攻擊是指利用被動探測器量測到的目標信息來確定目標的運動參數(shù)(包括位置、速度、加速度等)。

        隨著探測器的不斷發(fā)展,目標的被動定位技術也開始應用于其他探測系統(tǒng),例如,反輻射無人機等反輻射武器。目前,反輻射無人機已達到抗雷達或通訊類目標間歇性關機的目的。

        研究反輻射無人機或導彈的被動定位的算法很多,以基于卡爾曼濾波及其改進形式的方法為主。例如,張麗艷等[1]針對無源定位中狀態(tài)空間模型非線性的程度較高所引起的濾波發(fā)散問題,分析總結了EKF遞推濾波過程,并給出了仿真結果;朱學平等[2]利用UKF對非線性濾波性能的改善,提出一種基于擴展狀態(tài)變量維數(shù)的UKF方法,可同時實現(xiàn)目標狀態(tài)估計和導引頭非線性特性補償;王勃等[3]、王慶欣等[4]均采用自適應UKF濾波方法來解決觀測方程帶有系統(tǒng)偏差、觀測噪聲統(tǒng)計特性等問題;劉洋等[5]在UKF的基礎上引入自適應漸消因子以提高濾波算法的穩(wěn)定性。此外,還有大量文獻基于各種卡爾曼濾波的發(fā)展形式和其他濾波理論開展目標定位研究,例如,楊軍等[6-7]基于FDEKF(有限差分擴展卡爾曼濾波)理論開展目標定位研究;陳占海等[8]基于MVEKF理論進行目標定位研究;唐濤等[9]采用改進的粒子濾波理論進行目標定位研究;曹東波[10]采用了自適應變維EKF,增加了濾波的穩(wěn)定性;許濤等[11]通過適當?shù)挠^測方程重構,將EKF應用到導引頭含有有色噪聲的情況。

        上述文獻針對目標定位中遇到的各種問題開展研究,極大地豐富了目標定位理論與方法,對完善被動定位技術具有積極意義;但上述研究均是在被測量信息無間斷的基礎上進行的,而對測量信息間斷情況下的濾波鮮有涉及。實際上,測量信息間斷的情況是存在的,例如在定位過程中,目標間歇開/關機、通訊類目標的空間分布特性等,都有可能導致測量信息的間斷。

        針對測量信息間斷的情況,本文基于EKF濾波定位方法,引入出現(xiàn)間斷信息時的濾波遞推策略,將傳統(tǒng)的濾波定位方法從適用于連續(xù)測量信息的濾波定位,推廣到同時適用于間斷測量信息下的濾波定位,并通過算例來驗證所提出的方法的有效性。

        1 建立濾波模型

        基于卡爾曼濾波方法開展被動定位研究,首先建立狀態(tài)方程和觀測方程。

        1.1 狀態(tài)方程

        不考慮無人機-目標的相對速度,即選取狀態(tài)變量為X=[rx,rz,ry]T時,狀態(tài)方程為

        X(k+1)=Φ(k+1|k)X(k)+Γ(k+1|k)u(k)

        (1)

        其中,

        (2)

        (3)

        u(k)=[-Vrx,-Vrz,-Vry]T

        (4)

        式中:Φ(k+1|k)為狀態(tài)轉移陣(單位陣);Γ(k+1|k)為控制陣;u(k)為輸入量,表示無人機-目標相對速度(目標不運動)。

        1.2 觀測方程

        慣性坐標系中無人機-目標相對運動關系如圖1所示。

        圖1 無人機-目標相對運動關系示意圖

        根據(jù)無人機-目標相對運動關系,得到目標視線高低角qε和視線方位角qβ的計算公式:

        (5)

        當選取慣性坐標系下的無人機-目標視線角作為觀測量時,只測角被動定位系統(tǒng)的觀測方程為

        (6)

        求取h[X(k)]的線性化矩陣H:

        (7)

        其中,

        H12=0

        則觀測方程可寫為

        Z(k)=H(k)X(k)+v(k)

        (8)

        測量噪聲v1、v2為零均值、方差未知的噪聲信號。

        2 被動定位算法設計

        基于擴展的卡爾曼濾波方法,完成間斷制導情況下的被動定位算法設計。

        2.1 推廣卡爾曼濾波算法(EKF)

        對于非線性系統(tǒng)

        (9)

        式中:X(k)為n×1維狀態(tài)向量;Z(k)為m×1維觀測向量;u(k)為l×1維控制向量;Γ(k)為n×1維矩陣;v(k)為m×1維獨立的高斯白噪聲。

        統(tǒng)計特性為

        (10)

        推廣卡爾曼濾波(EKF)算法可寫為

        (11)

        P(k+1/k)=Φ(k)P(k/k)ΦT(k)

        (12)

        (13)

        P(k+1/k+1)= [I-K(k+1)H(k+1)]·

        P(k+1/k)

        (14)

        K(k+1)=P(k+1/k)HT(k+1)[H(k+1)·

        P(k+1/k)HT(k+1)+R]-1

        (15)

        (16)

        算法初值選?。?/p>

        (17)

        給定初值后,即可啟動推廣卡爾曼濾波算法,得到系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估值。

        2.2 間斷制導下的被動定位算法設計

        卡爾曼濾波器計算更新過程存在兩個過程:時間更新和量測更新。當觀測量不等間隔,即導引頭測量信號出現(xiàn)間斷時,可以在每一個時刻點T時,利用系統(tǒng)狀態(tài)轉移矩陣的特性,只進行卡爾曼濾波器的時間更新;而在量測輸出時刻同時進行卡爾曼濾波器的時間更新和量測更新,從而可以解決非等間隔量測的濾波問題。

        (1) 在測量信息缺失時,采用時間更新過程,即利用預測值代替濾波值輸出:

        (18)

        (2) 在測量信息完整時,同時進行時間更新和量測更新。

        2.3 濾波算法初值的選取方法

        在上述濾波算法設計中,濾波開始的條件為導引頭截獲目標,即導引頭測量出目標視線高低角qε和視線方位角qβ;在獲得了無人機-目標相對角度信息后,以該時刻無人機在當?shù)貞T性系下的投影作為濾波坐標系的坐標原點,結合無人機的衛(wèi)星導航系統(tǒng)、高度表等其他傳感器測得的無人機高度信息,計算出粗略的無人機-目標相對位置信息,再利用該信息作為濾波算法狀態(tài)變量的初始值X0,即

        X0=[rx0,rz0,ry0]T

        (19)

        其中,

        (20)

        rz0=H0

        (21)

        (22)

        式中:H0為衛(wèi)星導航系統(tǒng)或高度表測得的當?shù)貞T性系下的無人機高度(假設目標處于地面)。

        由初始狀態(tài)估計誤差方差陣P0的計算方法為

        (23)

        若假定無人機俯仰通道、方位通道測角噪聲均方差以及高度測量誤差分別為σε、σβ和σH,采用保守估計,測角誤差Δqε=±3σε,Δqβ=±3σβ,高度測量誤差ΔH=±3σH,則:

        Δrz0=ΔH

        (24)

        (25)

        (26)

        上述公式在使用時需計算正負偏差組合時的各個偏差量,取較大值的數(shù)量級作為P0的初值:

        (27)

        式中:n1、n2、n3分別為各狀態(tài)變量初值偏差數(shù)量級的平方。

        3 仿真驗證

        對觀測量不等間隔時的被動定位算法進行仿真驗證,仿真條件為:目標初始位置(0,2 000 m,-3 000 m);無人機初始位置(14 000 m,0,0);無人機勻速直線飛行,飛行航跡如圖2所示。

        圖2 無人機飛行航跡

        飛行期間,分別在3~23 s、45~66 s制導信息缺失,根據(jù)本文提出的間斷制導下的被動定位算法,基于上述條件進行仿真,仿真結果如圖3~圖5所示。

        圖3 x方向相對位置定位誤差

        圖4 y方向相對位置定位誤差

        圖5 z方向相對位置定位誤差

        從圖3~圖5可以看出:采用本文所提觀測量不等間隔時的被動定位濾波算法是收斂的,觀測量的間斷并未影響濾波算法整體的收斂性。

        4 結 論

        (1) 采用本文提出的濾波方法可以使探測信息間斷時濾波誤差不增加,且探測信息正常后濾波能恢復到正常的遞推濾波。

        (2) 本文提出的間斷制導下的被動定位算法能夠適用于定位過程存在信息間斷的情況,具有較高的位置濾波精度,是一種既能用于連續(xù)探測信息被動定位,又能用于間斷探測信息被動定位的濾波方法。

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        (編輯:馬文靜)

        Study on Passive Localization Algorithm of Anti-radiation Unmanned Aerial Vehicle under Intermittent Guidance

        Liang Yongsheng, Tang Yong, Wang Meng

        (Southwest China Research Institute of Electronic Equipment, China Electronics Technology Group Corporation, Chengdu 610036, China)

        As one of effective methods for anti-radiation weapon against radar switching off, the passive-location algorithm has been well studied. However, most passive-location algorithm research has been undertaken based on the condition that anti-radiation seekers work continuously. Accordingly, a passive-location algorithm in view of discontinuous guidance for anti-radiation UAV(unmanned aerial vehicle) is studied, and a method to solve the problem based on the Kalman filtering is proposed. Simulated results are presented to demonstrate the effectiveness of the method. Results show that this method can be used for unequal interval discontinuous guidance and it has certain location accuracy.

        anti-radiation; passive-location; unequal interval; discontinuous guidance; Kalman filtering

        2017-01-05;

        2017-05-06

        梁永生,qq231765@126.com

        1674-8190(2017)03-299-05

        V249.1

        A

        10.16615/j.cnki.1674-8190.2017.03.008

        梁永生(1973-),男,研究員。主要研究方向:電子對抗、精確制導總體設計技術。

        唐 勇(1977-),男,碩士,高級工程師。主要研究方向:精確制導導引總體設計技術。

        王 濛(1988-),男,碩士,工程師。主要研究方向:精確制導導引總體設計技術。

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