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        基于雙旋迫擊炮彈平臺的改進(jìn)型Sage-Husa自適應(yīng)濾波滾轉(zhuǎn)角測量算法

        2018-07-02 10:21:32王佳偉祁克玉楊愷華梁軻閆杰
        兵工學(xué)報 2018年6期
        關(guān)鍵詞:改進(jìn)型測量誤差彈丸

        王佳偉, 祁克玉, 楊愷華, 梁軻, 閆杰

        (1.西北工業(yè)大學(xué) 航天學(xué)院, 陜西 西安 710072; 2.西安機(jī)電信息技術(shù)研究所 機(jī)電動態(tài)控制重點實驗室, 陜西 西安 710065)

        0 引言

        基于中大口徑迫擊炮彈應(yīng)用平臺,采用慣性器件/衛(wèi)星定位來組合測量彈體姿態(tài)和彈道參數(shù),可將修正引信與彈體通過解耦部件連接、形成反向相對旋轉(zhuǎn)狀態(tài),構(gòu)成雙旋受控迫擊炮彈。在氣動力作用下,修正引信頭部的兩對翼面分別產(chǎn)生滾轉(zhuǎn)力矩和修正彈道所需控制力,這是目前國際上二維彈道修正引信技術(shù)中最具代表性的總體設(shè)計方案[1-3]。修正引信的實時滾轉(zhuǎn)角直接影響修正方向,是彈道控制模塊的重要輸入信息,其準(zhǔn)確測量是二維彈道修正技術(shù)有待解決的關(guān)鍵技術(shù)。

        陀螺/衛(wèi)星定位組合測量滾轉(zhuǎn)角最早于1995年由Lucia提出[4],近年來不少文獻(xiàn)進(jìn)行了進(jìn)一步闡述:Park等[5]和Lee等[6]繼承并改良了Lucia的算法,但卻是在修正引信轉(zhuǎn)速不大于3 r/s的微旋狀態(tài)且恒定不變假設(shè)條件下提出的,與實際彈道中修正引信從起控至修正末段高達(dá)每秒數(shù)十轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)速跨度不符;Maley[7]提出了將擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)與磁傳感器輔助測量算法相結(jié)合的方法,并從理論仿真層面進(jìn)行了驗證,但目前尚未有進(jìn)一步的實驗室硬件測試驗證結(jié)果;文獻(xiàn)[8]中所涉及的傳統(tǒng)EKF滾轉(zhuǎn)角測量算法對于真實彈道環(huán)境下較大轉(zhuǎn)速變化范圍的滾轉(zhuǎn)角測量具有顯著效果,但對于彈道末段彈丸章動所引發(fā)的陀螺徑向兩軸測量誤差卻無法消除,從而嚴(yán)重影響了滾轉(zhuǎn)角測量精度。

        Sage-Husa自適應(yīng)卡爾曼濾波(SHAKF)可以在線估計量測噪聲并具有較好的穩(wěn)定性[9],只是每次濾波都需要預(yù)估系統(tǒng)噪聲,增加了迭代濾波的復(fù)雜度[10]??紤]到軸向陀螺測量修正引信轉(zhuǎn)速的精度較高、可以作為補(bǔ)償系統(tǒng)噪聲的先驗知識,本文提出了一種基于雙旋迫擊炮彈平臺的改進(jìn)型SHAKF滾轉(zhuǎn)角測量算法,既能夠提高濾波實時性,又能夠大幅度降低量測噪聲對滾轉(zhuǎn)角測量精度的影響。

        1 基本原理

        1.1 陀螺/衛(wèi)星定位組合算法

        遺憾的是,該方法僅局限于不大于3 r/s微旋恒定轉(zhuǎn)速條件下的滾轉(zhuǎn)角測量,基于理論解析得到的滾轉(zhuǎn)角又極易受到量測噪聲影響,因此需要設(shè)計一種針對轉(zhuǎn)速較大范圍變化情況的自適應(yīng)濾波算法。

        1.2 簡化SHAKF算法

        設(shè)線性離散系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為

        X(k)=Φ(k,k-1)X(k-1)+Γ(k,k-1)W(k-1),

        (1)

        Z(k)=H(k)X(k)+V(k),

        (2)

        式中:X(k)為系統(tǒng)狀態(tài)向量;Z(k)為系統(tǒng)觀測向量;Φ(k,k-1)為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Γ(k,k-1)為系統(tǒng)噪聲矩陣;H(k)為系統(tǒng)量測矩陣;W(k)和V(k)分別為系統(tǒng)噪聲向量和量測噪聲向量;k表示第k次濾波迭代。

        簡化SHAKF算法[12]為

        (k)=Φ(k,k-1)(k-1)+K(k)V(k),

        (3)

        V(k)=Z(k)-H(k)(k,k-1),

        (4)

        K(k)=P(k,k-1)HT(k)·
        [H(k)P(k,k-1)HT(k)+R(k)]-1,

        (5)

        P(k,k-1)=Φ(k,k-1)P(k-1)ΦT(k,k-1)+
        Γ(k,k-1)Q(k)ΓT(k,k-1),

        (6)

        P(k)=[I-K(k)H(k)]P(k,k-1)[I-
        K(k)H(k)]T+K(k)R(k-1)KT(k),

        (7)

        R(k)=(1-dk)R(k-1)+
        dk{[I-H(k)K(k-1)]V(k)·
        VT(k)[I-H(k)K(k-1)]T+
        H(k)P(k-1)HT(k)},

        (8)

        式中:dk=(1-b)/(1-bk+1),0

        2 改進(jìn)型SHAKF算法

        改進(jìn)型SHAKF算法具體步驟如下:

        1)X(k)、Z(k)、Φ(k,k-1)和H(k)參照文獻(xiàn)[8],Γ(k,k-1)改寫為

        (9)

        2)濾波迭代中增加轉(zhuǎn)速判據(jù):根據(jù)(3)式~(8)式的濾波流程,當(dāng)進(jìn)行到第k次濾波時,針對計算得到的量測噪聲進(jìn)行濾波狀態(tài)異常判斷,異常判據(jù)為

        vT(k)v(k)>δtr(E[v(k)vT(k)]),

        (10)

        式中:v(k)為新息序列;δ為儲備系數(shù),取值范圍δ>1;tr表示矩陣的跡;E為求矩陣期望。若(10)式成立則說明實際誤差將超過理論預(yù)估的δ倍,即濾波發(fā)散。由(10)式可以推導(dǎo)得到濾波異常判據(jù)的表達(dá)式如下:

        vT(k)v(k)>δ[H(k)P(k,k-1)HT(k)+R(k)].

        (11)

        由于(11)式中P(k,k-1)包含轉(zhuǎn)速補(bǔ)償信息,此濾波異常判據(jù)體現(xiàn)了當(dāng)前濾波過程中對新舊轉(zhuǎn)速信息的利用程度:δ=1為最嚴(yán)格濾波異常判據(jù),本文仿真驗證選取范圍為3≤δ≤5. 若(11)式成立,則認(rèn)為實際余項與原假設(shè)不相容,此時通過(8)式計算R(k)以代替R(k-1);反之,若(11)式不成立,則省去(8)式的計算、繼續(xù)使用R(k-1)。

        3)重復(fù)步驟1、步驟2,完成改進(jìn)型SHAKF迭代算法。

        3 仿真驗證

        3.1 仿真條件

        下面利用雙旋迫擊炮彈模型對改進(jìn)型SHAKF滾轉(zhuǎn)角測量算法進(jìn)行仿真驗證。根據(jù)文獻(xiàn)[8]仿真條件可知:射角采用最大射程角,彈丸初速為名義初速,在炮兵標(biāo)準(zhǔn)氣象條件下彈丸全彈道保持穩(wěn)定飛行。迫擊炮彈尾翼產(chǎn)生的導(dǎo)轉(zhuǎn)力矩和動壓變化使得彈丸轉(zhuǎn)速呈倒U型變化趨勢且保持低速右旋(由彈尾向彈頭方向看);修正引信頭部安裝了與彈丸尾翼反向的導(dǎo)轉(zhuǎn)翼面,在反向?qū)мD(zhuǎn)力矩作用下在全彈道內(nèi)與彈丸旋轉(zhuǎn)方向相反且轉(zhuǎn)速較高,在修正階段轉(zhuǎn)速在15~25 r/s之間波動。全彈道范圍彈丸和修正引信無控飛行的轉(zhuǎn)速變化曲線如圖2所示。

        表1給出了應(yīng)用于仿真驗證的各主要測量參數(shù)。

        3.2 對比驗證

        在3.1節(jié)所述仿真條件下,分別采用EKF滾轉(zhuǎn)角測量算法與本文提出的改進(jìn)型SHAKF測量算法進(jìn)行比較,得到全彈道滾轉(zhuǎn)角測量誤差曲線如圖3所示。

        表1 測量模型參數(shù)

        從圖3可見:采用改進(jìn)型SHAKF算法的收斂速度雖然與原EKF測量算法并無太大差別,但是其滾轉(zhuǎn)角測量誤差卻顯著降低:對濾波收斂后的滾轉(zhuǎn)角測量誤差進(jìn)行統(tǒng)計,傳統(tǒng)EKF算法的滾轉(zhuǎn)角測量誤差均值為2.86°,標(biāo)準(zhǔn)差為1.67°;而采用SHAKF算法的測量誤差均值為0.26°,標(biāo)準(zhǔn)差為0.35°.

        圖4所示為滾轉(zhuǎn)角測量誤差對比的局部放大圖。由圖4可見,除去彈道15~40 s區(qū)間外,采用新算法的滾轉(zhuǎn)角測量誤差在升弧段和降弧段都遠(yuǎn)低于原EKF算法的結(jié)果,但都存在一個明顯的趨勢項。究其原因,是由于其各自所對應(yīng)的轉(zhuǎn)速與彈道中段相比較高,單位時間內(nèi)修正引信滾轉(zhuǎn)角增量也過大,同時其間的彈丸章動也帶來更大的量測誤差,這些都會導(dǎo)致預(yù)測協(xié)方差和濾波器的增益不能隨新息同步改變,從而失去對突變狀態(tài)變量的跟蹤能力,使估計誤差略有增加。以圖2為例,修正引信的轉(zhuǎn)速在彈道升弧段和降弧段都超過了18 r/s,這意味著僅在一個濾波步長周期內(nèi)預(yù)估狀態(tài)變量的增量就達(dá)到6.5°. 在仿真層面,通過提高SHAKF算法的濾波頻率,或者減小濾波判據(jù)因子δ以提高濾波條件,二者都可以實現(xiàn)更高的滾轉(zhuǎn)角測量精度,但不可避免地會降低濾波實時性并在硬件實現(xiàn)過程中大大增加微處理器的運(yùn)算處理負(fù)擔(dān)。對比采用原EKF算法的滾轉(zhuǎn)角測量誤差,改進(jìn)型SHAKF算法對修正引信滾轉(zhuǎn)角的估計效果是令人滿意的,考慮到目前的解算誤差滿足修正系統(tǒng)精度要求,可暫不改變仿真步長。

        4 實驗驗證

        下面以高精度微機(jī)電系統(tǒng)傳感器三軸轉(zhuǎn)臺作為硬件實驗驗證平臺,驗證改進(jìn)型SHAKF滾轉(zhuǎn)角測量算法。三軸轉(zhuǎn)臺如圖5所示,滾轉(zhuǎn)角測量硬件電路如圖6所示。

        為了模擬驗證外彈道環(huán)境下修正引信的滾轉(zhuǎn)角測量精度,通過設(shè)置三軸轉(zhuǎn)臺的俯仰和方位控制單元來模擬彈丸的俯仰、偏航姿態(tài),設(shè)置滾轉(zhuǎn)控制單元,將滾轉(zhuǎn)速率由30 r/s均勻減小至1 r/s,以模擬彈丸的時變轉(zhuǎn)速。固連在滾轉(zhuǎn)軸上的滾轉(zhuǎn)角測量硬件模塊會采集并存儲陀螺輸出信號,最后將采用改進(jìn)型SHAKF滾轉(zhuǎn)角測量算法計算出的實時滾轉(zhuǎn)角與理論值進(jìn)行對比,并分析解算誤差。三軸轉(zhuǎn)臺滾轉(zhuǎn)角速率輸出以及對應(yīng)角速率條件下的滾轉(zhuǎn)角解算誤差曲線如圖7所示。

        由圖7中可以看到:在修正引信轉(zhuǎn)速自30 r/s至1 r/s范圍的動態(tài)變化過程中,除了濾波迭代初期的震蕩之外,僅有的滾轉(zhuǎn)角解算失準(zhǔn)皆出現(xiàn)在轉(zhuǎn)速狀態(tài)突變所對應(yīng)的時刻(其收斂過程都不會超過200 ms);改進(jìn)型SHAKF滾轉(zhuǎn)角測量算法始終能夠保持較高的測量精度,且解算絕對誤差不超過4.2°,由此可見該算法完全能夠?qū)崿F(xiàn)時變轉(zhuǎn)速條件下的滾轉(zhuǎn)角準(zhǔn)確測量,并具有比傳統(tǒng)EKF算法更高的測量精度和自適應(yīng)性。

        5 結(jié)論

        本文針對傳統(tǒng)EKF測量算法在彈道末段無法消除徑向安裝陀螺測量噪聲導(dǎo)致滾轉(zhuǎn)角測量誤差偏大問題,利用軸向陀螺的實測轉(zhuǎn)速作為系統(tǒng)噪聲補(bǔ)償,提出了一種基于雙旋迫擊炮彈平臺的改進(jìn)型SHAKF滾轉(zhuǎn)角測量算法。所得主要結(jié)論如下:

        1)通過與傳統(tǒng)EKF算法進(jìn)行仿真比對驗證,結(jié)果表明:在相同仿真條件下,采用新算法的滾轉(zhuǎn)角測量誤差顯著降低,同時其濾波器的自適應(yīng)性對于彈道升弧段和降弧段滾轉(zhuǎn)角新息改變的跟蹤能力也遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于EKF算法,滾轉(zhuǎn)角測量誤差均值為0.26°,標(biāo)準(zhǔn)差為0.35°.

        2)以高精度三軸轉(zhuǎn)臺作為硬件實驗驗證平臺,模擬驗證外彈道環(huán)境下修正引信的滾轉(zhuǎn)角測量精度,結(jié)果表明:改進(jìn)型SHAKF滾轉(zhuǎn)角測量算法始終能夠保持較高的測量精度,且解算絕對誤差不超過4.2°.

        參考文獻(xiàn)(References)

        [1] Widmayer R S. Terminal trajectory correction capability for standard spinning projectiles[C]∥2nd International Symposium on Ballistics. Daytona, FL,US: International Ballistics Committee, 1976.

        [2] Philippe W. Stability analysis for canard guided dual-spin stabilized projectiles[C]∥AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference and Exhibit. Chicago,IL, US: AIAA, 2009.

        [3] Philippe W, Friedrich L, Denis B,et al. Wind tunnel tests and open-loop trajectory simulations for a 155 mm canards guided spin stabilized projectile[C]∥AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference and Exhibit. Honolulu, HI, US: AIAA, 2008: 1-17.

        [4] Lusia D J. Estimation of the local vertical state for a guided munition shell with an embedded GPS/micro-mechanical inertial navigation system[D]. Cambridge, MA, US: MIT, 1995: 33-51.

        [5] Park H Y, Kim K J, Lee J G, et al. Roll angle estimation for smart munition[C]∥Proceedings of IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace. Toulouse, France: Pleiades Publishing,2007: 6-12.

        [6] Lee H S, Kim K J, Park H Y. Roll estimation of a smart munition using a magnetometer based on an unscented Kalman filter[C]∥AIAA Guidance Navigation and Control Conference and Exhibit. Honolulu, HI, US: AIAA, 2008.

        [7] Maley J M. Efficient attitude estimation for a spin-stabilized projectile[J]. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2016, 39(2): 339-350.

        [8] 王佳偉,史凱,徐國泰,等. 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的高轉(zhuǎn)速修正引信滾轉(zhuǎn)角測量方法[J]. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2016,34(6): 938-944.

        WANG Jia-wei, SHI Kai, XU Guo-tai, et al. Roll estimation of high rotation speed correction fuze based on extended Kalman filter[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University, 2016, 34(6): 938-944.(in Chinese)

        [9] Sage A P, Husa G W. Adaptive filtering with unknown prior statistics[C]∥Proceedings of the 10th Joint Automatic Control Conference. Boulder, CO, US: Elsevier,1969: 760-769.

        [10] 張常云. 自適應(yīng)濾波方法研究[J]. 航空學(xué)報,1998, 19(7): 96-99.

        ZHANG Chang-yun. Approach to adaptive filtering algorithm[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 1998, 19(7): 96-99. (in Chinese)

        [11] 韓子鵬,趙子華,劉世平,等. 彈箭外彈道學(xué)[M]. 北京: 北京理工大學(xué)出版社,2008: 127-149.

        HAN Zi-peng, ZHAO Zi-hua, LIU Shi-ping, et al. Exterior ballistics of projectiles and rockets[M]. Beijing: Beijing Institute of Technology Press, 2008: 127-149. (in Chinese)

        [12] Narasimhappa M, Rangababu P, Sabat S L, et al. A modified Sage-Husa adaptive Kalman filter for denoising fiber optic gyroscope signal[C]∥Proceedings of 2012 Annual IEEE. Kochi, India: IEEE Computer Society,2012: 1266-1271.

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