[發明專利]基于IMM_UKF的三維制導律辨識濾波方法

有效

• 申請號: 201711251352.4
• 申請日: 2017-12-01
• 公開（公告）號: CN108009358B
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 鄒昕光;周荻
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 岳泉清

基于IMM_UKF的三維制導律辨識濾波方法，本發明涉及基于IMM_UKF的制導律辨識濾波方法。本發明的目的是為了解決現有技術中敵方攔截導彈pursuer會在不同的制導階段采用不同的導航常數，導致運動模型發生變化，使MMAE濾波方法在這種情況下制導精度降低的問題。過程為：一、建立evader和pursuer的相對運動方程；二、基于步驟一建立的evader和pursuer的相對運動方程，建立相對evader的pursuer運動模型；三、基于步驟二建立的相對evader的pursuer運動模型，設計evader上的IMM濾波器。本發明用于導彈主動防御制導率涉及領域。

技術領域

本發明涉及基于IMM_UKF的制導律辨識濾波方法。

背景技術

飛行器在飛行過程中會遭遇攔截導彈的攔截。為了有效的逃避攔截，飛行器需要估計攔截導彈的運動狀態，例如兩者之間的相對位置，相對速度，攔截導彈的加速度以及其制導律相關的信息。利用這些信息來確定自己逃逸的策略。

為了估計攔截導彈的運動狀態，首先需要對其運動進行數學建模，然后設計Kalman濾波器去跟蹤它的狀態。對于Kalman濾波器而言，模型的準確性十分關鍵，因為濾波器對模型誤差比較敏感。在攔截導彈機動未知的情況下，對其運動進行精確建模很困難。一般采用一些通用模型，例如常速模型CV，常加速模型CA，singer模型和當前統計模型來建模。這些模型一般將攔截導彈的加速度或者加速度的導數看作是一個隨機變量。但是對于運動受制導律約束的攔截導彈而言，其加速度很難被看作是一個隨機變量，有必要在對攔截導彈運動建模的過程中考慮其制導律信息。一般而言，大多數制導律都可以采用PN制導律來近似，因此我們在攔截導彈的跟蹤問題中引入了PN制導律信息。假設攔截導彈采用PN制導律，但是PN制導律的導航比未知而且可能發生變化，我們只知道它的取值范圍。多模型濾波器技術適用于解決該問題。例如我們可以使用一個可以覆蓋PN制導律導航比可能取值范圍的模型集來構造一個多模型濾波器。

在制導律辨識濾波研究中，傳統方法多使用多模型自適應估計器(MMAE)對攔截導彈的狀態進行估計，但是MMAE是一個靜態的多模型濾波器，不能隨著攔截導彈運動模型的跳變而自適應改變模型的概率權值，其性能在攔截導彈的運動模型發生變化的時候性能將會受到嚴重影響。

在很多實際問題中，PN制導律的導航比在整個制導期間會發生變化。例如攔截導彈可能會根據距離其目標的遠近程度使用不同的導航比。當攔截導彈和目標之間的距離較遠時，其導引頭的熱噪聲較大，因此導航比適合設置為稍小的數值，這樣避免噪聲引起制導指令發生大的波動。當相對距離較近時熱噪聲較小，此時導航比適合設置為較大的值，加速視線角速度的收斂，達到成功攔截目標的目的。導航比發生變化后，整個的攔截導彈的運動模型也將發生變化，導致模型失配，此時無論是Kalman濾波器還是MMAE濾波器，其性能都將下降。

在PN制導律約束下的攔截導彈的運動模型是一個非線性模型。可以采用UKF等濾波器來對非線性系統進行近似。EKF濾波器需要計算Jacobians矩陣，在一些場合中Jacobian矩陣計算比較復雜。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術中敵方攔截導彈pursuer會在不同的制導階段采用不同的導航常數，導致運動模型發生變化，使MMAE濾波方法在這種情況下制導精度降低的問題，而提出基于IMM_UKF的三維制導律辨識濾波方法。

基于IMM_UKF的三維制導律辨識濾波方法具體過程為：

步驟一、建立evader和pursuer的相對運動方程；

所述pursuer為敵方攔截導彈，evader為目標飛行器；

步驟二、基于步驟一建立的evader和pursuer的相對運動方程，建立相對evader的pursuer運動模型；

步驟三、基于步驟二建立的相對evader的pursuer運動模型，設計evader上的IMM濾波器；