殷 瑋,祁文治
(上海機電工程研究所,上海,201109)
現(xiàn)代戰(zhàn)爭對抗形式復(fù)雜多變,隨著電磁干擾、光電干擾、隱身技術(shù)的迅猛發(fā)展,采用紅外或雷達(dá)體制的被動制導(dǎo)導(dǎo)彈由于其隱蔽性好的優(yōu)點成為主動制導(dǎo)導(dǎo)彈的有效補充,得到廣泛的應(yīng)用。但是它們只能提供導(dǎo)引頭測得的視線角,缺少彈目相對距離和速度以及目標(biāo)加速度。為了使導(dǎo)彈能夠應(yīng)對機動形式越來越復(fù)雜的攻擊目標(biāo),需要在準(zhǔn)確估計目標(biāo)運動信息后,設(shè)計能快速響應(yīng)目標(biāo)機動且魯棒性強的新型制導(dǎo)律以適應(yīng)現(xiàn)代空戰(zhàn)的需求。
為了解決僅有角度制導(dǎo)的被動制導(dǎo)問題,通常采用濾波器與制導(dǎo)律一體化設(shè)計的方法。首先利用目標(biāo)機動建模和濾波跟蹤算法進(jìn)行被動定位[1],然后通過制導(dǎo)律設(shè)計,在改善濾波器跟蹤效果的同時,提高導(dǎo)彈的制導(dǎo)精度。在濾波算法方面,交互多模型跟蹤算法(IMM)利用多個運動模型分別匹配目標(biāo)的不同運動狀態(tài),輸出結(jié)果為各模型跟蹤結(jié)果的加權(quán)平均,優(yōu)于單模型跟蹤[2]。無跡卡爾曼濾波算法(UKF)對非線性概率密度分布進(jìn)行近似,在強非線性時優(yōu)于常用的擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)[3]。在導(dǎo)引律設(shè)計方面,滑模變結(jié)構(gòu)理論具有抗干擾和抗參數(shù)攝動的特點,能克服濾波算法帶來的估計誤差,但容易引起彈體的抖振[4]。自抗擾控制器不依賴系統(tǒng)模型,對存在擾動不確定的系統(tǒng)具有良好的控制性能。
本文針對在研被動制導(dǎo)導(dǎo)彈無法獲取彈目相對運動信息的制導(dǎo)難點,將交互多模型與無跡卡爾曼濾波算法結(jié)合起來,作為目標(biāo)狀態(tài)估計算法,同時,采用自抗擾控制方法進(jìn)行濾波器和導(dǎo)引律的一體化設(shè)計,提高系統(tǒng)可觀測性,減小濾波算法估計誤差,有效提高導(dǎo)彈的作戰(zhàn)效能。
在直角坐標(biāo)系下,建立目標(biāo)和導(dǎo)彈的相對運動狀態(tài)方程。相對運動的描述如圖1所示。其中R為彈目相對距離,qε為視線高低角,qβ為視線方位角。
圖1 彈目相對運動描述
定義x方向目標(biāo)相對于導(dǎo)彈的狀態(tài)矢量為:
(1)
式中目標(biāo)運動參數(shù)通過目標(biāo)機動模型獲得;導(dǎo)彈運動參數(shù)通過慣導(dǎo)測量信息及捷聯(lián)解算算法獲得。本文選取Singer模型和“當(dāng)前”統(tǒng)計模型建立目標(biāo)運動方程。Singer模型是假設(shè)目標(biāo)加速度為零均值的一階時間相關(guān)模型,概率密度函數(shù)近似服從均勻分布,符合目標(biāo)機動加速度突變時的運動規(guī)律;“當(dāng)前”統(tǒng)計模型假設(shè)目標(biāo)加速度均值為“當(dāng)前”加速度,概率密度函數(shù)服從修正瑞利分布,更適合目標(biāo)機動加速度連續(xù)的情況。
擴(kuò)展到地面的三個維度后即可求得目標(biāo)相對導(dǎo)彈的運動狀態(tài)方程為:
(2)
Φ(k+1,k)=diag{φφφ},
U(k+1,k)=diag{uuu},u=
其中,α為機動頻率;
被動導(dǎo)引頭觀測模型為:
Z(k)=h(k,X(k))+V(k)
(3)
其中:
式中:qε(k)和qβ(k)為導(dǎo)引頭實際輸出測量角,V(k)為測量噪聲,E[V(k)]=rI=O2×1,并且滿足
vε(k)和vβ(k)相互獨立。
交互多模型算法采用多個卡爾曼濾波器并行處理,每個濾波器對應(yīng)不同的描述目標(biāo)運動的狀態(tài)空間模型,該算法對不同的估計賦予不同的權(quán)重,使用各濾波器概率和輸出值加權(quán)計算得到綜合輸出值,最終得到最優(yōu)估值。無跡卡爾曼濾波算法直接使用系統(tǒng)的非線性模型,基于無跡變換采用線性卡爾曼濾波框架,用采樣粒子逼近非線性分布,該算法得到的均值和協(xié)方差能夠精確到二階。
IMM_UKF的具體算法如下:
a) 對估計的混合:
?i,j∈M,混合概率為:
(4)
(5)
b) 濾波:
(a) 濾波初始化
(6)
σ采樣點ξi|j(k+1|k)
新興電影敘事類型,是相比此前較為多見的傳統(tǒng)敘事類型而言的,進(jìn)入2000年之后才出現(xiàn)的電影敘事類型。2000以來,隨著“文化產(chǎn)業(yè)”這一概念的提出,“市場”越來越多的受到電影人以及電影相關(guān)行業(yè)的關(guān)注,電影的生產(chǎn)鏈愈來愈明確的被看做是一種商業(yè)行為,而電影的商品化屬性也前所未有的被強化,為了迎合受眾需求,滿足市場要求,繼而實現(xiàn)電影產(chǎn)業(yè)的利潤最大化,粉絲當(dāng)?shù)赖摹癐P電影”敘事類型應(yīng)運而生。
(7)
濾波系統(tǒng)的一步預(yù)測值
ξi|j(k+1|k)=hj(k,ξi|j(k+1|k))(i=0,1,2,…2n)
(8)
(9)
(10)
(11)
(c) 利用量測信息進(jìn)行更新
(12)
(13)
(14)
其中,λ=α2(n+κ)-n,本文取α=0.1,κ=0。
c) 模型概率更新:
采用似然函數(shù)來更新模型概率μi(k);
(15)
d) 對估計的合并:
?j∈M
(16)
(17)
圖2為IMM_UKF算法的結(jié)構(gòu)框圖。
圖2 IMM_UKF算法結(jié)構(gòu)框圖
圖3 自抗擾控制器
將導(dǎo)彈過載的動態(tài)響應(yīng)特性建模為二階環(huán)節(jié),則其數(shù)學(xué)描述可以寫為:
(18)
考慮二維平面上的彈-目相對運動方程組:
(19)
則得到整個被控對象為:
(20)
對被控系統(tǒng)設(shè)計如下形式的擴(kuò)張狀態(tài)觀測器:
(21)
β01=10,β02=10。
控制目標(biāo)為過渡過程與觀測器輸出差值為零,即z1-v1→0,使用經(jīng)驗函數(shù)fal(x,a,δ)設(shè)計控制器形式如下:
u0=-β03fal(z1-v1,a03,h03)
(22)
其中β03=0.4,α03=0.5,h03=0.1。
對系統(tǒng)狀態(tài)方程與擾動進(jìn)行補償,取b0=1,則u=u0-z2,形成最終控制量制導(dǎo)指令aMc為:
(23)
以某型導(dǎo)彈為例,建立制導(dǎo)控制系統(tǒng)模型,圖4為導(dǎo)彈制導(dǎo)控制系統(tǒng)原理圖。
圖4 導(dǎo)彈制導(dǎo)控制系統(tǒng)原理圖
本文選取兩條典型彈道對單模型UKF算法和IMM_UKF算法及修正比例導(dǎo)引和自抗擾控制導(dǎo)引兩種方法進(jìn)行對比仿真。其中序號1是末端大機動逃逸彈道,序號2是全程機動逃逸彈道,初始參數(shù)見表1。
表1 彈道初始參數(shù)
其中,彈道1仿真結(jié)果曲線如圖5~圖8所示。圖5為采用單模型UKF算法和IMM_UKF算法估計得到目標(biāo)機動和彈目相對速度和距離與真實值對比情況。圖6為IMM_UKF算法的模型概率曲線。圖7和圖8分別為采用修正比例導(dǎo)引和自抗擾控制導(dǎo)引的過載響應(yīng)以及彈目運動空間軌跡曲線。
圖5(a) 垂直于視線方向目標(biāo)過載
圖5(b) 彈目相對速度和距離
圖6 IMM_UKF模型概率曲線
圖7 過載響應(yīng)曲線
圖8 彈目運動空間軌跡
經(jīng)過100次蒙特卡洛仿真得到的脫靶量統(tǒng)計情況如表2所示。
表2 100次蒙特卡洛仿真統(tǒng)計結(jié)果
由圖5可知,在目標(biāo)突然發(fā)生機動時,IMM_UKF算法能快速跟蹤目標(biāo),算法及時收斂,與真實值誤差小,濾波效果優(yōu)于單模型UKF算法。由圖7和圖8可知,自抗擾導(dǎo)引律彈道末端過載發(fā)散小,導(dǎo)彈在運動過程中平穩(wěn)高效,有很強的可靠性。表2結(jié)果顯示,自抗擾導(dǎo)引律具有制導(dǎo)精度高、脫靶量小的優(yōu)點,優(yōu)于修正比例導(dǎo)引律。
本文采用IMM_UKF算法估計彈目相對速度、距離和目標(biāo)加速度信息,并利用自抗擾控制算法設(shè)計能夠?qū)崟r估計并補償系統(tǒng)不確定因素的導(dǎo)引律。仿真結(jié)果表明,基于IMM_UKF的自抗擾控制導(dǎo)引律能夠有效可靠地對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,不僅提高了濾波精度,而且提高了系統(tǒng)的魯棒性,提升了導(dǎo)彈對付機動目標(biāo)的能力。
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