發(fā)布時(shí)間：2021-08-01 18:22

　　為解決助推器難以精確回收的問(wèn)題,提出了一種容積卡爾曼濾波（CKF）和時(shí)變自回歸（TVAR）模型融合的助推器落點(diǎn)預(yù)測(cè)方法。針對(duì)外彈道觀測(cè)數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)時(shí)序特點(diǎn),利用TVAR模型對(duì)其建模,預(yù)測(cè)助推器脫落時(shí)和助推器落地之間一段時(shí)間的未來(lái)測(cè)量值,以離散化質(zhì)點(diǎn)彈道模型作為狀態(tài)方程,將未來(lái)測(cè)量值作為CKF濾波彈道位置估計(jì)的測(cè)量值。為普適非平穩(wěn)序列,考慮時(shí)變TVAR對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列的時(shí)變參數(shù)和模型階數(shù)的確定。該方法是預(yù)測(cè)助推器落點(diǎn)濾波外推法的一種新實(shí)踐。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果表明,TVAR預(yù)測(cè)助推器落點(diǎn)與TVAR-CKF融合預(yù)測(cè)的助推器落點(diǎn)相比,融合后預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際測(cè)量的助推器落點(diǎn)的偏差更小,可為實(shí)際應(yīng)用提供參考。 

【文章來(lái)源】：海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,35(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

外彈道軌跡圖

利用Matlab和Eviews軟件進(jìn)行分析，對(duì)外彈道數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。時(shí)間序列X(t)的樣本自相關(guān)系數(shù)如圖2所示。圖3所示X(t)序列的單位根檢驗(yàn)證明了外彈道數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。圖3 X(t)序列樣本的ADF單位根檢驗(yàn)

圖2 X(t)序列樣本的自相關(guān)系數(shù)和樣本偏相關(guān)系數(shù)為了建立TVAR(p)模型，p擬定選取30，即從1～30建立30個(gè)參數(shù)。利用AIC和BIC準(zhǔn)則，由圖4～6可看出，對(duì)X、Z、Y通道數(shù)據(jù)，p值較好的是10、10、9，但是考慮時(shí)變參數(shù)m次方的選擇，最后p值確定為6。經(jīng)式（7）基函數(shù)正交最小二乘方法計(jì)算，建立X軸、Y軸和Z軸的TVAR模型。

【參考文獻(xiàn)】：
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