捷聯(lián)導(dǎo)引頭視線角速率估計(jì)方法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-03-05 09:19
視線角速率是制導(dǎo)控制中的重要參數(shù)之一,對(duì)其的準(zhǔn)確估計(jì)關(guān)系到系統(tǒng)的整體性能。捷聯(lián)導(dǎo)引頭只能測(cè)得彈體視線角信號(hào),無法直接測(cè)定慣性坐標(biāo)系下的視線角速率,因此需要對(duì)含有噪聲的體視線角測(cè)量信息進(jìn)行求導(dǎo),然后與速率陀螺數(shù)據(jù)相加獲得目標(biāo)視線角速率。在多數(shù)情況下,可以采用差分方法來近似估計(jì)信號(hào)的導(dǎo)數(shù),但是由于噪聲幾乎存在于所有信號(hào)中,所以通過這種方法不能正確估計(jì)信號(hào)的導(dǎo)數(shù)。通過建立合適的對(duì)象模型,Kalman濾波算法可以抑制噪聲,同時(shí)求取信號(hào)的導(dǎo)數(shù)。 本文構(gòu)建了一個(gè)基于FPGA實(shí)現(xiàn)Kalman算法的軟硬件系統(tǒng),用于實(shí)現(xiàn)對(duì)彈體視線角的求導(dǎo),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)視線角速率的正確估計(jì)。軟件部分采用模塊化設(shè)計(jì),將系統(tǒng)劃分為A/D控制、Kalman濾波算法和D/A控制三個(gè)主要模塊。濾波算法部分也分解為幾個(gè)功能模塊,采用分時(shí)復(fù)用方法,最大限度地降低算法復(fù)雜度。運(yùn)算部分采用浮點(diǎn)算法,保證了運(yùn)算精度。通過對(duì)子模塊及整個(gè)系統(tǒng)的仿真驗(yàn)證,該方法對(duì)于目標(biāo)跟蹤及導(dǎo)數(shù)估計(jì)都有較好的結(jié)果,滿足設(shè)計(jì)要求。硬件系統(tǒng)包括FPGA最小系統(tǒng)及AD、DA電路,并對(duì)硬件電路進(jìn)行了測(cè)試及軟件下載調(diào)試。 本文的研究對(duì)FPGA在目標(biāo)視線角速率估計(jì)中的應(yīng)用...
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
1.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.1.1 捷聯(lián)導(dǎo)引頭論述
1.1.2 濾波算法概述
1.2 課題研究的背景及意義
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
1.3.1 算法研究及Matlab仿真
1.3.2 軟件設(shè)計(jì)
1.3.3 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
1.3.4 下載調(diào)試及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
1.4 論文構(gòu)成
2 Kalman濾波算法研究
2.1 隨機(jī)線性離散系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
2.2 Kalman濾波算法
2.3 目標(biāo)機(jī)動(dòng)模型
2.3.1 常速度模型
2.3.2 常加速度模型
2.4 Matlab仿真驗(yàn)證
2.5 本章小結(jié)
3 Kalman濾波軟件設(shè)計(jì)
3.1 FPGA設(shè)計(jì)技術(shù)
3.1.1 FPGA設(shè)計(jì)流程
3.1.2 Verilog硬件描述語言
3.1.3 QuartusⅡ開發(fā)軟件
3.2 A/D控制模塊
3.2.1 AD芯片工作原理
3.2.2 A/D控制模塊
3.3 Kalman濾波算法模塊
3.3.1 底層浮點(diǎn)運(yùn)算模塊
3.3.2 pforcast模塊
3.3.3 kpridict模塊
3.3.4 ppridict模塊
3.3.5 stateforcast模塊
3.3.6 statepridict模塊
3.3.7 FIFO模塊
3.3.8 statetransfer模塊
3.4 D/A控制模塊
3.4.1 DA芯片工作原理
3.4.2 D/A控制模塊
3.5 模塊仿真驗(yàn)證
3.5.1 A/D控制模塊仿真驗(yàn)證
3.5.2 pforcast模塊仿真驗(yàn)證
3.5.3 模塊通信仿真驗(yàn)證
3.5.4 Kalman濾波算法仿真驗(yàn)證
3.5.5 D/A控制模塊仿真驗(yàn)證
3.6 本章小結(jié)
4 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 系統(tǒng)硬件方案總體設(shè)計(jì)
4.2 FPGA最小系統(tǒng)
4.2.1 FPGA芯片介紹
4.2.2 電源電路設(shè)計(jì)
4.2.3 時(shí)鐘電路設(shè)計(jì)
4.2.4 復(fù)位電路設(shè)計(jì)
4.2.5 存儲(chǔ)電路設(shè)計(jì)
4.2.6 下載配置電路設(shè)計(jì)
4.3 外圍電路
4.4 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)調(diào)試分析
5.1 硬件檢測(cè)
5.2 下載及實(shí)驗(yàn)
5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
本文編號(hào):3755928
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
1.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.1.1 捷聯(lián)導(dǎo)引頭論述
1.1.2 濾波算法概述
1.2 課題研究的背景及意義
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
1.3.1 算法研究及Matlab仿真
1.3.2 軟件設(shè)計(jì)
1.3.3 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
1.3.4 下載調(diào)試及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
1.4 論文構(gòu)成
2 Kalman濾波算法研究
2.1 隨機(jī)線性離散系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
2.2 Kalman濾波算法
2.3 目標(biāo)機(jī)動(dòng)模型
2.3.1 常速度模型
2.3.2 常加速度模型
2.4 Matlab仿真驗(yàn)證
2.5 本章小結(jié)
3 Kalman濾波軟件設(shè)計(jì)
3.1 FPGA設(shè)計(jì)技術(shù)
3.1.1 FPGA設(shè)計(jì)流程
3.1.2 Verilog硬件描述語言
3.1.3 QuartusⅡ開發(fā)軟件
3.2 A/D控制模塊
3.2.1 AD芯片工作原理
3.2.2 A/D控制模塊
3.3 Kalman濾波算法模塊
3.3.1 底層浮點(diǎn)運(yùn)算模塊
3.3.2 pforcast模塊
3.3.3 kpridict模塊
3.3.4 ppridict模塊
3.3.5 stateforcast模塊
3.3.6 statepridict模塊
3.3.7 FIFO模塊
3.3.8 statetransfer模塊
3.4 D/A控制模塊
3.4.1 DA芯片工作原理
3.4.2 D/A控制模塊
3.5 模塊仿真驗(yàn)證
3.5.1 A/D控制模塊仿真驗(yàn)證
3.5.2 pforcast模塊仿真驗(yàn)證
3.5.3 模塊通信仿真驗(yàn)證
3.5.4 Kalman濾波算法仿真驗(yàn)證
3.5.5 D/A控制模塊仿真驗(yàn)證
3.6 本章小結(jié)
4 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 系統(tǒng)硬件方案總體設(shè)計(jì)
4.2 FPGA最小系統(tǒng)
4.2.1 FPGA芯片介紹
4.2.2 電源電路設(shè)計(jì)
4.2.3 時(shí)鐘電路設(shè)計(jì)
4.2.4 復(fù)位電路設(shè)計(jì)
4.2.5 存儲(chǔ)電路設(shè)計(jì)
4.2.6 下載配置電路設(shè)計(jì)
4.3 外圍電路
4.4 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)調(diào)試分析
5.1 硬件檢測(cè)
5.2 下載及實(shí)驗(yàn)
5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
本文編號(hào):3755928
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