基于多源信息的制導(dǎo)控制問題研究
發(fā)布時間:2023-04-19 18:55
未來戰(zhàn)爭中,進入我方防空識別區(qū)的目標(biāo)普遍具有高速度、大機動能力的特點,這會給探測與攔截造成很大的難度。多源信息的利用可以增強系統(tǒng)的可靠性,提高飛行器的探測能力。本課題針對不同的多源信息來源,分別研究在特定的制導(dǎo)控制問題中基于多源信息對目標(biāo)相對運動信息估計問題。通過對多源信息濾波與融合方法的研究,提高目標(biāo)狀態(tài)信息的估計精度,最終達(dá)到提高制導(dǎo)攔截精度的目的。本文的主要研究內(nèi)容為:首先,根據(jù)多源信息的特點對制導(dǎo)控制問題進行了描述,并建立了飛行器的運動模型。分析了目標(biāo)特性,建立了目標(biāo)的機動模型。通過對攔截問題特點的分析,建立了彈目相對運動模型,為基于多源信息的制導(dǎo)控制問題研究奠定基礎(chǔ)。其次,考慮基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警的多源信息制導(dǎo)控制問題,由于中制導(dǎo)階段導(dǎo)引頭不開機,目標(biāo)運動信息由天基衛(wèi)星傳遞給攔截器。根據(jù)衛(wèi)星與攔截器和目標(biāo)之間的幾何關(guān)系和相對運動方程,建立了濾波模型,確定了系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測方程,仿真說明基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息問題攔截器可以通過預(yù)警衛(wèi)星提供的測量信息,濾波估計得到與目標(biāo)之間的視線轉(zhuǎn)率等制導(dǎo)信息。然后,考慮基于多模導(dǎo)引頭的多源信息末制導(dǎo)控制問題,根據(jù)紅外\激光主動雷達(dá)導(dǎo)引頭復(fù)合的特性...
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題背景及研究目的
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息融合濾波問題研究現(xiàn)狀
1.2.2 基于多模導(dǎo)引頭多源信息融合濾波問題研究現(xiàn)狀
1.2.3 基于多飛行器協(xié)同多源信息融合濾波問題研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 模型建立與制導(dǎo)過程分析
2.1 引言
2.2 常用坐標(biāo)系的定義及轉(zhuǎn)換關(guān)系
2.2.1 常用坐標(biāo)系的定義
2.2.2 常用坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換
2.3 目標(biāo)機動模型的建立
2.4 彈目相對運動模型的建立
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的中制導(dǎo)信息估計
3.1 引言
3.2 卡爾曼濾波方法
3.2.1 卡爾曼濾波
3.2.2 擴展卡爾曼濾波
3.3 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的相對運動信息估計
3.3.1 天基預(yù)警衛(wèi)星測量信息描述
3.3.2 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的濾波模型建立
3.3.3 濾波模型線性化與離散化
3.4 仿真結(jié)果及分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于多模導(dǎo)引頭多源信息的末制導(dǎo)控制
4.1 引言
4.2 多模導(dǎo)引頭信息濾波與融合
4.2.1 多模導(dǎo)引頭跟蹤坐標(biāo)系
4.2.2 濾波模型建立
4.2.3 濾波模型線性化與離散化
4.2.4 多模導(dǎo)引頭多源信息融合
4.3 基于多模導(dǎo)引頭多源估計信息的末制導(dǎo)律設(shè)計
4.4 仿真結(jié)果及分析
4.5 本章小結(jié)
第5章 基于多飛行器協(xié)同多源信息的末制導(dǎo)控制
5.1 引言
5.2 多飛行器協(xié)同多源信息濾波
5.2.1 協(xié)同濾波模型
5.2.2 協(xié)同濾波模型可觀性分析
5.3 基于多飛行器協(xié)同攔截的導(dǎo)引律設(shè)計
5.4 仿真結(jié)果及分析
5.4.1 協(xié)同探測飛行器導(dǎo)引律
5.4.2 協(xié)同濾波
5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
本文編號:3794026
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題背景及研究目的
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息融合濾波問題研究現(xiàn)狀
1.2.2 基于多模導(dǎo)引頭多源信息融合濾波問題研究現(xiàn)狀
1.2.3 基于多飛行器協(xié)同多源信息融合濾波問題研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 模型建立與制導(dǎo)過程分析
2.1 引言
2.2 常用坐標(biāo)系的定義及轉(zhuǎn)換關(guān)系
2.2.1 常用坐標(biāo)系的定義
2.2.2 常用坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換
2.3 目標(biāo)機動模型的建立
2.4 彈目相對運動模型的建立
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的中制導(dǎo)信息估計
3.1 引言
3.2 卡爾曼濾波方法
3.2.1 卡爾曼濾波
3.2.2 擴展卡爾曼濾波
3.3 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的相對運動信息估計
3.3.1 天基預(yù)警衛(wèi)星測量信息描述
3.3.2 基于網(wǎng)絡(luò)化預(yù)警多源信息的濾波模型建立
3.3.3 濾波模型線性化與離散化
3.4 仿真結(jié)果及分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于多模導(dǎo)引頭多源信息的末制導(dǎo)控制
4.1 引言
4.2 多模導(dǎo)引頭信息濾波與融合
4.2.1 多模導(dǎo)引頭跟蹤坐標(biāo)系
4.2.2 濾波模型建立
4.2.3 濾波模型線性化與離散化
4.2.4 多模導(dǎo)引頭多源信息融合
4.3 基于多模導(dǎo)引頭多源估計信息的末制導(dǎo)律設(shè)計
4.4 仿真結(jié)果及分析
4.5 本章小結(jié)
第5章 基于多飛行器協(xié)同多源信息的末制導(dǎo)控制
5.1 引言
5.2 多飛行器協(xié)同多源信息濾波
5.2.1 協(xié)同濾波模型
5.2.2 協(xié)同濾波模型可觀性分析
5.3 基于多飛行器協(xié)同攔截的導(dǎo)引律設(shè)計
5.4 仿真結(jié)果及分析
5.4.1 協(xié)同探測飛行器導(dǎo)引律
5.4.2 協(xié)同濾波
5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
本文編號:3794026
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