高薇薇
(中國(guó)空間技術(shù)研究院,北京,100094)
一種捷聯(lián)激光導(dǎo)引頭視線角速度初值的在線解算算法
高薇薇
(中國(guó)空間技術(shù)研究院,北京,100094)
捷聯(lián)式激光導(dǎo)引頭與彈體固聯(lián),導(dǎo)引頭只能提供視線誤差角信息。本人采用了UKF算法得到視線角速度。不過(guò)當(dāng)攻擊移動(dòng)目標(biāo)時(shí),UKF算法的制導(dǎo)精度和收斂時(shí)間均下降。為了提高算法的制導(dǎo)精度和收斂時(shí)間,本文提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的初值在線解算算法。仿真結(jié)果表明算法可以大大提高視線角速度算法的收斂速度和制導(dǎo)精度。
捷聯(lián)激光導(dǎo)引頭;視線誤差角;UKF;視線角速度初值;bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
捷聯(lián)激光導(dǎo)引頭去除了傳統(tǒng)導(dǎo)引頭的萬(wàn)向支架和復(fù)雜的伺服機(jī)構(gòu)以及陀螺等感應(yīng)器,使導(dǎo)引頭剛性地與彈體連接,降低導(dǎo)引頭的設(shè)計(jì)復(fù)雜度,減輕了重量,降低了成本。捷聯(lián)導(dǎo)引頭由于上述特點(diǎn)得到了越來(lái)越多的重視。
不過(guò)捷聯(lián)激光導(dǎo)引頭只能輸出視線誤差角,不能輸出視線角速度,而且視線誤差角存在嚴(yán)重的非線性和復(fù)雜的測(cè)量噪聲,這就要求對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)合適的濾波器。近年來(lái),基于UT變換的UKF算法得到快速發(fā)展,其以不需要求導(dǎo)、估計(jì)精度高等優(yōu)點(diǎn),用于全捷聯(lián)激光導(dǎo)引頭視線角速度的提取,可以解決視線角速度提取過(guò)程中非線性以及噪聲的干擾問(wèn)題,大大提高制導(dǎo)炸彈的精度。

圖1 導(dǎo)彈與目標(biāo)的空間幾何關(guān)系
1.1導(dǎo)引頭視線誤差角模型
捷聯(lián)激光導(dǎo)引頭測(cè)得的視線誤差角信息,將導(dǎo)引頭包含噪聲的測(cè)量量、作為觀測(cè)量,建立觀測(cè)方程;將需要解算得到的視線高低角及視線高低角速率,視線方位角及視線方位角速率作為狀態(tài)變量,建立狀態(tài)方程。導(dǎo)彈與目標(biāo)的空間幾何關(guān)系見(jiàn)圖1。圖中,T為彈目視線,M為彈體。
1.2UKF濾波算法
1.2.1建立狀態(tài)方程和觀測(cè)方程
狀態(tài)方程如下:



1.2.2UKF算法流程
建立以下UKF計(jì)算流程:







(8)計(jì)算更新后的狀態(tài)量和方差陣

當(dāng)攻擊目標(biāo)為移動(dòng)目標(biāo)時(shí),UKF算法得到視線角速度的精度有所下降。通過(guò)分析,發(fā)現(xiàn)攻擊移動(dòng)目標(biāo),UKF算法的狀態(tài)變量的初值解算精度下降造成的。
對(duì)于固定目標(biāo)以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)來(lái)說(shuō),彈目之間視線角和角速度的真實(shí)值與根據(jù)裝訂目標(biāo)的位置信息計(jì)算出的視線角和視線角速度之間存在某種映射關(guān)系??梢愿鶕?jù)這些關(guān)系以及導(dǎo)引頭提供的視線誤差角度信息,求解出視線角速度的初值。該映射關(guān)系是一個(gè)非線性的函數(shù)。需要找到一種算法影射出這種非線性關(guān)系。該算法需要在彈載計(jì)算機(jī)上實(shí)時(shí)解算,因此要求算法的計(jì)算量不能大。該關(guān)系可以由下面的函數(shù)表示:

為了實(shí)現(xiàn)公式(12)中的函數(shù),并保證實(shí)現(xiàn)角速度提取精度和收斂速度,必須選擇合適的算法。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有強(qiáng)大的非線形映射能力,可以表示多輸入和多輸出的非線性映射,并且計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單,計(jì)算復(fù)雜度低,計(jì)算量小,因此采用了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目的。論研究表明,三層的BP網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意的非線性函數(shù)。
本實(shí)例中,采用的三層bp網(wǎng)絡(luò)包含6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)和5個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)。利用仿真程序,計(jì)算出1000組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,進(jìn)行學(xué)習(xí)。采用CPU為2.4G的PC機(jī),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序進(jìn)行仿真,循環(huán)10000次之后,總誤差E為0.0035876。再將訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重系數(shù)帶入到實(shí)現(xiàn)角速度初值的在線解算程序,進(jìn)行初值解算。解算值與真實(shí)值的誤差為0.05度/s,算法解算時(shí)間為0.005ms。利用這種UKF濾波賦初值方法,提取的視線角和視線角速率與真實(shí)值非常接近。能夠提高UKF濾波算法的收斂效率和精度,大大提高炸彈精度。
本文提出的一種全捷聯(lián)激光導(dǎo)引頭視線角速度提取算法初值的在線解算算法,解決了濾波初值選取的問(wèn)題,并且實(shí)現(xiàn)了彈上實(shí)時(shí)解算的需求,使得角速率更接近真實(shí)值,更利于工程實(shí)現(xiàn),可以大大提高制導(dǎo)炸彈的精度。
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An online algorithm for the initial value of line of sight velocity of Strapdown laser seeker
Gao Weiwei
(China Academy of space technology,Beijing,100094)
The strapdown laser seeker and missile body are combined,and the seeker can only provide the information of line of sight error.I used the UKF algorithm to get the line of sight speed.However,when the target is attacked,the guidance precision and convergence time of the UKF algorithm are decreased.In order to improve the guidance precision and convergence time of the algorithm,this paper presents a new algorithm based on BP neural network algorithm. The simulation results show that the algorithm can greatly improve the convergence speed and precision of the line of sight.
strapdown seeker;Los angles;UKF;initial value of Los angles;BP neural network