基于两枚导弹协同定位信息的目标跟踪算法,关于免费协同论文范文在这里免费下载与阅读,为您的协同相关论文写作提供资料。
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摘 要：给出了一种基于两枚导弹测向信息的目标跟踪算法,首先根据测向交叉定位原理给出 目标位置的最小二乘解,然后以其作为Kalman滤波器的输入对目标的位置、速度进行估计, 明这种方法有效解决了仅利用最小二乘方法不能估计目标速度及位置估计值方差过大的问题.
关键词：制导与控制；制导信息估计；协同探测；交叉定位；Kalman滤波器
中图分类号：TJ765 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）03-0003-05
AnAlgorithmofTargetTrackingBasedonTwoMissiles CooperativeLocationInformation
DONGJipeng,TANGDong
（ChinaAirborneMissileAcademy,Luoyang471009,China）
Abstract：Analgorithmoftargettrackingbasedontwomissilesdirectionfindinglocationinformation ispresented.First,theleastsquaresolutionofthetargetlocationisgivenbasedoncrosslocationprinci ple,andthenthesolutionisusedasthemeasurementoftheKalmanfiltertoestimatethetarget’slocation andvelocity.Simulationresultsshowthattheproposedmethodeffectivelyoidstheproblemsthatthelo cationestimationcovarianceistoolargeandthevelocitycannotbeobtained.
Keywords：guidanceandcontrol；guidedinformationestimation；collaborativedetection；crossing positioning；Kalmanfilter
0 引 言
为了提高抗干扰能力,增加武器作战效能,世 界上许多国家开始关注导弹武器协同问题的研究, 并取得了一定成果[1-3].其典型代表有俄罗斯的 “花岗岩”超声速反舰导弹[4-5]和美国的“网火”战 术导弹[6].
导弹协同作战的内涵包括协同探测和协同制 导两方面.其中,协同探测使用两枚或多枚导弹 的测量信息,通过数据融合等技术手段,可以获得 比传统单枚导弹更多的目标信息,能够有效地提高制导精度和抗干扰能力,获得了国内外学者的 广泛关注.文献[7-8]分别给出了不同的基于角 度信息的多站无源定位算法,但受测角误差的影 响,其定位误差方差较大,且仅能实现对目标位置 的测量.文献[9]以双机测量的目标角度信息为量 测,使用无迹Kalman滤波实现了双机对目标的协 同跟踪,但为了解决基于角度信息目标跟踪滤波 算法的非线性本质,滤波器设计复杂,且需要量测 信息的统计特征满足一定限制才能使用,难以工 程实现.本文基于数据链的两枚导弹协同探测问 题,首先通过测向交叉定位算法完成基于导引头 测角信息的双弹协同定位,然后将协同定位信息 作为量测量,应用Kalman滤波器完成了对机动目 标的跟踪,算法实现简单,且能完成对机动目标的 高精度跟踪.
1 基于测向交叉原理的协同定位技术
1.1 测向交叉定位算法
测向交叉定位法的基本原理是利用两枚或两 枚以上导弹同时对同一目标进行探测,得到两条 或两条以上的测向方位线（视线）,在没有测向误 差的情况下,这些测向方位线都是相交于一点 的,这个交点就是目标位置,其定位原理如图1 所示.
但是,实际上导弹测向是有误差的,由于误差 的存在,两条测向方位线很难能在同一点相交. 如果以视线为中心,以视线角误差为锥角,目标将 出现在两枚导弹的视线锥交叉的位置,但在远距, 这两个锥的交集变得很大,如何在其中确定目标 点,是一个需要考虑的问题.
仿真条件如下：
（1）A弹位置为[0 0 2000]T,B弹位置为 [0 0 -2000]T,A,B两弹的速度加速度均为 零；
（2）目标初始位置为[8000 5000 2000]T,初始速度为[-200 100 100]T,加速 度为0；
（3）A弹测角噪声方差为0.1°,B弹测角噪声 方差为0.2°；
（4）仿真步长0.1s.
交叉定位算法获得的目标位置和定位误差如 图3～6所示.
交叉定位算法受导引头测角噪声影响,定位 误差随距离增大而增大,图3～6的仿真曲线表明, 对于均方差为0.1°的测角噪声,交叉定位算法输 出的定位误差通常为弹目距离（较近的导弹）的 4%.为降低交叉定位算法的定位误差,使用Kal man滤波器对交叉定位算法获得的目标位置进行 滤波,一方面可以减小由噪声引起的误差,另一方 面可以估计交叉定位算法无法获得的目标速度和 加速度.
验证对机动目标的定位精度,仿真条件如下：
（1）A弹位置为[0 0 2000]T,B弹位置为 [0 0 -2000]T,A,B两弹的速度加速度均为 零；
（2）目标的初始位置为[8000 5000 2000]T,初始速度为[300 0 0]T,加速度为 [0 10sin（0.1πt） 10sin（0.1πt）]T；
（3）A弹测角噪声方差为0.1°,B弹测角噪声 方差为0.2°；
（4）仿真步长0.1s.
结论：关于本文可作为协同方面的大学硕士与本科毕业论文协同论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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