基于滑翔飞行器目标运动信息估计的在线中制导拦截方法

1.本发明涉及飞行器制导技术领域，具体涉及一种基于滑翔飞行器目标运动信息估计的在线中制导拦截方法。


背景技术：

2.随着临近空间技术的迅猛发展，临近空间高超声速飞行器武器化进程日益加速。临近空间高超声速飞行器飞行空间主要集中在30km～60km的高度范围内，具有飞行速度高、响应时间快、打击范围广、作战距离远、制导精度高等特征。目前针对弹道导弹的防御技术已经有了很多研究和应用成果；而对于临近空间高超声速飞行器尚未形成有效的拦截手段。
3.然而，现有的拦截方法大都针对弹道导弹集中于基于预测命中点的制导律设计，对于具有很强弹道可变性的临近空间高超声速飞行器的拦截方法研究尚少。此外，拦截弹相比高超声速目标不具备速度优势，若在中制导段仅被动地紧随目标运动而机动，极易被目标甩在身后。同时，由于拦截弹大部分时间飞行在中制导段，被动地随着高超声速目标的运动而机动会过多地消耗能量，难以构成良好的拦截态势。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于滑翔飞行器目标运动信息估计的在线中制导拦截方法，以能够使得拦截弹不始终紧随目标运动而机动，减小能耗的同时提升拦截成功率，实现良好的拦截态势。
5.本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
6.本发明提供一种基于滑翔飞行器目标运动信息估计的在线中制导拦截方法，包括：
7.s1：根据地基雷达对滑翔飞行器目标的量测信息，对所述目标运动信息进行估计，得到目标运动信息的估计结果；
8.s2：根据所述目标运动信息的估计结果，采用随“拦截窗口”变化的滑模制导律，使拦截弹在所述目标进入“拦截窗口”时进行拦截。
9.可选择地，所述步骤s1包括：
10.s11：获取地基雷达对滑翔飞行器目标的量测信息；
11.s12：根据所述量测信息，建立目标跟踪模型，得到系统状态向量；
12.s13：根据所述目标跟踪模型和系统状态向量，利用系统预测方程，得到系统状态预测值和系统预测误差协方差阵；
13.s14：根据所述系统预测误差协方差阵，利用雅可比矩阵，得到卡尔曼滤波增益；
14.s15：根据所述系统状态预测值、所述量测信息和所述卡尔曼滤波增益，得到系统状态校正值；
15.s16：将所述系统状态校正值作为所述目标运动信息的估计结果输出。可选择地，
所述步骤s12中，所述系统状态向量x为：
16.x＝[x,y,z,v
x
,vy,vz,a
x
,ay,az]
t
[0017]
其中，x,y,z分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的位置坐标，v
x
,vy,vz分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的速度坐标，a
x
,ay,az分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的加速度坐标；
[0018]
所述量测向量z为：
[0019]
z＝[r,q1,q2]
t
[0020]
其中，r表示地基雷达测得所述滑翔飞行器的径向距离，q1表示地基雷达测得所述滑翔飞行器的高低脚，q2表示地基雷达测得所述滑翔飞行器的方位角。
[0021]
可选择地，所述步骤s13中，所述系统预测方程为：
[0022][0023]
其中，x为系统状态向量，k表示采样时刻，f表示系统状态转移矩阵且x(k)表示k采样时刻的系统状态向量，g表示输入项转移矩阵且入项转移矩阵且表示当前加速度的预测值且i表示单位阵，t表示采样周期，α表示所述滑翔飞行器的加速度，分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的预测加速度坐标。
[0024]
可选择地，所述雅可比矩阵h为：
[0025][0026]
其中，z为量测向量，x为目标的位置、速度、加速度等状态变量且x＝[x,y,z,v
x
,vy,vz,a
x
,ay,az]
t
，x,y,z分别表示所述滑翔飞行器在地
心坐标系下三轴的位置坐标，v
x
,vy,vz分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的速度坐标，a
x
,ay,az分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的加速度坐标，k表示采样时刻，01×6表示零矩阵；
[0027]
所述步骤s14中，所述卡尔曼滤波增益为：
[0028]
k(k)＝p(k|k-1)h
t
(k)
×
[h
t
(k)p(k|k-1)h(k) r(k)]-1
[0029]
其中，k(k)为卡尔曼滤波增益，p(k|k-1)为系统预测误差协方差阵，r(k)为量测噪声，h(k)为k时刻的雅可比矩阵，h
t
(k)为k时刻的雅可比矩阵的转置矩阵。
[0030]
可选择地，所述步骤s15中，所述系统状态校正值为：
[0031]
x(k|k)＝x(k|k-1) k(k)[z(k)-h(x(k|k-1))]
[0032]
其中，x(k|k)为系统状态校正值，x(k|k-1)为系统状态预测值，k(k)为卡尔曼滤波增益，z(k)为k时刻的量测向量，h(x(k|k-1))为k时刻的观测预测矩阵。
[0033]
可选择地，所述目标运动信息的估计结果包括：目标三轴位置滤波估计值、目标侧向位置滤波估计值、目标侧向速度滤波估计值、目标侧向加速度滤波估计值和目标弹道偏角滤波估计值。
[0034]
可选择地，所述步骤s2包括：
[0035]
s21：根据所述目标运动信息的估计结果中所述目标三轴位置滤波估计值和拦截弹三轴位置坐标值，得到弹目相对距离值和弹目视线角；
[0036]
s22：根据所述弹目相对距离值和所述弹目视线角，得到所述滑模制导律的滑模面；
[0037]
s23：根据所述滑模制导律的滑模面、弹目相对距离估计值和目标飞行速度滤波估计值，得到随“拦截窗口”变化的滑模趋近律；
[0038]
s24：根据所述随“拦截窗口”变化的滑模趋近律，实现对所述目标的拦截。
[0039]
可选择地，所述步骤s21中，所述弹目相对距离值为：
[0040][0041]
所述弹目视线角为：
[0042][0043]
所述步骤s22中，所述滑模制导律的滑模面s为：
[0044][0045]
其中，为所述目标三轴位置滤波估计值，xm,ym,zm为所述拦截弹三轴位置坐标值，和分别表示所述弹目相对距离值和所述弹目视线角的导数，atan表示三角函数的反正切值；
[0046]
所述随“拦截窗口”变化的滑模趋近律为：
[0047][0048]
其中，k为趋近系数，ε为增益系数，且满足k,ε》0，sgn(s)为符号函数，为目标飞
行速度滤波估计值且v
x
、vy、vz分别表示地心坐标系下三轴的速度，为弹目相对距离值。
[0049]
可选择地，所述步骤s24包括：
[0050]
当所述目标向远离所述拦截弹方向迂回时或所述目标跳跃/迂回的速度增大时，趋近速度减慢，所述拦截弹不紧随所述目标机动；
[0051]
当所述目标向靠近所述拦截弹方向迂回时或目标跳跃/迂回的速度减小时，趋近速度加快，所述拦截弹在“拦截窗口”对所述目标快速拦截。
[0052]
本发明具有以下有益效果：
[0053]
1、本发明基于对目标运动状态的估计，设计在线中制导律，使拦截弹尽可能在目标进入易于拦截的“拦截窗口”时进行拦截，在此定义“拦截窗口”为滑翔目标向靠近拦截弹方向迂回时或目标跳跃或迂回的速度减小时的飞行窗口；
[0054]
2、本发明设计的制导律还应具有自适应性，以避免拦截弹始终紧密跟随滑翔目标机动而过多消耗能量。
附图说明
[0055]
图1是本发明基于滑翔飞行器目标运动信息估计的在线中制导拦截方法的流程图；
[0056]
图2是目标三维位置滤波轨迹示意图；
[0057]
图3是目标侧向位置滤波轨迹示意图；
[0058]
图4是目标侧向速度滤波曲线示意图；
[0059]
图5是目标侧向加速度滤波曲线示意图；
[0060]
图6是目标弹道偏角滤波曲线示意图；
[0061]
图7是中制导段三维拦截轨迹示意图；
[0062]
图8是中制导段水平面拦截轨迹示意图；
[0063]
图9是中制导段铅垂面拦截轨迹示意图；
[0064]
图10是临近空间攻防对抗过程三维拦截轨迹示意图；
[0065]
图11是临近空间攻防对抗过程水平面拦截轨迹示意图；
[0066]
图12是临近空间攻防对抗过程铅垂面拦截轨迹示意图。
具体实施方式
[0067]
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
[0068]
实施例
[0069]
本发明提供一种基于滑翔飞行器目标运动信息估计的在线中制导拦截方法，参考图1所示，所述基于滑翔飞行器目标运动信息估计的在线中制导拦截方法包括：
[0070]
s1：根据地基雷达对滑翔飞行器目标的量测信息，对所述目标运动信息进行估计，得到目标运动信息的估计结果；
[0071]
对助推滑翔飞行器目标的运动信息估计是中制导律设计的前提，基于对滑翔目标
轨迹特性的分析，对目标侧向跳跃机动、纵向平衡滑翔的典型弹道进行跟踪滤波。
[0072]
因此，本发明首先通过地基雷达的外部支援信息，对助推滑翔飞行器目标在地心坐标系下建立基于“当前”统计模型的ekf跟踪模型，以实现对高超声速滑翔飞行器目标的运动信息进行估计。
[0073]
所述步骤s1包括：
[0074]
s11：获取地基雷达对滑翔飞行器目标的量测信息；
[0075]
其中，地基雷达对滑翔飞行器目标的量测信息包括坐标的位置、速度、加速度等信息。
[0076]
s12：根据所述量测信息，建立目标跟踪模型，得到系统状态向量和量测向量；
[0077]
其中，所述系统状态向量x为：
[0078]
x＝[x,y,z,v
x
,vy,vz,a
x
,ay,az]
t
[0079]
其中，x,y,z分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的位置坐标，v
x
,vy,vz分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的速度坐标，a
x
,ay,az分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的加速度坐标；
[0080]
所述量测向量z为：
[0081]
z＝[r,q1,q2]
t
[0082]
其中，r表示地基雷达测得所述滑翔飞行器的径向距离，q1表示地基雷达测得所述滑翔飞行器的高低脚，q2表示地基雷达测得所述滑翔飞行器的方位角。
[0083]
s13：根据所述目标跟踪模型和系统状态向量，利用系统预测方程，得到系统状态预测值和系统预测误差协方差阵；
[0084]
所述系统预测方程为：
[0085][0086]
其中，x为系统状态向量，k表示采样时刻，f表示系统状态转移矩阵且x(k)表示k采样时刻的系统状态向量，g表示输入项转移矩阵且入项转移矩阵且表示当前加速度的预测值且i表示单位阵，t表示采样周期，α表示所述滑翔飞行器的加速度，分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的预测加速度坐标。
[0087]
s14：根据所述系统预测误差协方差阵，利用雅可比矩阵，得到卡尔曼滤波增益；
[0088]
所述雅可比矩阵h为：
[0089][0090]
其中，z为量测向量，x为目标的位置、速度、加速度等状态变量且x＝[x,y,z,v
x
,vy,vz,a
x
,ay,az]
t
，x,y,z分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的位置坐标，v
x
,vy,vz分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的速度坐标，a
x
,ay,az分别表示所述滑翔飞行器在地心坐标系下三轴的加速度坐标，k表示采样时刻，01×6表示零矩阵；
[0091]
所述步骤s14中，所述卡尔曼滤波增益为：
[0092]
k(k)＝p(k|k-1)h
t
(k)
×
[h
t
(k)p(k|k-1)h(k) r(k)]-1
[0093]
其中，k(k)为卡尔曼滤波增益，p(k|k-1)为系统预测误差协方差阵，r(k)为量测噪声，h(k)为k时刻的雅可比矩阵，h
t
(k)为k时刻的雅可比矩阵的转置矩阵。
[0094]
可选择地，所述步骤s15中，所述系统状态校正值为：
[0095]
x(k|k)＝x(k|k-1) k(k)[z(k)-h(x(k|k-1))]
[0096]
其中，x(k|k)为系统状态校正值，x(k|k-1)为系统状态预测值，k(k)为卡尔曼滤波增益，z(k)为k时刻的量测向量，h(x(k|k-1))为k时刻的观测预测矩阵。
[0097]
s15：根据所述系统状态预测值、所述量测信息和所述卡尔曼滤波增益，得到系统状态校正值；
[0098]
s16：将所述系统状态校正值作为所述目标运动信息的估计结果输出。
[0099]
可选择地，所述目标运动信息的估计结果包括：目标三轴位置滤波估计值、目标侧向位置滤波估计值、目标侧向速度滤波估计值、目标侧向加速度滤波估计值和目标弹道偏角滤波估计值，其对应的轨迹曲线参考图2至图6所示，可以看出对目标纵向平衡滑翔，侧向跳跃机动的典型弹道实现了有效跟踪。
[0100]
s2：根据所述目标运动信息的估计结果，采用随“拦截窗口”变化的滑模制导律，使拦截弹在所述目标进入“拦截窗口”时进行拦截。
[0101]
定义“拦截窗口”为滑翔目标向靠近拦截弹方向迂回时或目标跳跃或迂回的速度减小时的飞行窗口。中制导采用随“拦截窗口”变化的滑模制导律。
[0102]
可选择地，所述步骤s2包括：
[0103]
s21：根据所述目标运动信息的估计结果中所述目标三轴位置滤波估计值和拦截弹三轴位置坐标值，得到弹目相对距离值和弹目视线角；
[0104]
s22：根据所述弹目相对距离值和所述弹目视线角，得到所述滑模制导律的滑模面；
[0105]
可选择地，所述步骤s21中，所述弹目相对距离值为：
[0106][0107]
所述弹目视线角为：
[0108][0109]
所述步骤s22中，所述滑模制导律的滑模面s为：
[0110][0111]
其中，为所述目标三轴位置滤波估计值，xm,ym,zm为所述拦截弹三轴位置坐标值，和分别表示所述弹目相对距离值和所述弹目视线角的导数，atan表示三角函数的反正切值。
[0112]
s23：根据所述滑模制导律的滑模面、弹目相对距离估计值和目标飞行速度滤波估计值，得到随“拦截窗口”变化的滑模趋近律；
[0113]
所述随“拦截窗口”变化的滑模趋近律为：
[0114][0115]
其中，k为趋近系数，ε为增益系数，且满足k,ε》0，sgn(s)为符号函数，为目标飞行速度滤波估计值且分别表示地心坐标系下三轴的速度，为弹目相对距离值。
[0116]
s24：根据所述随“拦截窗口”变化的滑模趋近律，实现对所述目标的拦截。
[0117]
滑模趋近律可以满足：当所述目标向远离所述拦截弹方向迂回时或所述目标跳跃/迂回的速度增大时，趋近速度减慢，所述拦截弹不紧随所述目标机动；
[0118]
当所述目标向靠近所述拦截弹方向迂回时或目标跳跃/迂回的速度减小时，趋近速度加快，所述拦截弹在“拦截窗口”对所述目标快速拦截。
[0119]
滑模制导方法的前提是必须选取李雅普诺夫函数证明系统是渐近稳定的，v为选取的李亚普诺夫函数，为其导数。因此本发明选取李雅普诺夫函数求导得：
[0120][0121]
验证系统渐近稳定。
[0122]
拦截弹纵向和侧向制导指令加速度为：
[0123][0124]
式中，ay,az分别为拦截弹在纵向和侧向的指令加速度，sy,sz分别为纵向和侧向设计的滑模面，分别为对目标y轴和z轴的飞行速度估计值。
[0125]
除此之外，本发明还临近空间攻防对抗过程蒙特卡罗仿真验证
[0126]
针对目标多种机动模式得到目标的多种典型弹道，作为输入；对拦截弹的初始速度、高度，升力系数、阻力系数、推力以及大气密度进行随机拉偏，进行临近空间攻防对抗过程中的蒙特卡罗仿真验证。
[0127]
蒙特卡罗仿真过程中，助推滑翔飞行器目标随机切换一种机动模式，拦截弹参数及大气密度的拉偏均为服从正态分布的随机拉偏。目标的机动方式如下：
[0128]
表1：滑翔飞行器目标机动模式
[0129][0130][0131]
为验证所发明一种基于滑翔飞行器目标运动信息估计的在线中制导拦截方法的有效性，利用matlab仿真平台执行所设计算法。对于实施例，本发明所设计制导方法的参数选取为：k1＝k2＝10,ε1＝5,ε2＝1。
[0132]
图7至图9给出了中制导拦截轨迹，可以看出拦截弹有效避免了紧随目标运动而机动，在“拦截窗口”对目标快速拦截，并形成了良好的逆轨拦截态势，仿真结果与理论分析一致；图10至图12给出了临近空间攻防对抗过程蒙特卡罗仿真曲线，可以看出针对目标不同的机动模式并考虑拦截弹参数和环境参数拉偏，均实现了对目标的有效命中，验证了系统的鲁棒性和所提出方法的普适性。
[0133]
本发明具有以下有益效果：
[0134]
1、本发明基于对目标运动状态的估计，设计在线中制导律，使拦截弹尽可能在目标进入易于拦截的“拦截窗口”时进行拦截，在此定义“拦截窗口”为滑翔目标向靠近拦截弹方向迂回时或目标跳跃或迂回的速度减小时的飞行窗口；
[0135]
2、本发明设计的制导律还应具有自适应性，以避免拦截弹始终紧密跟随滑翔目标机动而过多消耗能量。
[0136]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。