捷联导引头制导系统民引律及自适应滤波方案设计

本文推导出捷联导引头制导系统五维动态方程和二维测量方程。在设计导引律时，采用了“瞬态导引法”。同时，提出了有限萍记忆自适应卡尔曼滤波的算法，并将该算法用于制导系统的滤波方案设计，通过蒙特卡罗实验，验证了本文所提出的制导方案是可行的。     

变长竿式制导问题数学模型

制导问题数学模型对研究交会及拦截问题都具有重要意义，本文提出一种变长竿式制导问题数学模型，此模型视线被当作一条变和旋转竿，通过研究其旋转，长度变化来研究制导系统性能，比常用模型含有更多关于制导问题性能的信息。用它释放了比例导引律下小视线距视线角速率失稳原因，提出了制导系统视线全值域角速率稳定以提高制导精度的设计方法，讨论了比例导引能否实现预测栏截问题等。     

国外战术导弹制导系统

本资料粗略汇集了国外战术导弹制导系统的一些情况,以地空导弹制导系统为主,也涉及其他用途的战术导弹的制导系统,供参考。目前国内资料对制导体制、导引方式、导引规律和导引技术等几个名词的用法不尽相同,为阅读方便,现仅在本资料范围内将这几个名词包含的内容初步明确一下:     

寻的制导系统主要参数的选择准则

采用比例导引方法的寻的制导系统,现在已广泛地在对空作战的战术导弹上使用,因此这类控制系统的主要参数的选择是设计者所关心的。本文提出这类控制系统初步设计时一些主要参数的选择准则,供寻的制导系统设计的同志参考。     

一种自适应变结构制导律

为了使导弹制导系统具备良好的鲁棒性，本文提出用滑模变结构控制理论设计末端导引规律。结合时变系统的特点，本文提出并应用了滑模自适应趋近律这一概念。理论分析和数字仿真表明自适应变结构制导律具有优良的弹道性能和鲁棒性。另外，此制导律比较简单，便于应用。     

非线性变结构制导律

为使导弹制导系统具有良好的鲁棒性能和适应性能，本文基于Lyapunov稳定性理论，利用滑模控制来设计导弹的末端导引规律。考虑结构摄动和目标机动加速度的界未知情况下，提出了一种基于零化视线法向速度的具有强鲁棒性的末端导引规律，这种制导律在保证系统闭环稳定的前提下能够在线对结构摄动和目标机动加速度的界进行估计。仿真验证说明所提出的方法是有效的。     

大弹体动态滞后末端区制导系统优化设计

弹体动态滞后较大导致制导系统在末端区稳定性变差、失稳时间提前、失稳距离变大是比例导引性能不佳的主要原因。针对此问题,研究了引入视线角加速度补偿的扩展比例导引系统优化设计问题。基于速度式线性化弹目运动学模型和制导系统动力学特性,按照最优补偿条件给出了制导参数取值方法。仿真研究表明,优化的扩展比例导引显著改善了大动态滞后弹体条件下制导系统在末端区的稳定性,使得失稳时间推后,脱靶量明显减少。     

长征系列运载火箭介绍：长征三号系列（四）

长征系列运载火箭介绍长征三号系列（四）陈国华五、制导和控制系统长征三号的制导和控制系统由制导系统和姿态控制系统组成。１．制导系统制导系统采用平台－计算机方案，其任务是发出各级关机（起动）指令，并在二、三级飞行期间进行法向、横向导引计算，将结果输往姿态...     

引信与制导系统一体化设计探讨

论述了弹目交会段弹道特征，导出了完全理想的最佳启动角和最佳启动延时方程，讨论了为实现战斗部最佳引爆控制所必需的信息参数和条件、不同制导系统可能提供的信息参数及形式。阐述了引信与制导系统一体化设计的基本观点，提出了引信与制导系统一体化设计中可能存在和应着重考虑的问题。     

平台回转情况下的火箭飞行状态计算及其在星光-惯性制导中的应用

本文给出了惯性平台制导系统工作过程中,平台的回转方程与火箭的飞行姿态方程。方程中考虑了惯性制导系统的各种工具误差,可在弹道计算与制导飞行的精确描述中使用。本文还给出了方程的简化形式。介绍了在惯性制导的不同领域内使用这种方程的方法,叙述了星光-惯性制导的弹道跟踪方案及其实现方法以及星光自动瞄准的设想。     

基于AE-UKF的航天器自主导航方法

针对自主导航过程中不确定的测量噪声和干扰的影响,提出了一种具有自适应能力的状态估计方法AE\|UKF方法。该方法通过对非线性的状态方程进行Unscented变换,对非线性的测量方程求取雅可比矩阵,同时在滤波迭代过程中引入自适应因子,使滤波器具有自适应能力。将AE\|UKF方法应用于自主导航系统导航信息的估计过程中,仿真结果表明：AE\|UKF方法在达到UKF方法精度的同时,能够克服自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

卫星编队飞行相对位置自适应协同控制

针对卫星编队飞行相对位置协同控制问题,基于编队卫星相对运动非线性动力学方程和一致性理论设计了两种自适应协同控制器。首先,在卫星质量不确定和星间信息交互存在通信时延的条件下,设计了一种全状态反馈自适应协同控制器,并证明了该控制策略对空间摄动力的鲁棒性。其次,进一步考虑速度信息不可测的条件下,采用滤波器设计了一种无速度反馈的自适应协同控制器。最后,以编队构型重构为例对两种自适应协同控制器进行了仿真校验。仿真结果表明：两种自适应协同控制器均可有效应用于卫星编队飞行相对位置的协同控制,能够保证编队卫星对各自期望轨迹跟踪的同时暂态保持编队构型的稳定,具有较高的控制精度。     

Laser radar based relative navigation using improved adaptive Huber filter

An improved adaptive Huber filter algorithm is proposed to model error and measurement noise uncertainty in this work. The adaptive algorithm for model error is obtained by using an upper bound for the state prediction covariance matrix with augment of chi-square statistical hypothesis test in case of filter deteriorated by wrong residual information. The measurement noise is estimated at each filter step by minimizing a criterion function which was original from Huber filter. A recursive algorithm is provided for solving the criterion function. The proposed adaptive filter algorithm was successfully implemented in radar navigation system for spacecraft formation flying in high earth orbits with real orbit perturbations and non-Gaussian random measurement error. Simulation results indicated that the proposed adaptive filter performed better in robustness and accuracy compared with previous adaptive algorithms.     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

时变噪声系统的自适应强跟踪滤波器研究

在目标跟踪过程中,强跟踪滤波可以对目标的突变状态进行较好的跟踪,但由于系统噪声和观测噪声协方差阵是时变的未知量,采用固定数值将会影响目标跟踪的精度,所以需要对两种噪声特征进行在线估计.应用噪声有限记忆自适应算法改进强跟踪滤波,在线自适应估计噪声协方差阵,并提出基于时变噪声系统自适应强跟踪滤波的目标预测算法,提高了对目标状态的估计精度.利用自主研发的全自主足球机器人进行目标跟踪的仿真,结果验证了该算法的有效性.     

自适应两步滤波器及其在导弹被动制导中的应用

两步滤波器由Ｋａｌｍａｎ滤波器和Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ迭代算法所构成，它适用于一类由线性动态模型和非线性测量模型所组成的非线性系统。本文将这种滤波器与时变测量噪声统计估值器相结合，得到一种自适应两步滤波器，在测量噪声统计特性无法验前已知的情况下，此滤波器仍然性能良好。最后，本文将自适应两步滤波器应用于导弹的被动制导问题，数字仿真结果证明了这种算法的有效性。     

基于组合自适应横向滤波器的噪声消除

为有效消除无法获取相关噪声源情况下有用窄带信号中的噪声,根据窄带信号的可预测特性,采用自适应横向滤波器对噪声进行抑制。为进一步提高噪声消除性能,设计了组合自适应横向滤波器结构。采用该结构对窄带信号中的噪声进行消除,计算量明显小于采用普通自适应横向滤波结构,并且能获得更好的噪声消除效果。     

自适应推广KALMAN滤波应用于导弹的被动制导问题

本文介绍一种非线性系统的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波算法。结合导弹的被动制导问题，我们提出了一种针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。仿真结果表明，自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器的性能优于原有的推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。     

模拟式自适应窄带滤波器

模拟式自适应窄带带阻(或带通)滤波器其零点(或极点)由外部输入,它们与滤波器内部参数无关。在z平面上,自适应带阻滤波器便是二阶LMS算法自适应谐波对消器。实验表明,这种滤波器在大工频噪音中,提取语言信号,可提高20db信噪比。