助推—滑翔飞行器高精度轨迹跟踪方法研究

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近年来,助推-滑翔飞行器研究逐渐成熟,世界航天强国开展了大量相关试验,部分国家的助推-滑翔飞行器已进入战斗值班状态。不同于运动形式固定的弹道式目标,助推-滑翔飞行器具有飞行阶段多、机动能力强、机动形式多变的特点,其强突防能力为现有导弹防御系统造成极大挑战,发展助推-滑翔飞行器拦截相关技术刻不容缓,对保护我国国家安全及人民生命财产安全具有重要的战略意义。助推-滑翔飞行器轨迹跟踪技术为整个拦截过程提供目标信息支持,如何提高助推-滑翔飞行器跟踪精度是拦截技术发展的首要难题,关系任务成败。本论文针对助推-滑翔飞行器助推、滑翔两个主要飞行阶段,开展弹道特性分析、运动模型建立以及高精度轨迹跟踪方法研究,具体研究内容包括:1)基于弹道特性分析,完成了助推-滑翔飞行器高精度运动模型构建。首先,从助推-滑翔飞行器的助推段受力分析出发,总结了其弹道特性。进而对飞行器助推段运动微分方程进行合理假设和简化,建立了兼具符合运动特性与形式简单优点的助推段运动模型。然后,针对滑翔段机动能力强、机动形式多变的问题,分析滑翔段常见机动形式的特点并建立完备模型集。其中,建立了“当前”统计模型描述平衡滑翔和横向机动形式,利用带有指数衰减项的正弦波自相关自适应均值随机过程描述跳跃滑翔目标机动加速度,提出了更符合跳跃滑翔特点的非零均值衰减震荡正弦波模型,为后续轨迹跟踪方法研究奠定了基础。2)为提高助推-滑翔飞行器助推段轨迹跟踪精度,对助推段跟踪传感器——天基红外预警卫星的工作原理进行了分析,提出其量测噪声为量化噪声,建立了量化噪声模型,分析了量化噪声特性。传统滤波方法基于高斯噪声假设,在量化噪声条件下面临跟踪精度差的问题。本文首先基于卡尔曼滤波框架,推导了量化量测下状态量期望和协方差计算方法,提出了量化扩展卡尔曼滤波方法;然后基于贝叶斯估计框架及粒子滤波思想,并结合量化量测概率密度函数,提出了近似最优的量化遗传重采样粒子滤波方法,方法中引入自然界遗传进化的思想进行重采样,以避免粒子退化问题并保证粒子多样性。针对量化噪声导致的多维高斯积分困难问题,将Genz转换和伪蒙特卡洛积分方法相结合,提出了一种多维高斯数值积分方法。最后,通过数学仿真验证了所提算法在跟踪精度方面的优越性。3)在天基红外预警卫星组网跟踪助推-滑翔飞行器场景下,分别针对角度量测和像素坐标量测提出了基于混合一致性的分布式滤波方法。其中,基于混合一致性方法设计了分布式滤波框架,以去中心化的方式收集量测信息并估计目标状态,以量测一致性和信息一致性方法相结合的混合一致性方式实现系统高精度快速一致。为解决角度量测方程的强非线性问题,从量测方程转换的角度出发,将非线性量测方程转化为与飞行器状态线性相关的伪量测方程,并对转换误差进行补偿,与混合一致性分布式信息滤波框架相融合,提出了角度量测混合一致性分布式伪量测信息滤波方法。在像素坐标量测下,基于Sheppard校正方法处理了量化噪声,采用五阶球面-径向容积规则处理了系统非线性,与混合一致性分布式信息滤波框架相融合,提出了像素坐标量测混合一致性分布式容积信息滤波方法。设计了传感器组网助推段轨迹跟踪数学仿真,对算法的一致性速度、准确性进行了验证。4)由于助推-滑翔飞行器滑翔段机动能力强、机动形式多变,且主动雷达易遭受虚假数据注入攻击,导致传统轨迹跟踪算法精度差。为此提出了一种考虑虚假数据注入攻击的变结构多模型滤波方法。首先,建立了虚假数据注入攻击模型和攻击条件下的主动雷达量测模型,设计了攻击参数伪量测方程使攻击参数可估计,提出了“攻击检测-攻击参数估计-攻击参数补偿”的虚假数据注入攻击处理思路,以处理虚假数据注入攻击长期存在的场景。然后,基于模型集激活与模型集终止操作合并的思路,根据边缘模型概率设计模型集自适应策略,通过修正新息完成了攻击参数补偿,提出了新的变结构多模型方法,以减小传统变结构多模型方法的模型竞争,补偿攻击参数的影响。最后,对比分析了所提算法在轨迹跟踪精度方面的优越性,并分析了攻击强度对所提算法的影响。
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