CN105157705B - 一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法 - Google Patents

一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105157705B
CN105157705B CN201510393531.6A CN201510393531A CN105157705B CN 105157705 B CN105157705 B CN 105157705B CN 201510393531 A CN201510393531 A CN 201510393531A CN 105157705 B CN105157705 B CN 105157705B
Authority
CN
China
Prior art keywords
mtd
mrow
msub
mtr
mtable
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510393531.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105157705A (zh
Inventor
张江华
张昕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Electronic Engineering Research Institute
Original Assignee
Xian Electronic Engineering Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Electronic Engineering Research Institute filed Critical Xian Electronic Engineering Research Institute
Priority to CN201510393531.6A priority Critical patent/CN105157705B/zh
Publication of CN105157705A publication Critical patent/CN105157705A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105157705B publication Critical patent/CN105157705B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Aiming, Guidance, Guns With A Light Source, Armor, Camouflage, And Targets (AREA)
  • Gyroscopes (AREA)

Abstract

本发明涉及一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法，在天线坐标系下建立目标运动微分方程，进而得到目标视线角速度信息，回避了旋转运动与转动次序相关问题，简化了处理过程，从而获取目标视线角速度信息。

Description

一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法
技术领域
本发明属于半捷联雷达制导领域，主要涉及视线角速度信号提取及相关跟踪控制技术。
背景技术
毫米波导引头主要用于近程对地、反舰导弹精确制导，对导引头体积、成本都有严格要求，比例导引系统对视线角速度品质有着较高要求，常规雷达导引头采用两轴速率陀螺稳定结构实现，利用陀螺的空间测速反馈实现稳定跟踪，为此要求伺服系统必须选择高品质速率陀螺，给导引头小型化、低成本实现都带来相当困难。20世纪末以来，国外开始出现半捷联制导体制导引头，如美国的AIM-9X空空导弹、德国的IRIS-T导弹等，见参考文献“毛峡,张俊伟:半捷联导引头光轴稳定的研究,红外与激光工程,Vol.36No.1,2007:9～12”。这种半捷联导引头伺服系统不包含速率陀螺，利用弹体陀螺实现空间稳定，由于省去了高品质速率陀螺，有利于减小伺服系统载荷，利于小型化实现，同时还可以大幅度降低导引头伺服系统的成本。与光学导引头相比，雷达导引头还可以获得弹目相对距离，综合距离与角度跟踪信息可以进一步提高信号输出品质，周瑞青等人提出一种用于半捷联雷达导引头的视线角速度提取方法，见参考文献“周瑞青等,捷联导引头稳定与跟踪技术，北京：国防工业出版社，2010：156～165”。
半捷联式天线平台的稳定控制环可以是位置环，也可以是速度环，对于比例导引系统要求输出目标视线角速度信号，需要在速度环补偿弹体扰动以输出视线角速度信号。
半捷联导引头的动力学数学模型非线性比较严重，EKF(Extended KalmanFilter)滤波不能满足高精度制导要求，宋建梅等提出采用UKF(Uncented Kalman Filter)滤波方法对框架角速率进行估计，见参考文献“宋建梅等，半捷联图像寻的制导系统导引信息构造方法，兵工学报，vol(31),No.12,2010:1573～1579”，同时结合弹上IMU测量得到的弹体角速率信息以及图像探测器处理得到的目标在像平面上的位置信息，构造视线角速度信息。这种半捷联制导技术可以用于光学制导系统，由于雷达制导系统相比光学系统还可以获取目标与导弹之间的距离信息，而上述系统则无法综合距离信息改善系统输出。周瑞青、贾筱媛等提出基于Coriolis定理在惯性坐标系建立目标视线角速度运动的微分动态方程，见参考文献“贾筱媛,半捷联稳定控制方案与制导信息提取方法,红外与激光工程,Vol.40No.12,2011:2474～2479”，进而建立滤波方程提取目标视线角速度，遗憾的是，这种滤波算法存在“先天不足”：滤波参数中不利用弹体扰动信息，也没有传感器获取天线相对惯性空间的运动信息，竟然能够得到目标相对惯性空间的视线角速度信息。这种处理的合理与否可以通过把问题简化到单平面情形来验证，事实上，对于单平面情形很容易看出这种处理是不适用的，造成这种错误的根本原因是忽略了有限转动的不可交换性引起的复杂性，见参考文献“秦永元，惯性导航，北京：科学出版社，2006:8”。
目前，光学半捷联制导系统已有应用报道，半捷联雷达制导技术尚未见到应用报道。本发明将在天线坐标系下建立目标视线运动微分方程，进而结合导弹弹体扰动信息、天线相对弹体运动信息形成视线角速度信号，用于比例制导系统。
发明内容
要解决的技术问题
为了解决现有技术的不足，本发明提出了一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法。
技术方案
一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：建立目标视线相对天线坐标运动的角速度和角误差微分方程：
其中，θ和ψ分别为俯仰和方位角误差，和分别为俯仰和方位角误差求微分，ωy和ωz分别为视线角速度在天线坐标系沿y、z轴分量，r为导引头与目标的接近距离，aAx为导引头横向加速度；
步骤2：将角速度和角误差微分方程转化为卡尔曼滤波消息模型，以矩阵形式表达：
转化为卡尔曼滤波状态方程和测量方程：
z(t)＝Hx(t)+v(t)
其中， wy和wz分别为俯仰和方位两个方向角误差策动噪声，vy和vz分别为y和z两个通道的测量噪声；
步骤3：对卡尔曼滤波状态方程和测量方程进行离散化：
其中：
T是采样周期，Vk+1为离散化的测量噪声；
采用自适应卡尔曼滤波算法求取视线相对于天线坐标系运动的目标视线角速度ωy和ωz；
步骤4：分别计算俯仰和方位两个方向的视线角速度：
其中，是弹体相对惯性系旋转角速度在天线坐标系的投影，计算公式：
为导弹相对于惯性空间的旋转角速率在弹体坐标系内的向量，λy为外框相对于弹体的框架角，λz为内框相对于外框的框架角；
其中，是外框架相对于弹体旋转角速度在内框架坐标系的投影，计算公式：
其中，为外框相对于弹体的旋转角速率在外框坐标系的向量；
其中，ωp是内框架相对于外框架的旋转角速度，计算公式：
为内框相对于外框的旋转角速率在外框坐标系的向量。
有益效果
本发明提出的一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法，采用半捷联制导方式可以省去昂贵的高精度速率陀螺，并有利于减小体积，在雷达导引头中结合距离测量信息，由于雷达的距离测量精度很高，综合利用距离信息以后有利于提高输出信号精度，已公开的雷达导引头半捷联制导技术存在理论上缺陷，无法用于实际系统，本发明在天线坐标系下建立目标运动微分方程，进而得到目标视线角速度信息，回避了旋转运动与转动次序相关问题，简化了处理过程，从而获取目标视线角速度信息。
附图说明
图1单平面跟踪制导
图2天线坐标系与伺服系统内外框架之间的关系
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：
首先考虑最简单的单平面制导情形，如图1所示：
ψS目标相对惯性系的视线角
ψB导弹相对于惯性系的姿态角
ψL目标框架角
ψL＝ψS-ψB (1)
对上式两边求导：
ωL＝ωS-ωB (2)
ωL是相对弹体的天线转速，ωS是目标视线角速度，ωB是导弹弹体相对惯性空间旋转速度。为了求解ωS需要测量出ωB、ωL。
对于三维空间问题变得十分复杂：目标视线角速度不再是弹体姿态角速度和天线相对弹体相对速度的简单相加。弹体相对惯性空间存在绕三个轴向的转动，导引头一般采用两轴框架结构天线相对弹体有方位和俯仰转动，当这些转角不都是小角度时，对应于不同的旋转次序，对应的空间指向位置是不同的。举例来说，天线先在方位上转30°再转俯仰20°与先转俯仰20°后转方位30°空间指向是不同的。因此，为了达到相同的指向，由于旋转次序不同也会导致多种旋转方式的存在。这意味着，即使可以利用矩阵运算来描述弹体转动对目标视线运动的影响，求解也会变得十分困难。(考虑到导弹弹体旋转与天线旋转，可能的旋转次序多达120种！)。半捷联处理算法的有效性的前提是把问题简化到单平面，需要满足上面的公式(2)，事实上，周瑞青等人的算法简化到单平面以后是无法满足(2)式的。
当转角为小量时，旋转后坐标系的最终角位置与旋转次序无关，这就是所说的无限转动与旋转次序无关[5]，围绕x,y,z三个轴向旋转角决定的坐标变换矩阵具有唯一性，而与旋转次序无关：
这里φ,θ,ψ分别为绕x,y,z轴的微小转角。
由于目标跟踪过程中天线指向和目标真实视线之间的夹角总是很小，为了简化问题求解，考虑在天线坐标系下建立目标视线角动态微分方程，简化问题求解。
在天线坐标系下考察视线角速度信号组成，包括以下分量：
1)弹体相对惯性空间的旋转角速度在天线坐标系的投影；
2)外框架相对弹体角速度对天线坐标系的投影；
3)内框架相对外框架角速度；
4)目标视线相对天线坐标系角速度，即：
这里是弹体相对惯性系旋转角速度在天线坐标系的投影，是外框架相对于弹体旋转角速度在内框架坐标系的投影，ωp是内框架相对于外框架的旋转角速度，是视线相对于内框架坐标系的旋转角速度。
为了定量描述弹体、内外框架以及目标运动引入以下坐标系：
弹体坐标系B：坐标原点O在天线旋转中心(通常定义为导弹质心，这里为简化问题定义在天线旋转中心)，xb轴与弹体纵轴重合，指向导弹头部；yb轴位于弹体纵向对称面内并垂直与xb轴，指向上方，zb轴与上两轴垂直并构成右手坐标系。
外框架坐标系O(偏航)：坐标原点为天线旋转中心O，xo轴垂直与外框架平面，指向目标；yo轴与弹体坐标系yb轴重合；zo轴与其它两轴构成右手坐标系。
内框架坐标系P(俯仰，即天线坐标系)：坐标原点为天线旋转中心O，xp轴与内框架平面垂直，zp轴与外框架坐标系zo轴重合，yp与其它两轴构成右手坐标系。
天线坐标系A：坐标原点O在天线旋转中心，xa沿天线的法线方向，ya和za分别对应于单脉冲天线的俯仰、方位角误差对称轴线，为了简化问题，这里假定ya和yp、za和zp重合，实际中可以通过天线安装予以保证。这样天线坐标系实际上与内框架坐标系是一致的。
视线坐标系S：坐标原点O在天线旋转中心，xs沿目标视线方向，ys和zs在与xs垂直的平面内，分别由天线坐标系的ya绕za轴旋转ψ角，za绕ya旋转θ角获得，这里ψ，θ均为小角度，因而可以不考虑转动次序。
为了简化问题，下面的讨论中假定天线电轴与机械轴重合(通常二者之间误差很小，故此处予以忽略)。
外框相对于弹体的框架角用λy表示，内框相对于外框的框架角为λz。
由弹体坐标系到外框坐标系的变换矩阵为：
外框到内框的坐标变换矩阵为：
导弹相对于惯性空间的旋转角速率在弹体坐标系内的向量表示为：
外框相对于弹体的旋转角速率在外框坐标系的向量表示为：
内框相对于外框的旋转角速率在外框坐标系的向量表示为：
弹体相对于惯性空间的旋转角速率在内框坐标系下的向量表示为：
天线外框架角速率在内框坐标系的投影为：
天线内框架相对外框架的转速为 是对λz的求导
综合考虑内外框架影响则有：
目标视线角速度在天线坐标系的投影关系比较复杂，需要首先建立角误差、角速度运动微分方程，通过求解微分方程组得到在天线坐标系的角速度运动信息。
1)角误差动态方程
导引头目标跟踪就是调整内框架坐标系SP(r,e,d)(r,e,d为坐标系轴线方向)使输出角误差尽可能小的过程。
由于雷达导引头的角误差测量是在天线坐标系内完成，而跟踪控制则是在弹体坐标系内完成，严格意义上说天线测量的角误差是不能直接用于伺服控制的。在弹体坐标内视线方向可以用下面的向量表示：
即弹体坐标系的单位向量与天线坐标系单位向量之间满足如下变换矩阵：
利用TBO,TOP矩阵有：
如果天线坐标系内，目标指向用天线电轴(假定机械轴与电轴重合)指向为在角误差为小量条件下，图中的俯仰和方位角误差分别有下式：
即目标视线方向单位矢量在方位、俯仰轴的投影。
弹体坐标系中目标指向估计值为(用天线坐标系分量表示)：
这里为目标在弹体坐标系下的视线方向估计。
弹体坐标系内天线实际指向由方位和俯仰轴决定：
天线的俯仰和方位角误差分别为：
上面的结果表明，角误差与方位俯仰框架控制量直接相关，可以直接用角误差控制框架角转动。
对于两轴伺服平台可以忽略围绕视线轴的旋转运动(即绕x轴转角由天线坐标系到视线坐标系的坐标变换方程为：
坐标变换矩阵：
上面的近似中忽略了高阶无穷小量。
由于天线坐标系和视线坐标系原点是相同的，可以用坐标的旋转角速度来表征相对运动。ωs是SS相对于惯性空间的旋转角速度矩阵，ωA是SA相对于惯性空间的旋转角速度矩阵。
目标跟踪过程中绕视线轴的角速度一般很小，可以忽略，即ωSx≈0，ωAx≈0速度矩阵可以近似为：
利用刚体绕定点运动的速度分布公式，变换矩阵
通常，跟踪误差很小，(22)式中的近似条件成立。
把(22)、(23)、(24)式代入(27)式，可以得到如下角误差微分方程：
在天线坐标系中目标视线角速度为：
ω＝ωS-ωA， (30)
ωx＝ωSx-ωAx (31)
ωy＝ωSy-ωAy (32)
ωz＝ωSz-ωAz (33)
上式中ωxωyωz分别为视线角速度在天线坐标系沿x，y，z轴分量。
根据方程(28)、(29)、(32)、(33)有：
2)角速度动态方程
根据目标在惯性坐标系中的加速度方程，在惯性坐标系下建立目标视线角速度动态微分方程:
目标在惯性坐标系的速度向量；
视线坐标系原点相对于惯性系的速度向量；
目标相对视线坐标系的速度矢量；
ωS视线坐标系相对惯性系的角速度向量。
对(36)式求导，即可建立目标在惯性系的加速度公式，又称Coriolis方程
将上式展成分量形式，并忽略高阶小量以及绕视线轴向转动可以得到如下微分方程：
这里y',z'分别对应视线坐标系与视线方向垂直平面内两个坐标轴。
类似的，对于导引头天线轴线运动也可以在惯性坐标系中建立类似的微分方程：
弹目相对加速度在视线坐标系下描述为：
aSz′＝aTz′-aIz′ (42)
aSy′＝aTy′-aIy′ (43)
在天线坐标系下描述为：
aAz＝aTz-aIz (44)
aAy＝aTy-aIy (45)
视线坐标系只是一个假想的坐标系，无法直接测量，因此视线坐标系下的加速度需要利用能够直接测量的天线坐标系分量进行描述：
由于地面、海面目标加速度都是很小，可以忽略，因而上式中的加速度都是由弹体加速度导致，可以直接测量得到。
由(38)、(39)与(40)、(41)式两边对应相减，并结合(32)、(33)式，可以得到视线相对天线坐标系的动态微分方程：
定义状态向量x(t)＝[θ ψ ωy ωz]T
进一步可以写出Kalman滤波消息模型为：
其中wy和wz分别为俯仰和方位两个方向角误差策动噪声。(49～52)式改写为矩阵形式：
这里，
进一步用向量表示为：
系统的测量方程为：
z(t)＝Hx(t)+v(t) (55)
其中，
vy,vz分别为y和z两个通道的测量噪声。
Kalman滤波值为：
其中Kalman滤波增益
Kc＝PHTR-1 (57)
P满足下面的矩阵利卡提代数方程：
AP+PAT+Q-PHTR-1HP＝0 (58)
实际中还需要进一步把上述连续时间Kalman滤波模型离散化。
根据线性系统理论，(56)式中的状态方程的解为
上式的离散形式为：
其中，一步转移矩阵
Φ(tk,tk)＝I (62)
求解方程(61),(62)可以得到：
通常时间周期T＝tk+1-tk总是很短，可以近似认为状态参量为常数，即：
A(t)≈A(tk)(tk≤t≤tk+1) (64)
经过进一步离散化得出离散化系统状态方程与测量方程：
其中Wk为系统噪声；Vk+1为测量噪声；各系数矩阵为：
具体实施步骤如下：
(1)由式(4)可知，视线角速度包含弹体相对惯性空间转动角速度在天线坐标系的投影、内外框架角运动在天线坐标系的投影、目标视线相对天线坐标系的运动等四部分组成。其中，除目标视线相对天线坐标系的运动无法直接获取，其他分量参见文献“宋建梅等，半捷联图像寻的制导系统导引信息构造方法，兵工学报，vol(31),No.12,2010:1573～1579”是可以通过测量直接得到的，对于雷达导引头，还可以利用到距离信息，提高输出信号精度。
(2)对目标视线相对天线坐标运动建立角速度和角误差微分方程，从而建立卡尔曼滤波状态方程(54)和测量方程(55)。
(3)根据离散化模型(67)，得到自适应卡尔曼滤波算法，从而求得视线相对于天线坐标系运动的目标视线角速度，实现制导信息的提取。

Claims (1)

1.一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：建立目标视线相对天线坐标运动的角速度和角误差微分方程：
<mrow> <mover> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow>
<mrow> <mover> <mi>&amp;psi;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow>
<mrow> <msub> <mover> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>y</mi> </msub> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mover> <mi>r</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>/</mo> <msub> <mi>r&amp;omega;</mi> <mi>y</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;psi;a</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>/</mo> <mi>r</mi> </mrow>
<mrow> <msub> <mover> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>z</mi> </msub> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mover> <mi>r</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>/</mo> <msub> <mi>r&amp;omega;</mi> <mi>z</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;theta;a</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>/</mo> <mi>r</mi> </mrow>
其中，θ和ψ分别为俯仰和方位角误差，和分别为俯仰和方位角误差求微分，ωy和ωz分别为视线角速度在天线坐标系沿y、z轴分量，r为导引头与目标的接近距离，aAx为导引头横向加速度；
步骤2：将角速度和角误差微分方程转化为卡尔曼滤波消息模型，以矩阵形式表达：
<mrow> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mover> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mover> <mi>&amp;psi;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <mfrac> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mi>r</mi> </mfrac> </mrow> </mtd> <mtd> <mfrac> <mrow> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mi>v</mi> </mrow> <mi>r</mi> </mfrac> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mfrac> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mi>r</mi> </mfrac> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mfrac> <mrow> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mi>v</mi> </mrow> <mi>r</mi> </mfrac> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>&amp;theta;</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>&amp;psi;</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>+</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>w</mi> <mi>y</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>w</mi> <mi>z</mi> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
转化为卡尔曼滤波状态方程和测量方程：
<mrow> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>A</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>G</mi> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
z(t)＝Hx(t)+v(t)
其中， wy和wz分别为俯仰和方位两个方向角误差策动噪声，vy(t)和vz(t)分别为y和z两个通道的测量噪声；
步骤3：对卡尔曼滤波状态方程和测量方程进行离散化：
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;phi;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>X</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>W</mi> <mi>k</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>Z</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>H</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>V</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中：
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;phi;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mi>T</mi> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mi>T</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <mfrac> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mi>r</mi> </mfrac> <mi>T</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <mn>2</mn> <mi>v</mi> </mrow> <mi>r</mi> </mfrac> <mi>T</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mfrac> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mi>r</mi> </mfrac> <mi>T</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <mn>2</mn> <mi>v</mi> </mrow> <mi>r</mi> </mfrac> <mi>T</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>T</mi> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mi>T</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <mfrac> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mn>2</mn> <mi>r</mi> </mrow> </mfrac> <msup> <mi>T</mi> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mfrac> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mn>2</mn> <mi>r</mi> </mrow> </mfrac> <msup> <mi>T</mi> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>H</mi> <mrow> <mi>K</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
T是采样周期，Vk+1为离散化的测量噪声；
采用自适应卡尔曼滤波算法求取视线角速度在天线坐标系沿y、z轴分量ωy和ωz；
步骤4：分别计算俯仰方向的视线角速度和方位方向的视线角速度
<mrow> <msub> <mover> <mi>q</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>y</mi> </msub> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>p</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mo>/</mo> <mi>I</mi> </mrow> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>p</mi> <mrow> <mi>O</mi> <mo>/</mo> <mi>B</mi> </mrow> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>P</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow>
<mrow> <msub> <mover> <mi>q</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>z</mi> </msub> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>p</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mo>/</mo> <mi>I</mi> </mrow> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>p</mi> <mrow> <mi>O</mi> <mo>/</mo> <mi>B</mi> </mrow> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>P</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow>
其中，是弹体相对惯性系旋转角速度在天线坐标系的投影，计算公式：
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>P</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mo>/</mo> <mi>I</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msub> <mi>T</mi> <mrow> <mi>O</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>T</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>O</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>B</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mo>/</mo> <mi>I</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>y</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>z</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>y</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>z</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>y</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>z</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mi>z</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
为导弹相对于惯性空间的旋转角速率在弹体坐标系内的向量，λy为外框相对于弹体的框架角，λz为内框相对于外框的框架角；
其中，是外框架相对于弹体旋转角速度在内框架坐标系的投影，计算公式：
<mrow> <msubsup> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>p</mi> <mrow> <mi>O</mi> <mo>/</mo> <mi>B</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>y</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>z</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <msub> <mi>T</mi> <mrow> <mi>O</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mover> <mi>&amp;lambda;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>y</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>sin&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>cos&amp;lambda;</mi> <mi>z</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mover> <mi>&amp;lambda;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>y</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
其中，为外框相对于弹体的旋转角速率在外框坐标系的向量；其中，ωp是内框架相对于外框架的旋转角速度，计算公式：
<mrow> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>=</mo> <msup> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mover> <mi>&amp;lambda;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>z</mi> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mi>T</mi> </msup> </mrow>
为内框相对于外框的旋转角速率在外框坐标系的向量。
CN201510393531.6A 2015-07-07 2015-07-07 一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法 Active CN105157705B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510393531.6A CN105157705B (zh) 2015-07-07 2015-07-07 一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510393531.6A CN105157705B (zh) 2015-07-07 2015-07-07 一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105157705A CN105157705A (zh) 2015-12-16
CN105157705B true CN105157705B (zh) 2017-12-01

Family

ID=54798646

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510393531.6A Active CN105157705B (zh) 2015-07-07 2015-07-07 一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105157705B (zh)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105785762B (zh) * 2016-03-17 2020-12-11 北京航空航天大学 一种基于自适应反步滑模的两轴惯性稳定平台高精度控制方法
CN107255924B (zh) * 2017-06-14 2018-07-17 哈尔滨工业大学 基于扩维模型的容积卡尔曼滤波提取捷联导引头制导信息的方法
CN108489338B (zh) * 2018-02-08 2019-12-31 中国人民解放军陆军工程大学 红外导引头视线角速率精度测试方法及系统
CN108594876A (zh) * 2018-02-28 2018-09-28 北京中天陆海精控科技有限公司 基于滚仰式稳定平台结构的半捷联稳定控制方法和装置
CN108549077B (zh) * 2018-03-20 2021-09-17 西安电子工程研究所 一种雷达导引头扫描方法
CN109084772B (zh) * 2018-07-25 2021-02-09 北京航天长征飞行器研究所 一种基于无迹卡尔曼的视线转率提取方法及系统
CN109597423B (zh) * 2019-01-08 2020-02-18 北京航空航天大学 一种基于参考视线角信号的多约束末制导律的设计方法
CN109976380A (zh) * 2019-03-29 2019-07-05 北京理工大学 基于卡尔曼滤波估计的隔离度辨识校正方法及系统
CN111190348B (zh) * 2019-11-25 2022-03-15 西安电子工程研究所 一种雷达导引头角速度优化方法
CN110836618B (zh) * 2019-11-26 2020-11-20 北京航空航天大学 一种用于半捷联红外导引头的制导信息提取方法及系统
CN111238474A (zh) * 2020-02-05 2020-06-05 哈尔滨工业大学 基于倾斜坐标系的捷联导引头非奇异视线角速度提取方法
CN113031645B (zh) * 2021-02-09 2022-12-09 陕西中天火箭技术股份有限公司 一种基于ukf滤波的弹体角速率增稳捷联制导方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102052914A (zh) * 2010-11-12 2011-05-11 合肥工业大学 利用天空偏振模式分布规律计算导航方向角的方法
CN103268067A (zh) * 2013-05-03 2013-08-28 哈尔滨工业大学 一种基于拟四元数与拟四元数运动学方程的卫星指向跟踪控制方法
CN103728647A (zh) * 2013-12-20 2014-04-16 西安电子工程研究所 一种基于卫星载波信号调制的弹体滚转角测量方法
CN103955224A (zh) * 2014-04-22 2014-07-30 北京控制工程研究所 一种用于相对运动视线跟踪的姿态控制方法
CN103954179A (zh) * 2014-04-30 2014-07-30 北京理工大学 捷联红外导引头隔离度寄生回路评估系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101543450B1 (ko) * 2013-11-13 2015-08-11 국방과학연구소 관성항법장치를 이용한 시선 안정화 시스템의 표적 추적 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102052914A (zh) * 2010-11-12 2011-05-11 合肥工业大学 利用天空偏振模式分布规律计算导航方向角的方法
CN103268067A (zh) * 2013-05-03 2013-08-28 哈尔滨工业大学 一种基于拟四元数与拟四元数运动学方程的卫星指向跟踪控制方法
CN103728647A (zh) * 2013-12-20 2014-04-16 西安电子工程研究所 一种基于卫星载波信号调制的弹体滚转角测量方法
CN103955224A (zh) * 2014-04-22 2014-07-30 北京控制工程研究所 一种用于相对运动视线跟踪的姿态控制方法
CN103954179A (zh) * 2014-04-30 2014-07-30 北京理工大学 捷联红外导引头隔离度寄生回路评估系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Strapdown stabilization for imaging seekers";R Rudin;《Aiaa & Sdio》;19931231;1-10 *
"基于最优控制理论的雷达导引头跟踪速度研究";磨国瑞，等;《火控雷达技术》;20080930;第37卷(第3期);7-9,28 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN105157705A (zh) 2015-12-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105157705B (zh) 一种半捷联雷达导引头视线角速度提取方法
CN101413800B (zh) 导航/稳瞄一体化系统的导航、稳瞄方法
CN104374388B (zh) 一种基于偏振光传感器的航姿测定方法
CN105021092B (zh) 一种捷联寻的导引头的制导信息提取方法
CN103175530B (zh) 一种航空遥感惯性稳定平台耦合力矩估计与补偿方法
CN110926468B (zh) 基于传递对准的动中通天线多平台航姿确定方法
CN102288133B (zh) 一种陀螺间接稳定系统安装偏角标定方法
CN107314718A (zh) 基于磁测滚转角速率信息的高速旋转弹姿态估计方法
CN105486307B (zh) 针对机动目标的视线角速率估计方法
CN107727079A (zh) 一种微小型无人机全捷联下视相机的目标定位方法
CN111324149B (zh) 一种基于视线角信息与前置导引信息的复合制导方法
CN105021191A (zh) 一种低成本动中通测控系统天线姿态估计方法
CN109443349A (zh) 一种姿态航向测量系统及其融合方法、存储介质
CN106468552A (zh) 一种基于机载光电平台的双机交会定位方法
CN105258698A (zh) 一种高动态自旋制导炮弹空中组合导航方法
CN105180728B (zh) 基于前数据的旋转制导炮弹快速空中对准方法
CN105115508A (zh) 基于后数据的旋转制导炮弹快速空中对准方法
CN101603833A (zh) 稳瞄吊舱的比力差积分匹配传递对准及其组合导航方法
CN105928515A (zh) 一种无人机导航系统
CN105929836A (zh) 用于四旋翼飞行器的控制方法
CN108534783A (zh) 一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法
CN105607639A (zh) 一种三轴稳定伺服平台的姿态解算及补偿方法
CN103033197B (zh) 一种mems陀螺零位漂移的校正方法
CN101403593B (zh) 基于横滚/偏摆结构的两轴捷联平台光轴超半球稳定方法
CN102706360B (zh) 一种利用光流传感器和速率陀螺对飞行器状态估计的方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant