JP2023529492A - 画像誘導飛翔体の遅延補償方法及びシステム - Google Patents

画像誘導飛翔体の遅延補償方法及びシステム Download PDF

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Abstract

本発明は、画像誘導飛翔体の遅延補償方法及びシステムを提供する。飛翔体には、ストラップダウンシーカー、ガイダンスフィルター、オートパイロット及び角速度ジャイロが設置されており、ガイダンスフィルターする前に、目標視野角【数１】JPEG2023529492000108.jpg6169とピッチ角【数２】JPEG2023529492000109.jpg6169の画角を再構成することで、ストラップダウンシーカーの後に第１のチャネルモデルを設置し、角速度ジャイロの後に第２のチャネルモデルを設置し、ストラップダウンシーカーと角速度ジャイロが配置されている２つのチャネルの補償を行うことで、ストラップダウンシーカーチャネルが角速度ジャイロチャネル帯域幅と一致するようにしている。本発明に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償方法は、ガイダンスの精度に対するストラップダウンシーカー遅延の影響を効果的に解決し、飛翔体の遅延による目視線角速度の推定誤差、ならびに推定誤差によって引き起こされる寄生電子回路により、ガイダンスシステムが不安定な現象を改善する。

Description

本発明は、画像誘導飛翔体の遅延補償方法に関し、ガイドの分野に属している。
画像誘導飛翔体システムには、発射ユニットとコマンドユニットが含まれる。飛翔体の頭部には、赤外線イメージングガイドヘッドが装備されており、このイメージングガイドヘッドは、空間内の飛翔体の光軸の安定性を確保すると同時に検索、インターセプト、追跡目標などの機能を完了することができ、それにより飛翔体が飛翔中にフィールド内の画像情報を無線データリンクを介して後部のコマンドユニットに転送し、コマンドユニットの画像表示の前にいるシューターは飛翔体から返ってきた映像を観察して戦場域の情景や標的の状況を把握し、そして現在の交戦シーンに応じてターゲットを柔軟にロックし、シューターのジョイスティックが飛翔体を制御して、ターゲットが命中するまでターゲットを追跡する。
シューターの識別能力を利用して、複雑な自然環境の干渉、戦場環境の干渉、及び現代のカモフラージュ技術の下でのターゲットの識別に特に適しており、限られたスペースからの飛翔体の発射を可能にし、より広いターゲット選択能力を備えているが、イメージングガイドヘッドの遅延は、シーカーの帯域幅と追跡性能に直接影響を与え、遅延が大きい場合、ガイドヘッドの時間領域の応答が振動するか、不安定になることさえあり、最終的には飛翔体の命中精度に悪影響を及ぼす。
具体的には、この遅延には、１）限られたオンボードハードウェアコンピューティングリソースに起因するガイドヘッドの信号の出力遅延、２）画像の圧縮、解凍、及びシューターの応答性による画像送信の遅延、が含まれる。
また、従来のイメージングシーカーはレートジャイロプラットフォームガイドヘッドであり、その制御システムは複雑でかさばり、高価であり、組み立てとデバッグが困難である。既存のテクノロジーは、ストラップダウンシーカーを採用しており、ジーリン慣性システムの情報出力を通じてガイドヘッドプラットフォームの安定性を実現し、プラットフォームガイドヘッド速度ジャイロなどのコンポーネントが省略されており、ガイダンスヘッド構造を簡素化し、ガイダンスヘッドボリュームを減らしたが、その抽出光軸が、慣性システムの下での回転角速度の速度アルゴリズムはより複雑であり、表示角度再構成を実行する必要があり、さらに微分して目視線角速度が得られ、一方、遅延リンクが目視線角速度の推定誤差につながり、それによって引き起こされる寄生電子回路がガイダンスシステムを不安定にする可能性がある。
従来の遅延処理プロセスでは、Ｓｍｉｔｈ推定器が通常使用され、Ｓｍｉｔｈ推定器は古典的な遅延補償技術であり、制御構造はシンプルでデバッグが簡単で、産業停滞システムで頻繁に使用されている。しかし、Ｓｍｉｔｈ推定器は、エンジニアリングアプリケーションの欠点が次のとおりである：安定した時間停滞システムの場合、外乱の抑制に対するコントローラの応答が遅いこと；インテグラルリンクを含む時間停滞システムの場合、コントローラーには負荷外乱に対する定常状態誤差があること；不安定な時間停滞システムには適用できないことで、Ｓｍｉｔｈ推定器を使用して遅延を補償する場合、ストラップダウンシーカーの欠点を改善することは困難であり、誘導システムは依然として非常に不安定である。
したがって、上記の欠点を克服する画像誘導飛翔体の遅延補償方法を研究することが急務である。
上記課題を解決するために、本発明者らは鋭意研究を重ねた結果、一方では、画像誘導飛翔体の遅延補償システムが設計されており、飛翔体には、ストラップダウンシーカー、ガイダンスフィルター、オートパイロット及び角速度ジャイロが設置されており、
ここで、ストラップダウンシーカー目標視野角を測定するために使用され、その出力信号はガイダンスフィルターに伝達され、
ガイダンスフィルターは、ガイダンス指示を形成するために使用され、指示をオートパイロットに伝達され、
オートパイロットは、制御指示に従って飛翔体の飛行状態を制御する。
前記画像誘導飛翔体の遅延補償システムには、さらに目視線角速度を得るために通過したバラメーターを推定するα－βフィルターが含まれる。
前記画像誘導飛翔体の遅延補償システムには、さらに第１のチャネルモデル及び第２のチャネルモデルが含まれる。
ストラップダウンシーカーの出力信号は、第１のチャネルモデルによって修正された後にα－βフィルターに伝達され、角速度ジャイロ出力信号は、第２のチャネルモデルによって補償された後にα－βフィルターに伝達され、α－βフィルター演算信号はガイダンスフィルターに伝達され、ガイダンスフィルターは、α－βフィルター出力信号に従ってガイダンス指示を形成し、指示をオートパイロットに伝達して次の瞬間の飛翔体の飛行状態を制御する。
一方、本発明は、さらに画像誘導飛翔体の遅延補償方法を提供する。ストラップダウンシーカーを通じて前の瞬間の飛翔体の状態の測定によって目標視野角測定値
Figure 2023529492000002
を取得し、目標視野角測定値
Figure 2023529492000003
と角速度ジャイロ測定の前の瞬間のピッチ角速度
Figure 2023529492000004
情報をガイダンスフィルターに伝達し、ガイダンスフィルターが情報を演算して制御指示を生成し、オートパイロットに伝達され、オートパイロットは、指示情報に従って次の瞬間の飛翔体の状態を制御するの、上記のプロセスを繰り返し、次の瞬間の飛翔体の状態を測定し続けて、そして飛翔体の状態を制御して、ガイダンス回路を形成する。
ガイダンスフィルターする前に、α－βフィルターによって通過したバラメーターを推定する。
前記角速度ジャイロでは、以下の二次伝達関数Ｇｇ処理を行う：
Figure 2023529492000005
ストラップダウンシーカーの遅延リンク関数Ｇｓは次のとおりである：
Figure 2023529492000006
ここで、
Figure 2023529492000007
及び
Figure 2023529492000008
は、それぞれ角速度ジャイロの固有振動数と減衰比であり、ＴＳＤは、ストラップダウンシーカー処理信号の持続時間である。
ガイダンスフィルターする前に、目標視野角
Figure 2023529492000009
とピッチ角
Figure 2023529492000010
の画角を再構成することで、飛翔体の角運動をデカップルし、デカップル後、さらにα－βフィルターを介して推定する；
ここで、ピッチ角
Figure 2023529492000011
は、角速度ジャイロで測定したピッチ角速度
Figure 2023529492000012
を積分することで取得する。
ストラップダウンシーカーの後に第１のチャネルモデルを設置し、角速度ジャイロの後に第２のチャネルモデルを設置し、ストラップダウンシーカーと角速度ジャイロが配置されている２つのチャネルの補償を行うことで、ストラップダウンシーカーチャネルが角速度ジャイロチャネル帯域幅と一致するようにしている。
第１のチャネルモデルで実行される処理関数は、角速度ジャイロで実行される処理関数と同じであり、第２のチャネルモデルで実行される処理関数は、ストラップダウンシーカーの遅延リンク関数と同じである。
前記第１のチャネルモデルで以下の関数
Figure 2023529492000013
処理を行う：
Figure 2023529492000014
前記第２のチャネルモデルで以下の関数
Figure 2023529492000015
処理を行う：
Figure 2023529492000016
ここで、
Figure 2023529492000017
及び
Figure 2023529492000018
は、それぞれ角速度ジャイロの固有振動数と減衰比であり、ＴＳＤは、ストラップダウンシーカー処理信号の持続時間である。
本発明で提供される画像誘導飛翔体の遅延補償方法によれば、以下のような有益な効果がある：
（１）ストラップダウンシーカーを採用し、ジーリン慣性システムの情報出力を通じてガイドヘッドプラットフォームの安定性を実現し、プラットフォームガイドヘッド速度ジャイロ等コンポーネントが省略されており、ガイダンスヘッド構造を簡素化し、ガイダンスヘッドボリュームを減らしたが、同時に、開発と生産コストが削減される；
（２）精度に対するストラップダウンシーカー遅延のガイダンスの影響を効果的に解決する；
（３）飛翔体の遅延による目視線角速度の推定誤差、ならびに推定誤差によって引き起こされる寄生電子回路により、ガイダンスシステムが不安定な現象を改善する。
図１は、好適な実施形態の画像誘導飛翔体システムの概略図を示す。 図２は、好適な実施形態の画像誘導飛翔体システムの概略図を示す。 図３は、好適な実施形態の画像誘導飛翔体目視線角速度の推定方法の概略図を示す。 図４は、好適な実施形態の画像誘導飛翔体の目視線角速度推定に基づく遅延補償方法概略図を示す。 図５は、実施例１において初期速度指向誤差を伴う未遅延補償画像誘導飛翔体システムの概略図を示す。 図６は、実施例２において初期速度指向誤差を伴う遅延補償画像誘導飛翔体システムの概略図を示す。 図７は、実験例１において時間の経過に伴うオフターゲット量の変化の結果を示す。 図８は、実験例１においてピッチ角速度の経時的な変化の結果を示す。
以下、図面及び実施例によって本発明をさらに詳しく説明する。これらの説明により、本発明の特徴及び利点がより明瞭かつ明確になる。
ここで専用する「例示的」という用語の意味は、「例、実施例又は説明的に用いる」ことである。ここで「例示的」に説明するあらゆる実施例は、その他の実施例より好ましいと解釈される必要はない。図面において実施例の各種の態様を示しているが、特に指摘がない限り、図面を縮尺して描く必要はない。
一側面では、本発明は、さらに、ストラップダウンシーカー、ガイダンスフィルター、オートパイロット及び角速度ジャイロが含まれる画像誘導飛翔体の遅延補償システムを提供する。
ここで、ストラップダウンシーカー目標視野角を測定するために使用され、その出力信号はガイダンスフィルターに伝達され、
ガイダンスフィルターは、ガイダンス指示を形成するために使用され、指示をオートパイロットに伝達され、
オートパイロットは、制御指示に応じて実行機関（舵の表面）を操作して特定の角度をそらすようにし、飛翔体の飛行姿勢を調整して加速度を変える。即ち、オートパイロットは、飛翔体の加速度により飛翔体の速度を変更させ、最終的に飛翔体の位置を変更する；
角速度ジャイロは、ピッチ角速度を測定するために使用される。
１つの好適な実施形態において、前記画像誘導飛翔体の遅延補償システムには、さらにα－βフィルターが含まれ、通過したバラメーターを推算する。
前記α－βフィルターで以下の二次離散伝達関数Ｇｆ（ｚ）処理を行う：
Figure 2023529492000019
ここで、α、βは、未定のバラメーターであり、Ｔｓは、α－βフィルターの更新ステップ幅であり、Ｚは、離散域の変数である。
好ましくは、ストラップダウンシーカーの出力信号は、α－βフィルターに伝達され、α－βフィルター演算信号はガイダンスフィルターに伝達され、角速度ジャイロ出力信号はガイダンスフィルターに伝達され、ガイダンスフィルターは、α－βフィルター及び角速度ジャイロ出力信号に従ってガイダンス指示を形成し、指示をオートパイロットに伝達して飛翔体の飛行状態を制御し、角速度ジャイロで飛翔体のピッチ角速度を検出してその飛行状態を監視する；ストラップダウンシーカーは飛翔体の飛行状態に従って目標視野角を測定する。
１つの好適な実施形態において、前記画像誘導飛翔体の遅延補償システムには、がさらに含まれる第１のチャネルモデル及び第２のチャネルモデル、さらに、前記第１のチャネルモデル及び第２のチャネルモデルは、演算能を備えるチップである。
好ましくは、ストラップダウンシーカーの出力信号は、第１のチャネルモデルによって修正された後にα－βフィルターに伝達され、角速度ジャイロ出力信号は、第２のチャネルモデルによって補償された後にα－βフィルターに伝達され、α－βフィルター演算信号はガイダンスフィルターに伝達され、ガイダンスフィルターは、に従ってα－βフィルター出力信号に従ってガイダンス指示を形成し、指示をオートパイロットに伝達して次の瞬間の飛翔体の飛行状態を制御する。
第１のチャネルモデル及び第２のチャネルモデルによってストラップダウンシーカーと角速度ジャイロが配置されている２つのチャネルの補償を行い、補償後の画角を再構成することで、再構成後の信号をα－βフィルターに伝達され、調整できる２つのチャネル補償を実現し、設置第１のチャネルモデル及び第２のチャネルモデルの合理的な設置により、補償後に孤立度がゼロになることが実現でき、それによりストラップダウンシーカーの飛翔体への妨害を減ら。
１つの好適な実施形態において、前記角速度ジャイロでは、以下の二次伝達関数Ｇｇ処理を行う：
Figure 2023529492000020
ストラップダウンシーカーの遅延リンクＧｓは次のとおりである：
Figure 2023529492000021
前記第１のチャネルモデルで以下の関数
Figure 2023529492000022
処理を行う：
Figure 2023529492000023
前記第２のチャネルモデルで以下の関数
Figure 2023529492000024
処理を行う：
Figure 2023529492000025
ここで、
Figure 2023529492000026
及び
Figure 2023529492000027
は、それぞれ角速度ジャイロの固有振動数と減衰比であり、ＴＳＤは、ストラップダウンシーカー処理信号の持続時間である。
一方、本発明は、画像誘導飛翔体の遅延補償方法を提供し、これにより、精度に対する遅延のガイダンスの影響を効果的に減少し、ストラップダウンシーカーのガイダンスプロセスの多くの欠点が改善される。
ストラップダウンシーカーを通じて前の瞬間の飛翔体の状態の測定によって目標視野角測定値
Figure 2023529492000028
を取得し、目標視野角測定値
Figure 2023529492000029
と角速度ジャイロ測定の前の瞬間のピッチ角速度
Figure 2023529492000030
情報をガイダンスフィルターに伝達し、ガイダンスフィルターが情報を演算して制御指示を生成し、オートパイロットに伝達され、オートパイロットは、指示情報に従って次の瞬間の飛翔体の状態を制御し、上記のプロセスを繰り返し、次の瞬間の飛翔体の状態を測定し続けて、そして飛翔体の状態を制御して、ガイダンス回路を形成する。図１に示すとおりである。
１つの好適な実施形態において、飛翔体にはさらにフィルターが設置され、好ましくはα－βフィルターであり、ガイダンスフィルターする前に、通過したバラメーターを推定する。
前記α－βフィルターは、状態の推定、データスムーズに使用できるフィルターであり、システムの特定のモデルに依存せず、シンプルで効果的で、距離、角度、速度の推定によく使用される。
１つの実施形態において、測定の目標視野角
Figure 2023529492000031
を推定することで、目標視野角の角速度
Figure 2023529492000032
が得られ、目標視野角の角速度
Figure 2023529492000033
とピッチ角速度
Figure 2023529492000034
に従って画角を再構成し、再構成の後に飛翔体と目標視野角の角速度
Figure 2023529492000035
が得られ、
Figure 2023529492000036
をガイダンスフィルターに伝達されて演算する。
さらに、図２を示すように、ストラップダウンシーカーで演算した目標視野角
Figure 2023529492000037
である、
Figure 2023529492000038
は、目標となる目視線角であり；再構成の後に飛翔体と目標視野角の角速度は、
Figure 2023529492000039
である；
より好ましくは、前記α－βフィルターで以下の二次離散伝達関数Ｇｆ（ｚ）処理を行う：
Figure 2023529492000040
ここで、α、βは、未定のバラメーターであり、且つ０＜α＜１、０＜β≦２、０＜４－２α－βを満足する；
ＴＳは、α－βフィルターの更新ステップ幅であり、通常は０．０１～０．０５である；
ｚは、離散域の変数であり、サンプリング信号はラプラス変換中に導入し、さらに、
Figure 2023529492000041
、ここで、Ｔは、サンプリングのサイクルであり、ｓは、複数変数である；
上記α－βフィルター構造は、シンプルで、機能良く、角速度の推定を効果的に完成できる。
１つの好適な実施形態において、ガイダンスフィルターで伝達関数Ｇ１（ｓ）処理を行い、オートパイロットで伝達関数Ｇ２（ｓ）処理を行う：
Figure 2023529492000042
ここで、Ｔｇは、ガイダンスシステム動態学時間定数であり、ｓは、複数変数である。
好ましくは、ガイダンスフィルターとオートパイロットとの間の伝達関数は、
Figure 2023529492000043
であり、ここで、Ｎは、レーダー係数、通常は４~６の間の数値であり、Ｖｃは、飛翔体と目標となる相対速度であり；オートパイロットと角速度ジャイロの間の伝達関数は、
Figure 2023529492000044
であり、ここで、Ｖｍは、飛翔体の速度であり、Ｔαは、飛翔体迎え角時間定数である。
１つの好適な実施形態において、前記角速度ジャイロでは、以下の連続の二次システムＧｇ処理を行う：
Figure 2023529492000045
ストラップダウンシーカーの遅延リンク関数Ｇｓは次のとおりである：
Figure 2023529492000046
ここで、
Figure 2023529492000047
及び
Figure 2023529492000048
は、それぞれ角速度ジャイロの固有振動数及び減衰比である；
ＴＳＤは、ストラップダウンシーカー処理信号の持続時間である。
１つの好適な実施形態において、実際の目標視野角
Figure 2023529492000049
は、弾性体の運動学により演算して得られ、即ち、
Figure 2023529492000050
である。具体的には、飛翔体の加速度二次積分した後、Ｚ軸上の位置投影Ｚｍを取り、目標のＺ軸上の位置投影Ｚｔに合わせて、式
Figure 2023529492000051
により、飛翔体と目標となる目視線角
Figure 2023529492000052
を取得する。ここで、Ｖｃは、飛翔体と目標となる相対速度であり、Ｔは、飛翔体ターミナルガイダンス時間であり、ｔは、飛翔体のターミナルガイダンスセグメントですでに飛行した時間；
前記Ｚ軸は水平面に垂直であり、目標のＺ軸上の位置投影Ｚｔは、イメージングガイドヘッドによって取得される。
飛翔体では、ストラップダウンシーカーが飛翔体の外乱を遮断する能力を表すために一般的に分離度が使用され、孤立度が大きいほど、ストラップダウンシーカーが飛翔体の妨害をアイソレートする能力が低くなる。
発明者は、目標視野角の角速度
Figure 2023529492000053
とピッチ角速度
Figure 2023529492000054
を求めて画角を再構成することで、画像ガイダンス回路を形成したが、ストラップダウンシーカーの時間遅延ＴＳＤ、α－βフィルター動態学と角速度ジャイロ動態学と一致しない場合、ガイドヘッドの時間領域応答が振動して不安定になり、非常に高いアイソレーションが生成され、ガイダンスシステムのパフォーマンスに深刻な影響を与えるということが見出した。
本発明において、遅延モデルを設置して画像誘導飛翔体の遅延補償を行うと、遅延モデルを通じて補償後の孤立度をゼロに減らすことができ、ここによって飛翔体の姿勢運動が誘導にほとんど影響を与えないという効果を達成することができる。しかし、補償前後のアイソレーションをいかに得るかが本発明の難点である。
好ましくは、目標視野角
Figure 2023529492000055
とピッチ角
Figure 2023529492000056
を取得して画角を再構成することで、飛翔体の角運動をデカップルし、デカップル後、さらにα－βフィルターを介して推定する。図３に示すとおりである。
具体的には、ストラップダウンシーカーによって目標視野角
Figure 2023529492000057
を測定する。
角速度ジャイロを測定して得られたピッチ角速度
Figure 2023529492000058
積分することによって
Figure 2023529492000059
を取得する。
Figure 2023529492000060
と
Figure 2023529492000061
をデカップルし、デカップル後に飛翔体と目標となる目視線角
Figure 2023529492000062
を取得するために、α－βフィルターは
Figure 2023529492000063
をフィルターして推定の目視線角速度
Figure 2023529492000064
を取得する。
画角再構成デカップル飛翔体と目標視野角の角速度
Figure 2023529492000065
によって、対応する孤立度伝達関数が得られる：
Figure 2023529492000066
さらに、図４に示すように、ストラップダウンシーカーチャネルと角速度ジャイロチャネルにモデルが追加され、ストラップダウンシーカーチャネルと角速度ジャイロチャネル帯域幅が一致するように２つのチャネルが補償される。
具体的には、ストラップダウンシーカーの後に第１のチャネルモデル
Figure 2023529492000067
を設置する。角速度ジャイロチャネルに第２のチャネルモデル
Figure 2023529492000068
を設置し、２つのチャネルの補償を行うと、補償後の孤立度伝達関数は次のとおりである：
Figure 2023529492000069
本発明において、第１のチャネルモデルで実行される処理関数を角速度ジャイロで実行される処理関数と同じにすること、第２のチャネルモデルで実行される処理関数をストラップダウンシーカーの遅延リンク関数と同じにすることで、補償後の孤立度をゼロにすることができる。
１つの好ましい実施形態において、前記第１のチャネルモデルで実行される処理関数設置は、
Figure 2023529492000070
のように設置される。
前記第２のチャネルモデルで実行される処理関数は、
Figure 2023529492000071
のように設置される。
ここで、
Figure 2023529492000072
及び
Figure 2023529492000073
は、それぞれ角速度ジャイロの固有振動数と減衰比であり、ＴＳＤは、ストラップダウンシーカー処理信号の持続時間である。
第１のチャネルモデル及び第２のチャネルモデルを通じて、ストラップダウンシーカーチャネルは角速度ジャイロチャネル帯域幅は一致することができ、遅延リンクによって引き起こされる目視線角速度の推定誤差を解決し、ガイダンスの精度に対するストラップダウンシーカー遅延の影響を効果的に補償し、飛翔体の命中精度を向上させる。
［実施例］
（実施例１）
ストラップダウンシーカーの出力信号は、α－βフィルターを介して微分され、目標視野角の角速度
Figure 2023529492000074
を取得した。角速度ジャイロを測定してピッチ角速度
Figure 2023529492000075
を取得した。飛翔体は、目標視野角の角速度
Figure 2023529492000076
とピッチ角速度
Figure 2023529492000077
に従って画角を再構成することで、ガイダンスフィルターが演算され、演算された情報がオートパイロットに送信され、オートパイロットが受信した情報に応じて飛翔体を制御し、飛翔体に加速度等の情報を送信する。飛翔体の加速度の情報と伝達関数
Figure 2023529492000078
によって、飛翔体の実際のピッチ角速度を取得し、精度に対する統合を実行して飛翔体のピッチ角
Figure 2023529492000079
を取得する。飛翔体の加速度情報に応じて２回積分し、画像情報を合成して、飛翔体と目標となる目視線角
Figure 2023529492000080
を取得し、さらに実際の目標視野角
Figure 2023529492000081
を取得した。
Figure 2023529492000082
及び
Figure 2023529492000083
をストラップダウンシーカーにフィードバックして、ガイダンス回路を形成し、画像誘導を実現できる。
ここで、ガイダンスシステムモデルで飛翔体の初期速度指向誤差
Figure 2023529492000084
を設置する。
図５に示すように、遅延モデルはガイダンス回路に設定されておらず、飛翔体は補正されていない。
理想的な軌道から逸脱する飛翔体の初期速度指向誤差は、飛翔体の初速度の指向誤差によって記述され、誤差は
Figure 2023529492000085
である。
（実施例２）
ガイダンスシステムシミュレーションソフトウェアを使用して疑似実験を行い、ストラップダウンシーカーの後に第１のチャネルモデル
Figure 2023529492000086
を設置し、ストラップダウンシーカーの測定目標視野角
Figure 2023529492000087
を補償して、角速度ジャイロの後に第２のチャネルモデル
Figure 2023529492000088
を設置して
Figure 2023529492000089
の補償を行い、補償後の信号の画角を再構成することで、飛翔体の角運動をデカップルし、デカップル後、さらα－βフィルターを介して推定した後、誘導フィルターが演算され、演算された情報がオートパイロットに伝達された以外、他の設定は実施例１と同じであり、そのシステム図６に示すとおりである。
ここで、飛翔体のバラメーターの設置は、以下の通りである：α－βフィルターで、α＝０．９９、β＝１．７２、Ｔｓ＝０．０２ｓである。ガイダンスシステムバラメーターがＮ＝４、Ｔｇ＝０．４ｓ、Ｔα＝０．６８ｓ、Ｖｃ＝Ｖｍ＝１６０ｍ/ｓである。ストラップダウンシーカー遅延及び速度ジャイロバラメーターは
Figure 2023529492000090
である。
（実験例１）
飛翔体ガイダンスシステムの性能は、ターミナルガイダンス時間に伴うオフターゲット量及び飛翔体ピッチ角速度の変化によって表される。
前記オフターゲット量とは、飛翔体の誘導システムの性能を反映する重要なパラメーターである、誤差信号によって引き起こされた目標からの飛翔体の最終ヒットポイントの偏差であり、飛翔体の損傷効率は失敗した目標量の強い相関関数である。
飛翔体ピッチ角速度は、飛行中の飛翔体の安定性を表すことができ、飛翔体ピッチ角の変化速度が速いほど、飛翔体の飛行は不安定になる。
実施例１及び実施例２におけるガイダンスシステムのシミュレーション結果は、図７及び図８を示すように、実施例１では、飛翔体遅延が補償されていないため、ターミナルガイダンス時間の変化に伴って、機体のオフターゲット量とピッチ角速度が振動し、発散する傾向が生じた。ターミナルガイダンス・飛翔体着陸終了時のミスディスタンスは約１０ｍ、ピッチ角速度は約１２ｄｅｇ/ｓであった。対照的に、飛翔体遅延を補償する実施例２は、画像誘導飛翔体がより良好なターミナルガイダンス効果を達成するようにすることができる。
図７から分かるように、実施例２では、ターミナルガイダンスの中期及び後期段階での機体の見落とし量が０に近い、つまり、飛翔体の誘導精度が高いことがわかった。
図８から分かるように、実施例２では、ターミナルガイダンスの中期及び後期段階で飛翔体のピッチ角速度が着実に変化し、０に近づいている。これは、ストラップダウンシーカーがターゲットを継続的かつ安定的に追跡することが有益であることを示している
なお、本発明の説明において、「上」、「下」、「内」、「外」、「前」、「後」等の用語が示す向きや位置関係は、以下に基づくものであることに留意されたい。本発明の動作状態について方向または位置関係については、本発明を説明し、説明を簡略化するための便宜のためだけであり、参照されるデバイスまたは要素が特定の向きを持たなければならないことを示したり暗示したりするものではなく、したがって、それは本発明の限定として解釈されるべきではない。また、「第１」、「第２」、「第３」、及び「第４」という用語は、説明のみを目的として使用されており、相対的な重要性を示したり暗示したりすると解釈されるべきではない。
以上、好適な実施形態を参照しながら本発明を説明したが、これらの実施形態は例示的なものに過ぎず、説明的作用だけである。当業者は、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、本発明の技術的解決策及びその実施形態に対して様々な同等の置換、修正または改良を行うことができ、それらはすべて本発明の範囲内にあることを理解する。本発明の保護範囲は、添付の特許請求の範囲によって決定される。

Claims (10)

  1. 飛翔体には、ストラップダウンシーカー、ガイダンスフィルター、オートパイロット及び角速度ジャイロが設置されている画像誘導飛翔体の遅延補償システムであって、
    ストラップダウンシーカーは、目標視野角を測定するために使用され、その出力信号はガイダンスフィルターに伝達され、
    ガイダンスフィルターは、ガイダンス指示を形成するために使用され、指示をオートパイロットに伝達され、
    オートパイロットは、制御指示に従って飛翔体の飛行姿勢を調整し、それにより飛翔体の加速度を変更し、さらに飛翔体の速度と飛翔体の位置を変更することを特徴とする、画像誘導飛翔体の遅延補償システム。
  2. 前記画像誘導飛翔体の遅延補償システムには、目視線角速度を得るために通過したバラメーターを推定するα－βフィルターがさらに含まれることを特徴とする、請求項１に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償システム。
  3. 前記画像誘導飛翔体の遅延補償システムには、第１のチャネルモデル及び第２のチャネルモデルがさらに含まれ、
    ストラップダウンシーカーの出力信号は、第１のチャネルモデルによって修正された後にα－βフィルターに伝達され、角速度ジャイロ出力信号は、第２のチャネルモデルによって補償された後にα－βフィルターに伝達され、α－βフィルター演算信号はガイダンスフィルターに伝達され、ガイダンスフィルターは、α－βフィルター出力信号に従ってガイダンス指示を形成し、指示をオートパイロットに伝達して次の瞬間の飛翔体の飛行状態を制御することを特徴とする、請求項１に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償システム。
  4. ストラップダウンシーカーを通じて前の瞬間の飛翔体の状態の測定によって目標視野角測定値
    Figure 2023529492000091
    を取得し、目標視野角測定値
    Figure 2023529492000092
    と角速度ジャイロ測定の前の瞬間のピッチ角速度
    Figure 2023529492000093
    情報をガイダンスフィルターに伝達し、ガイダンスフィルターが情報を演算して制御指示を生成し、オートパイロットに伝達され、オートパイロットは、指示情報に従って次の瞬間の飛翔体の状態を制御し、上記のプロセスを繰り返し、次の瞬間の飛翔体の状態を測定し続けて、そして飛翔体の状態を制御して、ガイダンス回路を形成することを特徴とする、画像誘導飛翔体の遅延補償方法。
  5. ガイダンスフィルターする前に、α－βフィルターによって通過したバラメーターを推定して目視線角速度を得ることを特徴とする、請求項４に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償方法。
  6. 前記角速度ジャイロでは、以下の二次伝達関数Ｇｇ処理を行う：
    Figure 2023529492000094
    ストラップダウンシーカーの遅延リンク関数Ｇｓは次のとおりである：
    Figure 2023529492000095
    ここで、
    Figure 2023529492000096
    及び、
    Figure 2023529492000097
    は、それぞれ角速度ジャイロの固有振動数と減衰比であり、ＴＳＤは、ストラップダウンシーカー処理信号の持続時間であることを特徴とする、請求項４に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償方法。
  7. ガイダンスフィルターする前に、目標視野角
    Figure 2023529492000098
    とピッチ角
    Figure 2023529492000099
    の画角を再構成することで、飛翔体の角運動をデカップルし、デカップル後、さらにα－βフィルターを介して推定する；
    ここで、ピッチ角
    Figure 2023529492000100
    は、角速度ジャイロで測定したピッチ角速度
    Figure 2023529492000101
    を積分することで取得することを特徴とする、請求項４に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償方法。
  8. ストラップダウンシーカーの後に第１のチャネルモデルを設置し、角速度ジャイロの後に第２のチャネルモデルを設置し、ストラップダウンシーカーと角速度ジャイロが配置されている２つのチャネルの補償を行うことで、ストラップダウンシーカーチャネルが角速度ジャイロチャネル帯域幅と一致するようにしていることを特徴とする、請求項４に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償方法。
  9. 第１のチャネルモデルで実行される処理関数は、角速度ジャイロで実行される処理関数と同じであり、第２のチャネルモデルで実行される処理関数は、ストラップダウンシーカーの遅延リンク関数と同じであることを特徴とする、請求項８に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償方法。
  10. 前記第１のチャネルモデルで以下の関数
    Figure 2023529492000102
    処理を行う：
    Figure 2023529492000103
    前記第２のチャネルモデルで以下の関数
    Figure 2023529492000104
    処理を行う：
    Figure 2023529492000105
    ここで、
    Figure 2023529492000106
    及び
    Figure 2023529492000107
    は、それぞれ角速度ジャイロの固有振動数と減衰比であり、ＴＳＤは、ストラップダウンシーカー処理信号の持続時間であることを特徴とする、請求項９に記載の画像誘導飛翔体の遅延補償方法。
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