摘要炸弹的目的是能够精确打击目标，但是在不同的环境下，制导炸弹的弹道参数可能会发生改变从而对炸弹的精确打击能力造成影响，这就需要在发射环境中对炸弹弹道参数进行辨识并修改，使制导炸弹更精准的命中目标。30542
我们通过对制导炸弹飞行运动轨迹的观测，并根据导弹飞行的基本运动方程，本文提出了一种基于广义卡尔曼滤波算法的弹道辨识和仿真技术对制导炸弹不确定的弹道参数进行辨识，主要利用Matlab进行仿真模拟得出仿真结果以及各个参数随时间变化情况。结果表明该方式辨识精度好，收敛性高。
关键词 制导炸弹飞行轨迹 广义卡尔曼滤波  参数辨识  Matlab仿真
毕业论文设计说明书外文摘要
Title      Identification guided bomb ballistic parameters
Abstract:The purpose of the guided bomb is capable of precise targets,but in a different environment,guided bomb ballistic parameters may change resulting impact on the precision strike capability missiles,this requires an environment in launching the bomb trajectory parameters to identify and modify.Make more accurate guided bombs hit the target.
Through observation of the flight trajectory guided bombs,and the basic equations of motion based missile,this paper presents an extended Kalman filter algorithm and simulation-based ballistic identification technology for guided bombs on the uncertain trajectory parameter identification,the main use of Matlab simulation and simulation results obtained for each parameter changes over time.
The results show that the way to identify good accuracy, convergence is high.
Keywords:  Guided bomb trajectory;  Extended Kalman Filter;  Parameter Identification;   Matlab simulation;
1  引言    1
2  制导炸弹弹道参数辨识所需要的数学模型    2
2.1导弹飞行观测所用到的坐标系    2
2.1.1地面坐标系    2
2.1.2速度坐标系与弹体坐标系    2
2.1.3弹道坐标系    2
2.1.4 速度坐标系与弹体坐标系之间的关系    3
2.1.5地面坐标系与弹体坐标系之间的关系    3
2.1.6地面坐标系与弹道坐标系之间的关系    4
2.2建立数学模型所需要的弹道参数     4
2.3建立导弹运动方程组的基础    5
2.4质心空间平动的动力学方程    6
2.5导弹运动方程组的简化    7
3 卡尔曼滤波    8
3.1卡尔曼滤波的背景    8
3.2卡尔曼滤波的算法    9
3.2.1 卡尔曼滤波的基本思想    9
3.2.2离散线性卡尔曼滤波    9
3.2.3卡尔曼滤波的性质    12
3.3扩展的卡尔曼滤波的算法    12
3.3.1扩展的卡尔曼滤波的内容    12
3.3.2扩展的卡尔曼滤波方程推导    12
3.3.3卡尔曼滤波的应用    14
4制导炸弹弹道参数辨识的EKF算法    15
结论    25
致谢    25
参考文献    26
1  引言
    制导炸弹弹道参数的辨识是近年来导弹飞行研究的重要课题，现如今它在导弹飞行领域已经取得了一定的成果，在大量文献中也有与它相关的记载，其中的大多数参考内容都有实际的应用，这为导弹的精确打击能力提供了坚实的理论基础。
    参数辨识是根据实验数据和建立的模型来确定一组参数值，使得由模型计算得到的数值结果能最好的拟合测试数据（曲线拟合问题），从而可以为生产过程进行预测，提供一定的理论指导。当计算得到的数值结果与测试值之间的误差较大时，就认为该数学模型与实际的过程不符或者差距较大，进而修改模型，重新选择参数。因此，参数辨识问题是一个逆问题，参数估计的好坏决定了用模型来解释实际问题的可信度。对弹道参数辨识的综合研究, 首先就要求我们对导弹的飞行运动进行可靠的观测。这种观测包括导弹飞行的速度，射程高度，以及弹道倾角等状态，然后将所观测到的信息进行融合，信息融合是一个过程，处理由单个或多个信息源所获得的数据或信息，进行关联，相关或组合，从而提高位置和特性估计的精度。然后根据信息融合出来的数据对需要辨识的参数进行运算，运算的前提是要有可靠地运动方程组，这就涉及到了对制导炸弹运行状态建立合适的数学模型，它用数学结构的形式反映了制导炸弹飞行的行为特征。导弹质点纵向运动方程组是弹道辨识的数学模型，反应了所需要辨识的参数与观测到的导弹飞行状态之间的关系。然而，利用此方程组欲将弹道参数辨识出来需要采纳一种具体的科学方法。卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。在自动控制，通讯，航空与航天的科学领域中，常常会遇到“估计”问题。所谓估计，就是从带有随机干扰的观测数据中，提取有用信息。那么最优估计就是指在莫以确定的估计准则下，按照某种统计意义，使估计达到最优。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 制导炸弹弹道参数的辨识+Matlab仿真:http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_26296.html