基于滚动时域估计的高超声速飞行器轨迹跟踪

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2024.02.015

摘要/Abstract

摘要：

针对高超声速飞行器高精度轨迹跟踪问题，提出一种将滚动时域估计与交互式多模型算法相结合的强机动目标轨迹跟踪算法。给出了半速度系下的高超声速飞行器滑翔段运动模型及量测模型。利用滚动时域估计方法将状态估计问题转化为有约束的优化问题，并充分考虑飞行器滑翔段物理约束。在此基础上，为应对目标不同机动模式，借助交互式多模型算法思想建立模型集对其进行近似。分别在机动模式不变和机动模式突变的情况下对算法进行了验证。结果表明，新算法采用多个模型并行估计，即时调整模型概率后进行融合输出，能够有效避免目标跟踪模型失配，可显著提高对于高超声速飞行器这类强机动目标的轨迹跟踪精度。

关键词: 高超声速飞行器, 滑翔段, 强机动目标, 轨迹跟踪, 滚动时域估计, 交互式多模型算法

Abstract:

In order to achieve high-precision trajectory tracking of hypersonic vehicles， a trajectory tracking algorithm for highly maneuverable targets combining moving horizon estimation and an interactive multi-model （IMM） algorithm was proposed. Firstly， the motion model and measurement model of the glide segment of the hypersonic vehicle under the half-velocity system were given. Then， the moving horizon estimation method was used to transform the state estimation problem into a constrained optimization problem， and the physical constraints of the glide segment of the flight vehicle were fully considered. On this basis， in order to cope with the different maneuver modes of the target， a model set was established to approximate it with the help of the IMM algorithm. Finally， the algorithm was verified under unchanged and mutated maneuver modes. The results show that the new algorithm adopts parallel estimation of multiple models， and the model probability is adjusted in real time for fusion output， which can effectively avoid the mismatch of the target tracking model and significantly improve the trajectory tracking accuracy of highly maneuverable targets such as hypersonic vehicles.

Key words: hypersonic vehicles（HV）, gliding section, highly maneuvering targets, trajectory tracking, moving horizon estimation, interactive multi-model algorithms

中图分类号:

TJ765

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图/表 20

图1 探测模型示意图

Fig. 1 Detection model

图2 双探测器探测飞行器示意图

Fig. 2 Schematic diagram of a dual-detector detection vehicle

图3 滚动时域窗口

Fig. 3 Moving horizon window

图4 交互式多模型（IMM）算法

Fig. 4 Interactive multi-model （IMM） algorithms

图5 MHE-IMM算法

Fig. 5 MHE-IMM algorithm

图6 总模型集和子模型集

Fig. 6 Total model set and the submodel set

表1 目标飞行器初始状态

Table 1 Initial state of target flight vehicle

参数	取值	参数	取值
$h 0$ /km	50	$θ 0$ /（°）	0.51
$λ 0$	140°E	$σ 0$ /（°）	0
$B 0$	15°N	$v 0$ /（mk·s^-1）	6

表1 目标飞行器初始状态

Table 1 Initial state of target flight vehicle

参数	取值	参数	取值
$h 0$ /km	50	$θ 0$ /（°）	0.51
$λ 0$	140°E	$σ 0$ /（°）	0
$B 0$	15°N	$v 0$ /（mk·s^-1）	6

表2 约束参数

Table 2 Constraint parameters

参数	取值	参数	取值
$ν$ /（°）	［-80，60］	$ν ˙$ /（（°）·s^-1）	8
$Q ˙ m a x$ /（W·m^-2）	8×10⁵	$n m a x$	$8$
$q m a x$ /kPa	120

表2 约束参数

Table 2 Constraint parameters

参数	取值	参数	取值
$ν$ /（°）	［-80，60］	$ν ˙$ /（（°）·s^-1）	8
$Q ˙ m a x$ /（W·m^-2）	8×10⁵	$n m a x$	$8$
$q m a x$ /kPa	120

图7 目标飞行器仿真场景

Fig. 7 Simulation scenario of the target flight vehicle

图8 位置跟踪误差

Fig. 8 Position tracking error

图9 三维位置跟踪误差

Fig. 9 3D position tracking error

图10 速度跟踪误差

Fig. 10 Velocity tracking error

图11 三维速度跟踪误差

Fig. 11 3D velocity tracking error

表3 跟踪误差统计结果

Table 3 Statistics results of tracking error

跟踪误差		几何定位	MHE-IMM	单模型
位置误差/m	$Δ x$	247.812 4	47.581 3	52.910 7
	$Δ y$	120.377 8	18.166 1	18.249 8
	$Δ z$	101.023 5	36.583 1	35.142 0
	$Δ l$	293.440 9	62.708 1	66.087 4
速度误差/ （m·s^-1）	$Δ v x$		36.783 3	39.783 3
	$Δ v y$		38.910 8	39.910 8
	$Δ v z$		43.415 0	46.415 0
	$Δ v$		68.934 1	73.006 4

表3 跟踪误差统计结果

Table 3 Statistics results of tracking error

跟踪误差		几何定位	MHE-IMM	单模型
位置误差/m	$Δ x$	247.812 4	47.581 3	52.910 7
	$Δ y$	120.377 8	18.166 1	18.249 8
	$Δ z$	101.023 5	36.583 1	35.142 0
	$Δ l$	293.440 9	62.708 1	66.087 4
速度误差/ （m·s^-1）	$Δ v x$		36.783 3	39.783 3
	$Δ v y$		38.910 8	39.910 8
	$Δ v z$		43.415 0	46.415 0
	$Δ v$		68.934 1	73.006 4

图12 目标飞行器仿真场景

Fig. 12 Simulation scenario of the target flight vehicle

图13 位置跟踪误差

Fig. 13 Position tracking error

图14 三维位置跟踪误差

Fig. 14 3D position tracking error

图15 速度跟踪误差

Fig. 15 Velocity tracking error

图16 三维速度跟踪误差

Fig. 16 3D velocity tracking error

表4 跟踪误差统计结果

Table 4 Statistics results of tracking error

跟踪误差		几何定位	MHE-IMM	单模型
位置误差/m	$Δ x$	335.568 7	62.564 5	110.679 0
	$Δ y$	108.956 7	28.963 5	65.712 1
	$Δ z$	175.865 0	45.214 0	88.113 3
	$Δ l$	394.216 2	82.446 9	155.986 8
速度误差/ （m·s^-1）	$Δ v x$		49.489 5	81.007 5
	$Δ v y$		49.635 4	69.058 5
	$Δ v z$		36.787 7	52.482 2
	$Δ v$		79.159 4	118.683 1

表4 跟踪误差统计结果

Table 4 Statistics results of tracking error

跟踪误差		几何定位	MHE-IMM	单模型
位置误差/m	$Δ x$	335.568 7	62.564 5	110.679 0
	$Δ y$	108.956 7	28.963 5	65.712 1
	$Δ z$	175.865 0	45.214 0	88.113 3
	$Δ l$	394.216 2	82.446 9	155.986 8
速度误差/ （m·s^-1）	$Δ v x$		49.489 5	81.007 5
	$Δ v y$		49.635 4	69.058 5
	$Δ v z$		36.787 7	52.482 2
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