[发明专利]基于排队论的视线角速度随机扰动建模方法

说明书

本发明公开了一种基于排队论的视线角速度随机扰动建模方法，用于解决现有制导方法制导精度低的技术问题。技术方案是针对诱饵干扰下导引头视线角速度随机变化特征，建立基于跳变时刻的视线角速度随机扰动模型，包括建立包含9个参量的影响因子集；考虑到降低模型的复杂度及通用性，采用修正Morris灵敏度分析方法筛选对跳变时刻及跳变强度起主要作用的影响因子，进而简化视线角速度的随机扰动模型；针对建模问题引入多元回归分析方法，针对各参量求取其回归系数，进而求解跳变时刻及跳变强度。通过仿真验证所建立的随机扰动模型能准确地估计视线角速度跳变特性，降低诱饵弹的干扰作用，增强了拦截器的抗干扰能力，提高了制导精度。

技术领域

本发明涉及一种视线角速度随机扰动建模方法，特别涉及一种基于排队论的视线角速度随机扰动建模方法。

背景技术

红外干扰技术呈现从被动到主动、从消极的遮蔽干扰到积极的诱骗压制、从单一到智能组合的发展方向。目前所研发的红外诱饵干扰更是从能量、光谱、运动及外形特征方面不断逼近目标飞机，结合灵活的投掷策略其干扰性能被大幅提升。为了抵抗诱饵干扰，提高拦截器抗干扰性能，红外诱饵干扰下的导引头控制问题已成为红外制导武器亟待解决的难题。目前先进的图像识别技术得以应用，使得导引头可在诱饵与目标分离后的几帧内快速识别目标。当识别出目标后，导引头指向会发生瞬间跳变使得制导指令产生阶跃变化，干扰导引头指向，迫使弹体发生摆动而降低制导精度。

发明内容

为了克服现有制导方法制导精度低的不足，本发明提供一种基于排队论的视线角速度随机扰动建模方法。该方法针对诱饵干扰下导引头视线角速度随机变化特征，建立基于跳变时刻的视线角速度随机扰动模型，包括建立包含9个参量的影响因子集；考虑到降低模型的复杂度及通用性，采用修正Morris灵敏度分析方法筛选对跳变时刻及跳变强度起主要作用的影响因子，进而简化视线角速度的随机扰动模型；针对建模问题引入多元回归分析方法，通过利用仿真生成的大量数据分析哪些变量的组合起主要作用，并针对各参量求取其回归系数，进而求解跳变时刻及跳变强度。通过仿真验证所建立的随机扰动模型能准确地估计视线角速度跳变特性，降低诱饵弹的干扰作用，增强了拦截器的抗干扰能力，提高了制导精度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于排队论的视线角速度随机扰动建模方法，其特点是包括以下步骤：

根据传感器获取的干扰信息，判断视线角速度跳变时刻以及跳变强度。引入排队论理论对干扰过程进行建模。

其中视线角速度发生跳变的时间点为T_i^d，并且有

式(1)中，T_i^a及T_i^d分别为第i枚诱饵的投掷时刻及干扰作用彻底消失时刻，即第i次视线角速度跳变时刻；为第i枚诱饵在无后续诱饵牵连作用干扰情况下的干扰时长；为第i枚诱饵因后续诱饵牵连作用辅助下额外增加的干扰时长；为第i枚诱饵表示导引头的标准识别窗口长度；表示用于识别目标的窗口数。

由此为了估计实现角速度的跳变时刻，则需要求得上式中的参数。其中假定导引头表示识别窗口长度为常数值，且诱饵的投掷时刻已知，故只需求得时长以及i的值。

其中跳变次数i大部分情况下等于飞机投掷诱饵数量，但当存在如下情况时，诱饵的跳变数量将会减少：

当第i枚诱饵与第i+1枚诱饵一起失去作用，即此时则会导致跳变时刻合二为一，并导致跳变幅度变大。

当第i枚诱饵的识别时间趋于无穷，则导致第i个跳变时刻消失。

除上述两种情况外，跳变个数则与诱饵投掷数量相等。

对于识别时长这里引入多二项分布，设的集合表示如下：