【摘 要】
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飞行弹体的姿态测量是在制导炮弹设计中必须解决的重要问题。本文针对磁阻传感器和加速度传感器组合测量的方式,采用非线性卡尔曼滤波和小波去噪理论,对多传感器数据融合技术
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飞行弹体的姿态测量是在制导炮弹设计中必须解决的重要问题。本文针对磁阻传感器和加速度传感器组合测量的方式,采用非线性卡尔曼滤波和小波去噪理论,对多传感器数据融合技术应用于弹箭飞行姿态角解算的问题进行了详细分析研究。通过对角运动模型离散化,得到了非线性卡尔曼滤波的状态方程;根据磁阻传感器和加速度计的测量原理以及坐标变换,推导出了非线性卡尔曼滤波所需的量测方程。在此基础上,分别采用无迹卡尔曼滤波数据融合算法(UKF)和混合卡尔曼滤波数据融合算法(MKF),结合磁阻传感器和加速度计的测量值,采用相应的数据融合方法,对弹箭姿态角进行了最优估计。针对磁阻传感器和加速度传感器分辨率不同的特点,本文采用基于小波去噪的多传感器数据融合方法,对磁阻传感器和加速度计的测量数据进行小波去噪处理,通过三种方式对去噪后的数据进行加权数据融合,并对所得结果进行了误差分析。通过两种方法的仿真结果分析证明了,在全弹道弹丸飞行条件下,无迹卡尔曼滤波方法更优于基于小波去噪的数据融合方法。因此在全弹道弹体姿态角数据融合仿真中,采用非线性卡尔曼滤波算法,并对UKF算法和MKF算法得到的仿真结果进行了比较与分析。结果表明,上述两种方法均可用于弹箭姿态角的最优估计,其精度相当,均能满足飞行姿态测试的精度要求;虽然无迹卡尔曼滤波算法的收敛速度较快,但计算量大,而混合卡尔曼滤波算法解算时间更少,用于弹箭飞行控制测量更优,并具有较好的实时性和有效性。
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