[发明专利]基于最优模糊系统的惯导测量弹道修正方法

说明书

本发明公开了基于最优模糊系统的惯导测量弹道修正方法，能够修正惯导测量随时间累积的误差，提高惯导系统测量弹道数据的处理精度。该方法包括：获得导弹飞行试验数据，进行野值剔除。计算各测量序列与基准序列的时间参数的最短距离路径，从测量序列中抽取时间参数相同或相近的测量数据组合为遥外弹道数据集。在遥外弹道数据集中选择测量序列，构建由输入‑输出数据对建立的模糊规则。以导弹飞行试验历史数据作为样本数据，完成样本训练，得到模糊规则库的所有规则。将模糊规则库的所有规则作为最优模糊系统的参数，构建惯导测量弹道修正模型。利用惯导测量弹道修正模型对新获取的导弹飞行试验数据进行修正。

技术领域

本发明涉及导弹试验数据处理技术领域，具体涉及基于最优模糊系统的惯导测量弹道修正方法。

背景技术

弹道测量可以用来提供导弹飞行试验弹道信息，精确测算导弹落点，评估导弹制导系统精度，是导弹飞行试验和鉴定不可缺少的组成部分。光测、GNSS等外测设备测量精度高，但受工作环境和导弹机动性等因素影响，测量数据不完整。遥测弹道数据由弹上惯性导航装置测量，惯导系统不依赖外部信息，抗干扰，抗辐射，能够全方位全地域全天候自主导航定位，获得完整的全弹道轨迹信息。

由于惯导系统测量误差随时间的积累而发散，因此在长时间工作状态下，惯导系统测量弹道数据精度不高。

因此，如何修正惯导测量弹道数据在长时间工作状态下的累积误差，提高惯导系统测量弹道数据的处理精度，是目前亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了基于最优模糊系统的惯导测量弹道修正方法，能够修正惯导测量弹道数据随时间累积的误差，从而提高惯导系统测量弹道数据的处理精度。

为达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

步骤一、获得导弹飞行试验数据，包括两类测量序列，分别为遥测数据测量序列和外弹道数据测量序列；对所有测量序列进行野值剔除。

步骤二、选取最大采样间隔的测量序列为基准序列，计算各测量序列的时间参数与基准序列的时间参数的最短距离路径，并根据最短距离路径从测量序列中抽取时间参数相同或时间参数差值在设定范围之内的测量数据，抽取的测量数据组合为时间参数统一的测量序列，将时间参数统一的测量序列合成为遥外弹道数据集；设定范围为测量序列中最小采样间隔的二分之一。

步骤三、在遥外弹道数据集中选择测量序列，构建由输入-输出数据对建立的模糊规则；其中输入数据由所选测量序列中当前时刻的遥测数据和当前及前n个时刻的(n+1)个外弹道数据组成，输出数据为下一时刻的外弹道数据；采用最近邻聚类法将输入-输出数据对分组，使每组输入-输出数据对对应一条规则，并将其存储于模糊规则库。

步骤四、以当前导弹飞行试验历史数据作为样本数据，执行步骤一～步骤三完成样本训练，得到模糊规则库的所有规则。

步骤五、将模糊规则库的所有规则作为最优模糊系统的参数，构建惯导测量弹道修正模型。

利用惯导测量弹道修正模型对新获取的导弹飞行试验数据进行修正。

进一步地，步骤一中，遥测数据测量序列为包含导弹飞行位置、速度、姿态、舵信号的测量序列；外弹道测量序列为包含光测及全球导航卫星系统GNSS的外弹道数据的测量序列。

进一步地，步骤一中，对所有测量序列进行野值剔除，具体为：

测量序列表示为

其中i为测量序列的序号，取值为i＝1,2,…,M；M为测量序列总数；N_i为第i个测量序列长度；为第i个测量序列X_i中的第1～第N_i个数据；k为测量序列中数据的索引序号，也即时刻值，取值为1,2,…,N_i。