基于特征判别法和数学推断法的时间零点偏差修正方法

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，更进一步涉及数据处理技术领域中一种基于特征判别法和数学推断法的零点偏差修正方法。本发明可用于靶场数据处理中心中，实现对导弹遥测数据和外测数据之间的时间零点偏差进行处理，以满足后续对遥测数据和外测数据同时处理的精度要求，实现以遥测系统采样周期为基准的时间零点偏差的有效修正。

背景技术

误差分析在导弹武器系统的设计、试验、定性技术中，是评定导弹系统精度、进行系统优化设计的基础。其中，遥外测数据的质量是决定导弹制导系统工具误差分离精度的关键因素之一。遥外测数据是将主动段导弹外测数据与采集弹上制导系统输出的遥测数据相比较，作为误差估计方程的观测量。由于外测和遥测系统的采样时间零点和采样频率不同，在导弹飞行试验遥测和外测数据完整的情况下，遥测和外测数据的时间零点对齐问题成为影响遥外测数据质量的关键环节。目前，常用的时间零点偏差修正方法多采用各种插值方式对多组测量数据的零点偏差进行修正，但是针对遥测和外测数据的零点偏差，采用直接插值的方式其处理效果较差，缺乏一定的有效性以及可扩展性，并且，该方法无法对准确度要求较高的数据进行处理。综上所述，现有技术的时间零点偏差修正方法无法对靶场导弹遥外测数据中存在的零点偏差进行高有效性和高精度的修正。

中国人民解放军63602部队在其申请的专利文献“运载火箭多源多类测量数据时间零点高精度对齐方法”(申请号：CN202111125583.7申请日：2021.09.03申请公布号：CN114111804 A)中公开了一种可用于零点偏差修正的时间零点的对齐方法。该方法的步骤是，第一步：惯性导航弹道转换成发射系弹道；第二步：发射系弹道转换成测速雷达测量系弹道；第三步：利用测速雷达测量系弹道，计算惯性导航弹道转换数据；第四步：估算与惯性导航弹道转换数据相对时间一致的速率测元数据；第五步：利用相对时间一致的惯性导航弹道转换数据和速率测元数据，建立时间零点偏差修正模型；第六步：基于修正模型估算时间零点偏差；第七步：基于时间零点偏差估值计算外测数据时间零点的修正初值；第八步：基于外测数据时间零点的修正初值改进估算时间零点偏差；第九步：基于改进的时间零点偏差估值对外测数据时间零点进行迭代校准估算其精度。该方法存在的不足之处是，由于该方法利用多组测量数据不断估计零点偏差，再通过修正初值改进估算的时间零点偏差，然后利用迭代的方式校准估算其精度，该方法解决零点偏差需要对多组测量数据进行处理，因此该方法在测量数据较少的情况下，无法解决遥测数据和外测数据之间存在的零点偏差。

范金华等人在其发表论文“导航离线复算中的零点偏差估算方法”(航天控制,2017,35(3):19-23.)中提出一种零点偏差的估算和解决方法。该方法的步骤是，第一步：通过视加速度建立零点偏差与导航速度偏差的关系式；第二步：给出一种基于导航方程的零点偏差估算方法；第三步：以某平台式惯导系统为例，建立平台导航系统制导工具误差模型，给出具体的导航计算过程，包括视速度补充计算、工具误差补偿计算和发射惯性系导航计算。该方法虽然能够有效估计出导航零点偏差。但是，该方法仍然存在的不足之处是，需要建立导航系统各项制导工具误差模型，增大了零点偏差消除的工作量，而且基于零点偏差的估算值对离线导航计算结果进行补偿，因此该方法在制导工具误差模型较少的情况下，无法解决对零点偏差估算值处理后的精度较低的问题。

发明内容：

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于特征判别法和数学推断法的时间零点偏差修正方法，以解决现有技术在测量数据较少的情况下，无法解决遥测数据和外测数据之间存在的零点偏差的问题，以及现有技术在制导工具误差模型较少的情况下，零点偏差处理精度低的问题。

实现本发明目的的技术思路是：

本发明在处理靶场数据中心中收到的遥测数据和外测数据后，针对遥测数据和外测数据之间存在的零点偏差，对于传统方法中不考虑零点偏差成因的问题，采用特征判别法根据导弹在级间分离过程中加速度产生突变的性质，对遥测数据和外测数据的加速度差数据图中的跃变量进行处理即可消除掉大于系统采样周期的零点偏差。对于小于系统采样周期的零点偏差，采用数学推断法将零点偏差同制导工具误差系数相结合，使用迭代的方式提升了零点偏差处理的精度。针对数据量较少的情况，特征判别法和数学推断法只需一组遥测数据和外测数据即可对零点偏差进行处理，从而完全消除掉零点偏差。

实现发明目的的具体步骤包括如下：

步骤1，将在发射坐标系下获取的雷达外测数据，转换到遥测数据的发射惯性坐标系下；

步骤2，计算遥测加速度矩阵和经过坐标转换的外测加速度矩阵的遥外差加速度矩阵；

步骤3，采用特征判别法，处理遥外差加速度矩阵中大于系统采样周期的零点偏差：

步骤3.1，用遥外差加速度矩阵中的跃变量除以系统采样周期T，得到特征判别后的跃变系数k；

步骤3.2，将遥测系统时间的零点重新设置为kT；

步骤4，采用数学推断法处理遥外差加速度矩阵中小于系统采样周期的零点偏差：

利用数学推断法中时间零点偏差同制导工具误差相结合的下述公式，处理遥外差加速度矩阵中小于系统采样周期的零点偏差：

其中，ΔW

步骤5，判断遥外差加速度矩阵中是否存在零点偏差，若是，则执行步骤6，否则，执行步骤7；

步骤6，计算无零点偏差的遥外差加速度矩阵ΔW

步骤7，计算无零点偏差的遥外差加速度矩阵ΔW'

本发明与现有技术相比，具有如下优点：

第一，由于本发明根据导弹在级间分离过程中加速度产生突变的性质，使用特征判别法对遥外差加速度中的跃变量进行分析处理，克服了现有技术中需要多组测量数据才能处理零点偏差的缺陷，使得本发明只需一组遥测数据和外测数据即可对零点偏差进行处理，减少了数据处理的工作量，提高了零点偏差的处理效率。

第二，由于本发明使用数学推断法，将小于系统采样周期的零点偏差同制导工具误差系数相结合，克服了在制导工具误差模型较少的情况下对零点偏差的估值进行处理的精度较低的不足，使得本发明实现了对小于系统采样周期的零点偏差进行处理，提高零点偏差处理的准确度。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明导弹X方向和经过特征判别法和数学推断法处理后的遥外差对比图；

图3为本发明导弹Y方向和经过特征判别法和数学推断法处理后的遥外差对比图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例，对本发明做进一步的详细描述。

参照图1和实施例，对本发明的实现步骤做进一步的详细描述。

步骤1，按照下式，将在发射坐标系下获取的雷达外测数据，转换到遥测数据的发射惯性坐标系下：

W

其中，W

步骤2，按照下式，计算遥测加速度矩阵和经过坐标转换的外测加速度矩阵的遥外差加速度矩阵：

ΔW＝W

其中，ΔW表示遥测加速度矩阵和经过坐标转换的外测加速度矩阵的遥外差加速度矩阵，W

步骤3，采用特征判别法处理遥外差加速度矩阵中大于系统采样周期的零点偏差。

特征判别法是根据导弹在级间分离过程中加速度会产生突变的性质，由遥外差加速度矩阵中的跃变量判断零点偏差并处理大于系统采样周期的零点偏差，加速度矩阵中的跃变量表示级间分离时刻，一般是系统采样周期的数倍。

步骤3.1，用遥外差加速度矩阵中的跃变量除以系统采样周期T，得到特征判别后的跃变系数k。

所述跃变系数是由下式得到的：

其中，L表示最大跃变量长度，T表示系统采样周期。

步骤3.2，将遥测系统时间的零点重新设置为kT。

步骤4，采用数学推断法处理遥外差加速度矩阵中小于系统采样周期的零点偏差。

数学推断法是根据小于系统采样周期的零点偏差和制导工具误差互相包含的性质，利用时间零点偏差同制导工具误差系数相结合的方式，对零点偏差和误差系数相结合的遥外差数据中小于系统采样周期的零点偏差进行处理。

利用数学推断法中时间零点偏差同制导工具误差相结合的下述公式，处理遥外差加速度矩阵中小于系统采样周期的零点偏差：

其中，ΔW

步骤5，判断遥外差加速度矩阵中是否存在零点偏差，若是，则执行步骤6，否则，执行步骤7；

步骤6，利用下式，计算无零点偏差的遥外差加速度矩阵ΔW

ΔW

其中，ψ表示修正阈值矩阵。

步骤7，将遥外差加速度矩阵中的零点偏差修正为1，得到无零点偏差的遥外差加速度矩阵ΔW'

其中，ΔW'

下面结合仿真实验对本发明的效果作进一步的说明：

1.仿真实验条件。

仿真软件为MATLAB R2016b，操作系统为Windows 10，电脑处理器的配置为11thGen Intel(R)Core(TM)i7-11800H@2.30GHz。

2.仿真内容及其结果分析。

本发明的仿真实验是采用本发明的方法，分别对某型号的教练弹X、Y方向遥外差加速度矩阵的零点偏差处理的过程进行仿真。

图2是本发明仿真实验中对教练弹在X方向遥外测加速度差中存在的零点偏差，采用特征判别法和数学推断法进行修正后得到的遥外测加速度差图。其中，图2(a)表示X方向遥外测加速度差图，图2(b)表示特征判别法修正后的X方向遥外测加速度差图，图2(c)表示数学推断法修正后的X方向遥外测加速度差图。

图3是本发明仿真实验中对教练弹在Y方向遥外测加速度差中存在的零点偏差，采用特征判别法和数学推断法进行修正后的遥外测加速度差图。其中，图3(a)表示Y方向遥外测加速度差图，图3(b)表示特征判别法修正后的Y方向遥外测加速度差图，图3(c)表示数学推断法修正后的Y方向遥外测加速度差图。

下面结合图2和图3的仿真图对本发明的效果做进一步的描述。

从图2(a)中可见，X方向遥外差加速度曲线存在一处很大的跃变量，跃变量最大处即为导弹级间分离点。

从图2(b)中可见，经过特征判别法处理后大于采样周期的跃变量全部消失。

从图2(c)中可见，小于采样周期的跃变量经过数学推断法处理后全部消失，并且图2(c)中不存在大于采样周期的跃变量。

从图3(a)中可见，Y方向遥外差加速度曲线中存在一处很大的跃变量，跃变量最大处即为导弹级间分离点。

从图3(b)中可见，经过特征判别法处理后大于采样周期的跃变量全部消失。

从图3(c)中可见，小于采样周期的跃变量经过数学推断法处理后全部消失，并且图3(c)中不存在大于采样周期的跃变量。

上述实验结果表明：

第一，本发明提出的基于特征判别法和数学推断法的遥外差时间零点偏差修正方法有着良好的遥外差时间零点偏差修正性能。可在实际中利用本方法消除遥测数据和外测数据之间存在的时间零点偏差，可提高后续遥测和外测数据处理的准确度。

第二，本发明不仅可以消除遥测外测数据的时间零点偏差，还可以对不同雷达测量得到的多组外测数据进行时间零点偏差修正。

上述仿真分析并且证明了本发明所提方法的正确性与有效性。

本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

以上仅为本发明的较佳实施例，不用以限制本发明，对于本领域的专业人员，在了解本发明内容和原理后，在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的修正和改变，但是基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。