Tổng hợp hệ bám góc trong đài ra đa trên cơ sở ứng dụng các phương pháp xử lý tín hiệu hiện đại

Bộ giáo dục và đào tạo Bộ quốc phòng
Học viện Kỹ thuật Quân sự
*******



Đoàn Thế Tuấn



Tổng hợp hệ bám góc trong đi ra đa
trên cơ sở ứng dụng các phơng pháp
xử lý tín hiệu hiện đại


Chuyên ngành : Tự động hóa
Mã số : 62. 52. 60. 01




Tóm tắt luận án tiến sĩ kỹ thuật





Hà nội 2009
Công trình đợc hoàn thành tại:
Học viện Kỹ thuật Quân sự

Ngời hớng dẫn khoa học: PGS. TS. Nguyễn Tăng Cờng
TS. Đàm Hữu Nghị



Phản biện 1: GS TSKH Thân Ngọc Hoàn
Đại học Dân lập Hải phòng

Phản biện 2: PGS TSKH Phạm Thợng Cát
Viện CNTT Viện KHCN Việt Nam

Phản biện 3: PGS TS Lê Hùng Lân
Trờng Đại học Giao thông Vận tải


Luận án sẽ đợc bảo vệ trớc Hội đồng chấm luận án cấp
Nhà nớc họp tại Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội.
vào hồi giờ ngày tháng năm 2009



Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Th viện quốc gia.
- Th viện Học viện Kỹ thuật Quân sự
các công trình đ công bố tác giả

1. Nguyễn Đức Thành, Đoàn Thế Tuấn, Trần Đức Trung, (2003),
Tổng hợp hệ bám cự ly ứng dụng kỹ thuật số trong hệ toạ độ đài
điều khiển tên lửa phòng không, Hội nghị khoa học, Trung tâm

KHKT&CNQS, Tr 283-288.
2. Nguyễn Ngọc Quý, Đoàn Thế Tuấn (2005), Một số vấn đề khi
tổng hợp bộ lọc số, Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị Khoa
học kỹ thuật Đo lờng toàn quốc lần thứ 4, 11-2005, Tr 683-688.
3. Nguyễn Văn Tiến, Đoàn Thế Tuấn, Nguyễn Đức Thành (2004),
Nghiên cứu một số tham số ảnh hởng đến hệ thống điều khiển
cự ly tên lửa đạn đạo, Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật, III-2004,
Học viện KTQS, Tr 80-85.
4. Đoàn Thế Tuấn, Nguyễn Đức Thành (2006), Sử dụng thuật toán
lọc Kalman thích nghi trong bài toán bám sát mục tiêu cơ động,
Tạp chí nghiên cứu khoa học kỹ thuật và công nghệ quân sự, 6-
2006, Trung tâm KHKT&CNQS, Tr 51-55.
5. Đoàn Thế Tuấn (2006), ứng dụng thuật toán lọc Kalman với hiệu
chỉnh dự báo tối u trong bám sát mục tiêu cơ động, Tạp chí
Khoa học và Kỹ thuật, II-2006, Học viện KTQS, Tr 51-57.
6. Nguyễn Tăng Cờng, Đoàn Thế Tuấn (2007), áp dụng logic mờ
xây dựng thuật toán lọc thích nghi xác định tham số của mục tiêu
cơ động, Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật, II-2007, Học viện
KTQS, Tr 109-117.
Mở đầu
Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu:
Hiện nay, các mục tiêu tập kích đờng không đợc thiết kế chế tạo
với khả năng cơ động cao, đa dạng và phức tạp; điều này dẫn tới làm
giảm hiệu quả chiến đấu của các hệ thống điều khiển hoả lực. Một trong
những nguyên nhân của việc giảm hiệu quả chiến đấu khi bắn các mục
tiêu cơ động chính là do sai số của các hệ bám XĐTĐ mục tiêu. Vì vậy,
đề tài Tổng hợp hệ bám góc trong đài ra đa trên cơ sở ứng dụng các
phơng pháp xử lý tín hiệu hiện đại nhằm xây dựng hệ bám góc mục
tiêu trên khoang thiết bị bay (TBB) với độ chính xác cao trong điều kiện
mục tiêu cơ động là nhu cầu cấp bách mà thực tiễn đặt ra.

Mục đích nghiên cứu của luận án:
Về lý thuyết:
- Thông qua việc tổng hợp và phân tích hệ xác định toạ độ (HXĐTĐ)
góc mục tiêu sử dụng thuật toán lọc tối u chỉ ra đợc những nhợc điểm
của nó và khả năng xây dựng thuật toán có độ chính xác cao trong điều
kiện mục tiêu cơ động.
- Xác định toạ độ (XĐTĐ) góc mục tiêu cơ động trên cơ sở ứng dụng
các thuật toán lọc thích nghi.
- XĐTĐ góc mục tiêu cơ động trên cơ sở kết hợp thuật toán lọc thích
nghi và hệ logic mờ.
Về thực nghiệm:
Kiểm chứng tính đúng đắn của thuật toán xây dựng đợc thông qua
mô phỏng riêng thuật toán và mô phỏng HXĐTĐ góc mục tiêu trong
thành phần của vòng điều khiển TBB.
Đối tợng và phạm vi nghiên cứu của đề tài:
Luận án nghiên cứu, xây dựng thuật toán tổng hợp HXĐTĐ góc mục
tiêu trên khoang TBB trong điều kiện mục tiêu cơ động.
Tính thực tiễn, tính khoa học, tính mới của đề tài nghiên cứu:
Tính thực tiễn: Các thuật toán tổng hợp HXĐTĐ góc mục tiêu thực
hiện đợc nhờ máy tính điện tử với công nghệ hiện đại. Việc xây dựng
HXĐTĐ góc mục tiêu thuận tiện hơn so với kỹ thuật cũ do nhiệm vụ cơ
bản của bài toán đợc thực hiện bằng phần mềm.
Tính khoa học: Tính khoa học của luận án đợc thể hiện thông qua
cách tiếp cận giải bài toán:
- Xây dựng mô hình không gian trạng thái của từng đối tợng tham
gia trong HXĐTĐ góc mục tiêu.
- Thông qua mô hình không gian trạng thái đã xây dựng đợc, áp
dụng các thuật toán lọc tối u, thuật toán điều khiển tối u xây dựng
đợc hệ bám tối u XĐTĐ góc của mục tiêu.
- áp dụng và xây dựng thuật toán lọc thích nghi nâng cao độ chính

xác cho hệ bám trong điều kiện mục tiêu cơ động.
- Khảo sát HXĐTĐ góc mục tiêu thông qua mô phỏng và so sánh chỉ
tiêu chất lợng của nó với các thuật toán đã có.
Tính mới của luận án:
- Xây dựng đợc hệ xác định toạ độ góc mục tiêu cơ động trên cơ sở
ứng dụng thuật toán lọc Kalman thích nghi nhận dạng tham số ma trận
chuyển trạng thái.
- Xây dựng đợc hệ xác định toạ độ góc mục tiêu cơ động trên cơ sở
tổng hợp thuật toán lọc thích nghi bằng cách kết hợp bộ lọc Kalman với
hệ logic mờ.
Cấu trúc của luận án: Nội dung của luận án gồm 102 trang, 3 bảng,
50 hình vẽ và đồ thị, 56 tài liệu tham khảo và 2 phụ lục kèm theo, ngoài
phần mở đầu, kết luận, luận án trình bày trong 4 chơng.


1 2
Chơng 1. Tổng quan Tổng hợp hệ bám góc trong đi
ra đa trên các hệ tự dẫn vô tuyến
1.1. Đặt bài toán nghiên cứu
Hình 1.1 chỉ ra tơng quan hình học giữa TBB và mục tiêu. Nhiệm vụ
của bài toán XĐTĐ góc mục tiêu là tạo ra các đánh giá toạ độ góc
n

và
tốc độ
n

của đờng ngắm.
Trên các hệ tự dẫn hiện nay,
n

và
n

đợc xác định bởi HXĐTĐ
một vòng bám. Sai số đánh giá
n

và
n

của phơng pháp này sẽ lớn,
nhất là trong trờng hợp mục tiêu cơ động.







Hình 1.1. Tơng quan giữa TBB và mục tiêu
HXĐTĐ nhiều vòng bám tuy có sai số bám sát nhỏ hơn nhng mới
chỉ tính đến tình huống mục tiêu cơ động với giá trị cụ thể về cờng độ
và tần suất cơ động. Tức là, còn để ngỏ cha đợc giải quyết cho lớp bài
toán có tính đến khả năng cơ động đa dạng có trong thực tế.
Vì vậy, nhiệm vụ đặt ra cho luận án là: trên cơ sở HXĐTĐ nhiều
vòng bám, xây dựng thuật toán nâng cao độ chính xác XĐTĐ góc mục
tiêu trong điều kiện mục tiêu cơ động.
ứng dụng lý thuyết điều khiển tối u và lý thuyết lọc tối u, việc tổng
hợp HXĐTĐ góc mục tiêu đợc tách thành hai bài toán, đó là:

- Bài toán điều khiển an ten sao cho đờng cân bằng tín hiệu (
aa
XO )
trùng với phơng của đờng ngắm (
ma
OO ). Bài toán này đã đợc giải
quyết [8], [44].
- Bài toán đánh giá toạ độ pha của đờng ngắm
n

,
n

có tính tới sự
tơng tác của các tham số khác (

,
a

, ) và sự cơ động của mục tiêu
sẽ đợc luận án thực hiện bởi kỹ thuật lọc thích nghi.
1.2. Phân tích thực trạng hiện nay của một số hệ xác định toạ độ góc
mục tiêu điển hình
1.2.1. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu một vòng bám
Yêu cầu đặt ra là điều khiển an ten sao cho trục của thiết bị định
hớng bám theo đờng ngắm. Toạ độ pha
n

và
n

đợc xác định bởi
k

và
k

&
. Sơ đồ cấu trúc của hệ bám chỉ ra trên Hình 1.2.



Hình 1.2. Sơ đồ cấu trúc HXĐTĐ góc một vòng bám.
u điểm: Cấu trúc của HXĐTĐ đơn giản.
Nhợc điểm:
- Hệ truyền động không chỉ bám theo sự thay đổi góc
n

mà còn chịu
sự thay đổi góc trục dọc

.
- Do việc sử dụng trực tiếp các tín hiệu đo để đánh giá toạ độ góc nên
không loại trừ đợc nhiễu của thiết bị đo.
- Độ chính xác xác định
n

,
n

phụ thuộc vào độ chính xác điều
khiển an ten. Do hệ thống an ten có quán tính lớn nên độ chính xác điều
khiển an ten không cao nhất là khi mục tiêu cơ động.
- Việc đồng thời đảm bảo độ ổn định và độ chính xác cao rất khó thực
hiện trong điều kiện mục tiêu cơ động.
1.2.2. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu tối u nhiều vòng bám
ứng dụng thuật toán điều khiển tối u, các thuật toán lọc tối u,
HXĐTĐ mục tiêu đợc xây dựng gồm nhiều vòng bám [8], [44].
u điểm:
- Độ chính xác bám sát toạ độ góc mục tiêu đợc nâng cao bởi:
k




G(p)

p
m


n

a

k

&
0
X

0
Y
m
O

a
X
oy
X









a




n




m

a
O
k


T
BB
Mục tiêu
3 4
+ Sử dụng bộ lọc riêng để đánh giá toạ độ góc đờng ngắm nên đã
loại trừ đợc sai số của hệ bám an ten khỏi sai số đánh giá toạ độ góc.
+ Mô hình sử dụng làm cơ sở để tổng hợp bộ lọc đánh giá toạ độ góc
đờng ngắm chính xác hơn, trong đó đã tính đến sự biến thiên của cự ly,
tốc độ cự ly và tham số chuyển động của mục tiêu kể cả yếu tố cơ động.
+ Tham số đờng ngắm
n

,
n

đợc đánh giá bởi bộ lọc Kalman,
trong đó hệ số khuếch đại thích nghi theo thông tin thống kê tiền
nghiệm.
+ Phép đo sai lệch góc

chính xác hơn do an ten ổn định hơn bởi
sử dụng kỹ thuật điều khiển tối u.

- Tính tác động nhanh của hệ thống tăng lên do đã loại bỏ hệ truyền
động an ten quán tính lớn ra khỏi các bộ lọc tạo tín hiệu đánh giá.
- Độ ổn định bám sát an ten theo đờng ngắm đợc nâng cao do tín
hiệu điều khiển an ten đợc tạo ra bởi kỹ thuật điều khiển tối u.
- HXĐTĐ góc mục tiêu có khả năng loại bỏ nhiễu thông qua việc sử
dụng các thuật toán lọc tối u.
Nhợc điểm:
- Phức tạp trong tính toán, thực hiện các thuật toán.
- Mới chỉ tính đến tình huống mục tiêu cơ động với giá trị cụ thể về
cờng độ và tần suất cơ động.
1.3. Một số hớng giải bài toán bám sát mục tiêu cơ động
Do chuyển động của mục tiêu tác động đến bộ lọc đánh giá toạ độ
góc đờng ngắm
n

,
n

, nên để giảm sai số bám sát trong điều kiện
mục tiêu cơ động, bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm cần phải sử
dụng các thuật toán tối u hoặc thuật toán thích nghi.
1.3.1. Sử dụng thuật toán lọc tối u bám sát mục tiêu cơ động
u điểm: Liên tục xác định đợc giá trị gia tốc pháp tuyến và các
thành phần đạo hàm bậc cao của chúng. Không đòi hỏi phải thay đổi
tham số (cấu trúc) của các thuật toán đánh giá khi mục tiêu cơ động.
Nhợc điểm: Phức tạp trong việc hiện thực hóa thuật toán. Khi mục
tiêu không cơ động, việc sử dụng các đánh giá gia tốc và thành phần đạo
hàm của chúng sẽ làm tăng sai số đánh giá theo vị trí và tốc độ.
1.3.2. Sử dụng các thuật toán lọc thích nghi bám sát mục tiêu cơ động
* Lọc thích nghi điều chỉnh hệ số khuếch đại

u điểm: Thuật toán này tuy đơn giản.
Nhợc điểm: Độ chính xác đánh giá không cao, đặc biệt đối với các
thành phần đạo hàm.
* Lọc thích nghi trên cơ sở nhận dạng tham số mô hình trạng thái
u điểm: Độ chính xác đánh giá cao kể cả các thành phần đạo hàm.
Nhợc điểm: Để thực hiện thuật toán, cần phải đo đợc các toạ độ
pha hoặc phải sử dụng kết quả đánh giá các toạ độ pha sao cho phù hợp.
* Lọc thích nghi trên cơ sở thay đổi kích thớc của véc tơ trạng thái
u điểm: Sai số đánh giá đợc cải thiện trong cả trờng hợp mục tiêu
cơ động và không cơ động.
Nhợc điểm : Thuật toán đòi hỏi phải lu trữ các phép đo ở thời điểm
quá khứ để khởi tạo lại bộ lọc khi phát hiện cơ động của mục tiêu; Thời
điểm phát hiện cơ động bị giữ chậm.
* Lọc thích nghi ghép tầng
u điểm: Đánh giá trạng thái đợc cải thiện trong cả trờng hợp mục
tiêu cơ động và không cơ động.
Nhợc điểm: Thời gian phát hiện cơ động bị giữ chậm dẫn tới sai số
lớn trong gian đoạn chuyển sang cơ động và ngợc lại.
* Lọc thích nghi đa mô hình
- Giả thiết động học của mục tiêu tuân theo một số hữu hạn các mô
hình, mỗi mô hình phù hợp với một chuyển động cơ động của mục tiêu.
- Thuật toán lọc bao gồm nhiều bộ lọc hoạt động song song; tại thời
điểm bất kỳ, đánh giá trạng thái đợc tổ hợp từ trạng thái của các bộ lọc.

u điểm: Độ chính xác đánh giá cao, thời gian thích nghi nhanh.
5 6
Nhợc điểm: Thuật toán đòi hỏi khối lợng tính toán lớn.
* Lọc thích nghi sử dụng hệ mờ và mạng nơ ron
Một hớng tiếp cận mới nhằm cải thiện các thuật toán lọc thích nghi
là ứng dụng các kỹ thuật điều khiển thông minh. Trong đó, các hệ lôgic

mờ và mạng nơ ron đợc sử dụng bởi khả năng tự học, khả năng xấp xỉ
hàm và khả năng thích nghi tham số hoặc cấu trúc. Cấu trúc của một số
bộ lọc điển hình sử dụng hệ mờ và mạng nơ ron nh sau:
- Lọc thích nghi sử dụng hệ mờ để hiệu chỉnh hệ số khuếch đại;
- Lọc thích nghi nơ ron các quá trình với mô hình không biết trớc;

- Lọc thích nghi cải thiện thuật toán IMM bởi hệ mờ nơ ron.
Kết luận chơng 1
1. HXĐTĐ góc mục tiêu nhiều vòng bám có những u điểm vợt trội
so với hệ một vòng bám; tuy nhiên, HXĐTĐ này cha tính tới sự cơ
động đa dạng có trong thực tế của mục tiêu.
2. Nhiệm vụ đặt ra cho luận án là, trên cơ sở HXĐTĐ góc mục tiêu
nhiều vòng bám, xây dựng thuật toán tổng hợp HXĐTĐ góc mục tiêu có
tính tới yếu tố cơ động đa dạng của mục tiêu nhằm nâng cao độ chính
xác XĐTĐ góc mục tiêu trong điều kiện mục tiêu cơ động.
3. Để nâng cao độ chính xác của HXĐTĐ góc mục tiêu nhiều vòng
bám trong điều kiện mục tiêu cơ động cần thực hiện thuật toán lọc thích
nghi trong vòng bám đánh giá toạ độ góc đờng ngắm.
4. Kỹ thuật lọc đa mô hình và lọc đa mô hình kết hợp với hệ mờ,
mạng nơ ron cho phép tính tới các yêu tố cơ động đa dạng của mục tiêu;
tuy nhiên do khối lợng tính toán rất lớn nên cần thiết phải xây dựng
thuật toán đơn giản hơn đảm bảo dễ dàng hiện thực hoá thuật toán.
Chơng 2. Tổng hợp hệ bám tối u tự động xác định
toạ độ góc mục tiêu cơ động
Chơng 1 đã chỉ ra HXĐTĐ góc mục tiêu tối u tuy có nhiều u
điểm, nhng cũng tồn tại nhợc điểm đó là sai số bám sát lớn khi mục
tiêu cơ động. Để cải thiện HXĐTĐ này nhằm nâng cao độ chính xác
bám sát trong trờng hợp mục tiêu cơ động, trong chơng 2 sẽ tiến hành
xây dựng và phân tích kỹ hơn HXĐTĐ góc mục tiêu tối u. Ngoài việc
xây dựng đợc thuật toán bám sát còn chỉ ra nguyên nhân tồn tại nhợc

điểm của thuật toán này làm cơ sở cho việc tổng hợp HXĐTĐ góc mục
tiêu cơ động trong chơng 3.
2.1. Các giả thiết
- HXĐTĐ góc mục tiêu thuộc thành phần của đầu tự dẫn vô tuyến
tích cực đặt trên khoang TBB;
- HXĐTĐ cự ly đã đợc tổng hợp và nó tạo ra đợc các tín hiệu đánh
giá cự ly
m
D

và tốc độ tiếp cận
m
D

&
;
- HXĐTĐ góc mục tiêu trong các mặt phẳng điều khiển không ảnh
hởng lẫn nhau và hoàn toàn tơng tự nh nhau;
- Phần tử nhạy xác định góc


sử dụng thiết bị định hớng đơn
xung với xử lý cộng - trừ tín hiệu [8], [44];
- Hàm truyền của hệ truyền động an ten và luật điều khiển đã biết;
- Các bộ cảm biến gồm con quay đo góc

và gia tốc kế đo gia tốc
pháp tuyến của TBB
T
j

.
2.2. Xây dựng mô hình không gian trạng thái cho hệ xác định toạ độ
góc mục tiêu
Mô hình không gian trạng thái của toạ độ góc đờng ngắm:
)()( tt
nn

=
&
,
0
)0(
nn

= ; (2.16)
)]()([
1
)(
2
)( tjtj
D
t
D
D
t
Tm
m
n
m
m

n
+=

&
&
,
0
)0(
nn


=
; (2.17)
)()()( ttjtj
mm
jmjm

+=
&
,
0
)0(
mm
jj =
; (2.18)
Mô hình không gian trạng thái của gia tốc pháp tuyến TBB:
)()( ttj
T
jT

=
&
,
0
)0(
TT
jj =
; (2.19)
Mô hình không gian trạng thái của toạ độ góc trục dọc TBB:
)()( tt


=
&
,
0
)0(

=
; (2.26)
7 8
)()()( ttt



+=
&
,
0
)0(

= ; (2.27)
Mô hình không gian trạng thái của hệ truyền động an ten:
)()( tt
aa

=
&
,
0
)0(
aa

=
; (2.29)
)()()(
1
)( ttu
T
b
t
T
t
a
aa


++=

&
,
0
)0(
aa


= ; (2.30)
Các phơng trình đo:
)()]()()([)(
1
ttttKtz
zan

+=


; (2.32)
)()()(
2
ttjKtz
T
jT
zTj

+= ; (2.33)
)()()(
3
ttKtz
z

+=
; (2.34)
)()()(
4
ttKtz
a
a
za



+=
; (2.35)
trong đó,
1
z ,
2
z ,
3
z ,
4
z - Tín hiệu đầu ra của thiết bị định hớng đơn
xung, gia tốc kế, con quay vị trí và bộ cảm biến góc của an ten;
2.3. Tổng hợp bộ lọc tối u bám sát mục tiêu cơ động
2.3.1. Thuật toán lọc Kalman
* Đối với quá trình liên tục theo thời gian
)()()()()()( ttutBtxtFtx

x

++=
&
(2.36)
)()()()( ttxtHtz
z

+= (2.37)
Thuật toán lọc Kalman nh sau [47]:
)

(


xHzKBuxFx ++=
&
,
0
)0(

xx = ; (2.38)
1
=
z
T
GDHK ; (2.39)
xz
TT
GHDGDHDFFDD ++=

1
&
,
0
)0( DD = (2.40)
Số lợng phơng trình vi phân cần giải trong thuật toán là:
)1(5.0 ++= nnnn
y
; (2.43)
* Đối với các quá trình gián đoạn
)1()1()1()1()1()( ++= kkukkxkkx
x

; (2.46)
)()()()( kkxkHkz
z

+= ; (2.47)
Thuật toán lọc Kalman [22], [43]:
[]
)(

)()()()(

)(

kxkHkzkKkxkx

+= ; (2.48)
)1()1()1(

)1()(

+=

kukkxkkx
,
0
)0(

xx = ; (2.49)
)()()()(
1
kQkHkDkK
z
T

=


[
]
1
)()()()()()(


+ì= kQkHkDkHkHkD
z
TT
; (2.50)

[
]
)()()()( kDkHkKEkD

= ; (2.51)
)1()1()1()1()( +=

kQkkDkkD
x
T
,
0
)0( DD = ; (2.52)
2.3.2. Phân chia các bộ lọc
Nếu HXĐTĐ góc mục tiêu đợc tổng hợp trên cơ sở các phơng trình
trạng thái (2.16) - (2.18), (2.19), (2.26) - (2.27), (2.29) - (2.30) và các
phơng trình quan sát (2.32) - (2.35) thì số phơng trình vi phân cần phải
giải là
44
=
y
n ;
Tách véc tơ trạng thái thành các nhóm véc tơ thành phần, nhận đợc:
Các phơng trình sử dụng để tạo các đánh giá
n


,
n

, và
m
j

:
0
0
0
)0()()()(
)0()](

)([

1
)(


2
)(
)0()()(
mdmdjmjm
nnTm
m
n
m
m
n
nnnn
jjttjtj

tjtj
D
t
D
D
t
tt
mm
=+=
=+=
==



&
&
&
&
; (2.57)
)()(


)()(
1
11
ttKKKtztz
zna

+=++=

; (2.58)
Các phơng trình sử dụng để tạo đánh giá
T
j

:
)()( ttj
T
jT

=
&
,
0
)0(
TT
jj =
; (2.60)
)()()(
2
ttjKtz
T
jT
zTj

+=
; (2.61)
Các phơng trình sử dụng để tạo các đánh giá

và



:
0
0
)0(),()()(
)0(),()(





=+=
==
ttt
tt
&
&
; (2.62)
)()()(
3
ttKtz
z



+=

; (2.63)
Các phơng trình sử dụng để tạo các đánh giá
a


và
a


:
0
0
)0(),()()(
1
)(
)0(),()(
aaaa
aaaa
ttu
T
b
t
T
t
tt
a

=++=
=
=
&
&
; (2.64)
)()()(
4
ttKtz
a
a
za



+= ; (2.65)
Sau khi phân tách véc tơ, thì:
21=
y
n ;
9 10
2.3.3. Các thuật toán lọc.
Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm:
áp dụng thuật toán lọc Kalman cho mô hình (2.57), (2.58) nhận đợc:
zK
nn
+=
1

&
,
0
)0(

nn

= ; (2.76)
zKjj
DD
D
Tm
m
n
m
m
n
++=
2
)

(

1

2


&
&
,
0
)0(

nn

=
; (2.77)
zKjj
mjm
m
+=
3



&
, 0)0(

=
m
j ; (2.78)
)

(

11 ann
KzKzz

==

; (2.79)
z
GKDK /
111
=
;
z
GKDK /
212
=
;
z
GKDK /
313
=
; (2.80)
z
GKDDD /2
22
112111
=
&

,
0.1111
)0( DD =
;
z
mm
m
G
KDD
D
D
D
D
D
DD
2
1121
31212221

1


2

+=
&
&
,
0)0(
21

=
D
;
z
m
m
m
G
KD
D
D
D
D
D
D
22
21
223222


4

2

=
&
&
,
0.2222
)0( DD = ;

z
j
G
KDD
DDD
m
2
1131
313231

=

&
,
0)0(
31
=D
; (2.81)
z
j
m
m
m
G
KDD
D
D
D
D
D

D
m
2
2131
323332


2

1












+=

&
&
, 0)0(
32
=
D ;

m
jm
G
G
KD
DD
z
j


+=

22
31
3333
2
&
,
0.3333
)0( DD =
.
Tơng tự, thuật toán lọc Kalman đợc áp dụng cho các bộ lọc còn lại.
2.3.4. Các thuật toán lọc dạng rời rạc
Để thuận tiện cho việc thực hiện thuật toán lọc bởi máy tính số trên
khoang, cần biến đối mô hình không gian trạng thái về dạng rời rạc và sau đó
thực hiện thuật toán lọc rời rạc. Các phơng pháp chuyển từ niềm thời gian
liên tục sang rời rạc đợc chỉ ra trong [1], [14], [15].
2.4. Sơ đồ cấu trúc của hệ xác định toạ độ góc mục tiêu tối u
Từ thuật toán nhận đợc, có thể xây dựng đợc sơ đồ cấu trúc của
HXĐTĐ góc mục tiêu. HXĐTĐ này bao gồm các bộ lọc đánh giá trạng

thái, vòng điều khiển an ten.
Kết luận chơng 2
1. Hệ bám tối u XĐTĐ góc mục tiêu cơ động đợc xây dựng từ các
bộ lọc riêng rẽ và kết hợp với hệ thống điều khiển an ten tạo thành
HXĐTĐ nhiều vòng bám.
2. Sự cơ động của mục tiêu ảnh hởng trực tiếp tới bộ lọc đánh giá
toạ độ góc đờng ngắm.
3. Yếu tố cơ động của mục tiêu đợc tính tới trong HXĐTĐ nhờ mô
hình gia tốc pháp tuyến của mục tiêu
m
j . Mô hình này đợc đặc trng
bởi tần suất cơ động
m
j

và cờng độ cơ động
2
m
j

. Với việc ứng dụng
kỹ thuật lọc tối u, tham số
m
j

và
2
m
j

chỉ đợc lựa chọn bằng hằng
số, nên nó không đại diện cho mọi chuyển động cơ động của mục tiêu.
Sai số bám sát sẽ tăng khi chuyển động thực tế của mục tiêu không phù
hợp với mô hình giả thiết.
4. Để tổng hợp HXĐTĐ góc mục tiêu với độ chính xác cao trong điều
kiện mục tiêu cơ động chỉ cần cải thiện bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng
ngắm, các bộ lọc khác đợc giữ nguyên.
Chơng 3. Tổng hợp hệ bám thích nghi tự động xác
định toạ độ góc mục tiêu cơ động
Nhợc điểm của HXĐTĐ góc mục tiêu tối u là mô hình gia tốc pháp
tuyến không đại diện cho mọi chuyển động cơ động của mục tiêu. Vì
vậy, sai số đánh giá toạ độ góc mục tiêu sẽ tăng khi chuyển động thực tế
của mục tiêu không phù hợp với mô hình gia tốc pháp tuyến giả định. Để
khắc phục nhợc điểm này, trong chơng 3 sẽ ứng dụng và phát triển các
thuật toán lọc thích nghi nhằm đáp ứng với sự cơ động của mục tiêu. Khi
mục tiêu cơ động, động học của nó tác động trực tiếp tới bộ lọc đánh giá
11 12
toạ độ góc đờng ngắm, do đó vấn đề nâng cao độ chính xác đợc thực
hiện khi sử dụng thuật toán thích nghi trong bộ lọc đánh giá toạ độ góc
đờng ngắm.
3.1. Mô hình không gian trạng thái của toạ độ góc mục tiêu
-
a


,
a


đợc đánh giá bởi bộ lọc riêng đã đợc tổng hợp;

-


,



đánh giá bởi bộ lọc riêng đã đợc tổng hợp;
-
n

,
n

không đợc đánh giá mà tiến hành đánh giá
m

và
m

.
- Mô hình không gian trạng thái ban đầu
m

và
m

:
)1()1()( += kkk
mmm

,
0
)0(
mm

= ,
)1()1()1()( += kkk
m
mmm


,
0
)0(
mm

=
, (3.1)
)()]()([)(
1
kkkKkz
zam

+=


, (3.2)
3.2. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cơ sở
hiệu chỉnh hệ số khuếch đại theo tín hiệu sai lệch bám

Biến đổi (3.2) để áp dụng đợc thuật toán lọc Kalman:
)()()(

)()(
11
kkKkKkzkz
ma
+=+=



;
(3.7)
áp dụng thuật toán lọc Kalman biến thể kiểu S [44], nhận đợc:
[]






>
++

=


,1,1
1,
)1()1(2)1(

)()(
)(
22
2
2111
2
2
1
Skhi
Skhi
kDkDkDK
kQkz
kS


(3.9)
[]
)(

)(

)()(
1
kkKkzkz
am

=


(3.10)

1101122
2
2111
11
)0()],1()1(2)1([
)1()(
DDkDkDkD
kSkD
=++ì
ì=



{
}
0)0(,)]1()1([
)21()1()()(
212221
1221
=+ì
ì==

DkDkD
kSkDkD
m


(3.11)
{}
2202222

2
22
)0(,)]1()1([)1(
)1()1,(
DDkQkD
kSkkD
m
m
=+ì
ì=





)()1()(
11111
kDKKkD


= ;
)()()()(
112211221
kDKKkDkDkD



== ; (3.12)
)()()(
2122222

kDKKkDkD



=
;
1
/)(
111


=

QKkDK
,
1
/)(
212


=

QKkDK
; (3.13)
)()(

)(

1
kzKkk

mm
+=


;
0
)0(

mm


=
; (3.14)
)()(

)(

2
kzKkk
mm
+=


;
0
)0(

mm

=

)1(

)1(

)(

+=

kkk
mmm

;
)1(

)1()(

=

kk
mmm

; (3.15)
3.3. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cơ sở
nhận dạng tham số mô hình trạng thái
Quá trình nhận dạng là tạo ra đánh giá
ij


của

ij

. Khi mục tiêu
không cơ động,
ij


trùng với giá trị tiền nghiệm
ij

, bộ lọc đánh giá toạ
độ góc đờng ngắm là bộ lọc Kalman thông thờng. Khi mục tiêu cơ
động,
ij


khác
ij

,
ij


sẽ thay thế cho
ij

trong thuật toán lọc.
3.3.1. Quy tắc phát hiện thời điểm cơ động
ijijij

>

,
ij

- Ngỡng (3.16)

=
=
>=
NN
j
i
nijijij
QI
,
1
1
2
)

(

ij
Q
- Trọng số;
n

- Ngỡng. (3.17)
3.3.2. Thuật toán nhận dạng tham số mô hình trạng thái

Quá trình:
)1()1()1()(

+



=
kkxkkx
pppp

(3.18)
Véc tơ đánh giá:
[
]
T
pnpp
kkkka )1(), ,1(),1()(
21
= (3.19)
Quan sát:
)()()()( kkakMkz
pp

+=
(3.21)
Phơng trình trạng thái của
a : )1()1()( += kkaka
a

(3.23)
áp dụng thuật toán lọc Kalman cho quá trình (2.23) và quan sát
(3.21) sẽ nhận đợc thuật toán nhận dạng ma trận

.
3.3.3. Thuật toán đánh giá toạ độ góc đờng ngắm
Thuật toán đánh giá
m

,
m

nh mục 3.2 với S =1; Vấn đề còn lại là
tìm thuật toán nhận dạng

. Véc tơ tham số của mô hình:
[
]
)1()1()1()1()(
22211211
= kkkkka
T
; (3.28)
- Khi mục tiêu cơ động, quy luật thay đổi của
)(ka có dạng:
)1()1()( += kkaka
a

; (3.29)
13 14

Phơng trình quan sát có dạng:
[]
)()()()(

)(

)(


kkakMkkkx
x
T
mm

+== , (3.30)








=
)1(

)1(

00
00)1(

)1(

)(
kk
kk
kM
mm
mm


, (3.31)
[]
T
x
kkk )1()1()(

=


;
áp dụng thuật toán nhận dạng tham số mô hình trạng thái, nhận đợc:
2121111111
)1(

)(

zKzKkk
aa
++=

,
1)0(

1111
==
;
2221211212
)1(

)(

zKzKkk
aa
++=
,

==
1212
)0(

;
2321312121
)1(

)(

zKzKkk
aa
++=
,

0)0(

2121
==
; (3.35)
2421412222
)1(

)(

zKzKkk
aa
++= , )1()0(

2222 cd

== .
)1(

)1(

)1(

)1(

)(

12111
= kkkkkz
mmm

; (3.36)
)1(

)1(

)1(

)1(

)(

22212
= kkkkkz
mmm


3.4. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cơ sở
sử dụng hệ thích nghi mờ
Phơng pháp nhận dạng

(mục 3.3) gặp phải một số nhợc điểm:
- Sự thay đổi của ma trận
phụ thuộc vào việc áp đặt ma trận
a
D và
a
Q . Nói cách khác, ma trận khuếch đại
a
K trong thuật toán nhận dạng

ma trận
không tính tới sự cơ động nhanh hay chậm của mục tiêu.
- Quá trình thích nghi ma trận
không sử dụng thông tin tiền
nghiệm về sự cơ động nhanh hay chậm của mục tiêu.
Luận án đề xuất một thuật toán nhận dạng ma trận

trên cơ sở N
ma trận
n
( Nn , ,2,1= ) biết trớc và đợc tạo ra từ hai lớp mô hình
mục tiêu, mỗi
n
phù hợp với mức độ cơ động nào đó. Việc xác định
mức độ ảnh hởng của từng mô hình (
n
) tới kết quả nhận dạng


đợc thực hiện bởi bộ điều khiển lôgic mờ. Sơ đồ cấu trúc của bộ lọc
đánh giá toạ độ góc đờng ngắm đợc chỉ ra trên Hình 3.4.








Lớp 1 gồm

1
N mô hình với kích thớc bằng 2, các mô hình chỉ khác
nhau bởi tham số cơ động
n
m

. Lớp 2 gồm
12
NNN = mô hình với
kích thớc bằng 3, các mô hình chỉ khác nhau bởi tham số cơ động
n
m

.
Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm gồm hai khối:
- Khối đánh giá toạ độ pha của đờng ngắm: Sử dụng bộ lọc Kalman.
- Khối nhận dạng ma trận

: Sử dụng bộ điều khiển logic mờ.
Ma trận

đợc xác định sao cho dự báo trạng thái do nó tạo ra bằng
tổng trọng số các dự báo trạng thái đợc tạo ra bởi các mô hình giả thiết.

=



+=
+==
+=
N
Nn
n
m
n
N
Nn
n
N
n
n

m
n
N
Nn
n
1
11
1
2
2
1
1
1
1
1
)1(00
10
1



; (3.48)
Mô hình biểu diễn sự thay đổi của trọng số
)(k
n

đợc lựa chọn:
()

=

+
+
=
N
i
ii
nn
n
k
k
k
1
)1(
)1(
)(



(3.49)
Với
nn
K


ì= , constK
=

, thì:

K
Kk
k
nn
n
+
+
=
1
)1(
)(
(3.50)


Giữ chậm


Tính



Hệ mờ

K
K

1

n

N








Nhận dạng tham số
)(kz
)(

kx
)(

kx

H
ình 3.4. Sơ đồ cấu trúc bộ
lọc đánh giá toạ độ góc
đờng ngắm sử dụng hệ mờ
15 16
Để xác định
n

, ( Nn , ,2,1= ), sử dụng bộ điều khiển logic mờ với
đầu vào là sai lệch của đánh giá trạng thái so với dự báo trạng thái

)(k

, )(k

và )(k

&

. Hệ mờ đảm bảo tăng hiệu quả của mô hình
đợc xem là hợp lý nhất đến mô hình nhận dạng. Tức là, nếu mô hình thứ
n là hợp lý thì
n

nhận giá trị lớn còn
i

( ni ) nhận giá trị nhỏ.
Khâu mờ hoá xác định độ hợp lý của từng mô hình giả thiết theo từng
thành phần phần sai số dự báo; thiết bị hợp thành xác định độ hợp lý của
các mô hình từ các luật mờ; mỗi luật mờ xác định mỗi mô hình giả thiết
chiếm u thế; khâu giải mờ xác định độ hợp lý của mỗi mô hình.
Kết luận chơng 3
1. Thuật toán lọc thích nghi có phát hiện cơ động trên cơ sở hiệu
chỉnh hệ số khuếch đại theo tín hiệu sai lệch bám do hệ số khuếch đại
tăng khi mục tiêu cơ động sẽ làm tăng ảnh hởng của nhiễu quan sát đến
kết quả đánh giá nên độ chính xác đánh giá không cao nhất là đối với
thành phần
m

. Vì vậy tuy đơn giản nhng để sử dụng đợc cần thiết

phải có những cải thiện.
2. Thuật toán lọc thích nghi có phát hiện cơ động trên cơ sở nhận
dạng tham số mô hình trạng thái do ma trận dự báo liên tục đợc nhận
dạng nên dự báo trạng thái sẽ chính xác hơn và do không thực hiện tăng
hệ số khuếch đại nên không làm tăng ảnh hởng của nhiễu quan sát tới
đánh giá trạng thái. Vì vậy, độ chính xác đánh giá trạng thái của thuật
toán đợc nâng cao. Tuy nhiên, do việc thích nghi ma trận chuyển trạng
thái cha sử dụng thông tin tiền nghiệm về mức độ cơ động khác nhau
của mục tiêu nên độ chính xác nhận dạng đối với các trờng hợp cơ động
khác nhau là khác nhau.
3. Thuật toán lọc thích nghi có phát hiện cơ động trên cơ sở sử dụng
hệ thích nghi mờ nhờ việc kiểm soát độ hợp lý của từng mô hình thành
phần và tăng trọng số của mô hình hợp lý nhất trong mô hình nhận dạng
nên độ chính xác nhận dạng đợc cải thiện trong các trờng hợp mục
tiêu cơ động với mức độ khác nhau. Bằng việc áp dụng bộ điều khiển mờ
thích nghi đã nhận đợc thuật toán đơn giản hơn, tránh đợc kỹ thuật
đánh giá đa mô hình rất phức tạp.
Chơng 4. Mô phỏng hệ bám tự động xác định toạ độ
góc mục tiêu
Chỉ tiêu chất lợng của hệ bám đợc đánh giá thông qua sai số đánh
giá trạng thái. Do bản thân sai số đánh giá trạng thái là quá trình ngẫu
nhiên, nên để so sánh chỉ tiêu chất lợng của các thuật toán cần phải thực
hiện theo phơng pháp thử nghiệm Monte - Carlo. Quá trình mô phỏng
đợc thực hiện theo hai phơng án, đó là:
* Mô phỏng riêng bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm thích nghi;
* Mô phỏng hệ toạ độ góc mục tiêu sử dụng các thuật toán tối u và
thích nghi trong thành phần của vòng điều khiển TBB.
4.1. Mô phỏng các bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm thích nghi
4.1.1. Tạo quỹ đạo mẫu
Quỹ đạo mẫu đợc tạo ra từ mô hình động học;

4.1.2. Khảo sát ảnh hởng các tham số của mô hình tới sai số đánh giá
toạ độ góc đờng ngắm của thuật toán lọc Kalman
Sử dụng thuật toán lọc Kalman để đánh giá trạng thái
m

và
m

cho
hai trờng hợp sau đây; Sai số bình phơng trung bình (MSE) của đánh
giá
m


và
m


đợc xác định sau 100 lần thử nghiệm Monte-Carlo.
*
]/1[5,0 s
m
=


22
001,0=
m

,
2
01,0 ,
2
0008,0 ])/[(
2
srad

Hình 4.4. MSE đánh giá
m


Hình 4.5. MSE đánh giá
m



17 18
*
])/[(001,0
222
srad
m
=


;
1,0=
m

,
5,0
và
]/1[1 s
.


Hình 4.8.a. MSE đánh giá
m


Hình 4.8.b. MSE đánh giá
m



Từ kết quả mô phỏng thấy rằng, không thể lựa chọn
m

và
2
m


cố
định phù hợp với tất cả các chuyển động thực tế của mục tiêu.
4.1.3. Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm có phát hiện cơ động
trên cơ sở hiệu chỉnh hệ số khuếch đại theo tín hiệu sai lệch bám
*
]/1[5,0 s

m
=

, ]/[001,0 srad
m
=


.


Hình 4.9.b. Sai số đánh giá
m


Hình 4.10.b. Sai số đánh giá
m



Thuật toán này tơng đối đơn giản, nhng độ chính xác không cao.
4.1.4. Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm có phát hiện cơ động
trên cơ sở nhận dạng tham số mô hình trạng thái
*
]/1[5,0 s
m
=

; ])/[(001,0
222

srad
m
=


;


Hình 4.11.b. Sai số đánh giá
m


Hình 4.12.b. Sai số đánh giá
m



Từ kết quả mô phỏng thấy rằng, sai số đánh giá cả toạ độ góc và tốc
độ góc đều nhỏ.
4.1.5. Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm có phát hiện cơ động
trên cơ sở sử dụng hệ thích nghi mờ
Bảng 4.2. Tham số bộ lọc sử dụng hệ thích nghi mờ
Lớp 1 Lớp 2 Tham số khác
1
N
m


2
N

m


n

max

m


4 0.001 0.33 0.66 1 4 1 0.66 0.33 0.001 0.25 0.9 0.002
Kết quả mô phỏng chỉ ra rằng, sai số đánh giá khi sử dụng hệ mờ thích
nghi nhỏ ngay cả khi mục tiêu chuyển động với tốc độ góc thay đổi.


Hình 4.13.b. Sai số đánh giá
m


Hình 4.13.b. Sai số đánh giá
m



4.1.6. So sánh các bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm thích nghi.
MSE của đánh giá
m


và

m


sau 100 lần thử nghiệm Monte-Carlo
chỉ ra trên Hình 4.15; 4.16.
Sai số đánh giá toạ độ góc và tốc độ góc của hai phơng pháp gần nh
tơng đơng nhau khi tốc độ đờng ngắm gần nh gần nh không đổi. Khi
mục tiêu bắt đầu cơ động sai số của hai phơng pháp đều tăng. Sau đó
với phơng pháp sử dụng hệ thích nghi mờ sai số nhanh chóng giảm.


Hình 4.15. MSE đánh giá
m


Hình 4.16. MSE đánh giá
m



4.2. Mô phỏng hệ toạ độ góc mục tiêu sử dụng các thuật toán tối u
và thích nghi
4.2.1. Tổ chức mô phỏng
Việc mô phỏng hệ toạ độ góc mục tiêu cần phải đặt nó trong thành
19 20
Kalman
S

Kalman
Kalman

S
Kalman
Nhận dạn
g
tham số
Nhận dạn
g
mờ
Nhận dạn
g
tham số
Nhận dạn
g
mờ
phần của vòng điều khiển. Để mô phỏng HXĐTĐ góc mục tiêu, trong
mục này đã xây dựng mô hình mục tiêu; xây dựng các mô hình chuyển
động của TBB, xây dựng các mô hình của các bộ đo.
4.2.2. Lựa chọn các tham số của hệ xác định toạ độ
Bảng 4.3. Các tham số của hệ toạ độ góc mục tiêu
Tham số Giá trị Tham số Giá trị
T
j



1 [m/s
2
]
b
1 [1/s]

T
j
z


3 [m/s
2
]
T

10 [s]



0,2 [1/s]
0


5 [
o
]




0,05 [
o
/s]
0

1 [
o
/s]


z

0,01 [
o
]
cp
T
8 [s]
a



0,01 [
o
/s]
cp
u

1
a
z

0,1 [
o
]
Với hệ toạ độ sử dụng thuật toán tối u:
]/[40
2
sm
m
j
=

;
]/1[01,0 s
m
j
=

; ]/[01,0
1
s
o
z
=

.
Với HXĐTĐ sử dụng thuật toán thích nghi nhận dạng tham số mô
hình trạng thái:
]/[06,0 s
o
m

=


;
]/1[4,0 s
m
=


; ]/[01,0
1
s
o
z
=

.
Đối với HXĐTĐ sử dụng hệ thích nghi mờ sử dụng 8 mô hình với:
]/1[2,0;33,0;66,0;1;1;66,0;33,0;2,0 s
m
=

;
]/[01,0
2
s
o
m

=

&


;
]/[01,0
1
s
o
z
=

.
4.2.3. Mô phỏng các hệ xác định toạ độ góc mục tiêu
4.2.3.1. Trờng hợp mục tiêu chuyển động thẳng đều
Tham số mục tiêu:
]/[350 smV
m
= ,
o
m
1=

, 0=
m
j .


Hình 4.23.a. MSE đánh giá
n

Hình 4.23. b. MSE đánh giá
n


Sai số đánh giá
n

của các thuật toán là tơng đơng nhau
])/[(1045,0)(
24
soMSE
m

ì

; Sai số đánh giá
n

của thuật toán tối u
rất nhỏ (
])/[(101,0)(
223
soMSE
m

ì

), tuy nhiêu sai số này tăng khi
TBB tiếp cận gần mục tiêu. Sai số đánh giá
n

của thuật toán sử dụng hệ
thích nghi mờ
])/[(105.1)(
223
soMSE
m

ì

lớn hơn, tuy nhiên cả hai
phơng pháp thích nghi đều cho sai số nhỏ.
4.2.3.2. Trờng hợp mục tiêu cơ động
Tham số mục tiêu:
]/[350 smV
m
=
,
o
m
1=

;


Hình 4.27.a. MSE đánh giá
n

Hình 4.27.b. MSE đánh giá
n

- Khi mục tiêu cơ động với thay đổi gia tốc lớn, HXĐTĐ góc mục
tiêu tối u xuất hiện sai số lớn cả theo góc lẫn tốc độ góc. Sai số cực đại
])/[(108)(
23
soMSE
m

ì

,
])/[(02,0)(
22
soMSE
m


.
- HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở nhận dạng tham số mô hình trạng
thái có sai số đánh giá nhỏ cả theo góc và tốc độ góc
])/[(105,0)(
23
soMSE
m

ì

,
])/[(01,0)(

22
soMSE
m


.
- HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở hệ thích nghi mờ độ chính xác
đợc cải thiện theo cả toạ độ góc và tốc độ góc
])/[(101,0)(
23
soMSE
m

ì

, ])/[(0052,0)(
22
soMSE
m


.
Kết luận chơng 4
1. Không thể lựa chọn một mô hình không gian trạng thái phù hợp
với mọi chuyển động của mục tiêu, đặc biệt trong trờng hợp mục tiêu
cơ động; bởi vì mỗi mô hình lựa chọn chỉ phù hợp với chuyển động của
mục tiêu với tần suất và cờng độ cụ thể.
2. HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở thuật toán lọc tối u có độ chính
21 22
xác đánh giá toạ độ cao trong trờng hợp mục tiêu không cơ động

(
])/[(1045,0)(
24
soMSE
m

ì

, ])/[(101,0)(
223
soMSE
m

ì

); trong
trờng hợp mục tiêu cơ động độ chính xác XĐTĐ mục tiêu sẽ giảm
(
])/[(108)(
23
soMSE
m

ì

,
])/[(02,0)(
22
soMSE
m

).
3. HXĐTĐ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cơ sở nhận dạng mô
hình trạng thái có độ chính xác đánh giá toạ độ cao hơn so với HXĐTĐ góc
mục tiêu trên cơ sở thuật toán lọc tối u trong trờng hợp mục tiêu cơ động
(
])/[(105,0)(
23
soMSE
m

ì

,
])/[(01,0)(
22
soMSE
m


).
4. HXĐTĐ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cở sở hệ thích
nghi mờ có độ chính xác đánh giá cao theo cả vị trí và tốc độ trong
trờng hợp mục tiêu cơ động (
])/[(101,0)(
23
soMSE
m

ì

,
])/[(0052,0)(
22
soMSE
m


).
Kết luận v kiến nghị
Kết luận
Xuất phát từ mục đích nghiên cứu Tổng hợp hệ bám góc trong đài ra
đa trên cơ sở ứng dụng các phơng pháp xử lý tín hiệu hiện đại, luận án
đã tập trung nghiên cứu xây dựng HXĐTĐ góc mục tiêu trong điều kiện
mục tiêu cơ động cho một hệ thống điển hình đó là HXĐTĐ góc mục
tiêu trên TBB. Từ kết quả nghiên cứu có thể rút ra kết luận sau:
1. HXĐTĐ góc mục tiêu một vòng bám đang sử dụng trong các TBB
hiện nay mặc dù có cấu trúc đơn giản nhng độ chính xác không cao đặc
biệt trong trờng hợp mục tiêu cơ động; Vì vậy vấn đề tổng hợp HXĐTĐ
góc mục tiêu có độ chính xác cao trong điều kiện mục tiêu cơ động là
nhu cầu cần thiết mà thực tiễn đặt ra.
2. Trong HXĐTĐ góc mục tiêu tối u nhiều vòng bám, yếu tố cơ
động của mục tiêu đợc tính tới nhờ mô hình gia tốc pháp tuyến của mục
tiêu
m
j . Mô hình này đợc đặc trng bởi tần suất cơ động
m
j

và cờng
độ cơ động
2
m
j

. Tham số
m
j

và
2
m
j

chỉ đợc lựa chọn bằng hằng số,
nên nó không đại diện cho mọi chuyển động cơ động của mục tiêu; sai
số bám sát sẽ tăng khi chuyển động thực tế của mục tiêu không phù hợp
với mô hình giả thiết.
3. HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở nhận dạng mô hình trạng thái và
HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở hệ thích nghi mờ đã khắc phục đợc
các nhợc điểm của HXĐTĐ góc mục tiêu tối u, đáp ứng đợc với sự
cơ động đa dạng của mục tiêu nhờ việc thích nghi ma trận chuyển trạng
thái. Đặc biệt với việc sử dụng hệ mờ ma trận chuyển trạng thái đợc
thích nghi trên cơ sở các mô hình giả thiết, nhờ đó nó có khả năng nâng
cao độ chính xác nhận dạng.
4. Từ kết quả mô phỏng thấy rằng, độ chính xác XĐTĐ góc và tốc độ
góc của HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở nhận dạng mô hình trạng thái
và HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở hệ thích nghi mờ tơng đơng nhau,
tuy nhiên trong giai đoạn đầu cơ động HXĐTĐ góc sử dụng hệ mờ có độ

chính xác cao hơn.
Các đóng góp mới của luận án:
- Xây dựng đợc hệ xác định toạ độ góc mục tiêu cơ động trên cơ sở
ứng dụng thuật toán lọc Kalman thích nghi nhận dạng tham số ma trận
chuyển trạng thái.
- Xây dựng đợc hệ xác định toạ độ góc mục tiêu cơ động trên cơ sở
tổng hợp thuật toán lọc thích nghi bằng cách kết hợp bộ lọc Kalman với
hệ logic mờ.
Kiến nghị
Để có thể ứng dụng các kết quả của luận án, các hệ thống đo lờng và
điều khiển trên khoang thiết bị bay cần phải đợc thiết kế trên nền công
nghệ số. Các thuật toán thích nghi bám sát mục tiêu cơ động cũng có thể
mở rộng cho các hệ thống bám sát sử dụng cho các đài ra điều khiển hoả
lực đặt dới mặt đất.

23 24