Nghiên cứu nâng cao độ chính xác của tên lửa tự dẫn trong điều kiện mục tiêu cơ động bất định trên cơ sở xây dựng hệ xác định tọa độ mục tiêu tối ưu thích nghi dùng mạng nơ ron
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.63 MB, 142 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
BỘ QUỐC PHÒNG
HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ
VŨ ĐỨC TRƯỜNG
NGHIÊN CỨU NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA TÊN
LỬA TỰ DẪN TRONG ĐIỀU KIỆN MỤC TIÊU CƠ ĐỘNG
BẤT ĐỊNH TRÊN CƠ SỞ XÂY DỰNG HỆ XÁC ĐỊNH TỌA
ĐỘ MỤC TIÊU TỐI ƯU THÍCH NGHI DÙNG MẠNG NƠ RON
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
HÀ NỘI – NĂM 2016
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
BỘ QUỐC PHÒNG
HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ
VŨ ĐỨC TRƯỜNG
NGHIÊN CỨU NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA TÊN
LỬA TỰ DẪN TRONG ĐIỀU KIỆN MỤC TIÊU CƠ ĐỘNG
BẤT ĐỊNH TRÊN CƠ SỞ XÂY DỰNG HỆ XÁC ĐỊNH TỌA
ĐỘ MỤC TIÊU TỐI ƯU THÍCH NGHI DÙNG MẠNG NƠ RON
Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Mã số: 62 52 02 16
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS. TS NGUYỄN TĂNG CƯỜNG
2. TS TRƯƠNG ĐĂNG KHOA
HÀ NỘI – NĂM 2016
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết
quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất
kỳ một công trình nào khác.
Tác giả
Vũ Đức Trường
ii
LỜI CẢM ƠN
Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến thầy giáo hướng
dẫn khoa học, PGS. TS Nguyễn Tăng Cường và TS. Trương Đăng Khoa, đã
định hướng nghiên cứu, chỉ dẫn về phương pháp luận, giúp đỡ và khuyến
khích tôi hoàn thành luận án.
Tôi cũng xin cảm ơn các nhà khoa học và tập thể cán bộ giáo viên Bộ
môn Tự động và KT Tính/ Khoa Kỹ thuật Điều khiển và các đồng nghiệp
trong Khoa Kỹ thuật Điều khiển đã quan tâm đóng góp ý kiến giúp tôi hoàn
thiện nội dung nghiên cứu.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè và người thân đã luôn chia sẻ,
động viên tinh thần, giúp tôi có thêm nghị lực để hoàn thành nội dung của
luận án.
iii
MỤC LỤC
Lời cam đoan.....................................................................................................i
Lời cám ơn........................................................................................................ii
Mục lục............................................................................................................iii
Danh mục các chữ viết tắt và ký hiệu.............................................................vii
Danh mục các hình vẽ ……………................................................................ix
MỞ ĐẦU….......................................................................................................1
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ
LÝ THUYẾT LỌC TỐI ƯU VÀ ỨNG DỤNG
TRONG ĐIỀU KHIỂN TÊN LỬA TỰ DẪN............................................... 12
1.1. Cơ sở lý thuyết lọc tối ưu................................................................... 12
1.1.1. Bộ lọc tối ưu tuyến tính Kalman ................................................. 12
1.1.2. Xây dựng bộ lọc phi tuyến cận tối ưu ......................................... 13
1.2. Phân tích động học điều khiển TLTD với hệ tọa độ tuyến tính .......... 17
1.3. Phân tích động học điều khiển TLTD với hệ tọa độ phi tuyến ........... 21
1.4. Tổng hợp thuật toán lọc Kalman bám tọa độ mục tiêu trên TLTD ..... 26
1.4.1. Thuật toán bộ lọc Kalman cho hệ xác định tọa độ mục tiêu với đặc
tính phân biệt dạng tuyến tính............................................................... 26
1.4.2. Phương pháp thử nghiệm thống kê và mô phỏng máy tính.......... 29
1.5. Mô phỏng, đánh giá kết quả.............................................................. 33
1.5.1 Số liệu ban đầu ............................................................................ 33
1.5.2 Kết quả mô phỏng ....................................................................... 34
1.6. Kết luận chương 1 ............................................................................. 43
iv
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG HỆ XÁC ĐỊNH TỌA ĐỘ MỤC TIÊU CƠ
ĐỘNG TRÊN CƠ SỞ THUẬT TOÁN LỌC TỐI ƯU VỚI ĐIỀU KHIỂN
TỐI ƯU TRỤC ĐỊNH HƯỚNG ANTEN…………………………………...44
2.1. Đặt vấn đề ......................................................................................... 44
2.2. Tổng hợp thuật toán lọc phi tuyến kết hợp điều khiển tối ưu trục định
hướng Anten trên tên lửa tự dẫn ............................................................... 44
2.3. Tổng hợp thuật toán lọc Kalman kết hợp điều khiển tối ưu trục định
hướng anten trên tên lửa tự dẫn ................................................................ 55
2.4. Kết quả mô phỏng ............................................................................. 58
2.4.1. Các điều kiện ban đầu................................................................. 58
2.4.2. Trường hợp lọc phi tuyến dùng tuyến tính hóa thống kê với điều
khiển tối ưu trục định anten .................................................................. 58
2.4.3. Trường hợp sử dụng lọc Kalman với điều khiển tối ưu trục định
hướng anten trên TLTD........................................................................ 60
2.5. Kết luận chương 2 ............................................................................. 63
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ XÁC ĐỊNH TỌA ĐỘ MỤC TIÊU CƠ
ĐỘNG BẤT ĐỊNH TRÊN CƠ SỞ THUẬT TOÁN LỌC TỐI ƯU THÍCH
NGHI DÙNG MẠNG NƠ RON…………………………………………….64
3.1. Đặt vấn đề…………………………………………………………….64
3.2. Cơ sở lọc phi tuyến thích nghi dùng mạng nơ ron cho hệ thống phi
tuyến bất định........................................................................................... 65
3.2.1. Các định lý về xấp xỉ hàm phi tuyến dùng mạng nơ ron............ 65
3.2.2. Cơ sở động học hệ thống phi tuyến bất định .............................. 66
3.2.3. Bộ lọc thích nghi dùng mạng nơ ron và động học sai số ............ 67
3.3. Cơ sở lọc phi tuyến thích nghi dùng mạng nơ ron cho hệ thống phi
tuyến bất định có tính đến tác động điều khiển vào hệ thống .................... 69
v
3.3.1. Cơ sở động học hệ thống phi tuyến bất định có tác động đầu vào69
3.3.2. Bộ lọc thích nghi và động học sai số........................................... 70
3.4. Xây dựng thuật toán lọc phi tuyến cận tối ưu thích nghi cho hệ xác
định tọa độ mục tiêu cơ động bất định dùng mạng nơ ron ........................ 73
3.4.1. Trường hợp mạng nơ ron được chỉnh định theo tín hiệu quan sát 73
3.4.2. Trường hợp mạng Nơron được chỉnh định theo tín hiệu quan sát và
tín hiệu tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến tên lửa .......................................... 79
3.5. Xây dựng thuật toán lọc Kalman thích nghi dùng mạng nơ ron với điều
khiển tối ưu trục định hướng anten ........................................................... 83
3.5.1. Trường hợp mạng nơ ron được chỉnh định theo tín hiệu quan sát 83
3.5.2. Trường hợp mạng nơron được chỉnh định theo tín hiệu quan sát và
theo tín hiệu tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến tên lửa................................... 85
3.6. Mô phỏng, đánh giá kết quả.............................................................. 88
3.6.1 Số liệu ban đầu ............................................................................ 88
3.6.2. Trường hợp hệ xác định tọa độ phi tuyến thích nghi dùng mạng
nơ ron được chỉnh định theo tín hiệu quan sát ...................................... 88
3.6.3. Trường hợp hệ xác định tọa độ phi tuyến thích nghi dùng mạng
nơ ron được chỉnh định theo tín hiệu quan sát và thành phần tỷ lệ với gia
tốc pháp tuyến tên lửa........................................................................... 91
3.6.4. Trường hợp sử dụng lọc Kalman thích nghi dùng mạng nơ ron
chỉnh định theo tín hiệu quan sát .......................................................... 93
3.6.5. Trường hợp sử dụng lọc Kalman thích nghi dùng mạng nơ ron
chỉnh định theo tín hiệu quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp
tuyến tên lửa......................................................................................... 96
3.7. Kết luận chương 3 ............................................................................ 99
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ………………………………………..........101
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ……………………….........104
vi
TÀI LIỆU THAM KHẢO………………………………………………….105
PHỤ LỤC ………………………………………………………………….112
vii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU
1. Chữ viết tắt
TLTD
Tên lửa tự dẫn
XĐTĐ
Xác định tọa độ
NN
Mạng Nơ ron
INS
Hệ thống dẫn đường quán tính
GPS, GLONASS
Hệ thống dẫn dường vệ tinh
2. Ký hiệu
Ký hiệu
Đơn vị
Ý nghĩa
aM
m/s2
Gia tốc pháp tuyến tên lửa
aT
m/s2
Gia tốc pháp tuyến mục tiêu
D
m
Cự ly từ tên lửa tới mục tiêu
L
m
Kích thước lớn nhất của mục tiêu
D0
m
Cự ly ban đầu giữa tên lửa và mục tiêu
Vc
m/s
Vận tốc tiếp cận tên lửa- mục tiêu
rad
Góc quay đường ngắm
w
Nhiễu tạo quá trình
Nhiễu đo lường
1/s
Tần suất cơ động của mục tiêu
T
s
Chu kì cơ động của mục tiêu
Sw
m2/s3
Cường độ cơ động của mục tiêu
t
s
Bước tính của chương trình mô phỏng
N
h(t)
Số phép thử Monte-Carlo
m
Sai số dẫn tại điểm gặp tên lửa- mục tiêu
viii
X1
rad
Góc đường ngắm tên lửa- mục tiêu
X2
rad/s
Tốc độ góc đường ngắm tên lửa- mục tiêu
X3
m/s2
Gia tốc pháp tuyến mục tiêu
ad
Vector phần tử thích nghi đầu ra của mạng nơ ron
ix
DANH MỤC HÌNH VẼ
TT
1
2
3
4
5
5
6
7
Tên hình vẽ
Hình 1.1. Mô hình động học kinh điển của TLTD
với đặc tính phân biệt dạng tuyến tính
Hình 1.2. Đặc tính bộ phân biệt dạng tuyến tính
Hình 1.3. Đồ thị sai số dẫn theo thời gian với hệ tọa
độ tuyến tính
Hình 1.4. Đặc tính bộ phân biệt dạng phi tuyến
Hình 1.5. Mô hình động học kinh điển của TLTD
với đặc tính phân biệt dạng phi tuyến
Hình 1.6. Đồ thị sai số dẫn theo thời gian với hệ tọa
độ phi tuyến
Hình 1.7. Sơ đồ động học vòng điều khiển tên lửa tự
dẫn với hệ tọa độ dùng bộ lọc Kalman
Hình 1.8. Sơ đồ cấu trúc hệ xác định tọa độ dùng lọc
Kalman
Trang
17
18
21
22
22
25
26
28
Hình 1.9. Một số thể hiện của gia tốc pháp tuyến
8
mục tiêu với tham số =0.2, Sw=502 và aT(0)=0
35
Hình 1.10. Một số thể hiện của gia tốc pháp tuyến
9
mục tiêu với tham số =0.2, Sw=502 và aT(0)=20
36
Hình 1.11. Một số thể hiện của gia tốc pháp tuyến
10
mục tiêu với tham số =0.2, Sw=702 và aT(0)=0
37
Hình 1.12. Một số thể hiện của gia tốc pháp tuyến
11
mục tiêu với tham số =0.2, Sw=702 và aT(0)=20
38
x
Hình 1.13. Một số thể hiện của gia tốc pháp tuyến
12
mục tiêu với tham số =0.2, Sw=352 và aT(0)=0
39
Hình 1.14. Một số thể hiện của gia tốc pháp tuyến
13
mục tiêu với tham số =0.2, Sw=352 và aT(0)=20
40
Hình 1.15. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
14
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=502 khi
41
dùng lọc Kalman
Hình 1.16. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
15
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=352 khi
41
dùng lọc Kalman
Hình 1.17. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
16
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=702 khi
42
dùng lọc Kalman
Hình 1.18. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
17
ứng với các tham số mô hình mục tiêu khác nhau khi
42
dùng lọc Kalman
18
19
Hình 2.1. Sơ đồ khối hệ bám góc mục tiêu
Hình 2.2. Đặc tính phân biệt của bộ phân lập định
hướng Rađa tự dẫn kiểu đơn xung
45
46
Hình 2.3. Sơ đồ động học vòng điều khiển tên lửa tự
20
dẫn (đặc tính phân biệt phi tuyến) với điều khiển tối
46
ưu trục định hướng anten
Hình 2.4. Sơ đồ cấu trúc hệ xác định tọa độ dùng lọc
21
phi tuyến với đồng thời điều khiển tối ưu trục định
54
hướng anten
22
Hình 2.5. Đặc tính phân biệt tuyến tính của bộ phân
55
xi
lập định hướng Rađa tự dẫn kiểu đơn xung
Hình 2.6. Sơ đồ động học vòng điều khiển tên lửa tự
dẫn (đặc tính phân biệt tuyến tính) với điều khiển tối
55
ưu trục định hướng anten
23
Hình 2.7. Sơ đồ cấu trúc hệ xác định tọa độ dùng lọc
Kalman với điều khiển tối ưu trục định hướng anten
57
Hình 2.8. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
24
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=502 khi
59
dùng lọc phi tuyến sử dụng tuyến tính hóa thống kê
Hình 2.9. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
25
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=352 khi
59
dùng lọc phi tuyến sử dụng tuyến tính hóa thống kê
Hình 2.10. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
26
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=702 khi
60
dùng lọc phi tuyến sử dụng tuyến tính hóa thống kê
Hình 2.11. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
27
ứng với các tham số mô hình mục tiêu khác nhau khi
60
dùng lọc phi tuyến sử dụng tuyến tính hóa thống kê
Hình 2.12. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
28
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=502 khi
61
dùng lọc Kalman
Hình 2.13. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
29
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=352 khi
61
dùng lọc Kalman
Hình 2.14. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
30
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=702 khi
62
xii
dùng lọc Kalman
Hình 2.15. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
31
ứng với các tham số khác nhau của mô hình mục
62
tiêu khi dùng lọc Kalman
32
33
34
Hình 3.1. Bộ lọc Kalman mở rộng tăng cường với
một mạng nơ ron
Hình 3.2. Mô hình tạo lập gia tốc mục tiêu có chứa
thành phần bất định
Hình 3.3. Cấu trúc mạng nơron tham số hóa tuyến
tính khi chỉnh định theo tín hiệu quan sát
68
74
76
Hình 3.4. Sơ đồ cấu trúc hệ xác định tọa độ phi
35
tuyến thích nghi dùng mạng Nơ ron chỉnh định theo
tín hiệu quan sát với đồng thời điều khiển tối ưu trục
78
định hướng anten
Hình 3.5. Cấu trúc mạng nơron tham số hóa tuyến
36
tính chỉnh định theo tín hiệu quan sát và thành phần
81
tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến tên lửa
Hình 3.6. Sơ đồ cấu trúc hệ xác định tọa độ phi
tuyến thích nghi dùng mạng Nơ ron được chỉnh định
37
theo tín hiệu quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc
82
pháp tuyến tên lửa với đồng thời điều khiển tối ưu
trục định hướng anten
Hình 3.7. Sơ đồ cấu trúc hệ xác định tọa độ Kalman
38
thích nghi dùng mạng Nơ ron được chỉnh định theo
tín hiệu quan sát với đồng thời điều khiển tối ưu trục
định hướng anten
84
xiii
Hình 3.8. Sơ đồ cấu trúc hệ xác định tọa độ Kalman
thích nghi dùng mạng Nơ ron chỉnh định theo tín
39
hiệu quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp
87
tuyến tên lửa với đồng thời điều khiển tối ưu trục
định hướng anten
Hình 3.9. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=502 khi
40
dùng lọc phi tuyến thích nghi sử dụng tuyến tính hóa
89
thống kê và mạng nơ ron chỉnh định theo tín hiệu
quan sát
Hình 3.10. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=352 khi
41
dùng lọc phi tuyến thích nghi sử dụng tuyến tính hóa
89
thống kê và mạng nơ ron chỉnh định theo tín hiệu
quan sát
Hình 3.11. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=702 khi
42
dùng lọc phi tuyến thích sử dụng tuyến tính hóa
90
thống kê và mạng nơ ron chỉnh định theo tín hiệu
quan sát
Hình 3.12. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
ứng với các tham số khác nhau của mô hình mục tiêu
43
khi dùng lọc phi tuyến thích nghi sử dụng tuyến tính
90
hóa thống kê và mạng nơ ron chỉnh định theo tín
hiệu quan sát
44
Hình 3.13. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
91
xiv
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=502 khi
dùng lọc phi tuyến thích sử dụng tuyến tính hóa
thống kê và mạng nơ ron chỉnh định theo tín hiệu
quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến
tên lửa
Hình 3.14. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=352 khi
45
dùng lọc phi tuyến thích sử dụng tuyến tính hóa
92
thống kê và mạng nơ ron chỉnh định theo tín hiệu
quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến
tên lửa
Hình 3.15. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=702 khi
46
dùng lọc phi tuyến thích sử dụng tuyến tính hóa
92
thống kê và mạng nơ ron chỉnh định theo tín hiệu
quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến
tên lửa
Hình 3.16. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
ứng với các tham số khác nhau của mô hình mục tiêu
47
khi dùng lọc phi tuyến thích sử dụng tuyến tính hóa
thống kê và mạng nơ ron chỉnh định theo tín hiệu
93
quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến
tên lửa
Hình 3.17. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
48
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=502 khi
dùng lọc Kalman thích nghi chỉnh định theo tín hiệu
94
xv
quan sát
Hình 3.18. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
49
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=352 khi
95
dùng lọc Kalman thích nghi chỉnh định theo tín hiệu
quan sát
Hình 3.19. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
50
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=702 khi
95
dùng lọc Kalman thích nghi chỉnh định theo tín hiệu
quan sát
Hình 3.20. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
51
ứng với các tham số khác nhau của mô hình mục tiêu
khi dùng lọc Kalman thích nghi chỉnh định theo tín
96
hiệu quan sát
Hình 3.21. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=502 khi
52
dùng lọc Kalman thích nghi chỉnh định theo tín hiệu
96
quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến
tên lửa
Hình 3.22. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=352 khi
53
dùng lọc Kalman thích nghi chỉnh định theo tín hiệu
97
quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến
tên lửa
Hình 3.23. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
54
với mô hình mục tiêu có tham số =0.2, Sw=702 khi
dùng lọc Kalman thích nghi chỉnh định theo tín hiệu
97
xvi
quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp tuyến
tên lửa
Hình 3.24. Đồ thị biểu diễn sai số dẫn theo thời gian
ứng với các tham số khác nhau của mô hình mục tiêu
55
khi dùng lọc Kalman thích nghi chỉnh định theo tín
hiệu quan sát và thành phần tỷ lệ với gia tốc pháp
tuyến tên lửa
98
1
MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Vũ khí trang bị kỹ thuật (VKTBKT) của Quân đội nhân dân Việt Nam
trong những năm gần đây được bổ sung nhiều loại thế hệ mới và hiện đại,
trong đó có các hệ thống tên lửa tự dẫn. Các trang bị mới này đòi hỏi những
đầu tư nghiên cứu phát triển giúp cho việc khai thác VKTBKT đạt hiệu quả
cao, làm cơ sở cho việc chủ động tạo nguồn vật tư bảo đảm kỹ thuật, làm chủ
kỹ thuật công nghệ và từng bước cải tiến, hiện đại hóa các VKTBKT. Trong
nhiều hệ thống điều khiển tên lửa mới hiện nay, phương thức điều khiển ở
giai đoạn cuối thường được áp dụng là phương pháp tự dẫn do tính chính xác
cao khi dẫn tới cả mục tiêu di động lẫn mục tiêu cố định. Vì vậy những hệ
thống này được áp dụng rộng rãi để dẫn tên lửa tới các mục tiêu áp dụng cho
tên lửa phòng không, tên lửa hàng không, tên lửa đối hải và tên lửa chống
tăng nhằm tiêu diệt các mục tiêu có tính cơ động cao.
Hệ thống tự dẫn bảo đảm sự di chuyển theo yêu cầu của vũ khí đánh
chặn (cụ thể là tên lửa) theo tín hiệu đến từ mục tiêu. Về mặt vật lý, các hệ
thống tự dẫn được chia thành các lớp hệ thống tự dẫn laser, hệ thống tự dẫn
quang truyền hình dùng camera ảnh nhiệt hoặc camera quan sát ngày đêm, hệ
thống tự dẫn hồng ngoại, hệ thống tự dẫn radar dùng sóng vô tuyến điện.
Trong quá trình tự dẫn tên lửa tới mục tiêu, các tham số điều khiển và
các thông tin tọa độ dịch chuyển tương đối của tên lửa với mục tiêu luôn
được kiểm soát bằng các phân hệ kỹ thuật khác nhau bởi những hệ thống máy
tính xử lý tin chuyên dụng. Những thiết bị xác định các tọa độ tương đối giữa
tên lửa và mục tiêu gọi là các hệ xác định tọa độ mục tiêu trên tên lửa tự dẫn.
Ngoài các tín hiệu điều khiển, hệ xác định tọa độ mục tiêu còn chịu tác động
của những nhiễu loạn ảnh hưởng tới độ chính xác xác định tọa độ mục tiêu.
Ví dụ các nhiễu loạn này là: nội tạp của máy thu của hệ xác định tọa độ, sự
2
nhấp nháy của tín hiệu phản xạ từ mục tiêu, nhiễu chế áp trong các hệ thống
tác chiến điện tử v.v…
Trong thực tiễn, các hệ thống tự dẫn luôn được quan tâm nâng cao độ
chính xác dẫn tới mục tiêu. Ví dụ, tên lửa P-73 (tên lửa đánh chặn) với đầu tự
dẫn hồng ngoại, tên lửa này có trong trang bị của máy bay MИГ-29 với các
giải pháp kỹ thuật cho phép đánh chặn với sai số rất nhỏ; những tên lửa có
cánh đối hải để chống tàu chiến 3M-54TЭ, 3M54-TЭ1 và để tiêu diệt các mục
tiêu trên mặt đất 3M14TЭ với những giải pháp kỹ thuật để giảm sai số do
nhiễu địa hình mạnh hoặc các giải pháp đối kháng điện tử của đối phương.
3M-54TЭ và 3M54-TЭ1 có thể dùng để chống tàu trên mặt nước các loại,
trong điều kiện có hoạt động đối kháng mạnh bằng hỏa lực hoặc bằng chế áp
điện tử nhằm tăng độ bất định, giảm thiểu thông tin hữu ích. Cự ly bắn của
các tên lửa 3M-54TЭ là từ 12,5 đến 220 km, còn của 3M54-TЭ1 là tới 275
km. Tên lửa 3M14TЭ dùng để tiêu diệt các sở chỉ huy, các hệ thống phòng
không, các sân bay, khí tài quân sự và sinh lực trong các khu vực tập trung,
các căn cứ hải quân và những mục tiêu quan trọng khác thuộc cơ sở hạ tầng
quân sự ở cự ly dưới 275 km. Ngoài ra, để giảm thiểu hiệu quả của các hệ tự
dẫn, việc xây dựng các mục tiêu cơ động cao hoặc các mục tiêu cơ động với
mô hình cơ động bất định về hướng, tốc độ, độ cao,…ngày càng dành được
nhiều sự quan tâm nghiên cứu phát triển trong thời gian gần đây. Khi khảo sát
các yếu tố ảnh hưởng lên độ chính xác của tên lửa tự dẫn, có 04 hướng giải
pháp kỹ thuật cơ bản như sau [57]:
- Hướng giải pháp thứ nhất: Xây dựng HT tự dẫn với mở rộng tổ hợp các
thuật toán điều khiển phức tạp (dẫn đường quán tính, vệ tinh, thụ động, chủ
động, sử dụng đa cảm biến tự dẫn) để nâng cao độ chính xác tự dẫn và hiệu
quả chiến đấu.
3
- Hướng giải pháp thứ hai: Xây dựng các hệ thống điều khiển hệ tự dẫn
với áp dụng các nguyên lý tạo điều khiển siêu cơ động của hệ tự dẫn như sử
dụng phương pháp Gaz động tạo lực và mô men nhờ phản lực ngang.
- Hướng giải pháp thứ ba: Xây dựng hệ tự dẫn trong điều kiện tác động
mạnh của các loại nhiễu nhân tạo và nhiễu tự nhiên trên cơ sở dụng các bộ lọc
tối ưu và các thiết bị nhận dạng.
- Hướng giải pháp thứ tư: Xây dựng các hệ tự dẫn có độ chính xác cao
trong điều kiện thông tin bất định trên cơ sở ứng dụng các hệ xử lý tin- điều
khiển thích nghi.
Hệ xác định tọa độ mục tiêu trên tên lửa tự dẫn thường được xây dựng
trên cơ sở các bộ lọc tối ưu tuyến tính Kalman, bộ lọc Kalman mở rộng EKF,
bộ lọc phi tuyến tối ưu. Việc biểu diễn bộ lọc Kalman trong miền thời gian có
ý nghĩa lớn trong áp dụng thực tế khi việc hiện thực các thuật toán lọc được
thực hiện trên máy tính số trên boong tên lửa.
Phương trình trạng thái và phương trình kênh quan sát của hệ thống
tuyến tính khi áp dụng bộ lọc Kalman biểu diễn như sau:
x (t) A(t)x(t) Bu(t) G(t) w (t)
(0.1)
y (t) Cx(t) v (t)
(0.2)
trong đó:
w (t), v (t) - là véctơ tạp tạo quá trình và nhiễu kênh quan sát không tương
quan có kỳ vọng bằng 0 và E[ w (t) w T ()] Q(t)(t ); E[v (t)v T ()] R(t)(t ).
Phương trình cho các đánh giá và khối chính xác (tương quan hậu
nghiệm) của bộ lọc Kalman có dạng như sau:
xˆ (t) A(t)xˆ (t) Bu(t) P(t)CT R 1 ( y (t) Cxˆ (t))
(0.3)
P AP PA T GQG T PCT R 1CP
(0.4)
4
Hình 0.1. Ưu điểm của việc sử dụng bộ lọc Kalman
Việc áp dụng bộ lọc Kalman trên hệ tự dẫn đưa lại hiệu quả như sau: tốc
độ góc của đường ngắm tên lửa- mục tiêu được đo với ảnh hưởng của nhiễu ở
dạng sơ cấp (chưa được xử lý). Vì vậy ở dạng này nó không thể sử dụng được
ngay để điều khiển tên lửa. Hình 0.1 theo tài liệu [57] thể hiện rõ : 1 – tốc độ
góc đường ngắm được xử lý qua bộ lọc là phẳng thông thường; 2- tốc độ góc
đường ngắm được đo bằng bộ lọc Kalman; 3- tốc độ góc đường ngắm được
được xử lý qua bộ lọc dạng khâu dao động; 4 – Tốc độ góc đường ngắm đo
được bằng đầu tự dẫn ở dạng sơ cấp khi chưa xử lý.
Khi thiết kế mạch vòng tự dẫn, thông thường sử dụng các giả định biết
trước về đặc trưng của các nguồn nhiễu ngẫu nhiên, vị trí tác động cụ thể của
chúng lên hệ thống, các quy luật phân bố và các đặc tính thống kê của nhiễu.
Để đánh giá độ chính xác của hệ tự dẫn, tài liệu [57] đưa ra các chỉ tiêu chất
lượng sau:
- Xác suất của việc sai số không vượt ra ngoài giới hạn cho phép;
- Kỳ vọng toán học của sai số (bắn trượt);
- Phương sai của sai số điều khiển hoặc sai số bắn trượt.
5
Hiện nay, với sự phát triển của khoa học công nghệ, bài toán bám mục
tiêu cơ động dựa trên việc ứng dụng các bộ lọc tối ưu ngày càng dành được
nhiều sự quan tâm nghiên cứu hoàn thiện. Mục đích của hệ bám sát mục tiêu
là đưa ra các ước lượng tối ưu các tọa độ trạng thái của mục tiêu cơ động. Một
trong các thách thức chính của hệ bám sát mục tiêu là yếu tố bất định của mô
hình chuyển động mục tiêu. Tính bất định này xuất phát từ thực tế là hệ thống
bám sát không có được mô hình động học chính xác của mục tiêu. Bộ lọc tối
ưu( lọc Kalman) thường được sử dụng để xây dựng các hệ xác định tọa độ
mục tiêu. Chất lượng của bộ lọc có thể bị giảm nghiêm trọng khi mô hình bất
định của mục tiêu khác nhiều so với mô hình giả định. Có hai phương pháp
tiếp cận được sử dụng rộng rãi để khắc phục tính chất bất định của mục tiêu
cơ động đó là: áp dụng lọc thích nghi và xây dựng ước lượng lại các thông tin
đầu vào.
Có nhiều mô hình toán về chuyển động của mục tiêu được phát triển
trong nhiều thập kỉ gần đây. Các mô hình có dạng:
Mô tả động học của mục tiêu cơ động dưới dạng các quá trình
ngẫu nhiên với các đặc trưng thống kê biết trước.
Mô tả động học của mục tiêu cơ động bằng các mô hình chuyển
động điển hình của mục tiêu với các tham số thiết kế hợp lý
Trong lớp các động học của mục tiêu cơ động được mô tả như một quá
trình ngẫu nhiên, mô hình ngẫu nhiên đơn giản nhất thường dùng là mô hình
được gọi là tạo gia tốc dựa trên tạp trắng [41], [45]. Lúc này gia tốc mục tiêu
được coi như một quá trình tạp trắng độc lập. Cường độ tạp trắng này có thể
thay đổi online. Đây là cơ sở chính để xây dựng một số thuật toán bám mục
tiêu cơ động dựa trên bộ lọc Kalman. Theo hướng này, công trình [31] đưa ra
một phương pháp để ma trận tương quan của quá trình tạp trắng có thể ước
lượng từ ma trận sai số dự báo. Ước lượng này sau đó được sử dụng trực tiếp
6
để tính hệ số khuếch đại của bộ lọc Kalman. Công trình [13] đưa ra các kỹ
thuật để ước lượng một cách độc lập cả ma trận tương quan phương sai nhiễu
đo lường và tạp quá trình. Ma trận tương quan tạp quá trình được ước lượng
thông qua điều chỉnh giá trị của nó sao cho các đặc trưng thống kê của bộ lọc
tiệm cận một bộ lọc tối ưu. Công trình [25] đưa ra một quy trình tính toán
thích nghi của ma trận tương quan tạp quá trình trong bộ lọc Kalman mở rộng
cho bài toán bám mục tiêu tên lửa đạn đạo.
Một mô hình thứ hai tiếp theo cho mục tiêu cơ động được gọi là dùng tạp
trắng mở rộng [41]. Trong đó giả định đạo hàm của gia tốc mục tiêu là một
quá trình tạp trắng độc lập (gia tốc mục tiêu được tạo từ tạp trắng đi qua bộ
lọc tạo hình). Trong khi các mô hình cơ động của mục tiêu dựa trên tạp trắng
có ưu điểm là tính đơn giản của mô tả toán học, song cũng có nhược điểm là
nhiều khi không bao được đầy đủ các kiểu cơ động của mục tiêu. Do vậy,
trong nhiều ứng dụng, có triển khai các phương pháp tiếp cận mở rộng sử
dụng mô hình quá trình Markov. Thí dụ như sử dụng mô hình Singer, coi gia
tốc mục tiêu là một quá trình Markov bậc nhất dừng, kỳ vọng bằng 0. Việc
xây dựng mô hình cơ động mục tiêu dạng này cho phép bộ lọc trạng thái
không đưa ra các ước lượng lệch nhưng chất lượng động học của nó lại kém
hơn so với các mô hình đơn giản hơn khi mục tiêu không cơ động. Để khắc
phục có thể triển khai một số phương pháp tiếp cận phức tạp hơn như mở
rộng số chiều trạng thái của bộ lọc và các thông tin lượng vào cần được ước
lượng trong giả định hệ lọc tương tác đa mô hình IMM. Trong đó sự thay đổi
của hệ thống được mô hình như là tham số quá trình Markov đa trạng thái
[55]. Các phương pháp tiếp cận kiểu động hình học để mô hình hóa mục tiêu
cơ động bao gồm mô hình chuyển động tròn và các mô hình chuyển động
cong tổng quát. Kỹ thuật được sử dụng là áp dụng điều kiện động hình học
như là một thành phần đo lường tạo giả trong bộ lọc Kalman.
7
Cách tiếp cận thứ hai việc thực hiện ước lượng lại thông tin đầu vào là
phương pháp tiếp cận trước tiên phải phát hiện sự cơ động mục tiêu, sau đó là
tiến hành ước lượng các tọa độ trạng thái của mục tiêu (lượng vào). Công
trình [44] đề xuất một kỹ thuật ước lượng lại thông tin đầu vào sử dụng
phương pháp bình phương tối thiểu để tính toán lượng vào. Công trình [30]
dẫn xuất kỹ thuật ước lượng lại thông tin đầu vào kiểu đệ quy dựa trên lọc đa
mô hình. Tài liệu [19] đề xuất một kỹ thuật trong đó mục tiêu cơ động chưa
biết được mô hình hóa là một tổ hợp tuyến tính của các hàm cơ bản (các hàm
phụ thuộc thời gian). Các hệ số của các hàm cơ bản sẽ được ước lượng.
Công trình [22] đưa ra một bộ lọc với tốc độ không đổi, một bộ lọc để
ước lượng lại thông tin đầu vào và một bộ phát hiện cơ động hoạt động song
song. Cấu trúc bộ lọc này tương tự kiểu bộ lọc Kalman hai gian đoạn , trong
đó gia tốc mục tiêu được coi như một thành phần ngưỡng. Trong phương
pháp tiếp cận lọc Kalman hai giai đoạn, hai bộ lọc được thực hiện song song.
Một bộ lọc tốc độ không đổi với ngưỡng tự do và một bộ lọc gia tốc giới hạn
ngưỡng. Ở Việt nam, các công trình nghiên cứu [4], [10], [11] đã triển khai
nghiên cứu bổ sung bộ phát hiện cơ động, sau đó tiến hành ước lượng các
trạng thái của mục tiêu. Ngoài ra, các công trình này cũng đưa vào phát hiện
và đánh giá tọa độ mục tiêu theo phương pháp thích nghi dựa trên tập mờ.
Để giải quyết tính bất định của mục tiêu cơ động, công trình [37], [38],
[39] đề xuất một phương pháp tiếp cận để tăng cường độ chính xác của bộ lọc
EKF có sử dụng mạng nơ ron để xây dựng bộ lọc thích nghi cho hệ thống phi
tuyến có chứa yếu tố bất định. Mạng nơ ron được huấn luyện online với các
thành phần thặng dư trong bộ lọc Kalman và được thiết kế để lọc các mục tiêu
cơ động theo thời gian thực và bù cho bộ lọc EKF. Tuy nhiên trong các ứng
dụng cụ thể theo phương pháp tiếp cận này sẽ khó có thể đưa ra một tập cố
định các tham số của mạng nơ ron để có được các ước lượng gia tốc mục tiêu
