捷联导引头视线角速率估计方法研究

论文摘要

视线角速率是制导控制中的重要参数之一,对其的准确估计关系到系统的整体性能。捷联导引头只能测得弹体视线角信号,无法直接测定惯性坐标系下的视线角速率,因此需要对含有噪声的体视线角测量信息进行求导,然后与速率陀螺数据相加获得目标视线角速率。在多数情况下,可以采用差分方法来近似估计信号的导数,但是由于噪声几乎存在于所有信号中,所以通过这种方法不能正确估计信号的导数。通过建立合适的对象模型,Kalman滤波算法可以抑制噪声,同时求取信号的导数。本文构建了一个基于FPGA实现Kalman算法的软硬件系统,用于实现对弹体视线角的求导,进而实现对目标视线角速率的正确估计。软件部分采用模块化设计,将系统划分为A/D控制、Kalman滤波算法和D/A控制三个主要模块。滤波算法部分也分解为几个功能模块,采用分时复用方法,最大限度地降低算法复杂度。运算部分采用浮点算法,保证了运算精度。通过对子模块及整个系统的仿真验证,该方法对于目标跟踪及导数估计都有较好的结果,满足设计要求。硬件系统包括FPGA最小系统及AD、DA电路,并对硬件电路进行了测试及软件下载调试。本文的研究对FPGA在目标视线角速率估计中的应用进行了探索,具有很好的应用前景。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 国内外研究现状
• 1.1.1 捷联导引头论述
• 1.1.2 滤波算法概述
• 1.2 课题研究的背景及意义
• 1.3 本文主要研究内容
• 1.3.1 算法研究及Matlab仿真
• 1.3.2 软件设计
• 1.3.3 硬件系统设计
• 1.3.4 下载调试及实验验证
• 1.4 论文构成
• 2 Kalman滤波算法研究
• 2.1 随机线性离散系统的数学模型
• 2.2 Kalman滤波算法
• 2.3 目标机动模型
• 2.3.1 常速度模型
• 2.3.2 常加速度模型
• 2.4 Matlab仿真验证
• 2.5 本章小结
• 3 Kalman滤波软件设计
• 3.1 FPGA设计技术
• 3.1.1 FPGA设计流程
• 3.1.2 Verilog硬件描述语言
• 3.1.3 QuartusⅡ开发软件
• 3.2 A/D控制模块
• 3.2.1 AD芯片工作原理
• 3.2.2 A/D控制模块
• 3.3 Kalman滤波算法模块
• 3.3.1 底层浮点运算模块
• forcast模块'>3.3.2 p_forcast模块
• pridict模块'>3.3.3 k_pridict模块
• pridict模块'>3.3.4 p_pridict模块
• forcast模块'>3.3.5 state_forcast模块
• pridict模块'>3.3.6 state_pridict模块
• 3.3.7 FIFO模块
• transfer模块'>3.3.8 state_transfer模块
• 3.4 D/A控制模块
• 3.4.1 DA芯片工作原理
• 3.4.2 D/A控制模块
• 3.5 模块仿真验证
• 3.5.1 A/D控制模块仿真验证
• forcast模块仿真验证'>3.5.2 p_forcast模块仿真验证
• 3.5.3 模块通信仿真验证
• 3.5.4 Kalman滤波算法仿真验证
• 3.5.5 D/A控制模块仿真验证
• 3.6 本章小结
• 4 硬件系统设计
• 4.1 系统硬件方案总体设计
• 4.2 FPGA最小系统
• 4.2.1 FPGA芯片介绍
• 4.2.2 电源电路设计
• 4.2.3 时钟电路设计
• 4.2.4 复位电路设计
• 4.2.5 存储电路设计
• 4.2.6 下载配置电路设计
• 4.3 外围电路
• 4.4 本章小结
• 5 系统调试分析
• 5.1 硬件检测
• 5.2 下载及实验
• 5.3 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献