无人舰载机雷达测量误差确定方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种无人舰载机雷达测量误差确定方法、装置、设备及介质，其方法包括获取海洋环境中无人舰载机着舰过程中的飞行数据、环境数据和雷达测量数据；根据飞行数据和环境数据计算舰尾流在各分量上的风速和风速变化量；根据风速和风速变化量耦合舰尾流在各分量上的风速数据；根据风速数据计算舰尾流对无人舰载机位姿的影响数据；根据影响数据和雷达测量数据计算无人舰载机的雷达测量误差；本发明专利技术能够复杂海洋环境中无人舰载机自动着舰时导航定位准确性不高的技术问题。航定位准确性不高的技术问题。航定位准确性不高的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
无人舰载机雷达测量误差确定方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及一种无人舰载机雷达测量误差确定方法、装置、设备及介质，属于舰载机


技术介绍

[0002]近年来，机载雷达目标跟踪、位姿估计等成为雷达信号处理领域的研究热点。海洋大气、舰尾流等复杂干扰背景下给机载雷达的有效测量带来困难与挑战。机载雷达一般安装在机头或机身，通过发射无线电波来探测目标获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息，从而获得目标的准确位置。UAV在舰尾流影响下的复杂海洋环境的着舰过程中，雷达的测量精度对舰载机能否安全着舰起着至关重要的作用。因此，研究舰尾流对无人机测量精度的影响是提高雷达测量精确性的重要基础保障。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种无人舰载机雷达测量误差确定方法、装置、设备及介质，能够准确计算出舰尾流影响下无人舰载机雷达测量误差，从而提高雷达测量精确性。
[0004]为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：第一方面，本专利技术提供了一种无人舰载机雷达测量误差确定方法，包括：获取海洋环境中无人舰载机着舰过程中的飞行数据、环境数据和雷达测量数据；根据飞行数据和环境数据计算舰尾流在各分量上的风速和风速变化量；根据风速和风速变化量耦合舰尾流在各分量上的风速数据；根据风速数据计算舰尾流对无人舰载机位姿的影响数据；根据影响数据和雷达测量数据计算无人舰载机的雷达测量误差；其中，所述分量包括大气紊流分量、随机分量、周期性分量以及稳态分量。
[0005]可选的，所述飞行数据包括：无人舰载机的初始速度、无人舰载机在时刻的速度变化量、下滑角、无人舰载机在时刻的俯仰角、航向角、横滚角；所述环境数据包括：水平、横向、垂直方向的大气紊流尺度和大气紊流强度、甲板风速、舰船行驶速度、舰船纵摇幅度、舰船纵摇频率；所述雷达测量数据包括：无人舰载机在时刻的雷达距离、俯仰角、方位角的测量值、无人舰载机在时刻的雷达位置坐标的测量值。
[0006]可选的，所述大气紊流分量上的风速为：
；式中，为时刻的大气紊流分量上水平方向的风速，为时刻的大气紊流分量上横向方向的风速，为时刻的大气紊流分量上垂直方向的风速，为预设分界点，为时刻高斯白噪声，为预设常数；所述稳态分量上的风速为：；
；式中，分别为时刻的稳态分量上水平方向、垂直方向、横向方向的风速；为时刻无人舰载机离舰纵摇中心的水平距离，， 为着舰总时间；所述周期性分量上的风速为：；式中，分别为时刻的周期性分量上水平方向、垂直方向、横向方向的风速，为随机相位，为瞬时时刻；所述随机分量上的风速为：；式中，分别为随机分量上水平方向、横向方向、垂直方向的风速；为和的均方根，为的时间常数，取值范围为，为高斯白噪声，s为复频率。
[0007]可选的，所述大气紊流分量上的风速变化量为：
；式中，分别为时刻之间大气紊流分量上水平方向、横向方向、垂直方向的风速变化量；分别为大气紊流风速变化量水平方向、横向方向和垂直方向的表达式，分别为大气紊流风速变化量水平方向、横向方向和垂直方向的表达式；其中：；式中，为采样周期，为高斯白噪声；所述稳态分量上的风变化量为：；
；式中，分别为时刻之间稳态分量上水平方向、横向方向、垂直方向的风速变化量；所述周期性分量上的风速变化量为：；式中，分别为时刻之间周期性分量上水平方向、横向方向、垂直方向的风速变化量，为的水平分量；所述随机分量上的风速变化量为：
；式中，分别为时刻之间随机分量上水平方向、横向方向、垂直方向的风速变化量。
[0008]可选的，所述根据风速和风速变化量耦合舰尾流在各分量上的风速数据包括：；式中，，分别表示大气紊流分量、稳态分量、周期分量以及随机分量，分别为时刻的大气紊流分量、稳态分量、周期分量、随机分量的风速数据。
[0009]可选的，所述无人舰载机位姿的影响数据为：；式中，分别为无人舰载机在z轴方向、y轴方向和x轴方向上的位移变化量，为附体坐标系到惯性坐标系的转移矩阵，为时刻无人舰载机在惯性坐标系y轴方向上和x轴方向上的速度分量，为时刻无人舰载机的俯仰角、航向角和横滚角变化量。
[0010]可选的，所述无人舰载机的雷达测量误差为：
；；式中，为时刻无人舰载机的雷达距离测量误差，为被测目标位置坐标的实际值；为雷达方位轴和俯仰轴转过的任意角；为无人舰载机中心到雷达天线的距离，为无人舰载机中心到被测目标的距离；为时刻无人舰载机的雷达方位角测量误差，为时刻无人舰载机的雷达俯仰角测量误差。
[0011]第二方面，本专利技术提供了一种无人舰载机雷达测量误差确定装置，所述装置包括：数据获取模块，用于获取海洋环境中无人舰载机着舰过程中的飞行数据、环境数据和雷达测量数据；风速计算模块，用于根据飞行数据和环境数据计算舰尾流在各分量上的风速和风速变化量；所述分量包括大气紊流分量、随机分量、周期性分量以及稳态分量；风速确定模块，用于根据风速和风速变化量耦合舰尾流在各分量上的风速数据；影响计算模块，用于根据风速数据计算舰尾流对无人舰载机位姿的影响数据；误差计算模块，用于根据影响数据和雷达测量数据计算无人舰载机的雷达测量误
差。
[0012]第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据上述方法的步骤。
[0013]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0014]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：本专利技术提供的一种无人舰载机雷达测量误差确定方法、装置、设备及介质，能够考虑舰尾流对无人舰载机的机载雷达的测量基准影响，解决了复杂海洋环境中无人舰载机（UCA）自动着舰时导航定位准确性不高的技术问题。
附图说明
[0015]图1是本专利技术实施例一提供的一种无人舰载机雷达测量误差确定方法的流程图。
具体实施方式
[0016]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0017]实施例一
[0018]如图1所示，本专利技术提供了一种无人舰载机雷达测量误差确定方法，包括以下步骤：1、获取海洋环境中无人舰载机着舰过程中的飞行数据、环境数据和雷达测量数据；在本实施例中：飞行数据包括：无人舰载机的初始速度、无人舰载机在时刻的速度变化量、下滑角、无人舰载机在时刻的俯仰角、航向角、横滚角；环境数据包括：水平、横向、垂直方向的大气紊流尺度和大气紊流强度、甲板风速、舰船行驶速度、舰船纵摇幅度、舰船纵摇频率；雷达测量数据包括：无人舰载机在时刻的雷达距离、俯仰角、方位角的测量值、无人舰载机在时刻的雷达位置坐标的测量值。
[0019]根据飞行数据和环境数据计算舰尾流在各分量上的风速和风速变化量；分量包括大气紊流分量、随机分量、周期性分量以及稳态分量。
[0020]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人舰载机雷达测量误差确定方法，其特征在于，包括：获取海洋环境中无人舰载机着舰过程中的飞行数据、环境数据和雷达测量数据；根据飞行数据和环境数据计算舰尾流在各分量上的风速和风速变化量；根据风速和风速变化量耦合舰尾流在各分量上的风速数据；根据风速数据计算舰尾流对无人舰载机位姿的影响数据；根据影响数据和雷达测量数据计算无人舰载机的雷达测量误差；其中，所述分量包括大气紊流分量、随机分量、周期性分量以及稳态分量。2.根据权利要求1所述的无人舰载机雷达测量误差确定方法，其特征在于，所述飞行数据包括：无人舰载机的初始速度、无人舰载机在时刻的速度变化量、下滑角、无人舰载机在时刻的俯仰角、航向角、横滚角；所述环境数据包括：水平、横向、垂直方向的大气紊流尺度和大气紊流强度、甲板风速、舰船行驶速度、舰船纵摇幅度、舰船纵摇频率；所述雷达测量数据包括：无人舰载机在时刻的雷达距离、俯仰角、方位角的测量值、无人舰载机在时刻的雷达位置坐标的测量值。3.根据权利要求2所述的无人舰载机雷达测量误差确定方法，其特征在于，所述大气紊流分量上的风速为：；式中，为时刻的大气紊流分量上水平方向的风速，为时刻的大气紊流分量上横向方向的风速，为时刻的大气紊流分量上垂直方向的风速，为预设分界点，为时刻高斯白噪声，为预设常数；所述稳态分量上的风速为：
；；式中，分别为时刻的稳态分量上水平方向、垂直方向、横向方向的风速；为时刻无人舰载机离舰纵摇中心的水平距离，， 为着舰总时间；所述周期性分量上的风速为：；
式中，分别为时刻的周期性分量上水平方向、垂直方向、横向方向的风速，为随机相位，为瞬时时刻；所述随机分量上的风速为：；式中，分别为随机分量上水平方向、横向方向、垂直方向的风速；为和的均方根，为的时间常数，取值范围为，为高斯白噪声，s为复频率。4.根据权利要求3所述的无人舰载机雷达测量误差确定方法，其特征在于，所述大气紊流分量上的风速变化量为：；式中，分别为时刻之间大气紊流分量上水平方向、横向方向、垂直方向的风速变化量；分别为大气紊流风速变化量水平方向、横向方向和垂直方向的表达式，分别为大气紊流风速变化量水平方向、横向方向和垂直方向的表达式；其中：；式中，为采样周期，为高斯白噪声；所述稳态分量上的风变化量为：
；；式中，分别为时刻之间稳态分量上水平方向、横向方
向、垂直方向的风速变化量；所述周期...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛泉波，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：