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摘要：针对相控阵雷达导引头由于前向通道增益和波束控制增益刻度尺度不同引起的扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter，EKF）去耦中误差量过大的问题，提出了基于粒子群优化的EKF去耦算法。采用了最小均方差为适应度函数，对两个增益参数进行组合优化，然后通过建立EKF的系统模型，推导了提取的视线角速率与增益参数之间的关系，使得滤波后的估计值为最优的后验估计。最后，通过仿真表明该算法可以很好地解决误差量过大的问题，并验证了所提算法在相控阵雷达导引头去耦和视线角速率提取中的有效性。

关键词：粒子群优化,扩展卡尔曼滤波,去耦,视线角速率提取

0引言

随着作战的电子环境日趋复杂，捷联导引头技术受到各个军事强国的重视。捷联导引头相比于传统的导引头具有可靠性高、质量轻以及弹体过载信息不敏感等优势，尤其是相控阵雷达导引头。近年来，美国战略防御局、英国的Qinetiq公司以及意大利的Matra Bae Dynamics Alenia（MBDA）公司都在积极地攻克相控阵雷达导引头弹体姿态扰动和波束指向耦合的难题。针对相控阵雷达导引头去耦的问题，文献分析了波束角指向误差斜率的特性，并提出了基于波束角误差补偿的解耦算法；文献根据波束指向在惯性坐标系下不变的原理，提出了通过坐标转换的关系实时保持波束稳定的算法；文献研究了卡尔曼滤波器在相控阵雷达导引头去耦以及弹目视线角速率提取上的运用，但是在滤波过渡的过程中，由于导引头前向通道增益系数Ks和波束控制增益系数Kg刻度尺度不同带来的隔离度问题，会引起整个制导系统的不稳定，使得提取的视线角速率误差过大。

由于制导系统是一个非线性、连续的系统，在建立卡尔曼滤波方程的时候，可以根据扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter，EKF）采用泰勒级数展开一阶近似的方法将非线性系统线性化的基本思想进行处理，然后把连续型卡尔曼滤波方程离散化即可。

本文提出了一种粒子群优化的卡尔曼滤波去耦算法，对于导弹制导回路中的非线性系统参数，采用EKF进行处理，根据状态方程和量测方程获得最小均方差意义下的最优估计。同时为了减小Ks和Kg带来的影响，利用粒子群优化算法不断对Ks和Kg值进行调整，使得经过滤波后的估计值达到最优值。最后通过仿真实验对比了优化后的弹目视线角速率提取值误差和未优化的提取值误差，以及优化后算法和当前主流的波束误差补偿算法的误差值。表明了所提算法可以克服Ks和Kg带来的误差量过大问题，并且验证了算法在相控阵雷达导引头上去耦的有效性。