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

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

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

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


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

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

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


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 2.8. 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


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



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


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

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


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

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)

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

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