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航天发射场测控设备中无人机模拟训练研究分析

  2020-08-22    189  上传者:管理员

摘要:针对航天发射场测控设备操作人员使用常规训练手段与实际操作环境差距较大的问题,提出了一种较为实用的无人机模拟训练方法。利用实际任务中获取的真实测量数据生成训练任务,由无人机搭载相关任务载荷执行,并结合发射场已有的测控设备来跟踪无人机完成模拟训练。通过对无人机的飞行航路模拟和任务载荷测量信号的动态模拟,可为参训人员提供接近实战的训练环境。仿真结果表明,该方法可实现与真实测量数据极为接近的模拟训练数据,因而参训人员通过模拟训练中获得的训练效果与实战基本一致,在提升了训练的真实性和针对性的同时,可有效提高操作人员的综合操作能力。

  • 关键词:
  • 动态模拟
  • 无人机
  • 模拟训练
  • 测控设备
  • 航天发射场
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航天发射场测控装备包括微波统一测控系统、外测系统、遥测系统、安控系统,以及雷达、光电经纬仪等,每种设备的操作方式和操作难点各不相同[1],指挥人员、操作人员需要进行多次日常训练[2]以达到熟练操作发射任务的能力。常规的训练手段包括理论学习、换岗训练、无实物模拟训练、跟踪飞球、半实物仿真等[3,4,5,6,7]训练活动,但这些训练手段都与实物训练存在较大的差距,其训练目标类型与真实发射目标情况不符。由于发射场实际执行任务次数有限,因此,有必要寻求一种实用又好用的模拟训练方法。

一种可行的方法是在发射场内基于无人机进行模拟训练,利用无人机搭载相关任务载荷,且无人机和任务载荷信号的相关测量曲线可模拟实际弹道特性,保证了与真实发射环境和发射目标运动特性的一致性。无人机可选用当前市面上机动性能较高的机型。同常规的无实物、半实物仿真训练方式相比,该方法具有接近实际任务、低成本、方便日常多次训练的优势。另外,该训练方法可根据不同的需求,开展相关测控设备不同岗位的单独操作训练、协同训练、交互式培训等。此种训练方法不仅能对人员进行操作训练,还能通过对发射目标和发射环境的真实模拟达到对实际测控设备的技术状态仿真、测试的目的,既能训练人又能训练设备。


1、基于无人机的模拟训练方法


对操作人员进行训练,以及对测控设备的功能测试、性能验证都需要其配套的模拟平台能尽量真实地模拟演练目标。基于无人机的模拟训练方法可以提供贴近实际的任务环境,进行测控设备的目标跟踪训练等。基于无人机的模拟训练方法在训练过程中利用无人机的飞行航迹来模拟目标的任务弹道,并在任务载荷上进行模拟信号的预加载,使地面测控设备收到的测量信号与任务实际情况相符。

基于无人机的模拟训练方法不仅可以对参训人员进行常规训练,也可通过对任务载荷预加载故障数据进行特情训练。在进行训练时,涉及的任务类型一般可分为两种:常规训练和特情训练。与常规训练的正常操作流程不同,特情训练要考察某些特情情况中的应急操作流程,比起常规训练来更为复杂,这也是发射场测控设备训练中极为关注的一个重点。基于无人机的模拟训练方法可对任务载荷上的测量信号提前加载故障信息,使其在模拟训练过程中动态生成故障信息,使地面对应的测控设备针对此种故障进行加强训练。

利用无人机搭载任务载荷自主飞行来模拟实际任务的飞行活动,其主要难点在于无人机和任务载荷需要提供尽量真实、可靠的飞行状态和数据信息。测量曲线基本类型有四种,包含设备跟踪目标得到的俯仰角度随时间变化曲线、方位角度随时间变化曲线、速度随时间变化曲线、距离随时间变化曲线等。考虑到任务过程中的测量曲线主要关注的是目标的测量角度、距离、速度等飞行特性,无人机在任务过程的飞行需要为参训设备提供俯仰角度、方位角度的测量数据来源,而搭载在无人机上的任务载荷则为参训设备提供飞行距离、飞行速度、遥测数据等的测量数据来源。本方法的设计关键点在于如何保障上述数据与实际测量数据的一致性。无人机与实际目标的飞行态势由于其本身机动性的差异有明显的不同,主要体现在无人机与实际目标相比,完成任务的时间、飞行速度以及飞行距离具有较大的差别。因此,基于无人机的模拟训练方法可从两个方面着手:一是无人机的飞行航路模拟;二是任务载荷测量信号的动态模拟。

1.1 飞行航路模拟

本节就无人机模拟训练时的飞行航路模拟给出设计思路。

在设计任务航线时需要注意,模拟测量曲线的变化率与选定无人机的爬升速率、飞行速度、飞行高度密切相关。

1.1.1 模拟弹道特性分析

发射场站内测控系统有一定的扫描盲区[8],因此在训练任务中无人机的飞行区域应在扫描盲区以外。结合任务载荷工作时的信号的动态范围,综合考虑后,无人机在飞行过程中与测控设备应保证合适的距离。

利用无人机的飞行航迹在任务时间段内模拟目标弹道曲线,受无人机的飞行性能限制,只能在等效时间段内对目标弹道的变化趋势进行模拟。无人机的任务航线设计应以实际目标弹道的测量曲线为参考数据源,结合无人机的实际飞行性能,使无人机在任务航段的测量曲线变化趋势分段或者全航段与实际目标的测量曲线可比拟。

具体流程如下:选定需要模拟的任务时间段,参考选定无人机的飞行速度、爬升率、飞行高度等参数,设置无人机执行任务需要的时间段。依据曲线变化趋势,制定对应的无人机任务航线。无人机任务起始点处应当具备满足任务要求的初始速度和爬升速率,使之具备执行任务状态,并保证在任务时间段内整体测量曲线变化趋势同模拟目标的任务段内一致。

在制定无人机任务航线时,无人机的飞行方向可以有两种选择。

(1)飞行方向沿正对参训设备方向

无人机沿正对参训设备的方向飞行,在图1中两条红色虚线之间的区域飞行,从蓝线上飞行至绿线时可同时实现俯仰角度θ1~θ2、方位角度φ1~φ2的变化过程。这一过程中测控设备跟踪无人机的距离逐渐变小,随着无人机飞行高度的增加,设备跟踪的俯仰角度逐渐变大;当无人机距离参训设备最近时,设备跟踪的俯仰角度达到最大;之后无人机距离参训设备越来越远,由于无人机爬升高度有最大值约束,设备跟踪的俯仰角度越来越小。

图1无人机正对参训设备飞行路线示意图

(2)飞行方向背离参训设备方向

无人机沿背离参训设备的方向飞行,在图2中两条红色虚线之间的区域飞行,从蓝线飞行至绿线时可同时实现俯仰角度θ1~θ2、方位角度φ1~φ2的变化过程。这一过程中测控设备跟踪无人机的距离逐渐变大。由于无人机爬升高度有最大值约束,随着无人机飞行高度的增加,设备跟踪的俯仰角度在逐渐变大后会越来越小,且其可达到的跟踪俯仰角度变化范围较小。

图2无人机背离参训设备飞行路线示意图

1.1.2 模拟弹道特性设计

实际发射任务中,设备跟踪的俯仰角度值从小变大,到达最大值后逐步减小。同时,设备跟踪的方位角度值也有较大变化。

按照实际任务过程中设备跟踪的俯仰角度和方位角度变化范围大的特点,可对无人机的模拟飞行航路进行如下设计:

(1)无人机飞行性能分析

参考市面上某款机动性较高的无人机,其最大飞行速度不低于120km/h,巡航速度不低于100km/h。以此无人机来进行模拟训练,在进行俯仰角度、方位角度测量曲线拟合时,要求无人机测量曲线的角度值变化与目标角度变化相同,无人机飞行时间可在数值上与目标飞行时间进行等效。

(2)航线设计

按照上述思路对无人机的模拟训练航线进行设计。

为了满足任务测量曲线要求,根据无人机的飞行特性,可依照图3所示航迹制定飞行方案:无人机起飞后加速至可执行任务状态,将某处作为模拟训练初始点,以100km/h的飞行速度和28.8km/h的爬升率沿正对参训设备的方向飞行。根据实际任务曲线的数据设计相关的航迹点。达到最大俯仰角度后,调整飞行方向沿背离参训设备的方向飞行。飞至任务结束点附近飞机开始下降,之后缓慢降至地面,即可模拟完成任务航段跟踪角度变化。

图3无人机飞行路线规划

1.2 任务载荷测量信号的动态模拟

1.2.1 无人机的距离、速度变化性能分析

以市面上机动性能较好的无人机为例进行分析,其在加速段能达到的距离变化情况和速度变化情况如图4和图5所示。其中,无人机的飞行速度考虑了空气中风速的影响,这与用测量设备跟踪无人机得到的飞行速度曲线是一致的,速度曲线反应的是无人机飞行过程中地速的变化曲线(地速=空速+风速)。

图4无人机飞行距离随时间的变化曲线

图5无人机加速过程中的速度随时间的变化曲线

根据图4和图5可知,利用地面测控设备直接跟踪无人机得到的飞行距离、飞行速度的测量曲线是远远不能满足模拟训练要求的。

1.2.2 任务载荷测量信号的动态模拟设计

为了解决无人机实际飞行速度和飞行距离同任务需求相差过大的问题,机上搭载的任务载荷应当具备对回波信号的时延和多普勒频移进行动态模拟[9,10]的能力。通过对回波信号时延的调整,可以实现测量距离的动态模拟;通过对回波信号多普勒频移的调整,可以实现测量速度的动态模拟。任务载荷需要具备对回波信号延时存储和多普勒频率加载的能力,最终可完成目标任务过程中距离、速度特性的模拟。

运动物体的距离和速度的变化关系严格遵守运动方程[11],因此基于运动方程的动态模拟可以实现精确相关的距离和速度变化。一般连续波测控信号的测距是用信号的测相来实现的,这就意味着目标运动时距离发生变化,接收回波的相位也会发生变化,相关地产生回波多普勒频移ωd。对应地,收/发信号间的相位差为φ=ωdt,随时间连续变化,亦即距离在持续不断地变化。动态模拟的过程其实就是要产生一个模拟信号,在此信号上模拟一个ωd值,则它与本地测距信号也产生一个相位差ωdt值。它与实际距离变化时引起的相位变化是一样的,所以它就模拟了测控设备实际的接收信号。

(1)距离测量曲线模拟

任务载荷要实现远距离和高精度模拟,必须对测距信号进行较长的延时和较细的延时控制,目前还没有时延无限长同时调节步进又无限小的延迟线,以往工程上使用数字存储器、flash或者多个硬盘组成大阵列的方法来进行大容量存储作数据延迟线的方法,因为存储容量、读写速率的限制,直接使用都难以满足要求。根据目前的实际情况,可采用粗细延时组合模拟的方法来设计任务载荷的距离模拟过程,既保证远的距离模拟范围又保证高的时延控制精度,可以用有限的硬件资源实现大范围高精度的动态模拟。

(2)速度测量曲线模拟

测速的原理是测量收、发信号之间的载波多普勒频移,因此速度模拟的方法就是改变转发信号的载波频率,模拟加速度时多普勒频率要按一定的速度变化,也就是载波要在一定范围内按照给定的速度扫描。另外,由于距离模拟和速度模拟总是相关联的,码钟、侧音或者副载波上也要反映多普勒频率及其变化率。

一种可用的方式是通过改变存储器中采样数据的速率来实现多普勒频率的加载。根据加载数据的速度和加速度数据可以推算出时钟上的多普勒频率及其变化率,再利用带多普勒频率的时钟去读取存储数据。此种方法中无论信号是何种格式,增加多普勒频率只与接收信号频率、飞行器速度以及射频载波频率相关,且精度可以达到很高。

具体流程如下:根据射频频率和加载数据的速度就可以计算出总的多普勒频率及其变化率,再根据射频与本振的频率关系推算出本振上应该加上的多普勒频率及其变化率。存储数据的读写基准钟是相对确定的,根据射频与读写基准钟的频率关系推算出读写基准钟上应该加上的多普勒频率及其变化率,在读钟上加载对应的多普勒频率及其变化率。中频载波和其上面的调制副载波(测距音或者码)按比例加载对应多普勒频率及其变化率,通过混频最后输出的射频多普勒频率及其变化率,满足与速度和加速度变化的对应关系。


2、模拟训练测量曲线生成


在任务训练过程中,对训练结果的评判主要依靠理论测量曲线和实际测量曲线对比获得。因此,本节给出模拟训练任务示例,并对其训练生成的测量曲线进行分析,以此说明采用无人机执行训练任务的可行性。

在1000s任务时间内,目标弹道的俯仰角度变化区域为0°~85°,方位角度变化区域为0°~200°;目标的飞行速度变化区域为0~700m/s,飞行距离变化区域为0~1600km。

为了满足任务测量曲线要求,根据无人机的飞行特性,可制定以下飞行方案:无人机起飞后加速至100km/h,在距设备4387m的地面处作为模拟训练初始点,以100km/h的飞行速度和28.8km/h的爬升率沿正对参训设备的方向飞行。78.5s、114.2s、133.2s时,分别沿图6中所示调整飞行方向;161.6s时,无人机距离参训设备最近,此时调整飞行方向沿背离参训设备的方向飞行;271.9s时,无人机停止爬升,此时飞行高度2175m;然后飞机缓慢下降,以下沉角1.5°直线俯冲,570.6s时降低高度至1604.7m,之后缓慢降至地面,即可模拟完成任务航段跟踪角度变化。

图6无人机飞行路线规划

图7(a)、(b)给出了此种飞行方案中参训设备获得的俯仰角度、方位角度的测量曲线与实际测量曲线的对比,图7(c)、(d)给出了模拟训练中参训设备获得的距离和速度测量曲线与实际测量曲线的对比。

图7模拟训练与实际测量的曲线对比

为了能更为直观地对比模拟训练的效果,图7中所示的实际测量曲线经过了时间等效的处理。除了图7(a),图7(c)~(d)中的模拟训练测量曲线与实际测量曲线在曲线的变化上是基本一致的。图7(a)中模拟训练中俯仰角度的测量曲线与实际俯仰角度的测量曲线在0~200s内略有差别,这主要是因为本次仿真中飞行航路点设计较少导致,可通过增加规划飞行航路点避免此类误差产生。


3、结论


基于无人机的模拟训练方法为航天发射任务的测控跟踪训练提供了与实际任务接近的模拟信息源,有效解决了由于缺乏实装装备难以实装训练的难题。仿真结果证实了该方法的可靠性。该方法具有紧贴训练、经济适用、安全可控、可多次重复使用的特点,这是其他常用模拟训练方法无法比拟的。基于无人机的模拟训练方法将实际任务数据作为模拟训练的动态数据源,可以模拟不同背景、故障条件下的任务情况,可对操作人员进行不同情况下的设备操作水平以及应急处置能力的训练,能够反映真实的训练效果。该方法为发射场提供了一种实用、好用的仿真训练平台,有助于提高遂行航天发射任务的能力。


参考文献:

[1]李明泽,谷振丰,闫郭伟,等.航天装备实战化试验训练环境构建问题及对策研究[J].中国航天,2018(10):20-23.

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[3]杨宏伟.面向测控跟踪训练的火箭飞行仿真系统研究与实现[D].南京:南京理工大学,2010.

[4]何晓波.火箭测试发射过程可视化虚拟训练系统的研究与实现[D].西安:西安电子科技大学,2014.

[5]朱泽锋.复杂环境下靶场测控训练系统的设计与实现[D].大连:大连理工大学,2016.

[6]许原强.航天测控模拟训练系统分析与设计[J].科技创业月刊,2016(13):134-136.

[7]李宙恒,王兴众.基于半实物仿真的舰炮光电火控模拟训练系统的研究和设计[J].舰船电子工程,2018,38(7):132-137.

[8]秦卫城,赵汇强,刘祥.地面情报雷达系统探测盲区分析[J].舰船电子工程,2016,36(1):76-82.

[9]刘嘉兴.基于运动方程的动态模拟方法[J].电讯技术,2010,50(11):1-4.

[10]张振飞.动态目标信号模拟器的设计及实现[J].电讯技术,2009,49(8):94-97.

[11]许小剑,黄培康.雷达系统及其信息处理[M].北京:电子工业出版社,2010.


牛雪.航天发射场测控设备的无人机模拟训练方法[J].电讯技术,2020,60(07):753-758.

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