本发明涉及一种红外空空导弹在目标投放干扰情况下的抗干扰制导算法，尤其是无法分辨真假目标情况下的抗干扰制导算法。
背景技术：
目标飞机受到导弹来袭威胁后，为提高飞机的生存率投放跟飞机光谱特性相似的干扰弹，红外空空导弹为了准确命中目标，需要运用硬件以及算法进行抗干扰，最后准确命中目标。
贾秋锐等人的论文《红外成像制导抗干扰分析》以及李丽娟等人的论文《红外成像导引头的抗干扰技术》都详细介绍了红外导引头面对目标飞机投放干扰弹如何抗干扰，通过分析频谱、运动、灰度与空间分布等特征上的差异来识别目标和干扰,arthurvermeulen在论文《missileavoidancemanoeuvreswithsimultaneousdecoydeployment》中研究了在干扰的情况下的红外空空导弹制导方法，分析了这种跟踪能量中心的导引方法在不同作战环境下的脱靶量关系。d.dionne在论文《predictiveguidanceforpursuit-evasionengagementsinvolvingdecoys》中研究了单枚干扰弹情况下基于预测控制的导引方法。然而随着红外干扰弹的发展，其光谱特性以及运动特性与飞机越来越相似，干扰无论从外形还是运动状态都有了很大改善，尤其在距离较远红外成像导引头精度不高时，通过红外空空导弹导引头对目标飞机以及干扰弹进行识别存在一定困难和错误率，为了提高红外空空导弹的抗干扰能力，防止导弹被干扰弹诱骗，需要对红外空空导弹的制导算法进行改进。
为了提高导弹在无法准确识别目标的情况下拦截目标的成功率，本发明提出了基于预测制导的制导方法。该制导方法是以预测目标以及干扰弹的未来可达区域为基础，结合导弹本身能力所达范围，以最大概率覆盖无法分辨的真假目标所达区为指标，计算制导指令，从而达到在无法分辨目标的情况下实现准确命中目标。
技术实现要素：
本发明的技术解决问题是：提供一种红外空空导弹抗干扰的制导方法，提高红外空空导弹面对目标投放干扰后的命中率。
本发明的技术解决方案是：一种基于预测制导的红外空空导弹抗干扰制导方法，步骤如下：
(1)红外空空导弹导引头获得目标的测量信息，并对目标状态信息进行滤波估计，估计导弹剩余飞行时间；
(2)假定目标加速度服从gamma分布的概率分布，计算目标下一时刻以及相遇时刻的位置分布区域；
(3)计算导弹下一时刻可达区，并计算导弹处在下一时刻各个可能位置上以最大飞行能力在最终时刻tf能够到达的区域；
(4)提出以导弹最大概率命中目标为性能指标，通过性能最大化来计算导弹控制指令；
(6)对导弹施加控制，返回到步骤(1)循环直至导弹与目标相遇。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明与传统的抗干扰相比可以用在干扰识别末段，能补充红外空空导弹无法根据其他特征识别真假目标情况下的制导问题；
(2)运用此方法在一定程度上可以弥补导引头硬件方面的不足，例如分辨率低导致的目标与干扰无法识别等；
(3)与一般的抗干扰制导方法例如跟踪目标与干扰质心相比，有更高的正确率，能提高导弹的命中率。
附图说明
图1是红外空空导弹抗干扰制导的制导流程图；
图2是导弹与目标的二维平面交战模型；
图3是目标的加速度概率分布示意图；
图4是导弹可达区与目标可能出现区域示意图；
图5是目标投放干扰弹时tgo＝4.5s的弹目弹道示意图
图6是目标在不同时刻投放干扰弹与导弹脱靶量在不同制导律下的脱靶量对比。
图7是目标投放干扰弹时tgo＝2s的弹目弹道示意图
图8是目标投放干扰弹后不同剩余飞行时间tgo与导弹脱靶量在不同制导律下的脱靶量对比。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
本发明的实现步骤如下：
1、首先建立图2中的交战模型
以二维平面追逃模型为研究对象，状态量选取x(t)＝[rx(t)ry(t)vx(t)vy(t)atx(t)aty(t)]t，其中r(t)表示弹目相对距离，v(t)表示弹目接近速度，at(t)表示目标加速度。目标的运动模型采用“当前”统计模型，建立追逃系统的动态模型：
其中
α表示机动时间常数的倒数，即机动频率。
u(t)＝[amx(t)amy(t)]t
u(t)为导弹的加速度；
c＝[0000αα]t
w(t)＝[0000wtxwty]t
这里w(t)是均值为0，方差为
测量信息只包括视线角信息，观测方程为：
z(t)＝h(x)+v(t)
离散化后可得
观测方程
z(k)＝h[x(k)]+v(k)
v(k)为测量噪声，为高斯型白色随机向量序列。
(2)运用粒子滤波估计算法对目标进行状态估计，粒子数目n＝1000，得到目标的状态，包括位置，速度，加速度等信息。
(3)目前只用考虑目标在y方向的分布，原因是只要保证导弹和目标在同一高度就能命中目标。这里假设在y方向上目标的当前加速度为ae(tk)，下一时刻目标加速度ae(tk+1)主要分布在其领域内，其分布服从gamma分布
其中a(b-1)＝ae(tk)+aemax且当前加速度满足ae(tk)∈[-aemax,0]，对于ae(tk)∈[0,aemax]的情况，概率密度函数与上述区间沿纵坐标对称。其中最大概率对应的加速度为当前加速度ae(tk)，且有ae(tk)＝ab+b-8。
于是目标下一时刻的预测位置的概率密度分布如下描述
pr[ye(tk+1|tk)]＝f(ye(tk),pr[ae(tk+1)],tk)
图3显示的是不同加速度以及不同a，b值情况下的概率分布。
(4)导弹tk+1时刻预测状态
(5)根据拦截要求提出性能函数
性能函数的含义是在导弹可达区内真假目标同时包含在内的概率积分，保证该性能函数最大就意味着最大概率接近目标。
导弹下一时刻最优位置为
(6)导弹控制指令为
u(tk)＝uy(tk)/cosθp
θp＝arctan(vpy/vpx)
dy＝[010000]
dvy＝[000100]
仿真初始条件为：目标初始位置x，y方向分别为xe(t0)＝8000m，ye(t0)＝6000m，初始速度x，y方向分别为为vex(t0)＝400m/s，vey(t0)＝0。导弹初始位置x，y方向为xp＝0，yp＝6000m，初始速度x，y方向为xpx＝1000m/s，vpy＝0。其中干扰弹燃烧时间为3s，图5是目标投放干扰弹时tgo＝4.5s的弹目弹道示意图，图6是目标在不同时刻投放干扰弹与导弹脱靶量在不同制导律下的脱靶量对比。可以看出基于该方法的导弹脱靶量相对于跟踪能量中心的制导方法具有较优的性能，图7是目标投放连续多枚干扰弹时tgo＝2s的弹目弹道示意图，图8是目标投放连续多枚干扰弹后不同剩余飞行时间tgo与导弹脱靶量在不同制导律下的脱靶量对比。