导弹武器全制导技术发展分析

赵 晶，来庆福，戴幻尧，冯德军，王雪松

(国防科技大学电子科学与工程学院，长沙 湖南 410073)

0 引言

精确制导武器利用目标散射、辐射特性来发现、识别并跟踪目标，利用惯性导航技术或支援保障信息获取自身的飞行状态信息，从而控制和导引武器实现对目标的精确打击。它可对精心选定的敌方目标实施定点高效毁伤，给敌方武器系统造成结构性破坏，使其丧失侦察预警能力、通信指挥能力及战略战役作战能力，极大地提升了武器装备的作战效能。红外成像制导、毫米波制导、激光制导和多模复合寻的制导等技术的发展成熟与广泛应用使精导武器朝着高精度、全天候和智能化等方向发展［1］。

为满足信息化战争的中远程精确打击需要，精确制导武器目前普遍采用中、末制导相结合的复合制导体制。中段的自控飞行多由惯性导航系统完成，受惯性器件精度水平的限制，纯惯导系统难以稳定、准确地复现理论飞行轨迹，无法胜任精确制导武器对导航系统的精度、可靠性等提出的苛刻要求;自导飞行段则由各种目标探测传感器进行导引，雷达、红外等寻的制导系统受到多变的自然环境与气象条件和激烈的光电对抗等多种因素的影响，难以可靠地完成目标识别、捕获和跟踪的全过程，无法满足精导武器在复杂多变的战场环境下作战的要求。针对上述迫切需求，一方面可通过应用各种高性能的导航设备、光电探测器和中继制导设备等以提高中和末制导精度，但这在实际应用中将受较大限制;另一方面可立足于现役装备技术水平，充分挖掘惯导系统、导引头和高度计等弹载传感器的信息应用潜力，提出若干行之有效的技术改进方案，以期在较短的周期、较低的研发和装备成本下，提高武器装备的作战效能。

惯性导航系统自主工作，数据更新率高，短期精度高，抗干扰能力强，是精确制导武器重要且全面的信息源，具有丰富的信息应用潜力［2］。基于此，本文探讨了以高精度惯导信息的获取与利用为核心的导弹武器全制导技术方案，旨在通过信息融合，综合利用惯导、雷达、红外和卫星等多种弹载传感器的信息处理优势，提高中制导精度和末制导的抗干扰能力，从而为提高精确制导武器适应复杂战场环境的能力提供技术实现途径。

1 导弹武器全制导技术的新概念

全制导概念的提出具有深刻的背景，包括:提高以惯导为主的中段自控飞行的导航精度，提高以导引头为主的末段自导攻击的制导精度与可靠性。

惯性导航系统(INS，inertial navigation system)是一种自主导航系统，可输出载体平台的位置、速度和姿态、航向等全面的导航信息，具有隐蔽性强、数据更新率高、短期精度高、稳定性好和抗干扰能力强等典型优势，因而广泛地应用于各类精确制导武器中。惯导系统的缺点同样明显:惯性测量元件误差、安装误差、初始对准及装订误差和冲击与振动等干扰误差，导致惯导系统的位置、速度和姿态等导航误差随飞行时间而累积，必须借助于外部传感器信息进行周期性的惯导修正［3］。目前用于惯导修正的外部设备主要包括:全球卫星导航定位系统(GPS)［4］、天文导航系统、无线电导航系统、大气数据系统、地形辅助导航系统、景象匹配导航系统、重力辅助系统和多普勒导航雷达等。上述惯导基组合导航系统成本较高、结构复杂，较难应用于弹载平台。雷达导引头能够提取弹目斜距、斜距率、弹目视线角及视线角速率等弹目相对信息，与弹体飞行状态密切相关，因而具有修正惯导的潜力。研究惯性导航系统/导引头组合导航方案，可在不增加硬件设备基础上提高导航性能，具有较高的应用价值。

另外，复杂的自然与气象环境、激烈的电子对抗、攻防对抗双方的动态博弈过程等构成了复杂的战场环境，贯穿于导引头工作的全过程，严重地制约着导引头的效能发挥。以近海作战反舰导弹的雷达导引头为例，近海环境复杂多变、目标密集、电子对抗激烈，导弹在攻击近海舰船目标时，其末制导雷达常伴随有岛屿、海岸的后向散射、舰载有源和无源干扰等诸多影响，自然背景识别、干扰背景识别和舰船类型识别等关键技术尚未有效地突破［5］。有源电扫阵列、合成孔径雷达成像、空时自适应处理、自动目标识别和多模复合寻的等技术的弹载实用化，一定程度上缓解了上述矛盾［6］，但作为弹载应用的导引头，在技术、环境、器件等多方面存在实际困难，角度分辨率、电波传播、杂波干扰、能量、信号特征、共孔径复杂性和数字化高复杂度等限制在短期内尚无法克服。因此，面向导引头的现实需求，立足现役装备和技术水平，通过充分挖掘弹载装备的信息处理潜力来提高雷达导引头的作战效能，无疑具有重要的军事应用价值。

随着弹载惯性器件精度的不断提高，以及弹载多传感器融合组合导航技术的逐渐成熟与广泛应用，中末交班后惯导系统输出的导航信息仍可保持较高的精度，但目前在末制导段惯导系统仅与导弹飞行控制系统交联，完成导弹的稳定飞行，未参与弹体质心导引与控制，其输出的较高精度导航信息未被充分地利用。充分挖掘高精度惯导信息在末制导中的应用潜力，提高导引头的目标搜捕、识别、跟踪及抗干扰能力，引起了人们的广泛关注:比如借助惯导的短期高精度特性，可为成像导引头提供运动补偿［7］;借助惯导系统数据的高数据率，在导引头数据更新期间进行辅助导引;当导引头受到干扰而不能正常工作时，借助惯导设备，通过惯导输出建立弹目相对运动模型，可继续控制导弹飞向目标等。与此同时，导引头作为制导系统的主要探测器，通过接收目标反射或辐射的信息，提取导弹与目标间的相对运动信息(包括弹目距离、距离变化率、弹目视线角和视线角速率等)，这些信息与载体平台的运动密切相关，因而具备校正惯性器件漂移与消除导航误差的应用潜力［8］。

基于此，总结提出以惯性导航系统为主，多传感器信息融合修正的全制导技术概念，具体为:导弹武器全制导技术是将惯导信息在导弹武器制导中全程使用，尤其是在末制导段与导引头探测信息融合使用，从而提高导弹目标搜捕能力和抗干扰能力等的新型导弹制导技术。其示意图如图1所示。

图1 全制导技术概念示意图

在图1中，GNC信息处理模块是整个全制导技术方案的核心。该模块在导弹制导全过程中实时、连续地处理来自各弹载传感器的测量信息，经过融合处理后控制导弹按照预定的弹道或特定的导引律飞行，同时向“数据采集与显示”输出分析信息，以供评估显示所用。

2 全制导技术的实现方法

2.1 技术实现途径

全制导技术方案以高精度惯导信息的获取与应用为主线，以惯导、导引头等传感器信息融合为核心，旨在通过信号、信息处理手段，提供一种可有效提升导弹武器适应复杂战场环境能力的制导改进方案，如图2所示。

图2 全制导技术实现途径示意图

全制导方案的技术实现途径具体为:通过中段融合，提高导航精度，减小自控终点误差;通过搜捕融合，提高搜捕概率，减少搜捕耗费时间;通过跟踪融合，抑制导引头测量误差，提高末制导精度;通过抗干扰融合，降低导引头的环境敏感性，提高其自主抗干扰能力。通过利用惯导、雷达等多种传感器的信息处理优势，实现精确制导武器的全程高精度综合制导，提高精确制导自主寻的、自动修正、自动目标识别和自主抗干扰的智能化作战能力。

全制导技术方案涉及多项关键技术，如飞行中段惯导系统/导引头信息融合组合导航技术、高精度惯导信息辅助的目标搜捕识别、目标跟踪和抗干扰技术等。结合前期工作，对这四方面进行分析研究。

2.2 应用于组合导航的技术方案

导引头是寻的制导系统的核心设备，可以提供精确且稳定的弹目相对信息(弹目斜距及斜距率、视线角及角速率等)。充分挖掘导引头测量信息的应用潜力，提出导引头辅助惯导的信息融合方案，在不增加导航设备的基础上提高惯导系统的导航性能，引起了人们的广泛关注。例如，飞行中段主动雷达导引头开机，通过多普勒处理得到的波束速度可直接修正惯导系统速度误差，并可抑制位置误差的扩散速度，从而取得显著的辅助惯导效果［10］;在飞行中段，还可通过外部信息源提供的距离、速度等信息，亦可直接修正惯导系统随时间累积的误差，从而实现高精度导航。但当导弹采用被动体制的导引头时(红外、被动雷达等)，它将无法获取弹目相对距离及速度等信息，仅可输出角度测量值，此时将无法直接修正惯导系统的速度和位置误差，但通过融合修正法同样可有效地提高飞行中段的导航精度。例如:通过惯导和红外导引头角度及角速率的信息融合［11］，有助于实现高精度导航;而被动导引头通过角度跟踪获取视线角量测信息，经过融合滤波后可修正惯导系统的位置和姿态导航误差。

在上述研究基础上，提出了惯性导航系统的导引头纯角度测量修正方法，原理概述为:弹载惯导精度多为战术级，当自控飞行时间较长时，惯导系统将产生较大的导航误差，这将导致它的指示位置=［］T偏离真实位置=［］T。为实现精确导航，必须消除位置导航误差，这往往需要使用外部传感器来获取弹体位置的测量值。但当采用被动体制的导引头时，仅可输出角度测量值。组合导航场景示意图如图3所示。通过对预设地标点P的跟踪可连续输出波束倾角Er与偏角Ar。受测角误差影响，二者将偏离真实值Et，At。由于没有距离信息，导引头将无法直接估计弹体位置。可考虑首先利用导引头角度测量值来估计惯导指示误差:通过惯导系统输出的导弹位置、姿态等信息，得到波束倾角与偏角解算值En，An。由于指示位置偏离真实点，而导引头是在真实位置处测量视线角，则视线角解算值与导引头测量值间将存在较大偏差。该偏差主要由导航误差决定，通过对其提取与滤波处理，即可估计出该时刻惯导位置误差。

为验证这种纯角度测量修正惯导方案的性能，设计并进行了飞行中段雷达导引头/惯导组合导航仿真实验(场景如图3所示)，实验方法具体为:首先被动导引头获取地标点至导弹视线角量测信息，接下来分析导引头角度测量误差特性，建立其测角误差与惯导系统导航误差间的关系，然后通过序贯平方根融合滤波估计惯导系统的位置、姿态等导航误差，最后进行反馈修正完成雷达导引头/惯导组合导航。基于MATLAB仿真环境，进行Monte-Carlo仿真实验，通过自控终点误差的统计分析完成雷达导引头/惯导组合导航算法的性能分析。

假定匀速平飞的典型飞行弹道，导弹沿正北方向以200 m/s速度匀速飞行，高度恒定为100 m;惯性器件误差假定为:陀螺仪漂移为0.3°/h，加速度零偏为5 mg;惯导与导引头数据更新率均为50 Hz;导引头测角误差为0.2°;在整个修正过程中，假定地标点P始终位于弹体右前方;Monte-Carlo仿真次数取为500次。

修正前后自控终点误差特性如图4所示。对比可看出，由纯惯导控制飞行时，由于无外部信息加入，惯导误差逐渐扩散，造成了较大的自控终点误差(典型误差值为3 km);当飞行中段经过导引头的纯角度测量修正后，由于估计出惯导误差，实现了惯导系统的反馈校正，较大地抑制了惯导系统随时间积累的导航误差，虽然修正结束后导航误差将继续扩散，形成自控终点误差，但较之纯惯导飞行，已显著地降低(典型误差值仅为600 m)。这充分地验证了所提惯导修正方案的有效性。

图3 飞行中段组合导航场景示意图

图4 经反馈修正后的自控终点误差特性(与纯惯导比较)

2.3 应用于目标搜捕的技术方案

以反舰导弹为例，当其在近海作战时，战场环境多变、各类目标密集、电子对抗激烈。导弹末制导雷达常伴随有岛屿、海岸等自然背景的后向散射和各种有源无源干扰等影响，打击目标常处于舰艇编队中，附近伴随有大量其他类型舰只，导致导引头视场内将出现多个目标。如何从搜索区内录取到的多个对象中准确、快速、可靠地选择出预定目标，已成为制约导弹作战效能的关键因素。

近海作战下的多目标选择问题对导引头的目标识别能力提出严峻挑战，现有技术水平尚无法保证通过提取目标特征来剔除干扰目标。基于现有体制，提出若干改进措施，提高导弹的多目标选择能力，对适应近海作战复杂环境具有现实意义，从而引发了广泛关注。对录取目标进行不同舷角和不同距离上回波信息搜集和特征提取，编制多条目标判决准则，通过判决准则的多样性可有效地提高捕获性能。由Novak和Fukunaga等人提出的最近邻目标选择器［12］，采用距离准则对搜索区域内出现的多个目标进行优先级排序，并选择最小距离所对应的对象实施捕获，计算简单、判决便捷，具有辅助多目标选择的应用潜力。结合这种思路，有学者提出了基于选择点的录取对比方案，并定性地分析了方案的搜捕性能，但最关键的选择点确定方法未作讨论;同时有人指出，当导弹的自控终点误差较小时，可直接选取装订目标位置为选择点进行距离计算和判断，且具有很高的搜捕概率。

在上述研究基础上，提出了将最近邻目标选择器应用于反舰导弹目标搜捕中的方案，原理概述为:反舰导弹到达自控飞行终点后，开启导引头进行搜索，待捕捉到预定攻击目标后转入自导实施攻击，如图5所示。在搜索预定区域时，导引头视场内可能出现多个目标，除预定目标外，还可能包括岛礁、海岸等自然背景目标，及其他类型的舰只目标等。此时以最近邻判决为基础，采用距离准则对搜索区域内录取到的多个对象进行优先排序，并判定最小距离所对应的对象为攻击目标，从而转入自导。

通过设定典型搜捕态势，示意图如图5所示，建立出目标搜捕模型，在合理简化的基础上，推导得出了该选择器对应捕获概率的显示表达式，推导表明该方案的捕获概率与搜索区域半径、搜索区域内录取的目标数和目标散布误差等因素密切相关。下面进行典型数值仿真实验，假定预定目标由于未知机动引起的散布误差的标准差σ分别取为0.5 km，1 km，1.5 km和2 km，为保证预定目标落入至搜索区域中，需要将搜索区半径rm取足够大。实际中，可通过“3σ准则”确定，在本例中将其取为6 km。

首先给定搜索区半径rm和目标数N，改变目标散布标准差σ，得到的搜捕概率曲线，如图6所示。

当目标航速较高或机动性能较强，或自控飞行时间较长时，目标散布误差将明显增大(如图6中散布误差从0.1 km增至2 km)，它在搜索区内的实际位置将更为分散，此时单纯采用最近距离作为判决准则，将易造成误捕(可通过图6中的四条单调递减曲线得到印证);同时，随着搜索区内出现的目标越多，正确捕获预定目标的难度将随之增大(在散布误差均为1 km情况下，随着目标数增加，捕获概率由最初的0.84降至0.42)，这反映出单纯采用最近距离准则的缺陷。

接下来，给定搜索半径rm和目标散布标准差σ，改变目标数N，得到的捕获概率曲线，如图7所示。为了便于对比，图7中增加了1/N曲线，它实际上对应于“先入为主”式搜捕方式的捕获概率。

图5 反舰导弹目标搜捕示意图

图6 不同目标散布误差下的捕获概率曲线(目标数目改变)

图7 不同目标数下的捕获概率曲线(目标散布标准差改变)

由于导弹发射前装订了预定攻击目标的初始信息(即便存在着探测误差、目标未知机动误差等)，而其他录取目标则是在导引头搜索时随机出现的。先验信息的加入一定程度上提高了预定目标落入捕获判决区的概率(如图7所示，在目标数小于5时，即使面临着很大的目标散布误差，最近邻目标选择器的搜捕性能仍高于“先入为主”搜捕方案)。相应地，当搜索区域内目标过于密集时，预定目标落入捕获判决区的概率随之下降，将出现很严重的误捕(在图7中，在目标散布误差达到2 km以上，并且搜索区内目标数大于五个时，最近邻目标选择器的性能已经低于“先入为主”搜捕性能)。

上述典型数值仿真表明，最近邻目标选择方案通过采用距离准则对搜索区内录取的多个目标进行优先排序，有效地提升了对预定目标的搜捕性能。

2.4 应用于目标跟踪的技术方案

机动目标跟踪是一类典型的非线性滤波问题，在导弹末制导领域有着广泛的应用。依据导引头获取测量信息的类型，可将末制导中的目标跟踪划分为被动跟踪(仅有角度或角速率信息)和主动跟踪(另有距离、多普勒等信息，通常与最优导引律设计相联系)。前者存在着严重的不可观测性，跟踪器的设计比较复杂;后者由于可获取全面的弹目相对运动信息，跟踪器的设计较为灵活。区别于地基、舰载等固定雷达对目标的跟踪，导引头的目标跟踪受多种因素制约:首先受到弹载空间的影响，导引头提取的弹目相对信息精度十分有限;其次，导引头随导弹在空间内运动，在建立弹目相对运动模型时还需要对载体本身的运动特性进行描述;最后，导引头一般执行单目标跟踪任务，此时目标的机动检测和机动辨识较固定雷达应用更为重要，因为这涉及到导引指令的生成。

由于机动目标跟踪的高度非线性特征，弹目相对运动特性的建模显得尤为重要。一般地，运动模型可在惯性直角系或视线球坐标系下表述，前者具有线性的状态方程，但观测方程非线性，而后者恰好相反。通过对状态变量的恰当选取(如S.N.Balakrishnan和Stallard等人对修正球坐标系下视线角及角速率的处理)，可获取均为线性的状态方程与观测方程。无论是惯性直角系、视线球坐标系和MSC系下，均可用EKF这种滤波方法进行过程估计，V.J.Aidala详细地分析了直角系下EKF滤波算法的非线性误差。为了克服该误差，许多学者从滤波方法本身和坐标系优化选取两方面进行了相应研究。例如，在MSC系下滤波便可有效地提高EKF滤波的稳定性及收敛性;还有S.N.Balakrishnan提出的最大似然滤波;S.A.Hepner提出的自适应EKF;Y.Oshman等人多模型自适应估计等方法，可有效地结合各种参考系的优点，取得更好的滤波效果，亦可获取对目标的机动特性的估计。

弹目相对运动的建模是末制导目标跟踪的关键，目前的建模中均未将高精度惯导信息提供的弹体运动状态考虑进去，而是直接地采用直角系或视线系下的相对运动进行建模。基于该思路，对高精度惯导速度信息辅助的导引头量测误差抑制方法、弹目相对运动模型建立方法和目标跟踪滤波方法等进行了研究，具体方案为:利用高精度惯导速度信息描述导弹自身运动，采用一阶马尔科夫过程描述目标机动，构建基于弹目信息状态变量系统的弹目相对运动模型，通过扩展卡尔曼滤波方法实现对导引头测量随机误差的抑制，这样便实现了高精度惯导信息辅助的目标跟踪。

为验证上述思路的有效性，设计并完成了高精度惯导辅助导引头目标跟踪仿真实验。以反舰导弹为例，由于其多采用低空或超低空掠海弹道，因此可将弹目相对运动简化至水平面内，如图8所示。

导弹舰船的初始距离为20 km，初始弹目视线角60°，导弹初始速度为300 m/s，速度矢量的方向角为45°，假定导弹的速度矢量可以通过弹载惯导系统实时获取，导弹发射前装订的弹目信息为(20005，58°);目标在海平面上进行逆时针匀速圆周运动的机动，转弯半径为1 km，运动速率为15 m/s;假定导引头为相参主动雷达导引头，具有测角、测距及测速能力。跟踪仿真实验结果图如图9所示。导弹的测角误差均方根为2°，距离测量误差为1 m，测速误差为1 m/s，测量周期为0.01 s，采用比例导引方法制导，导引系数k=2。

从图9可以看出，随着时间推进，距离、角度滤波误差迅速减小并保持稳定，滤波误差远小于测量误差。速度滤波后误差也迅速缩小，并保持稳定。这充分地验证了高精度惯导信息在辅助目标跟踪中的应用潜力，这种思路同样可应用于非相参、被动等体制的导引头中。

2.5 应用于抗干扰的技术方案

以箔条质心干扰为典型研究对象，它主要在末制导雷达已经跟踪舰艇后使用，如图10所示，基本原理为:在末制导雷达跟踪波门内布放箔条云，诱使导弹跟踪舰艇与箔条云的质心并最终转向跟踪箔条云。

图8 水平面内弹目相对运动示意图

图9 高精度惯导辅助导引头目标跟踪仿真实验结果图

图10 箔条质心式干扰示意图

当前对抗箔条质心干扰的方法包括:①采用复合制导体制对抗箔条干扰，该方法要求设备复杂，技术难度较大;②提高雷达分辨率识别目标与干扰箔条，该方法技术难度大，成本高，且不利于现役导弹升级;③利用目标与干扰的速度差别使用多普勒滤波技术识别箔条，这在抗机载箔条弹的时候效果比较明显，但对舰载箔条弹来说，由于所掩护的舰船的运动速度和风速相近，因而这种方法用在反舰导弹末制导雷达上效果不明显;④利用舰船回波和箔条回波在信号特征上的差别区分舰船与箔条干扰，如时域波形形状的区别，回波频谱的区别，或采用小波变换等。该方法要求箔条与舰船可分辨，因此无法对抗质心干扰;⑤利用舰船目标与箔条的极化差别来识别箔条干扰，该方法仍处理理论研究阶段，如在理论上研究箔条和舰船的极化散射RCS差异，在极化域抑制箔条干扰的可能性，雨雪杂波等对极化识别方法的影响等;⑥利用时频滤波和时频展宽理论，对雷达回波进行脉冲内域通滤波，从而抑制箔条干扰并恢复出目标信号，但是该方法要求有准确的先验信息。结合上述研究现状，提出一种在末制导阶段利用惯导信息攻击慢速移动目标的对抗质心干扰的方法，该方法的处理流程如图11所示。

这种方法的基本思想为:首先通过EKF方法实现对导引头测量随机误差的抑制，实现对目标的精确测量，获得目标的位置、速度信息估计，当雷达导引头检测受到质心干扰时，借助于惯导输出与目标估计，获得引导指令;当导引头检测到干扰消失时，导引头重新开始工作，捕获并跟踪目标，实施攻击。

为验证这种抗质心式干扰的思路，设计并完成了相应的仿真实验，参数设置为:导弹飞行速度为300 m/s，采用比例导引，导引系数为2，雷达导引头波束宽度为4°，目标以速度10 m/s的速度匀速向正北方向航行。质心干扰距离目标200 m处，干扰以速度6 m/s，方向275°进行运动。目标则以1 m/s2的加速度直线加速前进，达到最大速度15 m/s后，随即以半径750 m右转弯机动。导弹采用抗干扰措施和未采用抗干扰措施的一次仿真结果图，如图12所示，图12(b)是图12(a)的攻击末段放大图。从中可看出，当未采取抗干扰措施时导弹命中干扰，而采取抗干扰措施时导弹准确地命中目标。这充分验证了本思路的可行性。

图11 惯导信息辅助抗质心式干扰流程图

图12 惯导信息辅助抗质心式干扰飞行弹道

3 全制导技术的应用示例

在上节中，详述了全制导方案的技术实现途径，并通过典型场景下的仿真实验验证了技术方案的有效性。实际上，已经表明了全制导技术的若干应用方向，包括:应用于中段飞行，提高导航精度;应用于目标搜捕，提高搜捕概率;应用于目标跟踪，提高跟踪精度;应用于末制导抗干扰，提高导引头抵抗质心式干扰的能力。

本节将构建导弹武器全制导技术仿真验证半实物仿真系统，通过高逼真度评定环境下的仿真评估实验，对该方案制导性能的技术指标进行客观、准确、全面的评估，从而为雷达导引头/惯导信息融合在精确制导武器中的应用提供全面、系统的理论基础和关键技术支撑。

仿真验证平台构成如图13所示。将惯导实物连入弹道与惯导解算子系统中，然后和主控与导引头子系统连接，从而完成全弹道的半实物仿真。仿真中，用到了惯导系统(惯性器件)的真实静态误差特性，通过在理想弹道上叠加此误差，逼真地模拟导弹的实际飞行航迹。

图13 电磁环境态势显示的相对性示意图

某型反舰巡航导弹全弹道飞行示意图，如图14所示。导弹垂直发射升空后，由弹载控制系统控制其转向目标方向，随后转为水平巡航飞行。导弹由惯导系统控制飞行至自控终点时，导引头开机，若未发现目标，则扩大搜索区以覆盖目标可能散布范围，待目标捕获后，再降至掠海飞行高度接近目标，随后导弹跃升并向目标俯冲攻击。

设定如图14所示的典型反舰导弹弹道，综合考虑惯导初始装订误差、惯性器件误差、中段惯导/导引头信息融合、惯导信息辅助的导引头目标搜捕、导引头量测误差的惯导抑制和惯导信息辅助的导引头抗干扰方法等，生成整个的飞行弹道，并通过弹着点误差对整个全制导方案的制导精度进行定量地评价。与此同时，接入三维视景系统，对攻击态势进行直观显示(如图15所示)。经过多次仿真，反舰巡航导弹全弹道仿真实验最终的弹着点误差统计结果为2.5642 m，充分地验证了方案的有效性和可行性。

图14 某反舰巡航导弹全弹道飞行示意图

图15 全弹道仿真与三维视景显示(目标搜捕识别阶段)

4 结语

本文面向反舰、对地攻击、反辐射等典型精导武器作战的现实需求，探讨了以高精度惯导信息的获取与利用为核心的导弹武器全制导技术方案，详述了方案的概念、原理、方法和应用。全制导方案具有广阔的军事应用前景:近海环境中基于惯性导航信息的导弹末制导雷达导引头目标搜捕方案，能够有效地提升我军反舰导弹对近海目标，包括海岸、岛屿背景下目标打击能力;高精度惯导信息辅助的导引头量测误差抑制方法和抗质心式箔条干扰方法，有助于提升我反舰导弹抗电子干扰能力。本方案着眼于制导方式、信息融合和信号处理技术上的完善与改进，可为提高我军精确制导武器在复杂环境下的作战能力提供可行的技术实现途径，同时可为新一代精确制导武器的研制提供必要的技术储备。

［1］杨树谦.精确制导技术发展现状与展望［J］.航天控制，2004，(4):25-27.

［2］BARBOUR N，SCHMIDT G.Inertial Sensor Technology Trends［J］.IEEE Sensors Journal，2001，1(4):332-339.

［3］AVERIL B C.Fundamentals of the High Accuracy Inertial Navigation［R］.American Institute of Aeronautics and Astronautics，Inc.，1997.

［4］AGARWAL V，ARYA H，BHAKTAVATSALA S.Design and Development of a Real-Time DSP and FPGA-Based Integrated GPS-INS System for Compact and Low Power Applications［J］.IEEE Trans.On AES，2009，45(2):443-453.

［5］颜仲新，王超，刘鼎臣.反舰导弹末制导雷达目标识别技术及其发展［J］.飞航导弹，2003(4):54-57.

［6］RAJATENDU DAS.Advances in Active Radar Seeker Technology［J］.Defense Science Journal，2005，55(3):329-336.

［7］FANG J C，GONG X L.Predictive Iterated Kalman Filter for INS/GPS Integration and Its Application to SAR Motion Compensation［J］.IEEE Trans.Instrum.Measure，2010，59(4):909-915.

［8］赵晶，来庆福，戴幻尧，等.多普勒测速辅助平台惯导仿真分析［J］.通信学报，2008，29(11A):108-113.

［9］RAGEL B A，FAROOQ M.Comparison of Forward VS Feedback Kalman Filter for Aided Navigation System［C］//The 7th International Conference on Information Fusion(FUSION)，2005:317-322.

［10］马卫华，袁建平，罗建军.主动雷达导引头速度信息辅助捷联惯导的组合系统性能分析［J］.西北工业大学学报.2005，23(1):1-5.

［11］PACHTER M，PORTER A.Bearings-only Measurements for INS Aiding:Theory for the Three-dimensional Case［C］//American Control Conference，2004.Proceedings of the 2004，Boston，MA，USA，2004(6):5363-5368.

［12］FUKUNAGA K，HAYES R R，NOVAK L M.The Acquisition Probability for a Minimum Distance One-Class Classifier［J］.IEEE Trans.On AES，1987，23(4):493-498.