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弹上遥测系统若干关键智能传感器信息测量及融合研究

江民俊  
【摘要】: 遥测是导弹测控系统的重要组成部分。在导弹的研制试飞中,常用遥测系统跟踪和获取导弹运动信息、弹上各关键部件的工作状态信息和弹上环境信息,为导弹性能的评定、故障分析和设计方案改进提供依据。随着微电子、计算机、传感器、通信等技术的发展以及嵌入式技术在军事领域的应用日趋广泛,给弹上遥测系统带来新的机遇、挑战和变化,遥测设备进一步高精度化、小型化、多功能化,遥测系统性能进一步提高。在遥测系统中应用GPS技术是当今导弹遥测技术的一个重要发展方向。遥、外测的结合在导弹飞行试验中具有良好的应用前景,是一种有生命力的测量手段,在国内外已得到广泛应用。针对CCSDS分包遥测比PCM遥测具有显著的优越,本文提出基于CCSDS分包遥测的信息遥测体制。 本文将高性能32位ARM嵌入式微处理器以及实时嵌入式操作系统引入到弹上遥测系统,设计了基于ARM平台的弹上遥测系统,并对其若干关键智能传感器信息测量与融合进行研究。ARM系统平台的设计分为硬件和软件两部分,硬件部分主要由智能传感器模块、S3C2440A处理器核心模块以及外围电路组成;软件部分以uC/OS-II为软件设计平台,应用程序采用C语言编程。本文主要对GPS、三轴磁力计和气压高度计三个智能传感器的信息进行测量,并对后两个智能传感器进行了设计。三轴磁力计的设计是基于Honeywell单/双轴磁阻传感器HMC1021Z/1022和单片机,气压高度计包括数字压力传感器MS5534B、单片机、串口通信模块以及电源模块。在对GPS信息测量时,通过分析GPS输出的信息格式,提出了一种基于串口的快速、准确的压栈式解析GPS信息方法。 本文在基于弹上遥测信息融合研究的要求下,对多传感器信息融合理论以及常用的融合方法进行了研究与探讨,重点对Kalman滤波、集中式Kalman滤波和联邦滤波融合算法进行研究分析,并对这三种融合算法的效果在PC机上用Matlab进行了仿真对比,得出Kalman滤波融合的效果最好。然后在此基础上,用Kalman滤波融合方法对气压高度计和GPS测量的高度信息进行多传感器信息融合设计与仿真,仿真结果表明基于多传感器测量的高度比单一传感器测量的高度具有较高的测量精度。 本课题设计的基于ARM平台弹上遥测系统具有精度高,体积小,功耗低,良好的稳定性、可扩展性和可移植性。多传感器信息融合算法的引入不仅能获得较准确、可靠的测量值,而且在不增加系统的硬件结构的基础上,保证系统的完整性和可靠性。因此,本课题的研究对ARM嵌入式微处理器在导弹遥测系统中的应用及弹上遥测信息进行融合等实时预处理具有重要意义。


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