申振晴， 张 斌， 龚 昂， 雷 磊

0 引言

1 远引导信息处理

由于航母自身的六自由度运动，导致理想下滑轨迹并不是固定不变的，而是伴随航母的运动而运动［5］。在远距引导区时，这种运动被放大［6］，如图1蓝色实线所示，导致无人机飞控系统无法跟踪理想下滑轨迹，而这时无人机也无需十分精确的引导信息，所以针对这种情况提出采用曲线拟合的方法，对理想下滑轨迹进行曲线平均，代替原来的理想下滑轨迹，使得无人机易于跟踪，如图1蓝色虚线所示。

图1 远距引导信息处理示意图Fig.1 Information processing scheme of long－distance guidance

1.1 理想下滑轨迹的计算

根据文献［5，7］所述，理想下滑轨迹的计算需考虑机型、舰船尾流以及舰船运动等诸多情况。首先计算无舰船运动时的理想下滑轨迹，再根据测得的舰船六个自由度的运动经过坐标变换得到理想下滑轨迹的运动，如图2所示。实际中，着舰引导系统均有延迟，可以采用超前网络或者舰面运动预测的方法消除。

图2 理想下滑轨迹计算方法Fig.2 Computation method of ideal landing trajectory

1.2 理想下滑轨迹拟合

所谓曲线拟合就是用一条曲线对数据或波形的变化趋势进行拟合，反映了该数据或波形的平均变化趋势。采用n次多项式拟合方法来拟合，首先确定多项式的阶数，阶数太低会与曲线变化趋势偏差较大，阶数太高会趋于原曲线，由于远距引导对引导精度需求不高，用5～7阶多项式均可满足曲线拟合的要求，所以应根据一般舰船运动状况和下滑轨迹的运动折衷选取为6阶。其次，要确定n次多项式的系数，这在Matlab中已有现成的函数polyfit，将理想下滑轨迹的数据以及所需求的阶数代入，就可以求得多项式的系数，最后调用polyval函数生成拟合曲线。……