针对传统方法对初值选取敏感问题,将差分进化算法(DE)应用到气动参数辨识中,取代传统极大似然方法中的牛顿迭代梯度优化方法,对高旋弹的气动参数进行全弹道辨识。文中首先对可辨识性问题进行分析。通过仿真计算,证明该方法与传统极大似然方法相比辨识结果更加稳定,并通过反算弹道的方法证明了该算法收敛速度快,全局寻优能力强,具有较高的精度,并且解决了传统方法对初值敏感问题。

提出了在风洞试验获取的气动参数的基础上对由各种误差和扰动引起的气动偏差进行修正的方法。采用扩展卡尔曼滤波算法,利用雷达获取在线飞行弹丸的一段飞行数据(位置和速度),使用已知的气动参数对飞行数据进行过滤得到气动参数的修正系数,对已知气动参数中的阻力系数和升力系数进行修正,为后段弹道计算提供更加精确的气动参数。通过仿真计算,验证了上述方法的有效性,并利用弹道外推计算,通过对比落点误差证明了上述方法的精确性,为气动参数辨识和弹道修正提出了新的途径。