本文件涉及信号处理、信号辨识，尤其涉及一种基于微分器信号提取的粒子群参数计算方法和装置。
背景技术：
1、飞行器性能参数是描述飞行器特征的重要指标，对于飞行器的研发和设计，准确地估计飞行器性能参数是非常重要的。可以为飞行过程中的操作提供准确的指导，从而保障飞行安全。
2、现有技术主要通过速度传感器和加速度传感器对飞行器上的物理运动转换为信号参数，再利用信号参数对飞行器的性能参数进行计算。
3、然而，现有的传感器成本高，难以大规模普及，并且在通过传感器对飞行器上的信号参数进行辨识时，一旦传感器发生故障，就会造成测量精度下降，产生较大的测量误差，影响测量结果；
技术实现思路
1、鉴于上述方案，本申请旨在提出一种基于微分器信号提取的粒子群参数计算方法和装置，以解决上述技术问题中的至少一个。
2、第一方面，本说明书一个或多个实施例提供了一种基于微分器信号提取的粒子群参数计算方法，包括：
3、基于角度传感器，得到飞行器的航迹倾角、俯仰角和俯仰角变化率；
4、基于微分器，根据所述航迹倾角、所述航迹倾角变化率、所述俯仰角、预设舵面偏角和预设待辨识参数，构建动力学模型；
5、基于粒子群算法，求解所述动力学模型，得到飞行器性能参数。
6、进一步地，基于微分器，根据所述航迹倾角和所述俯仰角变化率，得到航迹倾角变化率和俯仰角变化率的变化率；
7、根据所述航迹倾角、所述俯仰角、所述俯仰角变化率、所述航迹倾角变化率和所述俯仰角变化率的变化率，确定状态变量；
8、根据所述预设舵面偏角，确定控制参数；
9、根据所述预设待辨识参数、所述状态变量和所述控制参数，构建动力学模型。
10、进一步地，所述微分器包括：二阶微分器和三阶微分器；
11、利用所述二阶微分器计算所述航迹倾角变化率，计算公式如下：
12、
13、其中，x11＝x1表示飞行器航迹倾角；
14、表示对x1的估计；
15、表示飞行器航迹倾角变化率；
16、表示是对的估计；
17、表示的导数；
18、表示的导数；
19、a11表示微分器参数；
20、ε1表示微分器增益系数；
21、a12表示微分器参数。
22、利用所述三阶微分器计算所述俯仰角变化率的变化率，计算公式如下：
23、
24、其中，x21＝x2表示俯仰角；
25、表示对x2的估计；
26、表示对x3的估计；
27、x22＝x3表示俯仰角变化率
28、表示俯仰角变化率的导数；
29、表示对的估计；
30、表示的导数
31、表示的导数
32、表示的导数
33、ε2表示微分器增益系数。
34、进一步地，所述动力学模型用下述方法计算：
35、ηy＝τ；
36、其中，η表示待辨识参数；y表示包括由待计算的角速度信号和角加速度信号组成的信号矩阵。
37、第二方面，本申请实施例提供了一种基于一种基于微分器信号提取的粒子群参数计算装置，所述装置包括采集模块、第一构建模块和第一计算模块；
38、所述采集模块用于基于角度传感器，得到飞行器的航迹倾角、俯仰角和俯仰角变化率；所述第一构建模块用于基于微分器，根据所述航迹倾角、航迹倾角变化率、俯仰角、预设舵面偏角和预设待辨识参数，构建动力学模型；所述第一计算模块用于基于粒子群算法，求解所述动力学模型，得到飞行器性能参数。
39、进一步地，所述装置还包括：第二计算模块、第一确定模块、第二确定模块和第二构建模块；
40、所述第二计算模块用于基于微分器，根据航迹倾角和俯仰角变化率，得到航迹倾角变化率和俯仰角变化率的变化率；所述第一确定模块用于根据所述航迹倾角、所述俯仰角所述俯仰角变化率、航迹倾角变化率和俯仰角变化率的变化率，确定状态变量；所述第二确定模块用于根据预设舵面偏角，确定控制参数；所述第二构建模块用于根据预设待辨识参数，状态变量和控制参数，构建动力学模型。
41、进一步地，所述装置还包括：第三计算模块；
42、所述微分器包括：二阶微分器和三阶微分器；
43、所述第三计算模块用于利用所述二阶微分器计算所述航迹倾角变化率，计算公式如下：
44、
45、其中，x11＝x1表示飞行器航迹倾角；
46、表示对x1的估计；
47、表示飞行器航迹倾角变化率；
48、表示是对的估计；
49、表示的导数；
50、表示的导数；
51、a11表示微分器参数；
52、ε1表示微分器增益系数；
53、a12表示微分器参数。
54、利用所述三阶微分器计算所述俯仰角变化率的变化率，计算公式如下：
55、
56、其中，x21＝x2表示俯仰角；
57、表示对x2的估计；
58、表示对x3的估计；
59、x22＝x3表示俯仰角变化率
60、表示俯仰角变化率的导数；
61、表示对的估计；
62、表示的导数
63、表示的导数
64、表示的导数
65、ε2表示微分器增益系数。
66、进一步地，所述装置还包括：第四计算模块；
67、所述第四计算模块用于求解动力学模型：
68、ηy＝τ；
69、其中，η表示待辨识参数；y表示包括由待计算的角速度信号和角加速度信号组成的信号矩阵。
70、第三方面，本申请实施例提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机指令时实现第一方面中任一项所述粒子群参数计算方法的步骤。
71、第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，包括：
72、用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现第一方面中任一项所述粒子群参数计算方法的步骤。
73、与现有技术相比，本申请至少能实现以下技术效果：
74、本申请能够利用微分器对信号参数进行识别，操作简单，并且成本低，适合大规模使用；再结合粒子群算法和动力学模型对参数进行辨识，得到飞行器控制参数的最优解，从而避免误差，提高计算精度。
1.一种基于微分器信号提取的粒子群参数计算方法，包括：
2.根据权利要求1所述粒子群参数计算方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述粒子群参数计算方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述粒子群参数计算方法，其特征在于，
5.一种基于微分器信号提取的粒子群参数计算装置，其特征在于，所述装置包括采集模块、第一构建模块和第一计算模块；
6.根据权利要求5所述装置，其特征在于，所述装置还包括：第二计算模块、第一确定模块、第二确定模块和第二构建模块；
7.根据权利要求5所述装置，其特征在于，所述装置还包括：第三计算模块；
8.根据权利要求5所述装置，其特征在于，所述装置还包括：第四计算模块；
9.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机指令时实现权利要求1-4中任一项所述粒子群参数计算方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，包括：
