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一种提高轨道预测精度的递推估值算法

Recursive Estimation Algorithm for Improving Orbit Prediction Precision
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摘要 测控雷达系统必须具有跟踪目标速度快、精度要求高等特点,并且当目标信号受到障碍物遮挡目标丢失后,要求测控系统能够对目标运行轨迹进行精确预测,提高目标重新出现后的重捕概率。为了提高轨道预测精度,在轨道跟踪算法基础上引入了最小二乘法数据外推理论,使用最小二乘法对丢失后的目标轨道数据进行了预估值外推分析,并针对最小二乘法数据外推随着时间增长精度快速变差的缺点,引入了递推的最小二乘法。通过实验和数据分析表明,使用递推最小二乘法能够大幅度提高目标丢失5 s内的轨道预测精度,满足雷达测控系统记忆跟踪和目标重捕的要求。 The antenna of TTC system must have characteristics of high dynamic capability and high measurement precision.When the signal is shielded from the antenna and the target is lost,it is required to predict the orbit and re-capture the target quickly.The least square method is analyzed to improve the measurement precision.A recursive-estimation algorithm is used to solve the problem of the least square method in satellite orbit forecast.The test and data analysis indicate that the orbit prediction precision is improved greatly through the recursive-estimation algorithm,and it can meet the requirement of memory track and target re-capture.
作者 张冰 乔建江
出处 《无线电工程》 2017年第5期84-86,94,共4页 Radio Engineering
基金 国家重点基础研究发展规划基金资助项目(2013CB37900)
关键词 轨道预测 递推估值 最小二乘法 记忆跟踪 satellite orbit forecast recursive-estimation algorithm least square method memory track
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参考文献8

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