基于多测速多测距的交互多模型卡尔曼滤波算法

针对战术弹道导弹实时跟踪问题,提出了一种基于多测速多测距的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。利用新一代分布式雷达系统测量的高精度主/副站距离和速度测元进行测元层融合,避免了雷达测量误差较大的方位和俯仰测元的引入。通过不敏卡尔曼滤波避免了对观测方程计算雅可比矩阵的复杂过程,并能够获得同比三阶泰勒展开的结果。算法采用匀速模型、匀加速模型和当前统计模型在内的交互多模型框架,能够持续跟踪导弹飞行,有效应对导弹关机点等轨迹跃变点带来的滤波突变。仿真算例验证了所提出的算法相较于传统算法在导弹飞行段具有较高的滤波精度,并且能够很好地适应目标的机动性,可为分布式雷达对战术弹道导弹的实时跟踪问题提供一种新的解决方案。