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强跟踪-容积卡尔曼滤波在弹道式再入目标跟踪中的应用
被引量:
10
1
作者
张龙
崔乃刚
+1 位作者
王小刚
白俞亮
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期211-218,共8页
对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面...
对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波(STCKF)。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。
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关键词
弹道式再入目标跟踪
容积卡尔曼滤波
自适应渐消因子
非线性系统
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职称材料
弹道式再入目标跟踪方法对比分析
被引量:
5
2
作者
陈映
程臻
文树梁
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期495-499,共5页
地基雷达对弹道式再入目标进行滤波跟踪时主要存在两个导致滤波误差增大的不确定因素,一是弹道系数未知,二是不可准确确定过程噪声协方差矩阵。为此,采用交互式多模型无敏滤波(iterative multiple-model unscented filter,IMM-UF)算法...
地基雷达对弹道式再入目标进行滤波跟踪时主要存在两个导致滤波误差增大的不确定因素,一是弹道系数未知,二是不可准确确定过程噪声协方差矩阵。为此,采用交互式多模型无敏滤波(iterative multiple-model unscented filter,IMM-UF)算法对弹道式再入目标进行跟踪,选取不同的弹道系数初值和过程噪声协方差矩阵构成合适的模型集合进行了仿真分析,并将其滤波结果与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无敏滤波(unscented filter,UF)的滤波结果进行了对比分析,同时还分析比较了IMM-UF和自治多模型(autono-mous multiple-model,AMM)UF算法的跟踪滤波性能。从仿真结果可以看出,采用的IMM-UF算法和相应的模型集合可以在先验信息缺少的情况实现对弹道式再入目标更高精度的跟踪。
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关键词
弹道式再入目标跟踪
弹道
系数
交互式多模型
自治多模型
无敏滤波
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职称材料
题名
强跟踪-容积卡尔曼滤波在弹道式再入目标跟踪中的应用
被引量:
10
1
作者
张龙
崔乃刚
王小刚
白俞亮
机构
哈尔滨工业大学航天工程系
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期211-218,共8页
基金
国家自然科学基金(61304236)
文摘
对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波(STCKF)。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。
关键词
弹道式再入目标跟踪
容积卡尔曼滤波
自适应渐消因子
非线性系统
Keywords
ballistic reentry target tracking
cubature Kalman filter
adaptive fading factor
nonlinear system
分类号
V557 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
弹道式再入目标跟踪方法对比分析
被引量:
5
2
作者
陈映
程臻
文树梁
机构
北京无线电测量研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期495-499,共5页
文摘
地基雷达对弹道式再入目标进行滤波跟踪时主要存在两个导致滤波误差增大的不确定因素,一是弹道系数未知,二是不可准确确定过程噪声协方差矩阵。为此,采用交互式多模型无敏滤波(iterative multiple-model unscented filter,IMM-UF)算法对弹道式再入目标进行跟踪,选取不同的弹道系数初值和过程噪声协方差矩阵构成合适的模型集合进行了仿真分析,并将其滤波结果与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无敏滤波(unscented filter,UF)的滤波结果进行了对比分析,同时还分析比较了IMM-UF和自治多模型(autono-mous multiple-model,AMM)UF算法的跟踪滤波性能。从仿真结果可以看出,采用的IMM-UF算法和相应的模型集合可以在先验信息缺少的情况实现对弹道式再入目标更高精度的跟踪。
关键词
弹道式再入目标跟踪
弹道
系数
交互式多模型
自治多模型
无敏滤波
Keywords
ballistic reentry target tracking
ballistic coefficient
iterative multiple-model(IMM)
autonomous multiple-model(AMM)
unscent filter(UF)
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
强跟踪-容积卡尔曼滤波在弹道式再入目标跟踪中的应用
张龙
崔乃刚
王小刚
白俞亮
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
10
下载PDF
职称材料
2
弹道式再入目标跟踪方法对比分析
陈映
程臻
文树梁
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011
5
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职称材料
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