本文關(guān)鍵詞：針對臨近空間目標(biāo)跟蹤的自適應(yīng)AMCKF算法

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【摘要】：臨近空間飛行器具有機(jī)動特性復(fù)雜、運(yùn)動軌跡多階段性等特點(diǎn),在目標(biāo)跟蹤的過程中,易出現(xiàn)由于系統(tǒng)模型誤差較大導(dǎo)致跟蹤精度降低、濾波發(fā)散的問題。針對該問題,在容積卡爾曼濾波的過程中加入衰減因子,通過衰減記憶的方法補(bǔ)償模型誤差;同時(shí),提出了一種實(shí)時(shí)辨識容積卡爾曼濾波衰減因子的方法,達(dá)到自適應(yīng)跟蹤的目的。仿真結(jié)果表明:衰減記憶容積卡爾曼濾波算法能夠很好地解決模型失配問題,自適應(yīng)算法實(shí)時(shí)對衰減因子賦值,避免了衰減因子取值的困難,可以達(dá)到更好的跟蹤效果。
【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類號】：E926.4;TN713
【正文快照】： 0引言臨近空間一般泛指距離海平面高度10 km到100 km的高空區(qū)域,臨近空間飛行器逐漸成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。此類飛行器的機(jī)動速度、加速度均非常大,如近幾年出現(xiàn)的X-51A高超聲速飛行器[1],有著機(jī)動特性強(qiáng)、運(yùn)動軌跡變化快等顯著特點(diǎn)。如何良好地對臨近空間目標(biāo)進(jìn)行跟蹤成為一

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本文編號：1166026