本文關(guān)鍵詞： 空間目標(biāo)定位 機(jī)動目標(biāo) 僅測角 自適應(yīng)濾波 容積卡爾曼濾波 強(qiáng)跟蹤濾波 漸消因子 機(jī)動檢測　出處：《中國空間科學(xué)技術(shù)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在空間目標(biāo)跟蹤問題中,目標(biāo)機(jī)動導(dǎo)致的模型不匹配問題會導(dǎo)致濾波算法出現(xiàn)滯后現(xiàn)象。為了對空間機(jī)動目標(biāo)進(jìn)行快速跟蹤,在平方根容積卡爾曼濾波(Square-root Cubature Kalman Filter,SCKF)的基礎(chǔ)上,引入強(qiáng)跟蹤濾波(StrongTracking Filter,STF)的思想,推導(dǎo)得到了次優(yōu)漸消因子在SCKF中的等價描述。并通過建立以矩匹配方法為基礎(chǔ)的自適應(yīng)機(jī)制,設(shè)計了兼顧濾波精確性和魯棒性的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤平方根容積卡爾曼濾波(Adaptive Strong Tracking Square-root Cubature Kalman Filter,AST-SCKF)算法。仿真結(jié)果表明,在目標(biāo)機(jī)動前,AST-SCKF算法和SCKF算法的位置收斂精度相差不足1%;在目標(biāo)機(jī)動后,AST-SCKF算法的位置和速度的收斂精度相對SCKF算法分別提高了95.19%和30.50%,同時,其收斂速度相對SCKF算法分別提高了57.20%和24.68%。
[Abstract]:In the problem of space target tracking, the model mismatch caused by target maneuver will lead to lag phenomenon of filtering algorithm. In order to track space maneuvering target quickly, based on square root volume Kalman filter square-root Cubature Kalman filter (SCKF). By introducing the idea of strong tracking filter (STF), the equivalent description of suboptimal fading factor in SCKF is derived, and an adaptive mechanism based on moment matching method is established. An adaptive Strong Tracking Square-root Cubature Kalman filter AST-SCKF algorithm based on adaptive Strong Tracking Square-root Cubature Kalman filter is designed, which takes into account the accuracy and robustness of the filter. The convergence accuracy of the AST-SCKF algorithm and the SCKF algorithm is less than 1, and the convergence accuracy of the AST-SCKF algorithm is 95.19% and 30.50 higher than that of the SCKF algorithm, respectively, after the target maneuver, and the convergence accuracy of the AST-SCKF algorithm is improved by 95.19% and 30.50 respectively compared with the SCKF algorithm. Compared with SCKF algorithm, the convergence rate is improved by 57.20% and 24.68, respectively.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金“基于量子生物地理優(yōu)化的低空UAV編隊(duì)在線協(xié)同航跡規(guī)劃方法研究”(61403399)
【分類號】：TN713

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本文編號：1508209