發(fā)布時間：2018-03-09 08:00

  本文選題：網(wǎng)絡化作戰(zhàn)　切入點：機動目標跟蹤　出處：《火力與指揮控制》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對網(wǎng)絡化作戰(zhàn)中單探測節(jié)點對機動目標的運動模型不確定性導致濾波精度低,為提高目標跟蹤的穩(wěn)定性和精確性,提出了多節(jié)點探測跟蹤算法�；诰W(wǎng)絡體系中信息的共享需求,建立網(wǎng)絡探測節(jié)點的目標跟蹤模型;通過網(wǎng)絡探測節(jié)點目標跟蹤需求和實戰(zhàn)要求發(fā)現(xiàn)目標經(jīng)常有多種運動狀態(tài)并存現(xiàn)象,而單一模型的濾波器不能滿足對機動目標跟蹤性能的要求。因此,探測節(jié)點采用了基于交互式多模型(IMM)的無跡卡爾曼濾波(UKF)算法進行狀態(tài)估計,融合中心將各節(jié)點發(fā)送的目標狀態(tài)估計融合后進行狀態(tài)估計,有效地降低了目標機動造成的模型誤差,提高了跟蹤性能。仿真結(jié)果表明,所提出的算法提高了網(wǎng)絡節(jié)點對機動目標的跟蹤精度,并且收斂速度快,有較強的魯棒性和實用性。
[Abstract]:In order to improve the stability and accuracy of target tracking, the uncertainty of moving model between single probe node and maneuvering target leads to low filtering accuracy in networked warfare. A multi-node detection and tracking algorithm is proposed. Based on the requirement of information sharing in the network system, the target tracking model of the network detection node is established. Through the network detection node target tracking requirements and actual combat requirements, it is found that the target often has a variety of moving state coexistence phenomenon, but the single model filter can not meet the requirements of maneuvering target tracking performance. The detection node uses the unscented Kalman filter UKF algorithm based on interactive multi-model IMM to estimate the state, and the fusion center fuses the target state estimation sent by each node to estimate the state. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the tracking accuracy of maneuvering targets, and the convergence speed is fast, and the algorithm has strong robustness and practicability.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61472441)
【分類號】：E91;TN713

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2 胡夷t，

本文編號：1587658