本文選題：彈道再入目標(biāo)跟蹤 + 交互式多模型算法�。� 參考：《彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：該文研究了彈道系數(shù)未知的彈道再入目標(biāo)的跟蹤問(wèn)題。針對(duì)現(xiàn)有再入目標(biāo)跟蹤方法對(duì)彈道系數(shù)初值設(shè)定以及噪聲協(xié)方差的設(shè)置比較敏感的問(wèn)題,采用了數(shù)值精度高、穩(wěn)定性好且計(jì)算量較小的求容積卡爾曼濾波(CKF)算法作為跟蹤濾波器,并分別設(shè)計(jì)了由不同彈道系數(shù)模型構(gòu)成的交互式多模型(IMM)算法以及由不同噪聲協(xié)方差模型組成的IMM算法。仿真結(jié)果表明,該文設(shè)計(jì)的兩種IMM算法都能顯著提高跟蹤精度以及對(duì)彈道系數(shù)估計(jì)的收斂速度。
[Abstract]:In this paper, the problem of trajectory reentry target tracking with unknown ballistic coefficient is studied. Aiming at the problem that the existing reentry target tracking methods are sensitive to the initial value setting of trajectory coefficient and the setting of noise covariance, the numerical accuracy is high. The volume Kalman filter (CKF) algorithm, which has good stability and less computation, is used as the tracking filter. The interactive multi-model IMM algorithm composed of different trajectory coefficient models and the IMM algorithm composed of different noise covariance models are designed respectively. The simulation results show that the two IMM algorithms designed in this paper can significantly improve the tracking accuracy and the convergence rate of trajectory coefficient estimation.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TJ01;TN713

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本文編號(hào)：1863439