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高超聲速滑翔目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤方法

發(fā)布時(shí)間:2021-03-14 12:29
  針對(duì)機(jī)動(dòng)模式復(fù)雜多變的高超聲速滑翔目標(biāo)跟蹤問題,提出了一種機(jī)動(dòng)頻率自適應(yīng)跟蹤方法。采用介于常速度和常加速度模型之間的Singer模型來表征目標(biāo)氣動(dòng)力加速度的變化,從而建立跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)方程。根據(jù)地基雷達(dá)量測(cè)量獲得系統(tǒng)的量測(cè)方程,鑒于距離和角度信息的量級(jí)相差較大將其由球形量測(cè)量轉(zhuǎn)換為位置量測(cè)量。為了適應(yīng)高超聲速滑翔目標(biāo)靈活多樣的機(jī)動(dòng)模式,基于正交性原理和無跡卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)了Singer模型中機(jī)動(dòng)頻率參數(shù)的自適應(yīng)。利用濾波信息計(jì)算得到能夠反映狀態(tài)模型誤差大小的調(diào)整因子,用于放大Singer模型中的機(jī)動(dòng)頻率,進(jìn)而調(diào)整狀態(tài)方程的過程噪聲以降低模型誤差。通過對(duì)2種典型機(jī)動(dòng)軌跡的跟蹤仿真,并與交互式多模型等方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明所提方法的跟蹤精度高、計(jì)算量小,能夠較好地適應(yīng)階躍機(jī)動(dòng)和連續(xù)幅值變化的機(jī)動(dòng)。 

【文章來源】:航空學(xué)報(bào). 2020,41(09)北大核心

【文章頁數(shù)】:14 頁

【部分圖文】:

高超聲速滑翔目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤方法


目標(biāo)相對(duì)地基雷達(dá)的再入運(yùn)動(dòng)

高超聲速滑翔目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤方法


地基雷達(dá)量測(cè)量

高超聲速滑翔目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤方法


HGT跟蹤軌跡

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]高超聲速滑翔導(dǎo)彈氣動(dòng)參數(shù)自適應(yīng)跟蹤建模[J]. 張凱,熊家軍,付婷婷,習(xí)秋實(shí),蘭旭輝.  國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[2]基于似然函數(shù)的自適應(yīng)Singer模型濾波算法[J]. 蔣冬婷,寧靜,萬洪容.  西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)
[3]Coupled dynamic model of state estimation for hypersonic glide vehicle[J]. ZHANG Kai,XIONG Jiajun,FU Tingting.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(06)
[4]基于AVSIMM算法的高超聲速再入滑翔目標(biāo)跟蹤[J]. 肖楚晗,李炯,雷虎民,王華吉.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[5]臨近空間高超聲速跳躍滑翔式目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤模型[J]. 李凡,熊家軍.  航空學(xué)報(bào). 2018(12)
[6]基于自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤C(jī)QKF的目標(biāo)跟蹤算法[J]. 劉暢,楊鎖昌,汪連棟,張寬橋.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[7]一種基于氣動(dòng)力模型的高超聲速滑翔目標(biāo)跟蹤算法[J]. 張凱,熊家軍,韓春耀,蘭旭輝.  宇航學(xué)報(bào). 2017(02)
[8]自適應(yīng)高階容積卡爾曼濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J]. 崔乃剛,張龍,王小剛,楊峰,盧寶剛.  航空學(xué)報(bào). 2015(12)
[9]臨近空間高超聲速滑躍式機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤模型[J]. 王國(guó)宏,李俊杰,張翔宇,吳巍.  航空學(xué)報(bào). 2015(07)
[10]高超聲速滑翔再入飛行器彈道估計(jì)的自適應(yīng)卡爾曼濾波[J]. 吳楠,陳磊.  航空學(xué)報(bào). 2013(08)

博士論文
[1]高超聲速助推滑翔飛行器全程彈道規(guī)劃方法研究[D]. 何睿智.國(guó)防科技大學(xué) 2017
[2]高超聲速滑翔飛行器運(yùn)動(dòng)特性分析及彈道跟蹤預(yù)報(bào)方法研究[D]. 李廣華.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016



本文編號(hào):3082178

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