本文選題：再入目標跟蹤 + 隨機模型近似��； 參考：《北京航空航天大學學報》2014年05期

【摘要】：針對再入目標跟蹤問題,基于加速度動力學模型和隨機模型近似思想,提出了分段勻Jerk自適應模型及跟蹤算法.該算法引入Jerk動力學模型和Jerk分段均勻假設,給出了機動加速度的遞推模型;根據(jù)隨機模型近似思想提出了新的過程噪聲定義方法并給出了分段勻Jerk模型和過程噪聲的自適應方法;結合狀態(tài)擴展方法和分離差分濾波算法實現(xiàn)了再入目標的實時自適應跟蹤.仿真實驗表明,相比基于分段勻加速模型的跟蹤算法,該算法在保證了再入目標穩(wěn)態(tài)跟蹤精度的同時,對目標突變狀態(tài)具有較強的跟蹤能力.
[Abstract]:Aiming at the problem of reentry target tracking, a piecewise uniform Jerk adaptive model and tracking algorithm are proposed based on the approximate idea of acceleration dynamics model and stochastic model. This algorithm introduces Jerk dynamics model and Jerk piecewise uniform hypothesis, and gives the recursive model of maneuvering acceleration. A new definition method of process noise is proposed according to the approximate idea of stochastic model. The piecewise uniform Jerk model and the adaptive method of process noise are given. The real-time adaptive tracking of reentry target is realized by combining the state expansion method and the separated differential filtering algorithm. The simulation results show that compared with the tracking algorithm based on piecewise uniform acceleration model, the algorithm not only ensures the steady-state tracking accuracy of the reentry target, but also has a strong ability to track the abrupt state of the target.
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導學院;
【基金】：國家自然科學青年基金資助項目(61102109) 陜西省自然科學基金資助項目(2010JM8013)
【分類號】：TN953

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1804753