基于IMM-CKF的弹道再入目标跟踪研究

发布时间：2018-05-08 22:43

  本文选题：弹道再入目标跟踪 + 交互式多模型算法　； 参考：《弹箭与制导学报》2017年01期

【摘要】：该文研究了弹道系数未知的弹道再入目标的跟踪问题。针对现有再入目标跟踪方法对弹道系数初值设定以及噪声协方差的设置比较敏感的问题,采用了数值精度高、稳定性好且计算量较小的求容积卡尔曼滤波(CKF)算法作为跟踪滤波器,并分别设计了由不同弹道系数模型构成的交互式多模型(IMM)算法以及由不同噪声协方差模型组成的IMM算法。仿真结果表明,该文设计的两种IMM算法都能显著提高跟踪精度以及对弹道系数估计的收敛速度。
[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.
【作者单位】： 电子工程学院;
【分类号】：TJ01;TN713

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本文编号：1863439