基于交互多模型的粒子滤波导引头机动目标检测技术研究

发布时间：2022-11-01 21:04

　　随着武器装备技术的发展,有人机、无人机等空中飞行器的机动能力大幅提升。目标机动时,由于目标过载未知,其与导引头预置模型间的匹配性下降,通常会导致导引头跟踪性能下降,甚至丢失目标。面对传统导引头目标跟踪算法对大机动目标适应性较差问题,本文提出了一种基于距离-多普勒二维谱粒子滤波的交互多模型算法,通过交互多模型引入多模态,实时进行机动参数辨识,提高模型匹配性,结合粒子滤波弱小信号探测方面的优势提升导引头对大机动目标的适应性。仿真结果表明:基于交互多模型的粒子滤波算法明显改善了雷达导引头对大机动目标的检测跟踪性能,改善了传统的粒子滤波算法对大过载机动的适应性,具有较好工程应用价值。 

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

交互多模型算法框图

IMM算法模型概率曲线

GPF-IMM算法和GPF算法检测性能对比

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进的交互式多模型粒子滤波算法[J]. 刘悄然,杨训.  西北工业大学学报. 2018(01)
[2]自适应交互多模型的PHD粒子滤波多机动目标跟踪[J]. 危璋,冯新喜,毛少锋.  弹箭与制导学报. 2015(02)
[3]交互多模型的Rao-Blackwellized粒子滤波算法在多目标跟踪中的应用[J]. 张万里,何金刚.  航空兵器. 2014(04)
[4]基于交互多模型的改进无迹粒子滤波算法[J]. 王华剑,屈保平,邵刚.  中北大学学报(自然科学版). 2013(03)
[5]多模型粒子滤波跟踪算法研究[J]. 鉴福升,徐跃民,阴泽杰.  电子与信息学报. 2010(06)
[6]交互式多模型粒子滤波算法综述[J]. 周云锋,单甘霖,张淼.  军械工程学院学报. 2010 (01)



本文编号：3700097