一种适用于空间监视跟踪的递推滤波算法

发布时间：2017-09-17 18:33

  本文关键词：一种适用于空间监视跟踪的递推滤波算法

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【摘要】：针对空间监视跟踪环境中对于包含角变量的状态向量估计存在精度较低的缺点,利用Gauss von Mises(GVM)多变量概率密度分布,提出一种基于矩匹配的GVM参数估计方法,并在此基础上改进GVM分布的确定性采样方法,建立针对GVM分布的递推滤波算法,该算法充分考虑了流形的内蕴结构,克服了传统滤波方法假设状态向量定义于欧氏空间及采用欧氏空间中高斯分布模型的局限性。仿真结果表明,该滤波算法能有效估计状态变量的后验概率分布,对角变量的估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波方法(EKF)。
【作者单位】： 沈阳理工大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 空间态势感知 空间监视 Gauss von Mises(GVM)分布 参数估计 GVM滤波
【基金】：辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013083) 国家自然科学基金(61471247) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LR2015057) 辽宁省“百千万人才工程”培养经费(2014921044)
【分类号】：V448.2
【正文快照】： 0引言空间态势感知(Space situational awareness,SSA)的主要研究目标是近地空间环境中的轨道空间对象(如侦察监视情报卫星、预警探测卫星、导航定位卫星、空间碎片、战略导弹、反导导弹等目标),对其进行搜索跟踪、测轨编目、识别评估等。在许多SSA应用中,例如跟踪、数据关联

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本文编号：871049