基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法

发布时间：2022-02-14 12:02

　　针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber-Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、"当前"统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度. 

【文章来源】：空间控制技术与应用. 2020,46(05)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

0 z向加速度估计结果

当导引头测量噪声为高斯白噪声时，加速度的均方误差结果如图11所示．从仿真结果中可以看出，IMM-HCHF能够在量测噪声为高斯白噪声和闪烁噪声两种典型状态下均保持较高的精度，具有较强的鲁棒性和适应性，当导引头测量噪声为高斯白噪声时，IMM-HCHF的精度与IMM-EKF和IMM-HCKF的精度相当．具有较强的鲁棒性和适应性．

在导引头开机后目标首先进行转弯机动逃离，然后进行加速机动，最后进行滚筒机动．目标的飞行轨迹如图1所示．进行100次蒙特卡洛数字仿真．当导引头测量噪声为闪烁噪声时，仿真结果如图2～图10所示．图2 x向位置估计结果

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3624514