Kalman滤波在再入弹道目标跟踪中的应用研究

发布时间：2024-06-13 18:35

　　再入弹道目标跟踪是弹道导弹防御系统的核心问题,跟踪系统性能的优劣直接影响着对弹道导弹的拦截成功率。跟踪的任务就是解决如何从观测设备(如卫星、雷达、传感器等)中得到的混杂有干扰与噪声的观测信号里及时、准确的恢复出目标的运动信息,这个过程也称作滤波。20世纪60年代初提出的Kalman滤波是基于时域状态空间模型下的最优自回归递推算法,这种滤波算法克服了维纳滤波无法对多变量、非平稳随机过程进行估计及只适于频域的缺点,适用于计算机实时递推计算,因此广泛应用于目标跟踪、导航测算、自动控制等领域。本文以再入弹道目标跟踪这一典型的非线性滤波为应用背景,研究了Kalman滤波及其常见改进算法在此问题中的应用情况。 数学模型是研究滤波问题的基础。模型是否精确直接影响滤波估计精度,甚至影响滤波器稳定性。本文从Kalman滤波状态空间模型中的动力学模型入手,分析多种常见目标模型的原理、特点,结合传感器坐标系下观测方程特性,针对非线性条件下目标动力学模型和观测模型在不同坐标系间转换时存在的问题,探讨研究了基于混合坐标系下对再入弹道目标跟踪的解决方法。推导了再入弹道目标在三维ENU坐标系下的状态空间模型和二维垂...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
目录
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容及章节安排
第二章 再入弹道目标跟踪的数学模型
    2.1 机动目标跟踪的状态空间模型
        2.1.1 目标跟踪的运动(动力)学模型
        2.1.2 目标跟踪的典型运动(动力)学模型
        2.1.3 目标跟踪的观测模型
        2.1.4 目标状态模型与观测模型坐标系间的转换问题
    2.2 再入弹道目标跟踪的参考坐标系
    2.3 再入弹道目标跟踪的状态空间模型
        2.3.1 动力学分析
        2.3.2 再入弹道目标的动力学模型
        2.3.3 三维ENU坐标系下再入弹道目标的状态空间模型及弹道仿真
        2.3.4 二维垂直平面再入弹道目标的状态空间模型及弹道仿真
    2.4 弹道系数对再入弹道目标跟踪的影响
        2.4.1 弹道系数的含义
        2.4.2 弹道系数的估计
第三章 再入弹道目标跟踪的滤波方法
    3.1 目标跟踪中的滤波方法
    3.2 Kalman滤波算法
        3.2.1 贝叶斯滤波通式
        3.2.2 Kalman滤波的MAP准则推导
        3.2.3 Kalman滤波的预测-修正自回归过程
    3.3 Kalman滤波算法在再入弹道目标跟踪中的应用
        3.3.1 Kalman滤波器改进算法及应用情况
        3.3.2 再入弹道目标跟踪的性能评估准则
        3.3.3 扩展Kalman滤波对再入弹道目标的跟踪
        3.3.4 无迹Kalman滤波对再入弹道目标的跟踪
        3.3.5 仿真试验及结论
    3.4 UKF双向滤波改进算法在再入弹道目标跟踪中的应用
        3.4.1 Rauch-Tung-Striebel平滑器
        3.4.2 URTSS-UKF双向滤波算法
        3.4.3 仿真试验及结论
第四章 总结与展望
    4.1 主要结论
    4.2 研究展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3993480