主动雷达目标状态估计算法研究

发布时间：2024-09-17 13:14

　　在空空导弹末制导段，目标以高速机动来逃避攻击，对于导弹来说，剩余飞行时间短，由于目标机动带来的不确定性干扰增多，给跟踪目标带来困难。因此，对设计出快速响应目标机动的优良制导律来说，正确估计出目标的状态才能为准确命中目标提供可能与保证。于是，如何正确估计目标状态尤其是目标的加速度，已成为空空导弹跟踪与拦截高机动目标的关键。本文以此背景，对在复杂的作战环境下机动目标状态估计算法进行研究。 首先本文在基于主动雷达量测模型基础上，研究了非线性滤波算法，重点研究了转换测量卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、减小线性化误差算法和强跟踪滤波算法。并结合基于“当前”统计模型的三维空间螺旋机动目标模型对这几种算法进行了仿真比较分析。 然后对交互式多模型算法进行了研究，建立了以恒定角速度ω转弯的运动模型、匀加速模型以及匀速模型为基础的交互式多模型，并结合转换测量卡尔曼滤波算法对其进行了仿真分析比较。 最后在研究比例制导律和最优制导律的基础上，结合空空导弹的二维线性拦截模型及卡尔曼滤波算法，对比例制导律和最优制导律进行了仿真分析，验证了最优制导律的先进性。

【文章页数】：97 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-2目标在三维空间中运动轨迹Fig.3-2trajectoryoftargetinthree-dimensionalspace

3.7.1螺旋机动目标运动的描述机动目标在三维空间中的运动如图3-2所示，这里选用两个坐标系：其一为大地惯性坐标系OXgYgZg,利用微分几何活动标架的思想选取另一个为目标轨迹标架OXtYtZt。目标轨迹标架坐标原点取在目标重心处，OXt轴与目标速度矢

图4-2衰减忆波算法意图

图4-2衰减忆波算法意图Fig.4-2Schematicdiagramoffadingmemoryfilter析,消除模型误差所致滤波发散的一种做法是采用渐消

图5-1交互多模型算法意图

交互式多模型算法包含了多个滤波器[29,30,31,32](各自对应着相应的模型)、模型概率估计器、一个交互式作用器(在滤波器的输入端)和一个估计混合器波器的输出端)，多模型通过交互作用跟踪一个目标的机动运动，其中N个模IMM算法如图5-1所示:

本文编号：4005501