基于随机模型近似的再入目标自适应跟踪算法

发布时间：2018-04-26 05:38

  本文选题：再入目标跟踪 + 随机模型近似　； 参考：《北京航空航天大学学报》2014年05期

【摘要】：针对再入目标跟踪问题,基于加速度动力学模型和随机模型近似思想,提出了分段匀Jerk自适应模型及跟踪算法.该算法引入Jerk动力学模型和Jerk分段均匀假设,给出了机动加速度的递推模型;根据随机模型近似思想提出了新的过程噪声定义方法并给出了分段匀Jerk模型和过程噪声的自适应方法;结合状态扩展方法和分离差分滤波算法实现了再入目标的实时自适应跟踪.仿真实验表明,相比基于分段匀加速模型的跟踪算法,该算法在保证了再入目标稳态跟踪精度的同时,对目标突变状态具有较强的跟踪能力.
[Abstract]:Aiming at the problem of reentry target tracking, a piecewise uniform Jerk adaptive model and tracking algorithm are proposed based on the approximate idea of acceleration dynamics model and stochastic model. This algorithm introduces Jerk dynamics model and Jerk piecewise uniform hypothesis, and gives the recursive model of maneuvering acceleration. A new definition method of process noise is proposed according to the approximate idea of stochastic model. The piecewise uniform Jerk model and the adaptive method of process noise are given. The real-time adaptive tracking of reentry target is realized by combining the state expansion method and the separated differential filtering algorithm. The simulation results show that compared with the tracking algorithm based on piecewise uniform acceleration model, the algorithm not only ensures the steady-state tracking accuracy of the reentry target, but also has a strong ability to track the abrupt state of the target.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【基金】：国家自然科学青年基金资助项目(61102109) 陕西省自然科学基金资助项目(2010JM8013)
【分类号】：TN953

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1804753