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  • 简介:对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将跟踪滤波(STF)和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的跟踪-容积卡尔曼滤波(STCKF)。通过将跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。

  • 标签: 弹道式再入目标跟踪 容积卡尔曼滤波 自适应渐消因子 非线性系统