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1.
一种新的弹道导弹雷达跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的名为Singer-IEKF的弹道导弹雷达跟踪算法。传统的弹道导弹跟踪方法,利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波,取Taylor展开的前两项,可能引入较大的线性化误差,导致跟踪精度不高。在分析弹道目标动力学特性的基础上对目标的运动模型采用基于J2校正的Singer模型来描述,并利用迭代的扩展卡尔曼对非线性的目标量测模型进行线性化。对新算法和扩展卡尔曼滤波算法进行Monte-Carlo仿真比较。仿真结果表明新算法的模型更准确,跟踪性能更好。 相似文献
2.
针对存在传感器偏差的多传感器组网系统跟踪机动目标的问题,把目标状态与传感器偏差进行解耦估计,提出了一种基于交互多模型的两阶段扩展Kalman滤波(IMM-TSEKF)算法。由于传感器观测方程的非线性,文中采用了两阶段扩展Kalman滤波器(TSEKF),针对机动目标,把IMM算法与TSEKF算法相结合用于目标跟踪与空间配准。此外还对算法的时间复杂度进行了分析,并以螺旋机动战术弹道导弹为目标进行组网空间配准与目标跟踪。仿真结果表明,相比于常规的基于交互多模型的增广Kalman滤波(IMM-ASEKF)算法,该文算法在估计性能相当的情况下,减小了计算的复杂度,提高了计算效率,更易于工程实现。 相似文献
3.
若我们在极坐极或球坐标系统中得到测量值值,跟踪算法就变成非线性的。作者研究当测量值是在极坐标系统中得到时,跟踪作直线匀速运动目标的问题。文中提出一种与坐标变换、线性化和近似相关的新算法。对变换后的测量值进行预处理,并将其提供卡尔曼滤波器,以得到最后的状态估值。模拟结果证明,对于非线性问题,这一新算法具有其优越性。 相似文献
4.
Fang Bingyi 《遥测遥控》2007,(4)
针对纯距离目标跟踪可观测程度较低的问题,提出一种基于角度参数的纯距离目标跟踪改进算法。文中方法将系统的观测区间范围划分为若干个子扇区,每个子扇区采用一个独立的加权扩展卡尔曼滤波器进行纯距离跟踪,利用贝叶斯理论来修正各滤波器的权重,系统的输出为各并行运行的滤波器估计值的加权和,最终获得目标的运动轨迹。系统的仿真结果表明,方法收敛速度快,跟踪精度高于扩展卡尔曼滤波器的跟踪精度。 相似文献
5.
一种机动目标无源定位的新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究,主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标,而在实际应用中目标常常是机动的.由此,提出了一种可调白噪声UKF方法.该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法,它不需要假定目标的机动加速度模型,而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声,从而实时地修正估计结果.同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响,而且算法实现简单.最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较,仿真结果验证了提出算法的优越性. 相似文献
6.
为了提高未知弹道参数下的多级弹道导弹主动段目标跟踪精度和鲁棒性,提出了一种目标状态/参数联合估计算法。首先对多级弹道导弹主动段运动进行建模和动力学特性分析;然后在重力转弯目标跟踪模型(GT1)基础上进行改进,得到三维重力转弯目标跟踪模型(GT3),并与容积卡尔曼滤波(CKF)算法结合,设计了多级弹道导弹目标主动段状态/参数联合估计算法;在此基础上给出一种多级弹道导弹目标机动飞行模式,最后分别在常瞄准攻角飞行和机动飞行条件下完成仿真验证。GT3算法对导弹主动段三轴机动比较敏感,克服了GT1算法无法准确描述主动段运动的缺陷,算法精度、鲁棒性有所提升。GT3对瞄准攻角不为零的多级助推弹道导弹主动段跟踪表现出明显优势,且对级间切换具有一定的识别能力。 相似文献
7.
针对预警卫星视线(LOS,LIne-of-Sight)测量下对弹道导弹目标的跟踪问题,传统的方法(如EKF)存在易发散、不稳定的现象.引入一种更为稳健和有效的滤波估计算法UKF,其通过特别选取一些样点,给出随机变量经过非线性变化后的均值和方差,从而得到滤波器基于非线性方程的更新,避免了非线性方程的线性化.解析表达了导弹推力加速度值和导弹在重力作用下姿态的变化特性,提出了基于弹体旋转的主动段运动方程.通过Monte-Carlo仿真,与其它算法比较,说明该算法跟踪性能更好,在空间预警系统应用中具有较好的适应能力. 相似文献
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