改进的平方根UKF在再入滑翔目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪问题，提出了一种基于新气动力模型的改进的平方根UKF滤波算法(ISR-UKF)。首先对气动力模型进行了变换。其次，在传统平方根UKF基础上，改用球形无迹变换来计算权系数以及sigma点；改进了平方根矩阵的分解方法；同时为解决矩阵求逆易出现奇异值使滤波失效的问题，提出在协方差矩阵更新中引入多重次稳定因子。最后将该算法分别与基于原气动力的ISR-UKF，基于新气动力的平方根UKF以及基于原气动力的平方根UKF进行仿真比较。仿真表明，该算法具有良好的滤波性能，而且能避免奇异值问题的出现，具有很好的可靠性。     

一种临近空间高超声速目标跟踪算法

通过参考美国X-43A高超声速飞行器第二次试验飞行弹道,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。针对目标跟踪中状态方程和量测方程存在的非线性问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的改进"当前"统计模型自适应滤波算法(ADE-UKF),并将此算法与基于"当前"统计模型的不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF)比较,仿真结果表明,该算法在跟踪临近空间高超声速目标时,具有良好的跟踪性能。     

临近空间高超声速目标跟踪算法研究

针对临近空间高超声速飞行器运动特性,综述了交互多模型算法（IMM）相对单模型算法的优越性。以临近空间飞行器一个机动转弯部分轨迹进行仿真试验,仿真并分析了匀速（CV）、匀加速（CA）、Singer、当前统计（CS）、Jerk模型算法及IMM算法优点及局限性。结果表明,IMM算法跟踪机动目标在机动时稳定性、精度、机动适应性方面优于单模型算法,但存在实时性、模型转换可能性先验确定等问题,并针对这些问题提出可能的解决方法。