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GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法
引用本文:王常虹,张大力,夏红伟,马广程.GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法[J].宇航学报,2023(3):443-453.
作者姓名:王常虹  张大力  夏红伟  马广程
作者单位:哈尔滨工业大学航天学院
基金项目:国家重点研发计划资助(2020YFC2200600);
摘    要:针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题,从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式,构建了覆盖目标机动状态的交互模型集,提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度;采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法,提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明,所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段,在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。

关 键 词:地球静止轨道卫星  机动目标跟踪  混合推力  交互多模型(IMM)  轨道机动
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