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A New Nonlinear Filter Method for Ballistic Target Tracking

机译：一种新的弹道目标跟踪非线性滤波方法

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In order to track the ballistic re-entry target, a new kind of ballistic target tracking algorithm, square-root quadrature Kalman filter (SRQKF) algorithm, was proposed. The proposed algorithm is the square-root implementation of the quadrature Kalman filter (QKF). The quadrature Kalman filter is a recursive, nonlinear filtering algorithm developed in the Kalman filtering framework and computes the mean and covariance of all conditional densities using the Gauss-Hermite quadrature rule. The square-root quadrature Kalman filter propagates the mean and the square root of the covariance. It guarantees the symmetry and positive semi-definiteness of the covariance matrix, improved numerical stability and the numerical accuracy, but at the expense of increased computational complexity slightly.
机译：为了跟踪弹道重新进入目标，提出了一种新的弹道目标跟踪算法，方形四反相卡尔曼滤波器（SRQKF）算法。该算法是正交卡尔曼滤波器（QKF）的平方根实现。正交卡尔曼滤波器是在卡尔曼滤波框架中开发的递归非线性滤波算法，并使用高斯 - 海密矩阵正规规则计算所有条件密度的均值和协方差。 Square-Root Equadration Kalman滤波器传播了协方差的平均值和平方根。它保证了协方差矩阵的对称性和正半明确，提高了数值稳定性和数值准确性，但略微增加了计算复杂性的费用。

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