基于自适应IMM算法的高超声速飞行器轨迹预测

魏喜庆; 王社阳; 李瑞康

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基于自适应IMM算法的高超声速飞行器轨迹预测

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针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了一种基于多种运动模型的自适应交互多模型(IMM)方法对目标运动状态进行估计。建立了目标的常速度、常加速度、Singer和蛇形机动模型,以及雷达的量测模型。自适应IMM算法包括混合概率计算、输入融合(混合交互)、模型条件滤波、模型概率更新和滤波估计融合等步骤。算法融合了Singer和蛇形机动模型,能较好地适应有幅值变化和频率衰减的模型状态估计,并用滤波估值和双正弦和函数拟合加速度,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明:自适应IMM算法对高超声速目标有较好的弹道跟踪和预测精度。

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来源
《上海航天(中英文)》 |2016年第2期|27-31|共5页
作者
魏喜庆; 王社阳; 李瑞康;
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作者单位

上海机电工程研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航天器制导与控制;
关键词
高超声速飞行器; 轨迹预测; 自适应交互多模型; Singer模型; 蛇形机动模型; 弹道跟踪; 预测精度;

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