一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

何山; 吴盘龙; 恽鹏; 李星秀

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一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

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cqvip:针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题,提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根据再入滑翔目标的飞行特性,将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型;然后,对目标的非线性量测信息进行无偏转换,并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦,降低算法的复杂度;最后,利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构,采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵,同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下,实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。

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来源
《宇航学报》 |2020年第5期|553-559|共7页
作者
何山; 吴盘龙; 恽鹏; 李星秀;
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作者单位

南京理工大学自动化学院南京210094;

南京理工大学理学院南京210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达跟踪系统;
关键词
高超声速再入滑翔目标; 回顾成本; 输入估计; 无偏转换; 卡尔曼滤波;

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