發(fā)布時間：2024-09-17 16:31

　　 針對臨近空間高超聲速再入滑翔目標(biāo)的跟蹤問題,提出了一種基于回顧成本輸入估計的無偏轉(zhuǎn)換量測卡爾曼濾波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根據(jù)再入滑翔目標(biāo)的飛行特性,將加速度看成是未知的確定輸入構(gòu)建運動學(xué)跟蹤模型;然后,對目標(biāo)的非線性量測信息進(jìn)行無偏轉(zhuǎn)換,并將得到的噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行解耦,降低算法的復(fù)雜度;最后,利用回顧成本的輸入估計對未知加速度進(jìn)行重構(gòu),采用遞推最小二乘法更新輸入估計器的參數(shù)矩陣,同時將估計的加速度引入到卡爾曼濾波框架下,實現(xiàn)對高超聲速再入滑翔目標(biāo)狀態(tài)的準(zhǔn)確估計。仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和可行性。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖1雷達(dá)測量坐標(biāo)系

在雷達(dá)探測系統(tǒng)中,雷達(dá)的量測信息通常是建立在三維球坐標(biāo)中,目標(biāo)與雷達(dá)之間的相對位置如圖1所示。雷達(dá)的量測值Zk∈Rp主要包括徑向距離rk、高低角θk和方位角ηk,其測量方程為

圖2RCIE-UCMKF算法框圖

為了準(zhǔn)確的估計出系統(tǒng)的狀態(tài)量,在無偏轉(zhuǎn)換Kalman濾波的框架下,利用回顧成本輸入估計和遞推最小二乘計算出未知機動大小,整個算法的框圖如圖2所示。根據(jù)前述部分的推導(dǎo),所提RCIE-UCMKF算法的完整步驟為:

圖3目標(biāo)運動軌跡

本文以HTV-2為參考對象,對臨近空間高超聲速飛行器再入滑翔段進(jìn)行仿真試驗。根據(jù)文獻(xiàn)[16],假設(shè)目標(biāo)為質(zhì)點,忽略地球自轉(zhuǎn)及非球形攝動因素等影響。飛行器質(zhì)量907.2kg,特征參考面積0.4837m2,攻角10°,傾斜角0.5°,阻力系數(shù)和升力系數(shù)選取參考文獻(xiàn)[12],目標(biāo)的....

圖4高超聲速目標(biāo)在雷達(dá)界面顯示

圖3目標(biāo)運動軌跡為便于計算,假設(shè)地球是球體,且半徑為6371.3930km,測量雷達(dá)位置(6372.3930km,90.50°,-40.0°),雷達(dá)的采樣間隔T為1s,距離誤差為100m,方位和俯仰角誤差為0.5mrad,則HTV-2在雷達(dá)界面的顯示如圖4所示。

本文編號：4005727