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空天防御  2020, Vol. 3 Issue (3): 1-8    
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基于有向图切换IMM-CKF高速滑翔目标跟踪算法
崔乃刚1,蔡李根2,荣思远1
1.哈尔滨工业大学 航天学院,黑龙江 哈尔滨 150001;2.北京航天长征飞行器研究所,北京 100076
High-speed Gliding Target Tracking Algorithm Based on Digraph Switching IMM-CKF
CUI Naigang1, CAI Ligen2, RONG Siyuan1
1. School of Astronautics,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,Heilongjiang,China;
2. Beijing Institute of Space Long March Vehicle,Beijing 100076,China
全文: PDF(8607 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为解决高速滑翔飞行器难以实现高精度跟踪的问题,提出了一种针对临近空间高速跳跃滑翔式机动目标的跟踪算法,其核心是在正弦波(sine wave,SW)自相关模型的基础上,将有向图切换原理与交互式多模型算法结合,从而实现模型集的自适应以覆盖周期机动角速度的变化,并利用容积卡尔曼滤波方法进行滤波器的设计。通过仿真试验将SW单模型和SW交互式多模型进行比较,验证了有向图切换交互式多模型算法在跟踪临近空间高马赫数跳跃滑翔式机动目标时的优越性和模型集切换的有效性。
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关键词 临近空间高速滑翔飞行器跳跃滑翔有向图切换变结构多模型容积卡尔曼滤波    
Abstract:In order to achieve highprecision tracking of highspeed glide vehicle, a tracking algorithm for hypersonic jump-gliding maneuvering targets in the near space is proposed. Its core is based on the SW (Sine Wave) model, which combines the digraph switching principle with the interactive multi-model algorithm to achieve the adaptation of the model set. In order to cover the change of the periodic maneuvering angular velocity, the cubature Kalman filtering method is used to design the filter. The simulation experiment is compared with SW single model and SW interactive multi-model to verify the superiority of the proposed algorithm when tracking the hypersonic jump-gliding maneuvering target in near space and the effectiveness of model set switching.
Key wordsnear space hypersonic glide vehicle    jump gliding    digraph switching    variable-structure multiple model    cubature Kalman filtering
收稿日期: 2020-07-13      出版日期: 2020-09-29
ZTFLH:  E926.4  
基金资助:国家自然科学基金(61703125)
作者简介: 崔乃刚(1965—),男,教授,主要研究方向为飞行器制导、导航与控制。
引用本文:   
崔乃刚, 蔡李根, 荣思远. 基于有向图切换IMM-CKF高速滑翔目标跟踪算法[J]. 空天防御, 2020, 3(3): 1-8.
CUI Naigang , CAI Ligen, RONG Siyuan. High-speed Gliding Target Tracking Algorithm Based on Digraph Switching IMM-CKF. Air & Space Defense, 2020, 3(3): 1-8.
链接本文:  
https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/      或      https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/Y2020/V3/I3/1

参考文献
[1] 董祥祥, 吕润妍, 蔡云泽. 基于变分贝叶斯理论的不确定厚尾噪声滤波方法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(9): 881-889.
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