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机构地区:[1]国防科技大学电子科学与工程学院,长沙410073 [2]洛阳061信箱,洛阳471003
出 处:《宇航学报》2006年第B12期121-125,共5页Journal of Astronautics
基 金:全国优秀博士论文专项基金(08100101);国防预研基金(41303517)
摘 要:提出了一种新的名为Singer-IEKF的弹道导弹雷达跟踪算法。传统的弹道导弹跟踪方法,利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波,取Taylor展开的前两项,可能引入较大的线性化误差,导致跟踪精度不高。在分析弹道目标动力学特性的基础上对目标的运动模型采用基于J2校正的Singer模型来描述,并利用迭代的扩展卡尔曼对非线性的目标量测模型进行线性化。对新算法和扩展卡尔曼滤波算法进行Monte-Carlo仿真比较。仿真结果表明新算法的模型更准确,跟踪性能更好。This paper presents a new radar tracking algorithm named Singer-IEKF to ballistic missile. Conventional technique for tracking the ballistic missile is the extended Kalman filter, which relies on approximating the nonlinear models by the first two terms of its Taylor series expansion. However, EKF may introduce large linearization error and results in the low tracking accuracy. This paper adopted Singer model based J2 Correction to describe the target motion by analyzing the ballistic missile' s kinematics feature, and utilized the iterated extended Kalman filter to linearize the nonlinear measurement models. The new algorithm was compared with the extended Kalman filter by Monte-Carlo simulation. The results show that the new algorithm has the more precise motion model and better tracking performance.
关 键 词:弹道导弹跟踪 非线性滤波 Singer-IEKF
分 类 号:TN953[电子电信—信号与信息处理]
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