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机构地区:[1]南京理工大学能源与动力工程学院,南京210094 [2]中国兵器工业第五十九研究所,重庆400039
出 处:《弹道学报》2011年第3期43-46,52,共5页Journal of Ballistics
摘 要:为了有效地利用雷达测量数据重建实际弹道,建立了考虑随机风场的非线性弹道滤波模型,给出了作为弹道重建工具的积分预测UKF算法.针对实际应用UKF进行在线重建弹道时初值条件的不确定性导致初始段弹道参数估计含有较大误差的问题,引入了一种新颖便捷的平滑器URTSS,该平滑器通过滤波最后时刻的状态估计值反向传递至初始时刻,获得弹道参数最优估计.仿真结果表明,应用UKF方法重建实际弹道是有效的,URTSS能进一步减小弹道参数的估计误差,特别是有效修正初始段弹箭速度与风场信息的估计误差,提高了利用雷达数据重建实际弹道的精度.To effectively use radar measured data to reconstruct actual trajectory,the nonlinear filtering model of trajectory was established considering random wind;the integral predictive Unscented Kalman Filter(UKF)algorithm was developed as a tool for trajectory reconstruction.When the UKF was applied to reconstruct trajectory online,the uncertain initial conditions induced large initial estimated errors of ballistic parameters.A novel and efficient smoother Unscented Rauch-Tung-Striebel Smoother(URTSS)was introduced to solve this problem.By URTSS,the final value of the state and covariance were transmitted back to the initial time,and the optimal estimated trajectory was obtained.Simulation result shows that it is effective to apply UKF method to reconstruct trajectory,and URTSS can reduce estimated errors of ballistic parameters,especially the estimated errors of the projectile muzzle velocity and the wind.The precision of reconstruction of actual trajectory using radar measured data is improved.
关 键 词:弹道重建 弹道测试 数据处理 无迹卡尔曼滤波器 平滑器
分 类 号:TJ012.3[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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