修正的强跟踪有限差分滤波算法  

Modified strong tracking finite-difference filter algorithm

作　　者：巫春玲[1] 巨永锋[1] 段晨东[1] 刘盼芝[1] 

机构地区：[1]长安大学,陕西西安710064

出　　处：《电子设计工程》2015年第17期83-86,共4页Electronic Design Engineering

基　　金：中央高校基本科研项目(310832151096)

摘　　要：为了解决再入阶段的弹道目标跟踪问题,提出一种修正的强跟踪滤波算法,即强跟踪有限差分滤波算法(STFDEKF)。修正的强跟踪算法做出来以下改进:使用有限差分方法来近似多项式,不需要求解非线性函数的导数;其次,新算法中使用强跟踪的次优渐消因子对先验协方差矩阵进行修正。通过蒙特卡罗仿真实验对修正的新算法进行了仿真验证,结果表明,与现有的非线性滤波算法相比,除了计算复杂性稍大外,新算法在跟踪精度及滤波可靠性上均比扩展卡尔曼滤波器和有限差分扩展卡尔曼滤波器优越。In order to resolve the ballistic target tracking problem in the reentry phase, we propose a modified strong tracking filtering algorithm, strong tracking finite-difference extended kalman filter （STFDEKF）. The modified strong tracking algorithm make some modify： This algorithm use finite-difference method to approximate the derivative of the nonlinear function, and don＇ t need to compute the derivative. Moreover, the new algorithm use sub-optimal fading factor to modify priori covariance matrix. The Monte Carlo simulation experiment compares the new algorithm with EKF and FDEKF. The result is the new algorithm is priori to the EKF and FDEKF in tracking accuracy and filtering credibility.

关 键 词：弹道目标跟踪 有限差分 强跟踪 蒙特卡罗仿真 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]