基于交互式多模型的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法研究與應(yīng)用.pdf

1、反艦導(dǎo)彈是對海作戰(zhàn)的主要武器，越來越多的國家重視其研究和發(fā)展。近年來，它的攻擊范圍、精度和抗干擾能力都大幅度的提高，在海戰(zhàn)中給艦船帶來了巨大的威脅。因此研究有效的濾波算法，準(zhǔn)確跟蹤反艦導(dǎo)彈的運(yùn)動(dòng)軌跡，對提高艦船的反導(dǎo)能力具有重要的意義。本文針對反艦導(dǎo)彈的“蛇形”機(jī)動(dòng)特性，重點(diǎn)研究了基于交互式多模型的反艦導(dǎo)彈跟蹤算法。
　　本文結(jié)合反艦導(dǎo)彈真實(shí)運(yùn)動(dòng)特性，引入動(dòng)力學(xué)建模方法，根據(jù)導(dǎo)彈的質(zhì)心運(yùn)動(dòng)方程建立了反艦導(dǎo)彈“蛇形”機(jī)動(dòng)航跡，為反艦

2、導(dǎo)彈的跟蹤提供理論依據(jù)。針對傳統(tǒng)的交互式多模型算法(IMM)收斂速度慢、跟蹤精度低、魯棒性差等不足，提出了一種基于模糊邏輯的自適應(yīng)容積卡爾曼交互式多模型算法(FLIMM-ACKF)。首先，該算法利用模糊控制方法對模型概率矩陣進(jìn)行更新，加快了概率更新速率，有效地提高了交互式多模型算法的收斂速度。其次，在對誤差協(xié)方差進(jìn)行更新時(shí)引入了統(tǒng)計(jì)估值器，自適應(yīng)的調(diào)整誤差協(xié)方差的大小，改善了其統(tǒng)計(jì)特性未知可能引起濾波精度下降的缺點(diǎn)，有效地提高了濾波算法