基于IRSRCKF高超声速目标跟踪
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Tracking algorithm based on Iterated Reduced Square-Root Cubature Kalman Filter for hypersonic targets
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    摘要:

    以临近空间高超声速目标作为研究对象,提出一种迭代简化平方根容积卡尔曼滤波算法(IRSRCKF)。该算法以平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)为理论框架,针对SRCKF算法对于系统的状态方程为线性时需用容积点进行加权求和的缺点,对SRCKF算法的时间更新环节线性简化,提高了实时性;结合迭代运算的思想,充分利用量测信息,对量测更新过程进行迭代运算,提高了跟踪精确度。仿真验证结果表明,该算法具有较高的精确性和有效性,为临近空间高超声速目标的跟踪提供了一种新方法。

    Abstract:

    Based on the near space hypersonic targets, Iterated Reduced Square-Root Cubature Klaman Filter(IRSRCKF) is proposed. The algorithm takes SRCKF as the basic theory framework. Firstly, when the state equation of system is linear, the algorithm substitutes the SRCKF algorithm that needs to calculate cubature point. That simplifies the time update step and improves the real time performance. Then, combining iteration operation, the measurement is fully used by this algorithm to improve the tracking accuracy. Finally, simulation results show the accuracy and effectiveness of the algorithm. The algorithm is applied to track the near space hypersonic targets as a novel method.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李志飞,周宏宇,张剑云,张正言,马 驹,韩 旭.基于IRSRCKF高超声速目标跟踪[J].太赫兹科学与电子信息学报,2019,17(5):811~817

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  • 收稿日期:2018-01-16
  • 最后修改日期:2018-03-14
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  • 在线发布日期: 2019-11-04
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