基于PF的EKF算法及应用

• 作者: 周军 葛致磊 郭锐
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 拦截弹 制导信息 预测滤波 扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 页码范围: 84-86,90
• 分类号: TN957
• 字数: 2224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2010.07.022

摘要

针对拦截弹与目标遭遇时间短,制导精度要求高的特点,提出了一种基于预测滤波(PF)的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.PF是在综合了模型预测控制理论和最小模型误差估计法(MME)的基础上提出的一种新的估计方法.该方法最大特点是能实时地估计出校正项(模型误差项)并加到估计模型中,使产生的新模型更能准确地描述实际系统的行为.PF的这一特点,恰恰可以解决EKF无法处理由于模型不准而导致估计精度下降的问题.因此,可以利用PF估计出的模型误差项实时地修正系统模型,令原来的系统模型更加准确,然后再利用EKF对新的、能更准确描述系统行为的模型进行滤波,最后得到更为精确的制导信息估计值.仿真结果表明,该算法与扩展卡尔曼滤波相比,增加的计算量并不明显,却在系统模型不准确的情况下,能够显著提高制导信息的估计精度,有效减少了拦截弹的脱靶量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周军	西北工业大学精确制导与控制研究所	548	4311	27.0	43.0
2	葛致磊	西北工业大学精确制导与控制研究所	37	437	9.0	20.0
3	郭锐	西北工业大学精确制导与控制研究所	3	8	2.0	2.0