基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标

• 作者: 刘昌云 张春梅 张纳温 李树彬 汪云
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 航空航天
• 关键词: 最小偏度单行采样 强跟踪滤波器 极大后验估计 指数加权 不敏卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 制导工程与技术
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: V448.22
• 字数: 3040字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2014.05.006

摘要

针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变，状态噪声未知时变的非线性跟踪问题，提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略，在保证跟踪精度的同时，提高实时性；引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法，在线调整状态一步预测均方误差阵，提高系统对突发机动跟踪的稳定性；采用指数加权的方法，利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器，在线估计未知系统过程噪声的统计特性，提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明：该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法(UKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)更好的跟踪性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昌云	空军工程大学防空反导学院	52	250	9.0	12.0
2	张纳温	空军工程大学防空反导学院	21	78	4.0	8.0
3	李树彬	空军工程大学防空反导学院	7	42	3.0	6.0
4	张春梅	空军工程大学防空反导学院	11	29	3.0	5.0
5	汪云	空军工程大学防空反导学院	8	19	3.0	3.0