基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(U KF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术.首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型.其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架.在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系.最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别.仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性.
推荐文章
基于IMM-UKF的分层航迹融合算法
机动目标跟踪
IMM-UKF
分层融合算法
先验统计量
基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法
自治水下机器人
AUKF算法
航迹预测精度提升
自适应采样间隔
改善降噪性能
基于UKF-GM-PHD滤波算法的非线性多目标跟踪方法研究?
高斯混合概率假设密度
无迹卡尔曼滤波
多目标跟踪
目标机动频率自适应估计的UKF滤波算法研究
机动频率
自适应估计
目标跟踪
UKF滤波
机动目标拦截
机动运动模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究
来源期刊 航空兵器 学科 工学
关键词 航迹滤波 目标智能识别 抗干扰 距离-速度拖引 无迹卡尔曼滤波
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 智能武器技术
研究方向 页码范围 83-88
页数 6页 分类号 TJ760|TJ765.3
字数 3583字 语种 中文
DOI 10.12132/ISSN.1673-5048.2018.0082
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩宝玲 82 1012 16.0 28.0
2 王铮 9 24 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (59)
共引文献  (30)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (2)
二级引证文献  (0)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2010(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2011(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2012(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2013(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2014(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2015(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2016(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2017(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2019(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
航迹滤波
目标智能识别
抗干扰
距离-速度拖引
无迹卡尔曼滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
航空兵器
双月刊
1673-5048
41-1228/TJ
大16开
河南省洛阳市030信箱3分箱
1964
chi
出版文献量(篇)
2141
总下载数(次)
10
总被引数(次)
8123
论文1v1指导