基于改进灰狼算法优化的UKF在空战轨迹预测中的应用

• 作者: 余敏建 吕艳 杨海燕 游航航 韩其松
• 来源期刊: 战术导弹技术
• 学科: 工学
• 关键词: 轨迹预测 卡尔曼滤波 灰狼优化算法 滤波参数 空战
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 任务规划
• 页码范围: 91-98
• 页数: 8页
• 分类号: TN953|V24
• 语种: 中文
• DOI: 10.16358/j.issn.1009-1300.2020.9.145

摘要

针对空战轨迹预测精度不高的问题,提出一种由改进灰狼算法优化的无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF).首先介绍了UKF算法并对其进行了分析;其次针对传统灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)的不足,提出使用基于适应度值的动态权重、根据适应度值变化率调节的自适应控制参数调整、反向多倍中心对称变异策略的改进措施,形成改进的灰狼优化算法(IGW0),并运用IGWO算法对UKF中的滤波参数Q、R进行实时优化;最后,运用所提出的IGWO-UKF算法与GWO-UKF、UKF、BP神经网络算法一起对空战轨迹进行预测仿真,形成三维轨迹图、各方向轨迹图与相对误差图.结果 表明,所提算法误差小、精度高,具有良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨海燕		33	81	5.0	6.0
2	余敏建		25	33	3.0	4.0
3	韩其松		13	19	3.0	4.0
4	游航航		8	2	1.0	1.0
5	吕艳		3	0	0.0	0.0