变机动高超声速滑翔目标的轨迹序列预测算法

• 作者: 陈南华 赵良玉 雍恩米 娄泰山
• 来源期刊: 航空兵器
• 关键词: 高超声速滑翔目标 轨迹预测 模型辨识 自回归集成滑动平均模型 无迹Kalman滤波
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 临近空间高超声速目标拦截技术|Near Space Hypersonic Target Intercepting Technology
• 页码范围: 40-48
• 页数: 9页
• 分类号: TJ761|V448.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.12132/ISSN.1673-5048.2021.0007

摘要

针对变机动临近空间高超声速滑翔目标轨迹难以准确预测的问题,提出一种基于ARIMA-UKF的轨迹预测算法.首先,在目标机动变化情况下通过无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法实现对目标的跟踪估计,为轨迹预测提供基础数据;其次,通过对数据进行平稳性分析、模型辨识、参数估计和模型诊断来确定自回归集成滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,并根据该模型预测目标加速度信息;最后,结合UKF算法中的一步预测方法对目标轨迹进行预测.仿真结果表明,UKF算法能为轨迹预测提供位置误差小于100 m和速度误差小于1.2 m/s的跟踪估计数据;在目标变机动情况下相较于复合函数拟合预测方法,ARIMA-UKF算法预测150 s,100 s和50 s时的位置精度分别提升了5 km,4.5 km和2.3 km.