用于RAM目标跟踪数据滤波的模型参数自适应CMUKF算法

• 作者: 刘新宇 舒立鹏 曹莹星
• 来源期刊: 火炮发射与控制学报
• 关键词: 量测转换 无迹卡尔曼滤波 最小二乘递推辨识 外弹道 C-RAM
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 35-41
• 页数: 6页
• 分类号: TJ012.3,TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19323/j.issn.1673-6524.2022.05.006

摘要

C-RAM系统对RAM目标跟踪数据滤波算法有精度高、收敛快的要求。弹道系数未知造成模型不准确会导致传统滤波方法难以满足要求，针对不能准确辨识弹道系数的情况，提出了一种模型参数自适应的RAM目标跟踪数据滤波方法。该方法使用量测转换无迹卡尔曼滤波算法(CMUKF)对系统状态进行估计，在无迹卡尔曼滤波(UKF)的框架下使用最小二乘递推辨识算法(RLS)在线辨识弹道系数，形成了模型参数自适应，并对辨识出的弹道系数进行二次滤波，提高了弹道系数的辨识精度。将本文算法与传统C-RAM中的跟踪数据滤波算法比较，仿真结果表明该算法提高了估计精度，且具有良好的鲁棒性和较少的执行时间。