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中文摘要: 经典的“当前”统计模型中,机动频率通常为经验值,并需预设加速度极限值。针对这一局限,该文利用递归线性平滑牛顿预测器对加速度进行预估后,得到“当前”统计模型中目标机动频率值的解析解,并避免机动加速度极限值的设置,实现了过程噪声协方差矩阵的自适应计算。此外,利用简化的Sage-Husa滤波方法实现量测噪声协方差矩阵的自适应更新。计算机仿真验证了该文所提算法相比于经典的“当前”统计模型的距离跟踪性能更优。
Abstract:In the classical “Current” statistical model, maneuvering frequency is normally set as a typical value, and an acceleration limit has to be set. In order to break this limitation, this paper utilizes the recursive linear smoothed Newton method to predict acceleration. An analytical solution of target maneuvering frequency is then achieved, by which the need of setting maneuvering acceleration limit is avoided. Meanwhile, adaptive calculation of process noise covariance matrix is accomplished. Moreover, an adaptive update of measuring noise covariance matrix is established by using simplified Sage-Husa filter. The computer simulation demonstrates that the proposed algorithm is with a better range tracking performance.
keywords: range tracking “current” statistical model acceleration estimation measuring noise covariance adaptive calculation
文章编号:20220310 中图分类号:TN911.73; TP391.9 文献标志码:
基金项目:上海市自然科学基金项目(18ZR1437300)
| 作者 | 单位 |
| 蒋兵兵 | 上海无线电设备研究所 |
| 蔡 猛 | 上海无线电设备研究所 |
| 祝伟才 | 上海无线电设备研究所 |
| 马宪超 | 上海无线电设备研究所 |
| 佘彩云 | 上海无线电设备研究所 |
| 黄飞 | 上海无线电设备研究所 |
| 王静 | 上海无线电设备研究所 |
引用文本:
蒋兵兵,蔡 猛,祝伟才,马宪超,佘彩云,黄飞,王静.一种加速度辅助“当前”统计模型距离跟踪方法[J].飞控与探测,2022,(3):72-77.
蒋兵兵,蔡 猛,祝伟才,马宪超,佘彩云,黄飞,王静.一种加速度辅助“当前”统计模型距离跟踪方法[J].飞控与探测,2022,(3):72-77.

