一种改进的机动再入目标自适应跟踪算法

摘要

在机动再入目标高精度跟踪问题的研究中,由于目标变化速度快,动态模型为非线性,传统的Jerk分段均匀假设和随机模型近似思想建立的机动再入目标分段匀Jerk模型和过程噪声自适应方法中,存在加速度的方差期望近似瞬时方差的固有误差.为解决上述问题,提出了改进的机动再入目标自适应模型及相应的容积卡尔曼滤波跟踪算法,采用加速度状态协方差修正项来近似加速度的瞬时方差,同时引入强跟踪渐消因子增强加速度状态修正项近似瞬时方差的能力,给出了更精 确的机动再入目标自适应模型;结合状态扩展方法和容积卡尔曼滤波算法实现了机动再入目标的高精度自适应跟踪.仿真结果表明:改进后的算法对机动再入目标跟踪具有更高的精度和稳定性,对目标机动性变化有更低敏感性.