【摘 要】
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针对飞行器机动过程中轨迹测量误差问题,建立机动目标运动状态模型集,使用交互多模型(IMM)算法解决了单一模型对运动状态描述不全面而导致滤波精度低的问题;在无迹卡尔曼滤波
【基金项目】
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航空科学基金(2017ZD30009)
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针对飞行器机动过程中轨迹测量误差问题,建立机动目标运动状态模型集,使用交互多模型(IMM)算法解决了单一模型对运动状态描述不全面而导致滤波精度低的问题;在无迹卡尔曼滤波(UFK)中引入自适应因子,实时调整过程噪声协方差矩阵,解决了观测误差先验不准确的问题;在IMM算法中,增加了基于压缩率的自适应概率转换因子,提高了IMM算法的收敛速率,最终形成了一种新的AIMM-AUKF轨迹测量滤波算法,实现了对随机机动目标轨迹的高精度测量,并通过仿真验证了所提算法的有效性。
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