典型文献
高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法
文献摘要：
为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法.针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了 HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性.与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度.
文献关键词：
高超声速滑翔飞行器;机动目标跟踪;状态估计;机动观测器;卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
魏世君;翟光;孙一勇;毕幸子;汪宏昇
作者机构：
北京理工大学宇航学院,北京100081;中国科学院微小卫星创新研究院,上海201203;中国运载火箭技术研究院研究发展部,北京100076
文献出处：
引用格式：
[1]魏世君;翟光;孙一勇;毕幸子;汪宏昇-.高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法)[J].宇航学报,2022(09):1246-1256
A类：
机动观测器
B类：
天基,滤波方法,高超声速滑翔飞行器,HGV,机动飞行,跟踪问题,扩展卡尔曼滤波,卡尔曼滤波器,模型误差,稳定跟踪,外测,测量模型,在线估计,滤波发散,时延,延误,次优,渐消因子,滤波跟踪,强跟踪滤波,交互多模型,跟踪方法,先验信息,跟踪精度,机动目标跟踪,状态估计
AB值：
0.232907
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