张 蕊 史丽楠

北京航空航天大学宇航学院，北京 100191



基于扩展卡尔曼滤波的机动目标跟踪研究*

张 蕊 史丽楠

北京航空航天大学宇航学院，北京 100191

针对雷达导引头跟踪机动目标问题，建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型，采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型，用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息，利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明，所建立的系统模型和滤波设计方案，能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题，对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。

扩展卡尔曼滤波；当前统计模型；机动目标跟踪；脉冲多普勒雷达

雷达导引头机动目标跟踪指的是角度跟踪、速度跟踪和距离跟踪。在机动目标跟踪中，卡尔曼滤波可在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计[1]，但实际系统中观测数据与目标动态参数间一般是非线性关系，需要利用线性化方法将非线性滤波问题转化为近似的线性滤波问题。最常用的线性化方法是泰勒级数展开，所得到的滤波方法即是扩展卡尔曼滤波, 早在1996 年Garrison就提出了采用扩展卡尔曼非线性滤波( EKF) 进行卫星编队飞行的相对导航设计方法[2]。

目标运动模型是滤波算法的基础，Singer模型[3]采用有色噪声模型，比白噪声描述机动加速度更为切合实际，但只适用于等速和等加速范围内的目标运动，对于超出此范围的运动，模型误差较大。……