IMM-UKF机动目标跟踪方法在地空导弹武器指控系统中的应用研究

2018-09-01范云锋郑益凯

航天控制 2018年4期

关键词：模型

范云锋郑益凯

上海机电工程研究所，上海 201109

目标跟踪是利用传感器获得目标的量测信息从而估计出目标运动状态(位置、速度和加速度等)的方法，在地空导弹武器系统中，目标运动状态的估计将直接影响指控系统对目标杀伤区的计算、导弹发射时机的选择及导弹飞行过程中的制导精度，对导弹能否准确拦截目标起到了决定性的作用。

对于作匀速直线运动的非机动目标，最基本的跟踪算法(如自适应α-β-γ滤波、Kalman滤波等)已经能够满足地空导弹的使用要求[1]。但是随着军事环境的不断发展，空中目标的机动性能得到了大幅提升，一般的机动目标跟踪算法会产生很大的误差，如何提高机动目标的跟踪性能已经成为一个迫切需要解决的问题。

导致常规跟踪算法对机动目标跟踪性能下降的主要原因之一是因为在滤波算法设计过程中，多采用单一的目标运动模型假设，当目标因机动使其运动规律不满足这一假设时，滤波输出值势必产生很大的模型假设误差。因此，本文采用交互式多模型算法(IMM)解决单一运动模型假设在目标机动过程中失真的问题；同时，考虑到在地空导弹的使用过程中，雷达测量值RAE与指控系统计算过程中常用的目标运动状态估计值XYZ之间的非线性关系，采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)在不进行线性化近似的基础上对目标的运动状态进行估计。