[发明专利]一种基于变结构多模型的强机动目标跟踪方法

说明书

一种基于变结构多模型的强机动目标跟踪方法，涉及目标跟踪领域，针对临近空间高速强机动目标的跟踪时，目标跟踪精确度低的问题，包括步骤一：利用目标飞行器的动力学特性构建动力学跟踪模型集，然后获取机动目标跟踪系统的状态方程集；步骤二：建立系统测量模型，并根据建立的系统测量模型得到系统的测量方程和测量噪声；步骤三：基于系统的状态方程集、系统的测量方程和测量噪声，对目标飞行器的运动状态以及气动参数进行递推估计。本发明基于目标飞行器的动力学特性构建动力学跟踪模型集，提高了目标运动的描述精度，进而采用改进的变结构多模型跟踪算法提高了目标跟踪精确度。

技术领域

本发明涉及目标跟踪领域，具体为一种基于变结构多模型的强机动目标跟踪方法。

背景技术

在目标跟踪领域，通常采用卡尔曼滤波进行跟踪，联合目标运动模型和量测数据，对量测数据进行修正的算法。主要解决三方面的问题：一是观测器的测量误差，包括常值偏差和随机偏差，量测数据的不稳定性及精度限制在目标跟踪算法中得到了一定的修正；二是目标的机动，由于目标和跟踪方属于不同的机构，无法准确获得目标的机动模式，其机动带有很大的随机性和不确定性，可以在跟踪过程中依据残差对目标是否发生机动进行辨别，提供参考依据；三是传感器通常只能探测到目标的位置数据，对于目标的速度和相关参数数据无法获取，在目标跟踪算法中，可以对目标状态向量进行扩维，进而得到相关参数的估计值，增加对目标运动模式的了解，也提高目标跟踪的精确度。

临近空间领域是指距离地面20～100km的空域，该空间内的高速飞行器飞行速度可以达到5马赫以上，并且由于临近空间内含有稀薄大气的特性，使得飞行器具有一定的机动能力，其速度、加速度等参数变化剧烈。该类行器能够做到灵活机动、快速响应和超强突防，具有战略威慑和实战应用能力，对于震慑强敌、控制危机和打赢战争具有重要战略意义。在防御领域，传统跟踪算法已经不能实现准确跟踪，这对于临近空间超高速目标的跟踪预测有很大难度。因而，开展临近空间强机动目标跟踪算法研究，具有非常重要的军事意义和现实意义。

目前，针对强机动目标跟踪，常用模型有当前统计模型、Jerk模型等运动学模型，临近空间跟踪常采用多模型结合的算法，进行融合输出，匹配飞行器的不同机动模式。变结构跟踪算法中，IMM算法跟踪精度最好，但是对跟踪模型设定值具有一定的局限性；基于有向图切换的变结构多模型算法(VSMM算法)，可以解决该问题，但是在模型切换中却延时问题严重；自适应变结构算法(AGIMM算法)反应灵活，跟踪精度高，但是在跟踪拟合的过程中会出现过拟合的现象，导致拟合结果变化快、不稳定，致使最终的跟踪误差变大。

发明内容

本发明的目的是：针对临近空间高速强机动目标的跟踪时，目标跟踪精确度低的问题，提出一种基于变结构多模型的强机动目标跟踪方法。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：

一种基于变结构多模型的强机动目标跟踪方法，包括以下步骤：

步骤一：利用目标飞行器的动力学特性构建动力学跟踪模型集，然后获取机动目标跟踪系统的状态方程集；

步骤二：建立系统测量模型，并根据建立的系统测量模型得到系统的测量方程和测量噪声；

步骤三：基于系统的状态方程集、系统的测量方程和测量噪声，对目标飞行器的运动状态以及气动参数进行递推估计。

进一步的，所述步骤一的具体步骤为：

步骤一一：根据目标机动特性，选择跟踪模型气动参数，

所述跟踪模型气动参数为：