系统工程与电子技术

作者：叶泽浩, 陈浩, 周升响, 宋亚伟, 高妍, 余志惠

单位：空军预警学院雷达士官学校, 湖北 武汉 430019

关键词：再入滑翔,跟踪,间接量测,奇异值分解,自适应

针对高超声速再入滑翔飞行器(hypersonic reentry glide vehicle, HRGV)跟踪难的问题, 提出了一种基于奇异值分解的自适应无迹卡尔曼滤波跟踪算法(adaptive unscented Kalman filter tracking algorithm based on singular value decomposition, SVDA-UKF)。根据此类目标的特点, 首先在气动力模型基础上建立了目标状态方程, 以及将目标量测量转换至东北天坐标系下建立了量测方程。其次, 采用UKF算法, 并在此基础上, 分别通过改用间接量测更新、引入协方差矩阵的奇异值分解、设计多位自适应因子进行改进。最后, 结合HRGV目标的三类滑翔轨迹进行跟踪仿真。结果表明, SVDA-UKF算法在加快计算速度的同时, 还提高了滤波精度以及可靠性, 实现了对HRGV目标的良好跟踪。

来源：2023年第5期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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