计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
8期
32-36
,共5页
吴潇%黄树彩%凌强%唐意东
吳瀟%黃樹綵%凌彊%唐意東
오소%황수채%릉강%당의동
大气层外动能拦截器%视线%非线性%状态估计器
大氣層外動能攔截器%視線%非線性%狀態估計器
대기층외동능란절기%시선%비선성%상태고계기
Exo-atmospheric kill vehicle%Line-of-sight%Nonlinearity%State estimator
大气层外动能拦截器以直接碰撞的方式对弹道目标进行拦截,需要对目标状态的精确估计,然而仅有视线角测量信息的传统状态估计方法在估计精度或收敛性方面有所欠缺.在视线坐标系下建立拦截器和目标的相对运动模型,利用迭代思想对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法进行改进,设计出基于迭代无迹卡尔曼滤波(Iterated Unscented Kalman filter,IUKF)的状态估计器,并与采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和UKF方法的估计器进行仿真比较.结果表明,IUKF算法不仅具有较高的估计精度,而且具有更好的收敛性,促进了拦截效果,提高了拦截精度.
大氣層外動能攔截器以直接踫撞的方式對彈道目標進行攔截,需要對目標狀態的精確估計,然而僅有視線角測量信息的傳統狀態估計方法在估計精度或收斂性方麵有所欠缺.在視線坐標繫下建立攔截器和目標的相對運動模型,利用迭代思想對無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法進行改進,設計齣基于迭代無跡卡爾曼濾波(Iterated Unscented Kalman filter,IUKF)的狀態估計器,併與採用擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)和UKF方法的估計器進行倣真比較.結果錶明,IUKF算法不僅具有較高的估計精度,而且具有更好的收斂性,促進瞭攔截效果,提高瞭攔截精度.
대기층외동능란절기이직접팽당적방식대탄도목표진행란절,수요대목표상태적정학고계,연이부유시선각측량신식적전통상태고계방법재고계정도혹수렴성방면유소흠결.재시선좌표계하건립란절기화목표적상대운동모형,이용질대사상대무적잡이만려파(Unscented Kalman Filter,UKF)산법진행개진,설계출기우질대무적잡이만려파(Iterated Unscented Kalman filter,IUKF)적상태고계기,병여채용확전잡이만려파(Extended Kalman Filter,EKF)화UKF방법적고계기진행방진비교.결과표명,IUKF산법불부구유교고적고계정도,이차구유경호적수렴성,촉진료란절효과,제고료란절정도.
