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1. 基于滚动时域估计的高超声速飞行器轨迹跟踪
臧红岩, 王凯, 高长生, 荆武兴, 王越欣
现代防御技术    2024, 52 (2): 132-144.   DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2024.02.015
摘要19)   HTML0)    PDF (2215KB)(29)   

针对高超声速飞行器高精度轨迹跟踪问题,提出一种将滚动时域估计与交互式多模型算法相结合的强机动目标轨迹跟踪算法。给出了半速度系下的高超声速飞行器滑翔段运动模型及量测模型。利用滚动时域估计方法将状态估计问题转化为有约束的优化问题,并充分考虑飞行器滑翔段物理约束。在此基础上,为应对目标不同机动模式,借助交互式多模型算法思想建立模型集对其进行近似。分别在机动模式不变和机动模式突变的情况下对算法进行了验证。结果表明,新算法采用多个模型并行估计,即时调整模型概率后进行融合输出,能够有效避免目标跟踪模型失配,可显著提高对于高超声速飞行器这类强机动目标的轨迹跟踪精度。

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2. 一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法
高长生, 王越欣, 荆武兴, 胡玉东
现代防御技术    2021, 49 (1): 1-7.   DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2021.01.001
摘要307)      PDF (2788KB)(1305)   
高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法。其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪。最后通过仿真试验进行比较,验证了此在线反馈滤波算法在跟踪高超声速飞行器时的有效性。
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