变机动高超声速滑翔目标的轨迹序列预测算法

摘要：

针对变机动临近空间高超声速滑翔目标轨迹难以准确预测的问题,提出一种基于ARIMA-UKF的轨迹预测算法.首先,在目标机动变化情况下通过无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法实现对目标的跟踪估计,为轨迹预测提供基础数据;其次,通过对数据进行平稳性分析、模型辨识、参数估计和模型诊断来确定自回归集成滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,并根据该模型预测目标加速度信息;最后,结合UKF算法中的一步预测方法对目标轨迹进行预测.仿真结果表明,UKF算法能为轨迹预测提供位置误差小于100 m和速度误差小于1.2 m/s的跟踪估计数据;在目标变机动情况下相较于复合函数拟合预测方法,ARIMA-UKF算法预测150 s,100 s和50 s时的位置精度分别提升了5 km,4.5 km和2.3 km.

关键词：高超声速滑翔目标、轨迹预测、模型辨识、自回归集成滑动平均模型、无迹Kalman滤波

所属期刊栏目：28

分类号：TJ761;V448.2(火箭、导弹)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：40-48