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10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200374

非合作目标强跟踪容积卡尔曼滤波运动状态估计

引用
针对飞机、卫星等空天非合作目标运动状态估计时,由于视觉系统检测的特征发生变化会导致系统估计误差增大甚至发散等问题,提出了一种强跟踪容积卡尔曼滤波算法(STCKF).在利用CW方程描述卫星相对运动时,考虑视觉测量系统的偏心安装,在STCKF预测状态误差协方差阵中引入次优渐消因子,通过在线调整增益,保证残差序列相互正交,使得当系统状态发生突变时仍能保证对系统跟踪的可靠性和稳定性.仿真结果表明,与标准无迹卡尔漫滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)算法相比,STCKF能够适应目标特征时变的情况,明显改善了目标跟踪的精度和稳定度.

航天工程与力学、强跟踪滤波、容积卡尔曼滤波、视觉测量、非合作目标、状态估计

51

V19(航空、航天的应用)

国家重点研发计划;国家自然科学基金;上海市科技创新行动计划人工智能专项项目;上海市科技创新行动计划高新技术专项项目

2022-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

1482-1489

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1671-5497

22-1341/T

51

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