基于CKF的多雷达分布式再入弹道目标实时跟踪算法

摘要：

鉴于分布式数据融合模式具有扩展性强、系统生存能力强的优势,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的多雷达分布式再入弹道目标实时跟踪算法(DCKF).首先利用统计线性误差传播的方法将CKF算法嵌入扩展信息滤波器得到容积信息滤波器,然后利用一致性算法将多量测值集中式滤波进行分布式等价表示以更新状态估计与误差协方差矩阵,得到DCKF算法.区别于带有数据融合中心的集中式算法,该算法中数据信息的交互仅在具有通信链路的相邻雷达间进行,无数据融合中心.仿真结果表明,DCKF算法能有效提高单雷达测站弹道目标实时跟踪的精度,而且相较于多雷达集中式算法保证了跟踪精度,证明了算法的有效性.

关键词：线性误差、弹道目标、实时跟踪、分布式数据融合、容积卡尔曼滤波、一致性算法

所属期刊栏目：41

分类号：TN958-34;V556.6

资助基金：国家高技术研究发展计划2015AA7026085

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6