基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法，在弹道轨迹形成过程中，利用弹丸的飞行参数估计输出相关函数矩阵，由相关函数矩阵计算出卡尔曼滤波增益矩阵的最优稳态解，使得稳态增益与实际观测值相适应；利用递推的方法根据观测值不断地调整相关函数矩阵，实现对弹道数据的自适应滤波估计和修正，从而得到准确的弹道轨迹。本发明有效抑制了由于弹道属性模型与实际物理模型不完全相符、系统噪声和观测噪声参数估计不精确等因素造成的滤波发散问题，提高了滤波的精度和弹道轨迹的准确度。
【专利说明】基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种弹道轨迹形成方法，尤其涉及一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法。
【背景技术】
[0002]在获得弹丸的飞行参数后，炮位雷达利用卡尔曼滤波对数据进行滤波从而形成弹道轨迹。卡尔曼滤波器在已知系统随机噪声精确的统计特性和系统的精确数学模型的前提下可以获得最小均方误差准则下的最优值。在炮位雷达的弹道轨迹形成过程中，由于对弹丸飞行的环境认识不精确，所建弹道模型与实际物理过程有差异；干扰及噪声的统计特性也是未知的，这些因素会影响卡尔曼滤波算法的精度，导致卡尔曼滤器无法获得最优估计结果，甚至引起滤波结果发散，炮位雷达无法形成弹道轨迹。
【发明内容】
[0003]本发明所要解决的技术问题是提供一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成发散抑制方法，利用递推的方法根据观测值不断地调整相关函数矩阵，实现对弹道数据的自适应滤波估计和修正。
[0004]本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
[0005]一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法，具体步骤如下:
[0006]步骤I，根据弹道模型建立基于状态变量的弹道方程及观测方程，将状态变量与标称状态作差得到状态偏差，从而建立基于状态偏差的近似线性方程；
[0007]在地面坐标系中建立弹道方程:
[0008]
【权利要求】
1.一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，具体步骤如下: 步骤I，根据弹道模型建立基于状态变量的弹道方程及观测方程，将状态变量与标称状态作差得到状态偏差，从而建立基于状态偏差的近似线性方程； 步骤2，由观测数据计算出输出相关函数序列； 步骤3，由输出相关函数序列推算出卡尔曼滤波增益矩阵的最优稳态解； 步骤4，将卡尔曼滤波增益矩阵的最优稳态解代入卡尔曼滤波算法递推方程中的状态估计方程，得到输出相关自适应滤波的卡尔曼滤波算法递推方程，对雷达观测的一段飞行弹道参数进行滤波，实现对弹道数据的自适应卡尔曼滤波估计和修正； 步骤5，根据步骤4滤波后的飞行弹道参数，利用弹道模型外推弹道落点，形成弹道轨迹。
2.根据权利要求1所述的一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，步骤I中所述建立基于状态偏差的近似线性方程具体如下: 在地面坐标系中建立弹道方程:
dx
3.根据权利要求2所述的一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，步骤2中所述由观测数据计算出输出相关函数序列具体如下: 令输出相关函数序列为IA}:
4.根据权利要求3所述的一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，步骤3中所述由输出相关函数序列推算出卡尔曼滤波增益矩阵K的最优稳态解，具体如下: 卡尔曼滤波增益矩阵表达式如下，通过IA}和τ Βτ，使用近似解法求出F阵的相似值，最终得到K的最优稳态解；
K = ( T Bt-FBt) [C0-BFBt] = ( T Bt-FBt) [B T BT+R-BFBT]
式中，F 为中间过程变量，F = Φ [F+ ( T Bt-FBt) (C0-BFBt) ―1 ( T Bt-FBt) τ] Φτ。
5.根据权利要求4所述的一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，步骤4中所述卡尔曼滤波算法递推方程包括状态一步预测方程、新息方程、状态估计方程，具体表达式如下: 状态一步预测方程:
【文档编号】G01S7/02GK103744057SQ201310722729
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2013年12月24日 优先权日:2013年12月24日
【发明者】欧阳广帅, 胡居荣, 周晶, 肖丰, 曹宁 申请人:河海大学