基于指数加权衰减记忆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指数加权衰减记忆滤波的弹道轨迹形成方法，在弹道轨迹形成过程中，采用状态偏差卡尔曼滤波方程减少弹道模型线性化过程中产生的误差，同时使用指数加权衰减记忆滤波抑制由弹道模型的误差产生的滤波发散，为弹道外推系统提供可靠的滤波数据。本发明能有效抑制滤波发散，提高系统的稳定性。
【专利说明】基于指数加权衰减记忆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，尤其涉及一种基于指数加权衰减记忆卡尔曼滤波的弹道外推过程中发散的抑制方法。
【背景技术】
[0002]炮位雷达在获得弹丸的运动轨迹后，利用卡尔曼滤波数据对弹道轨迹进行外推得到敌方火炮阵地的坐标。卡尔曼滤波采用最小均方误差准则对系统噪声和过程噪声均为白高斯噪声的线性模型进行动态参数估计。由于弹道模型是利用微分方程表示的非线性模型，在弹道外推过程中，利用泰勒级数展开将非线性滤波问题转化为一个近似的线性滤波问题，然后采用扩展卡尔曼滤波求解非线性滤波问题的次优滤波结果。在滤波过程中，非线性因素的存在对滤波稳定性和状态估计精度都有很大的影响，如果弹道模型在线性化过程中的误差较大，会导致扩展卡尔曼滤波的结果发散；另外，由于对弹丸飞行过程中气象因素认识不精确，所建弹道模型与实际物理过程有差异，滤波中预先估计的过程噪声协方差和量测噪声协方差不精确，在滤波过程中就产生误差积累，也会导致滤波发散。滤波发散使得弹道外推过程无法正常的进行。
【发明内容】
[0003]本发明所要解决的技术问题是提供一种基于指数加权衰减记忆滤波的弹道轨迹形成方法，通过指数加权衰减记忆卡尔曼滤波，抑制由非线性的弹道模型在线性化过程中产生的误差及系统模型误差引起的滤波发散。
[0004]本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
[0005]一种基于指数加权衰减记忆滤波的弹道轨迹形成方法，包括步骤如下:
[0006]步骤1、根据弹道模型建立基于状态变量的弹道方程和观测方程，将弹道方程和观测方程离散化、线性化，从而建立弹道方程和观测方程的近似线性方程；
[0007]步骤101，建立弹道方程和观测方程；
[0008]在地面坐标系中建立弹道方程:
【权利要求】
1.一种基于指数加权衰减记忆滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，包括步骤如下: 步骤1、根据弹道模型建立基于状态变量的弹道方程和观测方程，将弹道方程和观测方程离散化、线性化，从而建立弹道方程和观测方程的近似线性方程； 步骤2、将状态变量与标称状态作差得到状态偏差，建立基于状态偏差的卡尔曼滤波递推方程，对雷达观测的一段飞行弹道参数进行滤波，在滤波过程中减少弹道方程在线性化过程中产生的误差； 步骤3、采用指数加权衰减记忆滤波方法以抑制步骤2中对飞行弹道参数滤波过程中产生的滤波发散，为弹道外推提供可靠的滤波数据； 步骤4、根据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所述的一种基于指数加权衰减记忆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: 步骤101，建立弹道方程和观测方程； 在地面坐标系中建立弹道方程:
3.根据权利要求2所述的一种基于指数加权衰减记忆滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，步骤2中所述建立基于状态偏差的卡尔曼滤波递推方程包括状态一步预测方程、状态估计方程、滤波增益方程、一步预测均方误差方程、估计均方误差方程、系统状态方程，具体如下: 将状态变量与标称状态作差得到状态偏差，即:
4.根据权利要求3所述的一种基于指数加权衰减记忆滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，步骤3中所述指数加权衰减记忆滤波方法具体如下: 由步骤2中得，卡尔曼滤波的滤波增益方程为:
【文档编号】G01S7/02GK103744058SQ201310723456
【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】胡居荣, 周晶, 欧阳广帅, 韩亚红, 曹宁 申请人:河海大学