吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (02): 554-0559.

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随机机动目标拦截中的多模型自适应估计算法

 朱胤, 史小平   

  1. 哈尔滨工业大学 控制与仿真中心|哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2008-05-04 出版日期:2010-03-01 发布日期:2010-03-01
  • 通讯作者: 史小平(1965),男,教授,博士生导师.研究方向:复杂系统建模与仿真,非线性控制及预测控制.E-mail:sxp@hit.edu.cn E-mail:E-mail:sxp@hit.edu.cn
  • 作者简介:朱胤(1978),男,博士研究生.研究方向:非线性滤波.E-mail:zhuyinhit@yahoo.com.cn
  • 基金资助:

    武器装备预研基金项目

Multimodel adaptive estimation algorithm for interception of randomly maneuvering targets

 SHU yn, SHI Xiao-ping   

  1. Control and Simulation Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China
  • Received:2008-05-04 Online:2010-03-01 Published:2010-03-01

摘要:

针对随机机动目标末端制导拦截问题,提出了一种快速有效的多模型自适应估计算法。该算法充分挖掘了单元滤波器组对应假设空间的特殊结构,引入聚合和剪裁手段简化了传统多模型自适应估计算法。为有效处理非线性,不敏卡尔曼滤波器被用于设计依赖假设的单元滤波器。为满足应用要求,给出了该算法的数值鲁棒实现方法。仿真结果验证了所提出算法的有效性。

关键词: 自动控制技术, 多模型自适应估计, 不敏卡尔曼滤波, 数值鲁棒性, 脱靶量

Abstract:

A fast and efficient algorithm is proposed for multimodel adaptive estimation in the terminal interception of randomly maneuvering target scenario. The traditional multimodel adaptive estimation is simplified by means of aggregation and pruning, based on the exploitation of the special structure of the hypothesis space corresponding to a bank of elemental filters. To efficiently handle the nonlinearity, unscented Kalman filter is introduced into the design of elemental filter that is hypothesis dependent. Numerically robust implementation of the algorithm is presented to meet the need of practical application. Simulation results demonstrate the feasibility of the proposed algorithm.

Key words: automatic control technology, multiple model adaptive estimation(MMAE), unscented Kalman filter (UKF), numerical robustness, miss distance

中图分类号: 

  • TJ765
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