基于imm-ukf的航天测控雷达机动目标跟踪

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1、基于IMM?UKF的航天测控雷达机动目标跟踪摘要：航天测控中雷达的测量值具有较大的随机误差，用雷达的测量值直接解算运载火箭的外弹道跟踪精度较低。提出基于IMM?UKF的雷达机动目标跟踪方法，适应了航天发射任务中运载火箭在不同时段具有不同机动特性条件下对机动目标稳定精确跟踪的需要。仿真结果表明和利用雷达测量值直接解算目标弹道的方法以及采用单一运动模型的UKF滤波方法相比，IMM?UKF算法具有更高的外弹道跟踪精度，并且算法的收敛速度满足航天测控外弹道跟踪的实时性要求。关键词：航天测控；IMM?UKF；机动目标跟踪；外弹道跟踪中图

2、分类号：TN974?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2014）13?0043?04Maneuveringtargettrackingofaerospacemeasurement&controlradarbasedonIMM?UKFalgorithmCHENHong1，LIJing2，ZHANGMao?hui3，HUIZheng?hu3（1.TechnicalDepartmentofXichangSatellite11LaunchingCenter，Xichang615000，China；2.WenchangCo

3、mmand&ControlStationofXichangSatelliteLaunchingCenter，Wenchang571300，China；3.JiuquanSatelliteLaunchingCenter，Jiuquan732750，China）Abstract：Thegreattrackingerrorofradartomaneuveringtargetexistsinaerospacemeasurement&controliftheexteriortrajectoryofalauncheriscalculate

4、ddirectlyaccordingtothemeasuredvalueofradarbecauseofthehighrandomerror.AnIMM?UKFbasedmaneuveringtargettrackingmethodofradarwhichsatisfiesthemotioncharacteristicofthecarrierrocketbetterispresented.ThesimulationresultshowsthattheIMM?UKFalgorithmhashigheraccuracyofexte

5、riorballistictrackingthanthatofthemethodssuchasdirectcalculationmethodoftargettrajectoryandUKFfilteringmethodbasedonsinglemotionmodel.Inaddition，theconvergencevelocityofIMM?UKFalgorithmcanmeetthereal?timerequirementofexteriorballistictrackinginaerospacemeasurement&c

6、ontrol.11Keyword：aerospacemeasurementandcontrol；IMM?UKF；maneuveringtargettracking；exteriorballistictracking0引言在航天测控中，通常直接用雷达的RAE测量值解算出目标在发射系下的位置坐标实现对运载火箭的实时外弹道跟踪[1]。但是，在测量过程中雷达的距离和角度测量值均存在较大的随机误差，用雷达的测量值直接解算运载火箭的外弹道跟踪精度较低。本文以“当前”统计模型为基础采用交互式的多模型方法对机动目标进行运动模型建模，并且在各模

7、型的跟踪子滤波器中采用UKF滤波算法，适应了航天发射任务中运载火箭在不同时段具有不同机动特性条件下实时外弹道稳定精确跟踪的需要。仿真结果表明和外弹道直接求解的方法以及采用单一运动模型的UKF滤波方法相比，IMM?UKF算法具有更高的外弹道跟踪精度，并且算法的收敛速度满足航天测控外弹道跟踪的实时性要求。1雷达机动目标跟踪运动模型建模11在雷达机动目标跟踪中雷达的观测方程具有很强的非线性，采用非线性滤波的方法可以在很大程度上提高机动目标的跟踪精度。采用非线性滤波方法的前提是根据目标的机动特性对机动目标进行运动模型建模，其建模的准确

8、性直接决定机动目标的跟踪精度与稳定性。机动目标跟踪采用的运动模型一般分单模型、静态多模型和交互式多模型，其中单模型主要包括Singer模型[2]、常速度模型、常加速度模型、半马尔可夫模型和“当前”统计模型[3]等。其中，“当前”统计模型将Singer模型中加速度零均值改进为自