基于天基红外预警系统的弹道式目标跟踪方法研究

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1、硕士学位论文基于天基红外预警系统的弹道式目标跟踪方法研究RESEARCHONBALLISTICTARGETTRACKINGMETHODBASEDONSPACE-BASEDINFRAREDEARLYWARNINGSYSTEM彭一洋哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TN820.4学校代码：10213国际图书分类号：623密级：公开工程硕士学位论文基于天基红外预警系统的弹道式目标跟踪方法研究硕士研究生：彭一洋导师：崔乃刚申请学位：工程硕士学科、专业：航天工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学

2、ClassifiedIndex:TN820.4U.D.C:623DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONBALLISTICTARGETTRACKINGMETHODBASEDONSPACE-BASEDINFRAREDEARLYWARNINGSYSTEMCandidate：PengYiYangSupervisor：CuiNaiGangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：AeronauticalEn

3、gineeringAffiliation：SchoolofAstronauticsDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着远程精确打击武器的发展，现代战争对各国预警和拦截敌方远程武器的能力提出了更高的要求。天基红外预警系统能通过探测导弹的主动段尾焰对其进行定位跟踪，有助于对来袭导弹的早期预警拦截。我国对天基红外预警系统上的研究和部署开展较晚，预警卫星的跟踪精度亟待提高，覆盖全

4、球的导弹预警网也还在部署当中，因此需要开展弹道式目标跟踪方法研究。论文主要对红外预警系统对弹道式目标的跟踪问题开展研究。建立滤波器的状态方程和测量方程，设计基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪滤波器，分析不同传感器参数对目标跟踪精度的影响。针对非高斯测量噪声条件下的目标跟踪问题，推导鲁棒容积滤波，设计目标跟踪滤波器。针对测量信息时延问题，提出针对一步随机时延系统的高阶容积卡尔曼滤波，设计目标跟踪滤波器。通过蒙特卡洛仿真验证两种方法的有效性。首先，系统调研中美两国的天基红外预警系统的发展现状、非线性滤波理论的研究现状，并对非线性滤波理论的研

5、究现状进行分析，给出弹道式目标跟踪问题的研究背景及意义。其次，针对弹道式目标跟踪问题进行数学建模，定义常用坐标系，并给出各坐标系间的转换关系；以“当前”统计模型作为机动目标模型，推导得到了其离散形式方程；依据预警相机测量原理和卫星和目标间的相对位置关系建立测量模型。然后，研究扩展卡尔曼滤波方法，给出扩展卡尔曼滤波方法的一般流程。依据已建立的数学模型，确定滤波器的状态方程和测量方程，设计基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪滤波器。针对不同影响要素对目标跟踪精度的影响进行蒙特卡洛数学仿真，统计蒙特卡洛仿真结果，对不同情况下的目标跟踪精度进行评

6、估和分析。最后，给出高阶容积卡尔曼滤波的一般流程，研究Huber-Based滤波理论和测量信息一步随机时间延迟处理方法。使用Huber-Based滤波方法改进高阶容积卡尔曼滤波，推导鲁棒高阶容积滤波方法，设计目标跟踪滤波器。利用一步随机时间延迟处理方法改进高阶容积卡尔曼滤波，提出针对一步随机时延系统的高阶容积卡尔曼滤波方法。进行蒙特卡洛数学仿真，验证两种方法的有效性。关键词：目标跟踪；扩展卡尔曼滤波；鲁棒高阶容积滤波；随机时间延迟I哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentoflong-ra

7、ngeprecisionstrikeweapons,modernwarfarehasimposedhigherrequirementsontheabilityofcountriestowarnandinterceptenemy‘slong-rangeweapons.Space-basedinfraredearlywarningsystemcanlocateandtrackmissilesbydetectingmissile'stailflameinboostphase,whichhelpsmissiledefensesystem'

8、searlywarningandinterceptionofincomingmissiles.Theresearchanddeploymentofspace-basedinfraredearlywarningsysteminourcountryst