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非合作目标强跟踪容积卡尔曼滤波运动状态估计

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针对飞机、卫星等空天非合作目标运动状态估计时,由于视觉系统检测的特征发生变化会导致系统估计误差增大甚至发散等问题,提出了一种强跟踪容积卡尔曼滤波算法(STCKF).在利用CW方程描述卫星相对运动时,考虑视觉测量系统的偏心安装,在STCKF预测状态误差协方差阵中引入次优渐消因子,通过在线调整增益,保证残差序列相互正交,使得当系统状态发生突变时仍能保证对系统跟踪的可靠性和稳定性.仿真结果表明,与标准无迹卡尔漫滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)算法相比,STCKF能够适应目标特征时变的情况,明显改善了目标跟踪的精度和稳定度.
Motion estimation for non-cooperative target based on strong tracking cubature Kalman filter

谢少彪、张宇、温凯瑞、张硕、刘宗明、齐乃明

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哈尔滨工业大学 航天学院,哈尔滨 150090

上海航天技术研究院,上海 201109

上海航天控制技术研究所,上海 201109

航天工程与力学 强跟踪滤波 容积卡尔曼滤波 视觉测量 非合作目标 状态估计

2016YFB0501003616902141951112090019511106200

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200374

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(4)
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