陈映
- 作品数：4 被引量：30H指数：3
- 供职机构：中国航天科工集团公司更多>>
- 相关领域：电子电信兵器科学与技术更多>>
- 弹道导弹助推段同时跟踪和类型识别算法研究被引量：6
- 2011年
- 前置地基雷达跟踪助推段弹道导弹对整个反导防御系统有着重要意义。本文提出了一种以情报数据库为先验知识的弹道导弹助推段及后助推段跟踪方法。首先从动力学角度提取导弹助推段飞行的特征参量,并对参量的敏感度进行了分析,给出了一种参变的助推段弹道导弹时不变运动模型。然后结合交互式多模型(IMM)和迭代无敏滤波(IUF)算法进行助推段及后助推段弹道导弹跟踪仿真。与采用其他的运动模型和滤波算法相比,该方法能实现对弹道导弹助推段及后助推段更高精度的跟踪,同时结合情报数据库通过计算模型转移概率可完成导弹类型初判别,并准确指示导弹关机时刻。文章通过仿真验证了该算法的有效性。
- 陈映程臻文树梁
- 关键词：弹道导弹交互式多模型
- 再入段弹道导弹目标跟踪方法研究
- 本文给出了再入段弹道导弹目标的运动模型,采用推广卡尔曼滤波(EKF)和Unscented Kalman Filter(UKF)两种非线性滤波方法对目标进行跟踪滤波,由蒙特卡洛仿真结果可以看出在不具有弹道系数先验信息的情况...
- 陈映文树梁
- 关键词：弹道导弹EKFUKF目标跟踪卡尔曼滤波
- 文献传递
- 一种基于多模型算法的纯弹道式弹道落点预报方法被引量：19
- 2010年
- 本文以落点预报技术在弹道目标预警中的应用为背景,主要解决在未知弹道系数情况下如何进行弹道目标落点精确预报的问题。为此,本文给出了一种基于交互式多模型算法(IMM)和无迹滤波(UF)算法的精确弹道目标落点预报方法,从弹道系数估计收敛速度和最终收敛精度的角度对该方法落点预报的时效性和精度进行了分析,同时还分析了雷达数据率对算法性能的影响。与基于单一的UF算法或推广卡尔曼(EKF)滤波算法的落点预报方法相比较,基于IMM-UF的落点预报方法具有更强的适应性,能在未知弹道系数的情况下更迅速且更精确地估计出目标的弹道系数,从而实现对弹道目标落点更快更准的预报。仿真结果验证了该算法的有效性。
- 陈映文树梁程臻
- 关键词：交互式多模型算法
- 一种适用于助推段弹道导弹的跟踪方法研究被引量：7
- 2012年
- 弹道导弹在助推段的运动特性较为复杂,且由于各级助推器的脱落导弹的加速度存在突变点,在导弹关机时刻的加速度突变最大,因此在跟踪时容易产生较大滤波偏差。本文主要对弹道导弹助推段的加速度特性进行了分析,选择CJ模型来描述其运动特性,采用交互式多模型(IMM)和无敏滤波(UF)算法对处于助推段的弹道目标进行跟踪。由仿真结果可以看出本文所提出的基于CJ模型和CA模型组合的IMM-UF跟踪方法可以较好地实现对助推段弹道导弹的跟踪。同时通过模型集合中各模型的概率变化情况可以很好地完成对导弹关机时刻的判定,这为后续尽早定轨和轨道预报等提供了前提。该算法结构简单实现稳定,具有较好的工程应用价值。
- 陈映文树梁程臻
- 关键词：弹道导弹交互式多模型
