导读:本文包含了弹道目标跟踪论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:线性误差,弹道目标,实时跟踪,分布式数据融合
弹道目标跟踪论文文献综述
李春月,廖育荣,倪淑燕,陈帅[1]（2018）在《基于CKF的多雷达分布式再入弹道目标实时跟踪算法》一文中研究指出鉴于分布式数据融合模式具有扩展性强、系统生存能力强的优势,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的多雷达分布式再入弹道目标实时跟踪算法(DCKF)。首先利用统计线性误差传播的方法将CKF算法嵌入扩展信息滤波器得到容积信息滤波器,然后利用一致性算法将多量测值集中式滤波进行分布式等价表示以更新状态估计与误差协方差矩阵,得到DCKF算法。区别于带有数据融合中心的集中式算法,该算法中数据信息的交互仅在具有通信链路的相邻雷达间进行,无数据融合中心。仿真结果表明,DCKF算法能有效提高单雷达测站弹道目标实时跟踪的精度,而且相较于多雷达集中式算法保证了跟踪精度,证明了算法的有效性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年21期）
杜广洋,郑学合[2]（2018）在《雷达群目标跟踪条件下的弹道预报方法》一文中研究指出弹道导弹在突防时表现为弹头、诱饵等群目标特征。雷达对群目标进行跟踪时,如果某一目标出现丢失,为维持航迹,常利用弹道导弹运动轨迹可预测的特点进行弹道预报。预报的精度主要取决于初值精度。考虑到雷达对群内多目标探测信息具有相关性,多目标之间的相对误差一般小于单个目标的绝对误差。利用这一误差特性,在群目标间不发生机动运动情况下,提出了利用群内目标间的相对运动关系,用雷达正在跟踪的目标对其他丢失目标进行弹道预报的方法。通过误差分析,定量研究了利用群内目标的相对运动关系提高弹道预报精度的机理。仿真表明,当雷达对群目标探测信息相关性较好时,该方法大幅提高了弹道预报精度。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年12期）
杨峰,郑丽涛[3]（2018）在《一种面向弹道再入目标跟踪的HPD-SRCQSPF算法》一文中研究指出针对弹道再入目标轨迹跟踪问题,提出基于混合建议分布的平方根容积求积采样粒子滤波(HPDSRCQSPF)算法,该算法以混合建议分布为框架,由两个基本建议分布组成。其中一个基本建议分布为先验分布,另一个基本建议分布为平方根容积求积卡尔曼滤波估计后的值。该混合建议分布与真实的后验分布很接近,因此有着高效性、高精度等特点。仿真结果表明,对于弹道再入目标轨迹跟踪模型,相比于标准粒子滤波(SPF)算法和平方根容积求积粒子滤波(SRCQPF)算法,HPD-SRCQSPF算法可以在较低运算负载的情况下获得更好的跟踪性能。特别是在弹道目标变轨机动的情况时,所提出算法的性能增益更为显着。(本文来源于《宇航学报》期刊2018年06期）
彭一洋[4]（2018）在《基于天基红外预警系统的弹道式目标跟踪方法研究》一文中研究指出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。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
李春月,廖育荣,倪淑燕,陈帅[5]（2018）在《再入弹道目标跟踪的球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波算法》一文中研究指出提出一种再入弹道目标跟踪的球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波算法(Spherical Simplex Radial Cubature Kalman Filter,SSRCKF),有效提高了地基雷达对再入段弹道目标的实时跟踪精度。首先,在测站坐标系下建立了再入弹道目标的非线性动力学方程和量测方程,利用四阶龙格-库塔方法得到适用于滤波计算的离散形式,具有比传统欧拉法更高的离散精度;然后,利用Spherical Simplex-Radial准则逼近非线性函数的高斯加权积分,基于贝叶斯滤波框架得到SSRCKF算法,具有比CKF更高非线性滤波精度。对再入弹道目标跟踪仿真实验中,相比于CKF算法,SSRCKF算法的定位精度提高约4.5m,定速精度提高约0.06m/s。(本文来源于《导弹与航天运载技术》期刊2018年02期）
秦雷,谢晓瑛,李君龙[6]（2016）在《基于多种滤波算法跟踪临近空间非弹道式目标》一文中研究指出近些年来各国在临近空间高超声速飞行器领域有了迅猛发展,其中以X-51A和HTV-2高超声速飞行器飞行试验相继成功为代表,它们多采用非弹道式机动飞行方式,飞行速度快,具有较高的升阻比,且在大气层内长时间飞行,其运动轨迹往往呈现出"跳跃"特征,因此存在非弹道式目标加速度估计与轨迹跟踪预报难的问题。本文介绍了临近空间目标四种典型的非弹道式机动模式,然后对目标弹道方程及跟踪滤波器设计进行了介绍,最后使用四种跟踪滤波方法对目标加速度进行估计。仿真结果得出针对以上四种非弹道式机动模式粒子滤波算法效果最好,该算法保证了目标跟踪精度在允许范围之内,Matlab仿真结果验证了该算法的有效性。(本文来源于《电子世界》期刊2016年16期）
倪鹏,刘进忙,刘昌云,李振兴[7]（2016）在《基于箱粒子滤波的再入弹道目标跟踪》一文中研究指出弹道目标在再入段运动方式的不确定性和复杂性导致了跟踪问题呈现非线性、不精确性。为此,引入一种"广义粒子滤波"算法——箱粒子滤波算法对再入段的弹道目标进行跟踪。该算法有别于传统点量测和误差统计模型,采用基于区间分析的箱粒子来处理这类不精确性,更加符合实际系统的工作情况,且克服了粒子滤波因需大量粒子拟合带来的实时性差的问题。仿真实验将新算法与粒子滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行了对比。仿真结果表明,在确保了跟踪精度的前提下,新算法计算效率更高,是个很有效的跟踪再入目标的非线性滤波算法。(本文来源于《现代防御技术》期刊2016年04期）
郭志,董春云,蔡远利,刘佳[8]（2016）在《雷达组网跟踪自由段弹道目标仿真研究》一文中研究指出雷达组网是战略预警体系中提高弹道目标定位跟踪精度的有效手段。本文研究多部雷达同时跟踪自由段弹道目标的数据处理问题,旨在通过计算机仿真,验证组网测量系统在弹道目标跟踪中的优势。首先建立了自由飞行段弹道目标的动力学模型;在此基础上,研究了基于卡尔曼滤波的目标跟踪定位算法,仿真比较了EKF、UKF和CKF叁种非线性滤波器的性能;最后,研究了多部雷达测量数据的融合问题,提出了一种基于EKF滤波器的集中式融合跟踪算法。计算机仿真实验结果表明,对于自由段弹道目标跟踪,EKF滤波器具有较好的性能,通过组网测量集中融合,可以大大提高目标定位的精度。(本文来源于《第17届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（17th CCSSTA 2016）》期刊2016-08-05）
曹亚杰,李君龙,秦雷[9]（2016）在《临近空间非弹道式目标跟踪滤波算法研究》一文中研究指出近些年来各国在临近空间高超声速飞行器领域有了迅猛发展,其中以X-51A和HTV-2高超声速飞行器飞行试验相继成功为代表,它们多采用非弹道式机动飞行方式,其运动轨迹往往呈现出"跳跃"特征,因此存在非弹道式目标加速度估计与轨迹跟踪预报难的问题。分析了临近空间目标4种典型的非弹道式机动模式,对目标弹道方程及跟踪滤波器设计进行了深入讨论,应用4种跟踪滤波方法对高超声速目标加速度进行估计并仿真。仿真结果得出针对以上4种非弹道式机动模式粒子滤波算法的优势明显,该算法保证了目标跟踪精度在允许范围之内,并验证了该算法的有效性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2016年06期）
巫春玲,巨永锋,胡平,段晨东[10]（2016）在《用于再入弹道目标跟踪的Sigma点卡尔曼滤波器（英文）》一文中研究指出提出一种新的Sigma点卡尔曼滤波器,求积分卡尔曼滤波器(Quadrature Kalman Filter,QKF),用于再入弹道目标的跟踪问题。新滤波器通过一系列参数化高斯密度的高斯-赫米特求积分点,使用统计线性回归的方法来线性化非线性函数的。仿真实验比较了这个新的Sigma点滤波器和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF),均差滤波器(Divided Difference Filter,DDF),无味滤波器(Uncented Kalman Filter,UKF)。结果表明所有Sigma点滤波器的估计误差都低于EKF的估计误差。QKF的估计误差低于UKF的估计误差,其滤波可靠性也与UKF很接近。QKF的计算复杂性比UKF稍高,新的Sigma点滤波器是一种有效算法。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2016年03期）
弹道目标跟踪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
弹道导弹在突防时表现为弹头、诱饵等群目标特征。雷达对群目标进行跟踪时,如果某一目标出现丢失,为维持航迹,常利用弹道导弹运动轨迹可预测的特点进行弹道预报。预报的精度主要取决于初值精度。考虑到雷达对群内多目标探测信息具有相关性,多目标之间的相对误差一般小于单个目标的绝对误差。利用这一误差特性,在群目标间不发生机动运动情况下,提出了利用群内目标间的相对运动关系,用雷达正在跟踪的目标对其他丢失目标进行弹道预报的方法。通过误差分析,定量研究了利用群内目标的相对运动关系提高弹道预报精度的机理。仿真表明,当雷达对群目标探测信息相关性较好时,该方法大幅提高了弹道预报精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
弹道目标跟踪论文参考文献
[1].李春月,廖育荣,倪淑燕,陈帅.基于CKF的多雷达分布式再入弹道目标实时跟踪算法[J].现代电子技术.2018
[2].杜广洋,郑学合.雷达群目标跟踪条件下的弹道预报方法[J].系统工程与电子技术.2018
[3].杨峰,郑丽涛.一种面向弹道再入目标跟踪的HPD-SRCQSPF算法[J].宇航学报.2018
[4].彭一洋.基于天基红外预警系统的弹道式目标跟踪方法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[5].李春月,廖育荣,倪淑燕,陈帅.再入弹道目标跟踪的球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波算法[J].导弹与航天运载技术.2018
[6].秦雷,谢晓瑛,李君龙.基于多种滤波算法跟踪临近空间非弹道式目标[J].电子世界.2016
[7].倪鹏,刘进忙,刘昌云,李振兴.基于箱粒子滤波的再入弹道目标跟踪[J].现代防御技术.2016
[8].郭志,董春云,蔡远利,刘佳.雷达组网跟踪自由段弹道目标仿真研究[C].第17届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（17thCCSSTA2016）.2016
[9].曹亚杰,李君龙,秦雷.临近空间非弹道式目标跟踪滤波算法研究[J].系统仿真学报.2016
[10].巫春玲,巨永锋,胡平,段晨东.用于再入弹道目标跟踪的Sigma点卡尔曼滤波器（英文）[J].系统仿真学报.2016