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基于HCKS-EM的战斗机蛇形机动目标跟踪算法

卢春光 周中良 刘宏强 寇添 杨远志

卢春光, 周中良, 刘宏强, 等 . 基于HCKS-EM的战斗机蛇形机动目标跟踪算法[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(9): 2004-2012. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0047
引用本文: 卢春光, 周中良, 刘宏强, 等 . 基于HCKS-EM的战斗机蛇形机动目标跟踪算法[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(9): 2004-2012. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0047
LU Chunguang, ZHOU Zhongliang, LIU Hongqiang, et al. Fighter zigzag maneuver target tracking algorithm using HCKS-EM[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(9): 2004-2012. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0047(in Chinese)
Citation: LU Chunguang, ZHOU Zhongliang, LIU Hongqiang, et al. Fighter zigzag maneuver target tracking algorithm using HCKS-EM[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(9): 2004-2012. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0047(in Chinese)

基于HCKS-EM的战斗机蛇形机动目标跟踪算法

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0047
基金项目: 

国家自然科学基金 61472443

详细信息
    作者简介:

    卢春光  男, 硕士研究生。主要研究方向:目标跟踪与识别

    周中良  男, 博士, 副教授, 硕士生导师。主要研究方向:目标跟踪与识别、作战效能与任务规划

    刘宏强  男, 博士研究生。主要研究方向:目标跟踪与识别

    寇添  男, 博士研究生。主要研究方向:目标跟踪与识别

    杨远志  男, 博士研究生。主要研究方向:目标跟踪与识别

    通讯作者:

    周中良.E-mail:zzl_panda@163.com

  • 中图分类号: V19

Fighter zigzag maneuver target tracking algorithm using HCKS-EM

Funds: 

National Natural Science Foundation of China 61472443

More Information
  • 摘要:

    针对有色量测噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于期望最大化(EM)算法框架,提出了一种带有色量测噪声的联合估计与辨识算法。通过采用量测差分法实现了有色噪声白化,从而将有色量测噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题。基于EM算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识:在E-step,通过利用有色量测噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑(HCKS)算法,获得了目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,进而获得转弯角速度的解析解。通过仿真验证了本文算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法以及交互多模型法。而且又从窗口长度以及最大迭代次数2个方面评估分析了算法的性能,仿真结果表明,窗口长度以及最大迭代次数越大,精度越高。

     

  • 图 1  联合估计与辨识算法

    Figure 1.  Joint estimation and identification algorithm

    图 2  不同窗口长度下转弯角速度辨识结果

    Figure 2.  Turn rate identification results with different window lengths

    图 3  不同窗口长度下转弯角速度辨识的均方根误差

    Figure 3.  RMSE of turn rate identification with different window lengths

    图 4  不同窗口长度下位置和速度估计均方根误差

    Figure 4.  RMSE of position and velocity estimation with different window lengths

    图 5  不同最大迭代次数下转弯角速度辨识结果

    Figure 5.  Turn rate identification result with different numbers of maximum iterations

    图 6  不同迭代次数下转弯角速度辨识的均方根误差

    Figure 6.  RMSE of turn rate identification with different numbers of iterations

    图 7  不同迭代次数下位置和速度估计均方根误差

    Figure 7.  RMSE of position and velocity estimation with different numbers of iterations

    图 8  EM算法与扩维法之间的对比

    Figure 8.  Comparison between EM algorithm and augmentation method

    图 9  转弯角速度辨识均方根误差

    Figure 9.  RMSE of turn rate identification

    图 10  位置和速度估计均方根误差

    Figure 10.  RMSE of position and velocity estimation

    表  1  k=50 s时的角速度和状态所耗费的时间

    Table  1.   Turn rate and state calculation time when k=50 s

    滑动窗口长度 时间/s
    5 0.046 5
    10 0.104 8
    15 0.122 2
    20 0.164 9
    下载: 导出CSV

    表  2  k=120 s时的角速度和状态所耗费的时间

    Table  2.   Turn rate and state calculation time when k=120 s

    最大迭代次数 时间/s
    3 0.049 5
    5 0.082 7
    10 0.159 9
    15 0.257 7
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-01-18
  • 录用日期:  2018-04-13
  • 刊出日期:  2018-09-20

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