%A 叶泽浩, 陈浩, 周升响, 宋亚伟, 高妍, 余志惠 %T 基于奇异值分解自适应UKF的再入滑翔目标跟踪 %0 Journal Article %D 2023 %J 系统工程与电子技术 %R 10.12305/j.issn.1001-506X.2023.05.27 %P 1503-1511 %V 45 %N 5 %U {https://www.sys-ele.com/CN/abstract/article_9219.shtml} %8 2023-04-21 %X

针对高超声速再入滑翔飞行器(hypersonic reentry glide vehicle, HRGV)跟踪难的问题, 提出了一种基于奇异值分解的自适应无迹卡尔曼滤波跟踪算法(adaptive unscented Kalman filter tracking algorithm based on singular value decomposition, SVDA-UKF)。根据此类目标的特点, 首先在气动力模型基础上建立了目标状态方程, 以及将目标量测量转换至东北天坐标系下建立了量测方程。其次, 采用UKF算法, 并在此基础上, 分别通过改用间接量测更新、引入协方差矩阵的奇异值分解、设计多位自适应因子进行改进。最后, 结合HRGV目标的三类滑翔轨迹进行跟踪仿真。结果表明, SVDA-UKF算法在加快计算速度的同时, 还提高了滤波精度以及可靠性, 实现了对HRGV目标的良好跟踪。