神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

基于多智能体导航的高超飞行器信息融合方法

精确导航技术是高超飞行器(hypersonic vehicle, HV)充分发挥威力的关键所在。然而,高马赫数和强机动性致使HV的导航系统误差及其观测噪声无法准确描述,制约着导航信息的精确性和实时性。为及时获取高精度导航信息,设计基于集员框架的卡尔曼滤波算法。一方面采用多智能体分布式协同探测,形成观测椭球交叉集合,提高了观测效率和测量精度;另一方面,通过设计两类噪声模型,求其与状态估值的最小均方误差,实现滤波增益的计算,提高算法对噪声的抗扰动能力,使状态估值达到均方误差最小。通过数字仿真,将设计方法应用到HV导航模型中,并与扩展卡尔曼滤波和集员滤波的状态估值进行比较,结果表明,提出算法在不同噪声影响下具有更高的估计精度。研究成果将为HV实现实时精确导航提供技术支持,并具有重要的理论意义和应用价值。