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研究准确跟踪敌机飞行目标,可进行有效打击.针对高机动目标与运动跟踪平台的相对运动比较复杂,由于雷达定位和红外跟踪算法的模型误差大与精度损失,如何提高跟踪系统的跟踪精度是一个很大的难题.为了提高高机动目标跟踪精确度,提出交互多模型-概率数据关联算法(IMM-PDA),进行雷达与红外并行信息融合与目标跟踪.运用Markov链切换原理与概率数据关联技术有效解决了目标变速机动及复杂杂波环境下的高精度跟踪问题.同时并行融合信息,克服序贯融合中两次使用扩展卡尔曼滤波线性化造成模型误差与精度损失的缺陷,提高系统的跟踪精度.仿真结果表明,基于雷达、红外并行融合的IMM - PDA算法在跟踪高机动目标时,精度更高,验证了算法的可行性与有效性. 相似文献
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针对动压-过载约束下的无人机追逃机动控制问题,为优化设计,提出了采用微分对策的时间最优机动决策算法。首先建立无人机追逃质点动力学模型,然后根据双方极值原理,建立系统在动压-过载约束与追逃性能指标下的哈密顿-雅可比方程,通过此方程将无人机追逃机动控制问题转化为两点边值优化问题,并利用配点法求解两点边值问题的数值解,从而获得相应无人机的最优机动控制策略。最后以某型无人机纵向追逃控制为例进行数值仿真。仿真结果表明,改进算法不仅能有效求解无人机追逃双方的最优机动控制策略,而且满足期望的追踪性能指标和动压-过载约束条件。 相似文献
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