基于粒子滤波的三维转弯目标跟踪方法

为了提升对转弯目标的跟踪精度，本文提出了一种基于粒子滤波的三维转弯目标跟踪方法。首先，针对在三维空间中做HGB机动的目标提出了一种三维转弯模型，并建立了目标拦截过程中合理、可信的导弹动力学模型。然后，分别用粒子滤波(PF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)对三维转弯模型进行匹配滤波，通过对各滤波方法的仿真对比分析，选用PF作为三维转弯模型的匹配滤波方法。最后，将机动目标跟踪问题转化为粒子滤波的求解，通过抑制粒子退化和增加粒子多样性的方法，提高了非线性滤波的估计精度。仿真结果表明，基于粒子滤波的三维转弯模型可以对做HGB机动的目标实现稳定可靠的跟踪，对基于三维转弯模型的非线性滤波问题，相较于EKF和UKF, PF的估计精度至少可提升30%。