基于传感器融合预测的改进跟踪前馈控制方法研究

针对光电跟踪系统中CCD相机反馈帧率较低，延迟较大导致跟踪高速目标能力差、响应能力差的问题，提出一种基于传感器融合预测的改进跟踪前馈控制方法。为减小融合获得目标高阶运动状态噪声大的问题，提出一种基于微分跟踪的传感器融合策略；针对图像反馈延迟问题，提出一种降阶匀加速Kalman模型，根据融合获得的运动学信息，结合Kalman滤波进行预测跟踪，补偿脱靶量的时间延迟，得到近似真实的目标位置和速度、加速度信息；针对低频输入信号引入闭环扰动问题，提出一种快速数据扩展方法，实现低频信号到高频信号的扩展；根据传感器融合预测结果，设计跟踪前馈控制器，提高系统的响应速度。仿真结果和实验结果均表明该前馈方法能够对CCD反馈延迟导致的跟踪误差进行补偿。实验结果表明：该方法能够大幅提高系统对高速目标的跟踪性能，在目标运动状态相同条件下，相比补偿前跟踪误差减小约83.67%。