摘 要

随着现代航空领域科学技术的不断进步发展，高超声速飞行器也逐渐出现在人们的视角当中相应的也会产生诸多问题，尤其是在军事等领域中，如导弹和卫星需要对目标进行可靠和精确的跟踪定位。由于机动的复杂性和随机性，高超声速目标的机动将影响跟踪系统的性能。不管是在理论中亦或是在具体实践中，跟踪速度达到5-7倍音速的目标一直都是很困难的问题，其技术难度也很高。随着各国军事水平的不断增高，如美国此前已成功研制出了飞行速度达到7倍音速的X-43系列高超声速飞行器。因此，为了在国家军事安全有效的避免防止这些威胁，如何对高超声速目标进行精确有效的跟踪已经是一个急需解决的问题。同样，研究一种更好的跟踪滤波方法是当务之急。就目前而言，存在很多对目标进行跟踪的算法。但是由于高超声速目标的特性，对它进行跟踪的研究相对较少。

本文正是在飞行器技术高速发展和强机动目标跟踪仍十分困难的背景下，以临近空间高超声速目标作为研究目标，从建立机动目标模型的改进方法和自适应调整滤波算法这两方面着手，修正经典跟踪算法使其具有自适应性并提出新的更优越的跟踪算法，最终目的是为设计开发高速强机动目标的跟踪系统奠定理论基础。

关键词:高超声速目标跟踪 运动模型 滤波算法

Abstract

With the development of modern aviation science and technology, hypersonic vehicle has gradually appeared in people's perspective. Correspondingly, the problem of tracking hypersonic targets appears. Especially in military fields, such as missiles and satellites, we need to track and locate targets reliably and accurately. Because of the complexity and randomness of maneuvering, the maneuver of hypersonic target will affect the performance of the tracking system. It is a serious and complicated problem to track the hypersonic target in both theory and practice, and its technical difficulty is very high. With the increasing military level of various countries, for example, the US has successfully developed a X-43 series hypersonic vehicle with a speed of 7 times the speed of sound. Therefore, in order to avoid these threats effectively in the national military security, it is an urgent problem how to track the hypersonic target accurately and effectively. Therefore, it is urgent to study a better tracking and filtering method. For now, there are many algorithms for tracking targets. However, due to the characteristics of hypersonic targets, there is relatively little research on tracking them. Therefore, it is an important problem to study the tracking problem of high speed and high maneuvering targets.

In this paper, under the background of high speed development of aircraft technology and strong maneuvering target tracking, the target of hypersonic target near space is taken as the research target. From the two aspects of improving the maneuvering target model and adaptive filtering algorithm, the classical tracking algorithm is amended to make it adaptable and proposed. A new and better tracking algorithm is put forward. The ultimate goal is to lay a theoretical foundation for the design and development of high-speed and maneuverable target tracking system.

Keywords:Hypersonic target tracking motion model Calman filtering

目录

摘要 III

第1章 绪论 1

1.1高超声速目标跟踪背景及意义 1

1.2高超声速目标跟踪研究现状 2

1.3结构安排 2

第2章 典型机动目标模型 4

2.1引言 4

2.2典型机动目标模型 4

2.2.1 CV模型 4

2.2.2 CA模型 5

2.2.3 Singer模型 6

2.2.4 “当前统计模型” 7

2.2.5 jerk模型 8

第3章 高超声速目标跟踪自适应滤波算法 10

3.1经典滤波算法 10

3.1.1卡尔曼跟踪算法（KF） 10

3.1.2 扩展卡尔曼滤波（EKF） 12

3.1.3 不敏卡尔曼滤波（UKF） 12

3.1.4其他滤波算法 13

3.2 交互多模型（IMM）算法 13

3.2.1 IMM算法原理 13

3.2.2 算法步骤 13

3.3 机动目标跟踪性能对比 15

3.3.1匀速模型 15

3.3.2 仿真设置 16

3.3.3 匀加速模型的机动目标跟踪性能 17

3.3.4 Singer模型和机动目标跟踪性能 18

第4章 高超声速目标应用探讨 20

4.1引言 20

4.2高超声速目标跟踪研究 20

4.2.1选取坐标系 20

4.2.2运动模型的描述 20

4.3 临近空间高超声速目标跟踪性能仿真 22

总结与展望 25

致谢 26

参考文献 27

第1章 绪论

1.1高超声速目标跟踪背景及意义

高超音速飞行器是指飞行速度高于5倍音速的飞行器，它主要包括高超音速飞机、高超音速导弹和航天飞机^[1]。近年来，许多国家对高机动目标的跟踪越来越重视，将高超音速武器应用于全球快速精确打击、全球情报收集以及核威慑等有了突破性的进展^[2]。高超音速飞行器具有飞行速度高、作战空域大以及射程远等优点，可实现在很短的时间内攻击全球任意角落，对未来战争具有极强的威慑力和先发制人的作用^[3]。而且，随着化学工艺、材料等各学科有了更多的研究成果，出现了一大批使雷达等探测传感设备不易发现的飞行器，也让高超音速飞行器有了更强的生存条件和攻击力。因此，对高超音速武器的预警防御也是我们必须面对的课题，高超音速目标跟踪技术也应运而生。

在军事安全领域，对高超声速目标进行精确定位跟踪有很重要的意义。假定敌方发射高速核导弹，若能够通过雷达等设备进行对核武器的快速定位，并迅速做出轨迹预测，这样便能保证国家安全。还例如周边国家派遣高超声速战斗机对我国海域或空域进行侦查，这些使得我国必须重视这一跟踪问题。对于这些高超声速武器而言，存在很多的特点，这对研究跟踪算法存在了极大的挑战。例如这些目标的运动轨迹，加速度等值的随机变化，过程噪声的干扰等都是需要考虑的因素。所以，首当其中的就是对模型的选用，匹配度越高，所带来的误差也会变得更小，对跟踪算法也会带来很大帮助。其次便是非线性的问题，这是在跟踪过程中不可避免的。根据研究表明，非线性问题如果不能恰当的解决，会导致跟踪过程出现中断，会失去目标的位置信息。针对这一问题，需要滤波器的引入来降低干扰。基本思路便是通过调节参数设置，化成线性问题来处理。许多学者结合了IMM算法的研究成果，应用到高超声速目标跟踪算法的问题上，有着很大的帮助。因此，对高超音速跟踪算法的研究具有深远的意义。

传统的跟踪系统是一对一系统，即一个探测器仅连续的瞄准和跟踪一个目标，而随着科学技术的进步，人们发展出了一个探测器同时跟踪多个目标的技术，并且逐渐发展出了多种跟踪算法及信息融合算法，使得多个探测器跟踪一个目标或多个目标成为可能^[5]。现在，将多种信息融合与目标跟踪技术相结合，进而提高高超声速目标的跟踪性能，也逐渐成为热门的研究领域。基于现阶段而言，可将目标跟踪问题从实现上分为以下几类：

(1)单一测量传感器跟踪一个特定目标；

(2)单一测量传感器跟踪几个特定目标；

(3)结合多种测量传感器跟踪一个特定目标；

(4)多对多跟踪目标；

1.2高超声速目标跟踪研究现状

就对当今世界而言，经过几十年的努力探索实践，很多国家在高超声速目标跟踪领域都有了一定的进展和成果。诸如卡尔曼等著名学者对这一领域做出了巨大的贡献。而随着飞行器的性能提升，又对学者的研究提出了更高的要求。就跟踪算法而言，不论是高速亦或是低速的目标，我们都要考虑滤波过程和匹配模型。下面分别对这两方面的研究现状做出相应的介绍。首先，就滤波方面来说。随着卡尔曼算法的问世，人们开始了对这一算法的深入研究与改进，发现了卡尔曼滤波器可以适用于可变化的运动过程，在第三章中讨论了它的优缺点。可以知道它比维纳滤波更适用于目标跟踪领域。随后，为了减小跟踪误差，将很多因素考虑到滤波算法当中，正如非线性问题。学者们相继提出了侧重点不同的算法，如扩展卡尔曼滤波侧重于弱非线性目标的处理，而容积卡尔曼滤波更善于处理强非线性问题，之后也相继出现了其他的算法。这些算法都是循序渐进的过程，在已有的基础上做出优化改进，对往后的研究提供了很多帮助。就我国来说这一领域的研究在近些年来也逐渐兴起，如李磊、刘松等学者提出了自己的看法并发表了很多研究成果。在未来，我国更应对这方面加大研究投入力度，实现突破进展。就高超声速运动目标模型而言，学者们也是先从匀速、匀加速等最简单的模型入手，然后由R.A.Singer提出了Singer模型，这是更切合高机动目标的模型，但仍存在很多不足。Jerk模型的提出便是考虑加速度变化率的问题，做出了很多改进。但它对于变化率的假设并不近似于实际过程，因此便提出了修改过的Jerk模型。经过研究可以知道，模型对跟踪过程也发挥着至关重要的作用。很多学者选取越来越成熟的模型来进行研究，也有一些人利用IMM算法将不同的模型结合在一起得到更符合目标实时的状态模拟。总而言之，这些方面都有着各自的优点和缺点，仍需我们在之后的研究中不断的改进。

1.3结构安排

经过讨论在这一领域的背景和意义，对之后的工作有着重要的指引作用。在高速高机动目标跟踪领域中，国内外学者己经取得了不少研究成果。但是对于军事领域而言，这方面的研究水平还未达到所需要的高度，特别是对与高超声速武器，如战斗机、飞行卫星、导弹拦截等领域的单模型自适应算法，未来应着重在这些方面有更深层次的突破。结合以往广大学者的研究分析成果，本文以现有的模型为研究条件，并在此基础之上结合卡尔曼滤波等方法深入研究，将运动模型和滤波算法相匹配结合，以此来讨论高机动目标跟踪算法。得到了一些切合实际的成果，对在研究过程中的不足进行思考。

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