天基光学相机动态目标跟踪算法研究

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在轨相机对空间目标的跟踪和状态估计算法研究是导弹预警、天基目标监视信息处理的一项关键技术。本文以中低轨卫星为观测平台,利用星载红外相机探测的目标视线角测量信息,对空间目标跟踪和状态估计算法进行了研究,设计并实现了天基光学相机动态目标跟踪算法仿真系统,并通过仿真验证了跟踪方法的有效性和可行性。  以“目标跟踪算法研究”为背景,本文在跟踪算法的仿真系统设计与实现、相对运动模型、空间自由飞行目标跟踪算法和导弹合作目标跟踪算法方面开展了深入的研究工作。  在仿真系统设计与实现研究方面,根据跟踪算法仿真系统的功能需求,对跟踪算法仿真系统做了总体设计。分析了目标跟踪的过程,确定了跟踪算法仿真所需建立的数学模型;根据这些模型对系统的要求,结合跟踪算法仿真系统的设计思想,确定了跟踪算法仿真系统的结构和各个功能模块,阐述了各功能模块的功能及实现方法。  在相对运动模型研究方面,基于卫星在地心惯性系下二体模型,推导了卫星精确相对运动模型。根据是否存在假设和不同假设条件,给出了三种简化模型,通过仿真对各模型精度进行分析比较,总结了各模型的优缺点及应用条件,并推导了导弹相对运动模型。  在空间自由飞行目标跟踪和状态估计算法研究方面,基于相对运动模型进一步推导了滤波状态方程和观测方程,针对状态方程和观测方程都是非线性方程,应用了经典滤波方法扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter: EKF)方法和无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter: UKF)方法,分别用这两种算法对空间自由飞行目标的状态进行估计,仿真结果表明两种算法状态估计精度均受模型精度的影响,均随测量噪声的增大而降低。相同运动模型和观测噪声条件下,UKF算法性能略好。  在导弹合作目标跟踪和状态估计算法研究方面,基于导弹相对运动模型进一步推导了滤波状态方程和观测方程,用EKF算法、UKF算法对导弹合作目标进行了状态估计,算法仿真结果表明,UKF算法状态估计精度远高于EKF算法。  
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