一种重尾量测噪声下的高超声速飞行器跟踪算法

摘要：

为了解决在实际系统中因野值干扰带来的高超声速飞行器跟踪精度下降的问题,提出了一种交互多模型变分贝叶斯滤波算法(IMM-VB),该算法通过子模型权重与马尔可夫转移矩阵获取子模型的状态预测值.随后采用具有重尾特性的学生t分布取代高斯分布来描述量测模型,并利用VB算法实现子模型的量测协方差与状态的联合估计.最后在交互式多模型(IMM)框架下更新子模型权重与目标状态的融合输出.仿真结果表明,在野值观测条件下该算法比IMM算法具有更高的跟踪精度.

关键词：高超声速飞行器、野值、学生t分布、重尾分布、IMM-VB

所属期刊栏目：29

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：航空科学基金2016ZC59006;国家自然科学基金61473153;江苏省"六大人才高峰"项目2015-XXRJ-006

在线出版日期：2018-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：63-69