【技术实现步骤摘要】
一种交互式多弹多模型航迹融合方法
本专利技术属于多导弹协同攻击领域，具体涉及一种交互式多导弹航迹融合方法。
技术介绍
面对日益复杂的战场环境，单一导弹越来越难以高精度的探测目标。为了提高空空导弹打击目标的成功率，采用多枚导弹协同攻击目标，多枚导弹携带多制式导引头从不同方向探测目标，并通过数据链进行数据传输，在融合中心进行航迹融合可以有效地提高目标探测的精度和可靠性。利用多方位多源信息的冗余性，保持长时间对目标的跟踪，排除敌方和环境的干扰信息，提高对目标状态和身份的估计精度，有助于为导弹末制导提供更为精确的制导信息。目前，航迹融合系统结构主要分为集中式航迹融合结构和分布式航迹融合结构，集中式航迹融合因为其对融合中心计算量要求较高而难以实际应用，分布式航迹融合精度略低，但因为计算量小，对多源信息包容性强能够即插即用而得到广泛应用。目前常用的分布式融合方法包括简单组合、协方差加权和加权融合法，都没有考虑空空导弹在快速攻击中的角度变化，并且对多弹系统中导弹失去探测信息的情况不敏感，以致对目标探测精度提升不明显，甚至带入融合误差。
技术实现思路
要解决的技术问题针对现有多弹协同探测系统中对快速变化的信息不敏感，融合精度较低的问题，本专利技术提出了一种交互式多弹多模型航迹融合方法。技术方案一种交互式多弹多模型航迹融合方法，其特征在于步骤如下：步骤1：在惯性参考坐标系中，建立各个导弹导引头的弹目相对运动方程和目标机动运动方程；所述的弹目相对运动方程为：
【技术保护点】
1.一种交互式多弹多模型航迹融合方法，其特征在于步骤如下：/n步骤1：在惯性参考坐标系中，建立各个导弹导引头的弹目相对运动方程和目标机动运动方程；/n所述的弹目相对运动方程为：/n
【技术特征摘要】
1.一种交互式多弹多模型航迹融合方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：在惯性参考坐标系中，建立各个导弹导引头的弹目相对运动方程和目标机动运动方程；
所述的弹目相对运动方程为：
式中：测量信息Zj＝[rj,θj,ηj]T，为第j枚导弹与目标的弹目接近速度、俯仰角、偏航角信息，为第j枚导弹量测噪声，是第j枚导弹弹目相对位置信息：
式中：xt,yt,zt是目标位置信息，xm,j,ym,j,zm,j是第j个导弹的位置信息；
惯性参考坐标系中目标相对运动状态向量取为：
所述的目标机动运动方程包括匀速目标模型、匀加速目标模型、左转弯目标模型、右转弯目标模型：
匀速运动的离散化方程为：
X(k+1)＝φCV(k)X(k)+GCV(k)ω(k)(4)
式中：φCV(k)是匀速运动模型状态转移矩阵，GCV(k)是状态噪声向量转移矩阵，X(k)是k时刻目标运动状态向量，ω(k)是k时刻的状态噪声向量；
其中：T为仿真滤波周期；
匀加速运动的离散化方程为：
X(k+1)＝φCA(k)X(k)+GCA(k)ω(k)(6)
式中：φCA(k)是匀加速运动模型状态转移矩阵，GCA(k)是状态噪声向量转移矩阵，X(k)是k时刻目标运动状态向量，ω(k)是k时刻的状态噪声向量；
匀速转弯运动的离散化方程为：
X(k+1)＝φCT(k)X(k)+GCT(k)ω(k)(8)
式中：φCT(k)是匀速转弯运动模型状态转移矩阵，GCT(k)是状态噪声向量转移矩阵，X(k)是k时刻目标运动状态向量，ω(k)是k时刻的状态噪声向量；
其中，ω'为转弯运动速率，向左转弯ω'>0，向右转弯ω'<0；
步骤2：设第j个模型表示目标的状态方程为Xj(k+1)＝φj(k)Xj(k)+Gj(k)ωj(k)，测量方程Z(k)＝H(k)X(k)+V(k)，其中H(k)由步骤1的弹目相对运动方程经过对状态向量Xn微分得到；采用交互式多模型的扩展卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪，得到目标状态信息以及相应的误差协方差矩阵；
步骤3：通过数据链，将从弹得到的目标状态信息和误差协方差矩阵传输到主弹融合中心，利用各弹自身导航系统得到的主弹与从弹的相对位置信息，以主弹融合中心为基准补偿各从弹得到的目标状态信息；
步骤4：基于各弹得到的误差协方差矩阵，采用马尔科夫转移矩阵，确定多弹实时的概率，并对步骤3得到的多条弹道进行加权融合得到对目标的状态估计。
2.根据权利要求1所述的一种交互式多弹多模型航迹融合方法，其特征在于所述的步骤2中具体步骤如下：
各个模型之间的转移由马尔科夫概率转移矩阵确定，其中的元素pij表示目标由第i个运动模型转移到第j个运动模型的概率。则多模型的实时概率...
【专利技术属性】
技术研发人员：王新亮，陈凯，薛琪琪，王民钢，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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