【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，在弹道轨迹形成过程中，利用弹丸的飞行参数估计输出相关函数矩阵，由相关函数矩阵计算出卡尔曼滤波增益矩阵的最优稳态解，使得稳态增益与实际观测值相适应；利用递推的方法根据观测值不断地调整相关函数矩阵，实现对弹道数据的自适应滤波估计和修正，从而得到准确的弹道轨迹。本专利技术有效抑制了由于弹道属性模型与实际物理模型不完全相符、系统噪声和观测噪声参数估计不精确等因素造成的滤波发散问题，提高了滤波的精度和弹道轨迹的准确度。【专利说明】
本专利技术涉及一种弹道轨迹形成方法，尤其涉及一种。
技术介绍
在获得弹丸的飞行参数后，炮位雷达利用卡尔曼滤波对数据进行滤波从而形成弹道轨迹。卡尔曼滤波器在已知系统随机噪声精确的统计特性和系统的精确数学模型的前提下可以获得最小均方误差准则下的最优值。在炮位雷达的弹道轨迹形成过程中，由于对弹丸飞行的环境认识不精确，所建弹道模型与实际物理过程有差异；干扰及噪声的统计特性也是未知的，这些因素会影响卡尔曼滤波算法的精度，导致卡尔曼滤器无法获得最优估计结果，甚至引起滤波结果发散，炮位雷达无法形成弹道轨迹。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成发散抑制方法，利用递推的方法根据观测值不断地调整相关函数矩阵，实现对弹道数据的自适应滤波估计和修正。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案:一种，具体步骤如下:步骤I，根据弹道模型建立基于状态变量的弹道方程及观测方程，将状态变量与标称状态作差得到状态偏差，从而建立基于状态偏差的近似线性方程；在地面坐标系中建立...
【技术保护点】
一种基于输出相关自适应卡尔曼滤波的弹道轨迹形成方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，根据弹道模型建立基于状态变量的弹道方程及观测方程，将状态变量与标称状态作差得到状态偏差，从而建立基于状态偏差的近似线性方程；步骤2，由观测数据计算出输出相关函数序列；步骤3，由输出相关函数序列推算出卡尔曼滤波增益矩阵的最优稳态解；步骤4，将卡尔曼滤波增益矩阵的最优稳态解代入卡尔曼滤波算法递推方程中的状态估计方程，得到输出相关自适应滤波的卡尔曼滤波算法递推方程，对雷达观测的一段飞行弹道参数进行滤波，实现对弹道数据的自适应卡尔曼滤波估计和修正；步骤5，根据步骤4滤波后的飞行弹道参数，利用弹道模型外推弹道落点，形成弹道轨迹。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳广帅，胡居荣，周晶，肖丰，曹宁，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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