【摘 要】
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在光电跟踪系统中,图像采集装置相对控制系统传感器滞后,会使脱靶量出现误差,将导致控制系统的跟踪精度降低。为了提高跟踪精度,提出了一种用于补偿跟踪脱靶量数据的自适应卡尔曼滤波方法。首先,通过CSM模型计算当前时间的状态预测矩阵和预测误差方差矩阵;再根据强跟踪滤波器,利用残差序列计算调节因子;然后,利用调节因子校正预测误差方差矩阵和机动频率;最后,使用校正后的参数更新预测的输出信息。仿真与实验结果表明:在高机动情况下,采用自适应卡尔曼滤波算法,跟踪误差的均方根误差RMS约为传统算法的0.21倍,最大跟踪误差和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61463025)。
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在光电跟踪系统中,图像采集装置相对控制系统传感器滞后,会使脱靶量出现误差,将导致控制系统的跟踪精度降低。为了提高跟踪精度,提出了一种用于补偿跟踪脱靶量数据的自适应卡尔曼滤波方法。首先,通过CSM模型计算当前时间的状态预测矩阵和预测误差方差矩阵;再根据强跟踪滤波器,利用残差序列计算调节因子;然后,利用调节因子校正预测误差方差矩阵和机动频率;最后,使用校正后的参数更新预测的输出信息。仿真与实验结果表明:在高机动情况下,采用自适应卡尔曼滤波算法,跟踪误差的均方根误差RMS约为传统算法的0.21倍,最大跟踪误差和
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