作者：魏喜庆 王社阳 李瑞康高超声速飞行器轨迹预测自适应交互多模型singer模型蛇形机动模型弹道跟踪预测精度
摘要：针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了一种基于多种运动模型的自适应交互多模型（IMM）方法对目标运动状态进行估计。建立了目标的常速度、常加速度、Singer和蛇形机动模型,以及雷达的量测模型。自适应IMM算法包括混合概率计算、输入融合（混合交互）、模型条件滤波、模型概率更新和滤波估计融合等步骤。算法融合了Singer和蛇形机动模型,能较好地适应有幅值变化和频率衰减的模型状态估计,并用滤波估值和双正弦和函数拟合加速度,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明：自适应IMM算法对高超声速目标有较好的弹道跟踪和预测精度。
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