考虑坐标耦合的三维变结构多模型机动目标跟踪方法

来源：电子与信息学报杂志2024年第8期北京时间：

作者：张宏伟, 高志坚, 张翊

单位：1.中山大学航空航天学院 深圳 5181072.深圳大学ATR国防科技重点实验室 深圳 518060

摘要：在3维空间机动目标跟踪过程中，目标运动先验未知和坐标耦合误差会引起运动模型-模式失配，而模型-模式失配会引起状态估计有偏。该文根据目标运动速度正交条件修正状态转移矩阵，利用原始-对偶正则约束空间测量到球面可行域，结合自适应转弯率模型和无迹卡尔曼滤波(UKF)，进行模型状态滤波并融合状态估计的一致输出，推导3维变结构多模型无迹卡尔曼滤波(VSMMUKF)算法。实验结果表明，相比多模重要性无迹卡尔曼滤波(MIUKF)算法，VSMMUKF计算量相当，能够更准确地拟合3维空间点目标机动运动。相比于交互多模型最大最小粒子滤波(IMM-MPF)算法，VSMMUKF跟踪固定翼无人机(UAV)的滤波精度提升了2.8%～59.9%，整体算法负担减小了1个数量级。

关键词：3维机动目标跟踪, 坐标耦合, 自适应转弯率, 变结构多模型, 非线性状态估计

基金资助：中山大学青年培育项目(20lgpy72)，中国科学院空间精密测量重点实验室开放基金(SPMT2022001)，广东省高等学校科技创新(重点)项目(2020ZDZX1054)