基于事件觸發(fā)的航空器目標跟蹤算法

何文韜, 陳 欣

(南京航空航天大學自動化學院,南京 210000)

0 引言

科技的不斷進步使得航空器得到了快速的發(fā)展,現(xiàn)代航空器已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、軍事等領(lǐng)域[1-3]。在航空器速度、高度和航程都得到大幅提升的同時,航空器目標跟蹤問題引起了廣泛的研究關(guān)注。航空器目標跟蹤技術(shù)可以確定航空器的航跡信息,為航空器的安全飛行提供保障[4]。卡爾曼濾波(KF)是一種估計目標狀態(tài)的算法[5],在雷達目標跟蹤、多傳感器信息融合等領(lǐng)域被廣泛使用[6-8]。卡爾曼濾波將目標的運動狀態(tài)建模為一個隨機過程,根據(jù)傳感器的觀測值來更新狀態(tài)估計值。然而,卡爾曼濾波只能應(yīng)用于線性系統(tǒng)。針對非線性系統(tǒng),狀態(tài)估計方法主要有擴展卡爾曼濾波(EKF)和無跡卡爾曼濾波(UKF)[9-10]。相比較于EKF算法,UKF算法不需要對非線性函數(shù)進行線性化處理,因此可以得到更準確的狀態(tài)估計值,在非線性系統(tǒng)的目標跟蹤問題中被廣泛使用[11]。

在設(shè)計航空器目標跟蹤算法時需要考慮到通信通道的帶寬限制問題。因此,基于事件觸發(fā)的通信機制引起了普遍的研究關(guān)注[12-13]。目前,事件觸發(fā)通信機制根據(jù)觸發(fā)條件不同可分為確定型和隨機型。文獻[14-15]在研究確定型事件觸發(fā)方法時,通過增加限制條件得到最小均方誤差估計器。與確定型事件觸發(fā)方法相比,隨機型事件觸發(fā)方法無需進行高斯近似就可以保持高斯統(tǒng)計特性[16]。

以上討論的都是單個傳感器的狀態(tài)估計算法,在實際的應(yīng)用需求中,為了提高跟蹤精度、信息可靠性和系統(tǒng)魯棒性,需要使用多傳感器信息融合技術(shù)。……