【摘 要】
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针对现代空战中来袭导弹导引律参数辨识问题,提出了一种非线性的多模型自适应(MMAE)辨识方法。采用无色卡尔曼滤波(UKF)方法对非线性多模型集进行状态估计。利用多模型自适应
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,中航工业613研究所光电控制技术重点实验室,空军工程大学航空航天工程学院,
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针对现代空战中来袭导弹导引律参数辨识问题,提出了一种非线性的多模型自适应(MMAE)辨识方法。采用无色卡尔曼滤波(UKF)方法对非线性多模型集进行状态估计。利用多模型自适应估计方法,设计了导弹的导引律及参数辨识器,在三维坐标内实现了对导弹IPN,APN,OGL和PP导引律及对应导引参数的辨识,并通过算例仿真验证了该方法的快速性和准确性。
Aiming at the parameter identification of incoming missile guidance law in modern air combat, a nonlinear multi-model adaptive (MMAE) identification method is proposed. The state estimation of nonlinear multi-model sets is performed by using the Colorless Kalman Filter (UKF) method. By using the multi-model adaptive estimation method, the missile guidance law and parameter recognizer are designed, and the guidance law of missile IPN, APN, OGL and PP and the corresponding guidance parameters are realized in three-dimensional coordinates. Simulation shows that the method is fast and accurate.
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