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摘要
针对一定条件下炮位侦校雷达定位精度偏低、引导射击能力偏弱的问题,考虑到随着新型炮位侦校雷达技术的发展,所测量的多普勒信息已具有较高的精度,提出将多普勒信息应用到观测模型中。结合无迹卡尔曼滤波,并将弹道系数引入状态变量,建立了基于多普勒信息的七维状态向量无迹卡尔曼滤波算法(七态DB-UKF算法)。理论分析与实验表明,该方法有效利用了雷达的多普勒测量信息,能够有效抑制估计误差,提高参数估计精度,进而提高了外推弹丸的落点精度。
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针对一定条件下炮位侦校雷达定位精度偏低、引导射击能力偏弱的问题,考虑到随着新型炮位侦校雷达技术的发展,所测量的多普勒信息已具有较高的精度,提出将多普勒信息应用到观测模型中。结合无迹卡尔曼滤波,并将弹道系数引入状态变量,建立了基于多普勒信息的七维状态向量无迹卡尔曼滤波算法(七态DB-UKF算法)。理论分析与实验表明,该方法有效利用了雷达的多普勒测量信息,能够有效抑制估计误差,提高参数估计精度,进而提高了外推弹丸的落点精度。
