申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932894A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/15;G06F17/11;G06F17/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开的一种多模导引头信息融合目标状态估计方法，属于飞行器制导控制领域。本发明实现方法为：采用重构法提取半捷联导引头视线角量测信息；基于预先装订目标典型的机动模型或先验估计，采用模型概率转移方法估计出目标当前模型，并构建基于交互式多模滤波算法的多模型滤波器模型；基于多模型滤波器模型，获得的两种探测器的最优估计状态最优估计和协方差；将获得的两种探测器的最优估计状态最优估计和协方差作为信息融合输入，以雷达和红外探测器协方差矩阵为权重，通过卡尔曼加权融合算法对雷达导引头和红外导引头的目标状态估计结果求加权平均数得到目标状态全局最优估计值，实现对雷达和红外滤波信息加权融合目标状态估计。

主权项：1.一种多模导引头信息融合目标状态估计方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1：采用重构法提取半捷联导引头视线角量测信息；步骤2：基于预先装订目标典型的机动模型和步骤3融合信息反馈的先验估计，采用模型概率转移方法估计出目标机动类型，并构建交互式多模滤波算法的多模型滤波器模型；基于多模型滤波器获得导引头中的雷达探测器和红外探测器的最优估计状态和协方差；步骤3：将步骤2中获得的两种探测器的最优估计状态和协方差作为信息融合输入，以雷达和红外探测器协方差矩阵为权重，通过卡尔曼加权融合方法对雷达导引头和红外导引头的目标状态估计结果求加权平均数得到目标状态全局最优估计值，再将融合信息反馈至步骤2中的多模型滤波器中作为先验估计；步骤4：迭代步骤2至步骤3进行多模导引头信息融合目标状态估计，得到目标状态全局最优估计值，实现对雷达和红外滤波信息加权融合目标状态估计；步骤5：将步骤4得到的目标状态全局最优估计值应用于导弹末制导精确打击环节，提高导引头对大机动目标状态估计精度，降低空空导弹脱靶量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工大学 一种多模导引头信息融合目标状态估计方法

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