火箭飞行测控数据野值处理及其无迹Kalman滤波

为了提高火箭飞行测量数据处理的精度,提出一种用于非线性系统的、抗野值的、基于无迹变换的Kalman滤波算法的改进方法——抗野值的无迹卡尔曼滤波算法（UKF）,对火箭飞行测控系统中的目标进行位置及运行轨迹估计。该算法以少量的采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,实时地对滤波增益进行调整,将检测数据中的野值剔除。将算法应用于航天测控系统跟踪运载火箭系统中,通过Monte Carlo仿真,说明改进的方法能有效地消除野值对测控系统检测数据处理的影响,提高了滤波精度。     

基于多关联模板匹配的火箭目标跟踪算法

针对火箭目标在复杂场景的跟踪问题,提出一种基于多关联模板匹配的模板匹配策略,通过仿射变换从上帧最优模板中产生多关联模板以自适应火箭目标的大小和姿态改变,提高算法的匹配精度。采用Kalman滤波器对火箭飞行进行轨迹预测。多个火箭飞行录像跟踪实验表明,该算法具有很好的匹配精度与实时性,对火箭目标的状态、大小变化与云层遮挡现象具有较好的鲁棒性。