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J-GLOBAL ID：201902268929949250   整理番号：19A0487861

空力モデルに基づく極超音速滑り車両操縦追跡のためのハイブリッドモデルアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Model Algorithm for Hypersonic Glide Vehicle Maneuver Tracking Based on the Aerodynamic Model

著者 (5件)： Fan Yu (Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology, No. 26 Beiqing Road, Beijing 100094, China) ,  Lu Fang (Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology, No. 26 Beiqing Road, Beijing 100094, China) ,  Zhu Wuxuan (Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology, No. 26 Beiqing Road, Beijing 100094, China) ,  Bai Guangzhou (Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology, No. 26 Beiqing Road, Beijing 100094, China) ,  Yan Liang (Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology, No. 26 Beiqing Road, Beijing 100094, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 2  ページ： 159  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 極超音速すべり車両(HGV)追跡のための不確実な初期状態と大きい誤差の問題を解決するために,ハイブリッドモデルアルゴリズムを多重モデルアルゴリズムと単一モデルアルゴリズムを結合することによって提案した。CubatureKalmanフィルタによる追跡アルゴリズムを開発するために,すべてのモデルフィルタにおいて,プロセス方程式をHGV空力モデルに基づいて確立して,測定方程式をレーダ測定原理に基づいて確立した。提案ハイブリッドモデルアルゴリズムを,初期追跡段階における多重モデルアルゴリズムを用いて,そして,安定追跡段階における単一モデルアルゴリズムを用いて,開発し,そして,それらを,提案パラメータによって分割した。前者は発散を避けることができ,不確実な初期状態によって引き起こされる誤差を減少させることができる。後者はより高い精度でHGVを追跡できる。シミュレーションは,提案したハイブリッドモデルが,安定した追跡段階における全体の追跡段階と高い位置精度において,高い速度精度を持つことを示した。ハイブリッドモデルアルゴリズムを用いた平均二乗誤差(RMSE)は単一モデルアルゴリズムを用いたものとほとんど同じであるが,単一モデルアルゴリズムを用いた平均速度RMSEはハイブリッドモデルアルゴリズムを用いたものより約30%大きい。HGVを防御するためのシステムにおいて,速度精度は,時間が経過するにつれて,軌道予測に及ぼすより多くの影響を有した。このように,ハイブリッドモデルアルゴリズムは,高精度のHGVのためのエンジニアリングアルゴリズムである。将来の研究において,ハイブリッドモデルアルゴリズムを,一般的操縦目標追跡のために研究する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Kalmanフィルタ ,  *モデル ,  不確実性 ,  フィルタ ,  レーダ ,  *アルゴリズム ,  軌道推定 ,  *運転
準シソーラス用語： ターゲット追跡 ,  高精度 ,  平均二乗誤差 ,  追跡アルゴリズム ,  多重モデル ,  *ハイブリッドモデル ,  超音速 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 極超音速滑り車両追跡 ,  ハイブリッドモデルアルゴリズム ,  曲率Kalmanフィルタ ,  空力モデル ,  多重モデル ,  単一モデル

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  システム同定  (IA02040O)

引用文献 (15件)：

• Li, G.; Zhang, H.; Tang, G.; Xie, Y. Maneuver modes analysis for hypersonic glide vehicles. Guid. Navig. Control Conf. 2014, 43, 543-548.
• Zhang, X.Y.; Wang, G.H.; Song, Z.Y.; Gu, J.J. Hypersonic sliding target tracking in near space. Def. Technol. 2015, 29, 370-381.
• Qin, L.J.; Zhou, D. Tracking filter algorithm for near space target based on AGIMM. Syst. Eng. Electr. 2015, 37, 1009-1014.
• Wang, H.; Liu, G.; Gu, X. Research on adaptive turning model in grid multiple model algorithm. J. Proj. Rocket. Missiles Guid. 2008, 28, 241-244.
• Wu, W.; Pan, Q.; Zhao, C.; Liu, L. A probability hypothesis density filter with singer model for maneuver target tracking. In Proceedings of the 2013 32nd Chinese Control Conference (CCC), Xi’an, China, 26-28 July 2013.

タイトルに関連する用語 (4件)： 空力モデル ,  滑り車 ,  操縦 ,  追跡