一种基于贝叶斯估计的弹道导弹主动段融合算法

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英文篇名：A fusion algorithm for ballistic missile boost phase based on Bayes estimation 作者：蔡莉 ; 李浩 ; 孟庆文 英文作者：CAI Li;LI Hao;MENG Qingwen;Air Force Early Warning Academy; 关键词：天波超视距雷达 ; 融合算法 ; 红外预警卫星 ; 弹道导弹主动段 ; Bayes理论 英文关键词：skywave over-the-horizon radar;;fusion algorithm;;infrared early-warning satellite;;boost phase of ballistic missile;;Bayes theory 中文刊名：KLDX 英文刊名：Journal of Air Force Early Warning Academy 机构：空军预警学院; 出版日期：2019-02-15 出版单位：空军预警学院学报 年：2019 期：v.33 基金：国家自然科学基金资助项目(61502522) 语种：中文; 页：KLDX201901013 页数：4 CN：01 ISSN：42-1847/E 分类号：58-61

摘要

针对天波超视距雷达在探测跟踪弹道导弹主动段时目标航迹不连续、虚假航迹多等问题,首先将天波超视距雷达和红外预警卫星预警情报相融合,构建了天波超视距雷达与红外预警卫星融合跟踪结构模型;然后根据该模型,结合Bayes理论,提出了一种天波超视距雷达与红外预警卫星的融合算法;最后进行了仿真.仿真结果表明,对于弹道导弹主动段中的融合跟踪问题,本文提出的融合算法与求均值融合方法相比,得到的位置RMS误差平均值降低了44.2%,有效提高了弹道导弹主动段跟踪精度,表现出较强的稳定性.
        In order to solve the problems of discontinuous target tracks and multiple false tracks of skywave OTHR in detecting and tracking boost-phase ballistic missiles, this paper firstly combines the intelligence of skywave OTHR with that of infrared(IR) early-warning satellite, and builds the fusion tracking structure model of skywave OTHR and IR early-warning satellite. And then the paper proposes a fusion algorithm of skywave OTHR and IR early-warning satellite based on the model and Bayesian theory. Finally, the fusion algorithm is simulated.The results show that for the fusion tracking of boost-phase ballistic missiles, compared with the mean fusion method, the proposed algorithm in the paper reduces the average error of position RMS by 44.2%, which effectively improves the tracking accuracy of boost-phase ballistic missiles and shows strong stability as well.

引文

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