1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 长春工业大学 电气与电子工程学院, 吉林 长春 130012
为了解决光电经纬仪由于机动目标运动模型不准确而引起的跟踪精度下降的问题, 采用了单隐层前向神经网络(SLFNs)进行建模, 提出了基于状态参数双重扩展卡尔曼滤波估计的共轴跟踪控制技术。仿真与实验结果显示, 对83.33°sin0.6t的等效正弦目标的速度估计最大误差为0.070 9(°)/s, 跟踪精度为2.42′;对旋转周期为4.5 s的光学动态靶标的跟踪精度达到2.96′以内。由此可见, 所建立的模型与机动目标实际模型匹配, 双重扩展卡尔曼滤波器(DEKF)能快速跟踪和估计状态参数。与传统控制方法相比, 提出的方法具有更高的跟踪能力, 能有效提高系统的跟踪精度。
共轴跟踪 光电经纬仪 双重扩展卡尔曼滤波器 on-axis tracking O-E theodolite DEKF 红外与激光工程
2016, 45(5): 0531001
