基于EKF-IMM的导弹弹道跟踪

资 源 简 介

基于EKF-IMM的导弹弹道跟踪

详 情 说 明

EKF-IMM（扩展卡尔曼滤波-交互多模型）算法是导弹弹道跟踪领域的核心方法之一，它通过融合多个动态模型来应对导弹飞行中的复杂运动模式。

核心思想 多模型交互：IMM框架同时运行多个EKF滤波器，每个滤波器对应导弹可能的运动模式（如匀速、机动、变轨等）。 概率加权：根据实时运动特征计算各模型的匹配概率，最终输出加权融合的状态估计结果。 非线性处理：EKF通过局部线性化处理弹道方程的非线性特性，适用于再入段等高动态场景。

技术优势 对突发机动的鲁棒性：相比单一模型滤波器，能快速响应导弹的机动变轨 抗噪能力：通过模型概率的软切换减少误判 计算可行性：在保证精度的同时避免粒子滤波等高复杂度算法

典型应用场景 反导系统中的弹道中段跟踪 高超声速目标轨迹预测 存在大气扰动或控制指令未知的末制导阶段

该方法的实现需重点考虑模型集设计、噪声协方差调整等工程细节，是当前目标跟踪领域的研究热点之一。