【摘 要】
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分析了使用距离微分法解速度模糊存在的精度不高,且不能实时得到目标速度的问题,在此基础上,将Kalman滤波解算的速度值应用到其中,在进行目标距离滤波的同时,将实时的距离变
【机 构】
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哈尔滨工业大学航天学院,北京华航无线电测量研究所,中国空间技术研究院总体部,
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分析了使用距离微分法解速度模糊存在的精度不高,且不能实时得到目标速度的问题,在此基础上,将Kalman滤波解算的速度值应用到其中,在进行目标距离滤波的同时,将实时的距离变化率作为真实的目标速度进行计算,求出目标的无模糊速度。将此方法与相对距离跟踪的微分方法进行比较,计算结果表明,此方法提高了解速度模糊的准确性,且方法相对简单,易于工程实现。
This paper analyzes the problem of using the distance differential method to solve the problem that the speed is fuzzy and the target speed can not be obtained in real time. On this basis, the Kalman filter is used to calculate the target speed. Meanwhile, The real-time distance change rate is calculated as the true target speed, and the target’s unambiguous speed is obtained. This method is compared with the differential method of relative distance tracking. The calculation results show that this method can improve the accuracy of the fuzzy solution, and the method is relatively simple and easy to implement.
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