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Reentry target tracking algorithm based on improved “current” statistical model
Received date: 2024-06-05
Revised date: 2024-06-24
Accepted date: 2024-08-01
Online published: 2024-08-20
Supported by
National Natural Science Foundation of China(62173339)
When tracking re-entry targets， the “Current” Statistical Model typically presets the acceleration variance limit based on experience. However， mismatches between this preset value and the target’s actual motion can result in significant tracking errors. To overcome this issue， this paper introduces an enhancement of the conventional acceleration variance adaptive algorithm tailored specifically for reentry targets. The acceleration increment derived from the target state filter value and its predicted counterpart is scaled， enabling the algorithm’s acceleration variance to dynamically adjust to the varying maneuvering intensity of the reentry target. The scaling coefficients for distinct maneuvering modes within this algorithm are optimized using the particle swarm optimization algorithm， which minimizes an objective function comprising both the root mean square error and the mean value. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can stably track the state values of reentry targets in typical maneuvering modes， exhibiting higher tracking accuracy compared to other algorithms.
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