基于目标运动特征分析的目标机动估计算法

含有攻击时间和攻击角度约束的对高速机动目标的最优制导律代码，目标运动模式可以为静止、匀速直线或机动飞行。时间控制采用滑模控制（sliding model control），角度控制采用最优制导律，仿真结果满足约束要求且脱靶量很小。仿真环境：MATLAB

多数情况下，目标跟踪中所跟踪的目标均是非合作目标，因此首要任务是建立目标的运动模型。为了匹配和表征典型常见的运动形式，学者们提出了多种目标机动模型，主要可划分为白噪声模型和时间相关模型。前者将未知输入建模为白噪声，主要包括常速度（CV）模型、常加速度（CA）模型和多项式模型；后者将未知输入建模为马尔科夫过程，主要有零均值一阶时间相关的Singer模型、非零均值一阶时间相关的“当前”统计模型等。本文整理和总结了几种常用的目标机动模型，可结合所掌握的目标运动特性进行尽可能合理的选择，希望能对各位同行有所帮助。

基于决策的单模目标跟踪方法的关键是及时而稳健的目标机动检测, 充分利用目标多普勒观测量能够有效提高机动检测性能。提出一种集成多普勒观测的目标机动检测算法, 利 用 基 于 马 氏 距 离 的 预 测 寻 优 方 法,克服了多普勒观测噪声水平较高时估计式无解的情 况, 提 高 了 加 速 度 估 计 精 度; 基 于 奈 曼 皮 尔 逊 准 则 设 计 机 动检测器, 避免了因目标机动检测的滞后性带来的门限漂移。仿真实验表明, 算法 提 高 了 加 速 度 估 计 的 精 度 和 稳 健性, 显著降低了平均检测延迟, 有效提高了机动检测性能。