【摘 要】
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低轨高密度星网因其覆盖范围广、能够对弹道目标进行全程跟踪而受到广泛的重视。针对低轨星网对多弹道目标协同跟踪问题，提出了一种基于卡方分布和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter， UKF）的多目标协同跟踪滤波算法。该方法首先在卡方分布的假设下，设计了一种基于测量平面的数据关联指标函数，实现量测值的分配；在此基础上采用变结构滤波框架对多弹道目标进行状态更新；最后给出了多目标状态
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低轨高密度星网因其覆盖范围广、能够对弹道目标进行全程跟踪而受到广泛的重视。针对低轨星网对多弹道目标协同跟踪问题，提出了一种基于卡方分布和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter， UKF）的多目标协同跟踪滤波算法。该方法首先在卡方分布的假设下，设计了一种基于测量平面的数据关联指标函数，实现量测值的分配；在此基础上采用变结构滤波框架对多弹道目标进行状态更新；最后给出了多目标状态估计性能的评估指标。数值仿真试验证明所提出的算法可以有效地实现多目标在测量平面上的数据关联，并以较少的计算量对多目标进行准确估计。
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