大气层外多拦截器协同跟踪与制导算法

张 召，王 恒，荆武兴，高长生

(哈尔滨工业大学航天学院，哈尔滨 150001)

0 引 言

为降低对弹道导弹中段目标群识别技术的需求，美国导弹防御局提出一种多拦截器(Multiple kill vehicle，MKV)技术[1-2]。它通过运载器将一个携带多枚微小型拦截器(Kill vehicle，KV)的母舱送至指定位置，然后释放拦截器对一定范围内所有目标进行打击[3]。针对上述场景，本文重点研究多拦截器对多目标的协同跟踪以及协同制导问题。

多传感器对多目标的协同跟踪[4-5]，一般包括传感器管理和多源信息融合两个内容。在MKV作战中，传感器管理和拦截器管理是耦合在一起的，甚至后者优先级更高，属于武器目标分配问题(Weapon-target assignment，WTA)[3,6]。在完成WTA后，传感器分配的操作空间不大，本文将研究重点放在了多源信息融合上。

拦截器配备的红外导引头，可以提供自己目标及其临近目标的角度信息[7]。但相应的可观测性较低，对目标状态的估计精度不高[8]。多传感器信息融合，是提高估计精度的有效方法。从结构上看，多源信息融合可分为3种[9]：集中式测量融合，分布式状态融合和混合式融合。集中式测量融合架构的核心是信息融合中心，它接收所有传感器的测量数据并负责所有的数据处理工作，如此可以有效利用探测信息，形成全局最优的估计结果。然而，集中式方法存在着一些缺点，比如生存能力低、可靠性低、较重的通信负担和计算消耗[10]。分布式状态融合根据各传感器对观测目标的测量数据，分别进行滤波跟踪，生成多个局部航迹，信息融合中心接收所有的局部航迹，对各局部航迹进行数据关联和融合等处理。……