一种分级动态自适应加权的低仰角跟踪方法

本发明提出了一种分级动态自适应加权的低仰角跟踪方法，主要涉及跟踪算法领域。目前在低仰角情况下，测量系统的跟踪信号会受到多径干扰，导致跟踪不稳定。测量系统常采用多信源加权做数据融合的方式，提高低仰角跟踪精度。但是，传统的多信源加权的低仰角跟踪方法没有对各种类型信源的准确度和稳定性做区分，导致高精度信源在数据加权处理后被拉低置信度，数据融合的结果没有充分发挥各信源优势。为解决以上问题，本发明通过处理智能决策多信源的权值，可以有效在多种信息下，对各信源信息进行实时权值修正，充分利用各种信源的精度和信息，提高低仰角下跟踪算法的效率与准确性，有效提高低仰角跟踪精度，为飞机、无人机等飞行器的跟踪提供保障。