仅有角度测量跟踪问题中的中央差分算法改进

为解决仅有角度测量的目标跟踪系统初始误差大、可观性弱、精确实时跟踪困难等问题,研究了一种改进中央差分卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,同传统估计方法相比,该算法精度高,收敛速度快,且计算量适中,易于在实战中实时跟踪。     

基于平方根迭代UPF滤波的无源定位算法研究

无源定位是基本的导航问题之一,是机动目标跟踪问题研究的基础。针对固定辐射源的无源定位问题,常见的标准粒子滤波器存在收敛速度慢的缺陷,设计了一种基于平方根迭代的UPF滤波器,采用平方根迭代UKF算法作为提议函数,改进了传统PF算法,给出了一种SRUPF算法的设计方案。以一个典型的二维平面无源定位问题对算法进行仿真,仿真结果表明平方根迭代UPF滤波器和标准粒子滤波器相比,具有更高的估计精度,同时较一般UPF滤波器具有更好的数值鲁棒性和更快的收敛速度。     

基于虚拟暗室技术的电动车电磁辐射现场测试系统设计

针对电动汽车电磁辐射测试问题,提出一种基于虚拟暗室技术的电动汽车电磁辐射干扰现场测试系统设计方案。首先,在分析电动汽车电磁辐射特征和虚拟暗室技术要求的基础上,采用多点同步方法检测节点阵列,构建适应电动汽车全工状态的电磁辐射虚拟暗室现场测试系统;然后,对测试系统中的辐射信号和噪声信号的盲源分离数学模型进行研究,建立基于迭代算法的多通道同步信号分离算法;最后,对系统进行仿真测试。测试结果表明,该系统能够对小信噪比、多通道主噪信号进行有效分离,可用于纯电动汽车电磁辐射干扰的检测与特性分析。     

中央差分多模型算法在蛇形机动目标跟踪问题中的应用

将中央差分卡尔曼滤波算法整合融入多模型算法,提出一类中央差分多模型算法并将其应用于典型的非线性跟踪问题,针对蛇形机动目标进行仿真验证。结果表明,和经典非线性多模型滤波器相比,该算法具有更高的估计精度和更快的收敛速度,且计算量适中,易于实现实时跟踪。