基于Jerk模型的单站无源定位跟踪算法研究

针对非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法Jerk-UKF。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用UKF滤波的思想对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和稳定性。仿真试验表明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对Jerk-UKF算法的研究方向进行了讨论。     

基于多普勒频率变化率的无源定位算法研究

针对新型无源探测系统的要求,在原有多普勒频率变化率无源定位算法的基础上,为提高定位精度和收敛速度,提出了增加多普勒频率作为观测量,同时引入EKF算法对原始定位结果进行了处理。计算机仿真结果表明,改进后的算法能够满足新型无源探测系统的技术要求。     

无源系统中时间差和角度变换跟踪算法

在使用时间差方法对目标进行无源跟踪时,跟踪系统中的各站点有时无法同步截获目标的信号,使跟踪过程中误差增大。提出基于时间差与角度切换的跟踪算法。该算法利用时间差和角度测量的结果,使用扩展卡尔曼滤波对目标跟踪,通过对每个周期各站截获信号和对目标跟踪精度的情况,选择输出两种方法对目标位置估计结果。算法比仅利用时间差的方法有更强的适应性,同时精度并没有下降。给出了算法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性。     

基于信息融合的机动多目标单站无源跟踪关键技术研究

跟踪起始与数据关联是机动多目标单站无源跟踪的关键技术。提出了一种基于目标多特征信息融合的自适应跟踪起始算法，通过构造多维动态可变的跟踪门，进行自适应跟踪起始检测，然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认。同时提出了一种基于多目标多特征信息融合的数据关联算法，首先通过定义多个特征数据关联度，将单个有效观测的多特征信息进行融合，再对多目标进行综合数据关联。计算机仿真表明，该跟踪起始算法能够快速有效地进行航迹起始，数据关联算法的性能要优于传统的最近邻（NN）方法。     

地/海面远距离慢速目标单站无源定位技术研究

在现有单站无源定位方法的基础上 ,介绍了相位差变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差获取目标的方向信息 ,利用对应的相位差变化率获取目标的径向距离信息 ,从而实现对目标的实时高精度交叉定位。给出了机载观测平台水平直线飞行且无飞行姿态变化条件下的定位表达式。仿真结果表明 ,该方法是一种极具发展前途的单站无源定位方法。     

基于UKF的单站无源定位与跟踪双向预测滤波算法

提出了一种新的滤波算法,以加快滤波算法的收敛速度和提高滤波的估计精度。反向预测与更新提高了上一时刻状态估计的精度,减小了当前时刻的状态预测误差。利用更准确的初始条件经过正向预测与更新,能得到当前状态更精确的估计值。计算机仿真结果表明,本算法的滤波性能优于传统的迭代滤波算法,既提高了滤波的估计精度,又加快了算法的收敛速度。     

机动运动辐射源的单站无源定位自适应算法

利用目标到达角(DOA)和到达时间(TOA)作为测量数据,采用最优加权最小二乘估计和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,通过加速度方差对滤波增益的修正,完成机动加速度方差自适应算法,实现了对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法在无源定位系统中有一定的参考价值.     

一种基于高斯牛顿迭代的单站无源定位算法

由于初始估计误差大、可观测性弱,且可得到的观测量受限等特点,对运动辐射源的快速单站被动定位一直是个难题。针对单站无源定位特点,对IEKF(iterated extended Kalman filter)算法进行改进,该算法对IEKF中的测量更新按照高斯牛顿迭代方法进行修正,从而减小非线性滤波的线性化误差,改善滤波算法性能。所提算法和UKF(unscented Kalman filter)I、EKF以及EKF(extended Kalman filter)算法的仿真比较表明,提出的算法可以用更小的计算量得到和UKF相当甚至更好的定位性能,在定位精度和收敛速度上明显优于IEKF以及EKF。     

无源定位系统的快速航迹起始算法

航迹起始是多目标跟踪过程中面临的首要难题。基于无源定位的特点，提出了一种适用于无源定位系统的快速航迹起始方法，即航迹搜索法。这种方法首先用速度法建立可能航迹，然后利用自适应相关门技术对后续的量测集进行相关，搜索出属于该可能航迹的所有点迹后再进入下一循环搜索新的航迹。实际数据的检验结果证明了这种方法的有效性。     

单站无源定位注入式仿真系统探讨

介绍了单站无源定位注入式仿真系统的组成及工作原理，阐述了注入式仿真系统中信号模拟器的组成、功能及软硬件实现思路，给出了在该系统和外场试验相对应的试验结果，该系统中针对常规脉冲信号和线形调频信号（LFM），对于径向加速度和脉冲到达时间（Toa）两种观测量的仿真结果，验证了单站无源定位的理论的有效性和可行性，对该系统的应用前景进行了展望．     

基于角度和频率信息的卫星被动定轨方法

针对单星对卫星被动定轨时采用仅测角方法滤波收敛时间较长且精度不高等问题,提出了在测角的同时增加频率测量信息的单星对卫星扩展Kalman滤波被动定轨方法。在二体问题下详细推导了状态预测方程、状态转移矩阵和测量雅可比矩阵,最后通过STK6.0仿真产生的数据对算法有效性进行了验证。仿真结果表明,该算法比仅测角方法具有更高的定轨精度和更快的收敛速度,且当测角精度较高时,能够在相对较大的初始位置误差情况下较快收敛并达到较高的收敛精度。     

基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法

将交互式多模型(IMM)算法应用到具有隐蔽性的无源时差定位系统中,找到了一种适合于无源时差定位系统跟踪机动飞行目标的混合模型即常速度(CV)模型与Singer模型组成的混合CV Singer模型。在各种现有算法中,基于该混合模型的交互多模型算法可获得较好的定位跟踪效果。另外,将该混合系统与CV CA模型组成的混合系统进行了比较,进一步证明了该混合模型的有效性。     

基于UT变换的机动辐射源单站被动跟踪IMM算法

针对机动辐射源的单站被动跟踪初始估计误差大,可观测性弱,并且可以得到观测量有限的问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度对机动辐射源进行跟踪的UKF-IMM算法。将其和传统推广卡尔曼滤波交互多模型(EKF-IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,UKF-IMM方法增强了EKF-IMM的滤波稳定性,提高了滤波收敛速度和跟踪精度。     

粒子滤波和多站TOA的外辐射源雷达跟踪方法

针对外辐射源雷达跟踪常采用扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）算法导致其跟踪精度受闪烁噪声影响较大的问题,结合到达时间（time of arrival,TOA）定位技术和粒子滤波（particle filter,PF）算法,提出一种适于闪烁噪声环境的外辐射源雷达跟踪方法。该方法通过多站TOA获得测量信息,利用双基地角来减弱目标雷达散射截面积（radar cross section,RCS）闪烁,采用非线性和非高斯的PF进行跟踪,能减小因闪烁噪声而导致的跟踪误差,避免EKF算法因线性化而带来的误差,从而提高跟踪精度。实验表明,该方法的跟踪性能优于EKF,尤其受闪烁噪声影响小,能提高闪烁噪声环境下的跟踪精度。实测数据验证了该方法的有效性。     

基于UKF的混合坐标系下运动

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,首先研究了混合坐标下的推广卡尔曼滤波(EKF)算法,充分利用了直角坐标系下状态方程的线性特性和修正极坐标系下观测方程的线性特性,并针对两坐标系间协方差矩阵变换的舍入误差,推导了一种混合坐标系下的UKF算法,并将其应用于运动辐射源的无源定位跟踪中。计算机仿真表明该算法提高了收敛速度和定位精度。     

空基无源相干定位系统的机动目标跟踪算法

针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响,提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法.首先建立了机动目标跟踪的系统模型,并确定了多模型集.然后基于多模型思想,将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后,对状态预测值进行交互融合,得到最优的状态预测值.为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟...