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基于状态矢量融合的多基地无源目标运动分析 总被引:2,自引:1,他引:1
在多基地独立观测估计的基础上,采用对状态矢量进行数据融合的方法对无源目标运动分析(以下简称TMA)问题进行了研究。在双基地的条件下,讨论了当双基地的无源声呐匀采用容易得到的目标方位角、频率的数据测量为输入时的无源TMA问题。利用伪线性方法或扩展Kalman滤波方法作预处理后,将所得到的各状态矢量的预估计送入融合中心再进行数据融合,最后实现对目标的最终估计。计算机仿真结果表明:状态矢量融合的方法能够进一步提高对目标运动参数的估计精度,能有效地实现无源TMA问题的估计。 相似文献
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水下无源目标运动分析的修正扩展卡尔曼滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以水下已知固定深度的三维情形为例,用修正的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法探讨了无源目标运动分析(以下简称TMA)问题。首先以无源声呐对目标的方位角、俯仰角和频率测量为依据,建立动态系统模型。然后,从非线性的测量方程入手,对新息以伪线性的处理,推导出一组修正的EKF递推方程组。文中为增加滤波器的稳定性,采取批数据处理的手段,而使滤波效果更加平稳。计算机仿真结果表明:修正的EKF方法所得的误差曲线收敛较好,且误差较小,能有效地提高水下无源TMA问题中的参数估计精度。 相似文献
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基于快速富氏变换插值的宽带信号方位估计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种宽带方位估计算法,它利用FFT插值,将实际线列阵接收到宽带信号中的各子带信号转换成相应的虚拟阵列的输出,从而使得各子带张成的信号子空间相同,信号方位估计便可从虚拟阵列的输出中获得。通常宽带方位估计算法需要对方位角进行预估,以便构成聚焦矩阵,而对方位预估的偏差将导致最终方位估计的偏差。本文方法是先对阵列的采样输出进行预处理,再用常规方法来形成统一的采样协方差阵进行方位估计,因此避免了方位预估,使得估计结果是无偏的。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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