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联合方位-径向速度的粒子滤波目标运动分析
引用本文:李瑨瑶,王海斌,徐鹏,汪俊.联合方位-径向速度的粒子滤波目标运动分析[J].声学学报,2019,44(4):523-533.
作者姓名:李瑨瑶  王海斌  徐鹏  汪俊
作者单位:1. 中国科学院声学研究所 声场声信息国家重点实验室 北京 100190;
摘    要:纯方位目标运动分析方法要求观测平台有效机动才能估计目标运动状态,针对这一问题,联合径向速度与方位角作为测量信息对目标进行运动分析,但基于卡尔曼滤波算法进行解算需要已知粗略的目标状态初始值,且收敛时间较长、误差较大,不利于目标实时跟踪.针对以上问题,提出了一种基于粒子滤波的方位径向速度联合目标运动分析方法,建立目标运动状态分析的粒子滤波算法模型,对目标位置和速度等运动要素进行估计.在目标初始状态未知的情况下,一定程度上缩短了收敛时间,减小了估计误差,海试数据处理结果显示:相同条件下,与原有方法相比,本文所提方法收敛时间从35.1 min缩短至30.0 min;跟踪精度从6.1%提高至3.8%,且无需已知目标状态初始值。 

关 键 词:目标运动分析    联合估计    粒子滤波    跟踪定位
收稿时间:2018-05-17

Target motion analysis method based on particle filter using bearing and radial velocity
Institution:1. tate Key Laboratory of Acoustics, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences Beijing 100190;2. University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049
Abstract:Bearings-only target motion analysis requires the effective maneuver of the observation platform to estimate the target's motion state.According to this issue,combining radial velocity and bearing as observation information is proposed.However,algorithm based on Kalman filter requires a rough initial state of target's motion state with long convergence time and large error.Thus,a target motion analysis method based on particle filter using bearing and radial velocity is proposed to estimate location and velocity of target.Sea trial data shows that compared with the original one,the proposed method shortens convergence time from 35.1 min to 30 min and improves precision from 6.1%to 3.8%without rough initial state of target's motion. 
Keywords:
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