对机动辐射源单站无源定位IMM算法

探讨了一种利用单个观测站对机动辐射源目标进行无源定位与跟踪的交互式多模型（IMM）算法。在该方法中，基于辐射源的信号到达时间（TOA）和信号到达方向（DOA）信息，可以实现单站无源定位，运用交互式多模型算法，可以适应目标的机动性。通过计算机仿真，验证了该方法的正确性和有效性。     

三维机动辐射源的单站无源跟踪方法

针对单站无源定位中对于机动辐射源利用角度及其变化率能否定位的问题，引入雷达对机动目标跟踪的多级噪声自适应(ANL)法和交互多模(IMM)方法，以及机动目标运动模型如Singer模型、匀加速模型等，研究并提出了两种对机动辐射源利用角度及其变化率进行单站无源跟踪方法。通过计算机数字仿真表明，在满足定位可观测条件的前提下，对机动辐射源仅仅利用角度及其变化率是可以定位的，其中IMM方法具有比较优秀的性能。     

基于外辐射源的机动目标单站无源定位IMM算法

探讨一种基于外辐射源的信号到达时间差 (TDOA)和信号到达方向 (DOA)信息 ,利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法。在建立目标机动模型与量测方程的基础上 ,运用交互式多模型 (IMM)算法 ,实现对机动目标进行定位与跟踪。通过计算机仿真 ,验证了该方法的正确性与有效性     

扩展式机动目标当前统计模型

在许多实际情况中,目标测量值通常在极坐标或球坐标中得到,而不是在笛卡尔坐标中得到。此时,目标跟踪实际上是非线性的。在众多的军事与非军事领域,机动目标跟踪都是一个非常重要的问题。机动目标跟踪的困难之处在于目标模型的不确定性。针对非线性机动目标跟踪问题,本文提出了一种扩展式当前统计模型机动目标跟踪算法。该算法不需要假定目标的机动加速度模型,而是直接正确地估计出机动目标的当前状态,不存在任何估计滞后与修正问题。最后,给出了算法的仿真分析。     

基于当前统计模型的强机动目标跟踪算法

当前统计模型算法将当前加速度均值作为输入控制项引入一步预测方程,实质上变为方差自适应变化的匀加速直线运动模型,虽然单位阶跃加速度输入的稳态误差为零,但对变加速度运动的机动目标跟踪效果变差。本文提出一种改进算法,在保留修正瑞利分布描述机动加速度统计特性的基础上,选择零均值时间相关模型,并与当前统计模型算法进行比较。仿真结果表明,本算法对变加速机动目标的跟踪性能明显优于当前统计模型算法。     

一种仅基于时差测量的运动单站无源定位方法

在相移与频移之间函数关系的基础上,利用相差与时差定位方程对路程差测量的相等性导出了基于时差测量的多普勒频移表示式,由此即可将从多普勒方程中所导出的基于多普勒频移测量的运动单站无源测距公式转化为仅基于时差测量的运动单站无源测距公式。误差分析表明,和基于频移的测距方法相比,基于时差测量的运动单站无源测距方法呈现出较好的测量精度,只要平台的移动距离大于数千米,即可实现相对测距误差小于5%R的技术要求。     

固定单站对机动红外辐射源的无源定位研究

文章在现有单站无源定位技术的基础上,介绍了一种根据红外辐射在大气中的传输特 性,提出机动空中辐射源的单站无源定位方法,并且给出了它的EKF型的直接递推估计算法,通过计算机仿真验证了该方法的正确性及有效性,该方法可应用于抗低空突防和反隐身目标的空防系统中。     

基于外辐射源的机动目标单站无源定位IMM算法

探讨一种基于外辐射源的信号到达时间差（TDOA）和信号到达方向（DOA）信息，利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法。在建立目标机动模型与量测方程的基础上，运用交互式多模型（IMM）算法，实现对机动目标进行定位与跟踪。通过计算机仿真，验证了该方法的正确性与有效性。     

基于Singer模型的机动目标无源定位跟踪方法研究

对双站测向无源定位跟踪方法进行了研究,分析了双站交叉定位的基本原理,应用Singer模型和扩展卡尔曼滤波对三维空间中的机动目标无源定位跟踪问题进行了仿真分析.仿真结果表明,在假设的仿真条件下以及测向精度为1 mrad时,对机动目标定位跟踪的相对测距误差保持在1.5%以下,滤波跟踪效果良好,表明该方法对机动目标的无源定位跟踪是有效的,对工程应用有一定指导意义.     

机载单站对机动目标无源定位与跟踪

机载无源探测定位技术是机载电子对抗中的一个重要的研究领域。针对空间机动目标,建立了机载单站无源定位的三维模型。基于传统测量相位差变化率的方法,增加了多普勒及其变化率信息,探讨了其定位原理,重新推导了定位公式;给出了其中的预处理过程和系统状态方程,并引入了可调白噪声UKF滤波算法以提高对机动目标的跟踪定位精度和收敛速度。通过计算机仿真,验证了该方法的正确性及有效性。     

基于UKF的单站无源定位与跟踪算法

单站无源定位与跟踪系统观测方程的非线性性决定了定位与跟踪中必须采用非线性滤波技术.MGEKF等非线性滤波方法本质上都属于扩展卡尔曼滤波算法,都存在由于线性化误差而导致滤波器稳定性差等问题.基于unscented变换的UKF算法不存在线性化误差,具有更好的稳定性,但由于协方差估计不足,导致收敛速度较慢.该文基于UKF算法提出了一种迭代UKF(IUKF)算法,通过对状态和协方差的迭代估计,改善了UKF协方差估计不足的问题.仿真结果表明在不同的参数测量精度条件下,IUKF算法既保持了较好的稳定性又提高了算法的跟踪精度和收敛速度.     

基于相位差变化率的单站无源定位技术

提出以相位差变化率为观测量,UKF逐步逼近目标位置的定位算法,有效解决了单站无源定位中收敛速度和定位精度问题。该算法以相位差变化率为观测量,消除了由于相位差中存在固定偏差对定位精度影响,提高了定位精度。而引进的UKF滤波算法则省去对观测方程的雅各比矩阵计算,简化滤波了运算,使定位过程更容易实现,从而提高定位滤波运算速度。     

稳健的单站无源目标跟踪算法研究

无源定位与跟踪系统中面临着可观测性弱、初始误差大的问题,因此寻找一种稳健快速的跟踪算法显得尤为关键。本文在对现有跟踪算法进行分析和比较的基础上,提出一种IUKF(Improved Unscented Kalman Filter)算法,它通过对传统的UKF算法进行修正,改善了对状态滤波值和协方差的估计。与现有算法(如EKF,UKF)相比,新算法不仅适应能力强、稳定性高,而且收敛速度快、跟踪误差小,是一种稳健的无源目标跟踪算法,数值仿真和试验结果表明了算法的正确性和有效性。     

一种快速跟踪的单站无源定位算法

在单站无源定位与跟踪中，扩展卡尔曼滤波算法对初始值依赖性较强，在观测方程非线性较强时收敛速度和稳定性无法满足要求，因此文中提出了一种优先估计慢变化参量的定位跟踪算法，通过仿真比较验证了该算法具有较好的收敛速度和稳定性，具有对滤波初始值的依赖性小的优点。     

基于修正SUKF的固定单站无源定位跟踪算法

针对基于超球面单形采样策略的SUKF在初始误差和观测误差较大时滤波性能下降的问题,以固定单站无源定位目标跟踪为应用背景,引入后向平滑处理,并结合系统模型特点对算法作进一步的优化,提出一种修正的SUKF算法。理论分析和仿真实验表明,文中所提算法相对于传统UKF和SUKF算法,在运算开销增加不大的前提下,有效提高了算法的稳定性和滤波精度,具有一定的工程实用意义。     

固定单站对运动辐射源的无源定位与跟踪

利用测量获得的辐射源方位角和到达时间差信息 ,探讨了通过两种最小二乘估计实现定位的方法。本文对两种定位算法进行了比较 ,并进行了计算机模拟 ,其中第二种方法具有定位精度高、算法稳定的优点。     

采样滤波算法在单站无源定位中的应用

讨论了用采样的方法近似非线性分布来解决无源定位中的非线性问题,提出了一种简单的正则粒子滤波,克服了标准粒子滤波用于单站无源定位中出现的粒子贫乏现象,将粒子滤波成功应用到无源定位中,计算机仿真表明该算法的定位精度较Unscented卡尔曼滤波（UKF）有一定的提高。     

基于UKF算法的惟方位单站无源跟踪

单站无源跟踪问题本质上是非线性估计问题,使用传统的EKF算法进行跟踪滤波,得到的结果误差较大,容易产生发散现象。本文在惟方位跟踪中应用UKF算法,仿真结果表明,与EKF相比,采用UKF算法跟踪精度较明显的提高,同时增强了滤波器的稳定性,有效地改善了跟踪性能。     

基于逐级最大似然估计的单站无源定位跟踪算法研究

本文以单站无源定位跟踪为研究背景,根据其观测方程严重非线性的情况,在最大似然估计算法的基础上提出了逐级最大似然估计算法.讨论了这种算法的最优性、计算量少的特点,以及初始值的选取对算法收敛性的影响,并通过仿真试验进行了验证.     

基于SMSS-UKF的机载单站无源定位算法

基于机载单站无源定位中常用的扩展卡尔曼滤波具有近似线性方程的雅可比矩阵计算困难、不敏卡尔曼滤波(UKF)具有计算量较大的问题,提出了基于改进的变尺度最小斜度不敏卡尔曼滤波(SMSS-UKF)的机载单站无源定位算法,该方法采用最小斜度采样策略进行Sigma 点采样,减少Sigma点提高计算效率,利用变尺度不敏变换克服了采样点非局部效应问题。同时,针对大部分定位跟踪模型中状态方程为线性方程的特点,依据在线性状态方程情况下的贝叶斯理论,运用卡尔曼滤波状态预测的方法进行UKF的最优状态预测,使状态预测避免了不敏变换的数值近似误差和Sigma采样点计算的复杂性,提高了算法的运行效率和滤波精度。仿真实验的结果证明了SMSS-UKF滤波算法的有效性。