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。     

基于测向交叉和卡尔曼滤波的多舰无源被动定位算法

在分布式多舰无源被动定位算法中,用修正增益推广卡尔曼滤波器对海上运动舰艇辐射源进行纯方位跟踪时,会出现滤波发散的情况.本文讨论了进行多舰纯方位定位跟踪融合的方法,提出一种通过测向交叉定位的结果来改进修正增益推广卡尔曼滤波器的方法,提高其稳定性,减少其滤波发散的可能,提高定位精度,计算机模拟证明了该方法的有效性.     

单站无源定位原理浅析

探讨了一种基于目标频域和空域参数测量信息，利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的算法，并详细分析了定位原理。在建立目标机动模型与测量方程的基础上，运用修正增益的扩展卡尔曼滤波（MGEKF）算法，实现对机动目标进行定位与跟踪。     

固定单站对运动辐射源的无源定位

固定单站对运动辐射源的无源定位是电子战领域的一个新课题。传统方法主要是利用到达方位角(DOA)信息对辐射源进行测向交叉定位,但由于该方法对测角精度的敏感性,仅利用DOA信息会导致定位精度低、算法收敛时间长等不良后果;文章详细分析了三维运动辐射源的特点,建立了一个数学模型,并结合方位角变化率采用基于MGEKF的定位算法,进行单站定位,这种算法提高了对运动辐射源目标的定位精度。     

基于相位差变化率的无源定位技术研究

基于单站无源定位技术研究基础,对相位差变化率定位原理进行了简要介绍,针对相位差变化率定位过程中相位模糊、定位时间长和定位精度低等问题,提出了一种基于MGEKF滤波算法的相位差变化率单站无源定位方法,该方法采用了相位差参数预处理和MGEKF定位滤波算法。经过仿真分析和外场试验验证表明:采用MGEKF定位滤波处理的相位差变化率无源定位方法,可以使单站定位速度和定位精度比传统的只测角定位法提高很多。     

固定单站对三维运动辐射源无源定位算法及可观测性分析

实现固定单站对运动辐射源无源定位,传统的方法是测量TOA和DOA。本文将方位角变化率测量信息也引入该定位问题,提出了基于MGEKF(修正增益扩展卡尔曼滤波),对三维运动辐射源的无源定位跟踪算法。通过推导伪线性测量方程,本文进行了测量TOA和DOA对三维运动目标无源定位的可观测性分析。最后给出了计算机仿真结果。     

基于外辐射源的单站无源定位改进算法

针对外辐射源无源定位系统实现快速和高精度定位的要求,提出了一种在测量到达角及时差信息的基础上,增加方位角变化率信息的单站无源定位算法。同时引入一种对非线性系统较好的滤波算法——修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,与推广卡尔曼滤波器(EKF)相比,MGEKF能更好地解决量测模型非线性问题,滤波性能更好。计算机仿真结果也表明了此定位方法具有较好的定位跟踪精度和速度。     

基于MGEKF的反辐射无人机末制导律设计

针对反辐射无人机攻击空中机动目标的特点,提出了一种利用MGEKF滤波算法估计无人机-目标接近速度信息的变结构导引律;该导引律利用变结构控制的干扰不变性特性,将目标机动看成是未知的有界干扰,实现了目标有界机动条件下视线角速度的零化;同时针对无人机和目标的接近速度信息不能直接测量的特点,对典型的目标运动模式进行运动状态估计;最后在无人机非线性六自由度仿真模型上仿真证明,其末制导精度优于传统广义比例导引律,且具有较好的工程应用前景。