一种机动辐射源的单站无源定位跟踪滤波算法

基于辐射源的信号到达时间(TOA)及方位角信息,提出了一种利用单站对机动目标进行无源定位与跟踪的方法.根据机动目标跟踪及系统测量模型,将变维(VD)滤波算法和交互多模(IMM)滤波用于单站无源定位.给出了算法的模型和实现步骤.仿真结果表明:该法正确有效,滤波性能更好.     

基于UT变换的单站无源定位算法研究

探讨了基于辐射源的信号到达时间(TOA)和到达方向(DOA)信息,利用单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法.该方法将UT变换应用于单站无源定位,能更好地解决测量模型的非线性问题和低参数测量精度条件下的单站无源定位跟踪问题,滤波性能更好.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.     

用于多策略机动目标跟踪的基于模糊理论的改进IMM算法

针对多种机动策略实时机动目标,为解决标准交互式多模型(IMM)算法的模型集冗余、算法量过大和实时性不高等问题,以提高机动目标滤波精度,保证目标跟踪系统性能,对基于模糊自适应理论的交互式多模型算法进行了研究。对标准IMM算法改进包括加速度预估、模型集合设计、模糊自适应推理设计,以及条件滤波输出四部分,通过加速度预估获得更准确的模型集,采用提前模型筛选获得更优的匹配效果并减少了计算量。给出了处理模型及滤波过程流程。对三维机动目标的仿真结果表明:与标准IMM算法相比,设计的基于滤波算法对以多种机动策略实时机动的目标有更好的实时性和跟踪性能。     

基于EKF算法的单站无源定位跟踪研究

针对无源单站定位系统中观测方程非线性的特点,给出了一种适用于非线性的卡尔曼滤波估计改进算法——EKF算法。以方位角和方位角变化率为观测量,建立了EKF算法模型。仿真结果表明EKF算法具有收敛速度快,定位精度高的特点,可以提供较高精度的单站无源定位跟踪结果。     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式(IMM)是一种有效的机动目标跟踪算法,但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现.研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标(同样适用非机动目标)的跟踪算法,该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测,并通过改变Kalman滤波的相关参数,实现自适应跟踪.该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性,同时也避免了对非机动目标的跟踪中,在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响.通过在空管系统(ATC)的大量模拟实验,验证了该算法的有效性和重大应用价值.     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式（IMM）是一种有效的机动目标跟踪算法，但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现。研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标（同样适用非机动目标）的跟踪算法，该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测，并通过改变Kalman滤波的相关参数，实现自适应跟踪。该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性，同时也避免了对非机动目标的跟踪中，在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响。通过在空管系统（ATC）的大量模拟实验，验证了该算法的有效性和重大应用价值。     

GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法

针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题，从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式，构建了覆盖目标机动状态的交互模型集，提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度；采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法，提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明，所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段，在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。     

机动目标多传感器组网空间配准方法

针对存在传感器偏差的多传感器组网系统跟踪机动目标的问题,把目标状态与传感器偏差进行解耦估计,提出了一种基于交互多模型的两阶段扩展Kalman滤波(IMM-TSEKF)算法。由于传感器观测方程的非线性,文中采用了两阶段扩展Kalman滤波器(TSEKF),针对机动目标,把IMM算法与TSEKF算法相结合用于目标跟踪与空间配准。此外还对算法的时间复杂度进行了分析,并以螺旋机动战术弹道导弹为目标进行组网空间配准与目标跟踪。仿真结果表明,相比于常规的基于交互多模型的增广Kalman滤波(IMM-ASEKF)算法,该文算法在估计性能相当的情况下,减小了计算的复杂度,提高了计算效率,更易于工程实现。     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。     

二维地对空单站无源定位滤波算法研究

在空对地和地对空两种单站无源定位系统中,地对空单站无源定位难度比较大,因为地对空单站无源定位不仅要进行目标位置估计还要进行目标速度估计。在MATALB仿真平台上建立了地对空定位模型,并进行了EKF、MGEKF和UKF三种滤波算法100次Monte-Carlo仿真,提出了对Monte—Carlo仿真结果的若干处理方法,在此基础上对三种滤波算法进行比较,得出三种滤波算法各自的优缺点。