运动单站干涉仪相位差直接定位方法

针对传统干涉仪测向定位在低信噪比(SNR)下性能降低、多频段系统复杂等缺点,本文直接利用运动单站干涉仪模糊相位差(PD)实现对地面静止辐射源定位.为解决该定位问题,结合干涉仪相位差的几何特性,提出了一种多角度距离参数化高斯和滤波(MB-RP-GMF)定位解算方法,利用相位差误差检测获得多个初始方位角,通过距离参数化得到一组滤波初始值,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行定位计算.仿真结果表明,该定位方法在低信噪比下优于仅测向(BO)定位,且仅采用一组干涉仪便可对多个频段辐射源进行定位.     

三星时差无源跟踪算法研究

基于卫星平台的无源定位系统可以通过卫星的绕地运动和轨道覆盖,实现对全球地面辐射源的被动侦察,具有侦察隐蔽性强、侦测范嗣广和不受地理位置限制的优点。把一种新的修正协方差扩展卡尔曼滤波（MVEKF）方法引入三星对运动目标的时差无源定位跟踪中,克服了EKF受初始状态和测量误差影响大的缺点,也不用像MGEKF一样需要观测方程的修正函数,仿真表明该滤波方法相对来说收敛速度更快,跟踪性能更好。     

INS/SAR组合定位技术研究

主要研究了INS/SAR组合对运动目标的定位算法。首先,建立了INS/SAR组合定位系统数学模型;其次,基于卡尔曼滤波方法和alpha-beta滤波方法完成了INS/SAR组合定位算法设计;最后,考虑组合导航系统误差及导引头测量误差,对定位算法进行了数字仿真及性能分析。仿真结果表明,所设计的INS/SAR组合定位算法在远距对运动目标具有较高的定位精度。     

基于PLKF的固定单站无源定位与跟踪算法研究

利用到达方向（DOA）和多普勒频率（DF）建立了固定单站对空中运动辐射源的无源定位与跟踪模型,推导了该模型下的伪线性测量方程,用伪线性卡尔曼滤波（PLKF）算法实现了定位与跟踪;在此基础上用k时刻的状态估计值代替一步预测值对该算法进行了改进;最后与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行比较。仿真结果表明,改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,PLKF算法克服了EKF算法的一些缺点。     

使用改进的卡尔曼滤波方法由飞行数据求取直升飞机气动导数的应用研究

本文分析和研究了低通滤波、最小二乘法、频率法和卡尔曼滤波方法的优点和缺点,将利用卡尔曼滤波求取直升飞机气动导数的方法作了进一步的修改,卡尔曼滤波的输入数据由低通滤波数据改用频率法的输出数据,卡尔曼滤波时的初始导数由单纯的最小二乘法所获得的导数改用由频率法得出的导数。计算结果表明,改进的卡尔曼滤波方法消除了原方法由于低通滤波而造成的相位漂移,振荡频率误差显著降低,复合相关系数提高到0.9以上,特征根已十分接近真值,是一种切实可行的方法,适合于各种直升飞机的导数识别。     

FDEKF在反辐射无人机抗目标雷达关机中的应用

基于捷联惯导/反辐射导引头组合抗目标雷达关机制导方案,研究了有限差分卡尔曼滤波(FDEKF)方法在对目标雷达被动定位中的应用。考虑反辐射导引头测角存在非线性特性,提出了一种基于扩展状态变量维数的方法实现了目标状态估计和导引头非线性特性补偿。仿真结果表明,FDEKF是一种具有良好性能的非线性滤波方法,可以代替传统的EKF解决反辐射无人机对目标雷达的被动定位问题。     

改进自适应抗差容积卡尔曼滤波多源室内定位

针对容积卡尔曼滤波在多源融合定位中存在跟踪能力不强和自适应能力差的问题,在传 统容积卡尔曼滤波的基础上,提出了改进自适应抗差容积卡尔曼滤波算法。建立了基于新息的自 适应判决准则与修正方法,使得滤波算法能够及时跟踪目标真实状态;引入抗差因子调节观测协 方差矩阵,以减小观测值异常问题对滤波精度的影响;采用奇异值分解代替容积卡尔曼中的Cholesky 分解,提高数值计算的稳定性。超宽带/惯性导航联合定位实验结果表明,与扩展卡尔曼滤波 和容积卡尔曼滤波相比,改进的自适应抗差容积卡尔曼滤波定位精度更高,数值稳定性更好,增强 了定位系统在粗差干扰下的鲁棒性。     

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

基于卡尔曼滤波的数据融合技术在系统航迹中的研究与应用

本文针对空中交通管制自动化系统输出的系统航迹在边界地区出现多重目标和跳跃点的问题,提出了一种对系统航迹进行二次融合的方法,建立了状态方程和测量方程,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波的跟踪算法.将系统航迹传输时延转换为空中目标的距离,用卡尔曼滤波方法对数据中的噪声进行滤波.对目标的匀速航行和机动航行进行了仿真实验,实验结果表明了该算法的正确性和有效性.最后将该算法用于系统航迹中,也取得了良好的效果.     

一种基于三维到达角的无偏伪线性卡尔曼滤波

为了解决大场景下基于三维到达角的目标跟踪问题，提出了一种具有无偏性的伪线性卡尔曼滤波。首先，基于三维到达角信息对目标运动模型与量测模型进行建模；之后，对量测模型进行了伪线性化处理，得到了线性形式的目标量测模型。为了解决伪线性卡尔曼滤波存在的有偏性问题，提出了一种结合EKF（extend Kalman filter）的三维伪线性无偏卡尔曼滤波。仿真实验表明，该模型能够对非机动目标与机动目标有效跟踪，对于百公里级别的目标，当角测量误差从0.1°变化到0.5°，算法在仿真时间结束时均能将绝对位置误差降低至10 km以内，且算法的运行速度与EKF为同一个量级，同时兼顾了抗干扰能力、定位跟踪精度、运行效率的要求，能够为大场景下的目标跟踪提供有效方法。