双星TDOA／FDOA无源定位方法分析

针对两个卫星利用信号到达时间差(TDOA)、到达频率差(FDOA)信息对地面已知高度固定辐射源定位容易产生模糊解的问题,提出了两种判断模糊解的方法,并在对观测参数存在误差条件下双星定位误差几何稀释(GDOP)分布进行了理论和Monte-Carlo仿真分析基础上,得到了定位误差的解析表达式。分析结果表明为了减少定位误差大的区域,双星最好同轨分布。     

基于时差的多辐射源数据关联与无源定位算法

当前电磁环境日益复杂,对多个辐射源的数据关联和无源定位已经成为重要的研究方向。以时差双曲交会定位为例,根据不同时刻到达时间差的连续性以及同一目标到达不同监测站时间差之间的相关性,完成测量数据的正确关联,并利用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波对辐射源的位置进行估计,仿真计算表明该方法具有较高的正确关联概率,可以实现定位误差的快速收敛。     

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.     

单站无源定位跟踪现有方法评述

在电子攻防对抗斗争日益激烈的今天 ,无源定位以其独特的优点越来越受到人们的重视。介绍了无源定位跟踪技术及其应用背景 ,着重评述了采用单个观测站进行无源定位跟踪的各种现有方法     

空间信息对抗中的单星对卫星无源定位跟踪方法

针对空间信息对抗中的侦察卫星变轨和对地面“静默”等特点，本文提出了一种基于UT(Unscented Transform)变换的UKF(Unscented Kalman Filtering)滤波跟踪方法，实现了单个侦察卫星仅仅测量角度对辐射卫星的轨道的无源跟踪和定位，经过计算饥仿真表明，仅仪利用单个卫星对卫星只测角定位是可能的，且在测角精度较高时，该方法的轨道跟踪精度可达1公里以内。     

多普勒频率差无源定位技术

论述了多普勒频率差无源定位技术的原理 ,并用克拉美罗 (Cramer Rao)界对这种定位方法的精度进行了分析 ,辐射源位置利用高斯牛顿迭代法计算。给出了在多运动平台对固定辐射源进行定位的条件下 ,定位精度数值模拟的结果 ,分析了影响定位精度的几个因素。     

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。     

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。     

多普勒频差无源定位方法研究

对多普勒频差定位方法进行了理论分析研究.在建立数学模型的基础上,定量分析定位精度与多普勒频差测量量等因素之间的数学关系,探讨求解非线性系统的定位算法,最后通过Monte-Carlo实验,给出定位计算仿真结果.     

无源时差跟踪器与单机无源定位技术

为使反辐射技术对目标进行快速定位 ,研制了无源时差跟踪器。该跟踪器无需任何机械伺服系统。无源时差跟踪器实测角跟踪精度小于 0 .5°,时差测量误差为 0 .0 0 2ns ,视线角速度测量误差小于 3.6 % ,可测定目标至两个天线的多普勒频率差、相位和相位变化率 ,满足单机实时快速无源定位技术运算的需要。     

三星多普勒频差无源定位方法及定位精度分析

针对基于星座对地面辐射源的无源定位问题,研究了三星多普勒频差定位方法。建立了     

双向互选最近邻准则下的多目标TDOA无源定位

为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。     

雷达信号空域统计分选算法研究

在研究被动雷达导引头空域的目标视场角统计特性的基础上，讨论了雷达信号分选应用中空域分区和选择的最优化方法，提出了一种雷达信号的统计分选算法，并给出了模型。仿真结果表明，该算法具有较优的目标分辨能力和角度跟踪精度。     

被动多站多目标的测量数据关联算法研究

将视线距离的概念引入到被动多站多目标的测量数据关联,提出了各观察站对于同一目标的视线之间的距离和最短的关联准则,在此基础上,构造了测量数据的快速关联算法。其主要特点是不需要目标位置的任何先验信息,从而克服了由此产生的各种不利影响,为数据关联提供了一条新的思路。最后的仿真结果验证了算法的有效性。     

红外/雷达复合制导数据融合技术中的时间校准方法研究

从理论上分析了适合于红外/雷达双模复合制导背景下数据融合的3种时间校准方法,以校准误差为标准,时间片和目标机动为影响因素对这3种方法的校准效果进行了分析比较,并首次对传感器测量噪声在校准中的传播变化情况通过计算机仿真进行了尝试性研究。仿真结果表明:分段线性插值方法计算最简单,对噪声在校准过程中传播的不确定性有较好的抑制作用,且对时间片和目标机动均不敏感,它满足了双模复合制导对数据融合时间校准方法的要求。最后给出了分段线性插值在双模复合制导数据融合中的应用仿真结果,结果表明分段线性插值方法的时间校准性能良好。     

双星时差频差联合定位系统性能分析

针对基于到达时延(TDOA)/到达频延(FDOA)联合估计定位的双星定位系统,建立了时差频差联合定位的模型并给出了解算过程。对系统定位精度的理论分析和不同参数条件下的定位性能仿真计算结果表明,双星系统可实现对辐射源的高精度定位。频差和时差测量误差对系统性能均有影响,但前者的作用更显著。基线长度越大、卫星轨道高度越低,系统性能就越优。     

基于样条模型的多传感器目标跟踪算法研究

研究武器试验中多传感器目标跟踪的数据融合问题。通过用样条函数表示目标轨迹参数,建立了问题的节省参数模型,并构造了快速的样条递推算法和参数估计算法。采用样条函数这种稀疏表示方法后,新方法能有效地减少待估参数的个数,提高参数估计精度,在减少计算量的同时降低处理系统的存储负担。仿真结果说明新算法能在很短的时间内完成数据融合,且得到的融合结果精度很高。     

一种多制式传感器数据融合算法

针对一有三坐标雷达、两坐标雷达和红外探测器三种传感器的分布式多站多目标跟踪系统，提出了一种多制式传感器数据融合算法。算法以测量间最小距离为关联度，对测量集间的相似程度进行度量，用极大似然法估计目标位置，通过融合方法求得目标三维航迹。在作状态估计时，采用两组非线性卡尔曼滤波切换提高融合精度。     

基于模糊拍卖的天波超视距雷达多模式融合跟踪算法

天波超视距雷达通过电离层反射实现超视距广域监视,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个模式的量测。本文提出了一种基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的同步量测信息,利用模糊拍卖算法对确认量测和传播模式进行分配,再利用多传感器数据融合的方法对多模式信息进行同步数据融合。仿真结果表明,在杂波环境中,跟踪一个存在4种可能非线性量测的匀速运动目标时,本文提出的基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法与多径概率数据互联算法相比,在距离维、距离变化率维和方位维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,能更好地提供预警信息。     

含无序量测的多传感器目标跟踪滤波算法

由于通信链路的随机时间延迟和星上传感器测量的预处理时间的不同等因素,导致在目标飞行器的测量中产生无序量测现象。为解决该问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的前向预测多步滞后无序量测处理算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法估算出目标飞行器的状态方程和协方差方程,然后在滤波过程中利用前向滤波更新的方法,将协方差方程更新结果去相关后,累积到当前协方差方程滤波结果中,从而有效解决了目标飞行器测量中的无序量测问题。最后,将该算法与扩展卡尔曼滤波算法、丢弃算法进行了对比仿真。仿真结果表明,采用该算法处理目标飞行器的位置和飞行速度,得到的测量误差较小,在整个观测时间内,测量误差的收敛性较好,能够实现对目标飞行器的精确测量和跟踪。