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。     

机载单站无源定位三维模型及其仿真

针对在空间作匀速直线运动的目标，建立了机载单站无源定位的三维模型。给出了其中的预处理过程和系统状态方程，并采用UKF算法进行滤波处理以提高定位精度。仿真结果表明，模型和算法有效。与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比，在初始误差较大时UKF也能快速收敛。     

一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标跟踪研究

针对雷达导引头跟踪机动目标问题,建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型,采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型,用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息,利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明,所建立的系统模型和滤波设计方案,能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题,对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

一种速度矢量和位置矢量分离估计的固定单站无源定位改进算法

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,提出一种目标速度矢量和位置矢量分离估计的改进算法。该算法首先利用目标辐射源脉冲到达时间、到达方向、方位角变化率和仰角变化率建立了两组速度矢量作为变量的伪线性观测方程,并利用伪线性卡尔曼滤波算法估计目标速度,然后建立了将位置矢量作为变量的状态方程,而速度矢量作为确定性控制项加入状态方程,并利用修正增益扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行滤波。计算机仿真表明本文的算法具有定位精度高,收敛速度快的优点。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域，研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容，文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前，对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向，通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点，探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合，这对研究更为先进的单目标跟踪技术，进一步提高跟踪精度和整体性能，具有一定的参考价值。此外，文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来，广泛应用于工程实践中；探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法；考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

一种再入类弹道模型的目标跟踪算法研究

针对当前机动目标跟踪算法中跟踪模型与再入目标实际运动差别较大,影响跟踪精度的问题,根据弹道导弹再入段的特点,分析目标运动状态,推导出一种基于再入类弹道目标模型的目标跟踪算法,并与基于CA模型的目标跟踪算法做了性能比较,结果表明,该算法具有可行性,可以提高对目标的跟踪精度。     

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整,从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明,与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比,文章提出的算法的跟踪性能明显提高,且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。     

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.     

对运动辐射源的单站无源伪线性定位跟踪算法

本文针对只测向单站无源定位中推广卡尔曼滤波（EKF）算法具有不稳定性等缺点，在只测向（BO）定位算法的基础上增加方位角速率观测信息，提出了一种对运动辐射源的单站伪线性卡尔曼滤波定位方法并进行了计算机仿真，它相对于只测向方法提高了定位误差的收敛速度。它可用于无源侦察监视或导弹制导等要求快速收敛的场合。     

红外探测阵列对固体导弹尾焰跟踪定位的研究

通过分析研究建立了前视红外探测阵列ＦＬＩＲ（Ｆｏｒｗａｒｄ Ｌｏｏｋｉｎｇ Ｉｎｆｒａ－Ｒｅｄ）对导弹进行精确跟踪、定位的数学模型，其中包括导弹的运动模型、大气干扰模型和探测阵列的观测模型。利用探测阵列ＦＬＩＲ的原始观测数据，扩展卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）精确跟踪导弹目标。由于导弹与探测器的距离较远，故为视为点目标。导弹在探测阵列上投影的位置由两部分组成：导弹真实运动位置和由于大气干扰造成的偏移。滤波     

基于星敏感器四元数的卫星角速度预测滤波算法

为在无陀螺或陀螺故障时可用星敏感器估计姿态角速度，在扩展卡尔曼滤波（EKF）和非线性预测滤波的基础上提出了基于四元数的卫星角速度估计算法，并给出了相应的模型。该算法对角速度建模精度的要求较低，无需卫星动力学方程，方法简单且易于实现。仿真结果表明，算法的精度较高。虽然仍受噪声和步长的影响，但相对基于EKF和最小模型误差的角速度估计算法，其性能改善较大。     

基于无迹卡尔曼滤波的空间目标双星定位方法

利用双星对空间目标的观测角进行目标定位,可以很好地避免地基探测系统探测弧段短的缺点。研究了基于动力学滤波的双星定位方法,介绍了无迹卡尔曼滤波的基本原理,建立了考虑地球非球形J2项引力摄动的空间目标动力学方程和基于无偏量测转换的双星观测方程。通过仿真比较两种滤波方法在相同条件下对目标的定位误差,可知无迹卡尔曼滤波方法在收敛速度和定位精度上均优于扩展卡尔曼滤波方法。     

利用UKF的航天器自主导航方法研究

UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。     

自适应渐消EKF方法及其在卫星跟踪中的应用

针对在系统不能确切建模或模型误差随时间改变等场合下,传统扩展卡尔曼滤波方法及其改进算法估计误差较大甚至引起滤波发散等问题,将基于新息序列对状态噪声协方差矩阵实时估计的方法引入到渐消EKF中,提出了一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波方法,推导了相关公式并详细给出了新方法的计算流程。采用单星对卫星仅测角被动定轨跟踪的例子对算法性能进行了对比分析。仿真结果表明,与传统EKF方法及其改进算法相比,该方法在估计精度、滤波收敛速度以及对初始状态误差的适应性等方面,显著提高了非线性滤波器的性能。     

基于"天基红外系统"对弹道导弹主动段估计滤波算法研究

美国的"天基红外系统"(SBIRS)包括高轨和低轨两类预警星座,前者主要用于弹道导弹主动段探测,后者主要用于被动段的跟踪测量.文章利用其高轨静止星座,对只有角测量条件下的主动段弹道估计滤波算法进行了分析比较.首先给出主动段状态方程和测量方程,然后分别结合扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波这三类典型非线性滤波估计算...     

基于ECEF的误差配准与目标跟踪算法

考虑量测噪声和地球曲率对配准的影响,提出了一种基于地心坐标系(ECEF)的扩展卡尔曼滤波(EKF)配准与目标艰踪算法.根据坐标系转换关系,给出误差配准计算公式,建立目标的动态方程,用EKF方程进行估计.仿真结果表明:该法能同时有效估计目标运动状态和传感器配准误差,可用于远距离的传感器配准和目标跟踪.