基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.     

一种单传感器实时系统误差配准算法

针对运动单传感器系统误差配准问题进行了研究,提出了一种基于位置未知固定目标的单传感器实时系统误差配准算法。算法利用传感器对固定目标的两时刻量测值,构建包含传感器系统误差的等效系统状态及其状态方程与量测方程,并基于扩展卡尔曼滤波技术实现了利用位置未知的固定目标对传感器系统误差的实时精确滤波估计。蒙特卡洛仿真结果验证了算法的有效性,具有对系统误差的稳定估计性能、快速的滤波收敛能力、较高的系统误差配准精度以及较强的工程实用性。     

基于CKF的联合扩维误差配准算法

误差配准是多传感器信息融合的基础。为解决机载多平台多传感器的误差配准问题,研究并提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的联合扩维误差配准算法。在算法实现中,首先采用状态矢量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据误差配准模型对各传感器的测量系统误差及各平台的姿态角系统误差进行估计,最后通过CKF滤波实现对状态预测值的修正,改善系统误差对滤波精度的影响。仿真结果表明,所提出的算法能够有效融合利用多传感器的测量信息,实现对多传感器系统误差及目标状态的实时联合精确估计。     

地空协同防空目标抗差跟踪算法

针对现有系统误差配准算法以已知系统误差变化模型为前提条件、相应的目标状态估计易受系统误差配准结果影响等不足之处,在机载雷达与地基雷达协同防空预警体系下,对系统误差存在情况下的目标跟踪问题进行了研究,并提出了有效的地空协同防空目标抗差跟踪算法。仿真结果表明所提算法可得到无偏、稳定、有效的目标状态估计,并且相对于系统误差目标状态联合估计算法,所提算法计算量小,对系统误差变化有很强的鲁棒性,可适应实际工程应用中可能出现的异常情况,为后续决策提供稳定有效的目标信息。     

基于一致关联数最大化的航迹关联算法

航迹关联(TTTA)是多传感器数据融合系统的核心模块之一,是系统误差估计和航迹融合的前提和基础。传感器存在的固有系统误差使得目标位置状态估计与真值发生偏离,容易诱发TTTA错误。传统的基于全局最小距离准则的TTTA算法,需要获得较高精度的系统误差估计,来对航迹数据进行误差补偿。针对传感器具有系统误差环境下的TTTA问题,在对TTTA进行间接评估的基础上,定义了一致关联数的概念,提出了一致关联数最大化的TTTA准则,并在稳健交替迭代的框架下完成算法设计。与距离函数不同,一致关联数是一个离散量,放松了对系统误差估计精度的要求。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于不敏变换的动基座传感器偏差估计方法

提出了一种新的基于合作目标的动基座传感器误差绝对配准方法。该方法利用所获得的合作目标位置信息,将载体平台姿态角偏差转换为传感器测量偏差中的一部分,并建立偏差状态方程和测量方程。在此基础上,采用广义最小二乘方法以实现传感器测距误差的估计,不敏滤波的方法则用于实现平台载体的姿态偏差和角度测量偏差的实时估计。仿真结果表明,该方法实现简单,收敛速度快,可以实现单部动基座传感器的偏差估计。     

基于归一化互相关的系统误差配准算法

雷达组网中由于系统误差存在,航迹不能正确关联,因而无法进行有效的误差配准。为了解决这一问题,理论分析了系统误差对目标航迹的影响并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量,结合图像信号时频域特性,提出了一种基于归一化互相关的误差配准算法。该算法采用归一化互相关来估计和补偿组网雷达目标航迹到融合中心航迹的相对旋转参数和平移参数,从而为后面的系统误差配准提供可靠的航迹关联数据。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计

 针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。     

多传感器数据融合中的数据配准研究

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。本文在研究了传统的最小二乘算法的基础上，提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法，解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真证明了此算法的有效性。     

基于最大似然估计的TDOA/FDOA无源定位偏差补偿算法

在到达时差/到达频差(TDOA/FDOA)无源定位系统中,定位问题的非线性使得定位的结果存在偏差,特别是在噪声较大或者接收站布站不合理的情况下,定位的偏差尤其显著。针对这一问题,提出了一种基于最大似然估计的偏差补偿算法。该方法分为3步:首先,利用最大似然估计器对目标的位置和速度进行求解;其次,通过利用目标定位的估计值和含噪的测量值,对目标的位置和速度偏差值进行理论分析和推导;最后,将最大似然估计解减去理论偏差值,得到经过偏差补偿的新的目标定位解。理论分析和实验仿真证明,在一定噪声的情况下,所推导的目标位置和速度的理论偏差值与实际偏差值相符,并且经过偏差补偿后的定位算法,在保持目标定位的均方根误差(RMSE)与原最大似然算法一致的情况下,目标的位置和速度偏差值远远小于原最大似然算法的偏差值,目标定位精度得到了有效的提高。     

Bounds on Elevation Error Estimates of a Target in Multipath

The Cramer-Rao bound for an unbiased estimate of the elevation angle of a target in the presence of multipath is calculated for the symmetric (target and image symmetric about the elevation symmetry plane of antenna) and nonsymmetric cases for an antenna consisting of 21 elements. These bounds are compared to the maximum likelihood estimates and it is found that the rms error of the maximum likelihood estimate (which has a bias) is below the Cramer-Rao bound for unbiased estimates.     

一种改进的雷达低空目标仰角估计算法

由于地(海)面反射的多径镜像信号的存在,使雷达低空目标的仰角估计成了难题。而三子孔径算法是针对该难题而提出的一种有效算法。此算法基于极大似然算法将等距线阵均分为三个子孔径,从而简化了估计函数,也使计算量大大减少。本文在三子孔径算法的基础上,利用目标信号与镜像信号在入射角度上的正弦约束条件,给出了一种改进算法。计算机仿真结果显示改进算法在性能上要优于三子孔径算法。     

Multisensor multitarget bias estimation for general asynchronous sensors

A novel solution is provided for the bias estimation problem in multiple asynchronous sensors using common targets of opportunity. The decoupling between the target state estimation and the sensor bias estimation is achieved without ignoring or approximating the crosscovariance between the state estimate and the bias estimate. The target data reported by the sensors are usually not time-coincident or synchronous due to the different data rates. Since the bias estimation requires time-coincident target data from different sensors, a novel scheme is used to transform the measurements from the different times of the sensors into pseudomeasurements of the sensor biases with additive noises that are zero-mean, white, and with easily calculated covariances. These results allow bias estimation as well as the evaluation of the Cramer-Rao lower bound (CRLB) on the covariance of the bias estimate, i.e., the quantification of the available information about the biases in any scenario. Monte Carlo simulation results show that the new method is statistically efficient, i.e., it meets the CRLB. The use of this technique for scale and sensor location biases in addition to the usual additive biases is also presented.     

Space-time registration of radar and ESM using unscented Kalman filter

Space and time alignments are the prerequisites for the successful fusion of multiple sensors. A space-time registration model is proposed to estimate the system biases and to perform time synchronization together for mobile radar and electronic support measure (ESM) systems. A space-time registration model for radar and ESM is first developed, and an unscented Kalman filter (UKF) is proposed to estimate the space-time biases and target states simultaneously. The posterior Cramer-Rao bounds (PCRBs) are derived for the proposed UKF registration algorithm for ESM detection probability less than or equal to one. Theoretical analyses are performed to evaluate the accuracy and robustness of the proposed method. Computer simulations show that the UKF registration algorithm is indeed effective and robust for different radar and ESM tracking scenarios.     

空间平台机动变轨自主导航研究

针对空间平台在高轨道机动变轨过程中自主导航的需求,采用了基于Kalman滤波器的捷联惯导与星敏感器的组合导航方案。结合Kalman滤波中协方差更新的误差分配分析方法,分析了影响空间平台状态估计误差的主要因素。采用适用于高轨道的球谐重力模型,运用STK工具包设计了变轨机动轨迹,将该轨迹应用于组合导航方案的仿真验证。仿真结果表明,量测噪声是影响空间平台姿态精度的主要因素,加速度计零偏对变轨过程速度精度有决定性影响,改善两者的精度可以实现空间平台机动变轨的高精度自主导航。     

Thermal Noise in Amplitude Comparison Monopulse Systems

In this paper we consider the problem of estimation of angle of arrival in an Amplitude Comparison Monopulse antenna arrangement with the explicit inclusion of internally generated thermal, i.e., receiver, noise as an interference to the desired measurement. A pulsed type radar is assumed, and an ideal (i.e., point) radar target is postulated. This latter restriction is made so that consideration of the effects of target scintillation, glint, or other external random phenomena can be excluded from our treatment of the problem. In this context, a maximum likelihood analysis is made to determine the form of the estimate of angle of arrival, and the probability density function (pdf) of this quantity is computed. The form of the estimate is found to be a ratio of Gaussian variables quite like that used in conventional monopulse signal processing. The pdf obtained for the estimate is believed to be new, and it serves to emphasize the bias and indeterminate variance effects associated with this type of nonlinear signal processing. Some useful approximations to the pdf are discussed, and a unit of precision for the estimate is defined.