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。     

一种单站无源定位原理与目标跟踪算法研究

基于辐射源的信号到达方向(DOA)及其变化率信息,提出了一种对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。根据建立的目标机动模型和测量方程,分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法实现对机动目标的定位与跟踪,并给出了算法模型。仿真结果表明,该法正确有效,定位精度较高、收敛速度快。     

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。     

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     

基于相位差变化率的单站无源跟踪算法研究

利用机载观测站与辐射源之间的相对运动信息,在方位角测量的基础上增加相位差变化率的测量,可以对固定目标实现即时定位,为了提高精度,需要利用滤波算法进行跟踪滤波.在机载单站无源定位原理研究的基础上,通过计算机仿真分析了该定位方法下KF、EKF和MVEKF多种滤波算法的性能,对工程应用具有一定的参考意义.     

高精度天基多星时差无源定位算法研究

天基多星时差无源定位系统具有定位精度高、单星设备量小等优点,军事民用前景广阔。分析天基多星时差无源定位的原理,提出基于最大似然估计的定位算法,给出定位精度,并进行计算机仿真,验证了算法的有效性。该算法具有较高的工程应用价值。     

MGEKF算法在无源定位中的应用

无源定位技术有着广阔的应用前景 ,在现有单站无源定位方法的基础上 ,首先介绍了相位差变化率定位法 ,接下来针对未知地面慢速运动目标的定位问题 ,引入MGEKF算法估计目标的运动速度 ,并对原始定位结果进行滤波处理 ,以减弱测量噪声的影响 ,提高定位精度。仿真结果表明了这一处理算法的有效性。这种处理思路还可以推广到更为复杂的定位情况中去。     

无源跟踪观测信息的融合优化滤波算法研究

为充分利用探测设备可测得的到达时间、到达方向和多普勒频率等空域、时域与频域信息,提出了一种新的单站无源定位系统数据融合优化滤波算法。给出了算法的基本原理及其模型。仿真结果表明：与传统算法相比,该算法具更好的定位精度和收敛速度,是一种有效、可行的定位算法。     

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.     

基于UKF的机载无源定位算法

提出了一种基于UKF(Unscented Kalman Filter)的机载无源定位算法,并结合应用背景,对系统模型以及通常的UKF算法作了相应的改进。该算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,克服了EKF(Extended Kalman Filter)中引入的较大线性化误差对性能的影响。与基于EKF的定位算法相比,本文提出的算法滤波性能更好,对初始估计误差不敏感,并且算法不用计算雅可比或黑赛矩阵,更容易实现。仿真结果验证了提出算法的优越性。     

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。     

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。     

Kalman滤波算法在单站无源定位中的应用

无源定位技术有着广阔的应用前景 ,在现有单站无源定位方法的基础上 ,首先介绍了相位差变化率定位法 ,接下来引入Kalman算法对原始定位结果进行滤波处理 ,以减弱测量噪声的影响 ,提高定位的精度。仿真结果表明了这一处理算法的有效性。这种处理思路还可以推广到更为复杂的定位情况中去     

无源雷达时差定位性能研究

随着雷达技术和雷达对抗技术的不断发展,无源雷达逐步成为现代防空情报的一种重要探测手段.给出了无源雷达TDOA定位的原理,分析研究了4站无源雷达时差定位在"Y"型战术配置情况下的定位精度.     

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。     

基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法

针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少了计算量,较好地解决了求积分卡尔曼粒子滤波算法（Quadrature Kalman Particle Filter, QPF）在高维滤波时存在计算量大的问题;而且通过设定比例因子使得所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测值,增加了粒子的多样性,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明：新算法在稳定性和定位精度上与QPF相当,但计算时间仅约为QPF的15%。     

无源定位中时差测量方法的研究

时差定位技术因其隐蔽性好、具有较高的定位精度而得到广泛应用,时差定位的关键在于高精度时差的提取.介绍了2种时差测量方法,一种是基于信道化检测提取信号到达时间的时差测量方法;另一种是在信道化检测基础上,再进行信号相关的时差测量方法.从仿真结果可知,相同条件下,后者的时差测量精度优于前者.     

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.