正则化粒子滤波在水下目标跟踪中的应用

针对传统卡尔曼滤波(KF)及扩展卡尔曼滤波(EKF)在非线性目标跟踪模型中,跟踪精度较差的问题,本文给出了一种基于正则化粒子滤波(RPF)的水下目标跟踪算法。文中在一种模拟水下目标跟踪环境的非线性动态模型中对所提出的算法进行了仿真试验,并将其跟踪性能与扩展卡尔曼滤波和标准粒子滤波算法(PF)进行了比较。仿真结果表明,PF算法比EKF算法滤波精度更高,RPF的跟踪性能优于PF和RPF,而且随着粒子数的增加,PF和RPF的跟踪性能也不断提高。     

基于外辐射源的单站无源定位改进算法

针对外辐射源无源定位系统实现快速和高精度定位的要求,提出了一种在测量到达角及时差信息的基础上,增加方位角变化率信息的单站无源定位算法。同时引入一种对非线性系统较好的滤波算法——修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,与推广卡尔曼滤波器(EKF)相比,MGEKF能更好地解决量测模型非线性问题,滤波性能更好。计算机仿真结果也表明了此定位方法具有较好的定位跟踪精度和速度。     

一种基于角度和时差信息的改进型滤波算法

联合角度（DOA）信息和时差（TDOA）信息对运动目标进行多站无源定位实质上是一种非线性估计问题。文章基于DOA和TDOA信息，提出了二种多站对三维空间目标进行定位跟踪的修正增益扩展卡尔曼滤波（MGEKF）算法，文中分别推导了角度观测方程和时差观测方程的修正增益函数。计算机仿真表明该算法的定位精度和稳健性能均要高于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法。     

直角坐标系下的雷达跟踪滤波算法分析

在直角坐标下,目标的运动模型能较好地描述,一般认为能得到更高的滤波精度.文中对直角坐标系下的修正无偏转换测量卡尔曼滤波(MUCMKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹滤波(UF)算法进行了总结分析,并对它们的初始协方差矩阵设置给出了建议,以使滤波器快速收敛.最后,通过实验,对几种方法的性能进行了比较.结果表明,在较大的测量误差下,UF、MUCMKF的性能明显好于EKF.     

一种水下被动目标纯方位跟踪方法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法.     

多平台对单目标的被动跟踪系统研究

由于多平台对单目标的被动系统具有隐蔽性强、实时性好等优点,因此近年来成为电子战领域研究的热点之一。针对多平台观测下的单目标被动跟踪系统进行了研究,首先提出2种跟踪系统结构:一是基于最小二乘(LS)和线性卡尔曼滤波(KF)相结合的伪线性模型系统,二是基于扩展卡尔曼滤波(EKF)并行滤波技术的非线性跟踪系统;其次分别给出具体设计步骤,并在计算机上进行仿真验证。仿真结果表明,基于EKF的非线性并行滤波技术对目标跟踪精度较高。     

机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波算法研究

首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型．然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点．利用虚拟噪声技术，提出了适合于红外搜索跟踪系统被动定位的自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法实时地估计了虚拟噪声的统计特性，减小了线性化误差，提高了非线性滤波的精度。仿真结果表明，在完全相同的初始条件下，自适应扩展卡尔曼滤波对目标距离和速度的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波，此算法具有很高的工程应用价值。     

基于辅助变量粒子滤波的空对海BO-TMA的研究

论文探讨了TMA(目标运动分析)中基本的非线性估计问题;介绍了粒子滤波(PF)的基本思想和辅助变量PF(AVPF)的基本算法,特别针对空对海单站只测方位TMA(BO-TMA)问题应用AVPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究;建立了问题的离散非线性滤波估计模型;设计了典型的应用场景;给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明AVPF具有更高的估计精度、更好的收敛特性和滤波一致性。     

一种机载单站无源测向定位跟踪算法研究

首先提出了一种采用测量目标到达方向实现运动单站对固定辐射源进行无源定位的算法。算法利用遗传算法（GA）为扩展卡尔曼滤波（EKF）提供稳定可靠的初始状态，克服了EKF算法收敛速度慢、易发散，伪线性滤波（PLF）算法有偏差等缺点，从而获得了更好的定位效果。计算机仿真结果验证了上述方法的有效性。     

大失准角下SINS的KF/EKF2混合滤波对准

针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,分别采用线性KF滤波和非线性EKF2滤波处理,并且设计了混合滤波的滤波步骤。实验结果表明,KF/EKF2混合滤波算法在计算量、实时性及精度等方面优于最常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKF2滤波。     

纯方位定位中的螺旋运动机动方式与系统的可测性

机载单站无源定位系统具有作用距离远、机动性好、掩蔽接收、不易被对方发觉的优点,并且能与其他平台协同使用,有着广阔的应用前景.提出了在三维中以螺旋运动为机动方式、基于修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF),对三维运动辐射源的无源定位跟踪算法,并对此进行了可测性分析,最后给出了计算机的仿真结果.得出的结论是:三维中利用螺旋运动的机动方式,算法可以在很短的时间内收敛,能够较快地实现对目标的定位.     

扩展卡尔曼滤波在无源定位中的应用研究

阐述了卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的原理和方法,建立了无源定位系统的状态模型和观测模型,推导了将非线性观测模型线性化,并利用EKF进行递推滤波估计的步骤和公式。通过计算机仿真,验证了运用EKF算法解决基于方位角及其变化率测量信息的无源定位方法,结果表明,运用EKF滤波算法,可以实现单观测站对运动目标的无源定位,初始状态估计误差对定位收敛的性能有较大影响。     

无源定位跟踪中修正协方差扩展卡尔曼滤波算法

针对无源定位跟踪中EKF受初值、测量噪声影响大等缺点,该文提出了一种新的修正协方差扩展卡尔曼滤波方法(MVEKF),并将其与无源定位跟踪中常用的EKF,MGEKF,IEKF等滤波方法进行了仿真比较,表明该方法比EKF方法更具稳定性;而且无需寻找MGEKF方法中所需的观测量可修正函数,因而可以应用于其它领域的非线性滤波中.     

基于相位差变化率的无源定位技术研究

基于单站无源定位技术研究基础,对相位差变化率定位原理进行了简要介绍,针对相位差变化率定位过程中相位模糊、定位时间长和定位精度低等问题,提出了一种基于MGEKF滤波算法的相位差变化率单站无源定位方法,该方法采用了相位差参数预处理和MGEKF定位滤波算法。经过仿真分析和外场试验验证表明:采用MGEKF定位滤波处理的相位差变化率无源定位方法,可以使单站定位速度和定位精度比传统的只测角定位法提高很多。     

粒子滤波在机动目标纯方位跟踪中的应用

文章将多模粒子滤波算法用于机动目标纯方位跟踪，通过估计模型的概率而不是寻找最优算法去进行局部线性化和表征非高斯后验密度，从而减小了近似误差。在仿真研究中，与IMM—EKF的比较验证了多模粒子滤波处理机动目标纯方位跟踪问题的优越性。     

基于UKF的单站无源定位与跟踪算法

单站无源定位与跟踪系统观测方程的非线性性决定了定位与跟踪中必须采用非线性滤波技术.MGEKF等非线性滤波方法本质上都属于扩展卡尔曼滤波算法,都存在由于线性化误差而导致滤波器稳定性差等问题.基于unscented变换的UKF算法不存在线性化误差,具有更好的稳定性,但由于协方差估计不足,导致收敛速度较慢.该文基于UKF算法提出了一种迭代UKF(IUKF)算法,通过对状态和协方差的迭代估计,改善了UKF协方差估计不足的问题.仿真结果表明在不同的参数测量精度条件下,IUKF算法既保持了较好的稳定性又提高了算法的跟踪精度和收敛速度.     

基于粒子滤波的单站无源定位跟踪新算法研究

针对单站无源定位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度、慢容易发散的问题,提出了一种新的跟踪滤波算法P-EKF。该方法采用粒子滤波的思想对目标实现初始的捕捉,然后通过扩展卡尔曼滤波方法对目标进行跟踪保持,提高了目标跟踪收敛速度和跟踪精度,而对计算资源的消耗有限。缩比仿真实验证明了该方法的可行性和有效性,具有较高的应用价值。     

仅有角度测量的双机协同机动目标跟踪定位路径规划

针对仅有角度测量的双机协同三维机动目标跟踪定位路径规划问题提出基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和定位精度几何分布（GDOP）的优化算法。在建立双机协同被动跟踪EKF 的基础上分别从交互信息与协方差控制入手建立指标函数。利用向量概念推导出了双机协同被动目标定位的GDOP计算公式,并建立了基于GDOP 的指标函数。利用目标状态的一步预测给出了基于不同指标函数的数值解法。仿真表明,基于EKF 的指标函数在在目标机动时性能较差,而基于GDOP 的指标则在目标机动时表现出良好性能。     

多站无源跟踪边缘化卡尔曼滤波算法

多站无源跟踪量测方程非线性强,对跟踪算法的稳定性及精度提出了更高的要求。为实现稳定高精度跟踪,提出了新的基于边缘化卡尔曼滤波（MKF）的多机无源跟踪算法。该算法将非线性的量测方程表示为p阶Hermite多项式的加权和,将加权矩阵的先验分布建模为高斯过程,求得其后验分布后对其进行积分来消除加权矩阵的影响,最终可得对状态及其协方差矩阵估计的闭式解。以只测角跟踪为例对所提算法性能进行验证,仿真结果表明,相对于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法、不敏卡尔曼滤波（UKF）算法及容积卡尔曼滤波（CKF）算法,所提算法具有更好的跟踪性能。