无源定位对机动目标跟踪研究

通过分析飞行目标的空间运动关系,建立符合飞行目标运动特性的PVT三维跟踪模型。因为飞行目标无源跟踪的观测模型的高非线性,并且状态向量维数较高,文章把粒子滤波应用到飞行目标跟踪,并与卡尔曼滤波跟踪结果比较。仿真试验验证了PVT模型和PF滤波算法跟踪飞行目标的优越性。     

利用粒子滤波的单站无源跟踪研究

通过分析飞行目标的空间运动关系,建立符合飞行目标运动特性的 PVT 三维跟踪模型.因为飞行目标无源跟踪的观测模型的高非线性,并且状态向量维数较高,文章把粒子滤波应用到飞行目标跟踪,并与卡尔曼滤波跟踪结果比较.仿真试验验证了 PVT 模型和 PF 滤波算法跟踪飞行目标的优越性.     

稳健的单站无源目标跟踪算法研究

无源定位与跟踪系统中面临着可观测性弱、初始误差大的问题,因此寻找一种稳健快速的跟踪算法显得尤为关键。本文在对现有跟踪算法进行分析和比较的基础上,提出一种IUKF(Improved Unscented Kalman Filter)算法,它通过对传统的UKF算法进行修正,改善了对状态滤波值和协方差的估计。与现有算法(如EKF,UKF)相比,新算法不仅适应能力强、稳定性高,而且收敛速度快、跟踪误差小,是一种稳健的无源目标跟踪算法,数值仿真和试验结果表明了算法的正确性和有效性。     

基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法

研究了三维情况下IMM算法在无源时差定位系统中的应用。由于CV和Singer模型及CT模型状态变量维数不一致,导致IMM算法中数据无法有效地交互与融合。文中对CV和CT模型进行扩维改进,找到适合对三维机动目标进行跟踪的CV—Singer模型．通过与CV—nCT模型的跟踪效果仿真比较验证了其优越性。     

机动目标无源跟踪IMM-MKF算法

为提高运动多站对机动目标的无源跟踪性能,提出了一种新的基于交互式多模型-边缘化卡尔曼滤波(IMM-MKF)的机动目标跟踪算法。该算法将交互式多模型(IMM)结构和边缘化卡尔曼滤波(MKF)结合,利用MKF算法对每个模型进行滤波,对滤波结果进行交互作用来得到跟踪结果。以只测角机动目标跟踪为例对所提算法进行仿真分析,仿真结果表明,相对于采用扩展卡尔曼滤波(EKF)、不敏卡尔曼滤波(UKF)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法的典型交互式多模型算法,所提算法具有更好的跟踪性能。     

多站无源定位系统中的机动目标跟踪算法

针对多站测向无源定位系统提出了一种杂波环境下机动目标的被动跟踪算法———ＣＭＩＭＭＰＤＦ 算法。该算法首先用转换测量的卡尔曼滤波（ＣＭＫＦ）替代了传统的扩展卡尔曼滤波,克服 了后者精度不高易发散的缺点,并将其结合交互多模型（ＩＭＭ）算法及概率数据关联（ＰＤＦ）算法,有效 地完成了多站无源定位系统对杂波环境下机动目标的跟踪。仿真结果证明了该算法的有效性。     

多机动目标定位跟踪关键技术研究

对多目标机动辐射源的无源定位跟踪技术有着十分重要的理论价值和广泛的军事应用前景。分析研究了多机动目标跟踪定位的关键技术,研究结果表明,对多机动目标进行无源定位与跟踪是可行的,给出的方法是正确有效的。     

机动目标在三维Jerk模型下的无源跟踪

针对当前运动目标跟踪模型多数限制在两维平面内或者是假设条件下的三维空间的特殊平面内,为了对空中目标,特别是低空目标无源跟踪,提出利用jerk模型对空中目标建模的思想,并推导出了离散的状态方程,最后以距离、方向角和俯仰角为观测量,建立观测方程。通过计算机仿真,比较跟踪轨迹和真实轨迹,可以看出jerk模型适合于空中目标无源跟踪？     

对机动目标的多站无源定位IMM算法

将交互式多模型（IMM）算法与集中式融合跟踪算法相结合,给出了集中式交互多模算法（CIMM）;基于目标的多普勒频率差和信号到达方向信息,利用CIMM算法对机动目标进行无源定位与跟踪,并与变维（VD）滤波算法的跟踪性能进行了比较.通过计算机仿真验证了CIMM算法是有效的,且该算法与VD算法相比定位精度更高、稳定性更好.     

简化UKF算法在单站无源目标跟踪中的应用

根据实际的应用背景,对标准的UKF算法进行简化,提出一种SUKF(Simplified Unscented Kalman Filter)算法,并将其应用于无源目标跟踪。对实测数据的滤波结果表明,SUKF不仅运算复杂度低(与经典EKF相当,比UKF大大简化),而且收敛速度快、一致性好,跟踪精度高(达到了UKF同样的性能),非常适合于实时应用的场合。     

基于Singer模型的机动目标无源定位跟踪方法研究

对双站测向无源定位跟踪方法进行了研究,分析了双站交叉定位的基本原理,应用Singer模型和扩展卡尔曼滤波对三维空间中的机动目标无源定位跟踪问题进行了仿真分析.仿真结果表明,在假设的仿真条件下以及测向精度为1 mrad时,对机动目标定位跟踪的相对测距误差保持在1.5%以下,滤波跟踪效果良好,表明该方法对机动目标的无源定位跟踪是有效的,对工程应用有一定指导意义.     

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。     

三维机动辐射源的单站无源跟踪方法

针对单站无源定位中对于机动辐射源利用角度及其变化率能否定位的问题，引入雷达对机动目标跟踪的多级噪声自适应(ANL)法和交互多模(IMM)方法，以及机动目标运动模型如Singer模型、匀加速模型等，研究并提出了两种对机动辐射源利用角度及其变化率进行单站无源跟踪方法。通过计算机数字仿真表明，在满足定位可观测条件的前提下，对机动辐射源仅仅利用角度及其变化率是可以定位的，其中IMM方法具有比较优秀的性能。     

对机动辐射源单站无源定位IMM算法

探讨了一种利用单个观测站对机动辐射源目标进行无源定位与跟踪的交互式多模型（IMM）算法。在该方法中，基于辐射源的信号到达时间（TOA）和信号到达方向（DOA）信息，可以实现单站无源定位，运用交互式多模型算法，可以适应目标的机动性。通过计算机仿真，验证了该方法的正确性和有效性。     

机载单站对机动目标无源定位与跟踪

机载无源探测定位技术是机载电子对抗中的一个重要的研究领域。针对空间机动目标,建立了机载单站无源定位的三维模型。基于传统测量相位差变化率的方法,增加了多普勒及其变化率信息,探讨了其定位原理,重新推导了定位公式;给出了其中的预处理过程和系统状态方程,并引入了可调白噪声UKF滤波算法以提高对机动目标的跟踪定位精度和收敛速度。通过计算机仿真,验证了该方法的正确性及有效性。     

固定单站对机动目标无源定位IMM算法

本文探讨了一种基于目标的信号到达时间（ＴＯＡ）和信号到达方向（ＤＯＡ）信息，利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的交互式多模型算法，并详细分析了定位原理。通过计算机仿真，验证了其正确性与有效性。     

基于外辐射源的机动目标单站无源定位IMM算法

探讨一种基于外辐射源的信号到达时间差（TDOA）和信号到达方向（DOA）信息，利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法。在建立目标机动模型与量测方程的基础上，运用交互式多模型（IMM）算法，实现对机动目标进行定位与跟踪。通过计算机仿真，验证了该方法的正确性与有效性。     

基于外辐射源的机动目标单站无源定位IMM算法

探讨一种基于外辐射源的信号到达时间差 (TDOA)和信号到达方向 (DOA)信息 ,利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法。在建立目标机动模型与量测方程的基础上 ,运用交互式多模型 (IMM)算法 ,实现对机动目标进行定位与跟踪。通过计算机仿真 ,验证了该方法的正确性与有效性     

水面舰艇无源定位研究

本文给出了单舰及双舰无源定位的算法，并分别给出定位误差的计算模型，同时其产生的原因进行了研究和分析，指出提高定位精度要以时间为代价。     

机动目标跟踪的HIMM算法研究

交互多模型算法(IMM)的子滤波器都是基于Kalman滤波的,它要求知道精确的噪声统计特性,然而在许多情况下噪声信号的统计特性是未知的,只能得到噪声信号的近似模型,这在一定程度上降低了IMM算法的跟踪精度.基于以上问题,将H∞滤波算法应用于IMM算法的滤波过程.H∞滤波对干扰信号的统计特性不作任何假设,与Kalman滤波相比,H∞滤波器对噪声形式的不确定性不太敏感,鲁棒性好.在跟踪过程中还引入了一种数值稳健的模型概率计算方法,能有效防止计算过程中出现数值溢出现象,提高了算法的可靠性.最后通过仿真实验,证明了算法的有效性.