一种双站纯方位快速渐进无偏定位算法研究

针对多站无源定位中扩展卡尔曼滤波算法等递推类算法受初始状态影响大,滤波不稳定及将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,提出了一种新的双站纯方位快速渐进无偏定位算法。该算法将扩维伪测量方程的系数误差协方差矩阵引入约束条件,通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标状态估计值。仿真结果表明,该算法与EKF算法及最小二乘算法相比,定位性能更稳定,精度更高,在测量误差较大或者2个观测站测量误差不一致时优势更明显。     

Unobservable Problem of Target Tracking with Bearing-only Measurements in 3-dimensional Space

The bearings-only tracking （BOT） system is said to be observability if and only if the target motion parameters can be uniquely determined by noise-free bearing measurements. By utilizing the method of orthogonal vectors and charac- teristic of linear matrix equation, the problem of observability for BOT in noise-free bearings measurements from single ob- server is discussed based on the target and observer traveling in the 3-dimensional space. A proposition that BOT for target and observer traveling in the 3-dimenslonal space with constant acceleration remains unsolvable is presented and proved. By proving the proposition, it is also shown that some, motion parameter ratios of target can be estimated under certain condition satisfied by measurements and time samples. The proposition is extended to arbitrary rank of manoeuvre for the observer and the target, which BOT remains unobservable property while the rank of target manoeuvre is higher than that of the observer manoeuvre. The theoretical analysis of this paper provides the guidelines for how the observer trajectory should be formulated to avoid unobservable state for BOT in practice application.     

规避目标的纯方位被动跟踪

构造了基于笛卡耳曼滤波器的改进极坐标扩展卡尔曼跟踪滤波器。提出了应用于方位角测量的规避目标的跟踪算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验。仿真结果表明，该算法非常适合于规避目标的纯方位跟踪，具有很好的工程应用前景。     

纯方位单目标定位与跟踪的线性时变模型

给出了纯方位系统（第二类系统）单目标定位与跟踪的１种线性时变模型,讨论了它的 可测性．给出了滤波解、离散系统及其解析解．     

变周期RP-EKF时延纯方位角目标跟踪算法

针对声传感器纯方位目标跟踪应用,提出了一种基于静态多模型的距离参数化变周期扩展卡尔曼滤波算法,将时延影响转换为模型的可变周期,并通过参数在线估计的方法,估计该可变周期.距离参数化方法将整个距离空间分成若干个区间,分区间对距离进行估计,进而搜索出目标与观测平台之间的正确距离值.仿真结果表明变周期距离参数化扩展卡尔曼滤波算法能有效解决经典扩展卡尔曼滤波算法在纯方位角目标跟踪时可能出现的滤波发散现象,并能处理声音信号的传输时间延迟问题.     

基于非质点模型的纯方位解距离方法

目标距离是战场进行作战决策和武器使用时考虑的一个重要参数.在传统的二维被动跟踪系统基础上,将目标建模为椭圆刚体.论文借鉴修正极坐标(MPC)的思想,利用刚体目标的尺寸参数,建立目标的状态模型和测量模型.采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行解距离,为工程实现提供了可能性,并从不同的初始条件下分析了距离误差.Monte-Carlo仿真表明:在新的状态模型下利用UKF算法进行解距离,可以达到较高的精度.其中传感器与目标的相对速度和刚体目标的尺寸对距离解的精度影响较大.     

改进高斯混合粒子滤波被动目标跟踪算法

针对被动传感器跟踪系统非线性较强问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的被动传感器目标跟踪算法。该算法基于Sigma点卡曼滤波和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。然后结合遗传算法和EM算法来实现模型的降阶,克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点或可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在被动传感器跟踪领域,与传统粒子滤波、基于EM的高斯混合粒子滤波和基于贪心EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。     

海上运动辐射源单站纯方位无源定位分析

针对海上运动辐射源单站纯方位无源定位过程中辐射源运动参数对定位性能的影响进行分析,提出利用对目标的航向分析改进定位性能的方法,分析其性能改善程度及局限性。     

双站纯方位定位中相关问题研究

为了深入了解多站无源定位的机理进而提高其定位精度,对双站纯方位无源定位中的相关问题进行了理论分析。首先研究了影响双站定位性能的因素,指出只有当测量误差足够小及两传感器间夹角不接近 0和 π时,双站系统才具有无偏性并有可能达到一致性估计;其次,指出当过小和过大夹角相对于 0和 π而言具有相同的幅度时,过小夹角对定位精度的消极影响要大于过大夹角;最后,分析了两种定位误差协方差获取方法的等价性。仿真结果验证了对上述问题的分析,并指出本文结论可以应用到基于传感器管理的多站无源定位算法中。     

一种单星对同步轨道卫星的仅测角定位跟踪算法

针对中低轨卫星对同步轨道卫星定位时存在的可观测时间短等限制,结合同步轨道卫星轨道的特点,利用测角信息计算出距离信息。将距离信息与测角信息一起建立新的测量方程,进而提出一种新的基于J2000.0惯性系的单颗中低轨卫星对同步轨道卫星的扩展卡尔曼仅测角被动跟踪定轨方法,并对测量方程的变量和坐标转换给出了明确定义。仿真结果表明,该算法实现了单颗中低轨卫星对同步轨道卫星的仅测角被动跟踪定轨,若已获得被测星的先验知识,该算法收敛时间优于未引入距离信息的常规算法。