被动式跟踪可观测性分析的非线性系统方法

目标的可观测性是被动式目标跟踪研究的基本问题，Ｆｏｇｅｌ－Ｇａｖｉｓｈ方法给出了Ｎ阶运动目标可观测性的充要条件，但Ｆ－Ｇ方法对目标运动仅适于写成多项式形式，采用非线性系统可观测性分析理论，可以给出形式完整的被动式跟踪可观测性充要条件，并可直接由运动目标的任意运动方程给出了可观测性判据，对一二阶运动目标本文给出了分析和判据，讨论了高阶系统的推广，研究还表明，尽管就大多数判据而言被动式目标跟踪的可观测  

仅有角测量的被动式机动目标跟踪

以往的被动式跟踪研究往往假定目标作匀速直线运动, 采用目标与跟踪站的相对距离和速度为状态变量, 因而相应的跟踪滤波器不能跟踪机动目标. 研究了仅有角测量的机动目标跟踪问题, 采用目标的位置、速度及加速度作为状态变量, 并对测量方程进行适当变换, 推导出一种伪线性机动目标自适应跟踪算法, 可用于单站或多站被动式机动目标跟踪. 大量的仿真研究表明了本算法的有效性, 其中多站跟踪比单站跟踪具有更高的精度、算法稳定性和快速收敛性.  

最小二乘被动式跟踪算法与仿真

在以Ｋａｌｍａｎ滤波为基础的各种被动式跟踪算法中，一直存在几个难题：初值敏感、估计有偏且对先验信息的强依赖性。本文根据目标－观测站的几何关系，导出了基于伪线性量测的最小二乘被动式跟踪算法，该算法可减少先验信息。ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟结果证明了本方法的有效性和正确性，本文同时给出了其他三种不同的被动式跟踪算法的仿真结果，并进行了简要分析