贝叶斯目标跟踪方法性能分析

目标跟踪中的一个核心部分就是滤波算法。经典的卡尔曼滤波算法对于具有高斯分布噪声的线性系统,可得系统状态的最小均方差估计,α-β-γ滤波器比卡尔曼滤波器计算量小且易于实现。基于贝叶斯滤波的目标跟踪原理,在线性高斯环境下对比分析了标准卡尔曼滤波器和α-β-γ滤波器的估计精度,并给出两种方法的适用条件。介绍了标准卡尔曼滤波器和α-β-γ滤波器的原理及算法实现,分别对匀速直线运动和匀加速直线运动的目标进行跟踪仿真分析。仿真表明,在高斯背景环境下,卡尔曼滤波器、α-β滤波器和α-β-γ滤波器都具有很好的跟踪精度和很强的实时性。     

悬挂式三维水声测量系统定位精度分析

通过对某型测量系统的实际测量数据进行的分析,估计了该系统的定位精度,为海上测量系统定位的精度估计提供了参考,同时还提出了可能的改进措施.     

一种水下多亮点目标模拟器的设计

以物理声学法为基础,推导了典型的多亮点水下目标回波的参数计算公式,利用MATLAB仿真验证了不同的入射角对该多亮点模型的影响,给出了水下目标回波的仿真结果。在此基础上,设计了基于线列阵的多亮点目标模拟系统的总体技术方案,提出了解决系统实时性等问题的具体办法。     

基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术

水下目标的被动跟踪技术在军事上具有重要的应用价值,为了解决基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术在实际应用中的问题,研究了几种适合于单、双观测站的水下目标被动跟踪算法.分别对伪线性估计算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法在不同参数情况下的性能进行了详细的仿真与分析.仿真结果表明,静止单观测站虽不能获得目标的完全观测,但是在具有一定先验信息的情况下,伪线性估计算法也可以实现对目标轨迹的估计;双观测站可以获得对目标的完全观测,并且在观测方程严重非线性的情况下,无迹卡尔曼滤波方法的性能要优于扩展卡尔曼滤波方法.仿真结果对工程应用具有重要的参考价值.     

UUV靶场试验非同步水下被动声学跟踪算法

在无人水下航行器（UUV）正式投入使用前,需要一系列的海上考核与验收,传统的合作式目标水下测量方法不利于远距离目标航行轨迹的监测。该文提出了一种新的靶场UUV水下跟踪方法,利用全球定位系统（GPS）确定初位置,并利用UUV上的固定连续声学发射频率信息,采用伪线性Kalm an滤波进行UUV运动状态参量估计,对UUV进行了跟踪,给出了运动状态跟踪算法,并进行了仿真研究,研究结果表明,该方法可以很好地跟踪水下UUV的运动轨迹。