基于运动学的机载红外被动测距算法研究

建立了基于运动学模型的机载红外被动测距算法。在算法中,根据目标的方位和俯仰角度信息,利用状态预测滤波的方法来测量目标的距离,并结合卡尔曼滤波技术降低测距的误差。仿真分析表明:当机动时间达到20s的时候测距误差基本能控制在10%左右,随着机动时间的增加,误差变化率趋于稳定。该算法适用于机载红外搜索/跟踪系统对空中目标的被动测距。     

EM框架下实现被动测距的状态估计和参数学习

在红外成像跟踪系统中,通常仅能测量目标的角度信息,不能直接测量目标与观测站间的距离。研究了基于红外成像系统的被动测距技术,首先利用状态空间模型的分析方法建立被动测距的状态估计和参数学习的混合估计模型,然后介绍EM的基本原理和参数的最大似然估计。EM算法的E步利用粒子滤波和粒子平滑器来完成,实现被动测距的状态估计;M步利用梯度搜索的方法来求解参数。被动测距是一个带有未知参数的非线性系统的状态估计,文中利用状态估计与参数学习的状态空间模型来描述,并利用EM法来求解,为被动测距的求解提供了一条新的途径。模拟实验表明,基于粒子滤波和梯度搜索的EM方法能同时完成被动测距的状态估计和参数学习。     

冬季极端天气条件下被动测距实验

氧气吸收率是利用氧气A吸收带进行被动测距技术计算的核心,为研究冬季极端天气条件对目标氧气吸收率计算及测距精度的影响,在降雪和雾霾天气条件下进行了被动测距实验。采用1000 W卤钨灯作为目标光源,分辨率为1 nm的高光谱成像仪作为测量设备,对水平方向距离550 m处的卤钨灯进行了测距实验。利用相关K分布法建立的氧气吸收率与路径的关系模型及实验测得的目标氧气吸收率,解算了目标距离。结果表明:冬季极端天气影响目标氧气吸收率的测量精度,导致利用所建模型解算的距离与真实距离误差大;通过背景消除后,测距误差变小,雾霾天气测距误差为8.36%,降雪天气测距误差为5.45%。背景消除可以提高目标氧气吸收率的测量精度,进而提高冬季极端天气条件下的测距精度。     

被动测距的可观测性分析和滤波方法

首先建立运动单站被动测距的数学模型,然后分析被动测距的可观测性,并针对实际应用提出了相应的滤波估计方法.可观测性问题分析了具有不同运动特征的目标在仅有方位角和俯仰角测量时能计算位置坐标的充分条件,将被动测距归结为典型的间接测量问题.由于直接测量的方位角和俯仰角与位置坐标的关系构成非线性测量方程,利用离散状态空间模型的分析方法,将被动测距描述为非线性状态估计问题.推广卡尔曼滤波、粒子滤波是求解被动测距非线性状态估计的常用方法.模拟了实际的被动测距模型,并用推广卡尔曼滤波和粒子滤波方法估计目标的位置坐标序列.模拟实验表明:这两种方法在运动单站被动测距中是有效的.     

对运动目标的单站无源定位技术研究

实现对运动目标辐射源的单站无源定位是对新体制雷达对抗侦察系统的基本要求.固定单站通过测量角度、角速度和多普勒频率变化率可实现对运动目标的无源定位,该方法对角速度特别敏感,测量精度要求很高.为此,提出了一种利用波达方向、相位差变化率、载波频率及多普勒频率变化率的单站无源定位方法,结合某地面雷达对抗侦察系统,分析了其定位原理、测距误差和可观测性,给出了单次测距的计算机仿真结果和结论.仿真研究表明,通过增加相位差变化率信息降低了对角速度的高精度测量要求.     

基于连续测角的被动测距技术研究

在复杂的电子战环境中,为了精确定位目标,需要探测目标的距离.被动测距具有探测距离远、隐蔽性好、抗打击能力和生存能力强等特点.机载红外搜索跟踪系统(IRST)可以通过连续获取目标的角度数据估测目标的距离.基于这种连续测角的被动测距技术,建立了空间极坐标系下的测距模型,并对此模型的可观测性进行分析验证,然后通过选用滤波算法,进行仿真实验和飞行实验.实验结果表明.此测距方法收敛速度快,精度高达5%,具有很高的实用价值.     

卡尔曼滤波在被动目标跟踪系统中的应用

针对卡尔曼滤波方法在双观测站被动目标跟踪系统中的应用进行了研究。建立了双观测站被动跟踪系统的非线性滤波模型,通过扩展卡尔曼滤波方法在该非线性模型下的具体实现步骤。分析了目标通过不同角度向观测站袭来时,卡尔曼滤波算法对目标参数估计的精度,验证了扩展卡尔曼滤波方法在被动目标跟踪中的有效性。仿真结果表明,目标参数估计的精度与观测的目标方位角变化率有关,变化率越大,估计误差越小。     

粒子滤波器在运动单站被动测距中的应用

被动测距中直接测量的方位角、俯仰角与位置坐标的非线性函数组成测量方程.假设目标相对于观测站在三维空间中作匀速直线运动,建立了运动单站被动测距的状态转移方程.由测量方程和状态转移方程组成的动力学模型,将被动测距归结为典型的非线性状态估计问题.粒子滤波器利用Monte Carlo模拟计算状态的最优Bayesian估计,它适合于任何能用动力学系统概述的模型,状态估计精度不依赖于坐标初始假设值.模拟实验实现了粒子滤波在匀速运动观测站对匀速运动目标的被动测距,实验结果说明:粒子滤波器在被动测距中有重要的意义.     

距离和距离变化率跟踪系统的研制

日本电气公司(NEC)为东京大学的科学卫星研制了一种测距系统并为日本国家宇宙发展局正在研制一种距离和距离变化率跟踪系统。本文叙述这些系统主要分机的一些设计问题和其测试结果,试验表明,精度很高,测距精度为1.5米,而距离变化率精度为0.01米/秒。文中也分析了距离和距离变化率的各种测量误差源并且特别讨论了因压控振荡器的短期不稳定度而引起的距离变化率误差。     

一种提高脉冲雷达游标测距起始距离精度方法

具有游标测距功能的相参脉冲雷达可显著提高跟踪目标径向距离的随机误差测量精度,游标测距的精度与距离初值精度与距离增量精度有关,受距离初值精度的影响较大,距离初值的系统误差及随机误差都会作为游标距离的系统误差引入到游标测距中。文中结合游标测距原理及模型,提出了一种提高脉冲雷达游标测距距离初值精度的方法,理论分析和仿真结果表明,该方法可有效减少距离初值随机误差对游标测距精度的影响,提高了游标测距精度。     

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。     

基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法

为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF(Extended Kalman Filter)滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF(Unscented Kalman Filter)以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer-Rao下界。     

基于多级网格搜索的固定单站无源定位方法

针对扩展卡尔曼(EKF)类递推方法用于固定单站无源定位时存在依赖于初始值和不稳定性等缺点,本文提出了一种利用角度和频率变化率无源跟踪的网格搜索方法,只要网格取得足够密,最终估计趋近于全局最优的最小均方估计(MMSE).为了减少搜索的计算量,提出了利用多级搜索法将计算量控制在合理可实现的范围.仿真表明,该方法的滤波不受状态初值误差的影响,滤波收敛速度接近无初值误差时的EKF、修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVFKF)方法.     

运动单站无源定位中的坐标转换矩阵的分析

运动单站测角、角变化率无源定位中，观测方程和状态方程建立在不同坐标系中。本文引入一个坐标转换矩阵把状态向量在两个坐标系中的坐标联系起来，推导了坐标转换矩阵，计算出由平台姿态误差带来的坐标转换矩阵误差，并应用到跟踪滤波方程中，最后给出计算机仿真结果。     

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.     

基于距离参数化的双机时差递推定位方法

双机仅测时差定位系统具有系统结构简单、定位精度高的特点。对不当的滤波初始化易造成的扩展卡尔曼滤波器（EKF）的滤波发散问题,该文提出了一种基于时差测量的距离参数化（RP）方法。该方法利用时差得到一组滤波初始化值,结合EKF,提出了双机时差测量的距离参数化扩展卡尔曼滤波（RPEKF）递推定位方法。仿真结果表明,该文的定位...     

基于红外侦察告警系统的三站被动测距方法分析

介绍了红外侦察告警系统被动测距原理,针对双站被动测距方法的局限性,研究了三站被动测距方法.结合实际应用需要,分析了影响该测距算法测距精度的因素,并给出误差计算公式.给定条件下计算机仿真结果表明,三站被动测距具有很好的实用性,可实现对目标0° ～360°全方位高精度测距.     

一种利用相位差变化率的机载单站无源定位方法

利用空频域信息的无源定位对角速度测量要求较高,分析相位差变化率模型可知相 位差变化率对角速度具有明显的放大作用,将其应用于机载单站无源定位,建立新的无源测 距模型并进行误差分析。仿真实验表明：该方法减小了参数测量难度,定位误差主要受相位 差变化率和频率变化率影响,并随载机和目标相对速度的增大而减小,与原方法相比具有更 好的定位精度。     

虚源法辅助的高效波导不变量被动测距技术

针对水声通信网络节点拓扑结构测量需求,本文研究了基于波导不变量的高精度被动测距算法,为解决波导不变量法计算量大的问题,提出了一种虚源法辅助的高效率节点间距离测量算法。考虑到海水中的声速受海水的温度,盐度,深度等因素影响,故采用声速补偿方法得到更合适的声速,从而提高测距精度。仿真结果表明结合声速补偿的虚源法测距结果误差明显下降。在结合声速补偿虚源法缩小测距范围的基础下,波导不变量精确测距的计算量明显降低,同时测距结果精度也得到提高。从而得出结论,基于结合声速补偿虚源法的波导不变量被动测距技术可以在降低计算量的同时实现精确测距。      

基于MPF的惯性导航系统快速对准技术

针对目前应用于惯性导航系统初始对准中的扩展卡尔曼滤波存在对准精度低、时间长的缺点,提出一种基于模型预测滤波的快速对准技术。该方法将惯性器件测量误差视为模型误差使用MPF进行实时预测,并以此来修正惯性导航系统的平台误差角。这样,MPF不仅有效提高了平台误差角的估计精度,而且降低了系统状态变量的维数,大大缩短了初始对准时间。仿真结果表明,MPF在平台对准精度和快速性方面均明显优于EKF,初时对准时间仅是EKF的10%,而对准精度却高于EKF。