有色噪声下基于总体最小二乘和卡尔曼滤波的无源定位方法

研究了有色量测噪声条件下存在系统误差时的单站纯方位角无源定位问题, 给出了一种新的迭代总体最小二乘Kalman滤波算法.该算法利用总体最小二乘法(TLS)进行无源定位,并通过有色量测噪声下的Kalman滤波对系统误差进行估计,将该滤波与TLS进行迭代,可有效抑制色噪声的干扰并大大减小系统误差对定位精度的影响,计算机仿真验证了该算法的有效性,且其性能优于文中其他几种算法.     

多站无源定位及其信号处理技术

结合目前日益复杂的电磁环境,深入研究了多站测角交叉定位和时差定位在定位体制、系统结构和信号处理上的一些基本问题和技术,并给出了一个时差定位信号处理系统的实例和实验结果。最后,针对未来无源定位的需求和可能的技术条件,探讨了无源定位技术的发展趋势。     

一种双平台无源定位去除虚假点的新方法

双平台无源定位系统中虚假定位点的排除是一个尚待解决的重要问题。针对这一问题,利用传感器测角精度作为一个门限,提出了一种新方法。该方法首先用最小二乘法求出目标位置的估计值,并算出该估计值相对于基准平台的俯仰角;其次算出该角度与基准平台实际俯仰角的差值并用该值和门限作比较,大于门限的看成虚假点排除。仿真结果表明,该方法能大大提高关联正确率。     

机动目标的多站无源定位延迟补偿算法

无源定位在目标跟踪领域的应用日益广泛,各测量站信息传输所带来的时间延迟对跟踪精度产生较大影响。基于卡尔曼滤波,设计了一种延迟补偿算法,对时间延迟所产生的跟踪误差进行补偿,以提高跟踪精度。同时,采用交互式多模型对目标的机动运动进行建模,以反映实际目标的运动特性。通过仿真验证了跟踪误差显著减小,证明了补偿算法的有效性。     

动目标精确定位自适应滤波算法研究

对于动目标的精确定位,常见的是应用数据融合技术来进行处理,文章应用自适应算法来处理目标的尤其是动目标的位置定位问题,应用基于加权最小二乘估计和卡尔曼滤波理论,建立目标运动的统计数学模型,在此基础上建立一种应用于目标位置定位的卡尔曼滤波算法,并给出了仿真曲线结果。     

递推最小二乘算法在新型无源探测系统中的应用

探讨了递推最小二乘算法在新型无源探测系统中的应用,这种算法是基于最小二乘算法提出的一种算法.用该算法联合自适应卡尔曼滤波算法对飞行目标定位,提高了实时性,减少了运算量.多次计算机仿真结果验证了算法的实时性和可靠性,精度较高.     

一种新的两站多目标无源定位与跟踪模型

为了改善两站无源定位与跟踪算法的性能,在研究了现有的无源定位与跟踪技术以及人的两只眼睛如何协同对目标定位和跟踪的基础上,设计了分辨信息生成与属性关联算法,结合方位数据关联算法和扩展卡尔曼滤波器,初步构建了相对完整的两站多目标无源定位与跟踪的智能仿生新模型,并对有效定位范围和误差分布进行了分析。初步的仿真试验证明该算法对目标数量和队形适应能力强,定位跟踪精度高,同时将计算量控制在较小的规模内。     

空地反辐射攻击无源定位方法研究

讨论了空地反辐射导弹(ARM)中应用的机载单站对固定辐射源的无源定位问题,采用方位角及其变化率和俯仰角的测量信息,建立状态模型和观测模型,运用EKF算法,实现了对雷达目标的定位与跟踪。Monte-Karlo仿真表明,观测器与目标距离在一定范围内变化时,随观测次数增加,两者的相对距离误差变化曲线收敛到一个较小的数值,说明载机观测器对目标的定位跟踪达到了较高的精度。     

机载单站无源定位技术分析

无源定位技术已经形成了多种成熟的方法, 分别应用于不同的目的和场合.分析了7种无源定位技术的原理和方法, 给出了定位模糊区和精度的结论, 并比较了各自的性能和特点.     

多部无源被动传感器交叉定位优化配置研究

研究了多部被动传感器交叉定位优化配置问题.在两部传感器与目标处于最优交会角时引入第三部传感器,通过数据压缩进行融合定位,并通过不敏变换消除非线性变换引入的误差.在定位模糊椭圆准则下给出了融合定位效果优于两部传感器交叉定位效果时第三部传感器的布局特点.得出的相关结论对多个被动传感器的优化配置及提高目标定位精度具有一定的实际意义.     

固定观测站对运动辐射源定位的IEKF算法及仿真

基于到达方位角(DOA)和到达时间差(DTOA)等观测信息,实现了单个固定观测站对运动辐射源无源定位和跟踪。为克服扩展卡尔曼滤波(EKF)算法线性化过程对预测误差放大,导致定位结果发散或不稳定的缺陷,引出了迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法。在获得某个预测值后,通过多次更新状态估计,使之逐渐拟合当前观测量,以提高目标状态估计的精度。仿真结果表明,在一定的观测误差条件下,IEKF算法比EKF算的定位跟踪收敛速度更快、精度更高。     

双基地声测被动定位算法研究与仿真

声测被动定位是声学监视技术的重要研究内容。为了对低空飞行目标进行定位,在单基地声测被动定位的基础上,研究了双基地声测被动定位方法,推导出了三种不同单基地估计参数情况下的双基地定位算法和定位方差。仿真表明,当声学基阵的时间延迟估计误差相同时,利用单基地的方位角和俯仰角进行双基地定位,其定位精度要明显优于利用单基地斜距与方位角或单基地斜距与俯仰角进行双基地定位的情况,而且采用不同的声学基阵对双基地定位精度也有一定的影响。该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定位。     

基于时延和迭代法的目标定位算法研究

针对普通被动声定位算法中声速发生变化时的情况,采用时延和迭代运算相结合的方法,进行目标定位.对定位误差进行了分析,并通过数值仿真,验证了算法的可行性.     

一种运动单站多普勒无源定位法

应用角度变化率的概念,通过对多普勒频移方程施加微分变换,给出了仅基于频差测量的多普勒变化率近似计算式。随后,基于连续多点探测的方式,利用相邻探测节点间多普勒变化率和切向速度的比值关系,由速度恒等式即可获得多普勒实时测距公式,随后再次利用多普勒变化率方程式即能直接解得目标的相对方位。     

一种改进的运动目标检测算法

提出一种改进的运动目标检测算法,首先将视频序列中的一整幅画面进行分割,对分割产生的每块图像进行连续检测,一旦检测到有变化,即提取运动目标。接着将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,由此提高运动目标检测的效果。     

星载光学图像系统目标定位算法研究

基于单线阵推扫式传感器的成像机理,利用卫星状态矢量和传感器姿态角,建立推扫式卫星遥感影像坐标与其地面点在地球坐标系的严格数学模型。以国内某卫星为参照,对某地区一景影像进行对地目标定位。试验表明,所建立的构像方程是正确的,在卫星遥感对地目标自动化定位及精确打击中有较好的应用前景。     

基于Kalman 滤波算法对运动目标射击研究

针对传统炮兵对运动目标射击时间长、精度低的问题,提出采用卡尔曼滤波对目标运动状态进行准确估计。分析卡尔曼滤波算法的特点,采用预测—更新的递推算法,以某装甲目标为例求取系统状态估计值,并对运动目标射击中的应用进行研究。仿真结果表明：该算法能对目标运动状态进行快速准确的估计,大大提高炮兵火力反应速度和射击精度,有效地提高炮兵作战效能。     

基于数据融合的双基阵被动定位算法的研究

为了对低空飞行目标进行定位,提出一种基于数据融合的双基阵声测被动定位方法,并对定位算法和误差进行了理论分析和数值仿真。该方法采用单基阵估计的目标方位结合双基阵阵间时间延迟的方法进行目标融合定位,充分利用了基阵间的相干性。仿真表明,该方法具有较高的定位精度。该研究成果可直接用于空中运动目标的定位,也适用于地面运动目标的定位,还可推广到多基阵的运动目标声测被动定位。     

单频网数字电视广播辐射源雷达目标定位算法

建立了基于单频网的数字电视广播辐射源雷达目标探测模型,分析了单频网外辐射源雷达存在的特殊问题及措施,提出了基于航迹关联和航迹同源映射的单频网外辐射源雷达目标定位算法,解决了由多个同频发射信号引起的目标定位模糊问题。由一个三发单收的单频网外辐射源雷达模型验证所提算法,仿真结果表明该算法有效地消除定位模糊。