基于MPC-EKF的方位角及其变化率联合无源定位算法

考虑到单站测向无源定位具有定位速度慢、定位精度较低等缺点,这里在修正极坐标系(MPC)下利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对基于方位角及其变化率信息的单站无源定位与跟踪问题进行了研究,并在同一仿真环境下对利用方位角及其变化率信息和只利用方位角信息的目标跟踪结果进行了比较分析.由仿真结果可看出,在修正的极坐标系下利用方位角及其变化率信息具有更快的收敛速度和更高的跟踪精度.     

联合卡尔曼滤波在多传感器信息融合技术中的应用

多传感器信息融合技术在目标跟踪领域已经得到了广泛的应用,末制导融合技术是多传感器跟踪系统中的关键技术之一.本文运用联合卡尔曼滤波的先分散处理,再全局融合的思想,对主动雷达、红外传感器的数据融合问题进行了研究.仿真结果和实验表明,利用此方法可使雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果.     

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。     

捷联雷达导引头天线平台角稳定技术研究

针对传统速率陀螺平台在小型雷达导引头上应用的局限性,分析了捷联式天线平台系统特点。基于多级坐标变换,对捷联式天线平台角速度稳定算法进行了研究,且采用角度卡尔曼滤波和多普勒跟踪回路的信息估算出目标视线角速度。仿真结果表明,多级坐标变换算法能有效保持天线平台捷联稳定,采用卡尔曼滤波和多普勒跟踪回路的信息估算目标视线角速度精度高、计算量小。     

基于复合控制的雷达导引头伺服系统设计

为了提高雷达位置伺服系统的跟踪能力,以目标信息滤波为基础,设计了雷达导引头伺服控制系统。运用经典控制理论,设计了导引头稳定控制回路;运用角度卡尔曼滤波及多普勒跟踪回路的修正信息,通过引入机动目标的当前统计模型,估计出天线转动的控制指令,实现了角度跟踪的前馈控制。经6DOF仿真环境验证,该方法不仅能够消除目标加速度的稳态误差,同时能够改善导引头的角跟踪精度。     

基于两坐标雷达和红外传感器的融合目标跟踪算法

利用雷达和红外传感器的观测信息及目标运动的特征信息，改善系统对机动目标的跟踪性能；并在雷达无法主动开机的情况下，应用测向测时差定位法，处理机动目标的无源定位问题，在此基础上，应用数据融合技术进一步提高系统的定位与跟踪精度。     

基于CA模型的转换坐标卡尔曼滤波

文中根据雷达对空间中的匀加速运动目标的跟踪要求．在三维空间中采用了转换坐标卡尔曼滤波算法（CMKFA）,通过理论推导证明了当状态方程和测量方程满足一定条件时,转换坐标卡尔曼滤波算法是去偏转换测量值的线性无偏最小方差估计算法。在转换坐标卡尔曼滤波跟踪算法中．球坐标系下互相独立的观测噪声变换到直角坐标系下时将变成相关噪声,在解出此相关噪声的方差后即可按标准的卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪．仿真结果显示．该算法收敛迅速,精度可以满足雷达对空间机动目标的跟踪要求。     

单平台主/被动雷达制导异步数据融合算法研究

为改善主/被动雷达对目标的跟踪性能,在主/被动雷达双模制导模式下,对主/被动雷达的测量数据进行融合处理.由于主/被动雷达测量周期不同,导致主/被动雷达测量数据不同步,文中对于不同步的信息采用基于最小二乘法的时间配准方法,使之信息同步;对同步后的主/被动雷达数据采用带反馈的卡尔曼滤波算法,由于被动雷达仅测得目标的角度信息,而主动雷达可得到目标的角度和距离信息,本文将融合中心的状态估计和预测协方差反馈给被动雷达.仿真结果表明,融合中心能够实现对目标的状态估计,且反馈的利用可以明显改善局部传感器的估计精度,能够有效地减小系统动态误差.     

机动目标跟踪中自适应滤波算法的研究

文中对机动目标跟踪中的自适应滤波算法进行了研究,给出了一种适用于雷达导引头跟踪系统的修正的自适应卡尔曼滤波算法,通过全弹系统的数字仿真,对影响该算法滤波性能的各种因素进行了分析讨论.大量仿真结果表明该自适应滤波算法对于机动目标具有良好的跟踪性能和适应能力.     

雷达导引头最优控制问题研究

建立雷达导引头角跟踪控制数学模型,运用最优控制理论推导天线控制指令;基于机动目标当前统计模型,运用卡尔曼滤波及多普勒跟踪速度修正信息,估计出天线最优控制状态量;经仿真验证,设计方法不仅能够改善制导律输入精度,同时能够提高雷达导引头的响应性能.     

基于七维状态向量反向无迹卡尔曼滤波的弹道外推算法

针对弹道模型误差、参数估计误差以及外推距离过长导致定位精度低的问题,建立了基于七维状 态向量的反向无迹卡尔曼滤波外推算法。为精确建立状态模型,该算法将弹道系数作为状态参量,纳入滤波过程。采用无迹卡尔曼滤波算法,以提高非线性估计精度。此外,由于正向滤波外推距离长,模型误差积累大,该算法采用反向滤波处理,将雷达测得的首点作为滤波终点,通过4阶龙格-库塔方程外推炮位。仿真结果表明,该算法定位精度相较原算法提高约50%.     

一种基于圆阵测量的扩展卡尔曼滤波算法

为提高被动声定位系统的定位精度,本文提出了一种基于圆阵测量的扩展卡尔曼滤波算法,该算法首先对时延测量值进行预处理,以预处理直接作为卡尔曼滤波器测量方程的输入量,并利用台劳级数对非线性测量方程进行线性化。数值计算和仿真结果表明,该算法是较好的滤波、跟踪效果。     

微波交会对接雷达目标跟踪的卡尔曼滤波器设计

针对空间交会对接应用中追踪航天器对目标航天器的精密跟踪,采用三阶修正卡尔曼滤波器直接在球坐标系下对径向距离和径向速度进行联合跟踪,采用2个结构一致的二阶修正卡尔曼滤波器分别对俯仰角和俯仰角速度、方位角和方位角速度进行联合跟踪。提出一种状态噪声的实时估计算法,有效地解决了卡尔曼滤波应用中状态噪声的参数设计问题。仿真结果表明,本文设计的卡尔曼滤波器能够精确地跟踪目标航天器,同时具有较强的动态适应能力。     

弹箭滚转姿态地磁测角仪的卡尔曼滤波算法

为降低地磁测角仪测量地磁场矢量信息解算弹箭滚转姿态角误差,文中运用卡尔曼滤波算法对弹体滚转角进行估计.通过对火箭弹滚转角速度变化规律的分析,用二阶近似表达弹体滚转运动规律作为卡尔曼滤波算法的系统方程,以磁场强度与数字量输出之间的非线性关系作为卡尔曼滤波算法的量测模型.通过实验仿真分析结果表明,滤波所得弹体滚转角、滚转角速度精度满足弹道修正弹要求,可用于弹道修正弹药被动段的弹道控制.     

基于信息融合的分布式多舰无源定位算法

提出一种基于信息融合的分布式多舰无源定位算法,该算法通过属性关联和空间关联相结合的方法实现了多舰无源传感器的定位关联,并采用时变采样间隔的修正增益推广卡尔曼滤波器,用多条舰艇的舰载电子侦察设备对海上多个运动辐射源目标进行分布式纯方位跟踪融合。仿真结果表明：进行跟踪融合后的定位精度比单个舰艇的定位精度有了较大幅度的提高,受目前雷达侦察设备的测向精度比较低的限制,使得跟踪融合后不能达到很高的精度,但该精度可以满足海上导弹攻击的需求,导弹可以通过对一定范围内的目标进行搜捕达到精确打击的目的。该算法对海上慢速运动的舰艇辐射源进行纯方位跟踪有较好的稳定性和可满足要求的定位精度,能够满足工程应用的要求。     

A New Filtering Algorithm Utilizing Radial Velocity Measurement

Pulse Doppler radar measurements consist of range, azimuth, elevation and radial velocity. Most of the radar tracking algorithms in engineering only utilize position measurement. The extended Kalman filter with radial velocity measureneut is presented, then a new filtering algorithm utilizing radial velocity measurement is proposed to improve tracking results and the theoretical analysis is also given. Simulation results of the new algorithm, converted measurement Kalman filter, extended Kalman filter are compared. The effectiveness of the new algorithm is verified by simulation results.     

混合噪声条件下的目标被动定位算法

为提高被动传感器观测噪声为含时变有色噪声、跳变噪声的混合噪声时容积卡尔曼滤波（CKF）算法的滤波精度和稳定性,提出一种自适应容积卡尔曼滤波（ACKF）算法。在ACKF算法中,在基本CKF算法基础上,采用观测重构、待定系数去相关方法,推导得到有色噪声条件下的容积卡尔曼滤波算法。针对时变有色噪声和跳变噪声导致滤波精度受损的问题,引入噪声方差在线修正及有害观测剔除的思想,进行了ACKF算法设计。仿真结果表明,与基本CKF算法相比,ACKF算法在x轴、y轴、z轴3个方向得到的被动定位精度分别提升了24.75％、32.57％和28.48％,具有更高的滤波稳定性和精度。     

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。     

基于收敛方差跟踪的水下目标运动分析

水下目标的被动跟踪由于隐蔽性好, 有着很强的需求背景。本文提出了基于收敛方差跟踪的水下目标运动分析算法, 由于采用方位频率Kalman滤波, 可以得到速度渐近无偏估计, 利用速度估计值对目标位置初值进行线性估计, 进而估计目标运动状态, 采用该方法可以有效消除直接应用伪线性Kalman滤波算法引起的初值偏差, 仿真结果表明, 该方法对目标运动要素具有良好的估计性能。