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三维机动辐射源的单站无源跟踪方法 总被引:10,自引:0,他引:10
针对单站无源定位中对于机动辐射源利用角度及其变化率能否定位的问题,引入雷达对机动目标跟踪的多级噪声自适应(ANL)法和交互多模(IMM)方法,以及机动目标运动模型如Singer模型、匀加速模型等,研究并提出了两种对机动辐射源利用角度及其变化率进行单站无源跟踪方法。通过计算机数字仿真表明,在满足定位可观测条件的前提下,对机动辐射源仅仅利用角度及其变化率是可以定位的,其中IMM方法具有比较优秀的性能。 相似文献
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为提高运动多站对机动目标的无源跟踪性能,提出了一种新的基于交互式多模型-边缘化卡尔曼滤波(IMM-MKF)的机动目标跟踪算法。该算法将交互式多模型(IMM)结构和边缘化卡尔曼滤波(MKF)结合,利用MKF算法对每个模型进行滤波,对滤波结果进行交互作用来得到跟踪结果。以只测角机动目标跟踪为例对所提算法进行仿真分析,仿真结果表明,相对于采用扩展卡尔曼滤波(EKF)、不敏卡尔曼滤波(UKF)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法的典型交互式多模型算法,所提算法具有更好的跟踪性能。 相似文献
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对多目标机动辐射源的无源定位跟踪技术有着十分重要的理论价值和广泛的军事应用前景。分析研究了多机动目标跟踪定位的关键技术,研究结果表明,对多机动目标进行无源定位与跟踪是可行的,给出的方法是正确有效的。 相似文献
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探讨一种基于外辐射源的信号到达时间差 (TDOA)和信号到达方向 (DOA)信息 ,利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法。在建立目标机动模型与量测方程的基础上 ,运用交互式多模型 (IMM)算法 ,实现对机动目标进行定位与跟踪。通过计算机仿真 ,验证了该方法的正确性与有效性 相似文献
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机载单站对机动目标无源定位与跟踪 总被引:4,自引:2,他引:2
机载无源探测定位技术是机载电子对抗中的一个重要的研究领域。针对空间机动目标,建立了机载单站无源定位的三维模型。基于传统测量相位差变化率的方法,增加了多普勒及其变化率信息,探讨了其定位原理,重新推导了定位公式;给出了其中的预处理过程和系统状态方程,并引入了可调白噪声UKF滤波算法以提高对机动目标的跟踪定位精度和收敛速度。通过计算机仿真,验证了该方法的正确性及有效性。 相似文献
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研究了三维情况下IMM算法在无源时差定位系统中的应用。由于CV和Singer模型及CT模型状态变量维数不一致,导致IMM算法中数据无法有效地交互与融合。文中对CV和CT模型进行扩维改进,找到适合对三维机动目标进行跟踪的CV—Singer模型.通过与CV—nCT模型的跟踪效果仿真比较验证了其优越性。 相似文献
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机动目标单站无源定位是一个典型的非线性滤波问题,将一种新型的滤波算法——容积卡尔曼滤波(CKF)应用于IMM算法之中.为进一步提高定位跟踪精度,提出了一种测量更新CKF-IMM算法.该算法利用马尔科夫过程控制子模型间的切换,并采用CKF算法对各模型进行滤波,然后将每个滤波器的输出状态进行概率加权求和,最后对融合状态再进行一次非线性测量更新.结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,与传统的EKF-IMM和UKF-IMM算法相比,CKF-IMM算法的估计误差更小、定位精度更高;而测量更新CKF-IMM算法较CKF-IMM算法可进一步提高定位跟踪精度. 相似文献
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针对交互式多模型(IMM)算法计算量大、模型切换时性能不佳的特点,提出了一种新的机动目标跟踪算法——方差模型概率(Variance Model Probability,VMP)算法。该算法结合多模型思想,利用当前量测残差在线推导模型方差,自适应调整模型概率。模型概率大小与方差成反比,滤波输出为各模型加权和。为减小量测噪声引起的误差影响,在设定的时间窗内求方差平均值。仿真结果表明,VMP算法不仅性能优于交互式多模型算法,同时也减少了计算量,提高了费效比。 相似文献
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基于IMMCKF的机动目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非线性机动目标跟踪中滤波器易发散、跟踪精度低等问题,将容积卡尔曼滤波器(CKF)引入到交互式多模型算法(IMM)中,设计了交互式多模型容积卡尔曼滤波算法(IMMCKF)。该算法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,利用CKF滤波器对每个模型进行滤波,将各滤波器状态输出的概率加权融合作为IMMCKF的输出。仿真结果表明,与IMMUKF算法相比,IMMCKF算法跟踪精度更高,模型切换速度更快,计算量更小,该算法具有重要的工程应用价值。 相似文献
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针对机动目标的跟踪问题,提出一种结合自适应匀速(Constant Acceleration,CA)模型和波形调度的平方根容积卡尔曼滤波(Square-Root Cubature Kalman Filter,SCKF)算法.在CA模型的基础上,通过构建Jerk分量与速度、加速度的近似关系,使得状态过程噪声与滤波器输出的状态协方差矩阵相联系,以实现模型的自适应调整.另外,利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)旋转发射波形的模糊函数,使得量测误差椭圆与滤波算法中的状态预测误差椭圆正交,得到最优的发射波形,以从数据处理和信号处理两方面共同提升系统的跟踪性能.仿真结果表明,相比于基于改进当前统计(current statistical,CS)模型的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法、基于CS模型的SCKF算法、基于CA模型的SCKF算法和交互式多模型(IMM)SCKF算法,所提算法结构简单且跟踪精度更高. 相似文献
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针对机动目标跟踪问题,提出了一种IMM-RDCKF算法。首先充分利用量测方程中只有部分状态变量是非线性的特点,对于非线性的量测方程采用降维滤波方法,可以在保障跟踪精度条件下减小计算量。其次,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时估计,提高了模型匹配概率。再次,滤波过程中由于误差累积可能导致协方差矩阵失去正定性,对算法进行了优化,确保了滤波过程中协方差矩阵的正定性,提高了算法稳定性。Monte-Carlo仿真结果表明,与CKF算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,计算效率提高了一倍。 相似文献