基于外辐射源的机动目标单站无源定位IMM算法

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     

基于外辐射源的机动目标单站无源定位IMM算法

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。     

对机动辐射源单站无源定位IMM算法

探讨了一种利用单个观测站对机动辐射源目标进行无源定位与跟踪的交互式多模型（IMM）算法。在该方法中，基于辐射源的信号到达时间（TOA）和信号到达方向（DOA）信息，可以实现单站无源定位，运用交互式多模型算法，可以适应目标的机动性。通过计算机仿真，验证了该方法的正确性和有效性。     

固定单站对机动目标无源定位IMM算法

本文探讨了一种基于目标的信号到达时间（ＴＯＡ）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交互式多模型算法，并详细分析了定位原理。通过计算机仿真，验证了其正确性与有效性。     

机动目标无源跟踪IMM-MKF算法

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。     

基于Singer模型的机动目标无源定位跟踪方法研究

对双站测向无源定位跟踪方法进行了研究,分析了双站交叉定位的基本原理,应用Singer模型和扩展卡尔曼滤波对三维空间中的机动目标无源定位跟踪问题进行了仿真分析.仿真结果表明,在假设的仿真条件下以及测向精度为1 mrad时,对机动目标定位跟踪的相对测距误差保持在1.5%以下,滤波跟踪效果良好,表明该方法对机动目标的无源定位跟踪是有效的,对工程应用有一定指导意义.     

多站无源定位系统中的机动目标跟踪算法

针对多站测向无源定位系统提出了一种杂波环境下机动目标的被动跟踪算法———ＣＭＩＭＭＰＤＦ算法。该算法首先用转换测量的卡尔曼滤波（ＣＭＫＦ）替代了传统的扩展卡尔曼滤波,克服了后者精度不高易发散的缺点,并将其结合交互多模型（ＩＭＭ）算法及概率数据关联（ＰＤＦ）算法,有效地完成了多站无源定位系统对杂波环境下机动目标的跟踪。仿真结果证明了该算法的有效性。     

机动目标单站无源定位中的测量更新CKF-IMM算法

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.     

基于中心差分的机动辐射源单站被动跟踪算法

针对机动辐射源的单站被动跟踪问题,结合中心差分滤波(central difference filter)方法,该文提出了一种基于中心差分的交互多模型(IMM)机动目标跟踪算法,无需计算基于EKF(Extended Kalman Filter)方法所需的Jacobian矩阵,易于实现。将传统IMM算法中协方差的传递改造为平方根滤波形式,数值稳定性更好。将该算法应用到联合利用径向加速度和角度信息的单站定位系统,与基于EKF的IMM算法和基于UT(Unscented Transformation)的IMM算法仿真比较表明,该文算法和基于UT的IMM算法性能相当,比基于EKF的算法具有更高的跟踪精度。     

机动目标在三维Jerk模型下的无源跟踪

针对当前运动目标跟踪模型多数限制在两维平面内或者是假设条件下的三维空间的特殊平面内,为了对空中目标,特别是低空目标无源跟踪,提出利用jerk模型对空中目标建模的思想,并推导出了离散的状态方程,最后以距离、方向角和俯仰角为观测量,建立观测方程。通过计算机仿真,比较跟踪轨迹和真实轨迹,可以看出jerk模型适合于空中目标无源跟踪？     

对机动目标单站无源定位的最大似然估计

研究了基于目标的信号到达方向和信号到达时问差信息，利用单个固定的无源侦察站，通过最大似然估计方法对机动目标进行定位的问题。首先建立了机动目标模型与观测方程，然后详细推导了定位算法，并进行了仿真实验。仿真结果表明，该方法具有定位精度高、算法稳定等优点。     

适于无源阵列跟踪机动目标的IMM-PF算法

针对无源阵列对机动目标跟踪效果较差的问题,在融合交互式多模型和粒子滤波方法的基础上,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法.该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题.各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象.与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了新算法的正确性和有效性.     

采用多速率多模型交互实现机动目标的全速率跟踪

多速率模型通过对原始测量结果和目标运动模型进行多分辨分解实现目标高精度跟踪.多模型交互方法则采用一个马尔科夫链控制多个模型交互实现机动目标跟踪.本文给出了一种采用多速率多模型交互方式实现机动目标全速率跟踪的方法,它通过交织多次滤波结果使得跟踪能同时保证高精度和全速率.仿真结果及分析说明了该方法较传统的全速率多模型交互算法获得了更好的跟踪效果.     

杂波环境下被动多传感器机动目标跟踪新算法

针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。 在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。     

机动目标跟踪的一种模糊算法

研究了模糊交互多模型算法（FIMM）和基于当前统计模型（CS）的自适应滤波算法,提出了一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法（CSFIMM）。该算法克服了模糊交互多模型算法精度较低和当前统计模型自适应滤波器方差调整有限的缺点。通过仿真,对所提出的算法和交互多模型（IMM）算法以及FIMM算法在估计精度和计算量两个方面进行了比较。     

用于机动目标跟踪的多模型算法进展

对多模型算法的发展过程进行了简单的回顾和评述,通过分析固定结构多模型算法的局限性,得出变结构多模型算法的使用时机。     

交互式多模型机动目标跟踪方法的仿真

分析和研究利用CV模型和CA模型交互、CV模型和Singer模型交互、CV模型和“当前”统计模型交互分别对单机动目标进行跟踪。通过大量的计算机模拟仿真，比较了不同的模型组合在各种参数情况下的滤波性能，并且比较其和卡尔曼滤波（Singer模型）性能的优劣性，得出了一些有意义的结论。     

一种提高雷达远距离机动目标精度的算法

在分析雷达对远距离机动目标跟踪速度精度要求和存在困难的基础上,提出了一种提高三坐标雷达速度估计精度的滤波算法。该算法将三维空间中目标的运动描述为切向和法向加速度机动的非线性状态方程,采用机动目标"当前"统计模型,建立了基于雷达三坐标测量的自适应扩展卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法可明显提高远距离目标机动段的速度精度。