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基于单站无源定位技术研究基础,对相位差变化率定位原理进行了简要介绍,针对相位差变化率定位过程中相位模糊、定位时间长和定位精度低等问题,提出了一种基于MGEKF滤波算法的相位差变化率单站无源定位方法,该方法采用了相位差参数预处理和MGEKF定位滤波算法。经过仿真分析和外场试验验证表明:采用MGEKF定位滤波处理的相位差变化率无源定位方法,可以使单站定位速度和定位精度比传统的只测角定位法提高很多。 相似文献
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基于UKF的单站无源定位与跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
单站无源定位与跟踪系统观测方程的非线性性决定了定位与跟踪中必须采用非线性滤波技术.MGEKF等非线性滤波方法本质上都属于扩展卡尔曼滤波算法,都存在由于线性化误差而导致滤波器稳定性差等问题.基于unscented变换的UKF算法不存在线性化误差,具有更好的稳定性,但由于协方差估计不足,导致收敛速度较慢.该文基于UKF算法提出了一种迭代UKF(IUKF)算法,通过对状态和协方差的迭代估计,改善了UKF协方差估计不足的问题.仿真结果表明在不同的参数测量精度条件下,IUKF算法既保持了较好的稳定性又提高了算法的跟踪精度和收敛速度. 相似文献
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利用相位差变化率的机载无源定位跟踪改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决基于空频域信息的机载无源定位中高精度角速度参数难以获取的问题,论文利用相位差变化率对角速度的放大作用,通过2维相位干涉仪布局建立了一种新的无源定位观测模型,实现了对空中运动目标的定位。针对UKF(Unscented Kalman Filter)滤波中误差协方差矩阵负定导致滤波不稳定的问题,引入平方根UKF滤波算法并进行改进,采用简化球形分布的SSUT(Simplex Spherical distribution Unscented Transform)变换进行Sigma点采样,通过减少采样点个数减小了滤波的计算量。仿真表明:在较低的参数测量精度条件下,新观测模型位置和速度跟踪误差降低,采用改进的平方根UKF算法能够在保证稳定跟踪的同时,提高算法效率。 相似文献
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为实现切合实际的多运动平台对辐射源的无源定位,提出了基于WGS-84坐标系的双机纯角度交叉定位方法。推导了在各自平台坐标系下的视线(line-of-sight, LOS)到公共的WGS-84坐标系的旋转变换矩阵,然后应用空间两异面直线公垂线线段中点实现纯角度交叉定位;同时,利用一阶Taylor展开法,推导了误差经旋转变换和交叉定位等非线性变换后的协方差矩阵,并将其用于对多个单次定位估计的滤波,以提高算法定位精度。通过仿真,对影响定位精度的主要因素进行了深入分析,对比研究了单次定位和滤波定位性能,结果表明后者可明显改善精度,验证了该方法的有效性,得到的结论可指导实际运用。 相似文献
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介绍了单站相位差变化率无源定位原理.针对单站无源定位参数测量精度低、初始估计误差大引起的定位精度低,收敛速度慢的问题,引入平方根中心差分卡尔曼滤波(SRCDKF)算法.该算法使用协方差矩阵的平方根进行滤波估计,可以降低计算复杂度,保证数值稳定性.仿真结果表明,SRCDKF算法与扩展卡尔曼及其衍生滤波和无迹卡尔曼滤波等算法相比,其定位精度高、收敛速度快、数值稳定性佳,对工程应用具有一定的参考价值. 相似文献
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介绍了单站无源定位的原理以及基于频率信息的多普勒频率变化率测量,针对单站无源定位中对目标跟踪这样一个典型的非线性滤波问题,阐述了利用修正协方差的扩展卡尔曼滤波算法。 相似文献
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提出了一种近场方位和距离联合估计的无源定位算法.根据阵列信号协方差矩阵的Toeplitz特性,重构出只与信源方位角相关的近似远场协方差矩阵.对该协方差矩阵做子空间分解,通过方位估计的求根MUSIC算法得到对信源的方位角估计值;对信源距离的估计,定义了一种新的空间谱函数,仅通过一次一维搜索便可以得到所有距离谱峰;再将方位和距离配对进行简单的配对操作即完成信源的定位.最后通过计算机仿真验证了该算法的有效性. 相似文献
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多站无源跟踪量测方程非线性强,对跟踪算法的稳定性及精度提出了更高的要求。为实现稳定高精度跟踪,提出了新的基于边缘化卡尔曼滤波(MKF)的多机无源跟踪算法。该算法将非线性的量测方程表示为p阶Hermite多项式的加权和,将加权矩阵的先验分布建模为高斯过程,求得其后验分布后对其进行积分来消除加权矩阵的影响,最终可得对状态及其协方差矩阵估计的闭式解。以只测角跟踪为例对所提算法性能进行验证,仿真结果表明,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法、不敏卡尔曼滤波(UKF)算法及容积卡尔曼滤波(CKF)算法,所提算法具有更好的跟踪性能。 相似文献
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针对被动跟踪中常见的滤波发散、收敛速度慢和跟踪精度低等问题,研究了一种非线性系统的自适应推广卡尔曼滤波算法。该算法能够在线估计噪声的统计特性,动态补偿模型线性化误差,消减系统的观测误差。对其滤波理论及算法进行了研究与仿真,结果证实该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。 相似文献
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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。 相似文献
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基于SMSS-UKF的机载单站无源定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于机载单站无源定位中常用的扩展卡尔曼滤波具有近似线性方程的雅可比矩阵计算困难、不敏卡尔曼滤波(UKF)具有计算量较大的问题,提出了基于改进的变尺度最小斜度不敏卡尔曼滤波(SMSS-UKF)的机载单站无源定位算法,该方法采用最小斜度采样策略进行Sigma 点采样,减少Sigma点提高计算效率,利用变尺度不敏变换克服了采样点非局部效应问题。同时,针对大部分定位跟踪模型中状态方程为线性方程的特点,依据在线性状态方程情况下的贝叶斯理论,运用卡尔曼滤波状态预测的方法进行UKF的最优状态预测,使状态预测避免了不敏变换的数值近似误差和Sigma采样点计算的复杂性,提高了算法的运行效率和滤波精度。仿真实验的结果证明了SMSS-UKF滤波算法的有效性。 相似文献
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针对测距测角相对导航中测量噪声不可精确获知往往导致相对定位精度下降的问题,本文研究了基于自适应扩展卡尔曼滤波(EKF)的相对导航算法。利用泰勒级数展开对测量矩阵进行线性化处理,并利用自适应时变噪声估计方法对测量噪声方差阵进行动态估计,状态噪声方差阵通过惯导特性的先验值获得。仿真结果表明,基于自适应EKF的相对导航算法可获得高精度且连续平滑的相对定位信息,尤其在测量噪声发生变化时更是表现出良好的导航参数估计性能。 相似文献