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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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扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
扩展卡尔曼滤波在非平稳矢量信号和噪声环境下具有广泛的应用,针对机动目标运动模型的特点,采用基于扩展卡尔曼滤波的算法对运动目标进行跟踪处理,该算法首先建立了运动目标的状态模型和观测模型,然后对观测数据进行滤波和误差估计处理,最后通过计算机的蒙特卡洛仿真得到了滤波轨迹和运动目标的距离和角度误差,仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波算法具有很好的目标跟踪性能. 相似文献
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机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型.然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点.利用虚拟噪声技术,提出了适合于红外搜索跟踪系统被动定位的自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法实时地估计了虚拟噪声的统计特性,减小了线性化误差,提高了非线性滤波的精度。仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应扩展卡尔曼滤波对目标距离和速度的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,此算法具有很高的工程应用价值。 相似文献
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联合角度(DOA)信息和时差(TDOA)信息对运动目标进行多站无源定位实质上是一种非线性估计问题。文章基于DOA和TDOA信息,提出了二种多站对三维空间目标进行定位跟踪的修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,文中分别推导了角度观测方程和时差观测方程的修正增益函数。计算机仿真表明该算法的定位精度和稳健性能均要高于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。 相似文献
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IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法 总被引:8,自引:0,他引:8
该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。 相似文献
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王鼎 《电子信息对抗技术》2008,23(5)
针对基于外辐射源的固定单站无源定位问题,给出了一种对运动目标进行定位跟踪的改进型滤波算法。文中首先建立目标角度信息、直达波与散射波的时间差信息以及多普勒频移信息的观测方程,并推导了每个观测方程的修正增益函数,然后利用多个时刻的观测值扩充了观测方程,从而给出了一种基于扩充观测方程的修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法。经过计算机仿真验证,该算法可以提高定位精度,并能有效地抑制滤波发散。 相似文献
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固定单站对运动辐射源的无源定位 总被引:1,自引:0,他引:1
固定单站对运动辐射源的无源定位是电子战领域的一个新课题。传统方法主要是利用到达方位角(DOA)信息对辐射源进行测向交叉定位,但由于该方法对测角精度的敏感性,仅利用DOA信息会导致定位精度低、算法收敛时间长等不良后果;文章详细分析了三维运动辐射源的特点,建立了一个数学模型,并结合方位角变化率采用基于MGEKF的定位算法,进行单站定位,这种算法提高了对运动辐射源目标的定位精度。 相似文献
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在介绍了目前诸多单站定位方法后,探讨了干涉仪相差率测量条件下采用角跟踪方法实现辐射源单站定位的原理、方法,并结合测量误差的实际,通过EKF仿真证明该方法实现的收敛速度和误差容限都较好,最后总结了工程实施中可能需要注意的问题。 相似文献
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郭福成 《太赫兹科学与电子信息学报》2015,13(6):908-912
单个固定观测站在被动条件下接收运动辐射源信号的到达时间(TOA)和角度(DOA)实现对其跟踪定位,由于其系统隐蔽性好、布站机动灵活受到广泛关注。针对以往利用TOA差分和DOA跟踪定位稳定性和精确度较差的情况,提出一种在辐射源已知的固定重复周期条件下对TOA取模,再结合DOA信息实现对辐射源的扩展卡尔曼定位跟踪滤波方法。仿真表明,该方法可以达到克拉美-罗下限(CRLB),具有高的定位成功概率。 相似文献
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基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF(Extended Kalman Filter)滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF(Unscented Kalman Filter)以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer-Rao下界。 相似文献
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为利用无源固定单站对运动辐射源快速定位,将粒子滤波和UT(unscented transformation)应用于单站无源定位,给出了一种基于UT的角度约束采样混合粒子滤波无源定位算法,该算法从UKF滤波得到建议分布,从该建议分布采样时引入角度测量对状态变量的约束,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能.与EKF、UKF(unscented kalman filter)以及基于EKF的混合粒子滤波算法的仿真比较表明,本文算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差可以接近Cramer-Rao下界. 相似文献
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文章在现有单站无源定位技术的基础上,介绍了一种根据红外辐射在大气中的传输特
性,提出机动空中辐射源的单站无源定位方法,并且给出了它的EKF型的直接递推估计算法,通过计算机仿真验证了该方法的正确性及有效性,该方法可应用于抗低空突防和反隐身目标的空防系统中。 相似文献
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星历误差是导致同步三星时差定位系统定位误差的主要因素,该文针对传统差分校正算法在远离参考站区域对星历误差校正精度差的问题,提出一种基于虚拟参考站(VRS)的广域差分校正算法。首先证明两参考信号时差的差分残差近似为两参考站连线方向的线性函数;然后利用已有参考站的位置信息和参考信号的时差观测值,在目标辐射源位置处通过线性拟合构造一个VRS;最后将目标辐射源与VRS的时差观测值进行差分,从而实现对星历误差的高精度校正。仿真结果表明,相比传统差分校正算法,该方法可大范围消除星历误差对同步三星时差定位系统定位精度的影响,且定位精度可逼近CRLB。 相似文献