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系统模型和滤波算法是机动目标单站无源定位跟踪要解决的核心问题。文中采用截断正态概率模型和一种新型的滤波算法--容积卡尔曼滤波,对机动目标进行单站无源定位跟踪。针对目标突发机动的情况,借鉴强跟踪滤波器的思想,在滤波过程中引入时变渐消因子,提出了一种强跟踪容积卡尔曼滤波算法(Strong Tracking Cubature Kalman Filter,STCKF)。该算法利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,实现简单,估计精度高,并通过渐消因子自适应在线调节增益矩阵,增强了系统对突发机动的跟踪能力。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,STCKF算法在对一般机动目标进行跟踪时,性能与CKF算法相当,并优于传统的EKF算法。当目标突变大机动时,STCKF算法的滤波性能要高于EKF以及CKF算法。 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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综合利用到达方位角(DOA)和到达时间差(TDOA)等信息,建立单站无源定位系统的状态模型和观测模型,应用多维情形的二阶插值公式构造新型非线性滤波算法,而不需计算非线性函数的偏导,使得计算简化。仿真结果表明,用该算法可替代扩展卡尔曼滤波器(EKF)应用于单站无源定位中,能获得更为准确且收敛更快的定位结果。 相似文献
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单站无源定位跟踪是一个典型的非线性滤波问题,由于测量精度不高、初始误差较大等原因容易导致滤波算法定位精度低、收敛速度慢。本文将一种新型的滤波算法——容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)应用于单站无源定位领域,并将后向平滑滤波思想与CKF算法相结合,提出了一种后向平滑容积卡尔曼滤波算法(backward-smoothing CKF,BSCKF)。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,并采用后向平滑值进行递归滤波,具有更优非线性估计性能。仿真实验表明,与EKF、UKF和CKF算法相比,BSCKF算法定位精度更高、收敛速度更快。 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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被动测距的可观测性分析和滤波方法 总被引:3,自引:1,他引:2
首先建立运动单站被动测距的数学模型,然后分析被动测距的可观测性,并针对实际应用提出了相应的滤波估计方法.可观测性问题分析了具有不同运动特征的目标在仅有方位角和俯仰角测量时能计算位置坐标的充分条件,将被动测距归结为典型的间接测量问题.由于直接测量的方位角和俯仰角与位置坐标的关系构成非线性测量方程,利用离散状态空间模型的分析方法,将被动测距描述为非线性状态估计问题.推广卡尔曼滤波、粒子滤波是求解被动测距非线性状态估计的常用方法.模拟了实际的被动测距模型,并用推广卡尔曼滤波和粒子滤波方法估计目标的位置坐标序列.模拟实验表明:这两种方法在运动单站被动测距中是有效的. 相似文献
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一种改进的单站无源定位与跟踪算法 总被引:8,自引:0,他引:8
无源定位与跟踪技术有着广阔的应用前景。对于机动干扰源单站无源定位与跟踪,直角坐标系下一阶卡尔曼滤波算法容易发散,二阶卡尔曼滤波算法运算量大。针对这一不足,本文提出了在极坐标下建立状态方程和观测方程的卡尔曼滤波进行干扰源单站无源定位与跟踪。仿真实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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CDKF在GPS/SINS组合导航系统非线性模型中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
GPS/SINS组合导航系统模型的非线性会导致扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度降低。而中心差分卡尔曼滤波(CDKF)的新型非线性滤波方法,则利用插值公式对非线性系统的状态估计进行逼近,从而减小线性化误差对系统精度的影响。针对GPS/SINS导航系统的特点,建立了一种非线性误差模型,并将EKF与CDKF分别应用于组合导航系统模型中进行仿真比较。仿真结果表明,该算法简单易实现,且能满足系统在非线性模型下的导航要求,并具有较高的精度和收敛性。 相似文献