基于平方根UKF的新型单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱,收敛速度慢,定位精度差等问题,在此采用综合利用相位差变化率、多普勒变化率对目标进行定位的方法。在此基础上,将一种新的非线性算法即平方根UKF算法应用单站无源定位中,计算机仿真表明在不同的参数测量精度条件下,新算法稳定性更高,收敛速度更快,定位精度更高。     

基于变化率的单站无源定位技术研究

针对传统的机载测向交叉定位收敛速度慢、定位精度低的问题,探讨了基于变化率测量的机载单站无源定位技术,分析了不同模型下测多普勒变化率、测角测相位差变化率和仅测相位差变化率无源定位的算法原理、性能和特点,对多普勒变化率、相位差和相位差变化率这些定位参数的测量和提取方法进行了说明,为变化率无源定位系统的设计和应用提供了理论依...     

基于相位差变化率的无源定位技术研究

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。     

基于相位差变化率的直升机载无源定位技术

针对直升机载无源定位系统不仅要求具有高的定位精度还需具有快的收敛速度,提出了一种基于相位差变化率的直升机载无源定位跟踪算法,仿真实验表明相对于传统的唯方向定位跟踪算法,本文所提的方法不仅定位精度更高,还具有更快的收敛速度,能够更好地适应直升机作战要求。     

测相位差变化率无源定位技术评述

测相位差变化，卒无源定位技术具有定位精度较高，定位速度较快等优势，在军事上具有较高的应用前景，可以应用于射频告警，获取目标位置情报，或引导武器攻击等。国内外对此技术都很重视，目前正在开展广泛研究和工程实现。文中对这一技术进行综合评述，介绍了测相位差变化率无源定位技术在国外的发展情况，重点介绍了该无源定位技术在国内的发展，包括这位模犁建证、定位性能分析、定位算法改进、相位差变化率测量、载机姿态变化的影响等。指出目前对该项技术研究存在的主要问题及进一步研究方向，这对后续的研究者将有参考作用。     

基于双天线单元的单站无源定位技术

传统相位差变化率单站无源定位技术是以方位和相位差变化率为观测量,建立观测方程,通过定位滤波算法递推计算出目标位置,由于测向系统受接收机通道幅相不一致性、平台自身姿态误差影响,较难实现高精度测向,从而影响定位精度和收敛时间,由于方位和相位差变化率参数分别通过独立天线阵测量得到,提出去掉测向天线阵,利用2个天线单元提取相位差变化率,仅利用相位差变化率为观测量,实现目标位置估计。该定位算法可有效减少系统硬件,简化定位运算过程,提高定位运算速度。     

基于相位差变化率的单站目标定位研究

单站目标定位是电子侦察中的一项重要任务。针对实际工程特点,提出了一种鲁棒的运动单站相位差变化率目标定位算法。通过测量目标信号的方位角和相位差,利用卡尔曼滤波模型计算相位差变化率并对目标进行测距定位,最后将多次的定位结果进行交互多模滤波融合,实现对目标的高精度定位。给出了计算相位差变化率的滤波模型、目标定位算法,以及交互多模滤波的融合定位过程。仿真实验中采用STK仿真软件生成单站平台的位置数据和目标信号入射方位角及相位差数据,分析了目标定位的效果及性能。最后给出了一些工程实践性的建议,具有一定的工程参考意义。     

基于SRCDKF的相位差变化率无源定位算法

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.     

基于UKF的单站无源定位算法

将一种适用于非线性系统的UKF应用于单站无源定位,并结合具体应用背景,对通常的UKF作了适当的改进。与推广卡尔曼滤波器(EKF)相比,UKF能更好解决量测模型非线性问题,滤波性能更好,而且UKF的计算量与EKF是同阶的。     

单站无源定位技术研究

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。     

基于UKF的单站无源定位与跟踪算法

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.     

单站无源定位技术研究

文中基于单个观测站观测所得的方位角和多普勒频率信息,在建立了状态转移矩阵和观测矩阵的基础上,通过最小二乘法,对辐射源进行无源定位。从仿真结果可知,基于方位角和多普勒频率的单站无源定位技术是可行的,且多普勒频率测量噪声标准差对均方根误差的影响相比方位角测量噪声标准差明显。     

基于差值定理的相位差变化率提取方法

当空中观测平台姿态扰动时,单站无源定位技术提高对目标定位精度的关键是：提取能充分反映平台姿态变化信息的相位差变化率和利用导航数据对平台姿态进行补偿。针对这种情况,本文提出了一种基于差值定理的相位差变化率提取新方法,较差分、卡尔曼滤波等传统相位差变化率提取方法,本文方法提取的相位差变化率数据含有更丰富的平台姿态变化信息,因而利用导航数据进行姿态补偿时效果更好,目标定位精度更高,仿真实验验证了本文方法的正确性。     

稳健的单站无源目标跟踪算法研究

无源定位与跟踪系统中面临着可观测性弱、初始误差大的问题,因此寻找一种稳健快速的跟踪算法显得尤为关键。本文在对现有跟踪算法进行分析和比较的基础上,提出一种IUKF(Improved Unscented Kalman Filter)算法,它通过对传统的UKF算法进行修正,改善了对状态滤波值和协方差的估计。与现有算法(如EKF,UKF)相比,新算法不仅适应能力强、稳定性高,而且收敛速度快、跟踪误差小,是一种稳健的无源目标跟踪算法,数值仿真和试验结果表明了算法的正确性和有效性。     

一种基于"当前"统计模型的机动辐射源单站无源定位方法

针对采用非线性较强的脉冲到达时间差、观测角等参数的固定单站对机动运动辐射源无源定位跟踪系统,提出了一种用"当前"统计模型对角速度建模,利用UKF滤波进行滤波,跟踪机动辐射源的定位方法.同时对非线性定位系统的可观测性进行了分析,得到了与辐射源作匀速运动相同的可观测条件.仿真结果表明,本文提出算法对固定单站在角速度变化的机动运动无源定位中跟踪效果更佳.     

对运动目标的单站无源定位技术研究

实现对运动目标辐射源的单站无源定位是对新体制雷达对抗侦察系统的基本要求.固定单站通过测量角度、角速度和多普勒频率变化率可实现对运动目标的无源定位,该方法对角速度特别敏感,测量精度要求很高.为此,提出了一种利用波达方向、相位差变化率、载波频率及多普勒频率变化率的单站无源定位方法,结合某地面雷达对抗侦察系统,分析了其定位原理、测距误差和可观测性,给出了单次测距的计算机仿真结果和结论.仿真研究表明,通过增加相位差变化率信息降低了对角速度的高精度测量要求.