一种基于EPF滤波的三维单站无源定位算法研究

利用频率变化率、方位角及俯仰角信息,提出一种对固定辐射源的三维单站无源定位算法。该方法通过质点运动学原理,得出目标辐射源的位置,之后采用EPF滤波算法进行处理,对粗略定位结果进行修正和平滑,逐步估计出目标的位置。EPF(Extended Particle Filter)滤波是将EKF(Extended Kalman Filter)算法作为重要性函数的一种粒子滤波方法。仿真结果表明,基于EPF滤波的单站无源定位算法比传统的EKF滤波算法收敛更快、更稳定,滤波效果更好,定位精度更高,这对无源定位跟踪算法精度的提高和实际应用有很大的意义。

基于EPF滤波的三维单站无源定位算法

利用方位角及其变化率信息,提出了基于EPF滤波对固定辐射源的三维单站无源定位算法。该方法通过运动几何学原理,得出目标辐射源的位置,并采用EPF滤波算法加以处理,对粗略定位结果进行修正和平滑,逐步估计出目标的位置,来实现对辐射源目标的快速高精度无源定位。EPF滤波是将EKF算法作为重要性函数的一种粒子滤波方法。仿真结果表明,基于EPF滤波的单站无源定位算法与传统的EKF滤波算法相比,收敛更快、更稳定,滤波效果更好,定位精度更高。

地坐标意义下三维单站无源定位迭代算法

小样本定位基于等概率密度曲面给出定位椭球区域包含的概率,大样本定位给出了地坐标条件下三维广义最小二乘迭代定位。小样本定位理论上为大样本迭代定位提供一个较好的迭代初值,可大幅提高迭代定位收敛速度。从数值上分析了最小二乘迭代定位算法对静态目标的定位精度,同时还给出了广义最小二乘迭代算法对移动目标应用时的定位精度与移动速度之间的依赖关系,可为空对地侦察静态和普通移动目标进行精确无源定位。从数值模拟来看,本文给出的算法在定位精度和定位速度两大关键方面均具有实际应用价值。