基于方位频率测量的水下被动目标运动分析及其特性研究

探讨了水下三维情形的被动 TMA(目标运动分析 )问题。以被动声纳容易测得的方位角、俯仰角和频率的数据量测为依据 ,在充分考虑水下复杂环境的前题下 ,首先建立动态系统模型 ,并验证了系统的可测性。然后采用伪线性估计和最大似然估计方法来研究它的 TMA问题。计算机仿真结果表明 :采用伪线性估计和最大似然估计方法均能实现水下被动 TMA。且随着测量数据的不断增加 ,定位误差椭圆不断缩小 ,伪线性估计的误差曲线向 CRB界逼近。该方法也适合于已知确定深度的三维情形及目标与本舰在同一平面的二维情形等情况。

基于方位频率测量的水下被动目标运动分析算法

根据被动观测器所测得的目标方位和多普勒频率信息,通过对新息的伪线性处理,建立了系统线性的状态方程和观测方程,并推导出修正的扩展卡尔曼滤波递推公式,从而对目标的运动状态进行估计。通过蒙特卡罗仿真表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,可应用于远距离的水下被动目标运动分析。

等速直线运动单观测站纯方位目标运动分析

对等速直线运动单观测站纯方位目标运动分析问题进行了探讨,对目标的部分可观测参数建立了基于最小 二乘形式的拟线性算法,仿真表明该算法具有良好的稳定性。

纯方位目标运动分析可测性研究

纯方位被动目标运动分析在理论上和实际上均有许多应用 ,为了保证本艇有唯一的跟踪 ,必须研究目标运动分析的可测性问题。文章利用线性代数的基本方法 ,获得了一个新的可测性准则 ,随后应用在经典的目标运动分析问题中 ,研究表明 ,该方法是切实有效的。

纯方位目标运动分析的一种“检测前跟踪”技术

被动检测中,当目标信噪比较低时,传统的波束形成估计目标方向有较大的误差,为此我们提出一种改进的检测前跟踪技术,即直接对波束输出的方位-功率图序列做运动分析。对目标所有可能的运动路径进行时间积分,理论上与目标真实轨迹最靠近的路径将获得最大的功率累积量。本文结合纯方位目标运动分析的规律,以不降低检测性能为前提,开发了一种简化的路径搜索策略。在计算机仿真实验中,也证实了该简化搜索策略使得运算量至少降低了两个数量级。

方位和径向速度联合的浅海目标运动分析方法

提出了一种利用目标方位和径向速度联合的浅海目标运动分析方法。该方法克服了传统纯方位目标运动分析方法要求观测站机动的局限性。将浅海传播条件下径向速度的宽带和窄带估计结果与目标方位相结合,利用卡尔曼滤波原理得到了一种目标跟踪定位方法。仿真结果表明,在观测站非机动和低信噪比情况下,该方法利用单个观测站即能够对宽带或窄带的运动目标进行准确地跟踪定位。利用1996年5月的实验数据对算法性能进行了验证,估计结果与真实目标距离符合较好,距离跟踪误差在10%以内。

基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析

研究了基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析原理及方法,建立了基于水声传感器网络的目标运动分析模型。在此基础上,讨论了模型中多维非线性估计问题,提出了一种基于传感器网络新的水下目标运动分析方法。该方法采用改进的粒子滤波EKF-PF(扩展卡尔曼-粒子滤波)算法实现,并与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)算法进行了比较。通过Monte Carlo仿真分析,表明基于水声传感器网络的目标运动分析方法充分利用了网络的优势和当前测量信息。这种方法对水下目标运动状态估计时,不仅降低了计算量而且表现出较高的估计精度。所得结论为水下传感器网络进行目标被动定位提供了参考。

线性等式约束下的纯方位目标运动分析

对于匀速直线运动的声源目标,为了缩短解算目标运动要素的时间,提高解算目标运动要素的精度,本文利用距离特征量导出了不同时刻间的目标距离关系,并将该距离关系转化为状态变量的两种线性约束,即硬约束和软约束。结合伪线性法,给出了两种改进的Kalman滤波算法,在理论上证明了硬约束条件下的状态估计优于软约束条件下的状态估计,软约束条件下的状态估计优于无约束条件下的状态估计。数值模拟和实验验证表明了新方法的可行性和有效性,随着目标方位方差变大,新方法的收敛时间和精度越来越优于经典方法。

纯方位目标运动分析的自适应算法

基于 Lainiotis算法的基本原理 ,使用贝叶斯估计理论和半马尔科夫过程的概念 ,利用一组并行的、且是自适应加权的卡尔曼滤波器对纯方位目标运动分析问题进行求解 ,对本文算法与伪线性卡尔曼滤波算法的估计结果进行了比较 ,结果表明 ,这种估算方法在大的环境噪声、远距离和小目标速度等不利条件下仍具有较好的估计性能。

UKF算法在纯方位目标运动分析中的应用

针对传统算法在解决纯方位目标运动分析时存在的有偏、收敛速度慢或发散等不足,该文将无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用到纯方位目标运动分析中。由于UKF在处理非线性问题时表现良好,以及不需要计算Jacobian矩阵或Hessian矩阵,实现起来比较方便。根据无味变换的基本原理给出了滤波过程的具体计算步骤并进行了仿真计算。理论分析和仿真结果表明,UKF的性能相当于二阶高斯滤波器,它在纯方位目标运动分析中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于传统算法。

水下纯方位目标运动分析的UKF滤波算法

Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,在U变换(unscented transformation)的基础上,获得纯方位条件下的UKF算法。最后,针对水下纯方位目标运动建立系统模型并进行仿真,仿真结果表明,UKF的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF,还可避免计算烦琐的Jacobin矩阵或Hessian矩阵,给计算带来了极大的方便。

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.

纯方位两站协同目标运动分析算法研究

水下通信的实现,为纯方位目标运动分析提供了新的思路。本文提出了3种基于一次通信即能快速解算的纯方位两站协同TMA算法,并对算法的性能进行了分析和仿真。结果表明,由两站构成的协同TMA系统,克服了单站系统固有的缺陷,不仅能够解决可观测性及可观测度方面的问题,同时还能得到更为理想的估计性能。

纯方位目标运动分析的无偏最小二乘估计算法研究

纯方位目标运动分析中的最小二乘估计算法往往存在有偏问题,而卡尔曼滤波算法或辅助变量法又存在滤波初值问题,选取不当容易发散.为此提出了一种新的无偏最小二乘估计算法,它通过将状态变量扩维,利用求解矩阵对最小特征值所对应的特征向量的方法,求取目标的运动参数.仿真表明,ULSE算法能够渐进地逼近方差下限CRLB,并且其滤波精度有所增加.

一种改进的纯方位目标运动分析方法研究

本文分析了观测目标初始方位的准确度对纯方位目标运动分析跟踪性能的重要影响。在此基础之上,基于匹配场处理思想提出一种改进的纯方位目标运动分析方法,该方法将目标的初始方位作为待估计量,在目标初始方位可能的空间内进行搜索,构成多个滤波器估计出不同目标初始方位下对应的目标运动参数,并分别推算出目标方位序列作为预测场,根据推算的目标方位序列与实际观测的目标方位序列的匹配性确定目标的实际初始方位,从而实现对目标速度、航向、初始距离、初始方位四要素的完整估计。仿真结果表明,本文方法能够有效提高纯方位目标运动分析方法的跟踪性能。

双基阵纯方位目标运动分析研究

研究了双基阵纯方位目标运动分析的基本原理和方法，提出了方位数据关联的迭代算法，进行了仿真实验．仿真结果表明，双基阵纯方位ＴＭＡ及数据关联方法不仅克服了单基阵纯方位ＴＭＡ需要本舰机动的限制，而且提高了参数估计算法的稳定性和精度，具有较好的工程应用前景．

纯方位目标运动分析的卡尔曼滤波算法

本文介绍了纯方位目标运动分析的卡尔曼滤波算法,利用Lyapunov稳定性理论,通过计算算法的稳定性度量值,对三种卡尔曼滤波算法的稳定性进行了分析讨论,并通过仿真计算对各方法的估计性能进行了比较。

舰炮距离方位法对运动目标计算精度分析

分析了距离方位法对运动目标射击的计算原理和射击诸元计算模型,通过仿真方法分析了参数误差对诸元计算的影响,并建立了参数误差影响射击诸元的计算模型。仿真结果表明:距离方位法计算参数中航迹向、对地航速和初始相对方位对诸元精度的影响较大,而初始相对距离的影响较小。其中航迹向和对地航速测量误差均值增大一倍,诸元误差达到相同大小所需的时间缩短一半;初始相对距离测量误差均值越大,诸元误差随推算时间而增加的幅度越大;初始相对方位测量误差与诸元误差呈正比关系。

多平台基于方位时延差的目标运动分析

以拖曳阵列与本舰所构成的声纳系统为例 ,从双平台观点考虑 ,利用对目标的两方位及时延的量测为依据 ,研究了该系统的目标运动分析 (targetmotionanalysis,TMA)问题。采用了最大似然估计、扩展Kalman滤波(EKF)方法 ,实现了对目标运动参数的估计 ,并给出了它们的Cramer Rao低界 (CRLB)。通过仿真考察了参数变化对估计精度的影响。仿真结果表明上述方法具有较高定位精度。该方法适合于主、被动形式的多平台系统 ,且容易实现。

纯方位目标运动分析四维状态的最小二乘模型及分析

建立了纯方位系统TMA四维状态的最小二乘模型,详细给出了非线性最小二乘算法的迭代公式,分析了非线性最小二乘模型、线性最小二乘模型可解的必要条件,以及非线性最小二乘模型与极大似然模型的等价性。