一种基于网格搜索的联合跟踪算法

针对EKF类算法和UKF类算法存在的受观测精度和初始误差影响较大的问题,提出一种利用空频域信息的联合跟踪算法。该算法利用多级网格搜索算法进行初始值捕获,并将得到的初始值代入基于超球体采样的简化UKF算法中,对目标辐射源进行跟踪。最后通过仿真实验验证了该算法的性能。

一种利用空频域信息的固定单站被动跟踪方法

利用空频域信息的固定单站无源定位与跟踪系统面临着可观测性弱、初始误差大的问题,跟踪算法的稳定性和收敛速度显得尤为关键.为此,提出了一种利用空频域信息的固定单站被动目标跟踪方法(MLGS).通过对网格的多级搜索,在保证估计分辨率的同时,减少了运算量.与现有方法如EKF、MVEKF和UKF等相比,该方法不依赖于初始状态误差,且不受线性化误差的影响,只要合理选择网格和搜索次数,就可以获得趋近于全局最优的最小均方估计.仿真实验结果表明:该方法在初始距离误差较大情况下其收敛速度明显优于其他方法,且收敛后的精度基本保持恒定;在进行搜索时无需指定初值.