分布式伪线性卡尔曼滤波纯方位跟踪

针对纯方位跟踪(BOT)的非线性滤波和距离可观测性较差问题,提出了一种新的分布式多传感器辅助变量伪线性卡尔曼滤波器(DM-IVPLKF)。该滤波器利用辅助变量伪线性卡尔曼滤波器(IVPLKF)独立处理目标测量值,通过偏差补偿伪线性卡尔曼滤波器(偏差补偿PLKF)解决由于量测向量与伪线性噪声相关而产生的偏差,将递归辅助变量估计方法嵌入偏差补偿PLKF中,对目标状态估计和协方差进行修正。所提算法利用多传感器最优信息融合准则,对目标状态进行融合估计。然后,推导了多传感器BOT的克拉默-拉奥下界(CRLB)。通过仿真实验,将所提算法与传统算法进行对比,仿真结果证明了所提算法具有较高的跟踪精度。

融合情报和主观信息的单舰纯方位跟踪算法

提出一种把情报信息和指挥员的主观信息加入修正增益推广卡尔曼滤波器的方法 ,用于单舰对海上运动舰艇辐射源进行纯方位跟踪 .计算机模拟结果表明 ,在情报和主观信息正确的情况下 。

UKF方法及其在方位跟踪问题中的应用

采用 UKF (Unscented Kalm an Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题。目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似 ,在每个更新过程中 ,采样点随着状态方程传播并随着非线性测量方程变换 ,由此不但得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度 ,而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明 ,U KF方法比传统的扩展卡尔曼滤波 (EKF)算法有更高的估计精度 ,并能有效地克服非线性严重时 。

用于纯方位跟踪的简化粒子滤波算法及其硬件实现

针对粒子滤波运算量大,硬件复杂性高的问题,该文提出了一种用于纯方位跟踪的简化粒子滤波算法,该算法引入了一种新的基于阈值的重采样方法,降低了硬件实现的复杂度。在算法研究的基础上,论文研究了基于FGPA的硬件电路实现方法,给出了系统的整体硬件结构及重采样/采样模块的实现方案,讨论了粒子滤波硬件实现的资源优化及时间优化问题。仿真结果表明,对于纯方位跟踪问题,该粒子滤波算法具有优于扩展Kalman滤波器(EKF)的性能;硬件电路实验表明,该滤波器可以实现对被动目标的纯方位跟踪,并具有比通用粒子滤波器较快的处理速度。

单矢量水听器的高分辨目标方位跟踪算法研究

根据单矢量水听器自身具有阵列流型的特点,提出了适用于对目标保持连续跟踪的空域预滤波MUSIC算法。通过调整滤波器通带中心角使其保持在目标估计方位角附近,可以消除滤波器通带中心角偏离目标真实方位角时传统预滤波MUSIC算法产生的目标方位估计误差。仿真结果表明,改进预滤波MUSIC算法可以减小甚至消除低信噪比情况下目标方位估计存在的较大误差。海试数据结果表明,阵元域MUSIC和改进预滤波MUSIC都可实现对单频脉冲信号和线性调频信号的目标方位估计,且估计结果与GPS舰位推算结果一致,但改进预滤波MUSIC算法主瓣更尖锐。对宽带航船噪声处理结果显示,改进预滤波MUSIC算法使单矢量水听器在存在目标干扰时的探测距离从2 km提升到了5 km,验证了改进预滤波MUSIC算法可实现弱目标情况下的高分辨目标方位跟踪。

基于约束的单舰纯方位跟踪算法

提出一种把运动目标舰艇的航速约束以及对陆地岛礁规避的约束加入修正增益推广卡尔曼滤波器的方法 ,对目标观测方程和目标状态方程分别进行修正 ,用于单舰对海上运动舰艇辐射源进行纯方位跟踪。航速约束可以当作输出为 0的增加的观测数据来处理 ;另外 ,根据当前估计的目标位置和航速 ,当下一个周期目标将航行到陆地岛礁或即将航行到陆地岛礁时 ,用规避因子矩阵来修正目标舰的航向和航速 ,以避免目标航行到陆地岛礁。计算机模拟结果表明 ,该方法能提高对海上运动舰艇辐射源的无源定位精度。

Unscented粒子滤波器及其在纯方位跟踪中的应用

为处理纯方位跟踪(BOT)中的非线性问题,提出了一种Unscented粒子滤波(UPF)跟踪方法。在使用Unscented变换的基础上,利用UPF来加入最新的观测量并产生非线性粒子滤波(PF)的建议分布。结合纯方位跟踪模型,推导了UPF应用的具体算法步骤,使用匀速运动和机动目标两个BOT仿真实例,与其它滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对于纯方位跟踪问题,UPF不仅解决了扩展卡尔曼滤波器的线性化损失难题,而且与PF等粒子滤波器相比,具有更高的跟踪精度。

基于双波段方位信息融合的单站纯方位跟踪

针对陆地固定观测器单站纯方位跟踪的精度不高、误差大,完全依靠被动的纯方位跟踪无法获得目标的唯一跟踪解这一问题,提出了一种纯方位跟踪信息融合方法。该方法利用方位信息确定目标速度和航向估计的基础上,采用最小二乘估计器,得到目标状态的唯一最小二乘估计,通过融合两组可见光和红外线两个波段的方位信息,综合激光测距仪的距离信息形成唯一跟踪解。仿真结果表明:该方法在信息融合中消除了纯方位跟踪估计偏差,是一个可行的方法。

纯方位跟踪问题研究及算法性能

针对纯方位跟踪系统的特点,对修正增益扩展卡尔曼滤波、伪线性滤波、基于无迹变换的卡尔曼滤波、修正球坐标系下的扩展卡尔曼滤波、直接对角度信息建模的卡尔曼滤波等被动目标跟踪算法予以详细的讨论,并在满足可比性的条件下,对各个跟踪算法进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,指出了修正增益扩展卡尔曼滤波的算法优势,对实际工程应用中算法选择问题提出了参考性建议。

太阳能任意方位跟踪系统设计

通过分析全国日照时数表得出:开环系统在太阳能光伏工程中效率不高而并不适合采用。为合理地利用太阳能,提高其跟踪效率而采用混合控制系统。文中着重分析了双轴跟踪的原理,提出了手动式方位角跟踪和自动式八方位高度角跟踪,引出了分级接收跟踪原理,设计了软件流程并和一套任意方位跟踪系统。运行结果表明,该系统能实现太阳光任意方位检测并迅速跟踪,有效降低系统运行功耗,减少机械结构损耗,跟踪精度可调,可望在太阳能光伏工程中获得应用。

编队目标的仅方位跟踪

编队目标跟踪是多目标跟踪领域中的一个特殊问题。一般认为,在巡航状态下编队中的所有目标以同样的速度和航向匀速运动。这一事实可以用来帮助目标跟踪器改善跟踪效果。给出了在仅方位测量条件下编队目标跟踪的3种模型:分开模型、耦合模型和协作模型。分开模型实质上是多个单目标的同时跟踪,与单目标跟踪没有区别;耦合模型是将多个目标的待估状态耦合成一个综合的目标状态,各目标的测量信息也是合在一起使用;协作模型则是利用跟踪效果好的目标的速度和航向解算结果来帮助跟踪效果差的目标。对这3种方法进行的理论和仿真比较分析的结果表明,协作模型更有优势。

一种基于扩展卡尔曼滤波的方位跟踪算法

介绍了基于扩展卡尔曼滤波的TACAN导航方位跟踪算法,并对该算法进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法在匀速运动和机动情况下,均具有良好的跟踪性能。

一种解决纯方位跟踪问题的新的最小二乘模型

对纯方位问题进行了描述,对解纯方位跟踪问题的传统最小二乘滤波方法进行了研究,并给出了具体的计算模型。通过拓展传统方法中待估计变量的维数和公式推导,提出了解决纯方位跟踪问题的一种新的最小二乘模型,并将其与传统的基于最小二乘原理的模型进行了分析与仿真比较。仿真结果表明,传统方法受初始方位误差的影响较大,新模型不受初始方位的影响,可作为传统计算方法的一种补充。

线性调频信号辐射源的唯方位跟踪

对宽带线性调频信号的方位角估计以及对这类信号辐射源单站跟踪问题进行了研究。算法通过对称阵元Wigner Ville分布 (WVD) ,建立了一种新颖的具有分维结构的空间时频分布数据模型 ,并利用Beamspace ESPRIT和子空间投影法估计信号瞬时频率向量和到达角。在到达角估计的基础上 ,针对在直角坐标系中利用扩展的卡尔曼滤波器的唯方位跟踪法不稳定问题 ,采用了修改的极坐标 ,实现了运动单站对运动辐射源的稳定和渐进无偏的定位与跟踪。

纯方位跟踪中最优轨线的影响因素分析

针对常加速目标跟踪的最优观测者轨迹问题,基于最优控制理论建立最优观测者轨迹的优化模型,然后运用解析法得到全局精度指标下常速率观测者最优航向的必要条件,通过仿真讨论目标加速度、观测者速率、目标与观测者的初始距离、目标航向对最优观测者轨迹的影响。仿真结果表明,当目标从近处以较小加速度作接近观测者的运动时,观测者的最优轨迹较光滑;为对常加速目标进行精确跟踪,观测者应沿最优轨迹作高速率的机动。

伪线性滤波在导弹纯方位跟踪中的应用

介绍伪线性卡尔曼滤波方法在导弹对目标进行纯方位跟踪中的应用 ,通过仿真证明了该方法在导弹对目标纯方位跟踪中的可行性 ;在对目标的纯方位跟踪时 ,导弹的机动轨迹是否最佳 (或接近最佳 )是很重要的 ,所以还对多种机动轨迹进行了分析 ,得出了导弹最佳机动的一般规则。

基于分布式信息融合的多舰纯方位跟踪

提出一种基于信息融合的分布式多舰纯方位跟踪算法 ,该算法采用时变采样间隔的修正增益推广卡尔曼滤波器 ,用多条舰艇的舰载电子侦察设备对海上多个运动辐射源目标进行分布式纯方位跟踪融合。计算机模拟结果表明 。

常加速目标纯方位跟踪最优观测者轨迹及仿真分析

针对常加速目标纯方位跟踪的最优观测者轨迹问题,基于最优控制理论建立了最优观测者轨迹的优化模型,运用解析法得到距离精度准则下常速率观测者最优航向的必要条件,并通过仿真讨论了目标加速度、观测者速率、目标与观测者的初始距离对最优观测者轨迹的影响。仿真结果表明,当目标加速度较小时,少量增加会提高对目标距离的估计精度,但最优轨迹的光滑度会降低;而当目标加速度较大时,为维护可观测性,观测者须进行强机动。

一种纯方位跟踪中的在线式伪线性算法

针对伪线性参数估计不能进行实时状态跟踪的问题,讨论了一种新的在线式的伪线性跟踪算法.对算法的实现过程进行了推导,并应用于纯方位目标的跟踪问题中.仿真结果表明,与传统累积形式的伪线性跟踪算法相比,该算法在保证一定精度的同时,能够降低每个估计时刻的计算量,减少计算占用的资源,是一种有效的算法.

快速Marginalized粒子滤波器在纯方位跟踪中的应用

为提高纯方位跟踪性能,降低粒子滤波方法的运算量,在原有Marginalized粒子滤波器(MPF)的基础上,对线性部分处理方法进行简化,提出了快速Marginalized粒子滤波器(FMPF),并结合纯方位跟踪模型,推导了FMPF应用的具体算法步骤,使用机动目标纯方位跟踪仿真实例,与其他滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和计算量。仿真结果表明,与标准粒子滤波器相比,FMPF可以提高线性部分的计算精度,同时减少MPF所需的计算量。