对机动辐射源单站无源定位IMM算法

探讨了一种利用单个观测站对机动辐射源目标进行无源定位与跟踪的交互式多模型 (IMM)算法。在该方法中 ,基于辐射源的信号到达时间 (TOA )和信号到达方向 (DOA )信息 ,可以实现单站无源定位 ,运用交互式多模型算法 ,可以适应目标的机动性。通过计算机仿真 ,验证了该方法的正确性与有效性。

一种机动辐射源的单站无源定位跟踪滤波算法

基于辐射源的信号到达时间(TOA)及方位角信息,提出了一种利用单站对机动目标进行无源定位与跟踪的方法。根据机动目标跟踪及系统测量模型,将变维(VD)滤波算法和交互多模(IMM)滤波用于单站无源定位。给出了算法的模型和实现步骤。仿真结果表明:该法正确有效,滤波性能更好。

基于SRT-NUFFT的高速机动辐射源TDOA估计算法

高速机动辐射源被动定位中,目标辐射源的运动将导致积累峰值在距离维度和多普勒频率维度发生扩展和偏移,从而产生距离徙动和多普勒频率徙动,导致时差估计误差增大。针对此问题,提出一种基于序列反转变换和非均匀快速傅里叶变换的时差快速估计算法。首先对接收信号进行分时处理,人为划分出等效脉冲信号,利用序列反转变换校正距离徙动,在慢时间维进行非均匀傅里叶变换,从而将目标信号在对应时差处积累成峰值。该算法通过复数乘法、快速傅立叶变换、逆快速傅里叶变换、非均匀快速傅里叶变换运算快速实现,无需任何搜索过程。仿真实验结果表明,所提算法对高速机动辐射源的时差估计性能优于现有算法,且计算复杂度较低。

固定单站对机动红外辐射源的无源定位研究

文章在现有单站无源定位技术的基础上,介绍了一种根据红外辐射在大气中的传输特性,提出机动空中辐射源的单站无源定位方法,并且给出了它的EKF型的直接递推估计算法,通过计算机仿真验证了该方法的正确性及有效性,该方法可应用于抗低空突防和反隐身目标的空防系统中。

基于机动观测站和机动外辐射源的被动跟踪模型

围绕机动观测站和机动外辐射源的被动雷达(Passive Radar,PR)目标跟踪问题,提出了一种以到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)为目标观测量的被动跟踪模型,通过在同一观测间隔内顺次纠正外辐射源和目标的状态,减小了外辐射源定位误差对目标状态估计的影响。仿真分析了不同系统参数与目标跟踪精度之间的关系,证明了模型的有效性。

机动运动辐射源的单站无源定位自适应算法

利用目标到达角 (DOA)和到达时间 (TOA)作为测量数据 ,采用最优加权最小二乘估计和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法 ,通过加速度方差对滤波增益的修正 ,完成机动加速度方差自适应算法 ,实现了对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。计算机仿真验证了算法的有效性和可行性 。

DOA和TOA的单站无源定位可观测性分析

在现有单站无源定位技术的基础上,介绍了新的基于机动辐射源目标的DOA和TOA测量信息的单站无源定位的可观测性分析。此分析直接应用非线性系统的可观测性分析原理,得到了基于DOA和TOA测量信息的单站无源定位的可观测性条件,并对其进行了计算机仿真。与文献[1-2]相比,此可观测性分析更直观更简明。

单站无源定位修正协方差卡尔曼滤波算法

研究飞行目标定位问题,为有效躲避敌方攻击,利用辐射源目标的DOA和TOA测量信息,在现有的单站无源定位技术的基础上,提出了新的针对有机动加速度目标的单站无源定位修正协方差自适应卡尔曼滤波算法(MVAKF)。通过与伪线性自适应卡尔曼滤波算法(PLAKF)和克拉美-劳下限(CRLB)进行的计算机仿真分析比较,表明算法更接近CRLB,是对具有机动加速度目标定位精度较高的单站无源定位算法。仿真结果表明,算法具有较高的定位精度和定位跟踪性能,稳定性较高等优点,为定位跟踪的研究提供设计参考。

基于到达时间和多普勒频率的海战场无源跟踪模型

传统被动相干定位系统(PCLS)利用固定的观测站和外辐射源(IO)实现对目标的跟踪,而这种体制无法应用于真实的海战场环境。针对这种不足,提出了一种基于多个机动观测站和单一机动IO的PCLS目标跟踪模型。针对仅利用到达时间(TOA)的PCLS目标状态估计精度不足的问题,该模型以TOA和多普勒频率的联合测量信息为目标观测量,以信号到达角(AOA)为IO观测量,实现对目标和IO的同时跟踪。仿真结果证明了模型的有效性。