弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter,CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter,...     

UKF及其在目标跟踪中的应用

在高斯噪声环境下,为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标跟踪.研究了无迹卡尔曼滤波估计方法,对采样策略进行了比例修正.通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明,与EKF相比较,UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力,算法实现简单.     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

基于MVEKF的空地反辐射导弹被动定位研究

采用捷联惯导系统的空地反辐射导弹在攻击过程中,容易因敌雷达突然关机而丢失目标,针对此问题,研究了新的抗目标雷达关机制导方法,该方法将修正极坐标系下的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法应用于目标雷达被动定位。仿真结果表明,与EKF算法相比,MVEKF算法是一种性能良好的滤波方法,可以用于解决空地反辐射导弹对目标雷达的被动定位问题。     

2种卡尔曼滤波算法的应用分析

将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和基于无味变换(UT)和标准卡尔曼滤波体系相结合的无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用于反辐射导弹抗雷达关机的技术中,并对其进行仿真分析.结果表明,UKF算法具有跟快的收敛性和具有更高的精度,并能有效克服非线性严重时出现的滤波发散的问题,较好地达到了反辐射导弹抗雷达关机的目的.     

组网雷达的改进粒子滤波算法

针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。     

基于MVEKF的单站无源定位跟踪方法研究

单站无源定位是电子战中的一项重要技术。采用基于到达方向(DOA)和到达时间差(TOA)测量信息,可以实现固定观测站对运动辐射源的无源定位和跟踪。讨论了扩展卡尔曼滤波(EKF)及其改进形式修正协方差的扩展卡尔曼滤波(MVEKF)2种算法的原理,指出了应用场合和适用条件,并运用EKF和MVEKF对无源定位进行滤波估计。通过仿真,说明了2种算法的有效性,并验证了MVEKF对定位性能的改善。     

微小型飞行器多传感器融合容积姿态估计北大核心

针对微机电系统(MEMs)陀螺仪精度低、噪声大且误差随时间累积的问题,扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化误差的问题和无迹卡尔曼滤波(UKF)时间耗费大的问题,提出了一种欧拉角容积卡尔曼滤波(CKF)姿态估计方法。建立了欧拉角姿态运动学模型,以姿态角为状态量、加速度计和磁强计输出解算得到的姿态角为观测量,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,实现了多传感器辅助的微小型飞行器(MAVs)CKF姿态估计方法。仿真结果表明:估计精度方面,CKF与UKF相当,优于EKF;滤波稳定性方面,CKF与UKF相当,显著优于EKF;时间耗费方面,CKF优于UKF。     

一种固定单站对运动辐射源的无源定位跟踪算法

首先提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法,该算法克服了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法的一些缺点。另外给出了两种将该算法和卡尔曼滤波算法结合的改进方法,可以获得更优的定位效果。计算机仿真结果证明了上述两种方法是正确的。     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

针对GPS/SINS深组合模型的U滤波及其运用

很多文献都证明了在解决非线性系统问题时,UKF(Unscented Kalman Filter)是比EKF(Extended Kalman Filter)更好的选择,但计算的复杂度限制了其运用。针对GPS/SINS深组合的模型提出了全新简化的U滤波算法UTCUKF(Ultra Tight Coupling Unscented Kalman Filter)。这是一种专门针对具有加性噪声、线性状态方程和非线性量测方程的系统设计的滤波器。首先介绍了GPS/SINS深组合系统在导航解算时的模型,然后针对模型具有加性噪声的特点运用AUKF(Additive Unscented Kalman Filter)对UKF进行了简化,为了实现UKF在GPS/SINS深组合系统中的实际运用,又由系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特征,进一步提出了UTCUKF,并做了分析和仿真。     

过载系数未知的反舰导弹跃升俯冲过程跟踪算法

针对反舰导弹跃升机动过程的跟踪中,过载系数未知导致跟踪模型与导弹实际运动的不匹配问题,对状态变量进行扩展,应用扩展卡尔曼滤波对过载系数实时估计,实现对跃升俯冲机动过程的跟踪。仿真结果表明,该算法可准确估计出过载系数,显著提高跟踪性能。     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

基于SRUKF仅测角导航的空间交会闭环控制协方差分析

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于SRUKF (Square Root Unscented Kalman Filter) 的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。经算例验证,本文提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好吻合;该方法适用于采用传统Extended Kalman Filter (EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大了24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky 因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型要比基于EKF的协方差分析模型在计算速度上快了10%。     

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.     

运动矢径对AUV协同定位精度影响的仿真

针对在基于运动矢径的自主水下航行器(AUV)协同定位算法中运动矢径对定位精度的影响进行了仿真分析.利用扩展卡尔曼滤波设计了AUV协同定位算法,通过设定不同的运动矢径对该协同定位算法进行仿真,分析研究了运动矢径的变化对定位精度的影响.仿真结果表明,该定位算法受运动矢径的影响,增大运动矢径会使滤波误差波动变大,降低定位精度.     

线性测量海上机动目标状态估值器

本文导出了在惯性坐标系内利用线性测量卡尔曼滤波器(LMKF)来估值海上机动目标的状态估值器。LMKF 可以用于非线性测量条件下的目标状态估值。同时,LMKF 的公式比延伸的卡尔曼滤波器(EKF)要容易推导得多。在飞机坐标系里用蒙特卡罗方法进行了大量的数学模拟。模拟结果表明,两种滤波器的估值误差相同,但是LMKF 只需要比较少的计算量。应用线性测量的方法,导出了在飞机地理水平面坐标系内的LMKF。该滤波器有较高的溶液精度和较少的计算量。