基于惯导信息卫星定位与景象匹配的导航方法

针对飞行器在卫星信号失效时导航精度变差的问题,提出一种基于惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)、卫星定位与景象匹配的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)载机平台组合导航方法。首先根据INS、卫星定位与景象匹配的数学模型,构造了对应的量测方程,然后应用卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF),对不同的量测推导了对应的滤波算法。其中对于卫星数据与景象匹配数据,通过扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)进行了线性化处理。该方法不要求卫星数据直接提供定位信息,故在卫星数较少时也可以应用。仿真实验中,当卫星信号部分缺失时,本文方法能获得比INS与卫星组合定位方法更小的位置误差,在包含卫星信号时,也能提供比INS与卫星组合定位方法更优的精度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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。     

单站测向定位技术研究

对单站测向定位的技术进行了研究,结果表明:固定单站测向定位只能确定目标运动的航向,并给出了航向的计算方法;运动平台单站测向定位可以确定目标运动的航迹(测向平台以匀速直线运动除外),给出了目标位置的计算方法;同时探究了运动平台做匀速直线运动不能对目标定位的原因,进一步明确了运动平台单站测向定位的条件.     

混合粒子滤波被动定位算法

为实现空中机动单站对运动目标的快速无源定位,提出了一种基于测向交叉定位方法的混合粒子滤波算法.针对粒子滤波初始化存在的问题,该算法从测向交叉定位方法得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系产生所需粒子,避免了粒子滤波产生粒子时的随机性,减少了高维情况下所需的粒子数目,降低了运算成本,提高了粒子滤波的实时性能.与粒...     

时差方位被动定位法在水下目标跟踪中的应用

在水下目标跟踪中 ,无源被动定位技术是常用的技术。在对利用方位和声波脉冲到达时间差的被动测量来进行目标的定位和跟踪后 ,对系统进行了描述和分析 ,利用递推最小二乘 (RL S)估计算法估计出目标的运动偏量 ,然后结合线性卡尔曼滤波 (KF)算法给出目标的运动状态。仿真结果表明 ,利用方位和时差对水下目标进行定位跟踪 ,可以要求观测站是静止的 ,不必机动 ,并且具有快速收敛、精度较高、稳定等特点。     

位置信息场定位法在低精度测向传感器中的应用

多站无源定位中,测向交叉定位法是一种广泛应用的经典方法,但如何从多个低成本低精度测向传感器获得高精度定位效果的研究相对较少。目标位置信息场定位法在处理多目标定位问题时能够同时确定目标数目和多目标位置,对传感器测量数据具有较好的融合性能。运用目标位置信息场定位法,研究在感兴趣定位区域内用多数低精度测向传感器代替少数高精度测向传感器进行定位,并借助定位算法的GDOP对定位效果进行描述。理论分析与仿真实验表明,目标位置信息场定位法可以用于多数低精度测向传感器测向交叉定位,并且可以达到少数高精度测向传感器同样的定位效果,具有重要的应用价值。     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于UKF和后向平滑的单站无源定位跟踪算法

为利用无源固定单站对运动辐射源快速定位,将不敏卡尔曼滤波(UKF)和后向平滑算法应用于单站无源定位,给出了一种基于后向平滑的改进UKF算法;该算法利用当前时刻滤波结果通过后向平滑算法平滑估计前一时刻状态向量和协方差矩阵的估计值,为前向滤波提供较高精度的起始值。仿真结果表明改进的UKF算法在保证实时性的基础上改善了定位性能。     

大方位失准角下基于多捷联解算的快速对准方法

传统线性误差模型无法直接应用于大方位失准角的情况,而达到小角度误差的粗对准往往需要较长时间,不可避免地延长了对准时间.针对以上问题,提出了一种基于方位角区间划分的多模型并行处理对准算法.给出了方位角区间划分的方法,各区间以其中心值为初始方位角独立运行捷联解算算法和卡尔曼滤波算法,并分两种滤波校正方式给出了最优导航结果的选取方法.数字仿真结果和转台摇摆试验验证了算法的有效性.     

基于简化CKF的IMM算法北大核心

IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没有降低跟踪精度的前提下,大幅缩短了算法的运算时间,提高了跟踪的实时性。     

一种改进固定单站无源定位模型性能分析

针对固定单站无源定位中的DPFRC算法无法对目标辐射源速度进行直接解算的问题,将多普勒频率引入观测量之中,提出一种改进的固定单站无源定位模型,并通过卡尔曼滤波对定位结果进行平滑处理。将改进模型与原有模型及另外一种可对速度进行直接解算的DDFRC模型进行了仿真比较,对不同距离、不同采样间隔和不同观测精度下3种模型的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,相比于另外两种定位模型,改进模型具有更为广泛的应用环境和更好的鲁棒性。     

自适应联邦卡尔曼滤波的时间配准方法

针对现有组合导航信息融合时间配准方法存在的算法实时性不高、配准精度不高等缺陷,对组合导航系统时间误差进行了分析,提出了一种基于自适应联邦卡尔曼滤波的重叠分段时间配准算法。通过对传感器量测信息进行重叠分区处理,将不同起始时刻、不同采样频率的量测量统一至同一时刻处理,有效提高了采样率与配准精度。将其应用到SINS/GPS组合导航系统,实验结果表明,该算法能显著减小组合导航系统误差,提升了系统平稳性。     

基于TDOA和AOA的双基地雷达定位方法

针对在空战中敌机保持电磁静默情况下,我机如何获取敌机有效位置信息的问题进行研究。介绍了接收站放置在空中的双基地雷达,提出一种基于时间差—测向的目标定位方法,在测向基础上增加电磁波到达接收站的时间信息,通过测向和时间信息实现对目标的定位,给出定位的三维空间结构图,并分析影响定位精度的几个因素,用几何稀释精度(GDOP)分析定位精度并做出仿真。仿真结果表明测向精度比时间精度对定位误差影响大,具有一定的工程应用价值。     

基于简化CKF的IMM算法

IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没有降低跟踪精度的前提下,大幅缩短了算法的运算时间,提高了跟踪的实时性。     

三维多目标纯测向无源定位方法

针对多传感器测向定位中方位配对的困难,提出分两步的三维多目标纯测向定位方法.该方法先利用方位信息,粗略估计目标二维位置,并采用方位角误差进行粗略的目标真伪判别,再采用蛙跳式梯度法精确求解目标的三维位置,并利用方位角与俯仰角偏差对目标真伪进行判别.仿真结果表明,该方法能快速地以较高概率、较高精度对多目标进行定位.     

双站测向交叉定位精度分析

测向交叉定位作为一种无源定位技术而受到高度重视。通过阐述双站测向交叉定位原理,推导了该法的定位精度公式。在此基础上利用仿真实验分析了单站测角精度、站点坐标精度和基线长度等因素对定位精度的影响。研究结果为该类系统的技术作战运用提供了理论支持。     

利用二坐标R站实现运动辐射源的三维跟踪

本文提出了一种基于目标斜距两次测量值之差和方位角信息的定位跟踪算法,详细分析了该技术的定位原理和可行性。在辐射源匀速直线运动的条件下,如果能够不测俯仰角而只用方位角和距离差实现对目标的定位与跟踪,将不仅可以简化接收站的设备,而且还能够增强其独立性能,因此本文讨论的算法对于单站被动定位跟踪系统的实用性具有重要意义。本文通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法的性能做了评估．     

舰载无源被动定位与卡尔曼滤波

根据舰载无源被动定位的特点,论述了用舰载雷达侦察设备通过测向对敌舰载雷达进行定位时,采用卡尔曼滤波提高被动定位精度及跟踪精度的原理和方法,为导弹进行隐蔽攻击奠定了基础。     

次优扩展卡尔曼滤波的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络节点在定位过程中,由于积累的节点测距误差和定位算法引入的误差会对定位的精度产生较大影响。为此在节点测距过程中,利用卡尔曼滤波算法线性最优的特点,提出了一种适用于无线传感器网络节点定位的次优扩展卡尔曼滤波算法模型。首先在评估坐标的过程中利用卡尔曼滤波的节点自适应调度方法,其次,将上述改进的过程引入到三角定位算法中,最后将引入前后的系统性能进行比较。通过仿真实验表明,该算法提高了测距和网络节点定位的精确度及模型的自适应性,并且减少了计算量和系统的功耗。     

基于改进后的实数编码遗传算法无源测向定位

针对传统遗传算法的无源测向定位容易出现"早熟"现象,提出基于实数编码遗传算法,改进了遗传算子,并且通过仿真实验,采用测向交叉定位对辐射源进行定位,实验表明,该算法既保留了种群的优秀基因,又保持了种群的多样性,有效提高了定位的精度。