初距为自适应参量的纯方位最小二乘TMA模型

针对纯方位目标运动分析(TMA)中距离平差法需要人工修订初始距离的限制,建立以初距为参量的最小二乘纯方位目标运动分析(TMA)模型,提出一种自适应确定初始距离的方法,放宽对人工修订初始距离的限制.通过数值仿真,结果表明该方法的有效性,且在收敛时间和解算精度指标上较传统纯方位最小二乘纯方位目标云动分析(TMA)有明显改善.     

用批递归估计器纯方位跟踪机动目标

本文介绍一种新的批递归估计器用杂波中的纯方位量测跟踪机动目标(即,低信噪比(SNR)目标)。标准的递归估计器跟广义卡尔曼滤波器(EKF)一样由于缺乏初始目标距离信息而造成粗劣收敛和不稳定状态。另一方面,批估计器不可以处理目标机动。为了纠正这些缺陷,本文用概率数据互联将批最大似然——概率数据互联估计器(ML-PDA)同递归交互多模型(IMM)估计器组合,在有杂波的条件下产生较好的航迹初值和航迹保持结果。还论证,批递归估计器可以用于基于目标状态估计的自适应己舰机动决策,以提高目标的可观测性。跟踪算法对有8dB信噪比的目标被证明是有效的。     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

单平台纯方位信息的水面编队目标运动要素解算

基于实际背景需求,针对单平台纯方位水面编队目标运动要素解算问题,从可观测性、观测平台机动及解算模型三方面作了探讨.利用线性系统可观测理论,基于伪线性量测方程对编队目标运动要素的可观测性进行了研究,给出了可观测条件.以Fisher信息阵行列式为性能指标,探讨了观测平台最优机动的理论轨线和工程轨线形状.给出了3种编队目标运动要素解算模型,并进行了仿真比较分析.研究结论和仿真结果表明:水下单平台基于纯方位解算编队目标运动要素,自身必须作有效机动,可以采用单目标运动要素解算的最佳机动策略;提出的联合解算模型的效果显著好于已有的两种模型.     

基于方位线性预测的远距离目标机动检测方法

随着拖曳线列阵声纳的应用,水下声探测的范围成倍增大,纯方位目标定位与跟踪技术面临严峻的挑战,特别是在对抗条件下的目标机动检测与跟踪问题难度更大。本文针对基于拖曳线列阵声纳探测的远距离目标机动检测问题,通过对以往纯方位目标机动检测方法的适用性分析,结合远距离目标方位变化的特点,提出了基于方位序列线性预测的累积和机动检测模型,解决了远距离、大误差、纯方位量测条件下的目标机动检测问题。实验室仿真验证结果表明,算法对幅度稍大的目标转向机动,具有较灵敏的机动检测效果及较强的鲁棒性。     

纯方位目标定位的观测者的最优轨迹

纯方位目标定位问题是从一系列噪声方位量测中估计一固定目标的位置,尽管在理论上,即使在没有观测者机动时,此过程亦是可观测的,但是通过适当利用观测者的运动以增加可观测程度可以使得估计性能(例如精度,稳定性和收敛速度)得到很大的提高。本文提出了纯方位固定目标定位的观测者的最优轨迹。这里所介绍的方法是基于使费歇尔信息矩阵(FIM)的行列式最大化,条件是:(例如,目标的防御系统)影响观测者轨迹,状态受限制。用直接最优控制的数值方法,包括最近介绍的微分包含的方法(DI)来求最优控制问题的解。运用熟悉的斯坦斯费尔德和最大似然(ML)估计器进行计算机仿真,结果表明运用观测者的最优轨迹所得到的目标位置的可估计性得到很大的提高     

纯方位系统TMA案例分析

在研究纯方位系统目标运动分析(TMA)的数学模型中,有些存在原理性错误.以两个典型例子,指出了错误所在,并分析了错误的原因.一个是不了解纯方位系统TMA基本原理;另一个是在使用最小二乘法时,对量测函数是待估量线性时常、线性时变、非线性关系或待估量与量测采样点函数关系认识不足,从而导致不能正确使用最小二乘法的错误.     

降秩目标运动分析估计的融合

研究在不完全可观测条件下的纯方位目标运动分析问题。目标和观测者的轨迹均是直线匀速运动型(RUMs)。首先为这种RR-TMA(降秩目标运动分析)估计建立一个特别的方法,然后就建立两个(或更多个)RR-TMA估值统计融合成完全的可观测的TMA。很明显,第二步是解析性的。最终在适当的量测误差范围内,表明了这种融合算法是有效的。还列举了一些在雷达和声呐跟踪问题中的应用,尤其是在大规模的多平台情况下碰到这些问题,在这种情况下多假设的组合测试也是一个大问题,或者在长时间的运动目标积分中,搜索网格降维是关键。     

基于纯方位理论的运动舰船长度测量方法

获得运动舰船的船体长度对于航海避碰和目标识别具有重要的参考价值。然而,由于诸多因素的限制,现有视觉技术难以精确测量。为此,引入了纯方位目标运动分析理论结合双目视觉技术实现对运动舰船长度的测量。首先就所研究问题建立运动模型,推导了基于目标舰船方位、距离参数的舰船长度测量方法,针对该方法测量误差大的问题提出了基于航向、距离、方位的舰船长度测量方法。目标航向无法直接获取,为此引入基于纯方位理论的目标航向视觉估计方法,并进行了仿真验证。最后对两种舰船长度测量模型的误差进行了仿真比较分析,结果表明采用本文提出的"距离航向"法,当观测点位于目标舰船正横左右范围内时误差可以控制在10%内,"方位距离"法误差更小,适用的舷角范围更大。     

纯方位系统目标折线运动定位与跟踪原理

提出了纯方位系统目标折线运动定位与跟踪问题;根据目标转向已知与未知两种情况,给出了在目标作n次折线运动时全部参数可解的量测次数的必要条件;当目标转向时间未知时,需要纳入识别-滤波-控制原理的研究框架。     

基于匹配处理的纯方位目标运动分析方法

以被动声纳观测的目标方位信息为基础,将匹配处理技术用到目标运动参数纯方位估计中,建立了进行纯方位目标运动分析的匹配处理模型,给出相关的优化处理算法,并通过仿真计算验证了模型的有效性。仿真结果表明该算法在目标运动参数的收敛时间和距离等指标上有较明显改善。     

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.     

纯方位目标跟踪算法性能分析

本文对纯方位目标跟踪中的三种方位平差法进行了分析,讨论了方位误差和己艇运动要素误差对算法的解算误差的影响,进而显示了纯方位目标跟踪这一特殊估值问题中的目标运动参量和坐标系选择的重要性。此外,从分析结果中还能看出目标和己艇的运动几何态势对算法性能的影响。根据性能分析,本文还对三种算法进行了比较。     

评述纯方位目标运动分析的某些观点

本文对“纯方位目标运动分析的离散时间可观察性和可估性分析”一文进行了评述,作者认为在全过程中使用伪量测,这种分析方法在TMA领域不常用。作者提出了观察器机动的建议,并给出了模拟的结果。     

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.     

依据观察器方位序列估算目标运动参数的方法

利用目标的方位序列跟踪目标的运动参数是非线性领域的一个经典问题。给出了一个形式简洁的方位随时间线性变化的可量测函数 ,并利用工作点漂移的技术解决了滤波器在方位小变化量时系统的不稳定现象。研究了利用观察器方位序列估计目标运动参数的方法。     

基于纯方位量测的三维运动目标可观测性研究

通过建立纯方位量测系统的状态方程和测量方程,利用伪线性化方法,将非线性测量方程转换成线性形式,再利用奇异矩阵的性质,获得一种基于可观测性定义和特征值分解法相结合的定量确定纯方位量测系统可观测性的方法,得出可观测的充要条件.此项成果对于分析运动目标跟踪的机动策略具有重要意义,可推广到对多种运动目标的三维被动跟踪研究中.     

纯方位系统TMA非线性最小二乘法——理论数学模型与常规算法

对非线性最小二乘法应用于纯方位系统目标运动分析进行了综合评述,介绍了经典的非线性最小二乘法及几种常规算法:高斯—牛顿迭代法,麦夸脱迭代法,自适应非线性最小二乘法,给出了非线性最小二乘法对纯方位目标运动分析的四个数学模型:高度非线性模型,减弱非线性模型,再减弱非线性模型,再进一步减弱非线性模型。     

纯方位目标运动分析可观测性研究

纯方位目标运动分析(BOTMA)仅利用方位信息实现对目标状态参数的估计,是一种有效的无源被动定位跟踪方法。纯方位系统中的可观测性条件、目标跟踪与估计策略、观测器最优机动轨迹构成了BOTMA的核心研究内容。可观测性问题是BOTMA首先必须解决的关键问题,可观测性条件是后续目标定位与跟踪的前提和基础。介绍了纯方位系统中可观测性的基本概念,从几何方法、线性与非线性方法、数值分析方法等角度,对BOTMA的可观测性研究成果进行了系统的总结和评述,最后对这一领域的研究提出了新的展望。     

纯方位系统TMA非线性最小二乘法——理论数学模型与常规算法

对非线性最小二乘法应用于纯方位系统目标运动分析进行了综合评述,介绍了经典的非线性最小二乘法及几种常规算法：高斯—牛顿迭代法,麦夸脱迭代法,自适应非线性最小二乘法,给出了非线性最小二乘法对纯方位目标运动分析的四个数学模型：高度非线性模型,减弱非线性模型,再减弱非线性模型,再进一步减弱非线性模型。