三星系统对地面机动目标无源定位的IMM算法

研究了三星测时差无源定位系统对地面机动辐射源定位与跟踪的滤波算法问题.将IMM滤波器应用到三星时差定位系统中,采用三模型组合的IMM滤波算法,首先通过时差测量参数计算出粗略的定位结果,接下来采用IMM滤波算法逐步估计出机动辐射源的速度和加速度,并修正初始的定位结果,提高定位精度.仿真结果表明,基于IMM滤波器的三星时差定位系统具有较快的收敛时间、较高的跟踪精度和适中的计算复杂度,能够对不同强度的机动目标进行定位与跟踪,很好地解决了三星时差定位系统对地面机动辐射源定位跟踪的算法问题.     

基于粒子滤波的目标跟踪抗野值算法

运用粒子滤波对目标位置进行跟踪时,测量数据的异常突变点、目标的机动转弯、粒子数量的制约和重要性密度函数的优劣都会导致估计误差较大的野值出现,这将严重影响雷达对目标的跟踪精度。现有的野值剔除方法在目标发生机动时,都存在误剔率较高的问题。针对这个问题,采用莱特准则与机动门限准则相结合的方法,提出了不确定观测点的概念,设计了一种适用于机动目标的抗野值粒子滤波算法。仿真结果表明,该方法能较好地检测和更新野值,降低跟踪误差,提高跟踪精度。     

一种抑制卫星信号野值的改进Sage-Husa滤波方法

针对组合导航中经常出现的卫星信号野值和滤波精度不高的问题,提出了利用Sage-Husa和新息正交性来消除卫星信号野值及抑制滤波器的发散,从而提高导航的精度和稳定性。首先,用改进的新息Sage-Husa卡尔曼滤波器对组合导航系统的测量信号进行滤波处理,其次,引入抗野值判断函数对测量信号进行判断,剔除卫星信号测量过程中的野值。通过跑车试验将新息Sage-Husa滤波与经典的卡尔曼滤波和Sage-Husa滤波的效果进行对比,结果表明改进的滤波算法能够有效地去除卫星野值、提高导航精度。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

无源北斗组合导航算法对载体机动的适应性

研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

基于α-β滤波算法的目标运动信息滤波与估计

针对目标运动量测信息的特点,通过分析α-β滤波算法,指出该算法常增益的特点影响其对机动目标的跟踪效果.为了克服这个缺点,给出了一种新的目标运动信息滤波和估计的自适应算法,该算法可直接利用构造的函数关系自适应调整α,β的值.仿真结果表明,该自适应α-β滤波算法对目标运动信息的滤波和估计具有较好的性能.     

空中目标战术机动类型的实时识别

空中目标的战术机动类型是识别其战术意图的重要依据.根据空中目标战术机动类型的特点,采用时间序列编码表示空中目标战术机动类型,推导了空中目标转向机动的判据,提出了机动动作之间的相似度计算模型,建立了空中目标战术机动类型的识别算法.最后提出了识别算法的仿真验证方法.     

对机动目标的滤波和预测研究(上)

因反超音速导弹和末端机动导弹的需求,必需解决对机动目标的跟踪滤波和预测问题.根据对机动目标运动特性和噪声特性的分析,指出不能用处理平稳随机过程的最佳滤波方法来处理非平稳随机过程的滤波问题.利用自动控制理论、自适应控制方法和误差相消技术,构建了对付机动目标的滤波器,并给合常用的几条航路和一条完整的末端机动导弹航路,进行了...     

用于低信噪比机动目标跟踪的多分辨率方法

针对低信噪比情况下目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪机动目标的缺点,提出一种多分辨率滤波方法用于跟踪低信噪比情形下的机动目标.该算法利用离散小波变换和滤波器组将量测信息分解到不同分辨率的层级,由于在低分辨率下量测的误警率较低,所以在低分辨率层级实现对目标机动信息的提取,可以避免机动信息被噪声所淹没,缺失的信息...