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。     

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。     

利用波达方位角及其变化率对运动辐射源的无源定位

阐述了利用波达方位角及其变化率对地面运动辐射源进行无源定位的原理,通过Jacobi矩阵推导出可观测性表达式,讨论了不同相对运动状态下的可观测条件.提出了融入波达方位角变化率信息的MGEKF(修正增益的扩展卡尔曼滤波)算法,并通过仿真与只利用方位角信息的MGEKF算法以及经典的EKF(卡尔曼滤波)算法进行了比较.     

基于外辐射源的AIEKF定位算法

为了提高扩展卡尔曼滤波(EKF)定位算法对目标状态估计的精度,降低迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法的运算复杂度,在单发单收的外辐射源定位体制下,利用方向角(DOA)和多普勒频移(Doppler)信息,提出了一种自适应迭代扩展卡尔曼滤波(AIEKF)定位算法,实现了对空中运动目标位置和速度的估计。仿真实验结果表明,相比于EKF算法,AIEKF算法收敛速度更快、定位精度更高。     

去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高     

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.     

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.     

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。     

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.     

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.     

GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标航迹跟踪

针对高速飞行目标航迹跟踪问题,进行了扩展卡尔曼滤波的曲线拟和仿真试验研究.首先建立目标跟踪的数学模型,确定了系统对应的参数及状态方程,进而将线性卡尔曼滤波器进行扩展,将函数形式的滤波模型在函数自变量估计值附近进行泰勒级数展开,求导获得相应雅克比矩阵,在获得观测及系统误差的基础上,得到针对此问题的扩展卡尔曼滤波方程.仿真结果表明该方法的有效性.     

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.     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法

提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。     

再入目标质阻比估计算法研究

再入段目标识别的核心问题是快速高精度地估计出目标的质阻比。针对再入过程的非线性问题,重点研究了样条卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器和一种基于"无损传输"的扩展卡尔曼滤波器,仿真实验从质阻比的估计精度和收敛速度以及计算量等方面比较了各滤波算法的性能。仿真结果表明基于无损传输的扩展卡尔曼滤波器的估计精度最高,收敛速度最快。     

船舶静态电场跟踪的渐进更新扩展卡尔曼滤波器

为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。     

基于CSS的室内测距优化技术?

基于CSS（ Chirp Spread Spectrum，线性调频扩频）技术的无线测距是基于TOA（ time of arrival，到达时间）的测距方法，在室内应用中，存在较多的NLOS（ Non?Line of Sight，非视距）干扰，因此测距精度低。针对这个问题，对传统卡尔曼滤波进行改进，将NLOS误差加入状态向量进行估计，进行两步卡尔曼滤波，从而抑制NLOS误差对测距的影响。考虑到LOS（ Line of Sight，视距）和NLOS并存的情况，对两步卡尔曼滤波算法进行改进，在第二步滤波中对NLOS误差鉴别和滤波处理部分做出改进，并应用到测距系统中。实验表明，利用该测距优化方法，TOA测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。