纯方位定位中的“Legs”机动方式与系统的可观测性

由多个等速直线运动段组成的观察站运动方式,称为“Ｌｅｇｓ”机动方式,所谓的纯方位系统是可观测的,是指系统在纯方位观察条件下,能唯一地求解出目标的运动参数。讨论了“Ｌｅｇｓ”机动方式,对纯方位目标定位系统可观测性的影响,建立了该模式下系统可观测的必要条件。     

多传感器系统纯方位定位与可观测性分析

对多静止测向站系统的可观测性、定位方法进行了分析和研究。通过运动等效,将多静止站系统转化成一个特殊的单运动测向站问题。采用拟线性方法,建立了纯方位多传感器系统目标定位问题的数学描述,并分析了系统的可观测性条件。提出了两种目标被动定位的融合递推算法,它们可以以标量的形态递推计算,具有实时性高、可计算性好的优点。     

非线性可观测性及辅助变量法在纯方位目标跟踪中的应用

本文从非线性系统的可观性出发,研究纯方位目标跟踪系统的可观测性和滤波算法。给出了纯方位系统适应于一般目标运动假定的更完善的可观测性判据,并指出了该系统的不可观测本质。在对一般非线性观测过程的可观测性分离的概念和可行性定理建立之后,本文结合辅助变量法,给出了纯方位目标跟踪的一种算法——可观测性分离的辅助变量法。Monte—Carlo仿真表明,它优于以往直角坐标系中的各种纯方位跟踪算法,而且是渐近无偏的。     

等速运动观测站纯方位系统的可观测性

对等速直线运动单观测站纯方位目标运动分析问题进行了讨论。尽管系统是不完全可观测的,却证明了目标部分运动参数是可估计的,即目标与观察者的相对航向Kr、相对速度与初距离之比Vr/Do是可以解算的;并对可估计参数的有解条件进行了分析。     

纯方位目标跟踪系统的可观测程度

首先建立了纯方位目标跟踪系统的动态模型和一个最小二乘估计器,分析了该系统的完全可观测性。在系统完全可观测的条件下,引入可观测程度这一概念。文中定义了两种描述系统可观测程度的方法。它们都很好地反映了系统可观测程度随跟踪时间的变化过程。研究发现,纯方位目标跟踪系统往往是弱可观测系统,这正是系统跟踪效果不佳的原因所在。然而,文中表明的系统可观测程度同跟踪几何态势关系密切这一事实,又使得从己艇机动入手解决跟踪效果差的问题成为可能,就是通过极大化系统的可观测程度优化己艇的机动策略。     

二维运动目标纯方位系统的部分可观测性

针对二维空间作匀加速运动的目标,对等速直线运动的单观测站纯方位目标运动分析问题进行了讨论.此时系统是不完全可观测的.本文证明了目标部分运动参数是可估计的,即目标与观察者的相对航向Kr,相对速度与初距离之比Vr/D0,加速度与初距离之比a/D0是可以解算的,并对可估计参数的有解条件进行了分析.     

纯方位角目标运动分析的可观测性研究

纯方位角目标运动分析的可观测性是纯方位角观测系统中的一个基本问题.只有解决了系统的可观测性,才能进行有效的目标定位及跟踪.从随机系统的角度分析了纯方位角观测系统的可观测性,引入状态参量的Fisher信息矩阵作为判断系统可观测性的依据,提出了完全不同于判定确定性系统可观测性的随机观测系统可观测性的判定方法.最后给出了一个静止目标纯方位角观测系统的实例,说明了该方法的有效性.     

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。     

静止目标纯距离测量下的定位原理与方法研究

针对水下网络战条件下目标定位的特点,分析了纯距离系统可观测的条件,即对静止目标、观测站作直线运动,系统是不可观测的;并通过与同条件下的纯方位系统的对比,得出了在一般情况下,纯距离系统比纯方位系统具有更弱的观测性的结论;给出了估计目标位置参数的一种递推算法,该算法具有形式简单,不需要初值的特点;仿真试验表明,算法具有收敛速度快,精度好,稳定的优点.应用前景良好.     

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.     

单站纯方位目标跟踪系统可观测性分析

针对单站纯方位目标跟踪系统的可观测性,在研究国内外有关状况的基础上,给出了单站纯方位目标运动分析的问题描述,综述了国内外的研究和发展情况,给出了由观测可观测性的一些结论和证明.其中对某些经典的结论给出了简单、明了的证明方法,这些有助于该问题的深入理解和研究.     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

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.     

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。     

坐标系与纯角度目标跟踪

纯角度目标跟踪问题一般包括二维纯方位跟踪和三维纯角度跟踪两种情形,其特性与所选用的坐标系有关。广泛采用的坐标系是直角坐标系(二维或三维)、极坐标系(二维)和球坐标系(三维)。本文分别在直角坐标系和改进的极坐标系下建立了二维系统模型,并进行了性能分析,指出了后者的优越性。在三维情况下,作了类似工作。最后还以二维问题为例,建立了机动目标跟踪的直角坐标模型和改进的极坐标模型。