纯方位系统TMA非线性最小二乘法--工程数学模型与算法

在纯方位系统目标运动分析(TMA)众多方法中,非线性最小二乘法是较为实用的一种,由于其理论模型与选配的常规算法,在工程实施中仍嫌繁琐,因此,给出了线性化的最小二乘法,建立了工程数学模型与算法,并深入地研究了它的初值选取问题.最后,得出了非线性最小二乘法应用于纯方位系统TMA问题的研究结论.     

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.     

基于谱估计的方位时间序列匹配算法

利用水声匹配场的思想建立了纯方位TMA(Target Motion Analysis)的匹配处理模型,把纯方位TMA改建为谱估计问题,进一步引入信号处理领域的MUSIC谱和快速傅里叶变换处理估计目标运动参数.数值仿真结果表明:子空间MUSIC算法较不稳定,搜索步长较大使得结果在真值附近波动较大,不能准确而稳定地收敛到真...     

纯方位TMA的有偏性分析

纯方位TMA是一类典型的非线性问题,它常表现出一些独特的性质,有偏性就是其中之一。对纯方位TMA常用的伪线性估计器的有偏性进行了分析,指出偏倚是由伪线性化造成的。该结论得到了仿真计算结果的支持。仿真结果还表明,偏倚程度同测量误差大小、几何态势、己艇机动航路等诸多因素有关。     

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.     

一种联合利用方位多路径的TMA方法

为了更好地利用大孔径基阵所获取的信息,提高TMA方法的收敛速度和估计精度,把大孔径基阵划分为两个子阵,提出了一种在修正极坐标系下联合利用方位/多路径信息的双子阵TMA方法,并与双子阵纯方位TMA方法的性能进行了仿真比较,验证了该方法的有效性和可行性。     

用不确定逼真度声传播模型的纯方位目标运动分析

当典型的纯方位目标运动分析(TMA)问题的方位量测用所接收的信噪比(SNR)量测增广时,就产生增广的纯方位目标运动分析。假定给定组合声传播和传感器(CAPS)性能预测模型,它确定SNR量测的条件密度;而CAPS模型和现实之间可能存在着不合谐。本文用实验极大后验(EMAP)法对目标参数估计提出增广纯方位目标运动分析问题的新的“缺漏数据”的公式表述,并证明其提供了一种自然而简单明了的方法以减缓CAPS模型的失谐。EMAP方法导致对解增广纯方位目标运动分析问题和经典(非增广)纯方位目标运动分析问题的迭代再加权线性最小二乘算法。     

用于纯方位目标运动分析的泰勒级数法

以泰勒级数法的理论模型为基础,研究它在纯方位TMA中的应用问题。将泰勒级数法与高斯-牛顿法相结合,得到一种混合泰勒级数法。这种混合方法简单易懂,计算并不复杂。经蒙特卡罗仿真研究,其性能可与高斯-牛顿法相比较,对于有些态势甚至在收敛时间以及解算效果上要优于高斯-牛顿法。算法性能反映在一些典型的TMA态势上。     

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。     

纯方位目标运动分析四维状态的最小二乘模型及分析*

建立了纯方位系统TMA四维状态的最小二乘模型,详细给出了非线性最小二乘算法的迭代公式,分析了非线性最小二乘模型、线性最小二乘模型可解的必要条件,以及非线性最小二乘模型与极大似然模型的等价性。     

BAT子弹药对二维声目标的角跟踪

针对BAT(Brainpower Antitank)智能子弹药声探测系统不能定距问题,提出一种在仅有方向角信息条件下对地面机动声目标跟踪算法.首先分析了BAT声探测系统做三维运动时的定向算法;然后结合弹体运动特点,给出一种仅利用目标方向信息对地面机动目标跟踪算法,分别推导了目标静止、匀速、匀加速以及更高阶次运动时的角跟踪公式,并指出了定向误差存在的前提下其成立的充分条件;最后,给出了一个该算法的精确度函数,可以量化评估算法的精度,优化跟踪轨迹.理论分析表明BAT不需要在水平方向上做出比机动目标更高阶次的运动即可实现对目标的角跟踪.     

动态威胁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动态战场环境下的测向定位问题,提出了一种基于动态窗口法的单机测向定位航迹优化算法。以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,在由动态探测雷达和静/动障碍构成的动态战场环境中,基于动态窗口法思想,将测向定位航迹优化评价准则由传统的单步最优原则扩展到对多步预测航迹的评价,同时考虑雷达探测和静/动障碍环境对预测航迹的影响,通过滚动时域方法控制无人机最优航向。仿真结果表明,所提方法能够使无人机在有效逃避雷达探测威胁以及规避环境中静/动障碍的条件下保证对目标的高精度测向定位,为解决动态战场环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

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.     

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。     

纯方位系统定位与跟踪的本载体最优轨线方程及其最优轨线

给出了纯方位系统在目标任意变速变向运动或不动情况下,目标定位与跟踪中的本载体确定性控制最优和次优轨线方程以及其最优轨线。这一结果是完全用解析方法得到的。     

纯方位目标跟踪和攻击的己艇机动策略

纯方位目标跟踪效果同己艇的机动有关。本文按照极大化跟踪系统的可观测程度的准则对己艇机动进行了优化,得出了有利于跟踪的优化机动策略。在此基础上,进一步考虑了对目标进行攻击的攻击机动的要求,使得最后给出的机动模式不仅有利于快速获得目标运动参数,而且使己艇能占领到较好的攻击阵位。此外,本文推荐的机动策略都是按相给出的,因此具有很好的实用性。     

基于参数自适应辨识的被动定向算法

推导了匀速运动目标球坐标系下的定向跟踪模型;状态建模的不完备性引起了模型噪声方差阵带有未知径距参数,因而需要解决参数在线辨识问题.从滤波残差正交性原理出发,推导出参数自适应辨识滤波器(PIBF),计算机仿真验证了该算法的有效性并且对目标机动有一定的鲁棒性.     

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。