改进UKF算法在双基阵纯方位目标跟踪中的应用

传统算法在解决纯方位目标跟踪时存在有偏、收敛速度慢或发散等不足,无迹卡尔曼滤波（UKF）虽然改善了系统线性化误差,但并没有明显改善卡尔曼滤波器容易发散的问题。文章在扩展卡尔曼滤波和UKF算法的基础上,提出一种衰减记忆UKF算法（MAUKF）,引进衰减因子加强对当前测量数据的利用,减小历史数据对滤波的影响。理论分析和仿真结果表明,MAUKF算法在纯方位目标跟踪中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF、UKF算法。     

基于固定延迟平滑算法的机动目标跟踪方法

为进一步提高机动目标的跟踪精度和估值算法的数值稳定性,文章基于平方根UKF（square root UKF：SR-UKF）和固定延迟平滑算法（fixed-lag smoothing）提出一种新的固定延迟平方根UKS算法（fixed-lag square root unscentedkal man smoothing：FL-SR-UKS）。数值仿真说明该算法可以有效处理机动目标跟踪问题,且状态估值精度优于SR-UKF。     

纯距离条件下的UKF目标参数估计方法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标。无迹变换卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)通过产生采样sigma点对系统状态进行逼近,可以较好地解决这一问题。将UKF应用到多站测角被动目标跟踪问题中,并通过仿真试验证实了算法的有效性。     

纯距离条件下的UKF目标参数估计方法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标.无迹变换卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）通过产生采样sigma点对系统状态进行逼近,可以较好地解决这一问题.将UKF应用到多站测角被动目标跟踪问题中,并通过仿真试验证实了算法的有效性.     

基于角度变化率的机动目标单站无源定位

机动目标无源定位和跟踪技术在航空、制导等领域都有着非常广泛的应用,一直是人们的研究热点。文章运用了运动学原理,在传统测角定位技术基础上加以改进,增加了角度变化率信息,并采用IMM算法,实现了单站无源机动目标跟踪。计算机仿真验证了该方法的正确性与有效性。     

无线传感器网络电子航标节点定位算法研究

介绍了无线传感器网络电子航标节点测距定位的定位原理和算法.针对该定位算法的非线性方程组求解问题,依据UKF算法,用一个最小的样本点集来近似系统状态的分布函数.实现了当系统按实际的非线性模型演化时,对非线性函数的后验均值与方差的很好拟合.仿真结果表明,用UKF算法的节点定位估计精度在5%以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果.     

一种引入目标运动速度的多站无源时差定位方法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标。针对这一问题提出一种新方法,由于利用多普勒测速原理可以获得目标运动速度,因此将目标运动速度引入量测方程中,通过附加独立信息观测通道以期提高目标跟踪的收敛精度和收敛速度。仿真结果证实会使滤波算法收敛速度加快,收敛精度提高,改善跟踪性能。     

基于采样的非线性滤波算法比较

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法（UPF）。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。     

船舶交通服务系统雷达网误差配准算法

在船舶交通服务系统(Vessel Traffic Services,VTS)利用多台雷达组成的雷达网中,如果雷达的系统误差未经配准就进行多雷达数据融合,则会使融合结果不可信而严重影响其航迹跟踪质量.平方根无味卡尔曼滤波 (Square-root Unscented Kalman Filter,SRUKF)是一种改进的无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法,它借鉴了平方根卡尔曼滤波(Square-root Kalman Filter,SRKF)能克服滤波发散的思想来设计滤波器,不仅具备无味卡尔曼滤波的全部优点,而且克服了无味卡尔曼滤波由于滤波数值计算中舍入误差的积累而容易导致协方差矩阵失去非负定性的缺点,具有更好的数值稳定性.利用平方根无味卡尔曼滤波实现船舶交通服务系统中的雷达网系统误差配准,并通过Matlab仿真对该方法和无味卡尔曼滤波的滤波性能进行了比较,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

弹道再入目标轨迹跟踪中非线性滤波算法研究

弹道再入目标轨迹跟踪是一个重要的非线性滤波应用问题。论文将常见的非线性滤波器分类为基于点的滤波器和基于密度的滤波器,对比分析了各类算法的基础理论原理,仿真实验得出在高斯噪声条件下,EKF要优于UKF和PF,在闪烁噪声条件下PF要优于EKF和UKF的结论。     

基于UKF的GPS L1C/A码微弱信号跟踪算法

为了实现高灵敏度的软件接收机,提出了一种基于UKF的GPS L1 C/A码微弱信号跟踪算法.该算法使用UKF实现了微弱信号的L1 C/A码和载波跟踪.通过构建模型,建立方程,并通过采用仿真噪声干扰下的微弱GPS C/A 中频信号对该算法进行实验性能分析.仿真实验结果表明,UKF算法可以实现对载波相位跟踪、载波频率跟踪以及码相位跟踪性能的改善,并且大大简化了计算的复杂度,具有较高的跟踪灵敏度和精度,是一种适合软件接收机实现的算法.     

基于UKF的潜艇机动目标跟踪

针对潜艇攻击机动目标难的问题,构造了潜艇针对机动目标的跟踪系统,建立了目标运动方程和观测方程,并将UKF算法运用于潜艇对机动目标的跟踪。仿真结果表明,此方法有效、可靠,较好地达到了跟踪机动目标的目的。     

基于大地坐标的多舰协同超视距目标指示研究

针对超视距目标指示问题,建立了基于大地坐标的目标运动方程和观测方程,并将UKF滤波方法运用于目标的跟踪.由多艘舰艇组成一个协同的目标指示系统,并将一种新的分布式融合算法运用于该系统,提高了目标的跟踪精度.仿真结果验证了该算法的有效性.     

无迹卡尔曼滤波及其在三维水下目标跟踪系统中的应用

无迹卡尔曼滤波算法(UFK)以少量的采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和协方差的估计．文章将其应用于三维水下目标跟踪系统中．通过系统的Mome Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度．     

半潜式海洋平台的周期内波载荷分析

基于半潜式海洋平台基本结构参数和南海海洋环境条件参数,建立海洋周期内波作用下的半潜式平台内波载荷计算模型。采用解析方法,分别给出波长、波高和密度跃层位置等对周期内波载荷的影响及作用力特点,并分析了相位差的影响。对半潜式平台存在较大威胁的海洋周期内波主要是波长较长、振幅较大且密度跃层位置接近于水面的内波;密度跃层位置对平台受力影响较大,相位差对周期内波载荷的影响可以忽略。