基于EKF的双站测向无源定位跟踪方法研究

对双站测向无源定位跟踪方法进行了研究,分析了双站交叉定位的基本原理,采用扩展卡尔曼滤波对三维空间中的机动目标无源定位跟踪问题进行了仿真分析。仿真结果表明,在假设的仿真条件下以及测向精度为0.001rad时,对机动目标定位跟踪的相对测距误差保持在2%以下,滤波跟踪效果良好,表明该方法对无源定位跟踪是有效的,对工程应用有一定指导意义。     

利用时差与到达角双站对机动目标无源定位算法研究

该文提出了一种基于两站到达时间差和一个到达角的无源定位方法。以到达角消除时差定位的多值模糊,用最小二乘估计和卡尔曼滤波算法,实现对海上机动目标的无源定位和跟踪。经计算机仿真后得到了满意的效果。     

雷达对抗中的时差无源定位

无源定位在电子对抗中具有极重要的地位,采用时差定位能达到较好的定位精度。本文论述了在工程中使用时差定位的若干技术问题,分析了时差怎样提取,给出了基于概率的时差定位算法,并讨论了在工程中使用近似可能引入的误差。基于本文讨论的办法,工程中实现了无源定位,精度令人满意。     

多目标定位和跟踪的综合方法

本文给出了集合论描述法，联合概率数据互联、霍普菲尔德人工种经网络ＡＮ＾２Ｋ的理论完整的综合方法。     

高精度机动目标快速无源定位装备技术发展综述

该文介绍了外军信息战高精度机动目标快速定位技术发展状况,分析了其技术性能特点,提出了发展我军信息战高精度机动目标快速无源定位装备及技术发展建议,对我军信息战装备技术的发展具有一定的参考价值。     

多目标定位和跟踪的综合方法

本文给出了集合论描述法(ST)、联合概率数据互联(JPDA)、霍普菲尔德人工神经网络AN~2(H)的理论完整的综合方法。给出了工程实现的简化方法。当P_D≤1时,提出以距离与检测概率N次方根(P_D~(n/2))之比最小,取代最小距离准则,以扩大ST的应用范围。     

分布式多传感器无源定位综述

对分布式多传感器无源定位的概念进行描述,分析分布式多传感器无源定位的特点,详细阐述其国内外研究现状,深入分析了其关键技术问题(分布式无源定位技术、非线性滤波技术、数据关联技术),并给出了现阶段解决这些问题所采用的方法.     

机动目标无源自适应跟踪算法研究

论文提出了一种对空中机动目标进行三位测向无源自适应跟踪的新算法.该算法把目标机动加速度看成是未知的输入向量附加到状态方程中去,然后利用状态向量扩维情况下的伪线性滤波算法对目标进行三维无源跟踪,跟踪过程中在对原来目标状态向量进行估计的同时估计目标加速度,仿真结果表明,该算法不需要对目标进行机动检测,它能够适应目标机动和非机动两种工作模式,实现对空中机动目标的自适应无源跟踪.     

多目标定位和跟踪的综合方法

本文给出了集合论描述法（ＳＴ）联合概率数据互联（ＪＰＤＡ）霍普菲尔德人工神经网络ＡＮ＾２（Ｈ）的理论完整的综合方法，给出了工程实现的简化方法，当Ｐｂ≤１时，提出以距离与检测概率Ｎ次方根（＾Ｎ√ＰＤ）之比最小，取代最小距离准则，以扩大ＳＴ的应用范围。     

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.     

多传感器综合目标识别技术研究

描述了传感器与目标身份信息的特征，提出了多佑感器特征级综合目标识别的系统结构，并介绍了与综合目标识别相关的关键技术，重点阐述了几种目标识别融合算法。     

基于PF-DC的多传感器目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波(PF)的多传感器目标跟踪算法存在计算量过大的问题,研究了一种基于PF和数据压缩(PF-DC)的多传感器目标跟踪算法.仿真结果表明,与传统的串行多传感器PF算法相比较,该算法可以极大的降低算法的计算量,从而有效地提高算法的实时性.     

多目标跟踪中的目标位置及速度数据融合

基于多传感器数据融合理论，提出了一种在杂波环境下解决多目标跟踪的方法，即利用位置，速度的融合，得到比较满意的多目标跟踪运动轨迹，给出了有效的融合算法，并进行了仿真，通过仿真可以看出这是一种实用，有效的多传感器融合。     

一种引入距变率和角变率的卡尔曼滤波算法

对可以观测距变率和角变率的雷达观测系统提出了在三维空间中引入距变率（径向速度）和角变率（角速度）的伪线性卡尔曼滤波算法。针对匀速直线运动目标和匀加速直线运动目标,将新提出的算法和传统算法进行仿真,当引入距变率和角变率时,其收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有工程实践指导意义。     

基于一种改进粒子滤波算法的目标跟踪研究

为了解决非线性、非高斯系统目标跟踪问题,研究了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。并讨论了此算法在机动目标非线性转弯运动中的跟踪应用,与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤。在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器在滤波精度、运算时间等方面的差异,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。     

一种跃升俯冲目标跟踪算法仿真研究

针对反舰导弹末端跃升俯冲攻击模式的动力学特性,分析了导弹受力状态和运动参数之间的关系,建立导弹跃升俯冲攻击弹道模型,以匀加速运动模型为预置跟踪模型,实现了对跃升俯冲机动目标的跟踪。通过目标铅垂面内运动的仿真计算表明,该算法正确可行,跟踪效果较好,对提高跃升俯冲机动目标跟踪性能的研究具有重要参考价值。     

无人船目标探测与跟踪系统

基于GNC架构完整构建了无人船目标探测和跟踪系统,并在案例三体船上完成了试验航行验证,在功能上实现了自主探测周围环境中的障碍物并对具有一定特征的动态目标进行跟踪航行。系统达成了如下目标：使用激光雷达探测周围环境的障碍物,运用有限的计算资源处理点云数据并保证实时性;通过特征提取、数据关联和运动状态估计,能够持续锁定目标;基于纯跟踪法实现了对目标船的跟踪航行。此项研究对实船应用具有较强的借鉴意义。     

基于均值漂移粒子滤波的目标跟踪算法研究

针对粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法（Mean Shift）与粒子滤波（PF）算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,改善了传统粒子滤波器的退化现象,减少了算法的运行时间,通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤波进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,Mean Shift PF具有更高的跟踪精度,并且运行时间显著减少。     

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。