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粒子滤波器在运动单站被动测距中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
被动测距中直接测量的方位角、俯仰角与位置坐标的非线性函数组成测量方程.假设目标相对于观测站在三维空间中作匀速直线运动,建立了运动单站被动测距的状态转移方程.由测量方程和状态转移方程组成的动力学模型,将被动测距归结为典型的非线性状态估计问题.粒子滤波器利用Monte Carlo模拟计算状态的最优Bayesian估计,它适合于任何能用动力学系统概述的模型,状态估计精度不依赖于坐标初始假设值.模拟实验实现了粒子滤波在匀速运动观测站对匀速运动目标的被动测距,实验结果说明:粒子滤波器在被动测距中有重要的意义. 相似文献
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阐述了卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的原理和方法,建立了无源定位系统的状态模型和观测模型,推导了将非线性观测模型线性化,并利用EKF进行递推滤波估计的步骤和公式。通过计算机仿真,验证了运用EKF算法解决基于方位角及其变化率测量信息的无源定位方法,结果表明,运用EKF滤波算法,可以实现单观测站对运动目标的无源定位,初始状态估计误差对定位收敛的性能有较大影响。 相似文献
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在红外成像跟踪系统中,通常仅能测量目标的角度信息,不能直接测量目标与观测站间的距离。研究了基于红外成像系统的被动测距技术,首先利用状态空间模型的分析方法建立被动测距的状态估计和参数学习的混合估计模型,然后介绍EM的基本原理和参数的最大似然估计。EM算法的E步利用粒子滤波和粒子平滑器来完成,实现被动测距的状态估计;M步利用梯度搜索的方法来求解参数。被动测距是一个带有未知参数的非线性系统的状态估计,文中利用状态估计与参数学习的状态空间模型来描述,并利用EM法来求解,为被动测距的求解提供了一条新的途径。模拟实验表明,基于粒子滤波和梯度搜索的EM方法能同时完成被动测距的状态估计和参数学习。 相似文献
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将扩展卡尔曼滤波算法由6维推广至9维,根据观测到的坐标位置、方位角和俯仰角,应用扩展卡尔曼滤波算法进行滤波,并通过计算机仿真得以验证,从而获得较好的定位效果。 相似文献
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红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息,所测量的空中目标信息为不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪。针对这一问题,提出红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法。该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信息,根据假设的目标运动模型,先对目标飞行方向进行估计,然后利用估计出的方向向量和角度量测序列计算出目标的两个航迹参数;最后综合解算得到目标到传感器的方向向量参数航迹计算公式,从而得到方位和仰角估计值。仿真结果表明,该模型对方位和仰角的估计值较稳定,误差较小,效果较优。 相似文献
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单站目标定位是电子侦察中的一项重要任务。针对实际工程特点,提出了一种鲁棒的运动单站相位差变化率目标定位算法。通过测量目标信号的方位角和相位差,利用卡尔曼滤波模型计算相位差变化率并对目标进行测距定位,最后将多次的定位结果进行交互多模滤波融合,实现对目标的高精度定位。给出了计算相位差变化率的滤波模型、目标定位算法,以及交互多模滤波的融合定位过程。仿真实验中采用STK仿真软件生成单站平台的位置数据和目标信号入射方位角及相位差数据,分析了目标定位的效果及性能。最后给出了一些工程实践性的建议,具有一定的工程参考意义。 相似文献
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机载无源定位是电子侦察中的一项重要任务。针对实际工程特点,提出了一种鲁棒的基于相位差测量的机载单站无源定位算法。通过测量目标信号的方位角和相位差,利用卡尔曼滤波模型计算相位差变化率并对目标进行测距定位,最后将多次的定位结果进行交互多模滤波融合,实现对目标的高精确度定位。给出了计算相位差变化率的滤波模型、目标定位算法,以及交互多模滤波的融合定位过程。仿真实验中采用STK仿真软件生成机载平台的位置数据和目标信号入射方位角及相位差数据,分析了目标定位的效果及性能。最后给出了一些工程实践性的建议,具有一定的工程参考意义。 相似文献
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被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪 总被引:1,自引:1,他引:0
针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展Kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(IMM)方法。 相似文献