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被动导引头辐射源跟踪新算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
由于被动导引头辐射源跟踪系统非线性较强,传统的跟踪滤波算法是粒子滤波(PF)、U卡尔曼滤波(UKF)。但这些算法都存在着一定的缺陷,粒子滤波算法收敛速度慢、计算量大,UKF跟踪精度低。针对上述问题,提出了一种基于PF算法的新的跟踪滤波算法PUKF。该算法采用粒子滤波和U卡尔曼滤波加权的思想对目标实现初始的捕捉,然后通过UKF算法对目标进行跟踪保持。该算法受初始状态影响小,跟踪的精度高,收敛速度快,系统性能稳定。仿真实验表明了在被动辐射源跟踪系统中该算法的可行性和有效性。 相似文献
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机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型.然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点.利用虚拟噪声技术,提出了适合于红外搜索跟踪系统被动定位的自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法实时地估计了虚拟噪声的统计特性,减小了线性化误差,提高了非线性滤波的精度。仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应扩展卡尔曼滤波对目标距离和速度的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,此算法具有很高的工程应用价值。 相似文献
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针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法. 相似文献
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针对被动跟踪中常见的滤波发散、收敛速度慢和跟踪精度低等问题,研究了一种非线性系统的自适应推广卡尔曼滤波算法。该算法能够在线估计噪声的统计特性,动态补偿模型线性化误差,消减系统的观测误差。对其滤波理论及算法进行了研究与仿真,结果证实该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。 相似文献
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固定单站被动目标跟踪算法性能分析 总被引:2,自引:0,他引:2
被动目标跟踪滤波算法是无源定位的关键技术之一。分析了扩展卡尔曼滤波及其衍生算法和无迹卡尔曼滤波算法的性能,并将这些算法应用于利用空频域信息的定位方法中。计算机仿真验证了这些算法的性能。 相似文献
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针对传统非线性滤波算法对状态突变的鲁棒性较差,存在跟踪缓慢甚至失效的问题,提出了强跟踪七阶正交容积卡尔曼滤波(ST-7thCQKF)算法。算法将对非线性系统滤波效果良好的七阶正交容积卡尔曼滤波(7thCQKF)与强跟踪滤波(STF)融合,通过在7thCQKF的预测协方差中引入渐消因子调节增益矩阵,提高算法对状态突变系统的跟踪效果。仿真和实验结果表明,ST-7thCQKF能够较好地处理状态突变系统的跟踪问题。 相似文献
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传统的卡尔曼滤波算法提取相位差变化率时,要求相位差数据呈线性变化或近似线性变化,而这一条件往往不容易得到满足。针对以往利用相位差变化率进行单站无源定位的定位精度不高的问题,提出一种差分—卡尔曼滤波方法,综合了差分处理方法和卡尔曼滤波处理方法的全部优点,解决了卡尔曼滤波提取方法限制条件强的问题以及差分处理方法提取精度低的问题。通过仿真试验表明,差分—卡尔曼滤波方法滤波精度比差分方法高很多,比卡尔曼滤波方法适用范围更广,应用性更强。 相似文献
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一种改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等。本文根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进。利用Matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法。 相似文献
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介绍了单站无源定位的原理以及基于频率信息的多普勒频率变化率测量,针对单站无源定位中对目标跟踪这样一个典型的非线性滤波问题,阐述了利用修正协方差的扩展卡尔曼滤波算法。 相似文献
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为了使卫星导航接收机自主完好性检测算法与卡尔曼滤波位置解算法结合起来,并且有效降低卫星导航接收机自主完好性检测的漏检率和误警率,进而为用户提供实时、准确、可靠的定位定时服务。对卡尔曼滤波位置解算法和卫星导航接收机自主完好性检测算法进行了研究,提出了能够对多个故障进行检测与识别的基于卡尔曼滤波的卫星导航接收机自主完好性检测方案,方案中引入了故障检测调整系数,有效地降低了漏检率和误警率。对方案进行了仿真分析,仿真结果表明方案是可行、有效。 相似文献
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由于多平台对单目标的被动系统具有隐蔽性强、实时性好等优点,因此近年来成为电子战领域研究的热点之一。针对多平台观测下的单目标被动跟踪系统进行了研究,首先提出2种跟踪系统结构:一是基于最小二乘(LS)和线性卡尔曼滤波(KF)相结合的伪线性模型系统,二是基于扩展卡尔曼滤波(EKF)并行滤波技术的非线性跟踪系统;其次分别给出具体设计步骤,并在计算机上进行仿真验证。仿真结果表明,基于EKF的非线性并行滤波技术对目标跟踪精度较高。 相似文献