基于信息融合的分布式多舰无源定位算法

提出一种基于信息融合的分布式多舰无源定位算法,该算法通过属性关联和空间关联相结合的方法实现了多舰无源传感器的定位关联,并采用时变采样间隔的修正增益推广卡尔曼滤波器,用多条舰艇的舰载电子侦察设备对海上多个运动辐射源目标进行分布式纯方位跟踪融合。仿真结果表明：进行跟踪融合后的定位精度比单个舰艇的定位精度有了较大幅度的提高,受目前雷达侦察设备的测向精度比较低的限制,使得跟踪融合后不能达到很高的精度,但该精度可以满足海上导弹攻击的需求,导弹可以通过对一定范围内的目标进行搜捕达到精确打击的目的。该算法对海上慢速运动的舰艇辐射源进行纯方位跟踪有较好的稳定性和可满足要求的定位精度,能够满足工程应用的要求。     

基于两坐标雷达和红外传感器的融合目标跟踪算法

利用雷达和红外传感器的观测信息及目标运动的特征信息，改善系统对机动目标的跟踪性能；并在雷达无法主动开机的情况下，应用测向测时差定位法，处理机动目标的无源定位问题，在此基础上，应用数据融合技术进一步提高系统的定位与跟踪精度。     

测向和测频改进的最小二乘单站定位跟踪方法

为了利用无源单站系统实现对运动目标定位与连续跟踪,提出基于最小二乘估计算法的运动目标无源定位跟踪方法。即利用均匀的等间距线列阵作为单个观测站,对多个运动目标进行方位和多普勒频率测量,在此基础上通过多点多次测量,采用最小二乘估计算法对非线性系统求解得到目标的定位解。仿真结果表明:该方法不但能够对多个运动目标进行定位,而且能够对其进行连续稳定的跟踪。     

一种具有角速度量测的多站无源目标跟踪方法

为提高多站无源目标跟踪系统的跟踪性能,将无源目标跟踪系统获取的目标角速度测量表示为目标在笛卡尔坐标系下位置与速度的非线性形式,进而提出了一种同时利用目标角度和角速度量测来提高被动跟踪精度的方法。结合Cramer-Rao下界理论,分析了在利用角速度量测信息后无源目标跟踪系统跟踪性能的改善情况。基于不敏卡尔曼非线性状态估计方法,给出了具有角速度多站无源跟踪方法的一种具体实现流程。仿真与试验结果表明,具有角速度量测的无源跟踪系统具有更优目标运动参数的估计精度。     

一种双平台无源定位去除虚假点的新方法

双平台无源定位系统中虚假定位点的排除是一个尚待解决的重要问题。针对这一问题，利用传感器测角精度作为一个门限，提出了一种新方法。该方法首先用最小二乘法求出目标位置的估计值，并算出该估计值相对于基准平台的俯仰角；其次算出该角度与基准平台实际俯仰角的差值并用该值和门限作比较，大于门限的看成虚假点排除。仿真结果表明，该方法能大大提高关联正确率。     

机动目标跟踪的多传感器分层加权融合算法

针对应用并行,Bar Shalom-Campo等融合算法实现多传感器对机动目标的融合跟踪时,经典的交互多模型(IMM)无法提供目标运动模型这个先验信息的问题,提出一种机动目标跟踪的多传感器分层加权融合算法,该算法通过分层加权得到多种融合算法所需的目标运动模型信息,最后使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对状态预测和量测进行融合估计,实现了多传感器对机动目标的融合跟踪。仿真实验表明,和单传感器相比,所提算法显著提升了机动目标的跟踪精度。     

机动目标的多站无源定位延迟补偿算法

无源定位在目标跟踪领域的应用日益广泛,各测量站信息传输所带来的时间延迟对跟踪精度产生较大影响。基于卡尔曼滤波,设计了一种延迟补偿算法,对时间延迟所产生的跟踪误差进行补偿,以提高跟踪精度。同时,采用交互式多模型对目标的机动运动进行建模,以反映实际目标的运动特性。通过仿真验证了跟踪误差显著减小,证明了补偿算法的有效性。     

多机动目标单站无源定位方法研究

文中分析研究了多机动目标跟踪定位的基本原理及其关键技术，提出了一种无源跟踪起始新算法及运动辐射源定位的基本滤波算法。仿真结果表明，基于到达方向和到达时间差信息对多机动目标进行单站无源定位与跟踪是可行的，文中给出的算法是正确有效的。     

多传感器定位跟踪技术研究

从方向定位的角度阐述了多平台多传感器的无源定位技术,重点介绍了多传感器的相关理论及对应的数据关联及数据融合技术,给出了多平台多传感器信息融合模型,并系统地介绍了目前实现多传感器信息处理的算法,有助于多传感器目标定位的深入研究。     

水下目标的无源定位和融合技术研究

针对水下机动目标的无源定位和跟踪问题。先运用测向定位和时差定位相结合的思想。给出来自水下机动声源目标的定位解；然后在此基础上，将多部被动声呐在各个状态时刻所定位的含噪声数据视为一冲击扰动序列，对其应用缓冲算子作用。以弱化其随机性。最后，再对缓冲算子作用后的扰动序列进一步应用数据融合技术来改善和提高定位系统的跟踪精度。仿真结果表明，该方法是有效、可行的。     

舰载机协同无源定位系统精度比较分析

针对舰载机协同对海上和空中目标进行无源定位,采用时差(TDOA)、测向、时差/频差等典型无源定位方法,对利用目标辐射源信号的舰载机协同无源定位系统进行建模仿真和精度分析.仿真结果表明:双机时差/频差定位、三机时差定位、双机测向交叉定位3种无源定位方法各有优劣.因此,明确电子侦察的作战目标以及方法,对分布在战场不同位置的舰载机实施合理分群,为建立多机协同无源定位系统提供理论支撑.     

基于运动学原理的单站无源定位跟踪地面试验研究

单站无源定位与跟踪系统由于具有极强的隐蔽性,且探测距离远,机动性强,在未来的远程精确打击中具有重要的意义。本文从基于质点运动学的单站无源定位跟踪理论出发,介绍了在已有的火控雷达本体上增加一套无源定位子系统,构成单站无源定位跟踪系统,并对地面辐射源进行了定位获得了成功。试验结果证明了该理论的正确性,而且说明在现有工程技术条件下实现地对空、空对空单基地无源探测定位系统是可能的。     

基于磁梯度张量的目标多测量点线性定位方法

针对目前基于磁梯度张量的目标多测量点定位方法中存在求解过程复杂且无法得到解析最优解的问题,提出了基于磁梯度张量的目标多测量点线性定位方法。该方法将磁梯度张量的三个特征值按照一定关系组合得到一个与磁偶极子方向无关的不变量,同时利用绝对值最小的特征值对应的特征向量与距离矢量垂直的几何关系,通过运动载体平台的运动测量得到三个点的磁梯度张量数据,建立关于磁性目标位置的超定方程组,通过求广义逆得到目标位置的最小二乘解。仿真实验验证表明,多测量点线性定位方法对磁性目标的定位效果较好,可以实现对磁性目标的精确定位,且磁力仪的测量精度、测量系统的基线距离和运载平台的位移测量误差是影响定位精度的主要因素。     

无线传感器网络仿真中的目标定位问题

针对在无线传感器网络仿真平台的设计里，单个可见光传感器无法获得运动目标的距离信息，无法实现运动目标的定位及多传感器的信息融合的问题，提出一种基于多个可见光传感器数据融合的运动目标定位方法。该方法将数字图像处理与数据融合技术相结合，采用运动目标检测与识别技术确定目标个数与种类，运用数据融合技术融合多个传感器的识别结果及节点位置信息，很好地解决了仅利用可见光传感器仿真的情况下，运动目标在监控场景里的定位问题。     

一种新的两站多目标无源定位与跟踪模型

为了改善两站无源定位与跟踪算法的性能,在研究了现有的无源定位与跟踪技术以及人的两只眼睛如何协同对目标定位和跟踪的基础上,设计了分辨信息生成与属性关联算法,结合方位数据关联算法和扩展卡尔曼滤波器,初步构建了相对完整的两站多目标无源定位与跟踪的智能仿生新模型,并对有效定位范围和误差分布进行了分析。初步的仿真试验证明该算法对目标数量和队形适应能力强,定位跟踪精度高,同时将计算量控制在较小的规模内。     

时戳动态修正的多传感器跟踪航迹同步融合

文中提出一种基于LMS的动态时戳修正算法．对两个传感器的时钟源同步误差进行自适应估计．实现在GPS时钟源失效的情况下多传感器跟踪航迹同步融合。仿真结果表明。进行时戳动态修正的多传感器融合系统的跟踪精度明显好于未进行时戳修正的融合系统。     

基于多阵元基阵的超短基线声定位方法

传统超短基线声定位系统的基阵尺寸较小。无法实现对远距离目标的准确定位．进而成为超短基线定位系统在水声导航领域进一步被广泛应用的瓶颈。为此，文中探讨了采用多阵元基阵定位方法来提高系统的定位精度．并通过计算机仿真证明了该方法的可行性。     

基于单目视觉的运动目标跟踪定位

介绍了单目视觉跟踪定位系统的原理、组成,采用Hough变换提取运动目标的特征圆进行检测,基于邻域线性搜索与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法,准确实现运动目标的跟踪定位和运动轨迹的三维重建,并进行了相应的实验验证分析,给出了最终的实验结果。     

多车协同目标跟踪方法

地面无人系统中多车信息融合技术是提升系统环境感知能力的重要途径。针对单车传感器存在视野遮挡及盲区导致的目标跟踪不连续不稳定问题,提出一种集中式多车协同感知的结果级融合系统模型。该系统模型采用激光雷达作为车辆感知传感器,对不同车辆构建的环境栅格地图在主控端采用D-S证据理论进行融合、得到全局静态环境地图,完成多车协同感知环境模型的构建。在此环境模型基础上设计一种多车协同目标检测与跟踪方法,采用极大值抑制的方法解决检测目标融合冲突;设计一种级联动态目标匹配与跟踪管理方法,完成目标预测跟踪并将结果下发给各车。由两辆无人车组成的实车系统测试结果表明：当出现目标遮挡时,所提多车协同目标检测与跟踪架构相对于单车感知在环境表征上能够获得更全面的目标信息,跟踪目标未出现漏检,未发生跳变;跟踪器输出位置状态结果与检测结果误差较小,能够对所跟踪目标的状态进行准确估计,跟踪轨迹保持连续,有效提高了单车环境感知视野。     

多小孔径基阵宽带源声被动定向方法

提出了一种基于多个小孔径子阵的宽带声定位方法,并成功应用于低空多目标的无源定向中。该方法将目标源辐射的低频宽带噪声通过相干处理,然后构造近似的降秩估计器对目标进行方位估计,有效地解决了通常单个小孔径基阵难以满足的多目标分辨和定向精度要求。由于所构造的估计器不需要各子阵之间的位置信息,从而避免了伪峰和位置估计误差对方位估计的影响。仿真和试验结果表明,该方法提高了多目标的定向精度,给出了稳定的信号方位估计,能较好地实现大气声定位中对近距离多目标的分辨。