无源定位跟踪中修正协方差扩展卡尔曼滤波算法

针对无源定位跟踪中EKF受初值、测量噪声影响大等缺点,该文提出了一种新的修正协方差扩展卡尔曼滤波方法(MVEKF),并将其与无源定位跟踪中常用的EKF,MGEKF,IEKF等滤波方法进行了仿真比较,表明该方法比EKF方法更具稳定性;而且无需寻找MGEKF方法中所需的观测量可修正函数,因而可以应用于其它领域的非线性滤波中.     

基于DOA的无源定位算法

该文在分析了伪线性扩展卡尔曼滤波中针对非线性观测方程线性化误差的产生原因以及对滤波影响的基础上,提出用n时刻的状态估计值代替一步预测状态值.由于n时刻的状态值中隐含着n时刻的测量值,因此比一步预测状态值更接近此时刻的真实状态矢量,从而将伪线性的观测方程在更接近真实状态值处泰勒展开将产生更小的线性化误差,通过这种处理从而提高了状态定位精度.最后通过计算机仿真证明了改进算法的有效性.     

基于EKF算法的单站无源定位研究

针对单站无源定位系统中观测方程非线性的特点,不能直接使用卡尔曼滤波估计,因而提出了一种适用于非线性的卡尔曼滤波估计改进算法——EKF算法;以方向角和方向角变化率为观测量,建立了EKF算法模型;仿真结果表明EKF算法适用于非线性系统,具有收敛速度快,定位精度高的特点。     

卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的应用

针对传统卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的不足,提出了一种基于CV模型的卡尔曼滤波算法,阐述了卡尔曼滤波算法和CV模型,对基于CV模型的卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的应用进行了仿真分析。仿真结果表明改进卡尔曼滤波算法能有效提高定位精度。     

基于EKF算法的单站无源定位跟踪研究

针对无源单站定位系统中观测方程非线性的特点,给出了一种适用于非线性的卡尔曼滤波估计改进算法——EKF算法。以方位角和方位角变化率为观测量,建立了EKF算法模型。仿真结果表明EKF算法具有收敛速度快,定位精度高的特点,可以提供高精度的单站无源定位跟踪结果。     

一种机载单站无源测向定位跟踪算法研究

首先提出了一种采用测量目标到达方向实现运动单站对固定辐射源进行无源定位的算法。算法利用遗传算法（GA）为扩展卡尔曼滤波（EKF）提供稳定可靠的初始状态，克服了EKF算法收敛速度慢、易发散，伪线性滤波（PLF）算法有偏差等缺点，从而获得了更好的定位效果。计算机仿真结果验证了上述方法的有效性。     

一种基于极坐标的无源定位与跟踪稳定算法研究

本文以无源定位与跟踪为背景,分析了利用扩展卡尔曼滤波算法进行定位与跟踪计算中的不稳定现象的原因,并提出了一种新的基于极坐标的定位与跟踪算法,通过仿真试验验证了这种算法具有较好的稳定性。     

一种快速跟踪的单站无源定位算法

在单站无源定位与跟踪中，扩展卡尔曼滤波算法对初始值依赖性较强，在观测方程非线性较强时收敛速度和稳定性无法满足要求，因此文中提出了一种优先估计慢变化参量的定位跟踪算法，通过仿真比较验证了该算法具有较好的收敛速度和稳定性，具有对滤波初始值的依赖性小的优点。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的无人机定位

无人机的移动定位是应对无人机机动性和应用环境复杂性的关键技术.为解决无人机中的全球定位系统(GPS)信号失效问题,提出了一种通过机载无线射频的接收信号强度解决定位问题的技术,分别采用扩展卡尔曼滤波方法估计距离和最小二乘方法估计路径损耗因子两种处理方法.理论分析和实验测试结果证实所提算法对有色噪声干扰下的接收信号有较好的增强效果,基于80％的置信水平,新算法相对于白噪声模型将估算误差从9.5 m减少到了4 m,还进一步提供了融合惯性导航的算法.     

基于UKF的单站无源定位算法

将一种适用于非线性系统的UKF应用于单站无源定位,并结合具体应用背景,对通常的UKF作了适当的改进。与推广卡尔曼滤波器(EKF)相比,UKF能更好解决量测模型非线性问题,滤波性能更好,而且UKF的计算量与EKF是同阶的。     

基于扩展Kalman滤波器的球面交会定位系统

研究了在球面交会模型下，基于单个运动观测平台，通过扩展卡尔曼滤波算法对静止目标进行定位的问题。首先在空间大地坐标系中建立状态方程和测量方程，然后利用运动观测平台在各个侦察时刻的位置信息和目标来波方向信息，在球面交会模型下，代入扩展卡尔曼滤波算法进行定位。仿真结果表明，该方法具有定位精度高、算法稳定等优点，是一种好的滤波算法。最后介绍了滤波初始值选择方法和测量数据野值剔除算法。     

一种新的自适应扩展卡尔曼滤波算法

文中提出了一种基于加速度的当前统计模型与在保持目标推进力与速度方向成固定夹角的运动相结合的扩展卡尔曼滤波算法,仿真结果表明该方法对直线运动或是曲线运动都具有良好的跟踪性能。     

一种改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法

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。     

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的空中目标跟踪

采用扩展卡尔曼滤波方法建立了雷达跟踪模型,对空中目标航迹进行滤波,为了减少雷达量测噪声的不稳定变化对系统跟踪性能的影响,对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,利用新息方差的计算来调整卡尔曼滤波器的增益。仿真结果表明,采用改进扩展卡尔曼滤波算法后,在雷达量测噪声发生大幅变化的情况下,经过滤波后的位置和速度误差仍然趋于稳定。表明该方法具有很好的滤波性能及跟踪精度,并可以提高空中目标航迹预测的精确性。     

一种基于卡尔曼滤波处理的北斗卫星无源组合导航自适应野值剔除方法

在组合卫星导航定位中,由于导航接收机存在各种噪声和干扰,使得伪距出现较大的变动,直接导致定位结果出现野值。本文在卡尔曼滤波技术的基础上,提出了一种自适应野值剔除方法,对动态数据野值判断、识别与剔除,有效地抑制卫星导航中动态数据中的野值对滤波的影响。     

无源定位技术中滤波算法的应用研究

无源定位技术有着广阔的应用前景，在分析现有单站无源定位方法优缺点的基础上，提出了一种基于无源测距的快速定位方法。接着针对常用定位算法在处理原始定位数据过程中收敛速度慢和定位精度差的问题，设计了一种稳健的卡尔曼定位算法。仿真结果表明这一处理算法具有较高的定位精度，较快的收敛速度和对初始值不敏感等优点。这种处理思路还可以推广到更为复杂的定位情况中去。     

Kalman滤波算法在被动跟踪中的应用

研究卡尔曼滤波算法在被动跟踪系统中的应用。采用滤波与控制相分离的方法,设计卡尔曼滤波器,推导了相应的扩展卡尔曼滤波公式,并利用获取的实测数据,对卡尔曼滤波算法进行了性能仿真。结果表明,滤波算法滤波效果明显,平均耗时约1.5ms,可以用于被动跟踪系统中信号的实时处理。     

一种改进的单站无源定位与跟踪算法

无源定位与跟踪技术有着广阔的应用前景。对于机动干扰源单站无源定位与跟踪，直角坐标系下一阶卡尔曼滤波算法容易发散，二阶卡尔曼滤波算法运算量大。针对这一不足，本文提出了在极坐标下建立状态方程和观测方程的卡尔曼滤波进行干扰源单站无源定位与跟踪。仿真实验结果表明了该算法的有效性。