武器装备预研基金(9140C1011010601)
- 作品数：4 被引量：24H指数：3
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- 一种基于高斯牛顿迭代的单站无源定位算法被引量：10
- 2007年
- 由于初始估计误差大、可观测性弱,且可得到的观测量受限等特点,对运动辐射源的快速单站被动定位一直是个难题。针对单站无源定位特点,对IEKF(iterated extended Kalman filter)算法进行改进,该算法对IEKF中的测量更新按照高斯牛顿迭代方法进行修正,从而减小非线性滤波的线性化误差,改善滤波算法性能。所提算法和UKF(unscented Kalman filter)I、EKF以及EKF(extended Kalman filter)算法的仿真比较表明,提出的算法可以用更小的计算量得到和UKF相当甚至更好的定位性能,在定位精度和收敛速度上明显优于IEKF以及EKF。
- 杨争斌钟丹星郭福成周一宇
- 关键词：无源定位角速度
- 利用角度和多普勒变化率的有限阶运动目标可观测性分析被引量：5
- 2007年
- 针对利用角度和多普勒变化率观测量进行单站无源定位的可观测问题,通过建立可观测分析的等价准则,分析并给出了三维有限阶运动目标在利用角度和多普勒变化率观测量时目标状态可观测的充要条件。推导过程不需要分析非线性系统可观测矩阵或求解非线性微分方程;对于不同阶数的运动也不需要分别进行分析。最后通过仿真验证了分析的结果。
- 杨争斌钟丹星郭福成周一宇
- 关键词：单站无源定位可观测性多普勒变化率
- 基于UT的混合粒子滤波单站无源定位算法被引量：3
- 2008年
- 为利用无源固定单站对运动辐射源快速定位,将粒子滤波和UT(unscented transformation)应用于单站无源定位,给出了一种基于UT的角度约束采样混合粒子滤波无源定位算法,该算法从UKF滤波得到建议分布,从该建议分布采样时引入角度测量对状态变量的约束,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能。与EKF、UKF (unscented kalman filter)以及基于EKF的混合粒子滤波算法的仿真比较表明,本文算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差可以接近Cramer-Rao下界。
- 杨争斌钟丹星郭福成周一宇
- 关键词：无源定位粒子滤波多普勒变化率
- 迭代IMM机动目标被动单站跟踪算法被引量：6
- 2008年
- 单站无源定位初始估计误差大、可观测性弱,并且可以得到的观测量受限,对机动辐射源的单站被动定位一直是一个难题。针对单站无源定位以及机动跟踪的特点,为改善IMM(Interacting multiple model)算法在单站无源定位中的性能,对IKF(Iterated Kalman Filter)进行改进,将改进的IKF和IMM结合,提出基于迭代的IMM算法。该算法对IMM算法中模型滤波器的输出进行迭代运算,并在滤波迭代中引入交互,从而减小模型滤波误差,改善模型滤波融合效果。对本文方法和IMM方法的仿真比较表明,本文方法在出现大的估计误差时可以得到比IMM更好的跟踪性能。
- 杨争斌郭福成周一宇
- 关键词：无源定位交互多模型多普勒频率
