基于角度信息的單站無源定位跟蹤算法研究.pdf

1、利用角度信息對目標進行單站無源定位跟蹤是非常重要的定位跟蹤方法。該方法首先通過無源傳感器陣列接收目標輻射的電磁波，從接收到的輻射波中提取出角度信息，再利用角度觀測量與目標的狀態(tài)向量之間的關(guān)系式來對目標進行定位跟蹤，所以該方法對角度觀測量的精度具有很高的要求。由于要分析目標和觀測站的不同運對狀態(tài)，因此對于系統(tǒng)的可觀測性分析也是必不可少的?，F(xiàn)介紹本文的主要內(nèi)容：
　　1.介紹了利用角度信息來對目標輻射源進行單站無源定位跟蹤的原理，以及

2、根據(jù)目標的不同運動形式，對系統(tǒng)的可觀測性進行了分析。
　　2.研究了基于子空間數(shù)據(jù)融合的多目標直接定位算法，傳統(tǒng)的多目標定位過程一般需要多個步驟，首先對目標進行DOA（波達角）估計，再利用定位算法對目標的狀態(tài)進行估計。而基于子空間數(shù)據(jù)融合的多目標直接定位算法則不需要進行DOA估計。觀測站在不同的觀測位置的對多個目標進行觀測，得到一系列的觀測數(shù)據(jù)，利用這些觀測數(shù)據(jù)構(gòu)造出以位置坐標為參數(shù)的代價函數(shù)，而且整個定位過程只通過對該代價函數(shù)進

3、行一次最優(yōu)估計，就可以估計出所有目標的位置信息，因此比傳統(tǒng)的多目標定位算法更高效，精度更高。
　　3.介紹了傳統(tǒng)的利用角度信息對目標輻射源進行定位跟蹤的濾波算法，簡要介紹了跟蹤模型，主要介紹了擴展卡爾曼濾波（EKF）算法，修正增益擴展卡爾曼濾波（MGEKF）算法和修正協(xié)方差擴展卡爾曼濾波(MVEKF)算法，以及不敏卡爾曼濾波算法(UKF)，該算法只需要利用少量采樣點進行非線性變換，不需要進行線性化處理，因此具有更高的估計精度。最后