一种量测转换的移动外辐射源多站协同跟踪算法

发布时间：2022-11-03 21:53

　　针对移动外辐射源跟踪问题,提出一种融合到达角（Angle of Arrival,AOA）与到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）观测量的量测转换Kalman滤波（Converted Measurement Kalman Filter,CMKF）算法。首先,采用了一种考虑了传感器位置偏差影响的无源定位算法作为转换非线性的AOA与TDOA观测量至笛卡尔坐标系下观测量的方法,并证明了当AOA与TDOA的测量噪声以及传感器位置偏差都服从高斯分布且噪声强度不大时,该量测转换方法的位置转换误差能达到克拉美罗（Cramér-Rao Lower Bound,CRLB）界;其次,在量测转换的基础上构建了关于移动外辐射源的线性状态空间模型,将非线性的目标跟踪问题转化为线性滤波问题,并最终使用标准Kalman滤波器实时跟踪移动外辐射源位置。仿真结果不仅验证了量测转换精度与理论分析结论吻合,还表明了所提CMKF算法的跟踪精度同时优于扩展Kalman滤波器、无迹滤波器以及粒子滤波器。 

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
0 引言
1 问题描述
    1.1 目标量测模型
    1.2 CMKF算法总体流程
2 CMKF算法原理
    2.1 量测转换及其转换精度分析
    2.2 CMKF算法实现
3 仿真及分析
    3.1 量测转换精度仿真
        3.1.1 传感器位置偏差对定位精度的影响
        3.1.2 方位角测量噪声对定位精度的影响
        3.1.3 TDOA测量噪声对定位精度的影响
    3.2 CMKF算法有效性仿真
    3.3 算法跟踪性能
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的多站AOA/TDOA联合无源定位闭合形式算法[J]. 熊健,熊杰.  电讯技术. 2019(06)
[2]改进的平方根UKF在再入滑翔目标跟踪中的应用[J]. 叶泽浩,毕红葵,谭贤四,曲智国,张裕禄,程杨.  宇航学报. 2019(02)
[3]基于STK的信息作战态势三维可视化表现方法研究[J]. 邓晶,张明智,李志强,吴曦,刘振浩.  系统仿真学报. 2010(11)



本文编号：3700690