基于电子雷达通信的追踪目标精度优化改进

发布时间：2020-05-15 20:08

【摘要】：在无需传感器系统中实现了工作性能良好、精准时间的航迹关联雷达通信,采用Bar Shalom-Campo航迹融合算法优化设计了无反馈形式的分布式航迹融合。理论分析表明,算法能够通过先验信息,实现运算量以及运算难度的降低。实验结果得到:改进的算法的雷达通信过程中误差明显小于单个传感器的误差;优化的航迹融合算法与单一雷达的滤波相比能够显著提高定位精度,定位性能有了明显的改进;优化算法后的系统能够达到多传感融合改进目标定位。这一研究对最大程度的优化系统的工作能力具有明显的理论和实践应用价值。
【图文】：

∑Ni=1［(Pik|k)－1－(Pik|k－1)－1］(18)分析上述模型过程可以发现该算法通过先验信息，不需要求出差协方差，这样就很大程度上降低了运算量以及运算难度。另外，此算法基于量测扩维，采用矩阵变化得到的，将其应用在全局是最佳选择。2实验分析图1给出了实验模型的传感器观测航迹的位置信息。图1实验模型的传感器观测航迹2．1匀速飞行的航路的实验首先，对匀速飞行的航路进行分析，实验环境如下:在1km高空，分别采用20、100m/s，时间为50s，图2所示为匀速仿真对比数据结果。图2匀速条件下算法的后速度均方误差对比2．2匀加速飞行的航路的实验目标在距离参考原点长3km、宽4km、高1km处的方位开始飞行，并且用20、100m/s，跟踪为50s，在X轴以－10m/s的加速度变化，图3～5所示为匀加速仿真对比数据结果。图3匀速条件下算法的后位置均方误差对比图4匀加速条件下算法的后速度均方误差对比图5匀加速条件下算法的后位置均方误差对比2．3上仰机动飞行实验目标在距离参考原点长3km，宽4km，高1km处的方位开始飞行，并且在开始的1～15s的时间段按119

基于量测扩维，采用矩阵变化得到的，将其应用在全局是最佳选择。2实验分析图1给出了实验模型的传感器观测航迹的位置信息。图1实验模型的传感器观测航迹2．1匀速飞行的航路的实验首先，对匀速飞行的航路进行分析，实验环境如下:在1km高空，分别采用20、100m/s，，时间为50s，图2所示为匀速仿真对比数据结果。图2匀速条件下算法的后速度均方误差对比2．2匀加速飞行的航路的实验目标在距离参考原点长3km、宽4km、高1km处的方位开始飞行，并且用20、100m/s，跟踪为50s，在X轴以－10m/s的加速度变化，图3～5所示为匀加速仿真对比数据结果。图3匀速条件下算法的后位置均方误差对比图4匀加速条件下算法的后速度均方误差对比图5匀加速条件下算法的后位置均方误差对比2．3上仰机动飞行实验目标在距离参考原点长3km，宽4km，高1km处的方位开始飞行，并且在开始的1～15s的时间段按119


本文编号：2665570