ESM传感器多模定位跟踪算法研究与实现

发布时间：2017-10-15 19:24

  本文关键词：ESM传感器多模定位跟踪算法研究与实现

  更多相关文章： 非线性滤波 ESM传感器 无源定位 融合 转换瑞利滤波

【摘要】：在当前的军事战争中,电子战和信息战扮演着越来越重要的角色。本文主要研究纯方位测量下的无源定位技术,该技术表现为所用的传感器采用被动工作方式,即只接收辐射信号而不发射信号,所以该技术具有较强的适应能力,也因此逐渐发展成现代电子战中目标跟踪领域的重要分支。本文以纯方位测量下ESM(Electronic Support Measure)传感器对目标的定位跟踪为背景展开,主要研究了单/多ESM传感器对固定目标,等间隔与非等间隔下单/多ESM传感器对运动目标定位跟踪技术。本文的主要工作可概括如下:1)针对多个运动ESM传感器对静止目标的定位问题,本文提出了基于较大间隔测量和格拉布斯(Grubbs)准则的总体最小二乘法。考虑到离散数据对批处理算法的影响,算法中提出了利用较大间隔测量的方法来获取相对离散的数据,而后将采用格拉布斯(Grubbs)准则筛选后的数据应用到总体最小二乘法以实现对静止目标的定位。2)针对等间隔下单/多ESM传感器对运动目标的跟踪问题,本文提出了MIMM-CSRF(Modified Interacting Multiple Model Centralized Shifted Rayleigh Filter)算法。该算法提出基于范数规则化的类高斯隶属函数作为模型概率可能性估计函数,以解决最大似然函数中出现的易跳变问题。针对IMM(Interacting Multiple Model)算法中加速度估值误差较大的问题,本算法提出两级加速度修正的算法,其中,一级加速度修正算法采用中值滤波来平滑滤波系统中预测的加速度,二级加速度修正算法采用当前统计模型来修正加速度方差,实现对目标机动变化做出实时、快速的反应,以达到精确跟踪的目的。3)针对非等间隔下单/多ESM传感器对运动目标的跟踪问题,本文提出了基于最优融合的非等间隔MIMM-CSRF算法。该算法利用非等间隔联合滤波算法中对测量周期特性的处理方法实现整个定位系统的无障碍工作,以解决各ESM传感器不能在每个测量周期同时进行跟踪融合的问题;在该工作模式下,主ESM传感器根据当前测量周期内参与定位的ESM传感器的数量采用MIMM-CSRF算法实现对运动目标跟踪。实验结果证明,本文提出的ESM传感器精确定位算法能够对静止、运动目标进行准确有效的定位和跟踪。
【关键词】：非线性滤波 ESM传感器 无源定位 融合 转换瑞利滤波
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 缩略语8-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题背景及研究的目的与意义11
• 1.2 本课题研究现状11-18
• 1.2.1 无源定位技术概述11-14
• 1.2.2 单/多ESM对固定目标的定位技术14-15
• 1.2.3 等间隔下单/多ESM对运动目标的跟踪技术15-17
• 1.2.4 非等间隔下单/多ESM对运动目标的跟踪技术17-18
• 1.3 本章小结18-19
• 第2章 单/多ESM传感器对静止目标的定位19-28
• 2.1 引言19-22
• 2.2 测量值筛选22-23
• 2.3 基于较大间隔测量的总体最小二乘法23-25
• 2.4 仿真实验25-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 等间隔单/多ESM传感器对运动目标的跟踪28-52
• 3.1 引言28-29
• 3.2 单ESM传感器对运动目标跟踪29-35
• 3.2.1 扩展卡尔曼滤波（EKF）29-30
• 3.2.2 无迹卡尔曼滤波（UKF）30-33
• 3.2.3 转换瑞利滤波（SRF）33-35
• 3.3 多ESM传感器对运动（机动）目标跟踪35-46
• 3.3.1 运动模型选择37-39
• 3.3.2 集中式转换瑞利滤波39-40
• 3.3.3 基于范数规则化的IMM-CSRF40-43
• 3.3.4 两级加速度修正算法43-46
• 3.4 仿真实验46-51
• 3.4.1 单ESM传感器对运动目标跟踪仿真46-47
• 3.4.2 多ESM传感器对运动（机动）目标跟踪仿真47-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第4章 非等间隔单/多ESM传感器对运动目标的跟踪52-59
• 4.1 引言52-53
• 4.2 非等间隔单/多ESM传感器对运动（机动）目标跟踪53-55
• 4.3 仿真实验55-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第5章 总结与展望59-61
• 5.1 总结59
• 5.2 展望59-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-66
• 附录66-67
• 详细摘要67-69

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本文编号：1038162