机动目标单站无源定位中的测量更新CKF—IMM算法
基于CKF的单站无源定位跟踪算法
Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｆ ｏ ｒ Ｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅ Ｏｂｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ Ｐａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ Ｌｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ Ｔｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎｇ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＣＫ Ｆ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ｐ ａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ； ｃ ｕ ｂ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｋａ ｌ ｍａ ｎ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ；
第 ４卷
第 １期
指 挥 信 息 系 统 与 技 术
Ｃｏｍ ｍ ａ ｎｄ Ｉ ｎｆ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓｙ ｓｔ ｅｍ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏｌ ｏｇ ｙ
Ｖｏ １ ．４ Ｎ ｏ． １ Ｆｅｂ． ２０１ ３
２ ０ １ ３年 ２月
・
理 论与探 索 ・
基于Ｃ ＫＦ的 单站 无 源定 位 跟 踪 算 法
性 函数传 播捕 获其统计特 性 ， 精 度可达 到二 阶。但 是 ＵＫＦ需合 理选择参数才能取得较好滤波结果Ｌ ６ ］ 。
本 文采 用一 种新 的非 线性滤 波方 法 —— 容 积卡 尔 曼滤波 （ ＣＫ Ｆ） ［ ７ － ８ ３ 算法进行单站无 源定位跟踪 。
Ｃ ＫＦ算 法 利 用 数 值 积 分 对 目标 状 态 的 后 验 概 率进
ｍａ ｉ ｒ ｏ ｎ ｉ ｓ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ． Ｔｈ ｅ ｃ ｕ ｂ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｋａ ｌ ｍａ ｎ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ（ ＣＫＦ）ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｓ
机动目标距离徙动校正与检测算法
机动目标距离徙动校正与检测算法贺雄鹏;廖桂生;许京伟;黄鹏辉;魏嘉琪【摘要】在机动目标的检测中,目标的速度、加速度会产生距离徙动和多普勒徙动的现象,影响机动目标的积累与检测性能.针对上述问题,提出一种基于频率轴反转变换与广义变尺度傅里叶变换的机动目标检测快速非搜索算法.首先在距离频域-方位时域利用频率轴反转变换校正距离徙动,回波信号变为线性调频信号;接着利用Wigner-Ville分布变换核与广义变尺度傅里叶变换对目标参数进行估计;最后在距离-多普勒域完成目标能量的积累.与现有方法相比,所提方法可以快速校正距离徙动,实现非搜索的目标参数估计,计算复杂度低.仿真实验表明,该方法可有效完成机动目标的检测与参数估计.%In the detection for the maneuvering target,the integration and detection performance for the moving targets may slide down due to the defocusing effects of the range migration and the Doppler frequency migration caused by target radial velocity and acceleration.To address these issues,a fast non-searching method based on fast time-frequency axis reversal and generalized scaled Fourier transform is proposed.In this algorithm,the frequency axis reversal transform is firstly applied to correct the range migration.Then,the received signal becomes the linear frequency modulated (LFM) signal,and both Wigner-Ville distribution (WVD) function and generalized scaled Fourier transform are applied to estimate the acceleration and velocity of the moving target.Finally,the moving target is well focused in the range-Doppler pared with the existing methods,the presented algorithm can fast eliminate the range migration and obtain the motionparameters without any searching procedure and can achieve a good balance between the computational cost and the detection ability as well as parameters estimation performance.Several simulation experiments are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2018(040)001【总页数】8页(P1-8)【关键词】机动目标检测;参数估计;频率轴反转变换;广义变尺度傅里叶变换【作者】贺雄鹏;廖桂生;许京伟;黄鹏辉;魏嘉琪【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.510 引言随着高性能武器装备的发展,以新一代战斗机(具有超声速和高机动等特点)为代表的运动目标,对传统雷达的探测能力提出了严峻的挑战,高机动目标检测与高精度运动参数估计研究受到广泛的关注[1-3]。
uavdt 分类
uavdt 分类UAVDT（Unmanned Aerial Vehicle Benchmark Object Detection and Tracking）是一个关于无人机目标检测追踪的大规模视频数据集。
这个数据集主要应用于无人机在各种复杂场景下的目标检测和追踪任务，为相关的研究工作提供了丰富的视频资源和必要的标注信息。
UAVDT包含了大量的视频帧，这些视频帧都是在无人机捕获的场景中提取的，并带有手动标注的边界框和一些有用的标签，例如车辆类别和遮挡情况。
这些视频帧来自一个超过10小时的视频，视频中的场景包括广场、干线街道、收费站、高速公路、十字路口和T型路口等。
UAVDT的主要任务可以分为三个基本类型：目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。
目标检测任务是在给定的视频帧中检测并定位目标物体，这个任务主要是通过提取视频帧中的特征信息，然后与预设的模型进行比对来实现的。
单目标跟踪任务是在连续的视频帧中跟踪一个特定的目标，这个任务需要模型能够根据目标的运动轨迹和特征变化进行准确的预测和匹配。
多目标跟踪任务是在连续的视频帧中同时跟踪多个目标，这个任务需要模型能够有效地管理和更新跟踪的目标信息，以避免目标的混淆和丢失。
UAVDT数据集的基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从无人机在城市地区多个地点拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景。
这些基准中的目标对象主要是车辆，此外还包括行人和其他动态物体。
UAVDT是一个重要的数据集，它为无人机目标检测和追踪的研究提供了丰富的资源和必要的标注信息。
通过这个数据集，研究者可以深入了解无人机的目标检测和追踪技术，探索相关的算法和模型，以提高无人机的智能化水平和应用能力。
一种改进的机动目标的IMM状态估计算法的开题报告
一种改进的机动目标的IMM状态估计算法的开题报告1. 研究背景和意义机动目标的IMM（Interacting Multiple Model，交互式多模型）状态估计算法是目标跟踪领域常用的一种算法，该算法将目标运动建模为一组不同的动态模型，然后通过对每个模型的预测和测量进行加权平均来估计目标状态。
IMM算法有很好的鲁棒性和精度，因此在军事、工业自动化控制、智能交通、视频监控等领域有广泛应用。
然而，由于机动目标在运动过程中可能会遭遇各种干扰和障碍物，因此目标状态估计的精度和鲁棒性仍然需要不断提高。
2. 研究内容本研究旨在改进机动目标的IMM状态估计算法，提高其精度和鲁棒性。
具体研究内容包括以下几个方面：（1）引入新的动态模型：本研究将探索引入更多的动态模型来描述目标运动。
这些新的动态模型可以是基于物理的模型，如空气动力学模型、机械模型等，也可以是基于数据驱动的模型，如神经网络模型、深度学习模型等。
通过引入更多的动态模型，可以更精确地描述目标的运动轨迹，并提高状态估计的精度。
（2）改进滤波算法：本研究将研究改进IMM滤波算法。
目前IMM滤波算法中常用的是卡尔曼滤波算法，但是该算法对于非线性系统的状态估计精度较低。
因此，本研究将尝试引入其他滤波算法，如扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法等，来提高状态估计精度。
（3）优化模型切换策略：IMM算法中的一项重要任务是选择合适的动态模型进行状态估计。
本研究将研究优化模型切换策略，以提高状态估计的鲁棒性。
具体而言，我们将探索如何根据目标的运动特征和环境条件选择最佳的动态模型，并优化模型切换的时间和权重。
3. 研究方法本研究将采用理论分析和实验仿真相结合的方法，具体流程如下：（1）收集机动目标IMM状态估计算法的相关文献，了解该算法的研究现状和主要研究方向。
（2）针对目前IMM算法存在的问题和不足，提出改进方案。
具体而言，我们将提出引入新的动态模型、改进滤波算法和优化模型切换策略三个方面的改进方案。
无人机无源定位算法研究
无人机无源定位算法研究一、引言随着科技的不断发展，无人机已经逐渐展现出其非常重要的地位，无人机的应用日益广泛，涉及到许多领域，如农业、监测等领域，然而对于无人机制导导航中的无源定位问题却一直困扰着研究者，因此，寻找高精度、低成本的无源定位算法成为无人机导航中的重要研究方向。
二、无源定位的概念和难点无源定位是指不需要再目标上部署任何设备的前提下，通过拥有良好空间分布的多个传感器对目标的信号进行测量，从而确定目标的位置和速度的技术。
无源定位主要解决以下难点：1.多传感器协同问题2.总体成本与系统复杂度问题3.复杂地形条件下的精度问题三、基于信噪比的无源定位算法基于信噪比的无源定位算法是一种常用的无源定位算法，其主要利用目标发射的信号在不同传感器之间的信噪比差异来确定目标位置。
该算法一般可以分为两个步骤：1.建立信噪比模型2.利用信噪比模型求解目标位置该算法的主要优点是可扩展性强，可以较好地应对复杂环境，可以在高速场景下仍然获得良好定位效果。
四、基于距离测量的无源定位算法基于距离测量的无源定位算法是另一种常用的无源定位算法，该算法主要基于传感器与目标之间的距离测量来确定目标位置。
该算法的主要步骤包括以下几个步骤：1.测量目标到传感器的距离2.估计传感器之间的距离值3.使用定位算法计算目标位置该算法的主要优点是适用于大范围的跨越距离的定位问题，但在一些复杂地形、建筑等环境中常常会受到干扰与误差，导致定位精度下降。
五、基于多指标融合的无源定位算法基于多指标融合的无源定位算法是一种新兴的无源定位算法，该算法主要基于多个无源定位指标进行融合定位，可以对传感器的位置进行优化，提高无源定位精度。
该算法主要步骤包括以下几个步骤：1.构建多指标融合模型2.确定各指标间的关系3.进行融合运算此外，该算法也可以利用模型自适应的特性来适应不同的环境，进一步提高无源定位精度。
六、总结无人机无源定位算法对于无人机制导导航具有非常重要的意义，目前，基于信噪比、基于距离测量和基于多指标融合等多种无源定位算法被广泛应用于无人机导航领域，并逐渐得到不断的改进和优化，在未来，无人机无源定位算法仍将继续发挥着其重要作用。
多目标无源定位跟踪中的数据关联技术
信 息 的 静 态 数 据 关 联 的实 质 是 ，根 据 对 同 一 个
目标 的观 测 数 据 （ 间信 息 ） 具 有 的相 似 性 ， 空 所
采 用 一 定 的 分 配 策 略 将 空 间观 测 数 据进 行 分 组
・Ｒ ‘
而 目标 属 性 参 数 在 该 时段 内发 生 了变 化 ， 以至
科技 论文：多 日标无源定位跟踪 中的数据关联技术
ｒ对 同 一 目标 的不 同 空 间 观 测 对 应 的 目标 属 性
获 得 目标 点 迹 ， 自然 也 就 无 法 直 接 进 行 空 问观
信 息 不 同 ，在 这 种 情 况 下 ，基 于 目标 属 性 信 息 的静 态 数 据 关 联 以及 基 于 纯 空 问信 息 的 静 态 数 据 关 联 方 法 均 无 法 高 效 而 准 确 地 实现 空 间观 测 数 据 的 数据 关 联 。 目前 ，还 没 有 相 关 复 杂 情 形 下 的技 术 数 据 关 联 技 术 的研 究 结 论 。 在 复 杂 情 形 下 ，一 种 可 以尝 试 的 思 路 是 ，
・ ， 。 ７
பைடு நூலகம்
适 应 更 加 复 杂 情 形 的 结 合 目标 属 性 信 息 与 空 问
信息 的静态数据 关联方法 ；接着针对动 态数据
电信 技 术 研 究
总 第 ３ ５期 ６
Ｒ Ｅ ＲＣ ＥＳ Ａ Ｈ ＯＮ Ｔ Ｌ Ｃ Ｅ Ｅ ＯＭＭＵＮ ＣＡ Ｉ ＴＥ Ｉ Ｔ ＯＮ ＣＨＮ ＯＧＹ ＯＬ
应 能力 。
２ 多 目标 检 测 中 的 静 态 数 据 关 联
２１静 态 数 据 关 联 技 术 回 顾 ．
一种单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推方法
一种单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推方法随着信息技术的迅猛发展，单站纯方位目标跟踪技术已经成为研究和实际应用中重要的方向之一。
然而，这种技术仍然有一些关键问题需要解决。
最小二乘递推（LSR）方法是一种被广泛使用的单站跟踪技术，它能够有效地解决传统跟踪技术中出现的诸多问题。
最小二乘递推方法源于拉格朗日最优化理论，是一种迭代的数字滤波技术。
它的基本思想是将一系列高斯型的跟踪模型与测量数据联合起来，将最小化的均方差误差作为优化的指标，最终根据这一指标来确定跟踪结果。
最小二乘递推方法由两个部分组成，分别是先验模型更新和后验传播更新。
在先验模型更新阶段，根据上一时刻的预测位置和预测速度，更新预测模型和状态模型，其中状态模型反映目标状态参数的时变。
然后在后验传播更新阶段，对比先验模型计算的位置和速度与实际测量结果，给出传播噪声，根据这些噪声更新先验模型，从而得到跟踪结果。
最小二乘递推方法的优点在于可以适应模型和测量数据的不可靠性，可以有效处理跟踪过程中的各种情况。
它的另一个优点是可以减少参数估计误差对跟踪精度的影响，从而有效提高跟踪精度。
不过，最小二乘递推方法也存在一定的局限性。
它对于受到噪声干扰的传感器数据的处理能力较差，会导致跟踪精度的降低。
此外，在某些特殊情况下，LSR方法可能会陷入局部最优状态，从而导致跟踪结果不准确。
从以上可以看出，最小二乘递推方法在单站纯方位目标跟踪方面有着重要的意义，但仍需要进一步完善，才能更好地应用到实际中。
因此，必须建立一种新的综合技术，结合传统跟踪技术和LSR方法，力求尽可能准确地定位和跟踪目标。
只有这样，才能真正实现单站纯方位目标的有效跟踪。
天基无源方式空间目标定位跟踪算法的实现
系统发 展 比较早 ， 技术 较为成 熟 而却成 本偏低 ， 但由 于受 天气 、 地 理位 置和 时 间等客 观 因素 的影 响较 大 ，
难 以保 证监 视效 果 ， 另外 ， 地 基平 台得 到 的观测弧 段
题 的滤波 算 法 。Ｅ Ｋ Ｆ滤 波 算 法 是 将 非 线 性 函数 进 行 一 阶泰 勒 展 开 ， 把线 性 函数 线性 化 ， 由于 Ｅ Ｋ Ｆ 比 较 依赖 于初值 ， 当系 统模 型较 为 复 杂 时容 易 出现 滤 波 算法 不 稳 定 及 精 度 不 高 甚 至 发 散 的 问题 。Ｕ Ｋ Ｆ
关 键词
天基无源方式 Ｖ ４ １ ２ ． ４；
光 电传 感器
定位跟踪 Ａ
仅测角
卡尔曼滤波
中图法分类号
文献标志码
近年来 ， 人 类 的空 间活动越 来越频 繁 ， 空 间在 国
间链路 信 号进行参 数估 计并 采用 相应 的滤 波算 法实 现对其 的定 位跟 踪 。天基 的光 电传感 器可 充分 利用 太 阳辐射 ， 通过 探测 目标 反 射 的光 线 完 成 对 目标 的
较大 的优 势 。
权 值来 逼 近 非 线 性 分 布 的 均 值 和 方 差 ， 计 算 量 与
Ｅ Ｋ Ｆ相 当 ， 但无 需计 算 Ｊ ａ ｃ ｏ ｂ ｉ ａ ｎ矩 阵 ， 计算 精 度 可 以 至少达 到二 阶泰 勒 展 开 式 的精 度 Ｊ 。但 Ｕ Ｋ Ｆ在 递 推时要 对协 方差 阵进 行分解 ， 当状态维 数 大于 ３时 ，
⑥
２ ０ １ ５ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｅ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
天 基 无 源 方 式空 问 目标 定 位 跟踪算法的实现
与术语imu相关的经典文献
与术语imu相关的经典文献与术语IMU（Inertial Measurement Unit）相关的经典文献有很多，以下是一些具有代表性的文献：1. 《Modeling Inertial sensors errors using allan variance》：这篇硕士论文介绍了如何使用 Allan 方差分析对惯性传感器误差进行建模。
该方法可以帮助理解惯性传感器的工作原理，提高其测量精度和可靠性。
2. 《A New Calibration Method for Strapdown Inertial Navigation Systems》：这篇文章介绍了一种新的校准算法，用于对捆绑式惯性导航系统进行校准。
该算法可以提高系统的定位精度和稳定性。
3. 《CALIBRATION OF A MEMS INERTIAL MEASUREMENT UNIT》：这篇文章介绍了一种基于微电子机械系统（MEMS）的惯性测量单元的校准方法。
该方法可以提高 MEMS 惯性传感器的测量精度和稳定性。
4. 《Calibration of a Novel MEMS Inertial Reference Unit》：这篇文章介绍了一种新型的基于 MEMS 的惯性参考单元的校准方法。
该方法可以提高 MEMS 惯性参考单元的测量精度和稳定性。
5. 《Visual-Inertial Odometry for Robust and Precise Estimation of Camera and Robot Motion》：这篇文章介绍了一种基于视觉和惯性的里程计方法，可以用于机器人和无人机的精确姿态估计和运动轨迹规划。
6. 《Visual-Inertial SLAM for Monocular and Stereo Cameras》：这篇文章介绍了一种基于视觉和惯性的同步定位与地图构建（SLAM）方法，可以用于单目和立体相机的姿态估计和环境地图构建。
基于RFID和IMU技术的室内定位方法研究与应用
基于RFID和IMU技术的室内定位方法研究与应用蔡章林（泛亚汽车技术中心有限公司，上海201208）邓青青（上汽通用有限公司广德分公司，广德242227）[摘要】针对在室内停车场等GPS信号较差的工况，行驶车辆无法实时获取准确定位的问题，文章结合 RFID和IMU两种定位技术，使用卡尔曼滤波器耦合该两组定位系统信号，并将该方法应用在某款车型上，结果表明在室内停车场能够获得实时准确的位置信息。
[Abstract]In view of the poor GPS signal in the place like indoor parking lot,the moving vehicle cannot get accurate positioning in real time.In this paper,the two sets of positioning system signals are coupled by Kalman filter combined with RFID and IMU,and the method is applied to a certain vehicle. The results show that the real-time accurate location information can be obtained in the indoor parking lot.【关键词】GPS信号RFID IMU卡尔曼滤波doi:10.3969/j.issn.1007-4554.2021.04.050引言随着智能网联和人工智能技术的不断进步,对于室内密闭环境等GPS信号较差的定位需求在逐步提高，诸如:室内停车场、大型的车站停车场和机场停车场等场合。
如果在这些室内场所可以实时准确地定位，一方面可以为车主提供准确的位置信息,从而可以快速寻找到车辆;另一方面将会大大提高这类场所的安全性，为紧急事故节省搜救时间。
基于被动合成孔径的单星无源高精度定位方法
·工程应用·航天电子对抗2020年第6期基于被动合成孔径的单星无源高精度定位方法张莉婷，郇浩，陶然（北京理工大学，北京100081）摘要：针对传统单星无源定位方法受瞬时测频和测角精度的影响，定位精度多为千米量级，无法实现对舰艇编队、车辆编队等密集编队目标的识别，分辨率低，提出了基于被动合成孔径的单星无源定位方法，将辐射源目标相对于卫星的位置化为方位向和距离向参数。
在距离向上，利用距离、卫星等效速度和调频率的关系，通过离散傅里叶变换实现对调频率的准确估计，实现了距离向高分辨；在方位向上，通过脉冲压缩在较长合成孔径时间内，卫星合成了一个长达数千米的虚拟天线孔径，合成后的极窄波束实现了辐射源方位向高分辨。
通过公式推导证明其方位向上的分辨率与天线孔径的平方是一个数量级，距离上的分辨率是天线孔径的一半，均可达到米级的分辨率。
最终通过无人机实验和卫星数据证明了该方法的可行性。
关键词：无源定位；被动合成孔径；高分辨中图分类号:TN971+.5文献标识码:AHigh‑precision emitter localization based on spaceborne passive syntheticapertureZhang Liting，Huan Hao，Tao Ran(Beijing Institute of Technology，Beijing100081，China)Abstract：Traditional passive localization methods are often limited by frequency and angle measurement er‐rors.The positioning accuracy of conventional methods is mostly on the order of kilometers，which cannot identi‐fy dense formation targets such as ship formations and vehicle formations.A single-satellite localization methodbase on passive synthetic aperture is proposed，which converts the position of the emitter target into azimuth andrange parameters.In range direction，the relationship between range distance，satellite velocity and Doppler rate isused to estimate range distance.The accurate estimation of Doppler rate is achieved by discrete Fourier transform（DFT）；in azimuth direction，through pulse compression the Doppler component can accumulate to synthesize anequivalent large virtual satellite antenna azimuth aperture，and the synthesized extremely narrow beam can achievehigh resolution of the azimuth direction of the radiation target.The formulas proved that azimuth resolution is anorder of magnitude with the square of antenna aperture，and the range resolution is an order of magnitude with halfof the antenna aperture.Both can reach a meter-level resolution.Finally，the feasibility of the proposed method isproved by unmanned aerial vehicle and satellite experiments.Key words：passive localization；passive synthetic aperture；high resolution0引言近些年来，在欧美等发达国家相关科研人员的共同努力之下，单星无源定位技术实现了创新性的高速发展。
对运动目标的固定单站无源定位算法研究
关键 词 ： 单站无源定位 ； 多普勒频率 变化率 ； Ｅ Ｆ算法 ＭＧ Ｋ
中 图 分 类 号 ： Ｎ １． Ｔ ９ １ ７ 文 献 标 识 码 ： Ａ
１ Ｓ ａｒ ｈ Ｋ ｅ ｅ Ｃ ０ｎ １ ＤａＳ ｌ ａｔ ａｌ Ｓ ｌ ● Ｖｅ １ ０Ｃ Ｊ０ｎ １ ｌｎｍ ｔ Ｊ ｎ ● ｅ ■ｔ ｎｇ ｔ Ｊｅ Ｊ
频率和多普勒频率之和 ， 这里假设非合作辐射源发 射信号的载波频率固定不变．
过分析 目标反射回来 的非合作辐射源 的信号能量 ， 确定 目标位 置 信息 ， 有 更 为 显著 的隐蔽 性 和 反 隐 具
身性 ． 相对 于 多站无 源 定位 来说 ， 而 单站 无 源定位 只 需要 一个 观测 平 台 ， 有更 大 的独 立性 和灵 活性 ． 具 目
前 ， 固定 目标 的定 位 与估 计 已经 较 为成 熟 ， 现 对 实
对运动 目标 的固定单站无源定位算法研 究
刁 呜， 靳 展， 王雅 琼
（ 尔滨工程大学 信息与通信 工程学院， 哈 黑龙 江 哈 尔滨 １ ｏ叭 ） ５０ 摘 要： 针对新型无源探测 系统 中单站无源定位问题 ， 建立 了基于 多普勒频率变化率 的固定单站对运动 目标的定位 和
跟踪模型 ， 并对该模 型应 用修 正增 益的扩展卡尔曼滤波算法 （ Ｅ Ｆ 对原始滤波结果进行 处理． ＭＧ Ｋ ） 计算 机仿真结果验
ｗｉｈ ｎｘ ｄ ｓｎ ｌ ｔ ｔ０ ｔ ｅ ｉ ｇ ｅ ｓａ ｉ ｎ
ＤＩ ｎ Ｊ Ｎ Ｚ ａ ， ＡＯ Ｍｉｇ， Ｉ ｈ ｎ ＷＡＮＧ — ｉｎ Ｙａ ｑｏ ｇ
（ ｏｌｇ ｆ ｎ Ｃ ｌ ｅ０ 丌『 ｝ ｎ ａ ｄ Ｃ ｍｍｕ ｉａｉｎＥｎ ｉｅ ｒｎ ，ＨａｈｎＥｎ ｉｅ ｒｎ ｉｅｓ ｙ ｅ Ｉ ｌｉ ｎ ｏ ａｏ ｎ ｔ ｇｎ ｅｊｇ ｏ ｒｉ ｇｎ ｅｉｇＵｎｖ ｒｉ ，Ｈａｈｎ １ ０ ０ ， ｈｎ ｒｉ ０ Ｃ ｉａ） ５ ｌ
多站纯方位无源定位算法研究进展
多站纯方位无源定位算法研究进展一、概述纯方位无源定位技术，是指通过接收目标辐射或反射的电磁波信号，仅依靠信号到达不同观测站的方向信息，对目标进行位置估计的技术。
这种定位方式无需知道信号的传播速度、频率或幅度等参数，仅依赖方向测量，因此在实际应用中具有显著的优势，尤其是在一些复杂的环境或者电磁干扰严重的场景下。
随着科技的不断进步，多站纯方位无源定位算法已成为军事侦察、民用导航、无线通信、雷达探测等多个领域的研究热点。
多站纯方位无源定位算法的研究，涉及信号处理、统计估计、优化算法等多个学科领域。
其核心问题是在仅知道信号到达不同观测站的方向信息的情况下，如何有效地估计出目标的位置。
这一问题具有高度的复杂性和挑战性，因为方向信息本身包含的定位信息有限，且易受到多径效应、噪声干扰等因素的影响。
近年来，随着计算机技术的飞速发展和数学理论的不断创新，多站纯方位无源定位算法的研究取得了显著的进展。
研究者们提出了许多新的算法和模型，如基于最大似然估计的算法、基于粒子滤波的算法、基于压缩感知的算法等，这些算法在定位精度、计算效率、鲁棒性等方面都有了显著的提升。
同时，随着大数据、人工智能等新技术的发展，多站纯方位无源定位算法的研究也面临着新的机遇和挑战。
本文将对多站纯方位无源定位算法的研究进展进行综述，重点介绍近年来提出的新算法、新模型以及在实际应用中的性能表现。
同时，也会对未来的研究方向和潜在应用进行展望，以期为相关领域的研究者提供有价值的参考和启示。
1. 纯方位无源定位技术概述纯方位无源定位技术是一种利用接收到的信号方位信息来确定辐射源位置的方法。
与传统的有源定位技术不同，纯方位无源定位技术无需发射信号，而是通过分析接收到的信号参数（如到达角、到达时间差等）来推算出辐射源的位置。
纯方位无源定位技术在军事侦察、电子对抗、民用通信等领域具有广泛的应用前景。
纯方位无源定位技术的核心在于从接收到的信号中提取出准确的方位信息，并利用这些信息进行定位计算。
单站无源定位算法matlab
一、概述在无线通信中，定位技术是一项重要的技术，它在很多领域都有着广泛的应用，比如无线宽带网络、物联网、智能交通等。
而其中的无源定位技术，是指在目标物体不需要携带任何主动发射信号的情况下，通过接收多个站点的信号来实现对目标物体位置的估计。
该技术有着广泛的应用前景与研究价值。
二、无源定位算法的基本原理无源定位算法主要利用多个接收站点的信号数据，通过测量接收到的信号的到达时间差或者信号强度差等信息，结合地理位置信息，来推断目标物体的位置。
其基本原理可以概括为三个步骤：1. 接收信号数据：首先需要设置好多个接收站点，并通过这些站点来接收目标物体发出的信号。
然后将接收到的信号数据进行记录和处理。
2. 信号信息处理：根据接收到的信号数据，通过算法来计算出目标物体的位置。
这一步通常需要进行信号到达时间差或者信号强度差的计算和分析。
3. 位置估计与优化：得到了目标的初步位置估计之后，还需要进行进一步的优化处理，以提高定位的精度和准确度。
三、常见的无源定位算法在无源定位算法中，常见的算法有TDOA算法、FDOA算法、TOA算法等。
其中，TDOA（Time Difference of Arrival）算法是一种常用的定位算法，它是根据信号的到达时间差来进行定位的。
该算法的核心是计算接收到的信号在不同接收站点的到达时间差，然后根据这些时间差来推断目标物体的位置。
而FDOA（Frequency Difference of Arrival）算法则是利用信号的频率差异来进行定位的，该算法通常适用于频率调制比较明显的信号。
TOA（Time of Arrival）算法则是利用信号的到达时间来进行定位的，其核心思想是根据已知的信号传播速度和接收到信号的时间来计算目标的位置。
四、MATLAB在无源定位算法中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在无源定位算法中有着广泛的应用。
通过MATLAB提供的丰富的信号处理、数学计算和图形显示等功能，实现无源定位算法的模拟、仿真、验证和展示是十分方便和高效的。
变结构交互多模型
变结构交互多模型
为了提高ADS-B航迹跟踪精度，并针对交互多模型算法因所选模型集导致的跟踪性能下降的问题，采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型（VSIMM-SRCKF）算法对航迹进行滤波。
该算法通过建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合，在滤波过程中，SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到，使计算复杂度降低，并且使协方差矩阵保持非负定，能够避免滤波中的发散问题。
仿真结果表明，VSIMM-SRCKF算法在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法，说明该算法具有更好的跟踪精度，可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。
机动测控单元定姿定位及目标捕获技术
机动测控单元定姿定位及目标捕获技术王轶;王建平;陈昊;马强【摘要】为满足动中测控的机动测控设备建设需求，根据天线姿态误差对角精度误差的影响分析，提出了运动中天线姿态误差的定量计算方法，采用一种合理的天线稳定和目标捕获方法，对运动中目标捕获跟踪的影响因素进行了定量分析。
通过机动测控单元样机对在轨卫星试验动态跟踪的数据研究，验证了姿态误差计算方法的可行性，为动中测控建设提供了有效的技术途径。
%To satisfy the mobile TT&C construction requirement of maneuvering stationdistribution,accord-ing to the research on the effect of attitude error on angle accuracy, the quantitative calculation method of antenna attitude error in moving condition is proposed. A reasonable and effective antenna stabilitate and target capturing method is adopted, and the influencing factor of target capturing and tracking in moving condition is quantificationally estimated. With the research on mobile tracking satellite data by experiment of a prototype, the feasibility of attitude error calculation method is verified, which provides an effective technology way of mobile TT&C construction.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2017(057)001【总页数】5页(P59-63)【关键词】测控系统;机动测控;定姿定位;捕获跟踪【作者】王轶;王建平;陈昊;马强【作者单位】西安卫星测控中心，西安710043;西安卫星测控中心，西安710043;中国电子科技集团公司第二十七研究所，郑州450005;西安卫星测控中心，西安710043【正文语种】中文【中图分类】V556;TN911.7目前我国陆基测控网主要由测控中心、固定测控站和活动测控站组成。
基于UWB和IMU的复杂室内环境下定位研究
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基于 SNVA 的机动目标状态估计
基于 SNVA 的机动目标状态估计
乔雪;白亚腾
【期刊名称】《弹道学报》
【年(卷),期】2015(000)001
【摘要】利用位置预测估计值与位置滤波估计值之间的偏差进行加速度方差自适应调节,提出一种基于状态噪声方差自适应(SNVA)的机动目标状态估计方法。
采用SNVA 对目标加速度噪声方差进行自适应调整,实现了对当前统计模型的改进；利用扩展卡尔曼滤波算法对目标状态进行估计。
仿真结果表明,基于 SNVA 的扩展卡尔曼滤波算法对机动目标速度估计的绝对误差小于0.1 m/s,加速度估计的绝对误差小于0.1 m/s2,能够对机动目标的状态进行准确的估计。
【总页数】6页(P53-58)
【作者】乔雪;白亚腾
【作者单位】中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州，221116;中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州，221116
【正文语种】中文
【中图分类】TJ765.4
【相关文献】
1.机动目标状态估计的最小均方误差界 [J], 吴楠;陈磊;薄涛;雷勇军
2.似然迭代离差差分滤波算法的机动再入目标状态估计 [J], 穆静;蔡远利;王长元
3.基于ANFIS的自适应机动目标状态估计算法 [J], 徐琰珂;梁晓庚;贾晓洪
4.基于IMM-SRCDKF的高速机动目标运动状态估计算法研究 [J], 付磊; 张龙; 张丁
5.基于IMM-SRCDKF的高速机动目标运动状态估计算法研究 [J], 付磊; 张龙; 张丁
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ckf公式
CKF（Cubature Kalman Filter）是一种基于卡尔曼滤波器的状态估计算法，它通过对非线性系统进行线性化来提高卡尔曼滤波器的性能。
下面我们将详细介绍CKF算法的数学原理及应用。
一、卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的算法，其主要思想是利用系统的观测值和控制量来对系统状态进行预测和更新。
卡尔曼滤波器主要由两个步骤组成：预测和更新。
预测步骤中，根据系统的动态模型和控制量，预测系统的状态，并计算出状态的协方差矩阵。
更新步骤中，根据观测量和预测值计算出卡尔曼增益，并用其来更新预测值和协方差矩阵。
二、CKF算法CKF算法是一种基于卡尔曼滤波器的非线性系统状态估计算法。
CKF算法通过对非线性系统进行线性化来提高卡尔曼滤波器的性能。
CKF算法采用多维高斯积分来对非线性函数进行近似，从而将非线性系统线性化。
CKF算法的数学原理如下：1. 卡尔曼滤波器模型假设系统状态为$x_k$，控制量为$u_k$，观测值为$z_k$。
则卡尔曼滤波器模型可以表示为：预测：$$\hat{x}_{k} = f(\hat{x}_{k-1},u_{k-1})$$$$P_{k} = F_{k-1} P_{k-1} F_{k-1}^T + Q_{k-1}$$更新：$$K_k = P_k H_k^T(H_k P_k H_k^T + R_k)^{-1}$$$$\hat{x}_k = \hat{x}_k + K_k(z_k - H_k \hat{x}_k)$$ $$P_k = (I - K_k H_k)P_k(I - K_k H_k)^T + K_k R_k K_k^T$$其中$f$为系统的动态模型，$F_{k-1}$为状态转移矩阵，$Q_{k-1}$为过程噪声协方差矩阵，$H_k$为观测矩阵，$R_k$为观测噪声协方差矩阵，$K_k$为卡尔曼增益，$\hat{x}_k$为估计值，$P_k$为估计协方差矩阵。
2. CKF算法CKF算法中，首先需要对非线性函数进行线性化，将非线性函数转化为多维高斯分布函数。
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Ｉ ＭＭ 算 法可进 一 步提源定位 ； 交互 式 多模 型 ； 容积 卡 尔曼滤 波 ； 测量 更新
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行滤波， 然后 将 每 个滤 波 器的输 出状 态进 行 概 率加 权 求和 ， 最后 对 融合 状 态再进 行 一次 非线性 测量 更新 。 结合 空频 域单 站 无 源定位模 型进 行 仿真 实验表 明 ， 与传 统 的 Ｅ Ｋ Ｆ ． Ｉ ＭＭ 和 Ｕ Ｋ Ｆ ． Ｉ Ｍ Ｍ
算 法相 比 ， Ｃ Ｋ Ｆ ． Ｉ ＭＭ 算 法 的估 计 误 差 更 小 、 定位 精 度 更 高； 而 测量 更 新 Ｃ Ｋ Ｆ ． Ｉ Ｍ Ｍ 算 法较 Ｃ Ｋ Ｆ ．
机 动 目标 单 站无 源定 位 中 的测 量 更新 Ｃ Ｋ Ｆ — Ｉ ＭＭ算 法
霍 光， 李冬海 ， 李 晶
（ 解放军信息工 程大学 ， 郑州 ４ ５ ０ ０ ０ １ ）
摘要 ： 机 动 目标 单 站无 源 定位是 一 个典 型 的非 线性滤 波 问题 ， 将 一种 新型 的滤 波算 法— — 容积 卡 尔曼滤 波 （ ｃ Ｋ Ｆ ） 应 用于 Ｉ ＭＭ算 法之 中。为进 一 步提 高 定位 跟踪 精 度 ， 提 出 了一种 测 量 更新 Ｃ Ｋ Ｆ ． Ｉ ＭＭ算 法 。该 算法利 用马 尔科 夫过程 控 制子模 型 间 的切 换 ， 并采用 Ｃ Ｋ Ｆ算 法 对各模 型进
电子 信 息对 抗 技 术 ・ 第 ２ ８卷 ２ ０ １ ３年 ９ 月第 ５期
霍 光， 李冬海 ， 李 晶 机动 目标单站无源定位 中的测量更新 Ｃ Ｋ Ｆ ． Ｉ ＭＭ算法
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中 图分 类 号 ： Ｔ Ｎ ９ ７ １ ． １
文献标志码 ： Ａ
文 章编 号 ： １ ６ ７ ４ —２ ２ ３ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５— ０ ０ ３ ３ —０ ６