基于无源定位系统的航迹处理
北斗导航系统无源算法及定位精度分析
北斗导航系统无源算法及定位精度分析论文导读：能提供这种服务的有美国的全球定位系统（GPS）,俄罗斯的全球导航卫星系统（GLONASS）,我国的“北斗导航系统”也初步具有这种功能。
逐步扩展为全球卫星导航系统。
关键词：北斗导航系统，全球定位系统，全球卫星导航系统引言现代战争是海陆空天一体化联合作战的战争，是以电子战、信息战为核心，以空中打击为主要手段的高技术战争。
现代战争要求“稳、准、狠”地摧毁敌方有生力量及军事设施，快速制服敌方，尽可能减少己方的伤亡和消耗，尽量避免伤及平民百姓。
因而，覆盖全球的中远程精确导航定位和通信服务在现代战争中的地位和作用越来越显著，引起世界各国军事部门的高度关注。
目前，能提供这种服务的有美国的全球定位系统（GPS）,俄罗斯的全球导航卫星系统（GLONASS）,我国的“北斗导航系统”也初步具有这种功能；欧洲的“伽利略”卫星定位计划也在紧锣密鼓地进行中。
随着中国北斗卫星导航系统的建设，将形成美、俄、欧、中在卫星导航系统上的“四强争霸”格局。
1 北斗导航系统北斗导航系统从20世纪80年代末期开始预研，于1996年实施。
建设中的中国北斗导航系统（COMPASS）空间段计划由5颗静地同步轨道卫星和30颗非静地同步轨道卫星组成。
我国已先后于2000年10月31日、月21日、2003年5月25日发射了3颗静地同步轨道卫星，组成了“北斗一号”双星定位系统；地面测控系统已基本建成；各类用户设备经多年研究，已突破技术难点，进入推广应用阶段；整个“北斗一号”系统经过试运行，已开始投入运营，为各类用户提供有源定位、通信（简短报文传送）和授时服务。
2007年2月3日成功发射了第4颗北斗导航试验卫星。
三颗静地同步轨道卫星，一颗为备份星。
在此基础上建立的中国北斗导航试验系统运行至今工作稳定、状态良好，已在测绘、电信、水利、交通运输、勘探和国家安全等诸多领域逐步发挥重要作用。
第4颗北斗导航试验卫星曾因帆板无法打开发生故障，但目前已成功排除。
飞行器航迹规划技术研究及优化算法设计
飞行器航迹规划技术研究及优化算法设计近年来，飞行器航迹规划技术的研究和优化算法设计取得了重大进展。
在飞行器的控制和导航中，航迹规划是一个至关重要的环节。
因此，如何进行航迹规划以实现安全、高效、准确和节能的飞行成为全球学术界和工业界共同关注的热点问题。
本文将从研究现状、方法分析和进一步的研究方向等方面进行阐述，以期对该领域的发展有所帮助。
一、研究现状航迹规划是指规划一种优化的路径来使得飞行器按照规划的路径进行运动。
这些路径必须满足多方面的要求，包括安全、节能、准确和高效等方面的要求。
近年来，随着计算机技术和优化算法的快速发展，航迹规划技术得到了极大的提升。
当前主要的研究方向包括：1. 基于模型预测控制的航迹规划：该方法主要是基于经典的模型预测控制理论，将所需要的航迹进行优化，最终得到一条准确性更高、安全性更好的航迹。
这种方法的主要缺点是计算速度慢，不适合实时应用。
2. 基于自适应实时优化的航迹规划：该方法主要是根据飞行器目前的状态实时地进行航迹变化，以便更好地适应不同的飞行环境。
这种方法的主要优点是计算速度快，适合相对实时的应用。
3. 基于遗传算法和人工神经网络的航迹规划：这种方法主要依靠遗传算法和人工神经网络对航迹进行优化，以达到最佳的效果。
这种方法的优势在于可以适应各种不同的飞行环境，但缺点在于计算速度慢，使用难度较大。
总体而言，目前航迹规划技术的研究取得了重大进展，但是依然存在着一定程度的局限性和问题。
进一步的研究和创新依然是必要的。
二、方法分析针对航迹规划技术的局限性和问题，需要进一步探讨可行的解决方法。
当前主要的方法包括：1. 基于深度学习和优化算法的航迹规划：深度学习是人工智能领域最热门的技术之一，可以用于提高对飞行器监控数据的分析和识别，以便更准确地进行航迹规划。
同时，引入优化算法可以增强航迹规划的效率和效果。
2. 基于有限状态机的航迹规划：有限状态机是控制系统中的一种基本抽象模型，可以用于描述和识别多种不同的飞行状态。
一种多站无源联合定位系统的航迹起始方法
ｔ ａ ｓ ｔｅ ａ ａ ｔ ｒ ａ ｄ ｍｏ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ — ｒ ｃ ｕ ｉ ｇ ｉ ｅ ｉｔ ｇ ｌ ｏ ｉｈ ｒ ｎ ｍｉｔ ｒ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓ ｎ ｓ ｏ ｈ ｓ ａ ｇ ｔｔ ａ ｋ ｓｎ ｌ ｆ ｉ ａｇ ｒｔ ｍ ｂ ｓ ｄ ｎ ｅ ｓ ｓ ｕ ｒ ｎ ｔｎ ａ ｅ ｏ ｌ ａ ｔ ｑ ａ ｅ
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基于无源定位系统的航迹起始算法
Ｙａ ｇ Ｘｉｏ ｈ ａ ， ｎ ｕ ｘ ， ｅ Ｑｉｇ ｎ ａ ｓ ｕ ｉＤｏ ｇ Ｃｈ ｎ ｉ Ｗ ｉ ｎ
（ ｈｏ ｅ ｔ ｏ ｃ Ｅｎ ｎ ｅ ｉ ｇ， ｄｉｎ Ｕｎｉ ｒ ｉｙ， ’ ｎ ７１ ０７ Ｓｈａ ｉ Ｃｈｉ ａ） Ｓｃ ｏｌｏｆＥｌｃ ｒ ｎｉ ｇｉ ｅ ｒ ｎ Ｘｉ ａ ｖｅ ｓｔ Ｘｉ ａ ０ １， ｎｘ ， ｎ
目标 跟踪 系统 的 航 迹 处 理 过 程 都 可 分 为 航 迹 起
始、 航迹 维持 和航 迹 终 结 三个 阶段 。其 中 以航 迹起 始 最 为重 要 ， 它是指 未 进入 稳 定 跟 踪 之 前 的 航迹 确 立过
何 时辐射 电磁 波具 有 很 强 的 随 机性 ， 致 无 源 定位 系 导
种基 于无 源 定位 系统 的航 迹 综 合起 始 算法 。首 先对 原 始数 据 进 行预 处理 ， 用速 度 时 间准 则 利
和相 关 波 门来搜 索可 能的航 迹 ， 然后 利 用改进 的 ３ ４逻 辑 法进 行航 迹 确 认 。基 于 实测数 据 的 ／
仿 真结 果表 明 了该 算 法的 有效 性和 可行 性 。
关 键 词 ： 无 源 定 位 ； 迹 起 始 算 法 ； 能 航 迹 ； 迹 确 认 航 可 航 中 图 分 类 号 ： ＴＮ９ １ ７ 文 献标 识码 ： Ａ
Ｔｒ ｃ ｎｉｉ ｌｚ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈｍ ｓ ｄ ｏ ｓ ｉ ｅ ｌ ｃ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ａ ｋ ｉ ｔａ ｉ ａ ｉ ｎ ａ ｇ ｒ ｔ ｂａ ｅ ｎ ｐａ ｓ ｖ ｏ ａ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ
无源定位原理
无源定位原理无源定位原理是指在无源定位系统中，通过接收来自周围环境中的信号，利用信号之间的差异来确定目标的位置信息。
无源定位技术是一种无线定位技术，它不需要目标自身发射信号，而是利用周围环境中已有的信号进行定位。
无源定位原理的核心是信号的差异性。
在无源定位系统中，通常利用接收到的信号的强度、到达时间差或多径效应等差异来确定目标的位置。
这些差异可以通过在系统中部署多个接收器来测量和分析，从而实现对目标位置的估计。
无源定位系统中常用的信号包括无线电频率信号、声波信号和光信号等。
这些信号可以来自于环境中的无线电台、蜂鸣器、光源等。
系统通过接收这些信号，并对其进行处理和分析，可以得到目标的位置信息。
在无源定位系统中，信号的强度是常用的一种定位指标。
信号的强度受到距离和传播环境的影响。
通常情况下，信号的强度随着距离的增加而减弱。
通过测量接收到的信号的强度，可以估计目标与接收器之间的距离，从而推断目标的位置。
除了信号强度，到达时间差也是无源定位系统中常用的一种定位指标。
到达时间差是指多个接收器接收到信号的时间差。
通过测量信号到达不同接收器的时间差，可以计算出目标与接收器之间的距离差。
利用多个接收器的测量结果，可以得到目标的位置。
多径效应也是无源定位系统中的一个重要因素。
多径效应是指信号在传播过程中经历的多个路径的干扰和反射。
多径效应会导致信号的强度和到达时间发生变化，从而影响定位的准确性。
为了降低多径效应的影响，可以采用信号处理算法进行补偿和校正。
无源定位技术在室内定位、室外定位以及无人机定位等领域具有广泛应用。
在室内环境中，可以利用WiFi信号、蓝牙信号等进行无源定位。
在室外环境中，可以利用GPS信号进行无源定位。
无人机定位中，可以利用雷达、光学传感器等进行无源定位。
这些应用都是基于无源定位原理，通过分析接收到的信号来确定目标的位置。
无源定位原理是一种利用接收到的信号差异来确定目标位置的定位技术。
通过测量信号的强度、到达时间差或多径效应等差异，可以实现对目标位置的估计。
纯方位无源定位的方法
纯方位无源定位的方法纯方位无源定位方法，是指在无需外部信号源的情况下，通过利用接收器接收到的信号信息，来确定目标物体的位置和方向。
这种定位方法通常应用于无源定位系统，例如无线传感器网络、无人机导航等领域。
纯方位无源定位方法的基本原理是通过接收器接收到的多个信号的到达时间差或相位差来计算目标物体的位置和方向。
常用的纯方位无源定位方法包括时差测量法、相位差测量法和多普勒测量法等。
时差测量法是一种常用的纯方位无源定位方法。
它通过测量目标物体到多个接收器之间的到达时间差来计算目标物体的位置。
当目标物体发射信号时，信号会经过不同路径传播到多个接收器处，由于传播路径不同，信号到达不同接收器的时间会有差异。
通过测量这些时间差，可以计算出目标物体的位置。
相位差测量法是另一种常用的纯方位无源定位方法。
它通过测量目标物体到多个接收器之间的信号相位差来计算目标物体的位置。
当目标物体发射信号时，信号会经过不同路径传播到多个接收器处，由于传播路径不同，信号的相位会发生变化。
通过测量这些相位差，可以计算出目标物体的位置。
多普勒测量法是基于多普勒效应的纯方位无源定位方法。
它通过测量目标物体发射的信号频率与接收器接收到的信号频率之间的差异来计算目标物体的位置。
当目标物体靠近接收器时，信号频率会增加；当目标物体远离接收器时，信号频率会减小。
通过测量这些频率差异，可以计算出目标物体的位置。
纯方位无源定位方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
例如，在无线传感器网络中，通过采用纯方位无源定位方法，可以实现对目标物体的位置和方向的实时监测和定位。
在无人机导航中，通过采用纯方位无源定位方法，可以实现对无人机的位置和方向的精确定位和导航。
纯方位无源定位方法是一种无需外部信号源的定位方法，通过利用接收器接收到的信号信息，可以计算目标物体的位置和方向。
这种方法具有简单、实时性强、精度高等优点，在无线传感器网络、无人机导航等领域具有重要的应用价值。
舰艇对海上目标纯方位无源定位研究共3篇
舰艇对海上目标纯方位无源定位研究共3篇舰艇对海上目标纯方位无源定位研究1舰艇对海上目标纯方位无源定位研究无源定位是指在不主动发射电磁波的情况下，通过对周围环境内部分信号的接收和处理，对目标位置的一种定位方法。
在舰艇上，对海上目标的纯方位无源定位一直是一个重要的研究领域。
本文将探讨舰艇纯方位无源定位的研究现状、发展趋势以及未来的可能性。
研究现状目前，舰艇的雷达和声呐技术已经相当成熟，可以在一定程度上实现对海上目标的定位。
但是，无论是雷达还是声呐，都需要主动发射电磁波或声波，这种方式容易被敌人或恶劣海况所限制或干扰。
因此，如何研究纯方位无源定位已成为珂朵莉们的研究重点。
针对纯方位无源定位的研究现状，目前有三种方法：一种是对目标辐射信号进行拦截、解调和识别；另一种是利用海浪背景噪声提取目标的相对位移；第三种则是通过探测目标与周围物体的相互作用，获得目标的位置信息。
这三种方法都有着自己的优点和局限性，需要根据不同情况和需要进行选择和组合。
发展趋势未来的纯方位无源定位技术将更多地采用被动探测方法，比如利用各种传感器进行数据采集，结合先进的计算机算法进行分析处理。
其中，声学传感器已成为研究的主要方向之一。
相较于电磁波，水下声波传播距离更远、受海水影响较小，并且在记录水声信息时不会对目标产生干扰。
未来还有可能开发新型材料并结合多种传感器进行建模和数据采集，从而实现精度更高、鲁棒性更强的无源定位。
未来可能性在未来的军校课堂上，海战将成为舰艇有关教学的重点之一。
无源定位技术的发展将让舰艇拥有更强的隐蔽性及防御能力，可望使其在海上作战中获得更大的优势。
此外，在工业领域，无源定位技术也将为庞大的物流系统带来更多优势。
在设备修理、印刷机器、仓库标签和封装装置等方面实现无源定位，为大型物流系统的管理提供更多工具。
总之，无源定位技术的发展必将对海战、工业管理及其他各种领域产生深远影响。
这也将是未来研究的一个受关注的领域，珂朵莉将会持续关注并更新技术研究成果随着科技的不断进步，无源定位技术将逐渐被应用于更多领域，发挥出更大的作用。
测绘技术中的GPS航迹数据处理方法
四、数据校正
数据校正是为了解决GPS数据中的几何变形和非线性误差。由于GPS信号在传播过程中可能会发生多径效应、大气延迟等问题，导致测量结果的误差增加。因此，需要对数据进行校正以提高测量的准确性。
五、数据处理和应用
经过数据预处理和校正后，可以进行数据处理和应用。根据实际需要，可以采用以下几种处理方法。
1.轨迹提取：将航迹数据中的轨迹信息提取出来，以得到航迹的路径和轨迹点。可以通过连接连续的GPS测量点来得到轨迹线段，并进行平滑处理以去除噪声。
2.航迹分析：对航迹数据进行分析，提取出有用的信息。例如，可以计算航迹的长度、速度、方向等参数，以评估航迹的特征和性能。
三数据预处理
数据预处理是为了减少噪声和异常值对后续处理的干扰，提高数据质量。常用的预处理方法包括以下几个方面。
1.数据质量检查：对采集到的原始数据进行质量检查，包括检查是否有缺失数据、是否有信号中断等异常情况。可以通过观察数据的变化趋势、信号强度等指标进行初步判断。
2.数据滤波：利用滤波算法对数据进行平滑处理，以去除噪声和异常值。常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。需要根据实际情况选择合适的滤波算法和参数。
3.航迹匹配：将航迹数据与地图进行匹配，以获取更精确的定位结果。可以利用地图匹配算法，将航迹数据与地图数据进行比较和匹配，从而得到更准确的位置信息。
4.航迹可视化：将航迹数据以可视化的方式展示出来，以直观地观察和分析。可以使用地图软件或可视化工具，将航迹数据绘制在地图上或以其他形式进行展示。
六、总结
测绘技术中的GPS航迹数据处理方法
航迹的名词解释
航迹的名词解释航迹，是指飞行器在空中所留下的路径，也可以简单理解为航空器的轨迹或飞行轨迹。
航迹是航空运输中一个重要的概念，它不仅包含了飞机在空中的路线，还涵盖了飞行中所需的各种信息。
一、航迹的组成航迹的组成主要包括航向、航线、飞行高度和速度。
航向是指飞机相对于地球正北方向的指向，通常用度数表示。
航线是指飞机在空中的规划路径，包括离场航线、航路和进场航线。
飞行高度是指飞机相对于地面的垂直高度，通常以英尺或米表示。
速度是指飞机在空中飞行的速率，通常以节（knots）表示。
二、航迹的规划与调整航迹的规划与调整是航空运输中至关重要的一环。
在航迹规划阶段，航空公司或航空管制部门会考虑飞机的起飞和降落机场、空中航线、天气条件、飞行高度和燃油消耗等因素，制定合理的航迹计划。
航迹规划需要综合考虑飞行安全、效率和经济性，以确保航班的顺利进行。
在飞行过程中，由于天气变化或者空中交通控制需要，航迹可能需要进行调整。
航空管制员会根据实际情况提供航迹变更指令，飞行员需要根据指令调整飞行航迹。
航迹调整不仅要满足安全要求，还需要考虑航班的效率和准时性。
三、航迹的影响因素航迹的形成和选择受到多种因素的影响。
首先，地理因素会对航迹的选择产生影响。
地形、地势高度以及地理位置等因素会直接影响航迹的规划和调整。
其次，气象因素也是航迹的重要决定因素。
例如，风向风速、大气层结和天气状况等都会对航迹的选择和调整产生影响。
此外，航空管制和空中交通流量管理也会对航迹产生影响。
航空管制部门会根据航班需求和空中交通情况进行航迹调整和安排，以确保航班的安全和顺利进行。
四、航迹的优化和飞行效率航迹的优化是航空运输业努力追求的目标之一。
通过优化航迹规划和调整，可以提高飞行的效率，同时减少燃油消耗和环境污染。
航空公司和航空管制部门一直在寻求各种优化手段，如直飞航线规划、高度优化选择和节能飞行方式等，以提高航班运营效率和减少飞行成本。
在航迹优化的过程中，科技的进步起到了重要的作用。
无源定位方法
无源定位方法无源定位方法是一种通过接收信号而确定目标位置的技术。
它不需要目标发射信号，而是仅依靠接收信号进行定位。
本文将介绍无源定位方法的原理、应用和发展趋势。
无源定位方法的原理主要基于信号的传播和接收。
信号可以是来自于无线电、声波、红外线等各种形式的波。
当信号传播到目标附近时，目标会对信号进行反射、散射或吸收。
接收器通过接收到的信号特征，如到达时间、相位差、功率等信息来判断目标位置。
在无源定位方法中，到达时间差是常用的定位原理之一。
当信号从发射源传播到目标和接收器时，由于距离不同，信号到达的时间也会不同。
通过测量接收到信号的时间差，可以推算出目标的位置。
这种方法适用于室内定位、雷达定位等场景。
另一种常用的无源定位方法是相位差定位。
当信号传播到目标并反射回来时，信号的相位会发生变化。
通过测量接收到信号的相位差，可以计算出目标的位置。
这种方法适用于无线通信、声纳定位等领域。
除了到达时间差和相位差，无源定位方法还可以利用信号的功率差、多普勒效应等特征进行定位。
这些方法各有优劣，适用于不同的场景和应用需求。
无源定位方法在军事、安全、导航、物流等领域有着广泛的应用。
在军事领域，无源定位方法可以用于敌方目标的追踪和监测。
在安全领域，无源定位方法可以用于跟踪失踪的人员或车辆。
在导航领域，无源定位方法可以用于车辆定位、导航系统改进等。
在物流领域，无源定位方法可以用于货物追踪和仓库管理等。
随着无源定位技术的不断发展，越来越多的创新方法被提出。
例如，利用机器学习算法对接收到的信号进行分析和处理，可以提高定位的准确性和稳定性。
同时，无源定位方法也面临着一些挑战，如多路径干扰、信号衰减等问题。
为了解决这些问题，研究人员正在不断改进无源定位算法和设备。
无源定位方法是一种通过接收信号而确定目标位置的技术。
它不需要目标发射信号，而是通过接收信号的特征来进行定位。
无源定位方法在军事、安全、导航、物流等领域有着广泛的应用。
随着技术的进步，无源定位方法将会越来越成熟和普及。
无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位解题过程
无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位解题过程无人机编队飞行中的纯方位无源定位是指无人机仅依靠周围的环境信息，通过收集和处理这些信息来实现无源定位。
本文将介绍纯方位无源定位的一般解题过程，并举例说明。
无人机的纯方位无源定位依赖于接收到的无线信号，通过收集周围的信号强度和时间差等信息来确定无人机的位置。
具体解题过程可以分为信号收集、信号处理和定位计算三个步骤。
首先是信号收集阶段。
在这一阶段，无人机需要搭载能够接收指定频段信号的无线电设备，并设定相应的接收参数。
可以通过接收多个信号源（如基站）的信号来实现多点定位。
无人机按照预定的航线进行飞行，同时持续收集周围的信号数据，包括信号强度、到达时间等。
接下来是信号处理阶段。
在这一阶段，收集到的信号数据需要经过一系列处理操作来提取有用的信息。
首先，对收集到的信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高信号质量。
然后，可以使用信号处理算法（如相关算法）来估计信号的到达时间差等信息。
通过计算信号到达时间差，可以实现不同信号源间的距离差异，从而提供定位所需的数据。
最后是定位计算阶段。
在这一阶段，根据收集到的信号数据和信号处理得到的信息，可以进行定位计算。
定位计算可以采用多种方法，如最小二乘法、加权最小二乘法等。
通过将信号到达时间差转化为距离差异，并利用多点定位的原理，即通过多个信号源的距离差异实现定位，可以得到无人机的位置坐标。
下面以一个简单的例子来说明纯方位无源定位的解题过程。
假设有两个基站A和B，无人机在基站A和B之间飞行，并收集到两个基站的信号数据。
首先，在信号收集阶段，无人机搭载了能够接收A和B基站信号的无线电设备，并按照预定航线进行飞行，收集到了A基站和B基站的信号数据，包括信号到达时间和信号强度。
然后，在信号处理阶段，对收集到的信号数据进行处理，可以得到A基站和B基站信号的到达时间差。
假设A基站信号到达时间比B基站信号晚10微秒。
同时，还可以通过信号强度来估计距离差异。
机载单站多目标定位航迹规划研究
航 线周 围 ， 据 不 断更 新 的侦 察 信 息进 行 实 时 的 根
局 部 动 态 优 化 ， 成 最 优 航 迹 并 引 导 载 机 进 行 机 生
方向 、 威胁等 级和 飞机 本 身机 动 能 力的 限制 ， 算 出最优 飞行 航 迹 ， 跟 随 该航 迹 同时 完成 多 计 并
目标 定 位 任 务 。 首 先 建 立 了机 载 单 站 无 源 定 位 中 的探 测 模 型 、 制 模 型 和 航 迹 规 划 模 型 ； 后 控 然
提 出一种基 于评价 函数 和扩展 ａ法 的 多 目标航 迹 规 划算 法 ； 最后 进 行 了仿 真 分 析 ， 真 结 果 仿 表 明该 方法 的有 效性 。 关键 词 ： 迹 规划 ； 航 机载 单站 无 源定位 ； 价 函数 ； 评 扩展 ａ法
电子 信 息 对 抗 技 术 ・ ２ 第 ５卷 ２１ ０ ０年 ５月 第 ３期
陈 鸣， 李 波 机 载 单 站 多 目标 定 位 航 迹 规 划 研 究
２ ｌ
中 图 分 类 号 ：Ｎ ７ ． Ｔ ９ １１
文献标志码 ： Ａ
文章 编 号 ： ７ １ ４—２ ３ （０ Ｏ ｏ — ０ １ ０ ６ ２Ｏ ２１ ）３ ０２ — ５
１ 引 言
航迹规 划 （ ａ ｌ ｎｎ ） 也 称 为 航 路 规 划 ， Ｐ ｔ Ｐａ ｉｇ ， ｈ ｎ 主要是 指 空 中平 台根 据 系 统 功 能要 求 ， 寻找 从 起 始点 到 目标 点 ， 足 某种 性 能 指 标 和 约束 条 件 的 满 最优 运动 路线 、 径 … 。对 于 空 中侦 察平 台来 说 ， 路 航迹 规划 已经 成 为 实 际 作 战 过 程 的重 要 环 节 之
基于无源定位的多目标航迹融合技术研究
ａ ｓ ｃ ｍ ｂ ｎｅ ｉｈ ｔ ａ ｔｏ ｌｔ ａ ｋ ａ ｓ ｉ ｔｏｎ ｍ ｅ ｈ ｓ， ｅ ｕｌｉ ｇ ｉ ｕｌｉｔ ｒ ｅ ｒ ｃ ｕｓｏ ｎ ｎｄ ｉ ｏ ｉ ｄ ｗ ｔ ｒ ｄｉｉ ｎａ ｒ ｃ ｓ ｏｃａ ｉ ｔ ｏｄ ｒ ｓ ｔｎ ｎ ｍ ｔ— ａ ｇ ｔｔ ａ ｋ ｆ ｉ ｎ ｉ
ｔ ｅ ｏｎ ｉｓ ｎ ｅ ｒ ｇ ｏ ｈｅ ｒ ｃ ｎａ ｓ ａ ｃ ｅ ｉ ｎ．Ｔｈｅ ｐｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ａ ｌ ｓ ｓ ａｎ ｉ ｕｌｔｏ ｒｆｃ ｔｏ ｏ ｔ ｌ ｏ ｉｈｍ ｒ ｏ ｍａ ｃ ｎａ ｙ ｉ ｄ ｓｍ ａ ｉ ｎ ｖｅ ｉｉ ａ ｉ ｎ ｔ ｈｅ ａ ｇ ｒ ｔｒ ｏFra bibliotekｍ ｅｎｔ ．
Ｋ ｅ ｒ ｓ： ａ ｓｖ ｏｃ ｔｏ ｔ ａ ｋ ｆ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ｐ ｓ ｉ ｅ ｌ ａ ｉ ｎ； ｒ ｃ ｕｓｏｎ； ｉ ｎａ ｅ ｏ ａ ｓ ａ ｅ ｓｇ ｌｒ ｃ ｎｎ ｉ ｓ ｎｃ
０ 引 言
多 目标 跟 踪 技 术 作 为 一 种 有 效 的 战 场 态 势 感 知 手 段 ， 信 息 化 战 争 中发 挥 着 越 来 越 重 要 的作 用 。 在 而 在 多 目标 跟 踪 系 统 中 ， 迹 关 联 是 最 关 键 的 部 分 。 航 目前 关 于 航 迹 关 联 的 研 究 多 是 基 于 有 源 定 位 系 统 ， 无 源 定 位 系 统 的 航 迹 关 联 研 究 涉 足 甚 少 。 现 有 的 航 迹 关 联 算 法 可 分 为 以 逻 辑 法 为 代 表 的 顺 序 处 理 技 术 和 以 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变 换 法 为 代 表 的 批 处 理 技 术 ， 这 些 方 但 法 都 是 基 于 主 动 传 感 器 的 周 期 性 扫 描 和 定 位 点 迹 的 周 期性 输 出 。而无 源 定 位 系 统 并 不 具 备 这 些 条 件 ， 这 就 决 定 了 在 无 源 定 位 系 统 中航 迹 融 合 算 法 的 特 殊
一种基于马氏距离的无源点迹航迹关联技术
合定位 系统 ， 实现对 目标 的定位和跟踪 。 点 迹航迹 数据关 联是无 源联 合定位 系统进 行
多 目标 跟踪 的关 键 技术 ， 实 质 是找 出或求 出与 其
已有航 迹最接 近 的观测点 迹 。如果不能 正确地 把
观测点迹 与 已经 确 认 的 目标 航迹 归 并 到一 起 ， 多
但 以上方 法都 是 针对 有 源 定 位 系统 所 提 出的 ， 是
目标跟 踪就无 从谈起 。常用 的贝叶斯类 点迹航 迹
蔽性好等优点深受军方青睐。但是用一个位置 固 定的无源探测器难 以实现对 目标 的精确定位 ， 实 在
收稿 日期 ：００ ｌ ２ １ 年 ２月 １ ７日
关联 算法 主 要 有 ： 近邻 法 （ Ｎ 、 最 Ｎ ） 概率 数 据 关 联 法 （Ｄ ） 联合 概 率 数 据 关 联 法 （Ｐ Ａ） Ｊ 。 ＰＡ和 ＪＤ ［ 等 卜０
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔｔａ ｋ ｄ ｔ ｓｃａｉｎ ｉ ｎ ｉ ｏｔ ｔｔｃ ｎｑ ｅ ｉ ｌｉｔｒ ｅ ｒｃ ｉｇ ｏ ｔａ ｔ ａｕ ｅ ｎ—ｒｃ ａａ ａ ｏ ｉｔ ｓ ａ ｍｐ ｒａ ｅ ｈ ｉｕ ｎ ｍｕ ｔ－ ｇ ｔｔａ ｋ ｎ ｆ － ｓ ｏ ｎ －ａ
ｐ ｓ ｉｅ ｌｃ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ．Ｔｒｄ ｔ ｎ ｌ ｍｅ ｓ ｒｍｅ ｔｔａ ｋ ｓ ｓ ｉｔｏ ｇ ｒｔｍ ｓ ａｅ ｎ ｓａｉｔｃ ａ ｓｖ ｏ ａｉ ｙ ｔｍ ｏ ａ ｉｉ ａ ａ ｕ ｅ ｎ —ｒｃ ａ ｏ ａｉｎ ａ ｏ ｈ ｉ ｂ ｄ ｏ ｔｔｓｉ ｏ ｃ ｌ ｉ ｓ ｄｓａ ｅｏ ｒｅ ｔｔ ａａ ｔｒ ，ｂ ｔｏ ｐ ｒｕ ｉｙｔａ ｓ ｔ ｒｐ ａ ｔｒ ｓ ｅｔｋ ｎ ｉｔ ｃ ｏ ｎ ｉｔｎｃ ｆｔ ｇ ｔｓ ｅ ｐ ｒｍｅｅｓ ｕ ｐ ｏ ｔ ｎｔ ｒ ｍｉｔ ａ ｍｅｅ ｍｕ ｔｂ ｅ ｎｏ ａ ｃ ｕ ｔ ａ ａ ｎ ｅ ｒ ｓ ａ
无源编缆钢尺定位系统工作原理
无源编缆钢尺定位系统工作原理
无源编缆钢尺定位系统通常用于测量和定位机械系统中的运动部件。
以下是这种系统的一般工作原理：
传感器布局：在机械系统的运动部件上安装无源编缆钢尺传感器。
这些传感器通常由一系列的编码元件组成，每个元件对应一个位置或状态。
钢尺编码：钢尺上的编码元件是通过磁性或光学方式进行编码的，以便传感器能够读取位置信息。
这些编码元件可以是磁性标记、光学标记或其他类型的标记。
传感器读取：机械运动时，无源编缆钢尺传感器通过读取钢尺上的编码元件来检测位置的变化。
磁性标记可以通过磁敏感传感器读取，而光学标记则可以通过光电传感器读取。
位置解析：传感器读取的编码信息被解析成具体的位置或状态。
这通常由系统中的电子控制单元（ECU）负责，该单元能够理解和处理传感器提供的信息。
输出反馈：系统的控制单元将位置信息反馈给机械系统的控制系统。
这个反馈可以用于监测机械部件的位置、速度或状态，以便对系统进行调整和控制。
精准定位：由于编码元件的高密度和精准编码，无源编缆钢尺定位系统通常能够提供较高的定位精度，适用于对位置要求较高的应用。
这种系统的优势在于无需外部电源供给，因为它采用的是无源编码元件。
然而，由于其对机械结构的要求和相对较高的制造成本，选择使用无源编缆钢尺定位系统需根据具体应用的需求和成本考虑。
1。
中国民航空管基于航迹运行概念
中国民航空管基于航迹运行概念
中国民航空管基于航迹运行概念，是指通过优化飞机航迹路径来提高航班运行效率和安全性。
航迹运行概念是一种综合考虑航班间距、高度层与航线安排的空中流量管理措施。
传统上，航班的航线是根据预定航路进行规划，但这种方法可能会导致飞机之间的间隔不均，飞行距离过长或过短，从而影响航班的运输效率。
基于航迹运行概念的空中流量管理方法，引入了动态航迹调整和优化。
通过采用飞机导航设备和通信技术，航空交通管制员可以实时调整飞机的航迹和高度。
这意味着飞机不再受航线限制，而是根据当前空中流量和空域状况进行动态调整。
航迹运行概念的好处包括：
1. 提高航班的运行效率和准点率，减少延误现象；
2. 缩短飞行距离、节约燃油和降低碳排放；
3. 增加飞机间的安全间隔，减少空中交通冲突的可能性；
4. 更好地适应恶劣天气和空域限制，提高航班运行灵活性。
中国民航空管基于航迹运行概念的实践包括改进航路规划和航班调度系统，提高空中流量管理的准确性和效率。
同时，配合先进的监测、通信和导航技术，中国民航空管力求实现更加安全高效的航班运行，以满足日益增长的航空交通需求。
无源多基地雷达中一种综合航迹处理方法
无源多基地雷达中一种综合航迹处理方法吕小永;王俊;乔家辉【摘要】The paper investigates the target tracking problem arising in FM signal based passive multi-static radar,and proposes an integrated track management method.We divide the tracks into four statuses,i.e.initial track,tentative track, confirmed track,and deleted track.Tracking methods for each kind of tracks are detailed.We sequentially exploit measure-ments of each receiver-transmitter pair to update the tracks,causing the rapid reduction of the computation complexity.Simu-lation and the real life data results demonstrate the effectiveness of the proposed method.%本文对基于调频广播信号的无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题进行了研究，提出了一种综合航迹处理方法。
本文将航迹划分为四种状态，即起始航迹，试验航迹，确认航迹，以及消亡航迹，详细介绍了每一种航迹的处理方式。
本文顺序地利用每个接收-发射对的观测量来更新航迹，以减小算法复杂度。
仿真实验与实测数据结果证明了本文算法的有效性。
【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2016(044)004【总页数】6页(P854-859)【关键词】无源多基地雷达;调频广播信号;目标跟踪;航迹处理【作者】吕小永;王俊;乔家辉【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【正文语种】中文【中图分类】TN958.97近年来无源雷达系统引起了国内外研究人员的广泛关注.无源雷达本身不发射电磁波，而是利用空间中已有的民用信号作为机会照射源来检测目标［1］，具有很多优点，首先无源雷达不占用额外的频段，其次无源雷达本身具有隐身性，另外无源雷达也具有探测隐身目标的潜力.在可用的机会照射源中，调频广播（FM）信号具有近似理想的模糊函数，信号的覆盖范围广泛，因此国内许多外学者对基于FM信号的无源雷达系统进行了大量的研究，取得了许多有益的成果［2］.基于FM信号的无源雷达中，我们可以利用一个调频广播发射站和一个无源雷达接收机（无源双基地雷达）来对目标进行探测［3］，目标的位置可以通过雷达测量得到的双基地到达时间（TOA）以及到达角（DOA）来确定.然而TOA+DOA 的定位方法往往得不到精确的定位结果，定位误差很大程度受到DOA测量误差的影响，而在FM信号的波段，目标的DOA很难精确测量得到［4］.我们也可以利用多个发射站和一个接收站（无源多基地雷达）来对目标进行探测，利用目标的对应于多个收发对（receiver-transmitter pair）的TOA来对目标进行定位［5］.基于TOA的定位方法往往能够得到精确的定位结果，因为该方法的定位精度对TOA的测量精度相对不敏感，而基于FM信号的无源雷达的TOA测量精度相对较高.目标跟踪在无源雷达中扮演重要的角色，因为无源雷达虚警率通常很高，需要经过后期的航迹处理来去除虚警.无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题，是一个典型的多传感器多目标跟踪问题.多传感器多目标跟踪是近年来国内外学者研究的热点，许多算法被提出，最典型的两种多目标跟踪算法［6，7］为多假设跟踪方法（MHT）以及联合概率数据关联算法（JPDA），许多多目标跟踪算法都是这两种算法的变种.多传感器多目标跟踪问题也可以通过随机优化的方法进行求解，这方面典型的有文献［8，9］.文献［8］的缺点是该算法是一种局部搜索算法，文献［9］的主要缺点是算法计算复杂度大，尤其对于多传感器的情况.此外文献［10］提出了一种基于FM信号的无源雷达中概率假设密度（PHD）跟踪方法，该方法的主要缺点是PHD的粒子实现需要消耗大量的计算资源.本文对基于FM信号的无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题进行了研究，提出了一种综合航迹处理方法.我们将每条航迹划分为四种状态，即起始航迹，试验航迹，确认航迹，消亡航迹，详细介绍了每种航迹的处理方式以及设计了航迹从一个状态转化到另外一个状态的规则.文中我们采用序贯处理方式，顺序地利用每个收发对的观测量来更新目标航迹，从而大大减小了算法复杂度.目标在二维平面内的状态可以表示为其中表示目标τ在k时刻的位置分别表示目标τ在x轴与y轴方向上的速度.我们采用线性运动模型来描述目标的运动模型，即：其中为状态转移矩阵为过程噪声，服从零均值高斯分布，协方差矩阵为Qk.考虑如图1所示的无源多基地雷达系统，采用N 个FM发射站和一个接收机来对目标进行探测，发射站和接收站分布在空间中不同的位置，N个发射站发射不同频率的FM信号，这些信号经过目标反射后被接收机接收.在接收机中，首先通过一组带通滤波器将对应于不同发射站的目标回波分离出来，然后分别对这些回波信号进行杂波相消与距离多普勒处理，得到目标对应于不同收发对的双基地距离和与多普勒频率.目标观测量的模型为：其中为目标τ对应于收发对j观测向量分别为目标对应于收发对j的双基地距离和与多普勒频率，hj为收发对j的观测方程，υj，k为观测噪声.我们假定不同收发对的观测噪声相互独立，且服从零均值高斯分布，协方差矩阵为Rk.λj为发射站j所发射信号的波长为发射站j的位置为接收站的位置.无源多基地雷达系统在获取目标观测量的同时，不可避免地也会得到杂波即虚假观测量，我们将这些观测量收集起来就得到了收发对j的观测量模型：其中yj，k为收发对j在k时刻的观测量集合为杂波集合，K为目标的个数，其大小先验未知.值得注意的是，有些目标在k时刻可能没有被收发对j检测到，此时相应的符号应该从yj，k中去除.由第2节的分析可知，无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题是一个典型的多传感器多目标跟踪问题，这里我们介绍一种面向航迹（track-oriented）的多传感器多目标跟踪方法.我们将航迹划分为四种状态，即起始航迹，试验航迹，确认航迹以及消亡航迹.航迹置信度的大小为，起始航迹＜试验航迹＜确认航迹，只有确认航迹被传送到更高层的数据融合中心进行处理.这种划分的好处是我们可以采用不同的航迹处理方法来处理不同类型的航迹.图2为本文综合航迹处理方法的流程，下面围绕图2来介绍该方法.3.1 观测量的筛选无源多基地雷达系统虚警率通常很高，雷达得到的观测量中含有许多杂波，杂波不能用于目标航迹的更新，因此在航迹更新之前，首先要对观测量进行筛选.我们给每条航迹设定一个波门，落入波门内的观测量才能用于更新航迹.设｛y1，k（i1），…，yN，k（iN）｝为来自不同收发对的观测量的一个任意组合，其中0≤ij≤|yj，k|，|yj，k|为收发对j的观测量的个数，ij=0表示收发对j没有检测到目标.如果观测量组合｛y1，k（i1），…，yN，k（iN）｝满足：则我们认为落入了航迹τ的波门中可以用于更新该航迹，其中为联合似然函数，G为波门大小.我们假定同一时刻不同收发对的观测量相互统计独立，则可以写为：因此式（7）可以转化为：式（9）所示的观测量筛选方法需要对不同收发对的观测量进行穷举组合，致使计算量太大.为了减小观测量筛选过程的计算量，我们提出一种近似的筛选方法，顺序地对每个收发对的观测量进行筛选，即如果，则认为yj，k（i1）落入航迹τ的波门内.我们用来表示收发对j的落入航迹τ波门内的观测量集合，即：用 zj，k来表示收发对j落入航迹波门内的所有观测量的集合，即为航迹个数.我们总可以选择合适的Gj，j=1，2，…，N来得到与式（9）近似的筛选结果，然而顺序筛选过程不需要对不同收发对的观测量进行穷举组合，大大降低了计算量.3.2 起始航迹由于起始航迹表示真实目标航迹的置信度比较低，因此我们可以采用相对简化的航迹处理方法来处理起始航迹，最近邻数据关联方法，以在航迹精度与算法复杂度之间取得平衡.多传感器最近邻数据关联方法的基本思想是，首先通过求解式（11）所示的优化问题来确定最优的观测量组合，然后利用该组合对航迹τ进行更新. 将式（8）代入式（11）可得：式（12）可以进一步化为：式（13）将式（11）所示的联合最优化问题转化为几个独立的优化问题，大大降低了计算量.我们可以根据式（13），顺序地确定每个收发对的最优观测量，然后将最优观测量组合起来，用于更新航迹.式（13）中航迹τ在k时刻的状态未知，可以利用其预测值来替代.3.3 试验航迹与确认航迹试验航迹与确认航迹表示真实目标航迹的置信度相对较高，因此我们采用更加高级的数据关联方法，联合概率数据关联（JPDA）.多传感器JPDA分为并行算法与顺序算法两种，文献［11］在线性模型的基础上推导了顺序JPDA算法，并详细对比了两种方法的性能，指出顺序算法在计算时间与航迹跟踪精度方面都优于并行算法.本节我们采用文献［11］的基本思想，将顺序JPDA方法应用于无源多基地雷达系统中，下面介绍顺序JPDA处理流程.图3描述了本文采用的多传感器JPDA算法的处理流程.我们首先利用第一个收发对的观测量z1，k来更新目标航迹，这是一个单传感器多目标跟踪问题，可以采用单传感器JPDA来进行处理，将得到的航迹状态估计结果记为然后结合2，…，M，利用第二个收发对的观测量z2，k来更新目标航……，依此进行下去，最后结合利用第N个传感器的观测量zN，k来更新目标航迹，得到的航迹状态估计结果记为我们将作为最终的航迹状态估计结果.上述过程将一个多传感器多目标跟踪问题拆成了几个单传感器多目标跟踪问题来进行处理，大大减小了计算量，为了进一步减小系统的计算量，我们可以采用近似算法来代替图3中的单传感器JPDA算法，比如次优JPDA算法，近似最优JPDA算法等.3.4 新航迹形成我们利用剩余观测量来形成新的航迹，剩余观测量是指没有落入任何航迹波门内的观测量.我们用φj，k来表示收发对j的剩余观测量，构造如下观测量组合集合：如果φu，k（iu）与φj，k（ij）来源于同一个目标，则可以通过如下方式来确定目标的初始状态：式（15）所示的优化问题可以采用SX算法［5］进行求解.我们将求得的^xk作为新航迹的初始状态，并将该航迹标记为起始航迹.实际过程中，我们并不知道集合ψ中的观测量组合是否来源于同一目标，为了尽可能少地丢失新目标，我们将ψ中所有组合代入（15）中，将计算得到的每一个状态估计值作为一条新航迹的初始状态，将该航迹标记为起始航迹.上述过程将不可避免地产生大量虚假起始航迹，以及重复航迹.多数虚假起始航迹在以后的跟踪过程中将直接消亡，少数航迹可能转变为确认航迹，然后逐渐消亡，重复航迹在此后的跟踪中可以通过航迹融合来进行消除.上述过程的计算复杂度与每个收发对的剩余观测量个数有关，为了降低系统处理时间，在航迹处理之前可以对每个收发对的观测量进行预处理，比如进行距离多普勒跟踪，以最大限度地减少每个收发对的杂波的个数.3.5 航迹状态转移如图2以及3.4节所示，剩余观量测用于产生起始航迹.单传感器航迹起始算法有很多，最典型的方法为m/n逻辑法，霍夫变换法等，其中m/n逻辑法最适合在工程中应用.m/n逻辑法确认一条航迹的准则是如果该航迹在连续n帧观测中被至少m帧的观测量更新，就将其标记为确认航迹，即如果则航迹起始成功，其中1为指示算子，即如果条件A成立，则1A= 1，否则为k时刻落入航迹τ波门内的单传感器的观测量集合.本小节我们在m/n逻辑法的基础上提出一种多传感器航迹起始算法，即m/n/v/p 算法，具体为：如果起始航迹τ，在连续n帧观测中被至少v个传感器的m帧观测量更新，则将其标记为试验航迹，如果被至少p个传感器的m帧观测量跟新，则将其标记为确认航迹，其中n＞m，p＞v，除此之外的其他情况，该航迹消亡.即如果则航迹τ转化为试验航迹，如果则航迹τ转化为确认航迹，其他情况航迹τ消亡.试验航迹在此后的跟踪过程中可能转化为确认航迹，也可能消亡，我们可以采用与起始航迹类似的状态转移规则，即如果试验航迹在连续n帧观测中，被至少p个传感器的m帧观测量更新，则将其转变为确认航迹，如果被至少 v个传感器的m 帧观测量更新，则仍然将其标记为试验航迹，继续考察，除此之外的其他情况该航迹消亡.确认航迹可能消亡也可能继续保持确认的状态，单传感器航迹消亡的判别方法有很多，最典型的判别规则为：如果确认航迹连续q帧没有被观测量更新，就宣告其消亡.文献［12］指出该方法在一定意义上与基于航迹分数的航迹消亡算法是等效的，这里我们提出多传感器航迹消亡算法，即，如果确认航迹在连续q帧的观测中，被少于s个传感器的t帧观测量更新时，就宣告其消亡，即如果则该航迹消亡. 本节我们首先通过仿真实验来验证本文算法的性能.我们采用三个调频广播电台和一个无源雷达接收机来探测目标.我们假设三个收发对具有相同的检测性能，即检测概率相同.调频广播电台和接收机的位置如图4所示.我们考虑4个目标，飞行轨迹如图4所示.其中目标2，目标3，以及目标4在整个监测过程中均存在，存在时间为100s，目标1在第20s飞入监测区域，第70s 离开.我们将双基地距离和的标准差设置为0.75km，多普勒频率的标准差设置为1Hz，将三个收发对的检测概率均设置为0.8，杂波密度从每帧5个杂波逐渐增长到每帧200个杂波，对跟踪过程中的平均虚假航迹数目进行统计.航迹处理之前首先对观测量进行预处理，即进行距离多普勒跟踪.对于每一个杂波密度我们均进行100次蒙特卡洛仿真，其结果如图5所示.由图5可知，由于我们在航迹处理之前，首先对观测量进行预处理，因此虚假航迹的个数受杂波密度的影响很小.在整个过程中虚假航迹的数目整体很少.接下来我们将杂波密度设置为每帧50个杂波，检测概率从0.4逐渐增大到0.99，其他条件不变，我们对目标1的确认概率进行统计，对于每一个检测概率，均进行100次蒙塔卡罗仿真，其结果如图6所示.由图6可知，在本文所示的仿真条件下，随着检测概率的提高，目标1的确认概率逐渐提高，当检测概率达到0.8以上时，目标1的确认概率达到95%以上.目标检测概率很低的情况下，为了提高真实航迹确认概率，我们可以适当地放宽航迹起始以及航迹确认的条件，此时虚假航迹的数目将提高，然而虚假航迹在此后的跟踪过程中将逐渐消亡.下面我们将本文提出的算法用于实际环境中，发射站与接收站的相对位置仍然如图4所示，图4表示了我国西北地区三个调频广播电台的真实分布，我们对飞经监测区域的目标进行监测，并与ADS-B的结果进行比对，如图7所示.由图7可知，采用本文算法正确地得到了真实目标航迹，并与ADS-B的结果基本吻合.本文对基于调频广播信号的无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题进行了研究，提出了一种综合航迹处理方法，将航迹划分为四种状态，起始航迹，试验航迹，确认航迹，以及消亡航迹，详细介绍了每种航迹的处理方式并且设计了航迹状态转移规则.对于起始航迹本文采用最近邻数据关联方法进行处理，本文推导了顺序多传感器最近邻数据关联方法，对于试验航迹与确认航迹本文采用顺序联合概率数据关联方法进行处理，顺序处理方法大大减小了算法的计算量.最后我们通过仿真实验与实测数据结果证明了本文算法的有效性.吕小永男，1988年6月出生，河南洛阳人，西安电子科技大学在读博士生，从事外辐射源雷达目标检测与跟踪方面的有关研究.E-mail：*******************王俊男，1969年8月出生，西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室教授，博士生导师.主要研究方向：无源探测、定位及跟踪、自适应信号处理、无源雷达成像、高速信号处理技术.E-mail：******************.cn乔家辉男，1989年3月出生，西安电子科技大学研究生，从事外辐射源雷达信号处理与目标跟踪方面的有关研究.E-mail：*******************【相关文献】［1］Griffiths 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基于图神经网络的无人机无源定位航迹自主生成方法
根据上述分析，在下一时刻最优航向为决策变量，目标函数，建立下一时刻最优航向的优化模型，所示，其中，式（2）之间的防碰撞约束。
2传统集中式实时优化方法针对上述多无人机航向组合优化问题，传统集中式图1集中式实时优化方法CRTO流程框架图2分布式协同自主生成方法DCAG流程框架无人机1到目标角度、距离及其最优航向角度[-π，π]角度[0，2π]航向[-π，π]航向[0，2π]-0.070.49-1.65-0.262.910.292.342.001.45-2.2……3.271.463.073.924.272.496.114.085.032.85……-0.833.07-2.972.422.601.86-2.62-2.39-2.05-0.69……0.621.652.114.270.864.530.382.513.312.62……无人机2到目标角度、距离及其最优航向角度[-π，π]角度[0，2π]航向[-π，π]航向[0，2π]2.46 3.14 1.923.08表1双机协同无源定位数据集示例图4图神经网络训练过程中产生预测航向与最优航向偏差（a ）无人机1训练偏差变化图（b ）无人机2训练偏差变化图图3基于TensorFlow 网络离线训练与测试流程图. All Rights Reserved.（a ）基于DCAG 的三机定位优化航迹采用DCAG ，CRTO 方法都可以对航空集群的航迹进行优化。
由图5（a ）与（b ）的对比可得，优化后的航迹与三机AOA 定位最优构型的理论分析完全吻合。
说明了装配在航空集群平台的神经网络已经通过线下学习到目标定位的最优构型，并能够在每个采样时刻为集群提供准确的航迹指向。
4.3DCAG 与CRTO 方法对比本文进一步验证了无人机和目标在不同速度条件下，对比CRTO 和DCAG 方法在航向优化时间和定位精度的区别，如表2所示。
无论是在哪一类速度条件下，DCAG 比CRTO 方法都有更短的全局航向优化时间和更高的定位精度。
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（ 国 电子 科 技 集 团 公 司第 ５ 中 ４研 究 所 ， 家 庄 ０ ０ ８ ） 石 ５ ０ １
摘要 ： 基于无源定位系统， 对多 目标定位 、 跟踪及 航迹关联方法进行 了深入研究 ， 采用卡尔曼滤波算法对 目标航迹进
行跟 踪 、 预测 和平 滑 ， 分 考 虑 了多 条 航 迹 产 生 交 叉 、 裂 等 情 况 ， 通 过 模 拟 数据 进 行 了验 证 。 充 分 并
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关键词 ： 无源定位 系统 ； 卡尔曼滤波 ； 航迹管理
中 图分 类 号 ： Ｎ ７． Ｔ ９ １３
文献 标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：Ｎ ２１１（０７０—０８ ３ Ｃ ３— ３２０ ）６ ０— ４ ０ ０
Ｔｒ ｃ ｏ ｅ ｓｎｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｐａ ｓ ｖ ｃ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ａ ｋ Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｓ ｄ ｏ ｓ ｉ ｅ Ｌｏ ａ ｉ ｎ Ｓ ｓ ｅ
较 ， 主要特 点为 ： 其
系统 的定位误 差更 大 ， 且 定， 如切 向误差 同 目标 与定 位 站 之 间 的距 离 成
线 性 关 系 ， 径 向误 差 与 目标 的 距 离 大 致 成 平 方 关 而
系， 系统 的时差 测量 精度 、 目标 与定位 系统 的相对 位 置以及 定位 站的布 站方式 等都会 影响 其定位 误差 。 在 无源 定位 系统 中 ， 理 系统 将 接 收到 的 目标 处
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第 ６期
贾铁 燕等 ： 于无源定 位 系统 的航 迹处 理 基
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航 迹 管 理模 块 的功 能包 括 航 迹形 成 、 迹关 联 航
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２０ ０ ７年 １ ２月
舰 船 电 子 对 抗
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Ｄｅ ． ０ ７ ｃ ２ ０
Ｖｏ１３０ Ｎ Ｏ ． ．６
第 ３ ０卷第 ６ 期
基 于 无 源 定 位 系统 的航 迹 处 理
号 具 有 很 强 的 随 机 性 ， 致 能 获 取 目标 位 置 的 时 刻 导 是不 确定 的 。 （ ）定 位 误 差 大 ， 有 源 定 位 系 统 相 比 较 ， 源 ２ 同 无
据 进行 平滑 、 滤波 和 预测 ， 用 关 联算 法 ， 成 特 定 运 形
的航迹 信息 ， 对 量 测 数据 和 航 迹进 行 管 理 。量 测 并
以 点 迹 的 方 式 显 示 在 计 算 机 屏 幕 上 ， 过 对 量 测 数 通
（ ）定位数 据 不 连续 ， 源 定位 系 统 能 否 对 目 １ 无 标定 位 ， 先取决 于 目标 是否辐射 信号 ， 而使得定 首 从 位数据 不连续 的 可能 性 很大 ； 邻 点迹 的时 间 间 隔 相 随机 ， 由于无源系统 受制 于 目标 ， 目标 何 时辐射信 而
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（ ４）
和航迹 管理 。航迹 形成 根据滤 波值 产生 、 中止 、 延续
航迹 ； 航迹关 联则 根据 数 据 和 滤波 预 测 数 据将 新 的
ａ ｍ ｏ ｈ ｔ ａ ｇｅ ｒ ｃ ｃ ｎｓｄｅ ｓ ｔ ｎｓ ａ ｅ ｔ ｔｍ ｕｌｉｔａ ｋ ａ ｒ ｓ ｎｄ ｓ ｉ， ｔ ．， ｎ ｎｄ ｓ ｏｔ ｈｅ ｔ ｒ ｔｔａ ｋ， ｏ ｉ ｒ ｈｅ ｉ ｔ ｎｃ ｈａ ｔ ｒ ｃ ｓ ｍ ｙ ｃ ｏ ｓ ａ ｐｌｔ ｅ ｃ ａ ｄ ｖ ｌ ｔ ｓ ｉ ｂ ｈ ｉ ｕ ａ ｉ ａ ａ ａ ｉ ｅ ｔ ｙ ｔ ｅ ｓｍ ｌ ｔｏｎ ｄ ｔ ． ｄａ
Ｋｅ ｒ ： ａ ｓｖ ｏ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ ｍ ； ｌ ｎ ｆｌｅ ｉ ｙ ｗｏ ｄｓ ｐ ｓ ｉ ｅ ｌ ｃ ｔｏ ｙｓ ｅ Ｋａ ｍａ ｉｔ ｒｎｇ； ｒ ｃ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｔ ａ ｋ ｍａ ａ ｅ ｎ
０ 引 言
无源 定位 系统 属 于 被动 侦 测 ， 同有 源 定位 相 比
数 据 的处理 过程如 图 １ 示 。 所
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航迹 与检测 数据关联
图 １ 量 测 数 据 的处 理 过 程
滤 波与平 滑模块 主要 完成检 测数据 的平 滑与滤
收稿 日期 ：２ ０ 一 ５ ８ ０ ７ Ｏ —１
波 。 中检 测 数据 的 滤波 是 主 要 功 能 ， 滑仅 在航 其 平