导读:本文包含了单站无源定位跟踪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:无源,卡尔,算法,多普勒,频率,多模,辐射源。
单站无源定位跟踪论文文献综述
谢强[1]（2019）在《被动测向单站无源定位与跟踪算法研究与实现》一文中研究指出随着电子对抗和侦察打击一体化在现代电子战中的不断发展,无源定位与跟踪系统作为对有源探测系统的补充和完善,正朝着高精度、低载荷、快速化方向发展。论文围绕基于被动测向体制下的快速运动单站无源定位方法和基本原理、定位误差分析、阵列数据域直接定位及无源目标跟踪滤波算法等方面展开研究,针对所存在的一些问题提出了相应的解决方法,并通过仿真实验验证了所提方法的有效性。运动单站无源定位利用在不同观测位置所获取的带噪声的观测变量和数据来实现对未知目标的状态估计,其从本质上来说就是个复杂的非线性滤波问题。首先,论文针对单长基线干涉仪测向存在模糊,而多基线干涉仪测角定位系统复杂等问题,提出一种运动观测平台下解模糊相位差的单站无源定位方法,推导了关于相位差、载频及站址误差的定位GDOP,采用改进的灰狼优化算法估计辐射源位置,所提算法实现了直接解模糊估计出目标位置,且仅利用单基线干涉仪即可实现对多个频段辐射源目标定位。其次,针对传统两步定位方法存在信息损失、量测变量精度限制定位精度等缺陷,研究了基于阵列天线的子空间数据融合直接定位算法,较两步定位方法提高了单站无源定位精度。利用快速运动单站与目标之间相对运动产生的多普勒频移信息,进一步研究了联合角度和多普勒频率的扩展子空间数据融合直接定位算法,结果表明该方法能在更低信噪比条件下进一步提高定位精度。对单站侦察定位实际应用环境中,辐射源目标可能存在相对慢速运动,需要同时估计目标位置和速度状态,研究了基于到达角度和相位差变化率的SRUKF滤波算法。算法第一步仅利用观测平台在不同位置测得的角度来实现目标位置的粗略滤波估计,并将其作为后续滤波的初始值,然后采用引入相位差变化率的滤波算法逐渐估计出目标的速度。实验结果表明所提跟踪算法能够实现目标位置和速度状态的估计,且进一步提高了目标位置估计精度。最后,本文在基于FPGA+DSP架构下的信号处理系统中,研究了基于DSP平台的测角交叉均值滤波单站无源定位算法实现,通过数值仿真实验及片上系统定位算法测试,其结果满足定位指标要求,完成预期功能。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-01）
王梦馨[2]（2019）在《基于TDOA/AOA的多站无源定位与跟踪算法研究》一文中研究指出现如今,电磁环境日益复杂,电子对抗技术不断的发展与成熟,如何在电子战中精确、及时、隐蔽的对敌方目标辐射源进行定位与跟踪成为了抢得战场先机的关键。因此,无源定位跟踪技术成为了电子战中十分重要的技术手段。本文以传统的测向交叉定位与时差定位体制为基础,介绍了时差-交叉联合定位体制与算法,并针对实际应用中存在的一些问题,展开了相关研究。首先,本文介绍了基本的时差定位与测向交叉定位模型,并出于将两种算法的优势进行互补的目的,介绍了时差-交叉联合定位模型,推导了联合定位模型的几何精度因子公式,并介绍了两种针对该联合模型的闭式解算算法。其次,针对传统的伪线性闭式解算算法在误差增大时容易出现门限效应,导致定位精度急剧恶化的缺点,提出一种基于樽海鞘群算法的定位技术,该算法模拟了樽海鞘群体捕食的过程,智能的对观测空间进行搜索,基于最大似然原则给出估计解,有效的改善了门限效应。另外,根据多站无源定位模型的特征,对原始的樽海鞘群算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在保持群体收敛能力的同时,极大程度上增强了前期随机搜索的能力,进一步提高了定位精度。另外,本文针对多站定位体制在实际应用中容易出现的模糊定位问题进行了研究。对于测向交叉定位的模糊问题,本文对宽带噪声调频信号的模糊点排除问题进行了研究,在多个信号混杂无法辨别到达时间的情况下,利用宽带噪声调频信号的特征,给出了一种通过信号的自相关特征求取时差信息的方法,可以有效解决此类情况下的模糊点排除问题。而对于时差定位中的定位模糊问题,本文针对由于高重频信号配对错误导致产生多组模糊时差的情况进行了分析,利用模糊点与真实点运动规律不同的特点,提出一种方法,本方法对所有估计点进行跟踪,估计每个点的速度信息,通过对估计点的速度进行判决而对模糊点进行排除。最后,本文针对一种非共视条件下的目标跟踪问题进行了研究。由于观测空间中存在障碍物遮挡,或目标与观测站之间相对运动等多种原因导致目标在某些时刻无法被所有观测站同时观测,此时由于信息的缺失,传统意义上无法对目标轨迹进行正确跟踪。本文对这种环境下观测信息的变化进行了详细分析,并针对这种条件下的跟踪问题,提出了利用过程噪声方差矩阵来平衡对预测值的信任度,从而可以在弱观测区间得到相对稳定的估计结果,通过仿真结果与理论分析,证明了该方法可以有效提高跟踪效果,使跟踪结果更稳定。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-01）
刘浩[3]（2017）在《多站无源定位技术与跟踪方法研究》一文中研究指出现代战场中,由于具备了良好的隐蔽性与较强的生存能力,多站无源定位系统日益受到重视。而目标机动性的增强、隐身技术的发展以及各类干扰技术的应用使得战场环境日趋复杂,多站无源定位系统面临越来越高的跟踪要求。本文研究多站无源定位技术与跟踪方法,首先针对多站无源定位量测非线性问题,采用转换量测的方法进行解决;然后研究多站无源定位系统异类传感器的融合方法,以应对所面临的量测多速率问题;最后分析多站无源定位量测的时间延迟对目标跟踪的影响,设计了基于卡尔曼滤波的无序量测处理及时间延迟处理算法。主要工作如下:1.研究了多站无源定位及目标跟踪算法;对于多站无源定位系统的量测方程呈现非线性的问题,采用转换量测的方法进行解决,避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)引入截断误差;将交互式多模型(IMM)与转换量测算法相结合,采用测向与测向-时差联合的两种多站无源定位方法实现了对机动目标的跟踪。2.针对多站无源定位系统区域内存在多个采样速率不同的异类传感器情况,分别在集中式和分布式两种融合结构下研究信息融合算法;依照先到先处理的原则,设计了基于序贯的多站无源定位融合算法,将多速率的异类量测快速、实时的进行信息融合;对于采用信息滤波的分布式系统,在融合中心按照固定周期对各子系统滤波结果进行融合,提高跟踪精度。3.讨论存在传输时间延迟的量测信息处理方法,分析时间延迟引入的跟踪误差来源及影响,并由此将时间延迟处理算法分为有、无时间标记两种情况;针对有时间标记的情况,进行无序量测的直接处理,降低延迟影响;针对无时间标记的情况,通过基于先验信息的量测估计,寻找量测可能的产生时间,再进行无序量测的直接处理。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-05-01）
江利中,邹波,谭姗姗[4]（2016）在《双站无源定位和跟踪算法研究》一文中研究指出为提高无源定位和跟踪的性能,弥补传统技术信息量少、定位速度慢和跟踪精度低的缺陷,研究了针对空中目标的基于联合信号到达角(DOA)与到达时间差(TDOA)的双站无源定位算法,以及基于联合到达时间差与到达频率差(FDOA)的双站无源跟踪算法。无源定位算法利用空间几何关系解析目标位置,无源跟踪算法利用无色卡尔曼滤波(UKF)持续跟踪目标并获得更高精度的目标位置信息,给出了两种算法模型。仿真结果表明:联合DOA,TDOA的无源定位算法在基线较短的条件下,对距离100km内的目标定位精度优于10%,联合TDOA,FDOA的无源跟踪算法的收敛速度较快且跟踪精度能达百米级。(本文来源于《上海航天》期刊2016年04期）
朱国辉[5]（2015）在《基于时差频差的多站无源定位与跟踪算法研究》一文中研究指出近几十年来,多站无源定位与跟踪技术被广泛应用于雷达、声纳、导航、无线通信、电子战和传感器网络等领域中。常用的无源定位与跟踪参数包括到达角(Angle of Arrival,AOA)、到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)、相位变化率(Phase Rate of Change,PRC)以及到达频率差(Frequency Difference of Arrival)等。然而,基于这些测量参数的定位与跟踪问题都是关于目标状态的高度非线性方程。本文对基于TDOA和FDOA信息的多站无源定位与跟踪问题作了创新性和探索性研究。从TDOA和FDOA定位原理和方法、系统模型、接收站站址误差、跟踪滤波算法等方面进行了研究和讨论,提出了相应的解决方法,为基于TDOA和FDOA信息的多站无源定位与跟踪系统的设计和实施提供了有力的理论支撑。具体来说,本文的主要研究内容和成果包括以下几个方面:1.提出了一种针对约束加权最小二乘问题的修正牛顿迭代法。首先将高度非线性TDOA定位方程转化为关于辐射源位置的伪线性方程组;然后利用伪线性方程组构造约束加权最小二乘问题,与基于最大似然函数的代价函数相比,约束加权最小二乘问题的代价函数具有较好的性能;最后利用修正牛顿法对此问题进行迭代求解。该算法一方面采取特征值修正避免了传统牛顿迭代法中海森矩阵奇异或非正定引起的发散问题;另一方面采用二次多项式拟合技术求取迭代步长,有效减少了迭代次数。2.当目标辐射源与观测站之间存在相对运动时,对多个时刻TDOA量测信息联合的定位问题进行了研究,提出了一种目标状态参数估计的两步加权最小二乘法,实现了多站TDOA测量序列的定位问题的解析求解。第一步是通过引入辅助变量,将多个时刻非线性TDOA定位方程转化为关于目标状态的伪线性方程,然后利用加权最小二乘法对辐射源状态和辅助变量进行估计;第二步是利用辐射源状态参数和辅助变量之间的关系来优化第一步加权最小二乘解。联合多个时刻测量的TDOA信息对辐射源进行定位减少了对观测站数目的要求。仿真实验表明,在TDOA测量误差较小时,两级加权最小二乘法对目标辐射源状态参数估计的均方根误差接近克拉美罗界(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)。3.接收站位置误差的存在会严重降低基于TDOA信息的辐射源定位精度。通过分析接收站位置信息准确已知和存在随机误差两种情况下的辐射源位置的CRLB,研究了接收站位置误差对TDOA定位精度的影响。利用约束加权最小二乘估计的思想,构造了新的代价函数,通过高斯牛顿法对辐射源和接收站位置进行迭代求解,仿真实验验证了新代价函数的有效性。针对现有基于多维标度分析的TDOA定位法中的缺点,提出了接收站位置误差情况下的加权多维标度分析定位算法,利用坐标矩阵的列空间和标量积矩阵的零空间之间的正交性来推导关于辐射源位置的伪线性方程,并构造新的加权矩阵来减少接收站位置误差对辐射源定位精度的影响,避免了现有多维标度分析定法中出现的矩阵奇异问题,所提算法具有较高的定位精度。4.对基于TDOA与FDOA信息的多站无源定位算法进行了研究。通过引入辅助变量,将高度非线性TDOA和FDOA联合定位问题转化为约束加权最小二乘优化问题,然后利用双迭代思想对目标辐射源位置与速度进行交替求解,一方面减小了迭代过程的矩阵求逆的计算复杂度;另一方面充分利用了FDOA量测方程为目标速度的线性函数这一性质。给出了双迭代算法的收敛性证明并将双迭代定位法扩展到接收站位置和速度误差情况下的TDOA和FDOA定位场景中。另外,针对传统基于多维标度分析的TDOA和FDOA联合定位算法中的不足之处,提出了接收站位置和速度误差情况下基于WMDS的TDOA和FDOA联合定位算法,WMDS法通过构造新的加权矩阵来减少接收站位置和速度误差对目标定位精度的影响,并且避免了现有多维标度分析TDOA和FDOA联合定位法中的矩阵奇异问题,增加了算法的稳健性。5.对基于TDOA的辐射源定位与跟踪联合滤波问题进行了研究。针对当前基于最大似然估计的定位法和基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的跟踪算法的不足,提出了结合最大似然函数和EKF的定位与跟踪联合滤波算法。通过联合EKF时间更新或者量测更新与最大似然函数来构造关于目标状态参数的新的代价函数,然后利用高斯牛顿法对辐射源状态参数进行求解。一方面,由EKF时间更新或量测更新所得的目标辐射源状态参数估计可以作为新的代价函数的初始值,这些初始估计要比传统的加权最小二乘解具有更高的精度;另一方面根据新代价函数所得目标状态参数估计减少了滤波过程中的传播误差,提高了目标状态参数估计精度,通过仿真分析验证了所提方法的优越性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2015-09-01）
海宁[6]（2015）在《基于角度信息的单站无源定位跟踪算法研究》一文中研究指出利用角度信息对目标进行单站无源定位跟踪是非常重要的定位跟踪方法。该方法首先通过无源传感器阵列接收目标辐射的电磁波,从接收到的辐射波中提取出角度信息,再利用角度观测量与目标的状态向量之间的关系式来对目标进行定位跟踪,所以该方法对角度观测量的精度具有很高的要求。由于要分析目标和观测站的不同运对状态,因此对于系统的可观测性分析也是必不可少的。现介绍本文的主要内容:1.介绍了利用角度信息来对目标辐射源进行单站无源定位跟踪的原理,以及根据目标的不同运动形式,对系统的可观测性进行了分析。2.研究了基于子空间数据融合的多目标直接定位算法,传统的多目标定位过程一般需要多个步骤,首先对目标进行DOA(波达角)估计,再利用定位算法对目标的状态进行估计。而基于子空间数据融合的多目标直接定位算法则不需要进行DOA估计。观测站在不同的观测位置的对多个目标进行观测,得到一系列的观测数据,利用这些观测数据构造出以位置坐标为参数的代价函数,而且整个定位过程只通过对该代价函数进行一次最优估计,就可以估计出所有目标的位置信息,因此比传统的多目标定位算法更高效,精度更高。3.介绍了传统的利用角度信息对目标辐射源进行定位跟踪的滤波算法,简要介绍了跟踪模型,主要介绍了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法,以及不敏卡尔曼滤波算法(UKF),该算法只需要利用少量采样点进行非线性变换,不需要进行线性化处理,因此具有更高的估计精度。最后对这些滤波算法进行了仿真,并且分析了不同仿真场景下这些滤波算法的性能。4.研究了基于优化加权数据融合的UKF算法,利用单站多传感器来实现数据融合。将每个传感器的观测数据分别利用UKF算法进行滤波估计,得到局部的滤波估计值,再利用优化加权数据融合算法对局部的滤波估计值进行数据融合,得到融合后的滤波估计结果,通过这种处理滤波估计精度得到了提高。最后对算法进行了仿真实验和性能分析。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-03-31）
申正义,王晴晴,王洪林,张建华[7]（2015）在《基于修正SUKF的固定单站无源定位跟踪算法》一文中研究指出针对基于超球面单形采样策略的SUKF在初始误差和观测误差较大时滤波性能下降的问题,以固定单站无源定位目标跟踪为应用背景,引入后向平滑处理,并结合系统模型特点对算法作进一步的优化,提出一种修正的SUKF算法。理论分析和仿真实验表明,文中所提算法相对于传统UKF和SUKF算法,在运算开销增加不大的前提下,有效提高了算法的稳定性和滤波精度,具有一定的工程实用意义。(本文来源于《火控雷达技术》期刊2015年01期）
张滔,刘成成,蔡云泽[8]（2014）在《不完全量测下机动目标的多站无源定位跟踪算法》一文中研究指出纯角度目标运动分析是一种非线性估计问题,对测量方程进行线性化处理后对其运动要素的估计可能会出现发散或偏置现象。本文针对在不完全量测情况下无源纯角度跟踪中目标机动的问题,首先给出了不完全量测情况下的融合策略,接着在交互式多模型的基础上提出一种基于最小二乘法的多站纯角度机动目标跟踪方法。该算法使用最小二乘法粗略估计目标位置,避免了角度量测下的非线性滤波,并将其作为交互式多模型滤波算法的观测信息,最终实现不完全量测情况下机动目标的被动跟踪。通过计算机仿真验证本文所用方法是有效的,并且比多站转换测量的卡尔曼滤波算法(CMKF)有着更好的收敛速度和跟踪精度。(本文来源于《第叁十叁届中国控制会议论文集（E卷）》期刊2014-07-28）
谈欣荣,高宪军,李宝珠,王宇[9]（2014）在《一种基于多普勒频率变化率单站无源定位的改进跟踪滤波算法》一文中研究指出IMM-PF算法巨大的计算量影响跟踪的实时性,IMM-UKF由于线性化误差使得精度不高。针对这些问题,本文在基于多普勒频率变化率的单站无源定位问题的基础上提出了一种改进的交互式多模型滤波算法(IMMEK-UKFPF),利用不同的模型匹配不同类型的滤波器,充分发挥了卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波各自的优点。仿真结果表明该算法减少了跟踪定位所用时间,提高了计算效率,同时具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2014年08期）
李炳荣,马强,王欣欣[10]（2014）在《机载单站对运动目标无源定位跟踪算法》一文中研究指出针对无源定位系统中,机载单站相对于运动辐射源目标作为状态模型,在测方位角及其变化率基础上,引入多普勒频率变化率参数构建观测模型。常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在不稳定和精度低的问题,采用修正增益的扩展卡尔曼滤波算法(MGEKF),找出修正函数矩阵,实现定位状态滤波估计。仿真结果表明,MGEKF算法较之EKF算法有较高的定位精度和较快的收敛速度。(本文来源于《海军航空工程学院学报》期刊2014年01期）
单站无源定位跟踪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现如今,电磁环境日益复杂,电子对抗技术不断的发展与成熟,如何在电子战中精确、及时、隐蔽的对敌方目标辐射源进行定位与跟踪成为了抢得战场先机的关键。因此,无源定位跟踪技术成为了电子战中十分重要的技术手段。本文以传统的测向交叉定位与时差定位体制为基础,介绍了时差-交叉联合定位体制与算法,并针对实际应用中存在的一些问题,展开了相关研究。首先,本文介绍了基本的时差定位与测向交叉定位模型,并出于将两种算法的优势进行互补的目的,介绍了时差-交叉联合定位模型,推导了联合定位模型的几何精度因子公式,并介绍了两种针对该联合模型的闭式解算算法。其次,针对传统的伪线性闭式解算算法在误差增大时容易出现门限效应,导致定位精度急剧恶化的缺点,提出一种基于樽海鞘群算法的定位技术,该算法模拟了樽海鞘群体捕食的过程,智能的对观测空间进行搜索,基于最大似然原则给出估计解,有效的改善了门限效应。另外,根据多站无源定位模型的特征,对原始的樽海鞘群算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在保持群体收敛能力的同时,极大程度上增强了前期随机搜索的能力,进一步提高了定位精度。另外,本文针对多站定位体制在实际应用中容易出现的模糊定位问题进行了研究。对于测向交叉定位的模糊问题,本文对宽带噪声调频信号的模糊点排除问题进行了研究,在多个信号混杂无法辨别到达时间的情况下,利用宽带噪声调频信号的特征,给出了一种通过信号的自相关特征求取时差信息的方法,可以有效解决此类情况下的模糊点排除问题。而对于时差定位中的定位模糊问题,本文针对由于高重频信号配对错误导致产生多组模糊时差的情况进行了分析,利用模糊点与真实点运动规律不同的特点,提出一种方法,本方法对所有估计点进行跟踪,估计每个点的速度信息,通过对估计点的速度进行判决而对模糊点进行排除。最后,本文针对一种非共视条件下的目标跟踪问题进行了研究。由于观测空间中存在障碍物遮挡,或目标与观测站之间相对运动等多种原因导致目标在某些时刻无法被所有观测站同时观测,此时由于信息的缺失,传统意义上无法对目标轨迹进行正确跟踪。本文对这种环境下观测信息的变化进行了详细分析,并针对这种条件下的跟踪问题,提出了利用过程噪声方差矩阵来平衡对预测值的信任度,从而可以在弱观测区间得到相对稳定的估计结果,通过仿真结果与理论分析,证明了该方法可以有效提高跟踪效果,使跟踪结果更稳定。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单站无源定位跟踪论文参考文献
[1].谢强.被动测向单站无源定位与跟踪算法研究与实现[D].哈尔滨工程大学.2019
[2].王梦馨.基于TDOA/AOA的多站无源定位与跟踪算法研究[D].哈尔滨工程大学.2019
[3].刘浩.多站无源定位技术与跟踪方法研究[D].上海交通大学.2017
[4].江利中,邹波,谭姗姗.双站无源定位和跟踪算法研究[J].上海航天.2016
[5].朱国辉.基于时差频差的多站无源定位与跟踪算法研究[D].西安电子科技大学.2015
[6].海宁.基于角度信息的单站无源定位跟踪算法研究[D].电子科技大学.2015
[7].申正义,王晴晴,王洪林,张建华.基于修正SUKF的固定单站无源定位跟踪算法[J].火控雷达技术.2015
[8].张滔,刘成成,蔡云泽.不完全量测下机动目标的多站无源定位跟踪算法[C].第叁十叁届中国控制会议论文集（E卷）.2014
[9].谈欣荣,高宪军,李宝珠,王宇.一种基于多普勒频率变化率单站无源定位的改进跟踪滤波算法[J].电子设计工程.2014
[10].李炳荣,马强,王欣欣.机载单站对运动目标无源定位跟踪算法[J].海军航空工程学院学报.2014
论文知识图
