双基阵滤波跟踪型数据融合算法研究

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1、东南大学硕士学位论文双基阵滤波跟踪型数据融合算法研宄姓名：陈琳申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：钱进20060301摘頸远報敕功定位鏵麻辕是0前声嫩朔域的胃研w方m针輝華基阵纯胃&标跟踪繃■，m胃爷现基阵*位一^&被动保餘拍瓣线性滤波傳嫌据勘合方法•双基疼被^定您方统吊養萊本鞭机劝避摘够提供粟翻富的測量倌息位性更髙.本義球癱做昧敝施瘫线阔辞抱成的现基昧系统为利淋》晌aa线垣动目咖似两个声搞对B标方位角飽独激涮最梅Mm探讨胃基蔣的旅波跟嫁趣裁揚融台问番、主要鵬asms首先，撤番撇滅鶴器触触旗术砸鵬缺农賊的

2、座醐鵬研究现状•其次、餘对被动或定位賊（中存在曲我线性賴繃究讀谢地讨论了MonteCarlo）r(PF)驾隨性城舰Un娜ted、Kal^^tonC^^#PartfcIeRI^^^原i1te的发展状况、基本原理，及其在双基阵被动声纳目标定位银踪系统中的应用.通过仿真实验研究了目标运动方式、理，及其在双基阵被动声纳目标记位跟踪系统中的应川。通过仿真实验研宂了目标运动方式、方位測量误差等因素对估计精度的影响，并与扩展卡尔曼滤波算法（EKF）进行了性能比较.方位溯虽误差等因素对估计粘度的影响，并与扩展k尔曼滤波算法（EKF）

3、进行了性能比较.研究结果表明，对于双基阵非线性、纯方位跟塚的状态估计问题，当粒子数目足够多时，研宄结果表明，对于双雎陴非线性、纯方位跟踪的状态估计问题，当粒了•数目足够多时，PF算法的估计精度、收敛性和稳链性最好，UKF方法其次，EKF最爸；从计算量上看，UKFPF算法的估计精度、收敛性和稳健性最好，UKF方法其次，EKF最差；从计算摄上看，UKF和EKF算法相当，PF算法计算惫稍大，但粒子滤波算法摆脱了觭决非线性滤波问题时随机和EK.F算法相当，PF算法计算萤稍大，但粒子滤波算法摆脱了解决非线性滤波叫题吋随机量必须

4、满足离斯分布的制约条件，应用领域更加广》，萤必须满足高斯分布的制约条件，应川领域更加广阔.数据敵合和有效的非线性滤波算法的结合*有效提髙了被动定位系统的K痒性能，为今数据融合和灯效的非线性滤波算法的结合。灯效捉茹了被动定位系统的跟踪性能，为今后的工程应用提供了参考依据.后的工程应用捉供厂参考依据.关键词：数据触合被动式定位跟踪扩展卡尔曼滤波UKF滤波粒子滤波災键词：数据融合被动武定位跟踪扩展卡氺受滤波UKF滤波粒子滤波ABSTi^GTTinsthesesde^3wiAthe1problemoftargets(rack

5、ingandfbsiohInthemilitaryfholti*$en^arrsc1s1rJngandfusionintheIIII1Itarymulti—sensordatafusionsystem.Sincetraditionallocalizationmethodsbysinglearrayrestrictedindatafusionsystem.Sincetraditionallocalizationmtjearing-^nly讲辨押体ingpfpbl$rp>jw叫iv多Jpqd吻donalgorithmsw

6、ithdualarraysare5Pa^vpytargetlocalizationwithdual妍fflunipatc^i?^cdpfprsQb^v^ri0caiiznalgorithmswithdualarraysdamaneuverandhasadvantagesinthelocalizationofmovingtargetswithlongrangeandlowSNRdiscussed.Passivetargetlocalizationwithdualarrayshaseliminabymeansofmore

7、measurementsinformation.Wcdiscussthefusionmethodsusingonlybearingthcneedforobserver,measurementsoftwoarrays,andthelocalizationmethodsarefitforconstant-velocitytargetmaneuverandhasadvantagesillthelocalizationofmovita浙賊we七rieflyintroducetheapplicationbackgroundaf

8、u^Aedevelopmentofmulti-sensorfesiontechnologyandpassivetarget^aifiPdifenrd^cribcsomepresentpassivetr&litig'ma1*011*methods，sthefusionmethodsusingonlybearingtedngWeScooodj^we