点源目标被动式跟踪算法研究

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1、西北工业大学硕士学位论文AbstraaABSTRACTAsanimportantbranchoftargettrackingtechniques,passivetargettrackingplaysimportantrolesinimprovingtheviableabilityandbattleefectivenessofweaponsystemsinmodernelectronicwarfares.Thisthesisfocusesonthebearing-onlytargetpositionin

2、gandbearing-onlytargettrackingproblems.Themainworksareasfollows:Theproblemofbearing-onlytargetpositioningisfirstoutlined.Thedynamicmodelinthesphericalcoordinateispresentedforbearing-onlytargetpositioning.However,suchmodelhascovarianceofprocessnoise,whic

3、hisrelatedtotherangebetweenthetargetandthepassivesensor.Heretwoparameteridentificationmethodsareproposed:1)Basedontheprincipleoftheorthogonalityamongfilterresiduals,aparameteridentificationmethodisproposed,whichresultsinParameter-IdentificationBasedFilt

4、er(PIBF).2)Basedonmultiplemodelidea,theparameterisquantifiedinitsvaluerangeandthenadaptivelyidentifiedviamodelswitches.Inaddition,thedecouplingtwo-channelfiltermodelisalsopresented,whichisshownmuchlowcomputationburdenandsatisfactoryaccuracyincomputersim

5、ulations.Thenonlinearproblemisinevitableinbearing-onlytargettrackingproblem.HeretheMonteCarlobasednonlinearfiltersarecomparedwiththeclassicalExtendedKalmanFilter(EKE)inthisfield:theUnscentedKalmanFilter(UKF),theParticleFilter(PF)andtheUnscentedParticleF

6、ilter(UPF).Furthermore,amulti-sensorpassivetrackingalgorithm,throughcombiningtheUKFandProbabilityDataAssociation(PDA),isprovidedforbearing-onlytargettrackingindenseclutters.Keywords:PassiveTargetPositioningPassiveTargetTracking,ParameterIdentificationIn

7、teractingMultipleModelMonteCarloFilter西北工业大学硕士学位论文第一章绪论第一章绪论'1.1引言随着科学技术的发展，传感器性能获得了很大的提高，各种面向复杂应用背景的多传感器系统大量涌现。特别是进入20世纪70年代以后，高技术兵器尤其是精确制导武器和远程打击武器的出现，己使战场范围扩大到陆、海、空、天、电磁五维空间中。为了获得最佳的作战效果，在新一代作战系统中依靠单传感器提供信息己无法满足作战需要，必须运用包括微波、毫米波、电视、红外、激光、电子支持测量以及电子情报

8、技术等覆盖宽广频段的各种有源和无源探测器在内的多种传感器，来提供多种观测数据，通过优化综合处理，实时发现目标。'1.2主/被动式跟踪监视系统的基本要求是利用一个或多个异构(或同构)、主动(或被动)传感器及计算机子系统对监视区域的多个目标进行跟踪。随着监视环境越来越复杂，现代跟踪系统中出现的问题也越来越多、越来越难。加之各种干扰的存在，如背景噪声、杂波及传感器的内部热噪声等，使得传感器得到的量测数据具有强烈的模糊性和不确定性。大致说来，目标跟踪的任务就是充